Maritime safety and marine environmental protection are the most important topic in marine society. But, so many marine accidents rave been occurred with the development of marine transportation industry. On the other side, ship is being operated under a highly dynamic environment and many factors are related with ship's collision Nowadays, the increasing tendency to the human errors of ship's collision is remarkable, and the investigation of the human errors has been heavily concentrated. This study analysed on the human errors of ship's collision related to the negligence of lookout and classified basic error type using GEMS(Generic Error Modeling System) dynamic model.
The statistics of Korean Maritime Safety Tribunal and Japan Marine Accidents Inquiry Agency shows that the major muses of collision at sea are Improper lookout and Non-compliance with marine traffic rules. Those two muses are occupying more than 70% of collision, and it's clear that those muses are undoubtedly closely related to simple human error. In this paper we tried to find out the root muses of this kind of human error of OOWs(officers on watch) through risk identification method and studied how to tackle them via risk control theory. In conclusion, the measures studied in this paper could be applied to help OOWs avoid their own human error as well as be used in shipping company for their fleets' safety management.
Recently, autonomous vehicles have been studied actively. Autonomous vehicles can detect objects around them using their on board sensors, estimate collision probability and maneuver to avoid colliding with objects. Many algorithms are suggested to prevent collision avoidance. However there are limitations of complex and diverse environments because algorithm uses only the information of attached environmental sensors and mainly depends on TTC (time-to-Collision) parameter. In this paper, autonomous driving algorithm using I2V communication-based cooperative sensing information is developed to cope with complex and diverse environments through sensor fusion of objects information from infrastructure camera and object information from equipped sensors. The cooperative sensing based autonomous driving algorithm is implemented in autonomous shuttle bus and the proposed algorithm proved to be able to improve the autonomous navigation technology effectively.
차량과의 교통사고를 예방하기 위해 다양한 전방충돌사고경보 시스템이 연구되었다. 이를 위해 일반적으로 카메라와 센서 등과 같은 외부 장치를 이용하는 알고리즘으로 전방충돌 위험 경보를 발생시킨다. 하지만 이런 외부장치를 사용할 경우 안개나 비가 내릴 때 장비 특성에 따른 오차가 발생할 수 있다. 또한, 충돌 위험이 전방에 있는 차량에 대해서만 경보가 발생하는 시스템이기 때문에 연쇄 추돌 사고에 대한 예방은 미흡하다. 이를 차량 안전 통신에 결합하면 연쇄 추돌 사고도 예방할 수 있는 방안이 될 수 있다. 하지만 외부 장치와 차량 안전 통신 프로토콜 간의 호환성 문제가 있다. 그래서 본 논문에서는 무선 통신 기술, 운전자 정보, 제동거리, 속도를 이용한 개선된 전방충돌사고경보 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘과 기존 알고리즘들을 비교 및 분석한다.
The proportion of collision in the total marine accidents is high. The main causes of collisions are navigation rule violation, safety speed violation, neglected watch-keeping and improper collision avoidance action. There are two main ways of avoiding collision situations during maritime navigation: the method of altering course and reducing ship's speed. The purpose of this study is to analyze the result of the collision avoidance action of the reserve officer in case of encountering a multiple number of ships using the ship handling simulator. Full-mission ship handling simulator was used to experiment the situation scenarios that encountered multiple ships. After the experiment, the questionnaire about the experiment was investigated. A total of 50 subjects were participated in the experiment. Experimental results showed that the number of the experimenters who used the engine was 11 and the number of the experimenters who did not use the engine was 39. In the case of using the engine, there were 0 collision accident, 1 grounding accident, and 10 no accidents. However, when the engine was not used, there were 28 collision accidents, 2 grounding accidents, and 9 no accidents. The causes of these results can be found in the survey results. 74 % of the non used engine participants said they were hesitate to use the engine. As can be seen from these results, the reserve officer are hesitant to use the engine and need a way to get correct of it. Maritime course subject can emphasize the importance of using ship's engines and case study also can be it. So, It is considered that various case study scenario will need to developed by various tools in the future.
오늘날 해운산업분야에서 해상의 인명 ㆍ재산, 해양환경보호에 가장 큰 관심을 기울이고 있다. 국제해사기구 (IMO)에서는 해상에서 선박운항으로 인하여 발생하는 충돌, 좌초, 침몰 등 해양사고에 대한 위험성을 정량적으로 평가하여, 그에 대한 제어방안을 마련하고 합리적인 안전규정을 제ㆍ개정하기 위한 절차적 수단으로 FSA(Formal Safety Assessment)를 도입하여 과학적이고 체계적인 대응방안을 마련하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 FSA평가시스템을 이용하여 사고발생빈도와 사고로 인한 인적, 물적, 환경오염 피해가 막대한 선박충돌사고의 발생위험성을 분석하였다. 또한 선박충돌사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM법을 이용하여 각 위해요소를 계층화하고, 요소 상호간의 관련성을 분석하여 선박충돌사고를 예방하기 위한 적절한 제어방안을 제시하였다.
선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.
This study aims to provide a real-time information to the driver by effectively operating the advanced safety device attached to the freight vehicle, thereby minimizing insecure behavior of the driver such as speeding, rapid acceleration, sudden braking, And improve driving habits to prevent accidents and save energy. Advanced safety equipment is a device that warns the driver that the vehicle leaves the driving lane regardless of the intention of the driver and reduces the risk of traffic accidents by mitigating or avoiding collision by detecting a frontal collision during driving.The main contents of this report are as follows: In case of installing a warning device on a lane departing vehicle (excluding a light vehicle) and a lorry or special vehicle with a total weight exceeding 3.5 tonnes, the driver must continue to operate unless the driver releases the function.In addition, when the automatic emergency braking system is installed, the structure should be such that the braking device is operated automatically after warning the driver when the risk of collision with the running or stopped vehicle in the same direction is detected in front of the driving lane.
선박의 충돌회피조선에 있어서 조종성능은 중요한 요소이다. 일반적으로 사용되는 조종성능은 심수역을 대상으로 작성되며, 천수역을 항주하는 선박의 조종성은 일반적으로 선회성은 저하되고 침로안정성 또는 추종성은 향상된다. 이러한 선회성의 변화는 충돌회피에 있어 위험을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 천수역의 조종성능을 반영함과 동시에 충돌위험정도를 쉽게 파악할 수 있도록 하기 위한 가변안전경계영역의 새로운 적용기법을 제시하였다. 수학적 수치시뮬레이션 검증을 통하여 새롭게 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 따라서 선박충돌위험에 대한 충분한 충돌회피 조선을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper describes an algorithm for Advanced Emergency Braking(AEB) with tire-road friction coefficient estimation. The AEB is a system to avoid a collision or mitigate a collision impact by decelerating the car automatically when forward collision is imminent. Typical AEB system is operated by Time-to-collision(TTC), which considers only relative velocity and clearance from control vehicle to preceding vehicle. AEB operation by TTC has a limit that tire-road friction coefficient is not considered. In this paper, Tire-road friction coefficient is also considered to achieve more safe operation of AEB. Interacting Multiple Model method(IMM) is used for Tire-road friction coefficient estimation. The AEB algorithm consists of friction coefficient estimator and upper level controller and lower level controller. The numerical simulation has been conducted to demonstrate the control performance of the proposed AEB algorithm. The simulation study has been conducted with a closed-loop driver-controller-vehicle system using using MATLAB-Simulink software and CarSim Vehicle model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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