Smart Ship은 현재 많은 논의가 진행중인 주제 중 하나입니다. 그 이유는 유사한 연구의 양이 증가하고 가속화되고 있기 때문입니다. 그 증거로 빅 데이터, 클라우드 및 IoT 등의 첨단 기술을 활용하여 선박간의 이동, 안전, 데이터 교환, 감시 시스템 문제를 해결하고 있습니다. 해양 기술에서 위와 같은 기술을 활용하는 것은 바다 위 선박간의 발생 할 수 있는 다양한 문제뿐만 아니라 항만과 통신하는 것에도 중점을 둡니다. 본 논문에서는 선박 및 항구를 위한 IoT 기반의 지능형 보고 및 정박시스템을 제안합니다. 본 시스템은 선박이 정박할 경우 IoT 기술을 활용하여 자동으로 관리 시스템에 통보하며, 이후 정박을 원하는 다른 선박들에 대하여 빠르고 안전하게 남은 위치를 유도합니다. 시스템은 선박 계류 중에 시간, 노력 및 비용을 최소화 할 수있는 편의를 제공합니다. 이와 같은 시스템은 선박의 표류 시간, 비용을 최소화 할 수 있는 편의를 제공하게 됩니다.
The demand for eco-friendly energy is expected to increase due to the recently strengthened environmental regulations. In particular, the flow inside the pipe used in a cargo handling system (CHS) or fuel gas supply system (FGSS) of hydrogen transport ships and hydrogen-powered ships exhibits a very complex pattern of multiphase-thermal flow, including the boiling phenomenon and high accuracy analysis is required concerning safety. In this study, a feasibility study applying the boiling model was conducted to analyze the multiphase-thermal flow in the pipe considering the phase change. Two types of boiling models were employed and compared to implement the subcooled boiling phenomenon in nucleate boiling numerically. One was the "Rohsenow boiling model", which is the most commonly used one among the VOF (Volume-of-Fluid) boiling models under the Eulerian-Eulerian framework. The other was the "wall boiling model", which is suitable for nucleate boiling among the Eulerian multiphase models. Moreover, a comparative study was conducted by combining the nucleate site density and bubble departure diameter model that could influence the accuracy of the wall boiling model. A comparison of the Rohsenow boiling and the wall boiling models showed that the wall boiling model relatively well represented the process of bubble formation and development, even though more computation time was consumed. Among the combination of models used in the wall boiling model, the simulation results were affected significantly by the bubble departure diameter model, which had a very close relationship with the grid size. The present results are expected to provide useful information for identifying the characteristics of various parameters of the boiling model used in CFD simulations of multiphase-thermalflow, including phase change and selecting the appropriate parameters.
The purpose of this paper is to develop a knowledge-based real-time decision support system to support decision makers for efficient berth operation of Inchon Port. In these days, the efficient berth operation has been many studied. The berth operation rules differ from port to port and the problem is highly dependent on natural, geographical and operational environment of port. In Inchon Port, the ship's entrance into port and departure from port is extremely affected by the status of dock and berth because of capacity restriction. First, we analyzed the specific characteristics of Inchon Port such as dock based on the data of 1997. And then, we construct the database of experts knowledge for berth utilization. Finally, we build the real-time decision support system for the efficient berth operation of Inchon Port to make the better berth allocation in case of not only regular scheduling but also dynamic scheduling such as delay in berth operation and exchange of ship between berths. The DSS is developed with graphic user interface(GUI) concept to help the user determining user interactive updating of the port status. Then this DSS will be provide decision maker with an efficient and fast way to berth allocation, and reduce wastes of time, space, and manpower in Inchon Port operation.
In this paper, a lane detection and tracking algorithm based on vision sensors and employing a robust filter for inner edge detection is proposed for developing a lane departure warning system (LDWS). The lateral offset value was precisely calculated by applying the proposed filter for inner edge detection in the region of interest. The proposed algorithm was subsequently compared with an existing algorithm having lateral offset-based warning alarm occurrence time, and an average error of approximately 15ms was observed. Tests were also conducted to verify whether a warning alarm is generated when a driver departs from a lane, and an average accuracy of approximately 94% was observed. Additionally, the proposed LDWS was implemented as an embedded system, mounted on a test vehicle, and was made to travel for approximately 100km for obtaining experimental results. Obtained results indicate that the average lane detection rates at day time and night time are approximately 97% and 96%, respectively. Furthermore, the processing time of the embedded system is found to be approximately 12fps.
기존의 위치 기반 서비스는 사용자의 환경과 의도, 취향을 고려하지 않은 검색 결과를 제시한다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위해서는 상황 인식이 요구된다. 본 논문은 안드로이드 플랫폼 기반의 상황 인식 기반의 동적 스케줄링을 제안하고, 여행 정보 제공을 위한 앱을 구현하여 테스트한다. 즉, 사용자의 위치와 여행 목적지 사이의 예상 이동 시간을 계산하고, 예상 출발 시간 전에 알림 서비스를 제공한 실시간 여행 스케줄을 개발하였다. 그리고 여행 정보뿐만 아니라 스케줄러를 추가하여 여행 중의 편리성을 제공하고자 한다.
This paper presents a practical guidence for determining an optimal traffic control system at intersections in the urban areas in Korea. Two alternative systems, unsignalized and signalized, are considered. For analyzing the unsignalized system, two kinds of simulation model are developed ; gap acceptance model and first -in -first - out model. For the signalized system the total delay function for general arrival distribution is developed under the assumption that departure time is constant and it is used to find an optimal cycle time. Finally, the results in these two alternative systems are compared under the minimum average delay criterion and an optimal traffic control system is determined. This approach supports the decision making whether to install a traffic signal system in an intersection with given traffic flows and, if installed, determines what is the optimal cycle time and how the traffic signal phases are divided. And it also gives upper bounds of traffic flows to be passed in the unsignalized and the signalized system, which can be effectively used whenever an intersection is designed.
본 논문에서는 네트워크 토폴로지 설계방법들(minimum spanning tree와 Dijkstra algorithm)을 사용하여 교통 격자 가로망을 최적화 하는 방안을 다루며, 최소신장트리(minimum spanning tree)에서 직진 교통신호등간의 연동들을 통해 출발지와 목적지간의 지연시간을 최소화 하는 것으로 교통격자 가로망을 최적화한다. 또한 컴퓨터 네트워크에서 사용되어지는 Dijkstra algorithm을 통해 구해진 경로에 따라 차량 운전자들이 그 경로를 준수한다고 가정한다면 격자망에서 교통신호등의 연동을 통해 최적화할 수 있음을 보여준다. 격자 가로망에서의 모의실험결과는 직진 교통신호등의 연동을 통해 망을 가로지는 지연시간을 최소화함을 보여준다.
본 논문은 시간 가중치 기반의 중간지점 탐색 알고리즘과 사용자 선호 기반 장소 추천 알고리즘을 이용한 사용자 중심의 중간지점 탐색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 중간지점 탐색을 위하여 사용자간의 출발지점을 기준으로 각 사용자의 시간 가중치를 적용하여 중간 지점을 산출하는 중간지점 탐색 모듈과 각 사용자와 산출된 중간지점까지의 경로 탐색을 제공하기 위한 지점 탐색 제공 모듈로 구성된다. 또한, 중간지점 탐색 결과를 기반으로 사용자의 선호도 중심의 1장소 추천 기능을 포함하여 사용자의 이용률을 증대할 수 있도록 한다. 실험 결과, 제안된 시스템은 사용자 중심의 중간지점 및 장소 추천 기능을 통해 이용의 효율성을 증대시킬 수 있음을 확인하였다.
TCS (Toll Collection System) 데이터는 원시 데이터 자체로서도 구간의 교통상황을 어느 정도 반영할 수 있는 교통특 성을 내포하고 있다. 그러나 TCS 데이터에는 이상치가 포함되어 있어 이러한 데이터는 해당 구간의 통행시간을 대표한다고 볼 수 없으므로 만약 이러한 이상치들이 포함되어 있음에도 불구하고 제거하지 않고 집락을 한다면 이상치들로 인해 통행시간은 크게 왜곡 될 가능성이 있다. 특히 장거리 구간일수록 통행시간의 분산이 증가하여 동일구간 동일시간대라도 다양한 통행시간이 분포하고 있다. 구간이 길어질수록 통행시간의 변동이 심하여 적절한 통행시간 대푯값을 구하기가 어렵다. 따라서 TCS 자료를 이용하여 통행시간의 대푯값을 산정하기 위해서는 통행시간의 변동 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 TCS 데이터의 전처리 기법을 개선하되 구간의 길이와 교통상황에 따른 통행시간의 변동을 고려하여 TCS 원시데이터로부터 시 공간적 통행패턴을 파악할 수 있는 의미 있는 통행시간을 추출하고자 한다.
본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬의 이탈시점 및 임의시점 고객수 분포와 체재시간 분포를 분석하였다. 서로 상관성을 갖는 집단고객(패킷)들이 이산시간 마코비안 도착과정을 따라 시스템에 도착하고, 서버는 도착한 고객들의 서비스시간의 총합이 일량 임곗값을 초과하였을 때 재가동을 시작하여 시스템에 남은 고객이 없을 때까지 서비스한다. 시스템의 안정상태 고객수 분포와 체재시간 분포를 변환 벡터 형태로 유도하고 성능척도로서 평균값을 계산하였다. 수치 예제를 통해 복잡한 형태의 수식으로 나타나는 결과들을 계산하여 얻을 수 있음을 확인하고, 시뮬레이션 결과와 비교하여 이론값의 타당성을 검증하였다. 본 연구의 결과는 다양한 산업 분야에서 유사하게 작동하는 복잡계 시스템의 주요 성능척도들을 구하고 여러 가지 최적화 문제를 분석하는 데 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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