Recently ships and ocean platforms are becoming increasingly technological, unmanned, and huge. Maintenance and safety monitoring of these products is very important for safety reasons. Therefore, real-time monitoring of safety regions, such as the engine room, and hull structure, and environmental states, like fire and pressure of LNG tanks, is required for the sustainable ships. In this paper, a ZigBee-based wireless sensor network is suggested to monitor ships and ocean platforms effectively. However, this causes some telecommunication problems because these products are made of steel. To resolve this problem, we use the mesh networking of Zig-Bee that can monitor the regions and environmental states consistently. The telecommunication of such a monitoring system is tested on a real container ship and its performance is verified. The real-time monitoring results are displayed on the users' smart devices.
오늘날의 선박은 디지털 선박(Digital-ship)으로 변화하고 있으며, 일부 유비쿼터스(Ubiquitos) 기술을 기반으로 e-Navigation 및 VTS(Vessel Traffic Service) 등 안전 항해 및 편의를 제공하고 있다. 하지만, 아직까지 선박에 대한 안전시스템이 미비하고, 선박의 주요 설비를 실시간으로 관리하기 위한 안전 관리 시스템의 개발이 매우 필요한 시기라 할 수 있다. 지금까지 선박 연구에 있어서 안전을 극대화시키기 위한 노력은 많았으나 선박의 재질(철판) 및 밀폐환경에 의해 무선 통신(Wireless Communication)을 이용한 시스템 개발은 많이 이루어지고 있지 않은 상태이다. 본 논문은 선박 내의 전파 특성을 분석하여 무선 통신을 하기 위한 최적의 조건을 찾고, 유비쿼터스 기술을 적용한 지그비 네트워크 구성으로 선박 내 엔진관리를 위한 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)의 적용 가능성을 검증하였다.
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서 네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 디지털 선박 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 SVM 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 분류된 데이터들 중 필요하지 않는 데이터는 자동으로 데이터베이스에서 삭제되고 유효한 데이터는 디지털 선박 모니터링 시스템에 이용하였다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.
선박은 위급상황에 노출될 경우 육상의 교통수단에 비해 해양 환경이라는 제약성 때문에 그 위험성이 더 크다. 따라서 위험 요소를 사전에 발견하고 먼저 조치를 취하는 것이 매우 중요하다. 이 논문에서는 선박에 가해지는 위험 요소를 지속적으로 감시하고 상태를 파악할 수 있는 상태감시시스템을 제안하였으며 이를 위해 선박 내에 화재 센서 모듈, 기울기 센서와 비틀림 센서를 설치하여 선박의 안전 상황을 판가름하는 기초가 되는 센서 데이터를 수집하였다. 획득한 센서 데이터는 역전파 신경망을 설계하여 분석하였으며 분석된 데이터를 토대로 판단한 선박 상태 정보는 승무원의 개인 단말기로 송신되어 이동 상황에서도 선박의 상태를 실시간으로 점검할 수 있다. 상황인식 실험 결과 연출된 화재 상황에서 약 95%의 정확도를 보였고 선체의 충격 위험 요소에 대해서 약 89%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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