2020년 1월 1일부터 국제해사기구(IMO)는 전 세계 모든 해역을 지나가는 선박을 대상으로 선박연료유의 황 함유량 상한선을 3.5 %에서 0.5 %로 낮춰 선박으로 인해 발생하는 대기오염을 줄이기 위한 강력한 규제를 실시한다. 황 함유량이 낮은 연료유를 사용하여 대기오염 물질을 줄이는 것도 중요하지만 선박을 경제적으로 운영하여 불필요한 에너지 낭비를 줄이는 것 또한 대기오염 물질을 줄이는 데 큰 도움이 된다. 따라서 선박은 잡음의 영향을 받더라도 항로를 정확하게 유지하여야 한다. 항로를 정확하게 추종하기 위해 오토파일럿 시스템이 사용되지만 오토파일럿 시스템의 성능이 아무리 우수하다 하더라도 잡음의 영향을 받게 된다면 성능에 한계를 가진다. 실제 환경에서는 자이로스코프에서 측정잡음이 더해진 회두각이 오토파일럿 시스템의 입력으로 들어가 오토파일럿 시스템의 성능을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 상태추정에 쓰이는 Kalman Filter를 적용하여 잡음의 영향을 줄여주는 기법이 있지만 이 또한 역시 잡음의 영향을 완전히 제거시키는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 잡음제거 성능을 더욱 더 개선시키기 위해 전진방향 구간에서는 인공지능 기술 중 하나인 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron; MLP)를 적용하고, 회전구간에서는 Kalman Filter를 적용하여 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 우수한 잡음제거 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 조타기의 오동작을 방지하여 선박의 전진방향 운동이 개선됨을 확인할 수 있다.

오토파일럿은 선박의 운항예정 코스를 설정하여 입력시킨 후, 자동운항 모드로 세트하면 선박이 운항코스의 경로를 따라 자동으로 항행하는 시스템이다. 중소형 고속선박에 주로 사용되고 있는 워터젯시스템은 엔진과 연결된 임펠러(회전익)를 구동하여 선저에 선수방향으로 설치된 흡입구를 통하여 해수를 흡입하여 압력을 높인 후, 노즐을 통하여 가속된 해수를 선저의 선미방향으로 분사시키므로써 선체를 조향하고 추진시키는 장치이다. 그러므로 워터젯시스템은 수심이 낮은 해역에서도 운항이 가능하며, 고효율 의 고속추진, 상대적으로 낮은 진동과 유동소음 등의 환경에서 매우 효과적이므로 새로운 추진시스템으로 레저보트용 등 그 수요가 확대되고 있다. 그러나 워터젯시스템의 전기적인 제어신호는 표준화되어있지 않으므로 디지털 오토파일럿의 표준화된 인터페이스를 제공하지 않는다. 본 논문은 표준화된 오토파일럿과 워터젯시스템 사이에서 연동하므로써 중소형 고속선박을 신뢰성 있게 조향할 수 있는 피드백 제어 인터페이스 모듈을 설계하였다.

최근 개발되고 있는 전자자기 컴퍼스를 이용한 소형어선의 항행자동화시스템을 구축하기 위한 기초 연구로서, 부두에 계류된 선박에서 각종 장비의 가동 시켰을 때 나타나는 컴퍼스 오차 변화를 측정하여 비교 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 목선에서 85kW의 집어등을 점등하였을 때, 조타용 자기컴퍼스는 7˚편서되었고, 전자자기 컴퍼스는 13˚~16˚ 까지 편서되는 것으로 나타났다. 2. FRP 어선에서 13OkW의 집어등을 점등하였을때, 전자자기 컴퍼스는 19˚~23˚ 까지 편동되는 것으로 나타났다. 3. 강선에서 225kW의 전력으로 각종 장비를 가동 시킬 때, 가동전과 비교하여 컴퍼스 오차의 차분은 조타용 자기 컴퍼스에서는 13˚ 편서되고, 전자자기 컴퍼스는 상갑판에서는 68˚ 편서되었고, 선수루 갑판과 조타실 및 컴퍼스갑판에서는 각각 16˚, 32˚, 20˚ 편동되어 나타났다. 4. 소형어선의 항행자동화시스템에 전자자기 컴퍼스를 활용하기 위해서는 선박내에서 사용하는 각종 장비에 의해 발생하는 컴퍼스 오차를 측정하여 적절하게 수정하여 사용해야 할 것으로 판단된다.

문해 기반 문화에서 디지털 문화로의 변화는 개방성, 편리함, 그리고 효율성을 가져다 준 대신 전형적인 경련성 행동 방식을 악화시키고 시간을 들이는 깊이 있는 사고와 관찰의 중요성을 앗아가고 있다. 특히 효율성만을 추구하는 디지털 읽기 방식이 야기하는 뇌자동화(brain-on-autopilot)와 그로 인한 주의의 빈곤(scarcity of attention) 현상은 현재 심각한 수준에 이르렀다. 이러한 현상은 인간의 뇌가 가진 내재적 가소성에 의한 것으로 디지털 기반 문화 세대는 깊이 있는 사고의 과정과 자신의 신념 체계를 발전시킬 기회를 갖지 못하는 상황에 놓인 채로 이들의 유비적 사고력과 비판적 사고력은 점차 약화되고 있다. 이를 바탕으로 본 연구는 의학 및 신경미학 분야의 선행 연구와 Maryanne Wolf의 뇌활성화 연구, Howard Gardner의 다중지능이론(multiple intelligences)과 Abigail Housen의 미적 발달 단계에 이르기까지 다양한 이론 및 실질적 사례를 바탕으로 예술감상교육이 유비적 사고력 증진과 비판적 사고력 함양에 미치는 영향과 시사점을 논한다. 마지막으로 예술이 가진 다층적 요소와 공간적 지능으로서의 특징을 토대로 시각적 사고 전략(VTS) 및 전통적 감상 모형과 교과과정화를 위한 개선 및 보완점을 제안하여 예술감상 훈련법의 방향을 구체화하고 시대의 흐름에 맞는 교육 방법을 제시한다. 이를 통해 뇌자동화 현상에 의한 주의분산 및 관찰력, 통찰력, 유비적 사고와 비판적 사고 능력 약화의 개선과 예방의 처방전으로서의 로드맵이 되기를 기대한다.

대양 항행하는 거의 모든 선박에서 항해사를 지원하기 위해 선박의 회두각 유지 및 변침을 목적으로 사용되는 일반적인 자동조타기는 대부분 PID형 제어기가 장착되어 있다. 선박 자동조타기의 제어기 계수는 운항 경제성 관점에서 선박의 추진 에너지 손실량(연료소비량)으로써 평가해야 한다. 본 논문에서는 선박 자동조타기의 정량적인 평가함수를 바탕으로 추진 에너지 손실량이 최소가 되도록 자동조타기의 제어이득을 구하고자 한다. 이 때 제약조건, 즉 설계사양을 고려한 RCGA를 이용하여 제어이득의 탐색을 실시하고, 시뮬레이션을 통해 제안한 방법을 검증한다.

When performing steering by an autopilot (automatic steering gear), a sensitivity adjustment is mainly determined by P value and D value. These values differ in the optimal combination by model of ship and external forces. This research was carried out simulation case studies and examined movement of Pure Car Carrier, which easily received ship by wind pressure influence in low speed We investigated the relation of horizontal migration(transfer) of ship's body and P-D value. Based on it, four parameters of P-D at approaching berth could be suggested Hence there were suggestions of parameters; Distance to maximum lee point, Time to maximum lee point, Time to return to original course and Time to 300th second. The correlation of these parameters and P-D value were also considered. As a result, we think that this index, like formulated P-D, leads to an easy and safe navigation by utilizing these indices.

This paper presents an improved adaptive neural network autopilot based on our previous study for track-keeping control of ships. The proposed optimal neural network controller can automatically adapt its learning rate and number of iterations. Firstly, the track-keeping control system of ships is described For the track-keeping control task, a way-point based guidance system is applied To improve the track-keeping ability, the off-track distance caused by external disturbances is considered in learning process of neural network controller. The simulations of track-keeping performance are presented under the influence of sea current and wind as well as measurement noise. The toolbox for track-keeping simulation on Mercator chart is also introduced.

In Part I(theoretical study) of the paper, a new adaptive autopilot for ships based on Adaptive Neural Networks was proposed. The ANNAI autopilot was designed for course-keeping, turning and track-keeping control for ships. In this part of the paper, to show the effectiveness and feasibility of the ANNAI autopilot and automatic selection algorithm for learning rate and number of iterations, computer simulations of course-keeping and track-keeping tasks with and without the effects of measurement noise and external disturbances are presented. Additionally, the results of the previous studies using Adaptive Neural Network by backpropagation algorithm are also showed for comparison.

This paper presents a new adaptive autopilot for ships based on the Adaptive Neural Networks. The proposed adaptive autopilot is designed with some modifications and improvements from the previous studies on Adaptive Neural Networks by Adaptive Interaction (ANNAI) theory to perform course-keeping, turning and track-keeping control. A strategy for automatic selection of the neural network controller parameters is introduced to improve the adaptation ability and the robustness of new ANNAI autopilot. In Part II of the paper, to show the effectiveness and feasibility of the proposed ANNAI autopilot, computer simulations of course-keeping and track-keeping tasks with and without the effects of measurement noise and external disturbances will be presented.

The final aim of our research project is a study on assessment of automatic steering system of ships in open seas. In order to achieve this aim, we need to know the characteristics of each component of the system, and also to know the characteristics of disturbance to ship dynamics. In this paper, we provide calculation method of irregular disturbance to ships in autopilot navigation in open seas, and also show calculation examples about two kinds of ship, ore carrier and fishing boat. The disturbance consists of irregular wave and random wind. The disturbance is calculated as equivalent yaw angular velocity. Each spectrum and time history of disturbance are reasonably evaluated. Further investigation concerning to performance index of autopilot system and energy loss related to automatic course keeping, will be dealt with in another paper.

The purpsoe of automatic steering system is to keep the ship's course stable with the minimum course error and rudder angle, and there have been a number of studies as to the optimal design and adjustment of the autopilot. Recently, modern control theories are being used widely in analyzing and designing the system. When a ship is at sea, autopilot installed on the ship plays an important role, particularly in the respect of economic aspects, that is, when the design and the adjustment of adjustable parameters are not conducted perfectly, the amount of loss in energy and the extension of sailing distance become large. Therefore the optimal design and adjustment of a autopilot are very important. Though P.I.D type autopilots are widely spread and generally used in modern ships, the suitability and the adjusting method are not clarified. In this paper the authors considered the stabilaity and the economical efficiency of the P.I.D. type autopilot and investigated various facts which should be considered at the time of designing and using the P.I.D. type autopilot through the digital computer simulation.