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Abstract 항구 근처에서 운항하는 선박은 다수의 타선과의 충돌 위험이 존재하며, 저속 운항으로 인해 원양에 비해 조종 성능 역시 감소한다. 이러한 이유로 대형 선박이나 해양 구조물의 접이안 시, 일반적으로 예인선이나 종, 횡방향 추진기를 이용하여 작업을 수행한다. 그러나 전통적인 예인 작업은 도선사 및 작업자의 경험에 전적으로 의존하며, 사고 위험성을 줄이기 위해 보수적으로 오랜 시간에 걸쳐 진행된다. 따라서 본 연구에서는 선박 및 해양 구조물의 효율적이고 안전한 접이안 작업을 위해 이들의 자동 접이안 시뮬레이션 방법을 제안하였다. 제안된 시뮬레이션 방법은 크게 운동 해석 모듈, 제어력 계산 모듈, 그리고 최적화 모듈의 세가지 모듈로 구성된다. 먼저, 운동 해석 모듈에서는 선박과 해양 구조물의 운동을 구현하기 위해 파도, 조류, 바람의 영향을 고려하여 선박과 해양 구조물의 3자유도 운동 모델을 구성한다. 두 번째로 제어력 계산 모듈에서는 sliding mode control이나 PID (Proportional-Integral-Derivative)와 같은 제어 이론을 기반으로 목표 경로 및 지점을 따라가도록 하는 제어력을 계산한다. 마지막으로, 최적화 모듈에서는 필요한 제어력을 여러 척의 예인선 및 복수 개의 추진기에 분배하는 동시에, 추력의 합을 최소화하는 제어 할당 과정을 통해 효율적인 접이안 작업을 수행하도록 한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해, 다양한 해양 환경 조건에 따라 접이안 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안된 방법이 선박 및 해양 구조물의 접이안 작업에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
Keywords: Autonomous berthing (자동 접이안), Tugboat (예인선), Thruster (추진기), Control allocation (제어 할당)
Publication Date 2021-05-13

이종혁, 노명일, 김기수, 이혜원, "선박 및 해양 구조물의 자동 접이안 시뮬레이션 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 562, 2021.05.13-14


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    이준채, 구남국, 황지현, 노명일, 이규열, "LNG FPSO 액화 공정 사이클의 최적 설계", 2012년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 214-222, 2012.02.01-03

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    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 선박 소요 마력 예측", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 343, 2020.02.05-08

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    이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥러닝 기법을 이용한 해기상 데이터 예측", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 491, 2019.05.15-17

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    이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22

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    이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "와이어 래핑 방법을 사용한 침몰 선박의 인양 시뮬레이션", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 512, 2018.05.24-25

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