It is important to identify the location of ship hull blocks with exact block identification number when scheduling the shipbuilding process. The wrong information on the location and identification number of some hull block can cause low productivity by spending time to find where the exact hull block is. In order to solve this problem, it is necessary to equip the system to track the location of the blocks and to identify the identification numbers of the blocks automatically. There were a lot of researches of location tracking system for the hull blocks on the stockyard. However there has been no research to identify the hull blocks on the stockyard. This study compares the performance of 5 Convolutional Neural Network (CNN) models with multi-view image set on the classification of the hull blocks to identify the blocks on the stockyard. The CNN models are open algorithms of ImageNet Large-Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Four scaled hull block models are used to acquire the images of ship hull blocks. Learning and transfer learning of the CNN models with original training data and augmented data of the original training data were done. 20 tests and predictions in consideration of five CNN models and four cases of training conditions are performed. In order to compare the classification performance of the CNN models, accuracy and average F1-Score from confusion matrix are adopted as the performance measures. As a result of the comparison, Resnet-152v2 model shows the highest accuracy and average F1-Score with full block prediction image set and with cropped block prediction image set.
세계 선복량 증가와 항해장비의 발달 및 해기교육의 강화에도 불구하고 해양사고는 지속적으로 증가하고 있으며, 특히 사회 환경적으로 막대한 영향을 미치는 충돌사고가 차지하는 비중이 줄어들지 않고 있다. 중앙해양안전심판원에서 발간한 최근 5년간 자료를 분석한 결과 하급 항해사(3급이하 면허소지자)와 관련된 사고가 규모면에서나 양적인 측면에서 상당한 비율을 차지하였고, 해양사고의 원인에서도 기술적인 측면보다는 해기사의 운항과실이 훨씬 높은 비중을 차지하였다. 이와 같은 항해사의 과실에 의해 발생되는 사고를 줄이기 위해 국내외 해기 교육기관의 교육 현황 및 프로그램 내용을 분석하여, 현행 해기교육시스템의 문제점 도출과 함께 충돌 방지를 위한 해기교육 프로그램 개선 방안을 제안하였다.
제한수역에서는 Bank cushion과 Squat의 작용으로 인하여 선체의 운동특성이 변한다. 실선을 통한 제한수역에서의 조종성능의 측정은 선박의 안전 때문에 어려운 실정이다. 본 연구에서 제한수역에서의 측벽효과와 Squat에 관한 정보를 얻기 위해 수치모델을 이용하여 선박의 운동을 모사하였다. 선박과 안벽의 거리가 좁을수록 선수방위는 많이 변하였다. 선수방위의 최대 변화치는 선폭에 대한 이안거리의 비(D/B)=0.2에서 $22.37^{\circ}$를 나타내었다. Squat는 속력이 빠를수록 흘수가 작을수록 커졌다. Squat의 최대치는 흘수에 대한 수심(H/d)=1.25, 속력 8knot일 때 0.29m였다. 선박의 안전운항을 위하여 제한수역에서는 감속이 가장 중요한 요소인 것으로 나타났다.
The development and introduction of a Maritime Autonomous Surface Ship (MASS) are some of the most important changes leading to the fourth industrial era in the maritime area. The term 'MASS' refers to a ship operating independently, without human intervention, to reduce maritime accidents caused by human errors. Recent UK findings MASS also noted that particularly the dynamic positioning system will be considered to apply as newly function to a MASS. The DP system, a ship system developed decades ago and used for specific purposes like offshore operations, provides various functions to facilitate the accurate movements of the vessel, and operators can make decisions within the DP system, in addition to the ordinary ship system. In this paper, it would like to present the connection and application method with the main technical elements of the DP system in connection with the main technology of the DP system to achieve the safe operation of a MASS. In particular, among various position reference systems, the capability plot function of DP system, and the "follow target" mode in the operation mode are attractive functions that can contribute to the safe operation of autonomous ships.
국내·외 무역을 위한 해상운송의 양적증가는 선박 및 해양오염사고 증가의 주요한 원인 중 하나이다. 선박에 의한 해양오염사고 예방 및 경감을 위한 각국의 관련 법·제도 시행에도 불구하고, 선박 종사자에 의한 인적과실(부주의·고의 등)이 해양오염사고 발생의 가장 큰 원인으로 보고되고 있다. 선박 기인 해양오염사고 경감에 가장 효과적인 방법 중 하나는 선박 종사자에 대한 체계적인 교육·훈련을 통해 인적과실을 줄이는 것이다. 따라서 본 연구에서는 「해양환경관리법」 등의 국내법령에 근거하여 시행 중인 선박 해양오염방지관리인에 대한 법정 교육·훈련 교육과정의 적절성을 검토하고 개선방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 법·제도가 우리나라와 유사한 일본의 해양오염 및 해상재해 방지 관련 법정교육·일반교육 과정과 비교·분석을 수행하였으며, 우리나라에서 시행 중인 육상오염방지 및 안전관리 담당 전문가에 대한 법정교육 사례를 조사·검토하였다.
본 연구는 제4차 산업혁명 기술에 의해 선박의 자동화와 지능화가 진전되면서 자율운항선박이 도입되게 됨에 따라 해기사 인력수요축소와 직능 전환 등의 문제가 대두되는 상황에서 해기사의 직무변화와 이에 따른 요구 역량을 분석하고 이를 배양하기 위한 인력양성 방향을 제시하였다. 선행연구 검토와 전문가 집단의 브레인스토밍과 AHP 설문조사를 통해 자율운항선박의 해기사 직무와 역량 요인을 도출하고 그 중요도를 평가하였다. 해기사 승선 자율운항선박의 해기사 직무 중에서 안전 운항과 비상시 대응 그리고 화물의 안전운송 관련 직무요인이 중요한 것으로 나타났으며, 자율운항시스템의 제어 및 운용 역량의 중요성이 매우 높으며 이를 뒷받침하기 위한 육·해상 커뮤니케이션과 AI 및 Big Data 분석 역량이 필요한 것으로 나타났다. 완전자율운항선박의 해기사 직무는 예상하지 못한 비상상황에 대비하여 선박을 안전하게 원격운항시키는 비상상황대처, 원격운항제어, 선박정비·관리 직무 순으로 중요도가 높으며, 해기사 역량에서는 자율운항시스템 제어와 운용 그리고 이를 수행하기 위한 Big Data 와 AI 활용 역량들의 중요도가 매우 높은 것으로 분석되었다, 이러한 요인들의 직무역량 함양을 위한 해기인력 양성 방향과 규모는 기술의 진보에 따라 크게 달라질 수 있는 점을 고려하여 자율운항선박 도입단계별로 필요한 해기사 교육 프로그램과 직무교육 내용 그리고 핵심역량 함양을 위한 교육인프라 구축 방안을 제시하였다. 이 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 방안을 진단하였다는데 연구의 의의가 있다.
A novel intelligent anti-collision decision-making supporting system is addressed in this paper. To obtain precise anti-collision information capability, an innovative neurofuzzy network is proposed and applied. A fuzzy set interpretation is incorporated into the network design to handle imprecise information. A neural network architecture is used to train the parameters of the Fuzzy Inference System (FIS). The learning process is based on a hybrid learning algorithm and off-line training data. The training data are obtained by trial manoeuvre. This neurofuzzy network can be considered to be a self-learning system with the ability to learn new information adaptively without forgetting old knowledge. This supporting system can decrease ship operators' burden to deal with bridge data and help them to make a precise anti-collision decision.
Crabbing motion is a pure sway motion with only sway velocity. The ship's crabbing motion is essential for an ideal berthing/unberthing process. The unberthing situation proceeds in sequential order such as crabbing motion section, pivoting section, and outer port section. For the berthing situation, the sequence has a reverse order: the inner port section, pivoting section, and crabbing motion section. In this paper, the berthing/unberthing data of the reference ship, Pukyong National University research ship "NARA", was analyzed to develop a sway velocity reference model. Several constraints were defined to derive the crabbing motion section during berthing/unberthing. The sway velocity reference model for the auto-berthing/unberthing was developed using the estimated sway velocity. A reproduction simulation of the ship was performed to compare the designed reference model and the reference ship data.
항해사들이 선박을 운항하는 과정에서 수행하게 되는 인지작업을 체계적으로 분석한다는 것은, 선교장비들의 개선, 교육훈련 방법의 개발, 잠재적인 인적오류의 추출 등 다양한 안전항해를 위한 방안들을 마련하기 위한 기초 작업이다. 항공기나 원자력발전 시설과 같이 인적오류에 대해 많은 연구가 수행되어온 분야에서는 인지작업을 분석하기 위한 다양한 분석기법들이 개발되었고, 개발된 기법들을 적용해 왔다. 그러나 해양분야에서는 아직까지 인지작업분석에 대한 연구가 미진한 편이다. 본 연구에서는 선박운항과정에서 수행하는 인지작업을 체계적으로 분석할 수 있는 하나의 인지분석방법을 제안하였다. 제안된 분석방법은 선박운항의 특성들을 반영하고, 인지작업에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려할 수 있도록 개발되었다. 한편 사례분석으로서 컨테이너선 충돌사례에서의 인지작업을 제안된 방법으로 분석하였다.
In case of Radar Simulator ,the target ships should be generated and displayed on the monitor to provide the trainee with the feeling of real situation. The scenario methodology, which has been developed and used in Korea so far, however, has a fixed scenario, in which target ships are generated in the same manner at all time. As a result, the Radar simulator developed in Korea so far was in lack of training efficiency, as the trainee can get earily familiarized with the fixed scenaio. The paper, therefore, suggests the target ship generating methodology using random variables to improve the training efficiency of the existing simulator. In generating the target ships using this methodology, the speed, distance between the ships , and time interval of ships and time of ships were considered as a major factors which dterminie the ship's movements. The new methodology suggested was examined and found to generate target ships successfully giving a trainee the feeling of real situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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