International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.660-667
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2006
This paper presents a novel region-based snake method for vessel segmentation. According to geometric shape analysis of the vessel structure with different scale, an efficient statistical estimation of vessel branches is introduced into the energy objective function, which applies not only the vessel intensity information, but also geometric information of line-like structure in the image. The defined energy function is minimized using the gradient descent method and a new region-based speed function is obtained, which is more accurate to the vessel structure and not sensitive to the initial condition. The narrow band algorithm in the level set framework implements the proposed method, the solution of which is steady. The segmentation experiments are shown on several images. Compared with other geometric active contour models, the proposed method is more efficient and robust.
Vessel PMS (Planned Maintenance System) is a paper and/or software based system to monitor vessel engine equipment including main propulsion, steering, auxiliary machinery and cargo handling information. This is one of mandatory survey for vessel introduced by IMO (International Maritime Organization). The planned maintenance as well as documentation must be performed according to a system to be approved by classification agencies. Recently, vessel owners have preferred software based systems to collect and preserve accurate data. However, not ship specific and not taking into account the user are said by end users as operational difficulties. To relieve these concerns, this research analyzes vessel PMS data, suggests a middleware to support automatic collection and design consideration of user interface.
최근 컨테이너 선박은 조선 기술의 발달과 세계 경제교역 규모의 급속한 증가에 따라 대형화, 고속화가 빠르게 진행되고 있다. 이에 머지않아 15,000TEU급 컨테이너 선박의 등장이 예상되고 있다. 동북아시아에서는 경제의 글로벌화에 따른 급격한 물류환경 변화에 대응하여 물류 주도권 확보를 위한 물류거점화 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 이에 따라 주요항만에서는 대형 선사를 유치하기 위한 치열한 경쟁을 하고 있다. 이를 위해 본선작업을 신속하고 정확하게 처리하기 위한 노력이 절실히 필요하며 지금까지의 본선계획 시스템은 획기적으로 개선되어야 할 것이다. 그리하여 본 논문에서는 이러한 기존 본선작업의 개선을 위하여 다수의 플래너를 이용한 양?적하 작업계획을 수행하여 보다 신속하고 정확하게 하며, 플래너(Planner)간의 정보공유로 작업계획의 품질을 보다 향상시킬 수 있는 다중분산 본선작업 계획 시스템을 제안한다. 그리고 이의 효율성을 검증하기 위해 아레나(ARENA)를 통한 시뮬레이션을 수행하고자 한다.
해양안전 제고를 위해서 국내에서 운영 중인 MCS(Monitoring, Control and Surveillance) 시스템으로는 AIS(Automatic Identification System)와 LRIT(Long-Range Identification and Tracking) 기술에 기반을 둔 VMS(Vessel Monitoring System)와 RFID(Radio Frequency IDentification) 기술을 활용하고 있는 선박프리패스 시스템, 수협중앙회의 어업정보통신이 있다. 본 논문에서는 각 시스템의 기반 기술 현황을 정리하고, 각 시스템들의 역할과 기능을 비교하며, 각 시스템의 진화 방향과 이들을 유기적으로 연동하기 위해 수행되어야 하는 과제들을 정리하였다.
현재 선박용 통신 네트워크의 구성은 RS-422, RS-485, CAN, EtherNet 기반의 물리계층으로 NMEA0183, NMEA2000, MiTS(Maritime information Technology Standards) 프로토콜을 지원하도록 설계하고 있다. 특히, 기존의 선박통신은 별도의 전용선을 설치해야하는 단점이 있다. 그러나, 기존의 통신방식과 달리 전력선 통신은 선박내부에서 사용하고 있는 AC220V /DC24V을 그대로 사용하는 장점이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 물리계층을 지원하도록 선박내부의 전력선 통신망을 설계하여 NMEA0183 프로토콜을 지원하는 DC-전력선 통신(DC-PLC : DC-Power Line Communication) 기반의 브릿지를 설계하고자 한다.
본 논문에서는 자동차 운반선의 여러 해상운송계획 중 stowage planning의 최적화를 위한 모형 및 해법을 연구하고자 한다. 이는 향후 연구를 통해 기존에 연구되었던 vessel allocation 및 voyage planning 모형과 함께 자동차 운반선의 통합 해상운송계획 모형을 개발하는 데 활용될 계획이다.
In vibration analysis of ships, the principle aim is to determine the natural frequencies and excitation frequencies, and use this information to avoid resonances and vibration damage. The simplest method is to prevent resonance conditions, which is effective as long as the natural frequencies and excitation frequencies can be regarded as independent from environmental conditions. For ships that use electric propulsion systems, the sources of vibration are reduced compared with those caused by a diesel engine or other combustion-based propulsion systems. However, the frequency spectrum of these vibrations may be different; therefore, to understand the characteristics of the electric propulsion, we also should investigate how the ship responds to these vibrations. We focused on a 1,000-ton deadweight (DWT) ocean-research vessel using an electric propulsion system and analyzed the response to vibration.
해군 함정의 위협에 대한 전투체계의 신속하고 정확한 대응능력은 함정의 생존력 및 전투력과 직결된다. 하지만 현재 해군 함정전투체계의 적 잠수함 잠망경 탐지 방법은 센서로부터 수신한 정보를 운용자가 직접 확인하고 분석하는 수동적이고 주관적인 방법에 의존하고 있다. 이는 위협에 대한 대응 시간을 지연시켜 함정의 생존력을 저해하는 요인이 된다. 본 논문에서는 표적의 고해상도 거리 측면도(High Resolution Range Profile, 이하 HRRP)를 통해 생성된 Plot 정보를 확률에 따른 의심 등급으로 구분하고, 등급별 알림을 통해 위협 대응 시간을 비약적으로 단축시키는 잠망경 탐지 알고리즘을 소개한다. 알고리즘 테스트 결과 운용자 대비 133.3791 × 106배 빠른 탐지판단시간과 12.78%p 높은 탐지 성공률을 도출하여 해군 함정 생존력을 높일 수 있는 위협 대응시간 단축 가능성을 확인하였다.
Nuclear power plants contain several monitoring systems that can identify the in-vessel phenomena of a severe accident (SA). Though a lot of analysis and research is carried out on SA, right from the development of the nuclear industry, not all the possible circumstances are taken into consideration. Therefore, to improve the efficacy of the safety of nuclear power plants, additional analytical studies are needed that can directly monitor severe accident phenomena. This paper presents an interacting multiple model (IMM) based fault detection and diagnosis (FDD) approach for the identification of in-vessel phenomena to provide the accident propagation information using reactor vessel (RV) out-wall temperature distribution during severe accidents in a nuclear power plant. The estimation of wall temperature is treated as a state estimation problem where the time-varying wall temperature is estimated using IMM employing three multiple models for temperature evolution. From the estimated RV out-wall temperature and rate of temperature, the in-vessel phenomena are identified such as core meltdown, corium relocation, reactor vessel damage, reflooding, etc. We tested the proposed method with five different types of SA scenarios and the results show that the proposed method has estimated the outer wall temperature with good accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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