• 전기학회논문지
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• 제61권6호
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• pp.838-844
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• 2012

This paper proposes the effective monitoring method for marine engine system, which is implemented based upon Controller Area Network (CAN). As the marine engine monitoring system requires various kind of information, a lot of sensor nodes are distributed to several places. The CAN supports huge numbers of message IDs for the sensor nodes and provides a stable communication channel in a wide area such as a 12,000 TEU container ship. Since the CAN is priority-based communication system, some of hard real-time messages like alarm messages which are time-critical to the operation of the vessel cannot be communicated within the dead-time. Therefore it is desirable to distinguish the bandwidth of the CAN for static state messages and transition-state messages not to be harmful to the engine operations. Using the features of message arbitration ability of the CAN, it is proposed in this paper that the bandwidth allocation is dynamically adjusted to cope with the increment of input signal to improve the performance of monitoring system. Effectiveness and validity of the proposed scheme have been demonstrated through real experiments.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1128-1134
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• 2007

센서 네트워크 기술은 다양한 분야에서의 적용이 기대되는 크게 각광받고 있는 기술이다. 지금까지는 바다 환경의 감시 및 조사를 위해서 인간이 직접 바다 가운데로 나아가야 했지만, 센서 네트워크 기술은 인간의 활동을 센서 노드들이 대체하게 되어 바다 환경을 연구하기가 더욱 용이하게 만들 것이다. 해양 센서 네트워크 기술에서 가장 중요한 부분 중의 하나가 위치 파악 기술이다. 센서를 통해서 여러 가지 정보를 얻더라도 위치를 모른다면 그 정보들은 무의미한 정보가 된다. 위치 파악 기술은 최근 수년간 활발히 연구되어 왔지만 대부분 센서 노드가 지상에 있을 때의 위치 파악 기법이기 때문에 해양 환경에서의 적용은 어려움이 있을 수 있다. 해양 환경에서는 모바일 비콘을 이용한 위치 파악 기법이 효율적인 방법이 될 수 있다. 모바일 비콘을 이용한 Ssu의 위치 파악 기법은 거리나 각(Angle) 정보를 위한 추가적인 하드웨어가 필요하지 않아 저렴한 센서 노드의 제작에 도움이 된다. 또한 위치 파악에의 정확성과 확장성과 에너지 효율성을 보여주고 있다. 하지만 노드의 위치 파악에 사용되는 절대적인 위치 정보 사이의 최소 거리가 가까울수록 위치 에러가 커지는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문은 Geometric constraints을 이용하여 노드가 있을 예상 영역을 구하여 노드의 위치를 파악하는 기법을 제안한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권1호
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• pp.50-54
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• 2016

무선센서네트워크는 구축과 운영측면에서 기존 네트워크방식보다 유리하나 각종 산업플랜트의 중요감시 대상설비는 대부분 건물내부 또는 지하에 위치하며 고정되어있어 일반적인 형태로는 적용이 어렵다. 이러한 특정 환경의 설비 감시를 위해서는 해당 조건에 적합한 무선센서네트워크 형태로 적용해야 한다. 따라서, 본 논문에서는 적합한 형태 확인을 위해 TinyOS시뮬레이터인 TOSSIM을 이용하여 고정설비감시 네트워크 환경과 유사한 조건에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 제시한다. 확인 대상은 LEACH, Flooding 및 Gossiping 프로토콜로 네트워크의 부하분산과 효율 면에서 계층구조인 LEACH가 좀 더 우수함을 나타낸다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.31-40
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• 2016

무선센서네트워크는 해양환경, 군사시설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 활용은 센서 데이터를 기반으로 이루어지기 때문에 센서 데이터는 굉장히 중요하다. 무선센서네트워크에서의 통신은 주위 환경에 매우 민감하게 영향을 받기 때문에 통신장애가 발생할 확률이 높다. 특히 수중통신의 경우 좁은 대역폭과 느린 전송 속도, 주변 환경의 잡음 등으로 인해 전파통신에 비해 통신장애는 더 빈번하게 발생한다. 통신장애가 발생하면 센서 데이터 전달과정에서 데이터가 손실될 수 있고, 이는 화재감지 시스템과 같이 실시간성이 중요한 분야에서는 큰 피해를 입을 수 있다. 이를 위해 센서 데이터의 저장 및 압축을 위한 연구를 진행하였지만 이를 위한 프레임워크가 존재하지 않아 그 실현에 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 센서 데이터의 손실 감소를 위한 프레임워크를 제안하고 성능을 분석하였다. 분석 결과, 프레임워크를 적용하지 않은 경우에는 통신장애 발생 후 t 시간이 경과함에 따라 T/t(T는 통신장애 발생 시 데이터 저장에서 메모리가 full 상태가 되는 시간)의 복구율 감소를 보인다. 게다가, T 시간 이후의 센서 데이터는 모두 복구가 불가능한 오류에 해당한다. 그러나, 제안한 프레임워크를 적용한 경우는 100%의 데이터 복구율과 2~6%의 복구 후 데이터 오차율을 보인다.

• Tribology and Lubricants
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• 제30권6호
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• pp.356-363
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• 2014

Marine diesel engines operate in environments in which damage easily occurs from corrosion. Recently, damage to cylinder liners has increased from corrosion wear caused by increased engine power. This damage can cause serious problems in the economy. Thus, many researchers have treated and studied damaged cylinder liners. However, a method is necessary for real-time monitoring of damage to cylinder liners during operation of the engine, before serious damage can occur. This study carries out reciprocating friction and wear tests on a cast iron specimen under various corrosion atmospheres and verifies the variations of friction coefficient and friction surface. Additionally, the friction coefficient and friction status are predicted by using a neural network that learns the vibration and frequency spectrum data from an acceleration sensor. According to our conclusions, amplitude is distributed highly at high frequencies, and values of standard deviation and kurtosis are high when damage to the friction surface is serious. The accuracy rate of the friction coefficient predicted by the neural network is over 80% of the real measured value without NaCl, and application of the neural network is very effective for diagnosing the friction condition and damage to the cylinder liner.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권8호
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• pp.918-931
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• 2013

기존의 Pan-Tilt Zooming 카메라를 이용한 객체 추적은 카메라를 통해 획득한 영상을 분석하여 물체의 이동을 검출하였다. 그러나 이 방식은 영상처리를 위한 알고리즘과 이를 위한 하드웨어 비용이 소요되었다. 그리고 주변 환경의 변화나 영상 잡음 등으로 유효하지 않은 영상이 획득되는 경우나 사각지대가 존재하여 영상의 획득 자체가 불가능한 경우에는 대응이 어렵다. 본 논문에서는 영상 정보처리 기반의 객체 추적 기술이 가지는 한계를 극복하기 위해 무선 센서 네트워크 기반의 IEEE 802.15.4 표준을 적용한 GPS수신기가 장착된 센서노드를 시설물에 장착하여 센서노드의 가속도 센서가 장착된 시설물의 움직임을 인식하고 해당 센서노드의 GPS 정보를 이용하여 물체를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 영상처리에 요구되는 연산량을 감소시킴과 동시에 넓은 지역의 이동 물체를 추적할 수 있도록 효율적인 PTZ 카메라 제어를 가능하게 한다. 또한 센서노드의 유동적 장착이 가능할 수 있도록 무선의 메쉬 네트워크를 구현하여 설치의 효율성을 올렸다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권7호
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• pp.629-634
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• 2016

본 논문에서는 다중통신용 다중 대역 M2M 게이트웨이 등에 활용할 수 있는 지그비 센서 노드를 구현하였다. 센서 노드용 무선 네트워크 주파수 대역 및 표준은 IEEE 802.15.4-2003로서 지그비 주파수이며 통신기능을 수행할 송 수신소자로서 Ember사의 SoC Type EM357을 사용하였다. M2M 게이트웨이 본체와 센서 노드에 동일 소자를 사용하였으며 운용 프로토콜은 Ember사가 제공하는 EmberZNet Stack 4.5.4을 사용하여 구현하였다. M2M 게이트웨이에 지그비 센서를 장착하여 패킷을 전송시켜 수신모듈의 특성을 측정하였다. 지그비 주파수의 수신감도인 -98 dBm에서 패킷 오류율이 0%임을 나타였으며, 또한 저전력회로 구현으로 지그비 모듈은 우수한 전류특성을 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제28권1호
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• pp.90-97
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• 2004

DC motor requires a rotor speed sensor for accurate speed control. The speed sensors such as resolvers and encoders are used as speed detectors. but they increase cost and size of the motor and restrict the industrial drive applications. So in these days. many Papers have reported on the sensorless operation or DC motor(3)-(5). This paper Presents a new sensorless strategy using neural networks(6)-(8). Neural network structure has three layers which are input layer. hidden layer and output layer. The optimal neural network structure was tracked down by trial and error and it was found that 4-16-1 neural network has given suitable results for the instantaneous rotor speed. Also. learning method is very important in neural network. Supervised learning methods(8) are typically used to train the neural network for learning the input/output pattern presented. The back-propagation technique adjusts the neural network weights during training. The rotor speed is gained by weights and four inputs to the neural network. The experimental results were found satisfactory in both the independency on machine parameters and the insensitivity to the load condition.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권2호
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• pp.188-194
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• 2014

Recently, indoor localization systems based on wireless sensor networks have received a great deal of attention because they help achieve high accuracy in position determination by using various algorithms. In order to minimize the error in the estimated azimuth that can occur owing to sensor drift and recursive calculation in these algorithms, we propose a novel relative azimuth estimation algorithm. The advantages of the proposed technique in an indoor environment are that an improved weight average filter is used to effectively reduce impulse noise from the raw data acquired from nodes with inherent errors and a rotational displacement algorithm is applied to obtain a precise relative azimuth without using additional sensors, which can be affected by electromagnetic noise. Results from simulations show that the proposed filter reduces the impulse noise, and the acquired estimation error does not accumulate with time by using proposed algorithm.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제29권2호
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• pp.209-216
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• 2005

Thermo-chromic Liquid Crystal(TLC) particles were used as temperature sensor for thermal fluid flow. 1K $\times$ 1K CCD color camera and Xenon Lamp(500w) were used for the visualization of a Hele-Shaw cell The characteristic between the reflected colors from the TLC and their corresponding temperature shows strong non-linearity A neural network known as having strong mapping capability for non-linearity is adopted to quantify the temperature field using the image of the flow. Improvements of color-to-temperature mapping was attained by using the local color luminance (Y) and hue (H) information as the inputs for the constructed neural network.