It is important to identify the location of ship hull blocks with exact block identification number when scheduling the shipbuilding process. The wrong information on the location and identification number of some hull block can cause low productivity by spending time to find where the exact hull block is. In order to solve this problem, it is necessary to equip the system to track the location of the blocks and to identify the identification numbers of the blocks automatically. There were a lot of researches of location tracking system for the hull blocks on the stockyard. However there has been no research to identify the hull blocks on the stockyard. This study compares the performance of 5 Convolutional Neural Network (CNN) models with multi-view image set on the classification of the hull blocks to identify the blocks on the stockyard. The CNN models are open algorithms of ImageNet Large-Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Four scaled hull block models are used to acquire the images of ship hull blocks. Learning and transfer learning of the CNN models with original training data and augmented data of the original training data were done. 20 tests and predictions in consideration of five CNN models and four cases of training conditions are performed. In order to compare the classification performance of the CNN models, accuracy and average F1-Score from confusion matrix are adopted as the performance measures. As a result of the comparison, Resnet-152v2 model shows the highest accuracy and average F1-Score with full block prediction image set and with cropped block prediction image set.
The collisions at sea among marine casualties are not reduced as the tonnage and speed of ship's increase as well as the traffic quantity increase at sea, in spite of the improvement of nautical equipment, enforcement of crew's education and training as well as improvement of quality standard according to the implementation of ISM code. The measures to prevent the collisions at sea are simple, and are composed of six stage.: The first stage is that the officer on duty detect the target from his eye or radar information. The second stage is determining the type and kind of target-ship. The third stage is target tracking; calculation of target speed, course, CPA and TCPA from radar information or visual check. The fourth stage is determination of vessel in danger after calculation of third stage. The fifth stage is the judgement of situation if own ship is stand-on or give way vessel according to the 1972 COLREG. The last stage is to carry out proper action according to 1972 COLREG, under the circumstances. But by the case, the situations are so different under the different external conditions; for example, natural/navigational conditions, crew's human factors, ship's particular, rule or regulation, management system on board, the condition of watch keeping. Therefore the reasons and casualties are so complicated. This study aims to investigate the collision casualty at sea which needs to clarity all these causal factors of afore-mentioned, and to analyze the causes of problems so as to utilize them to establish the measures of preventing marine accidents. This study, described the concepts of causal factors into three groups; environmental factor, and company/on board management system and navigator's act. Also described how to investigate and analyzes the casual factors. Even though it was described in this paper how to detect the causal factors and reasons of collisions, and how to analyze the inter-relation of each causal factors, it is necessary to do further study how to analyze between the liability of concerned parties and the casual factors involved.
In this study, a motion control problem for the vessels towed by tugboats or towing ships on the sea is considered. The towed vessel looks like the barge ship, which is used for many purposes. In these vessels, basically, the power propulsion system is not installed but just towed by a towing vessel such as tugboats with ropes and wires. It means that the motions of towed vessel are basically dependent on the tracking route of towing boat. Therefore, in some cases, undesirable and unpredictable motions may be made by environmental factors such as wave, wind attack and so on. As a result, a collision accident with others may occur during maneuvering situation. Based on these facts, the authors try to encourage the steering performance of the towed vessel by using controllable rudders without any propulsion system. In this study, especially, a controllable vessel with three rudders is considered, and a mathematical model is induced for the future study. The model is described as surge, sway motion and inertia moment by following the general representation method for the surface ship.
최근 자율 항해 기술의 수요가 높아져 관련 연구도 증가하는 추세이다. 자율운항선박들은 일반적으로 계획 항로를 추종하여 항해하는 도중 위험 상황에 따라 회피항로를 산출하고 산출된 항로를 추종한다. 항로 추종에는 일반적으로 자동조타장치가 활용되며, 자동조타장치의 운용 방식 중, 항로제어 모드를 자율운항선박에 적용하는 것이 현 시점에서 가장 적절한 방안이다. 따라서 본 논문에서는 자동조타장치의 항해제어 모드를 활용해 회피 항로를 적용하기 위한 항로 추종 알고리즘을 개발한다. 알고리즘은 직선구간과 선회구간을 구분하여 개발하였으며, 이에 대한 성능을 검증하기 위해 국제 인증을 취득한 시뮬레이터 장비를 사용하여 관련 국제 표준인 IEC 62065에서 제시한 성능을 만족하기 위한 성능 시험을 진행하였다. 성능 검증 결과로 보았을 때, 선박이 항로를 추종함에 있어서 선박과 항로 사이의 직선거리를 나타내는 Cross Track Error가 IEC 62065에서 제시하는 성능 기준을 만족하는 것을 확인하였다.
소형 추적 레이다는 저속으로 기동 중인 큰 RCS를 갖는 바다위의 함정 표적 및 고속으로 기동하는 작은 RCS를 갖는 항공기(전투기, 무인기, 헬기 등)에 대하여 빠른 김발구동으로 표적을 향하고 실시간으로 표적을 탐색/ 탐지 하여 추적하는 펄스 방식의 레이더이다. 추적 레이다를 실제 환경에서 성능시험을 수행하는 것은 많은 비용이 발생을 한다. 또한 실제 환경에서는 성능을 정량적으로 측정하기가 어렵다. 본 논문에서는 소형 추적 레이다의 성능을 확인하기 위한 실험실 환경의 종합성능시험 시설의 구성과 각 구성의 주요 요구사항 및 구현에 대하여 설명한다. 실 환경을 모사하기 위한 무반향 챔버, 실 표적의 신호를 모사하기 위한 모의표적발생부, 표적의 이동을 모의하기 위한 혼안테나 구동장치, 추적레이다의 비행환경을 모사하기 위한 FMS(Flight Motion Simulatior)로 구성되며 각각의 설계와 구현에 대하여 설명하였다.
워터젯이 탑재된 RIB(Rigid Inflatable Boat)형태의 무인수상선을 인한 경유점 추적 제어 알고리즘을 설계하였고, 성능 검증을 위해 실해역 시험을 수행하였다. 본 연구에서 사용된 RIB형 무인수상선의 경유점 추적제어를 위해서는 방향제어를 위해 버킷각을 제어하여야 한다. 우선, 육상 관제소에 미리 입력된 경유점들의 위경도 등의 위치정보들을 바탕으로, 목표 방향각을 실시간 계산한다. 그리고, 무인수상선에 탑재된 마그네틱 콤파스 등의 센서로부터 받은 선수각 및 선수각속도의 값과 PD 제어기법을 이용하여, 버킷각 명령을 실시간 계산한다. 본 연구에서는, 바람 등의 외력으로 인한 표류각을 보정하기 위해 일정속도 이상에서는 실침로(Course Of Ground, COG)를 사용하였다. 또한, 설계된 경유점 추적 제어 알고리즘을 검증하기 위해 부산 광안대교 근처 해역에서 육상관제소를 설치하고, 실선 시험을 수행하였다. 본 논문에서는, 설계된 무인 경유점 추적 제어 알고리즘의 시험결과를, 유인으로 제어한 결과 및 상용추적제어기로 제어한 결과들과 비교 분석하였다.
한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
The small coastal vessel registered in Korea, small coastal vessels with a gross tonnage of 10 tons or less account for 94.6 % and among them, aged vessels over 16 years age indicate 40.6 %. In order to reduce GHG emissions from small coast vessels, discussions are underway to replace aging ships' propulsion units with eco - friendly propulsion facilities, and the electric propulsion ship is emerging as one of the measures. The electric propulsion system using the DFE rectifier, which was applied in the conventional large commercial vessel, was effective in reducing the harmonics and improving the DC output voltage of the DC link stage, but it occupied a large volume and caused an increase in the overall system price. Therefore, in this paper, we propose an electric propulsion system using AFE rectifier with a small volume of system that can be applied to a small coastal vessel. In order to analyze the effectiveness of the overall system, the load profile was applied to obtain accurate and rapid speed tracking performance of the propulsion motor affected by the speed load. In addition, the power factor and total harmonic distortion factor of the voltage and current on the improved power output side are derived through simulation.
In this paper, we propose a distance measurement system for automatic berthing control using a stereo camera mounted on a rotation control device, and a radial pattern target. Automatically controlling the position and attitude of a ship aims to prevent maritime accidents due to human error. Our goal is to measure the relative distance between a ship and an onshore or offshore target for berthing. Therefore, the distance should be continuously measured while tracking a fixed point on a target. To this end, we developed a stereo camerabased distance measurement system that satisfied these requirements. This paper describes the structure and principle of the measurement system. We validate the distance error for target incline due to the relative position and attitude between a camera and a target in miniature scale. In addition, the findings of an experiment in an outdoor environment demonstrate that the proposed measurement system has accuracy within 1 m at a range of 20-100 m which is the acceptable accuracy for automatic berthing.
ENC 전자해도의 경량화 속도 개선을 위한 데이터의 중첩 데이터 및 최적화 모듈인 ENC Optimizer S/W를 개발 하였다. ENC Optimizer은 국립해양조사원의 한국 해양 ENC 데이터를 기반으로 하여 최적화 한다. 전자해도 Web OCX 모듈의 개선과 ENC Optimizer를 통해 개선된 K-Map ENC 전자해도를 기반으로 하여, WebVMS를 통한 AIS 서비스를 개발 하였다. WebVMS는 웹 브라우저를 통해 어디서나 선박에 대한 정보를 열람 가능하게 한다. 추후, 이 WebVMS의 확장을 통해 감시 선박에 대한 과거 정보 열람, 위성 통신을 통한 현재 감시 추적 중인 선박 정보 등의 다양한 활용에 응용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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