여러 형태의 Tonal 신호로 나타내어지는 선박 수중방사소음 원인을 효율적으로 분류하기 위해서 Tonal 신호를 잡음으로부터 분리하고 임계값을 초과하는 Tonal 신호를 자동으로 추출하였다. 추출된 신호의 발생기원이 속력 종속적인지 속력 비종속적인지 여부를 Q factor및 신경회로망의 패턴인식 기법을 이용하여 자동으로 판별하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 수치 시뮬레이션 및 실제 수중에서 측정된 선박소음에 적용하여 제안된 알고리즘의 유용성 여부에 대하여 검토하였다.
In this study, we investigated and identified criterial human factors(errors), most of which lead to terrible ship accidents such as collisions, sinking, fire and explosions resulting both in human lives and physical damages to ships as well as surrounding environments. To this end, we went through the accident reports of 413 cases over 2005~2009 period and classified the human factors into 6 major factors with 19 sub ones which were constructed in hierarchical order. The relative importance of major factors was calculated and among others the lack of awareness turned out to be the most important factor with the weight of 0.391. The contributions of the results in the research are two fold: it will help (i) identify the root causes of ship accidents and prevent further potential ship related incidents, (ii) analyze the degree of the risk associated with the ship accidents, when risk analysis is performed.
Global Energy Industry's high oil prices persist while their petroleum and gas production areas are entering the decline phase. More and more the drilling facilities used to bore oil from deeper depths are advancing further out into the oceans, which cause the development of "OFFSHORE" ship manufacturer facility's production demands to increase. The "OFFSHORE" ships provide a living space or L.Q (Living Quarters) for crewmen who work on the water far away from any mainland for extended periods of time. This research analyzes the LQ areas and the characterization of interior designs of different types of "OFFSHORE" ships that were built in South Korea. Also using overseas countries' Classification Society, known as "NORSOK," and analyzing their own design guidelines in conjunction with the research, the process of interior design and baseline data research was used to blueprint the new LQ areas. According to the results of the research, where ships get comprised of characteristics and operations by standards of the Classification Society's RULE, has the greatest effect on the design and design method of the LQ area. The research also shows that a conservative shipbuilding market of the Shipbuilding Company and ship owners' feelings are steadily changing to more open mindedness of acceptance. Therefore, the Korean Classification Society has to provide the new design principle to correspond to the international regulations and more various interior design plans of LQ areas needed to be present based on the new design guidelines. The capacity of the South Korean OFFSHORE shipbuilding industry is the world's top leader; however, the interior design of the LQ areas are still based from outdated designs from the 1980's. Hopefully these research results will be the cornerstone to help the shift from the outdated designs of the LQ areas to more practical modern designs.
본 논문에서는 2024년 7월 1일 협약 이행을 앞둔 국제선급협회의 공통규칙 - 선박의 사이버 복원력을 분석하여 5가지 요구조건과 17개의 세부사항, 선박 사이버 복원력에 따라 제출되거나 유지관리되어야 하는 문서들을 기준으로 선박 전주기 동안의 선박 사이버 복원력 대응을 위한 기술로 선급 인증 문서·설계서 등의 문서관리, 보안이 강화된 네트워크 구성, 사고 대응을 위한 프로세스 정립과 소프트웨어 도구를 이용한 형상관리, 네트워크 통합관리, 멀웨어 보호, 보안 관리 솔루션으로 선박 네트워크 보안 위협탐지와 실시간 대응이 가능한 기술을 제안하였다.
Ship design process requires lots of complicated analyses for determining a large number of design variables. Due to its complexity, the process is divided into several tractable designs or analysis problems. The interdependent relationship requires repetitive works. This paper employs collaborative optimization (CO), one of the multidisciplinary design optimization (MDO) techniques, for treating such complex relationship. CO guarantees disciplinary autonomy while maintaining interdisciplinary compatibility due to its bi-level optimization structure. However, the considerably increased computational time and the slow convergence have been reported as its drawbacks. This paper proposes the use of an approximation model in place of the disciplinary optimization in the system-level optimization. Neural network classification is employed as a classifier to determine whether a design point is feasible or not. Kriging is also combined with the classification to make up for the weakness that the classification cannot estimate the degree of infeasibility. For the purpose of enhancing the accuracy of a predicted optimum and reducing the required number of disciplinary optimizations, an approximation management framework is also employed in the system-level optimization.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권4호
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pp.344-359
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2016
Due to the increasing occurrence of maritime accidents and high-level requirements and modernization of naval wars, the concept of ship environment adaptability becomes more and more important. Therefore, it is of great importance to carry out an evaluation system for ship environment adaptability, which contributes to both ship design and classification. This paper develops a comprehensive evaluation system for ship environment adaptability based on fuzzy mathematics theory. An evaluation index system for ship environment adaptability is elaborately summarized first. Then the analytic hierarchy process (AHP) and entropy weighting methods are applied to aggregate the evaluations of criteria weights for each criterion and the corresponding subcriteria. Next, the multilevel fuzzy comprehensive evaluation method is applied to assess the ship integrative environment adaptability. Finally, in order to verify the proposed approach, an illustrative example for optimization and evaluation of five ship alternatives is adopted. Moreover, the influence of criteria weights, membership functions and fuzzy operators on the results is also analyzed.
자율운항선박의 발전에 맞춰 선박의 안전관리체계 전환에 대비한 전문 선박관리감독 인력양성이 필요하다. 이에 본 연구에서 현업에 종사하는 선박관리감독을 대상으로 자율운항선박에 도입에 대비하여 선박관리감독에게 요구되는 역량이 무엇인지 조사하고 미래의 역량 개발 방안을 제시하고자 한다.
선박이 접안할 때 발생하는 접안에너지에 가장 영향력이 큰 요소는 접안속도이며, 과도한 경우 사고로 이어질 수 있다. 접안속도의 결정에 영향을 미치는 요소는 다양하지만 기존 연구에서는 일반적으로 선박 크기에 제한하여 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 다양한 선박 접안속도의 영향요소를 반영하여 분석하고 그에 따른 중요도를 도출하고자 한다. 분석에 활용한 데이터는 국내 한 탱커부두의 선박 접안속도를 실측한 것을 바탕으로 하였다. 수집된 데이터를 활용하여 머신러닝 분류 알고리즘인 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), 로지스틱회귀(Logistic Regression), 퍼셉트론(Perceptron)을 비교분석하였다. 알고리즘 평가 방법으로는 혼동 행렬에 따른 모델성능 평가지표를 사용하였다. 분석 결과, 가장 성능이 좋은 알고리즘으로는 퍼셉트론이 채택되었으며 그에 따른 접안속도 영향요인의 중요도는 선박 크기(DWT), 부두 위치(Jetty No.), 재화상태(State) 순으로 나타났다. 이에 따라 선박 접안 시, 선박의 크기를 비롯하여 부두 위치, 재화 상태 등 다양한 요인을 고려하여 접안속도를 설계하여야 한다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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