Bypass line과 Catalyst를 공간적으로 결합한 Bypass 일체형 탈질설비를 제안하였다. 탈질설비 내부에 설치되는 Bypass의 개폐장치의 형태에 따른 Catalyst로의 유동 변화를 확인하기 위하여 상용프로그램인 Ansys Fluent를 사용하여 탈질설비를 모델링하고 시뮬레이션을 구성하였다. 탈질설비 내의 Catalyst로 인한 계산시간과 Mesh의 수를 줄이기 위해 Porous media방식으로 Catalyst를 모델링하였다. Catalyst로의 입구각도와 Bypass 개폐장치의 크기를 변화시키면서 시뮬레이션을 수행하고 시뮬레이션의 결과로 Catalyst로의 유동 평균속도와 균일도의 변화를 확인하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.396-408
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2019
The tubes which are applied in jacket platforms as the supporting structure might be collided by supply vessels. Such kind of impact will lead to plastic deformation on tube members. As a result, the ultimate strength of tubes will decrease compared to that of intact ones. In order to make a decision on whether to repair or replace the members, it is crucial to know the residual strength of the tubes. After being damaged by lateral impact, the simply supported tubes will definitely loss a certain extent of load carrying capacity under uniform axial compression. Therefore, in this paper, the relationship between the residual ultimate strength of the damaged circular tube by collision and the energy dissipation due to lateral impact is investigated. The influences of several parameters, such as the length, diameter and thickness of the tube and the impact energy, on the reduction of ultimate strength are investigated. A series of numerical simulations are performed using nonlinear FEA software LS-DYNA. Based on simulation results, a non-dimensional parameter is introduced to represent the degree of damage of various size of tubes after collision impact. By applying this non-dimensional parameter, a simplified formula has been derived to describe the relationship between axial compressive residual ultimate and lateral impact energy and tube parameters. Finally, by comparing with the allowable compressive stress proposed in API rules (RP2A-WSD A P I, 2000), the critical damage of tube due to collision impact to be repaired is proposed.
무선 센서 네트워크에서 배치된 노드의 기능을 변경하거나 갱신하기 위해 노드의 소프트웨어 코드를 업데이트하는 재프로그래밍 동작은 필수적이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 노드의 재프로그래밍을 목적으로 노드의 전송에너지를 최소화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 또한 네트워크의 수명을 오래 유지하기 위해 전체 노드의 에너지 소모를 균형있게 유지하도록 알고리즘을 설계한다. 본 논문에서는 많은 수의 노드가 배치된 무선 센서 네트워크에서 전송에너지의 최소화와 에너지 소모의 균형화를 위해 새로운 이웃해 생성방식을 가진 타부서치 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적정한 수행 시간 내에 최적의 결과를 도출하도록 설계되었다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능은 노드의 전송에너지와 남은 에너지, 알고리즘 수행시간 측면에서 평가되었으며, 성능 평가 결과에서 이전의 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.
Ocean Research Stations (ORSs) is the ocean platform type observation towers and measured oceanic, atmospheric and environmental data. These station located on the offshore area far from the coast, so they can produce the data without land effect. This study focused to improve the wave data quality of ORS station. The wave observations at ORSs are used by the C-band (5.8 GHz, 5.17 cm) MIROS Wave and Current Radar (MWR). MWR is convenient to maintenance and produce reliability wave data under bad weather conditions. MWR measured significant wave height, peak wave period, peak wave direction and 2D wave spectrum, so it's can provide wave information for researchers and engineers. In order to improve the reliability of MWR wave data, Datawell Waverider Buoy was installed near the one ORS (Socheoncho station) during 7 months and validate the wave data of MWR. This study found that the wave radar tend to be overestimate the low wave height under wind condition. Firstly, this study carried out the wave Quality Control (QC) using wind data, however the quality of wave data was limited. So, this study applied the four filters (Correlation Check, Direction Filter, Reduce White Noise and Phillips Check) of MWR operating software and find that the filters effectively improve the wave data quality. After applying 3 effective filters in combination, the RMSE of significant wave height decreased from 0.81m to 0.23m, by 0.58m and Correlation increased from 0.66 to 0.96, by 0.32, so the reliability of MWR significant wave height was significantly improved.
해상 안보, 국제 동향 파악 등 다양한 이유로 해상 사진에서 선박을 탐지하고자하는 연구는 지속되어 왔다. 인공지능의 발달로 인해 사진 및 영상 내 객체 탐지를 위한 R-CNN 모델이 등장하였고 객체탐지의 성능이 비약적으로 상승하였다. R-CNN 모델을 이용한 해상 사진에서의 선박 탐지는 인공위성 사진에도 적용되기 시작하였다. 하지만 인공위성 사진은 넓은 지역을 투사하기 때문에 선박 외에도 차량, 지형, 건물 등 다양한 객체들이 선박으로 인식되는 경우가 있다. 본 논문에서는 R-CNN계열 모델을 이용한 인공위성 사진에서의 선박 탐지의 성능을 개선하기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 표지자 기반 watershed 알고리즘을 통해 육지와 바다를 분리하고 morphology 연산을 수행하여 RoI를 한 차례 더 특정한 뒤 특정된 RoI에 R-CNN 계열 모델을 사용하여 선박을 탐지하여 오탐을 줄인다. 해당 방법을 이용하여 Faster R-CNN을 사용하였을 경우, Faster R-CNN만을 사용했을 때에 비해 오탐률을 80% 줄일 수 있었다.
9.11 테러 이후 미국을 비롯한 선진국들의 해운물류 안전 보안체계가 크게 강화되었다. 해운물류의 검색에는 강력한 방사선을 투과하여 컨테이너의 내부를 확인하는 컨테이너 검색기 시스템을 주로 사용하는데, 국내에서는 전량 도입품을 적용하여 운용 중이며 국산화 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 검색기 시스템의 핵심 구성요소인 X-Ray 어레이 검출 모듈 신호처리 시스템을 개발하여 제안한다. 아날로그 및 디지털 신호처리부를 통합형 하드웨어로 제작하였으며, X-선 데이터의 실시간 수집과 분석을 위해 FPGA 로직과 소프트웨어를 구현하여 시험하였다. 구현된 시스템은 기존 항만에서 사용되는 도입품 대비 해상도와 소비전력 면에서 우세하다.
The Ministry of Maritime Affairs and Fisheries has been promoting the 'Fishing Village Specialization Capacity Enhancement Project' to pursue sustainable development of villages such as income generation by using local tangible and intangible resources led by local residents at the village level since 2013. For the fishing village-Specialization capacity enhancement project, six training sessions (mainly in the village unit) are selected by the public offering method, and the project (income generating business, village development project, etc.) is developed for the selected village residents. It has a process of establishing a village project plan (a preliminary plan for village development or a sixth preliminary industrialization plan) based on the training of experts 5 times, practice or excursion 1 time). In this study, four villages in Gangwon-do fishing villages (two coastal villages and two inland water villages) were surveyed on the perception and satisfaction of fishing village development projects before and after training. The survey analysis was conducted by dividing the analysis of resident capacity and satisfaction into personal, interpersonal, and social dimensions. The survey was conducted by distributing a survey before and after training, and a 1:1 survey was conducted according to the residents' cognitive status. Based on the survey, factor analysis, reliability analysis, and analysis using the corresponding sample t-test showed an increase of 0.02 for Yangyang Mulchi fishing village, 0.11 for Samcheok Jangho fishing village, and 0.36 for Hongcheon River fishing industry, but Yanggu Jinmok fishing industry was -0.29, unlike other regions. As a result of this analysis, it has been empirically proven that provision of training projects through resident participation is a very important factor for the success of the fishing village project. Therefore, rather than fostering local leaders, training and community activities to strengthen personal capacities of residents participating in the project, it is necessary to operate the software business with a focus.
현재 무인 선박에서의 데이터 전송을 위해 기존 LTE-M 및 LTE 네트워크에서의 USN을 이용하여 기지국 역할로 동작 시키기 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 사용하는 방안을 채택하고자 하고 있다. 따라서 이후 이동 기지국인 드론은 LTE 통신 모뎀 혹은 근거리 통신 모뎀을 탑재한 싱크 노드로 선박 운항의 안전 정보를 센서 노드로부터 수집하여 선박에 전송하거나 선박 간의 정보를 상호 전송할 수도 있다. 따라서 드론을 이용하여 근거리 네크워크 망을 형성하게 되면 무인 선박 주변의 통신망을 형성하게 되고 환경 및 보안 센서를 활용한 정보 수집에 유리하게 된다. 본 논문에서는 향후 무인 선박의 AI 운항에 필요한 주변 정보를 확보하기 위한 드론을 활용한 선박 주변 내의 환경 센서 데이터 전송 및 선박 간 통신 활용방안을 제시한다.
정보 기술의 발달로 시스템의 규모는 대형화되고 역할의 종류도 다양해져서 기존의 역할기반 접근제어로는 확장성, 호환성, 복잡성 등의 한계에 부딪히게 되었다. 블록체인 기술은 기존 보안 취약점에 새로운 해법을 제시하며 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 저장소의 접근 빈도와 저장 용량에 따라 요구되는 가스 및 처리 시간이 달라지는 블록체인 환경에서 효율적인 역할기반접근제어를 제안하였다. 제안하는 방식은 재사용 가능한 단위의 역할을 재정의하고, 동적인 상태를 효율적으로 반영할 수 있는 계층적 구조를 도입하여 복잡성을 해결하고 효율성 및 확장성을 강화하였고, 암호화폐 연동이 가능할 수 있도록 사용자 중심의 인증기능을 포함하였다. 제안하는 모델은 마르코프체인을 이용하여 이론적으로 먼저 검증하고, 이더리움 프라이빗 네트워크에서 구현하여 대표함수에 대한 비교 실험을 실행하여 사용자 추가 및 트랜잭션 등록 시에 요구되는 시간과 가스 효율성에 대하여 검증하였다. 향후 이를 기반으로 예외 상황 등을 고려한 구조 확장 및 실험 등이 요구된다.
본 논문에서는 3차원 엮임 재료의 재료 물성치들을 효율적으로 분석하고 추후 최적설계 연구에 활용하기 위해서 파라메트릭 배치 해석 워크플로우를 제시하였다. 3차원 엮임 재료를 구성하는 와이어들 사이의 간격을 설계 매개변수로 하는 파라메트릭 모델에 대해서 임의의 변수 조합을 가지는 2,500개의 수치 모델을 생성하였으며, 상용 프로그램인 매트랩과 앤시스의 여러 모듈을 사용하여 체적탄성계수, 열전도도, 유체투과율과 같은 다양한 재료 물성치들을 배치 해석을 통해서 자동으로 얻어질 수 있도록 구성하였다. 이와 같이 얻어진 대용량의 재료 물성치 데이터베이스를 활용해서 회귀 분석을 수행하였으며, 그 결과 설계 변수들과 재료 물성치 사이의 경향성과 수치 해석 결과의 정확도를 검증하였다. 또한 확보된 데이터베이스를 통해서 3차원 엮임 재료의 물성치를 예측할 수 있는 인공 신경망을 구성하고 학습시켰으며, 그 결과 임의의 설계 매개변수 값들을 가지는 엮임 재료 모델에 대해서 구조 및 유체해석 과정 없이도 높은 정확도로 재료 물성치들을 추정할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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