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        1.
        2023.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        자율운항선박이 부두 근처에 도착하여 예선이나 도선사의 도움 없이 선박을 자동으로 접·이안하기 위해서는 부두를 인식하고 주어진 외력 조건에서 부두까지 정해진 접안속도로 접안하기 위한 스러스터 출력과 출력각을 산정해야 한다. 이에 본 연구에서는 선박이 접안 중에 작용하는 외력과 모멘트를 분석하고 자동접안을 위한 스러스터의 출력 계산과 자동접안 프로그램 개발을 위한 기본개념을 설 계하였다. 선박이 접안 중 바람에 의해 선체에 작용하는 풍압력은 풍압면적을 기초로 선형과 풍향각에 따라 계산하였으며, 선체에 작용하 는 유압력은 조류에 의한 유압력과 접안속도에 따른 유압력을 분리하여 계산하였다. 그리고 선박의 횡방향 힘에 따라 선박을 회전시키는 회두모멘트를 계산하였다. 접안 중 선박에 작용하는 힘과 회두모멘트를 고려하여 부두와 평행하게 접안하기 위한 스러스터 출력과 출력 각을 계산할 수 있는 이론식을 제시하고 다른 변수들로 인한 회두를 PID 제어기로 제어하였다. 또한, 이론식에 필요한 입력요소를 분석하 여 프로그램 개발을 위한 기본개념을 제시하였다.
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        5.
        2023.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        선박의 안전운항을 도모하기 위한 필수적 요소 중 하나인 복원성 확보에 대한 항해사의 해기지식은 선박의 대형화 및 자율운 항선박 출현 등 선박 기술의 진보와 더불어 향상되고 개선되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 항해사를 대상으로 복원성에 관한 설문 조사를 수행하였고, 일반적 특성을 이용하여 경험적 인지도를 통계분석하였다. 분석 결과, 복원성 기준의 이해도에서 상위직급에서는 높 은 이해도를 갖고 있었으며, 특정 선종에 대한 특별 기준에 대한 이해는 부족한 것으로 나타났다. 전체 응답자의 87.6%가 복원성 평가의 수단으로 Loading computer를 활용하고 있었다. 현장에서 복원성 평가 방법으로 GM 활용이 평균 3.891/5.000점으로 가장 높았으며, 주로 GM과 복원성 기준으로 복원성 확보여부를 판단하였다. 복원성 부족 시, 항해사는 주로 평형수 보충을 통하여 개선하였으며, 소각도 타각 사용으로 안전을 확보하는 운항적 경향도 있었다. 본 연구 결과는 선박 복원성에 대한 항해사의 경험적 인지도를 평가함으로써, 향후 운 항자 중심의 복원성에 관한 교육 개선 및 연구에 중요한 자료로 활용하고자 한다.
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        6.
        2023.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        양식장 부표 등과 같은 해상의 소형 장애물을 탐지하고 거리와 방위를 시각화시켜 주는 해상물체탐지시스템은 선체운동으로 인한 오차를 보정하기 위해 3축 짐벌이 장착되어 있지만, 파도 등에 의한 카메라와 해상물체의 상하운동으로 발생하는 거리오차를 보정 하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 외부환경에 따른 수면의 움직임으로 발생하는 해상물체탐지시스템의 거리오차를 분석하 고, 이를 평균필터와 이동평균필터로 보정하고자 한다. 가우시안 표준정규분포를 따르는 난수를 이미지 좌표에 가감하여 불규칙파에 의 한 부표의 상승 또는 하강을 재현하였다. 이미지 좌표의 변화에 따른 계산거리, 평균필터와 이동평균필터를 통한 예측거리 그리고 레이저 거리측정기에 의한 실측거리를 비교하였다. phase 1,2에서 불규칙파에 의한 이미지 좌표의 변화로 오차율이 최대 98.5%로 증가하였지만, 이동평균필터를 사용함으로써 오차율은 16.3%로 감소하였다. 오차보정 능력은 평균필터가 더 좋았지만 거리변화에 반응하지 못하는 한계 가 있었다. 따라서 해상물체탐지시스템 거리오차 보정을 위해 이동평균필터를 사용함으로써 실시간 거리변화에 반응하고 오차율을 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
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        13.
        2022.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        자율운항선박이 상용화되어 연안을 항해하기 위해서는 해상의 장애물을 탐지할 수 있어야 한다. 연안에서 가장 많이 볼 수 있 는 장애물 중의 하나는 양식장의 부표이다. 이에 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 해상의 부표를 탐지하고, 카메라 영상의 기하 학적 해석을 통해 선박으로부터 떨어진 부표의 거리와 방위를 계산하여 장애물을 시각화하는 해상물체탐지시스템을 개발하였다. 1,224장 의 양식장 부표 사진으로 해양물체탐지모델을 훈련시킨 결과, 모델의 Precision은 89.0 %, Recall은 95.0 % 그리고 F1-score는 92.0 %이었다. 얻 어진 영상좌표를 이용하여 카메라로부터 떨어진 물체의 거리와 방위를 계산하기 위해 카메라 캘리브레이션을 실시하고 해상물체탐지시 스템의 성능을 검증하기 위해 Experiment A, B를 설계하였다. 해상물체탐지시스템의 성능을 검증한 결과 해상물체탐지시스템이 레이더보 다 근거리 탐지 능력이 뛰어나서 레이더와 더불어 항행보조장비로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
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