• Structural Engineering and Mechanics
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• 제30권6호
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• pp.679-698
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• 2008

On marine vessels, delicate instruments such as navigation radars are normally mounted on ship masts. However the vibrations at the top of mast where the radar is mounted often cause serious deterioration in radar-tracking resolution. The most serious problem is caused by the rotational vibrations at the top of mast that may be due to wind loading, inertial loading from ship rolling and base excitations induced by the running propeller. This paper presents a method of semi-active vibration control using magneto-rheological (MR) dampers to reduce the rotational vibration of the mast. In the study, the classical optimal control algorithm, the independent modal space control algorithm and the double input - single output fuzzy control algorithm are employed for the vibration control. As the phenomenological model of an MR damper is highly nonlinear, which is difficult to analyse, a back- propagation neural network is trained to emulate the inverse dynamic characteristics of the MR damper in the analysis. The trained neural network gives the required voltage for each MR damper based on the displacement, velocity and control force of the MR damper quickly. Numerical simulations show that the proposed control methods can effectively suppress the rotational vibrations at the top of mast.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.267-272
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• 2020

선박의 상태를 공간 제약 없이 광범위하게 측정하고 이를 정밀히 분석하기 위한 수단들 중 하나로 무선 네트워크의 활용이 하나의 방법이 될 수 있다. 여러 개의 센서들을 적절한 곳에 배치하고 이들 간 네트워크가 자동으로 구성이 되고나면 선박의 상태를 한 장소에서 모니터링 할 수 있다. 아울러 배치된 모든 센서들이 동일한 시각정보를 갖는다면, 이들로부터 감지된 동일한 이벤트에 대하여 위치 또는 이동방향 등도 알아낼 수 있다. 따라서 동기화된 센서들의 활용은 메타정보의 생산을 위한 중요한 요소가 될 수 있다. 이 논문은 선박에서의 효율적 활용을 위한 센서 간 시각동기 알고리즘을 제안한다.

• Ocean Systems Engineering
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• 제10권4호
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• pp.415-434
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• 2020

Detecting objects is important for the safe operation of ships, and enables collision avoidance, risk detection, and autonomous sailing. This study proposes a ship detection method from images and videos taken at sea using one of the state-of-the-art deep neural network-based object detection algorithms. A deep learning model is trained using a public maritime dataset, and results show it can detect all types of floating objects and classify them into ten specific classes that include a ship, speedboat, and buoy. The proposed deep learning model is compared to a universal trained model that detects and classifies objects into general classes, such as a person, dog, car, and boat, and results show that the proposed model outperforms the other in the detection of maritime objects. Different deep neural network structures are then compared to obtain the best detection performance. The proposed model also shows a real-time detection speed of approximately 30 frames per second. Hence, it is expected that the proposed model can be used to detect maritime objects and reduce risks while at sea.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권6호
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• pp.393-399
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• 2022

During the ship hull design process, resistance performance estimation is generally calculated by simulation using computational fluid dynamics. Since such hull resistance performance simulation requires a lot of time and computation resources, the time taken for simulation is reduced by CPU clusters having more than tens of cores in order to complete the hull design within the required deadline of the ship owner. In this paper, we propose a method for estimating resistance performance of ship hull by simulation using a graph neural network. This method converts the 3D geometric information of the hull mesh and the physical quantity of the surface into a mathematical graph, and is implemented as a deep learning model that predicts the future simulation state from the input state. The method proposed in the resistance performance experiment of simple hull showed an average error of about 3.5 % throughout the simulation.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.13-21
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• 2021

본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권5호
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• pp.523-529
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• 2011

In this paper an inter-layer protocol, referred to as a Multi-Network Selector (MNS) is proposed for multiband maritime networks. A MNS is located between the data-link layer and the network layer and performs vertical handover when a ship moves another radio network. In order to provide seamless data transfer to different radio networks, the MNS uses received signal strength (RSS) and ship's location information as decision parameters for vertical handover, which can avoid ping-pong effect and reduces handover latency. In addition, we present related issues in order to implement the MNS for a multiband maritime network.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 1999년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.7-17
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• 1999

가상 현실 기술을 적용한 선박 시뮬레이터 시스템의 설계 기법에 관하여 기술한다. 일반적으로 선박은, 선장, 항해사, 도선사, 조타수 등의 다중 작업자에 의해 조종된다. 이 연구에서는 이러한 선박의 특수 환경을 고려하여 가상 현실 선박 시뮬레이터에 적합한 다중 크라이언트-서버 네트워크와 하드웨어 구성을 제안하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.183-188
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• 2022

Recently, more and more researches aimed at the development of automated and autonomous ships are appearing in the scientific environment. One of the main reason is the need to solve the problems of safe navigation and reducing accidents due to human factor, as well as the ever-increasing problem associated with the lack of qualified maritime personnel. Development of technologies based on application of artificial intelligence also plays important role, after all for realization of autonomous navigation concept and enhancement of ship automatic maneuvering processes, advancement of maneuvering functions and elaboration of specific algorithms on prevention of close quarter situations and dangerous approach of ships will be required. The purpose of this work is the review of preconditions of occurrence of the autonomous ship navigation conception, overview of introduction stages and prospects for ship remote control based on unmanned technologies, analysis of technical and intellectual decisions of autonomous surface ships, main research tendencies. The research revealed that the technology of autonomous ship navigation requires further development and improvement, especially in terms of the data transmission protocols upgrading, sensors of navigation information and automatic control systems modernization, which allows to perform monitoring of equipment with the aim of improving the functions of control over the autonomous surface ship operation.

• 한국항행학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.233-238
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• 2007

본 논문에서는 디지털 선박을 위해 선박 내 무선 센서 네트워크 시스템을 구현하였다. 먼저, 선박 내 전파 환경을 고려한 전파 환경 분석을 수행하여 무선 센서 네트워크 시스템이 적용 가능함을 확인하였다. 선박 내 무선 센서 네트워크 시스템으로 IEEE 802.15.4 기술을 이용한 지그비 노드(Zigbee Node) 및 RFID 리더(Reader)를 설계/제작하여 선박 내 센싱 및 선원들의 출입 관리 시스템을 구현하였다. 센싱된 데이터와 출입 관리 데이터는 무선 게이트웨이(Wireless Gateway)와 AP를 통해 인터넷과 연결하여 선박 내 서버의 데이터베이스로 전송되며, 선박 내 데이터베이스에 저장된 정보는 인터넷을 통해 모니터링 하도록 하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.72-73
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• 2021

자율운항선박(MASS, Maritime Autonomous Surface Ship) 도입을 위한 국제해사기구의 논의가 본격화됨에 따라 국제항로표지협회 제27차 이네비게이션(ENAV) 위원회 워킹그룹(WG2)에서 MASS 운영지원을 위한 시스템 개발시 사이버보안(사이버 위험관리) 측면을 우선적으로 고려하도록 하는 논의가 진행되었다. 우리나라는 2020년 자율운항선박 기술개발사업을 착수하였으며, 2021년부터 사이버보안 기술개발을 위한 세부과제를 추진 중에 있다. 디지털 해상통신시스템 환경에서의 MASS 운용은 기존 해상통신환경에서는 고려되지 않았던 다양한 디지털 장비들의 네트워크 보안이 요구된다. 본 연구에서는 사이버보안 기술개발 세부과제에서 수행중인 MASS 운용 지원을 위한 네트워크 보안장비 기본 개념을 소개하고, 기초단계에서의 MASS 선박 적용을 위한 네트워크 보안장비 인터페이스를 정의한다.