최근 자율운항선박 기술은 해양 분야에서 선박의 안전과 효율, 경제성을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 육상에서의 원격제어를 위해 항해사의 상황인식(Situation Awareness, SA)에 의한 의사결정은 선박 충돌회피에 중요하게 작용할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 충돌상황에 대한 항해사의 의사결정 시간을 측정하였다.
자율해운(Autonomous Shipping)은 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)의 태동과 함께 해양산업분야에서 창출되고 있는 해상운송의 새로운 개념이다. 자율해운은 MASS의 장점을 극대화하여 경제적 편익을 추구하기 위한 것이다. 한편, MASS는 기존 육상에 주로 구축된 항만시설을 이용한 해상운송 행위에 많은 제약이 따른다. 본 연구는 향후 전개될 것으로 예상되는 자율해운의 선점을 위한 것으로, 원격으로 제어되는 수준 2-3 사이의 MASS를 원격으로 제어하는 해상항만(Remote Controlled Sea Port)을 이용하여 경제적 편익을 극대화함과 동시에 안전하면서도 친환경적인 자율해운을 도모하기 위한 것이다. 본 연구의 목적은 해상 부유체를 이용한 원격제어 해상항만과 원격제어 MASS를 운영하기 위한 시설과 장비 및 운영과 관리 방법 등에 관한 기초 개념을 설계하기 위한 것이다. 글로벌 협력을 바탕으로 전개될 수 있는 자율해운을 정의하고, 자율해운에 현실적으로 적용 가능한 원격제어 해상항만의 구현 방법과 운영 방법을 논의하며, 이러한 원격제어 해상항만을 이용한 원격제어 자율운항선박의 제어 및 운용방법 등을 검토하였다. 본 연구는 세계적인 자율운항선박 관련 해양산업에서의 자율해운 시장의 선점에 기여할 것으로 고려된다.
43차 산업혁명이 도래함에 따라 해운분야에도 자동화 및 무인화 기술을 접목한 안정성과 효율성을 향상시키기 위한 기술개발이 진행중이다. 그중 선박의 신속하고 안전한 이/접안을 돕도록 고안된 자동계류시스템은 선박의 식별 정보와 융합센서로부터 다양한 정보를 수집해 인력의 개입이 최소화하거나 무인화할 수 있으며, 이는 계류 라인을 이용한 기존 방법 대비 발생하는 위험 요소를 줄이고 효율적인 도선 지원이 가능하게 한다. 본 연구팀은 기초단계 연구로서 자율 운항 선박 구현을 위한 자동 계류 시스템 개념 설계를 제시한다. 연구내용은 크게 자동 계류시스템의 하드웨어 설계, 제어 및 운용 프로세스 설계, 선체 계측 기술 개발, 운동변위/계류력 산정 수치모델 개발, 항만 내 운영환경 및 시나리오 분석으로 분류할 수 있으며 본 발표에서는 연구현황과 추후 진행 방향에 대해 다루도록 한다.
자율운항선박 관련 기술개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나, 통신, 사이버 보안, 긴급대처능력 등 기술적으로 해결되지 못한 문제들이 아직 많이 남아있기 때문에, 자율운항선박이 상용화되기까지는 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술적으로 완전하지 않은 자율운항선박의 대체 방안으로 한 척의 리더 선박과 여러 척의 추종 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 선박 그룹항해시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 리더 선박이 항행을 개시하면 추종 선박은 리더 선박의 항행 경로를 자율적으로 추종하며, 경로 추종을 위해 PD 제어를 적용하였다. 또한, 각 선박들은 충돌방지를 위해 안전거리를 유지하면서 일직선 형태로 항해한다. 선박 간의 안전거리유지는 속력 제어를 통해 구현된다. 선박 그룹항해시스템의 유효성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에 사용된 선박은 관련 데이터가 공개되어 있는 KVLCC2의 L-7 모델이며, 선박조종운동에는 일본조선학회에서 제안한 MMG standard method를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 리더 선박은 미리 정해진 항로를 따라 항해하였으며, 추종 선박은 리더 선박의 경로를 따라 항해하였다. 세 척의 선박은 시뮬레이션 중 일직선 형태를 유지하였으며, 선박 간 안전거리를 유지하는 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 선박 그룹항해시스템은 자율운항선박의 문제점들을 해소하는 항행시스템으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)은 4수준으로 구분되는데, 현재 세계적으로 수준 2-3 사이의 원격제어 자율운항선박이 상용화를 시작할 것으로 조사되었다. 원격제어 자율운항선박은 3 주요요소(MASS, 해상위성통신, 원격제어자)로 구성되는데, 주요한 문제는 통신 손실이다. 자율운항선박의 원격제어는 해사 위성통신을 이용할 수밖에 없는데, 이러한 해사 위성통신은 통신두절, 대용량 데이터 송수신에 의한 지연 등이 문제로 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 제어 데이터 송수신 과정에서 발생하는 지연시간이 충돌사고에 미치는 영향을 식별하기 위한 것으로, 우선하여 이러한 영향을 식별할 수 있는 실험방법을 고찰하고자 한다. 실험방법은 선박조종시뮬레이터를 이용할 것인데, 그 이전에 제어지연이 발생하는 메카니즘을 구현하고, 이러한 메카니즘에 의해서 정량적 및 정성적 분석이 가능한 방법론을 검토하였다. 본 연구는 자율운항선박에서 발생할 수 있는 제어지연이 항해안전에 미치는 영향의 과학적 식별과 평가에 관한 하나의 기반이될 것으로 기대된다.
In the 4th industrial revolution, changes in the technological paradigm have had a direct impact on the maintenance system of ships. The 2-stroke low speed engine system integrates with the core equipment required for propulsive power. The Condition Based Management (CBM) is defined as a technology that predictive maintenance methods in existing calender-based or running time based maintenance systems by monitoring the condition of machinery and diagnosis/prognosis failures. In this study, we have established a framework for CBM technology development on our own, and are engaged in engineering-based failure analysis, data development and management, data feature analysis and pre-processing, and verified the reliability of failure mode DB using LSTM algorithms. We developed various simulated failure mode scenarios for 2-stroke low speed engine and researched to produce data on onshore basis test_beds. The analysis and pre-processing of normal and abnormal status data acquired through failure mode simulation experiment used various Exploratory Data Analysis (EDA) techniques to feature extract not only data on the performance and efficiency of 2-stroke low speed engine but also key feature data using multivariate statistical analysis. In addition, by developing an LSTM classification algorithm, we tried to verify the reliability of various failure mode data with time-series characteristics.
해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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