Sang-Hyun, Kim;Woo, Lee;Seung-Hong, Oh;Ju-Wan, Lee;Min-Woo, Son;Won-Jung, Kim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1259-1266
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2022
Stowage planning is an essential process for safe loading by establishing, agreeing on, and systematically implementing a reasonable loading and securing method based on information on cargo, loading/unloading and the ship. In addition, depending on the plan, there may be a difference of about 14% or more in the loading amount per ship, which causes a tolerance rate and leads to an increase in sea freight charges. In this study, work environment and process standards for steel coil shipment, and classification regulations and guidelines related to steel coil shipment were analyzed. In addition, we developed a steel coil loading and placement automation system that derives an optimal loading plan through performance data-based shipping balancing and stability analysis.
Welding is one of the important technologies in shipbuilding industry. Automation and productivity promotion of welding contribute to the cost saving of ship production. The quality and productivity of welding are dependent on the quality and suitability of technical information supplied by engineering parts. This paper describes the research results of welding information system for ship. The system can be used for the development of CIMS for shipbuilding. For this work, the welding information related to the ship Production were analyzed in detail. Object-oriented technique is applied to represent the complex and various welding information. To process the extend amount of the welding information of ship, database system was constructed. A pilot system for the bulk carrier ship was developed and can be used with ease by programming of event-driven method and implementaion of graphical user interlace.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.174-178
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1999
Recently, the computer vision has been applied to many automation fields. Especially, this paper presents a maritime traffic detection system using computer vision since the high level information can be obtained using obtained area information. The high level informations are obtained such as speed, queueing length, queueing time, ship size, and ship kind. To get ship speed, the two detection lines are set on the predetermined screen position. The speed is obtained the passing time and the predetermined distance between the first and second detection line on the screen. Also, queueing length and time are gotten using screen position of ship. Furthermore, the size and kind of ship are calculated using the ship database and camera calibration data. This developed system contributes to reduce the traffic accidents on the coast. Futhermore, the more information can be extracted using obtained area information.
Autonomous ship has been sportlighted as a core technology for the maritime industry in Industry 4.0 era. Autonomous ship is expeected to improve the safety, reliability, efficiency and environment significantly. For the realization of the autonomous ship, the remote control of the ship is one of the core functionality in addition to the autonomous ship control functionality in a ship. In this paper, we address a autonomous ship control system based on remote control. This paper proposes a remote control autonomous system and standardized ship-to-shore remote control protocol with for open platform. Finally, we implemented the system and tested with a real experiments with the test ship in order to demonstrate the feasibility of the proposed remote control autonomous system.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.719-723
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1997
The welding automation in ship manufacturing process,especially in the sub-assembly line is considered to be a difficult job because the welding part is too huge, various, unstructured for a welding robot to weld fully automatically. The weld orocess at the sub-assembly line for ship manufacturing is to joint the various stiffener on the base panel. In order to realize automatic robot weld in sub-assembly line, robot have to equip with the sensing system to recognize the position of the parts. In this research,we developed a vision system to detect the position of base panle for sub-assembly line is shipbuilding process. The vision system is composed of one CCD camera attached on the base of robot, 2-500W halogen lamps for active illumination. In the image processing algorithm,the base panel is represented by two set of lines located at its two corner through hough transform. However, the various noise line caused by highlight,scratches and stiffener,roller in conveyor, and so on is contained in the captured image, this nosie can be eliminated by region segmentation and threshold in hough transform domain. The matching process to recognize the position of weld panel is executed by finding patterns in the Hough transformed domain. The sets of experiments performed in the sub-assembly line show the effectiveness of the proposed algorithm.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.418-424
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2005
For the safety and cost reduction of the navigation in the sea, we need automatic and intelligent system for the ship. For the ship automation, we need a route planning based on GPS and the nautical chart. In this paper, we propose a route planning technique using point of contact of the obstacle and treecreation technique. The efficiency of the proposed technique is proved by comparing with A* search technique that is the most famous search technique for route planning from the optimal point of view.
Manufacturing of complex surface plates in stern and stem is a major factor in cost of a preliminary ship design by computing process. If these hull plate parts are effectively classified, it helps to compute the processing cost and find the way to cut-down the processing cost. This paper presents a new method to classify surface plates effectively in the preliminary ship design using neural network. A neural-network-based ship hull plate classification program was developed and tested for the automatic classification of ship design. The input variables are regarded as Gaussian curvature distributions on the plate. Various applicable rules of network topology are applied in the ship design. In automation of hull plate classification, two different numbers of input variables are used. By observing the results of the proposed method, the effectiveness of the proposed method is discussed. As a result, high prediction rate was achieved in the ship design. Accordingly, to the initial design stage, the ship hull plate classification program can be used to predict the ship production cost. And the proposed method will contribute to reduce the production cost of ship.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.1
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pp.1-7
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2012
It is necessary to construct the process automation system to improve the design efficiency and procure the higher design quality on the field of ship building. To construct this system, the shipbuilding companies should improve the 3D CAD/CAM system customized to the ship design and the software about design information management which could solve the conflict problem between the several related design division at the same time. The typical example is the Hole-plan process in the ship-building design. For the request of additional holes from outfitting division, the hull design division checks the compatibility conditions and reflects these holes to the hull panels if acceptable. if not, the requests are rejected and sent back to the outfitting division. These serial processes are not simple and require the tedious communication, discussion, and the complicated drawings. This article gives a basic introduction to the process of hole-plan system and proposes a strategy to automate its process.
Automatic docking of small planing ship is a critical aspect of maritime operations, requiring accurate prediction of motion states to ensure safe and efficient maneuvers. This study investigates the use of Artificial Neural Network (ANN) to predict motion state of a small planing ship to enhance navigation automation in port environments. To achieve this, simulation tests were conducted to control a small planing ship while docking at various heading angles in calm water and in waves. Comprehensive analysis of the ANN-based predictive model was conducted by training and validation using data from various docking situations to improve its ability to accurately capture motion characteristics of a small planing ship. The trained ANN model was used to predict the motion state of the small planning ship based on any initial motion state. Results showed that the small planing ship could dock smoothly in both calm water and waves conditions, confirming the accuracy and reliability of the proposed method for prediction. Moreover, the ANN-based prediction model can adjust the dynamic model of the small planing ship to adapt in real-time and enhance the robustness of an automatic positioning system. This study contributes to the ongoing development of automated navigation systems and facilitates safer and more efficient maritime transport operations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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