항행 선박의 시·공간적 모니터링 기술 연구는 연안 해양공간에서 해양 생태계 보호 및 효율적인 관리를 위해서 중요하다. 본 연구에서는 실험해역에서 측정된 선박 소음 특징인 광대역 줄무늬 패턴 자료에 인공지능 기술을 적용하여 항행하는 선박을 자동 탐지하는 연구를 수행하였다. 소음 스펙트럼 이미지와 선박의 항행정보를 수집하기 위한 해상시험은 2016년 7월 15일부터 26일까지 제주 남부 해역에서 실시되었고, 컨볼루션 신경망 모델은 수집된 이미지를 기반으로 학습, 교차검증 과정을 거쳐 최적화되었다. 선박 소음 자동 탐지 기법의 성능은 정밀도(0.936), 재현율(0.830), 평균 정밀도(0.824) 그리고 정확도(0.949)로 평가되었다. 결론적으로 인공지능 기법을 활용하여 선박 소음의 자동 탐지 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 성능을 향상시킬 수 있는 방안 및 향후 연구에 대하여 제안하였다.
Marine casualties of vessel are serious problems on social and national aspects, because it results in sacrifice of lives, a great lose of properties and marine pollution. According to recent statistics of marine casualties of vessel, fishing boats are more likely to be ended in the casualty, and especially, small fishing boats cause much more accidents than any other big vessels. Most of marine casualties were caused by the human factors such as poor watch keeping, inadequate manoeuvering and negligent action for engine, etc. This study is intended to provide navigator of small fishing boat with a specific information of necessary to assist both the manoeuvering and the avoidance of capsizing. The manoeuvering characteristics of ship can be adequately judged by the results of typical ship trials manoeuvres. For this purpose, the author measured the roll responses of a small fishing boat in waves using the real sea experimental measuring system, and analyzed the experimental data by the statistical and spectral analyzing methods to get the characteristics of the roll motion responses of the small boat through the wave directions and the ship's speed.
Park, Jin-Yeong;Baek, Hyuk;Shim, Hyungwon;Choi, Jong-Su
한국해양공학회지
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제34권5호
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pp.351-360
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2020
Of late, demand for test sites for marine equipment such as ASV, AUV, ROV, and various underwater sensors is increasing. The authors have focused on an oscillating water column (OWC), which is being constructed near Chagwido Island Jeju, as one of the test-sites. The main objective of the OWC is to produce wave energy and develop technologies. It has been built in the sea approximately 1 km off the coast. It has berth accommodation and some rooms that can be used as laboratories. To investigate the feasibility of its usage as a test site for marine equipment, we acquired bathymetric data around the OWC by using a multi-beam echo sounder and a single-beam scanning sonar. The accessibility of the OWC from nearby ports and the use of support vessels or ships were also investigated. 3D point cloud data from the multi-beam echo sounder and 2D acoustic images from the scanning sonar are expected to be used as references for identifying changes over time. In addition, through these experiments, we derived a procedure to use this facility as a test site by using the IDEF0 functional modelling method. Based on this preliminary investigation and previously reported examples, we determined the general conditions and preferences for evaluating the performance of various marine equipment heuristically. Finally, we developed five applications that were derived from this investigation.
Rapid progress is being made in foundational technology research and engineering for the construction of floating offshore wind farms. There is active development of technology for detachable mooring systems, which have strengths in addressing maintenance issues that arise in floating offshore wind farms and enhance their economic viability. Conventional detachable mooring systems use Kenter links inserted into the middle of mooring chains, which require excessive time for retrieval by Anchor Handling Tug Supply (AHTS) vessels during detachment operations. Moreover, these operations pose risks of link damage and accidents. Therefore, there is a demand for the development of a new concept of detachable mooring systems. The proposed detachable mooring system in this study simultaneously integrates a fairlead chain stoppers (FCS) and submersible mooring pulleys (SMP), which enables all operations to be conducted on the AHTS vessel without underwater tasks. This study detailed the design and safety evaluation of the SMP, a core component of the detachable mooring system, based on the minimum breaking load (MBL) of selected mooring lines according to the capacity of the floating platform. It referenced international codes (AISC Specification for Structural Steel Buildings D5, Pin-Connected Members) for design verification and performed finite element analysis to evaluate the strength of major components in installation and operation scenarios. Additionally, procedures and techniques for evaluating the structural strength of components under uncertain boundary conditions were proposed.
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.
최근 부산신항은 항계 내의 장해물 제거 공사와 함께 부두 부근 항내 수심을 17m까지 확보하여 컨테이너 선박의 대형화 추세에 지속해서 대응하고 있다. 한편, 2020년도에는 24,000TEU급 초대형 컨테이너 선박이 입항하고 있으며, 이와 같은 흐름에 맞추어 추후 항내 수심을 23m까지 확보하는 것을 계획 중이다. 이처럼 대형선박 입항 시 상황에 따라 주의하여야 할 요소에 대한 사전 점검이 필요하며, 이를 위한 이해관계자 간의 정보 공유가 필요할 것으로 판단된다. 본 논문에서는 초대형 컨테이너 선박의 통항에 따른 해당 항로의 영향을 파악하기 위하여 선박 입·출항 통계자료 및 선박 운항 성능 자료를 바탕으로 통항 안전성 평가를 시행하였으며, 4,000 TEU선박 통항시와 비교하여 최대 8.4%높은 위험도가 발생하였다. 또한, 초대형 컨테이너 선박의 부산신항 내 안전한 통항을 위한 도선 관점에서의 운항 특성 의견을 취합하여 최소안전수심과 예선 운용 방안 등의 안전대책을 함께 제시하였다. 이를 통하여 초대형 컨테이너 선박의 부산신항 입·출항시 사고 예방에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.
선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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