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자율운항 선박을 위한 최적 항로 생성 및 항로 추종 제어
No full textIn this study, basic research was conducted to adapt to the era of autonomous vessels. When a vessel operates autonomously, it sholuld determine the optimal route by itself and accurately follow the determined route. Even when environmental disturbances are applied to the vessel, it must have the ability to accurately follow the route.
First, the optimal route should be generated to minimize fuel consumption. In addition, it should be able to satisfy the under keel clearance according to the specifications of the vessel, safety and regulations for offshore vessel. To achieve this purpose, this study used the Q-learning algorithm based on reinforcement learning.
When the optimal route has been generated, the vessel should be able to accurately follow the generated route without deviating. Therefore, the vessel requires an autopilot controller. In the past, the PD (Proportional Derivative) type autopilot controller, which has a simple structure and convenient design, was applied and used, but it has problems such as rough alter course, low stability in nonlinearity, and overshoot owing to large heading angle changes. Therefore, in this study a velocity type fuzzy PID (Proportional Integral Derivative) autopilot controller was designed to compensated for such problems.
However, even if the velocity type fuzzy PID autopilot controller with excellent performance is applied to the vessel, if environmental disturbances are applied to the vessel, it cannot accurately follow the designated route. Therefore, a method for estimating environmental disturbances with a fuzzy disturbance estimator using the innovation process characteristics of the Kalman filter is proposed in this thesis. If environmental disturbances are estimated using a fuzzy disturbance estimator, and converted them into thrust and rudder angle added to the vessel, the vessel can attain the ability to follow the designated route without deviating.1. Introduction 1
1.1 Background on the generation of the optimal route 1
1.2 Background on route following control 3
1.3 Composition of the thesis 7
2. Dynamic Vessel Model 10
2.1 Coordinate systems 10
2.1.1 Definition of earth-fixed coordinate system and body-fixed coordinate system 10
2.1.2 Transformation between body-fixed coordinate system and earth-fixed coordinate system 11
2.2 6 DOF nonlinear vessel equation of motion 13
2.2.1 Rigid-body vessel equation of motion 14
2.2.2 Hydrodynamic vessel equation of motion 16
2.3 3 DOF nonlinear vessel equation of motion 23
2.3.1 Forward speed model 24
2.3.2 Maneuvering model 25
2.4 Linear 3 DOF vessel equation of motion 26
2.4.1 Linear forward speed model proposed by Blanke 27
2.4.2 Linear maneuvering model proposed by Davidson and Schiff 29
2.4.3 Combination of forward speed model and maneuvering model 30
2.5 Specifications of a vessel used in this study 32
3. Generation of the Optimal Route Based on Reinforcement Learning 33
3.1 Background 33
3.2 Related work 36
3.2.1 Concept of the reinforcement learning 36
3.2.2 Types of reinforcement learning algorithms 37
3.2.3 Selection of reinforcement learning algorithm 39
3.3 Considerations for generating the optimal route 46
3.3.1 Safety considerations for optimal route generation 48
3.3.2 Minimum fuel consumption considerations for optimal route generation 50
3.4 Optimal route generation using Q-learning (Busan port to Gamcheon port) 53
3.4.1 Environment setting for optimal route generation 53
3.4.2 Simulation conditions 59
3.4.3 Simulation results 61
3.5 Optimal route generation using Q-learning (Busan port to Busan new port) 64
3.5.1 Environment setting for optimal route generation 64
3.5.2 Simulation conditions 66
3.5.3 Simulation results 67
4. Velocity Type Fuzzy PID Autopilot Controller 69
4.1 Background 69
4.2 Limitations of the PD autopilot controller 71
4.2.1 Discretized vessel model used for the simulation 71
4.2.2 Simulation condition 72
4.2.3 Simulation results for the route following 73
4.3 Design of the velocity type fuzzy PID autopilot controller 77
4.3.1 Fuzzification algorithm 78
4.3.2 Fuzzy control rule 80
4.3.3 Defuzzification algorithm 82
4.3.4 Simplified control rule of fuzzy PID controller 84
4.3.5 Stability analysis 85
4.4 Performance verification of velocity type fuzzy PID autopilot controller 86
4.4.1 Simulation results for route following 86
4.4.2 Accuracy analysis for route following 90
5. Generation of the Environmental Disturbances 93
5.1 Background 93
5.2 Winds 94
5.2.1 Generation model for winds 94
5.2.2 Wind force and moment 95
5.3 Waves 100
5.3.1 Generation model for waves 100
5.3.2 Frequency of encounter 102
5.4 Ocean currents 104
5.4.1 Generation model for ocean currents 104
5.4.2 Ocean current applied to the vessel 105
5.5 Vessel equation of motion with environmental disturbances 107
5.6 Route following of the vessel with environmental disturbances 108
5.6.1 Discretized vessel model used for route following 108
5.6.2 First case 109
5.6.3 Second case 113
5.6.4 Accuracy analysis for route following 118
6. State Estimation of Vessel Based on the Kalman Filter 120
6.1 Background 120
6.2 Stochastic vessel model including white Gaussian noise 121
6.3 Fuzzy PID autopilot controller based on the Kalman filter 126
6.3.1 Kalman filter algorithm 126
6.3.2 Velocity type fuzzy PID autopilot controller using the separation principle 129
6.3.3 Simulation results applying the separation principle 131
6.4 Innovation process characteristics of the Kalman filter 135
6.4.1 Stochastic state space model of vessel including environmental disturbances 135
6.4.2 Innovation process when environmental disturbances are applied to the vessel 136
7. Estimation of Environmental Disturbances using a Fuzzy Disturbance Estimator 139
7.1 Determining the presence of environmental disturbances 139
7.2 Fuzzy disturbance estimator 141
7.2.1 Fuzzification algorithm 142
7.2.2 Fuzzy estimation rules 145
7.2.3 Defuzzification algorithm 146
7.2.4 State estimation algorithm based on Kalman filter combined with the fuzzy disturbance estimator 149
7.3 Velocity type fuzzy PID autopilot controller based on the fuzzy disturbance estimator and Kalman filter 152
7.3.1 Autopilot controller of the vessel with fuzzy disturbance estimator 152
7.3.2 Converting estimated environmental disturbances into the thrust and rudder angle 153
7.4 Simulation of environmental disturbance estimation and route following 156
7.4.1 Simulation of the first case 156
7.4.2 Simulation of the second case 163
7.4.3 Accuracy analysis for route following 169
8. Conclusion 171
References 174Docto
Settlement Phenomenon according to Landfill Thickness of Good Quality Soils
No full text항만시설물 축조를 위하여 양질토를 이용한 매립설계 시 발생되는 침하량은 일반적으로 즉시침하로 가정하여 침하량을 예측한다. 하지만 침하 계측결과 비슷한 하중조건에서 매립층 두께에 비례하여 침하량의 차이가 나타났다. 매립층 두께가 얕은 구간에서는 성토 이후 단기간내 침하가 수렴하는 즉시침하 양상을 나타낸 반면 매립층 두께가 두꺼운 침하판에서 침하양상은 설계 시 제시한 즉시침하 외 압밀침하 경향도 나타났다. 즉시침하가 약 1개월 내외, 압밀침하는 약 3~4개월까지 발생하는 것으로 나타났다.
또한 매립지반내 설치된 지하수위계에서 측정된 간극수압을 보면 수중매립 이후 성토 시 수위가 증가하였으나 성토 완료 후 지하수위는 인접한 구역의 지표면침하판의 침하 추이와 유사한 경향으로 감소하는 것으로 나타났다. 즉 지하수위 저하가 매립토의 침하에 영향이 있음을 알 수 있고 매립토의 두께가 두꺼운 경우 지하수위의 변화 층도 크게 영향을 받으므로 그로 인하여 침하영향이 더 크게 발생하는 것으로 보인다.
본 연구 결과를 종합하면 양질토(SM, SC, GM, GC)로 매립설계 시 침하량은 즉시침하로 가정하여 침하량을 예측하고 있으나, 계측결과 실제로는 매립층이 상대적으로 두꺼운 구간에서는 장기적인 압밀침하가 발생되하였다. 설계 시 예측한 침하량보다 압밀침하로 인하여 매립토 층의 침하량이 크게 나타나 설계 시 예측된 침하량은 과소평가 된 것으로 판단된다. 특히 이때 발생되는 압밀기간은 매립층의 두께에 상관관계가 있는 것으로 보이고 지하수위 변화와도 관련이 있는 것으로 보인다. | When designing, the amount of settlement that occurs when landfilling using good quality soils for the construction of port facilities is generally assumed to be immediate settlement. However, as a result of settlement measurement, a difference in settlement amount was found in proportion to the thickness of the landfill layer under similar load conditions. Where the thickness of the landfill layer was shallow, the settlement pattern converged in a short period after embankment showed an immediate settlement pattern, whereas in the settlement plate with a thick landfill layer, the settlement pattern showed a trend of consolidation settlement in addition to the immediate settlement proposed at the time of design. It was found that immediate settlement occurred in about 1 month, and consolidation settlement occurred in about 3 to 4 months.
In addition, looking at the pore water pressure measured by the groundwater level meter installed in the landfill, the water level increased during embankment after underwater reclamation, but the groundwater level after completion of embankment decreased in a similar trend to the settlement trend of the settlement plate in the adjacent area. In other words, it can be seen that the lowering of the groundwater level has an effect on the settlement of the landfill, and when the thickness of the landfill is thicker, the change in the groundwater level is greatly affected, so the settlement effect appears to be greater.
As the results of this study, when designing reclamation with good qulaity soils(SM, SC, GM, and GC), the settlement is predicted by assuming immediate settlement, but in practice, long-term consolidation settlement occurs in areas where the landfill layer is relatively thick. It is judged that the settlement predicted during design was underestimated because the landfill settlement was larger than the settlement predicted during design due to consolidation settlement. In particular, the consolidation period that occurs at this time appears to be correlated with the thickness of the landfill layer and also appears to be related to the change in groundwater level.1. 서론 1
1.1 연구의 배경 1
1.2 연구의 목적 3
2. 기존 연구와 침하 이론 4
2.1 기존 연구 4
2.2 지반의 침하 6
2.3 지반침하량 산정 시 고려 요소 7
2.4 사질토의 침하특성 8
2.5 사질토의 즉시침하 산출방법 10
2.5.1 Hough 제안식 10
2.5.2 DeBeer 제안식 12
2.5.3 Schmertmann 제안식 13
2.6 사석층 탄성침하 15
2.7 실측치를 이용한 압밀분석법에 관한 이론식 16
2.7.1 쌍곡선법 16
2.7.2 Asaoka법 17
2.7.3 호시노법 19
3. 연구대상 현장 21
3.1 현장 개요 21
3.2 매립재료원 분석 22
3.3 지반특성 24
3.3.1 연약지반의 설계지반 정수 24
3.3.2 토질주상도 25
3.3.3 매립재 특성 25
3.3.4 매립재의 측시침하량 산정방식 25
3.4 계측계획 27
3.4.1 계측기 배치 계획 27
3.4.2 매립 시 계측기 설치 계획 27
3.4.3 계측기 사양 및 설치 방법 28
4. 현장계측에 의한 침하분석 30
4.1 시공 과정 및 침하 계측기 설치 현황 30
4.2 침하계측 현황 32
4.3 지하수위 계측현황 36
4.4 침하완료 분석 39
4.4.1 즉시침하 발생 구간 침하수렴 현황 39
4.4.2 공용 하중조건에 따른 침하완료 검토 41
4.4.3 압밀침하 경향을 나타내는 구간의 침하완료 검토 49
4.4.4 매립심도에 따른 침하량 비교 분석 55
5. 결 론 56
참고문헌 58
국문초록 61Maste
A Numerical Study on the Lateral Resistance of Piled-Block Breakwater
No full textIn this study, the behavior of the lateral resistance force according to the pile embedment depth in the plied-block breakwater, which was revealed through the existing laboratory model experiment, was reproduced by 3D numerical analysis. As the type of program used for numerical analysis, FEM (Finite Element Method) analysis program MIDAS/GTS was used. The modified Mohr-Coulomb model was applied to the ground, and the linear elastic model was applied to the pile. The strength reduction factor R=0.5 was applied to the interface element.
In the case of four different embedment depths of pile such as the embedment depth of the pile are 0H (the pile is embeded only within the block), 1H (the pile is embeded to the rubble mound layer), 2H (the pile is embeded into the original ground as much as the height of the rubble mound layer, H), 3H, and 4H were analyzed. As a result of numerical analysis of the lateral resistance force of the piled-block breakwater, it was found that the lateral resistance-displacement graph showed similar behavior to the results of the laboratory model experiment.
It was found that piles exhibited the rotational behavior seen in short piles up to 1H to 2H of embedment depth of pile. In the case of the pile embedment depth of 3H ~ 4H, it was analyzed as showing the same bending behavior as that of general intermediate pile. When the embedment depth of the pile is 3H or more, the bending behavior of the pile is clearly shown. It indicates that the pile greatly contributes to the lateral resistance of the piled-block breakwater.
Based on the experimental results, the analysis model presented in this study was able to simulate the behavior of the piled-block breakwater as closely as possible. In addition, due to the results of this study, it will be possible to provide basic data for performing numerical analysis on the actual size of the piled-block breakwater, and at the same time to be utilized as basic data for design.|본 연구에서는 기존 실내모형실험을 통해 밝혀진 말뚝이 결합된 블록 방파제에서 말뚝 관입깊이에 따른 수평저항력의 거동을 3차원 수치해석으로 재현하였다. 수치해석에 사용된 프로그램의 종류는 FEM (Finite Element Method) 해석 프로그램인 MIDAS/GTS를 사용하였고, 지반에 대해서는 개선된 Mohr-Coulomb 모델, 말뚝은 선형탄성모델, 그리고 인터페이스 요소에 대해서는 강도감소계수 R=0.5를 적용하였다
서로 다른 말뚝의 관입깊이 4개의 경우, 말뚝의 관입깊이가 0H(말뚝이 블록 내에서만 관입되어 있는 경우), 1H(사석층까지 관입된 경우), 2H(사석 높이만큼 원지반 속에 관입된 경우), 3H, 4H에 대하여 해석을 실시하였다. 수평저항력-변위 그래프는 말뚝이 결합된 블록식 방파제의 수평저항력에 대한 수치해석 결과에서 실내모형실험의 결과와 유사한 거동을 보이는 것으로 나타났다.
말뚝이 짧은 말뚝에서 나타나는 회전 거동을 보이는 말뚝의 관입깊이는 1H ~ 2H에서 나타났다. 일반 중간 말뚝의 거동과 같은 휨거동 형태를 보이는 말뚝의 관입깊이는 3H ~ 4H인 것으로 해석되었다. 말뚝의 휨거동 양상이 뚜렷하게 나타나는 말뚝의 관입깊이는 3H 이상인 경우에 나타났다. 이것은 말뚝이 결합된 블록식 방파제에서 말뚝이 수평저항력에 크게 기여하는 것을 의미하는 것이다.
본 연구를 통해 제시한 해석모델은 실험 결과를 바탕으로 말뚝이 결합된 블록식 방파제의 거동을 최대한 근사하게 모사할 수 있었다. 또한, 본 연구 결과를 통해 말뚝이 결합된 블록식 방파제의 실물 크기에 대한 수치해석을 수행할 수 있는 기본적인 자료를 제공하는 동시에 설계 시 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.1. 서론 1
1.1 연구의 배경 1
1.2 연구의 목적 3
2. 기존 연구 4
2.1 실내모형실험 4
2.1.1 실내모형실험의 재료특성 4
2.1.2 실내모형실험의 장치구성 5
2.1.3 실내모형실험의 결과 6
2.2 기존 블록식 방파제 설계기준 11
2.2.1 방파제 설계의 기본방침 및 방파제 형식 11
2.2.2 블록식 방파제(직립제) 기본단면의 설정 15
2.2.3 블록식 방파제(직립제) 외력계산 15
2.2.4 블록식 방파제(직립제) 안정계산 19
2.2.5 말뚝식 방파제 21
3. 수치해석 23
3.1 프로그램 23
3.1.1 수치해석 모델 23
3.1.2 지반구성 모델 24
3.2 수치해석에 적용된 지반 물성치 30
3.3 수치해석 모델링 31
3.3.1 수치해석단면 32
3.3.2 인터페이스 감소계수 35
3.4 해석 결과 37
3.4.1 말뚝 관입깊이에 따른 수평저항력 37
3.4.2 말뚝 관입깊이에 따른 휨모멘트 40
4. 실제 적용 사례 44
4.1 개요 44
4.2 블록식 방파제 형태별 안정검토 46
4.2.1 콘크리트 블록식 방파제 46
4.2.2 블록내에 말뚝이 결합된 타이셀 블록식 방파제 50
4.2.3 원지반내에 말뚝이 결합된 타이셀 천공블록식 방파제 53
4.3 안정검토 결과 56
5. 결론 58
참고문헌 59
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A study on autonomous navigation-based ship platooning system
No full text자율운항선박 관련 기술개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나, 통신, 사이버 보안, 예지보전 등 기술적으로 해결되지 못한 문제들이 아직 많이 남아있기 때문에, 자율운항선박이 상용화되기까지는 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 기술적으로 완전하지 않은 자율운항선박을 대양항해에 사용하기 위한 방법으로 한 척의 유인선박인 선도선박과 여러 척의 무인선박인 추종선박이 군집을 이루어 집단으로 항해하는 군집항행시스템에 관한 연구를 수행하였다.
군집항행시스템은 선도선박이 항해를 시작하면 다수의 추종선박이 직선 또는 쐐기 대형을 이루며 선도선박의 궤적을 자율적으로 추종하도록 설계되었다. 이를 위해 추종선박은 선도선박의 위치를 수신하여 추종점으로 저장하고 경로설정 알고리즘을 통해 추종점까지의 목표 침로를 계산한다. 그리고 PID 또는 PD 제어를 적용한 침로제어 알고리즘을 통해 타각을 자율적으로 제어하여 목표 침로를 추종한다. 또한, 속력제어 알고리즘을 통해 전방선박과의 거리를 계산하고, 거리에 따라 속력을 단순 제어하여 충돌을 방지한다.
대상선박은 실제 선박을 축소한 모형선박 및 길이 1m 급의 소형 모형보트로 하였으며, 한 척의 선도선박과 두 척의 추종선박으로 구성된 선박 군집항행시스템을 구현하고 시뮬레이션을 수행하였다. 모형선박의 시뮬레이션 결과, 추종선박은 선도선박의 궤적에서 평균 2.0m 이상 벗어나지 않고 추종하였으며, 전방선박과의 거리를 설정된 안전거리의 84~131% 범위 내에서 유지하였다. 모형보트의 시뮬레이션 결과에서는 추종보트가 선도보트의 궤적에서 평균 1.2m 이상 벗어나지 않고 추종하였으며, 전방선박과의 거리를 설정된 안전거리의 70~139% 범위 내에서 유지하였다.
실제 해상환경에서의 유효성을 검증하기 위해 모형보트를 이용한 해상실험을 수행하였다. 추종보트는 선도보트의 궤적에서 평균 1.5m 이상 벗어나지 않고 추종하였으며, 전방보트와의 거리를 설정된 안전거리의 87~137% 범위 내에서 유지하였다. 해상실험 결과, 모형보트가 외력의 영향과 탑재한 GPS 센서의 위치 오차 등의 영향을 받았음에도 불구하고 시뮬레이션 결과와 큰 차이 없이 추종보트가 선도보트의 궤적을 잘 추종하는 것을 확인하였다.
본 연구는 기술적으로 완전하지 않은 자율운항선박이 가지는 한계점을 극복하기 위해 대형선박의 특성과 목적에 적합한 군집제어 방안에 관한 연구를 수행하였다. 속력과 방향 제어에 대한 반응이 느린 대형선박에 적용할 수 있도록 대형을 유지하기 위한 별도의 제어동작 없이 추종선박이 선도선박의 궤적을 추종하는 알고리즘을 개발하였으며, 해상실험을 통해 실제 환경에서의 시스템의 유효성을 검증했다는 점에서 의미가 있다.|Technology development related to maritime autonomous surface ships(MASS) is actively progressing around the world. However, there are still numerous technical challenges to address, such as ship-to-shore communication, cybersecurity, equipment failure prediction and maintenance. So, it is expected to take a significant amount of time before MASS can be commercially deployed. This paper presents the ship platooning system as a method for utilizing technically incomplete MASS for ocean navigation. The system combines a manned ship as a leader with several unmanned ships as followers, forming a cohesive group for navigation.
The ship platooning system is designed to enable multiple followers to autonomously follow the trajectory of a leader, forming a column or wedge formation, once the leader initiates navigation. The followers receive and store the position of the leader as a follow point, and a route planning algorithm is employed to calculate the desired course toward the follow point. Subsequently, a course control algorithm is implemented, utilizing PID or PD control, to autonomously regulate the rudder and follow the desired course. Moreover, a speed control algorithm is utilized to calculate the distance to the forward ship and adjust the speed accordingly, effectively preventing collisions.
Scaled-down model ships based on actual vessels and small model boats with a length of approximately 1 meter were utilized to verify the system. A GNS consisting of one leader and two followers was implemented, and simulations and sea experiments were conducted.
In the simulation results of the model ships, the followers maintained an average deviation of no more than 2.0 meters from the trajectory of the leader and maintained a distance from the forward ship within the range of 84% to 131% of the set safety distance. In the simulation results of the model boats, the followers followed the trajectory of the leader with an average deviation of no more than 1.2 meters and maintained a distance from the forward ship within the range of 70% to 139% of the set safety distance.
In the results of sea experiments conducted to verify the effectiveness in real environments, the followers maintained an average deviation of no more than 1.5 meters from the leader's trajectory and maintained a distance from forward boats within the range of 87-137% of the specified safety distance. Despite the influence of environmental factors and the impact of GPS sensor position errors, the sea trial results showed that the followers successfully followed the leader's trajectory with minimal deviation, demonstrating close agreement with the simulation results.
This study aimed to address the limitations of technically incomplete maritime autonomous surface ships by conducting research on formation control approaches suitable for the characteristics and objectives of large-scale vessels. This study is significant as it presents an algorithm for follower to follow the trajectory of a leader without the need for control maneuvers to maintain formation. The algorithm is specifically designed for large vessels with slow response in speed and direction control. Moreover, the system's effectiveness was verified through sea experiments, affirming its applicability in real-world environments.1. 서론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 연구 목적 및 내용 6
1.3 논문 구성 7
2. 선박 조종운동모델 9
2.1 좌표계 9
2.2 수학적 모델 11
2.2.1 동유체력 조종운동모델 11
2.2.2 선형 조종운동모델 15
3. 선박 군집항행시스템 20
3.1 이론 21
3.1.1 항법 21
3.1.2 신침로거리 25
3.1.3 안전거리 27
3.2 선박 궤적추종 알고리즘 28
3.2.1 경로설정 28
3.2.2 침로제어 33
3.2.3 속력제어 40
4. 대상선박 42
4.1 모형선박 42
4.2 모형보트 44
4.2.1 추진 및 조타 45
4.2.2 센서 및 제어보드 50
4.2.3 통신 53
5. 조종 시뮬레이션 57
5.1 모형선박 시뮬레이션 57
5.1.1 시뮬레이션 개요 57
5.1.2 시뮬레이션 결과 64
5.2 모형보트 시뮬레이션 88
5.2.1 시뮬레이션 개요 88
5.2.2 시뮬레이션 결과 100
6. 해상실험 및 결과 124
6.1 실험 개요 124
6.2 실험 결과 128
6.2.1 직선 대형 128
6.2.2 쐐기 대형 134
7. 결론 141
참고문헌 144
국문초록 151Docto
Development of rehabilitation devices with artificial intelligence for Gait Disorder symptom of Parkinson's Disease
No full textParkinson’s Disease(PD) is one of neurodegenerative disease. Perfect cure methods have still not been found yet. Medication and rehabilitation methods are utilized to control severity.
Cueing and feedback training, are utilized to improve a patient’s quality of life and prevent rapid degradation speed. Devices that detect and classifies a user’s gait based on several factors is required to use those rehabilitation methods. Therefore, in this research, I developed gait detection and classification devices. After, I also developed adaptive control algorithm for inertial measurement unit devices.
At first, the simple and mechanical gait detection and classification system showed that they could detect a user’s gait based on a metal bead and a microswitch. Secondly, the advanced Gait Detection and Classification (GDC) devices and GDC algorithm using acceleration and angular velocity from IMU were designed.
Finally, the adaptive Gait Detection and Classification Rate (GDCR) control algorithm was developed after statistically analyzing results. In this research, I could observe the designed devices could detect and classify users’ gait based on various factors. I am looking forward to using this device in the future to use effective rehabilitation methods.1. Introduction 1
1.1 Parkinson’s disease 1
1.2 Rehabilitation methods 2
1.3 Objective and organization 3
2. Simple and mechanical augmented feedback training devices for Parkinson’s Disease : A pilot study (DOI : 10.5916/jamet.2022.46.2.64) 5
2.1 Introduction 5
2.2 Device design and experimental sequences 6
2.2.1 Mechanism for walking detection 6
2.2.2 Design and fabrication 12
2.2.3 Experimental setup 16
2.2.3.1 Pre-experiments 16
2.2.3.2 Device performance test 18
2.2.3.3 Pre-experiments for the possibility of gait symptom rehabilitation 20
2.3 Results 20
2.3.1 Mechanism validation 20
2.3.2 Pre-experiment 21
2.3.3 Device performance experiment 22
2.3.4 Pre-experiments for the possibility of gait symptoms rehabilitation 23
2.4 Discussion & conclusion 23
3. Gait disorder detection and classification method using inertia measurement unit for augmented feedback training in wearable devices (DOI : 10.3390/s21227676) 28
3.1 Introduction 28
3.2 Materials and methods 30
3.2.1 Numerical modeling 30
3.2.1.1 Joint angle converting 30
3.2.1.2 Evaluation algorithm 32
3.2.2 Gait characteristic checking with numerical modeling 34
3.2.2.1 Joint angle converting feasibility test 34
3.2.2.2 Gait speed effect test 35
3.2.2.3 Gait disorder effect test 35
3.2.2.4 Actual GDC test 35
3.3 Results 36
3.3.1 Joint angle converting 36
3.3.2 Gait speed effect test 37
3.3.3 Gait disorder effect test 38
3.3.4 Actual GDC test 38
3.4 Discussion 40
3.5 Conclusion 43
4. Adaptive control method to control gait detection and classification method for feedback training devices with inertial measurement unit 46
4.1 Introduction 46
4.2 Materials and methods 48
4.2.1 Summary of the previous research 48
4.2.2 Experiments for data collection 50
4.2.3 Impact of the AT and GT on the GDCR 51
4.2.4 Algorithm 52
4.3 Results 57
4.3.1 Statistical analysis results of the effect of the AT and GT on the GDCR 57
4.3.2 Algorithm evaluation 57
4.4 Discussion and conclusion 61
5. Conclusion 63
5.1 Research conclusion 63
5.2 Expected applications 63
6. Side works 65
6.1 Journal papers 65
6.2 Patents 65
6.3 Conferences 66
6.4 Books 67
6.5 Research experiences 67
6.6 Award and honor 68
7. References 69
8. Appendix 80Maste
A Study of the Information for the Application of Digital Twin Technology of Port Safety
No full textCOVID-19로 인한 무역의 수급불일치, 미국-중국 무역 전쟁, 러시아-우크라이나 전쟁 등 급격한 외부 변화와 전자상거래 증가로 인한 항만 서비스 증가에 대응하기 위해 항만에서는 무인 Digital Twin 기술 도입을 검토 하고 있다.
기술적으로는 무인화가 가능하지만 항만 노동자 업무 전환, 자동화로 인한 일자리 부족 등의 사회적 합의가 이루어지지 않고, 외부 트럭이나 선박 등 외부 자원의 자동화는 아직 이루어지지 않았기 때문에 인력의 안전을 고려하지 않을 수 없다. 실제로 항만에서 사망사고를 포함한 중대 재해는 매년 발생하고 있다.
이에 본 연구는 항만 안전을 위한 Digital Twin 기술 적용하기 위해 필요한 수준과 현재 수준의 역량을 분석하고, 안전사고를 예방하기 위해서 어떠한 정보가 필요하고 수집 가능성을 확인하였다.
연구 결과 항만 Digital Twin 기술 적용을 위한 정보 요인은 항만 속성 관련 정보, 항만 상태 관련 정보, 항만 운송 관련 정보, 항만 인력 관련 정보로 분류되었다. 이를 바탕으로 설문을 수행하였으며 IPA와 Borich 요구도 분석, The Locus for Focus Model 분석을 통하여 항만의 생산성과 밀접한 관계의 항목일수록 정보에 대한 수집 의지가 높고, 활발한 투자가 이루어 진 반면 인력과 관련된 작업자 정보에 대한 인식 수준이 올라간 반면, 해당 정보를 수집하는 방안이 마련되어 있지 않은 결과를 확인하였다.
본 연구는 Digital Twin 및 안전 관련 선행 연구와 사례 분석을 바탕으로 무인이 아닌 실제 항만에 Digital Twin 기술을 적용하기 위해 필요한 데이터 요소 도출 하였고, 정보의 수집 가능성 및 중요도를 분석하여 향후 시스템 설계나 연구에서 필요한 정보 및 데이터 수집에 편의성을 제공하고 하였다.제 1 장 서 론 1
제1절 연구 배경과 목적 1
제2절 연구 방법 및 구성 2
제 2 장 이론적 고찰 3
제1절 Digital Twin의 개요 및 연구동향 3
1. Digital Twin 기술의 개요 및 동향 3
2. Digital Twin 기술 적용 항만의 개요 및 동향 9
제2절 항만 안전의 개요 및 선행연구 18
1. 항만 안전 개요 18
2. 항만 안전 사고 분석 19
3. 항만 안전 관련 선행 연구 20
4. 선행연구와 차별점 23
제3절 항만 안전을 위한 Digital Twin 기술 적용 정보 도출 24
제 3 장 실증분석 27
제1절 설문 일반현황 27
1. 설문 대상 27
2. 일반현황 27
제2절 분석결과 28
1. IPA 분석결과 28
2. Borich 요구도 분석결과 29
3. The Locus for Focus Model 분석결과 31
제3절 종합연구결과 32
제 4 장 결 론 34
제1절 연구결과의 요약 및 시사점 34
제2절 연구의 한계점 및 향후 과제 35
참고문헌 36
부 록 40
국문 초록 45Maste
A study on the change of battery internal resistance with inverter switching pattern and ambient temperature
No full text최근 세계적인 환경 규제 동향에 따라 대기오염과 기후변화에 영향을 주는 질소산화물(NOx), 황산화물(SOx) 및 온실가스(CO등)의 배출에 규제를 강화하고 있다. 이러한 패러다임은 전기추진선박과 전기자동차의 보급으로 이어졌다. 기존의 교통수단에 사용되는 에너지원으로 인한 지구온난화 위기를 새로운 녹색 가치로 전환하기 위하여 친환경 전기에너지의 개발과 사용에 박차를 가하고 있다.
이러한 친환경 전기에너지 시스템은 주·보조 전원으로 배터리 및 연료전지를 사용하며, 이를 지속적으로 오래 사용하기 위해서는 배터리를 효율적으로 관리하는 것이 필요하다. 배터리를 효율적으로 사용하는 것은 곧 배터리의 수명과도 직결되는 부분이기 때문에 효율에 영향을 미치는 요소들을 찾아 최적의 환경을 만들어 주는 것이 중요하다. 전기추진선박이나 전기자동차와 같은 친환경 에너지시스템은 배터리, 인버터 및 전동기로 구성된다. 또한 전동기의 속도 및 토크를 제어하는 인버터는 각 상마다 상·하 Leg에 반도체가 사용되며, 이들 반도체의 동시적인 온 스위칭의 방지를 위하여 적절한 데드타임(Dead-time)을 설정한다
본 논문에서는 인버터에 의해 구동되는 전기모터용 인버터의 데드타임 조정에 따른 전동기 상전류의 고조파 변화를 관찰하고, 고조파가 전지의 내부저항 및 수명특성에 미치는 영향을 분석하였다. 동시에 일정한 데드타임의 조건에서 배터리의 내부 저항이 외부 온도에 따라 어떻게 변하는지를 비교하였다.1. 서론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 연구 필요성 1
1.3 연구 내용 및 구성 2
2. 관련 이론 3
2.1 데드 타임 3
2.2 고조파 6
2.2.1 고조파 발생 원인 6
2.2.2 고조파 저감 대책 7
2.3 리튬이온 배터리 수명 8
2.3.1 배터리 충·방전원리 8
2.3.2 배터리의 열화 상태 10
2.3.3 OCV를 이용한 임피던스 추정 12
2.3.4 전기 화학적 임피던스 분광법 15
2.3.5 배터리 수명에 미치는 요소 16
2.4 PMSM 분석 19
3. 데드 타임에 따른 배터리 내부 저항 특성 23
3.1 실험 구성 및 PWM 생성 23
3.2 시뮬레이션 26
3.2.1 시뮬레이션 구성 및 설계 26
3.2.2 인버터에서의 고조파에 따른 파형 왜곡 27
3.3 실험 31
3.3.1 PMSM 사양 및 구상도 31
3.3.2 데드 타임에 따른 인버터 출력 고조파 분석 32
3.3.3 데드 타임 변화과 주변온도 변화에 따른 배터리 내부 저항 측정 36
4. 결론 41
참고문헌 42Maste
A Study on the Efficient Control Method of Fresh Water Temperature for a Ship Central Cooling System Based on Operating Data
No full text현재 대형선박에서는 기관실 내 폐열을 선외로 배출하기 위해 해수로 간접 냉각하는 중앙냉각 시스템을 채용하고 있다. 그리고 중앙냉각 시스템에 냉각용 가변속 해수펌프를 적용함으로써 에너지 절감을 도모하고 있다. 또한, 가변속 해수펌프로 개조한 중앙냉각 시스템에 대한 에너지 절감의 평가에 관한 연구가 진행되었다.
냉각용 가변속 해수펌프와 3방밸브 각각의 제어 시스템이 동일한 출력변수인 청수 출력온도의 피드백 신호로 제어됨에 따라 특정한 운전 환경에서 두 제어 시스템이 간섭되어 비효율적으로 운전되는 경우가 있다. 그래서 중앙냉각시스템의 가변속 해수펌프와 3방밸브에 대한 효율적인 제어 방법에 관하여 연구가 필요하다.
본 연구에서는 중앙냉각 시스템을 시뮬레이션하기 위하여 실제 운전데이터에 기반하여 시뮬레이션용 모델을 만든다. 만들어진 모델을 검증하기 위하여 중앙냉각 시스템의 또 다른 실제 운전데이터를 활용한다.
중앙냉각 시스템 모델링시 참고한 선박에서 적용한 제어 방법과 같이 3방밸브 개도 조절용 PI 제어기와 해수펌프 회전속도 조절용 PI 제어기를 각각 구성한다. 그리고 각 제어기는 서로 독립적이라고 가정하고 IMC(Internal Model Control) 기반 PI 제어 방법으로 파라미터를 튜닝하여 시뮬레이션한다. 그 결과를 바탕으로 중앙냉각 시스템의 해수펌프 속도와 3방밸브의 운전 특성, 청수 출력온도에 대한 제어성능 등을 확인한다.
그리고 다입력단출력(MISO)인 중앙냉각 시스템의 청수 출력온도 제어성능을 조금 더 향상하고 효율적으로 해수펌프 회전속도를 제어하는 적분기를 추가한 Linear Quadratic(LQ) 제어 방법을 제안한다. 중앙냉각 시스템의 수학적 모델링을 통하여 LQ 제어기를 설계한다. 설계한 LQ 제어기는 두 대의 IMC 기반 PI 제어기 조합보다 중앙냉각 시스템의 청수 출력 온도 제어에 대하여 좋은 성능을 보이면서 해수펌프 회전속도도 효율적으로 제어하는 것을 확인한다.제1장 서 론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 기존 연구 3
1.3 연구 내용 4
1.4 논문의 구성 5
제2장 중앙냉각 시스템 모델링 7
2.1 중앙냉각 시스템의 개요 7
2.2 중앙냉각 시스템의 모델링 8
2.3 실제 운전데이터를 이용한 시뮬레이션 모델 근사화 25
2.4 실제 운전데이터를 이용한 시뮬레이션 모델 검증 32
제 3 장 두 대의 PI 제어기 적용 42
3.1 제어 방법 42
3.2 해수펌프의 회전속도 PI 제어기 튜닝 45
3.3 3방밸브 개도 제어용 PI 제어기 튜닝 51
3.4 두 대의 PI 제어기를 적용한 중앙냉각 시스템 57
제 4 장 LQ 제어기를 이용한 중앙냉각수 온도 제어 66
4.1 LQ 제어기의 적용 66
4.2 중앙냉각 시스템의 수학적 모델링 66
4.3 동작점 부근에서의 선형화 모델 71
4.4 가제어성 확인 77
4.5 가관측성 확인 80
4.6 최적상태의 기준 및 제어기 설계 82
4.7 LQ 제어기 설계 87
4.8 LQ 제어기 시뮬레이션 90
제 5 장 제어기 성능 비교 94
제 6 장 결 론 101
참고문헌 103Docto
A Study on the Effect Assessment of IMO's Regulation for Decarbonizing Container Shipping
No full text국제해사기구(IMO)는 2018년 4월 MEPC 72차 회의에서 선박의 온실가스(GHG) 배출 감소에 관한 초기 전략을 채택하였다. 국제 해운 탄소 집약도 감축을 위해 운송업무량(Transport wort) 당 CO2 배출량을 2008년 대비 2030년까지 최소 40% 감축하고 2050년까지 70%를 감축 목표로 하였다. 이와 더불어 연간 온실가스 배출량을 2008년 대비 2050년까지 최소 50% 감축하는 국제 해운 온실가스 배출 총량 감축 목표를 발표하였다. 또한, 상기 목표를 달성하기 위하여 필요한 단기·중기·장기 조치 후보군을 식별하고 2023년 도입을 목표로 기술적 조치인 EEXI와 운항적 조치인 CII를 단기 조치로써 채택하였다.
본 연구는 EEXI와 CII가 컨테이너 선박 운용에 미치는 영향에 대해 실증 분석을 수행하였다. 우선 선박의 크기에 따라 8개의 샘플 선박을 선정하였고 2021년 운항 데이터를 토대로 2023년부터 2030년까지 CII 등급을 분석하였다. 그리고 가정한 연간 운항 데이터를 토대로 운항적 수단인 선속 감속을 통해 CII 'C' 등급을 유지할 수 있는 연도별 선속을 도출하였다. 마지막으로 연 평균 선속 16노트 및 17 노트와 연간 운항일수를 비교하여 선속 감속 운항으로 인해 발생하는 연도별 운항 손실을 산출하였다.
실증 분석 결과, 동일한 조건으로 운항을 지속할 경우 CII 등급은 낮아질 수밖에 없으며, 선속 감속이라는 운항적 수단을 통해 CII 등급을 높일 수 있다는 것이 검증되었다. 그러나 선속 감속으로 인해 발생하는 운항 손실을 감수해야 하며 무한정 선속을 감속하기에 어려움 있을 것으로 사료되어 중장기적으로 활용하기에는 한계가 있을 것으로 판단하였다. 또한, 추가 선박을 투입하지 않는다면 선속 감속에 의한 운항 손실로 인해 전체적인 수송능력이 저하되는 영향이 발생할 수 있을 것으로 예상되었다. 따라서 중장기적 관점에서 CII 규정을 만족하기 위해서는 연료소모량을 감소시킬 수 있는 에너지 효율 개선 설비를 탑재하거나 탄소 변환계수(Conversion Factor, CF)가 작은 대체연료를 도입하는 것과 같은 추가적인 조치가 필요하다고 판단하였다.
이와 같이 IMO의 온실가스 감축을 위한 단기 조치인 EEXI와 CII 규정이 컨테이너 선사에 미치는 영향에 대해 운항적 관점에서 실증 분석하였다. 2023년부터 도입되는 규정임을 고려해 볼 때 본 연구 결과는 컨테이너 선사의 IMO 온실가스 감축 단기 조치에 대한 대응책 마련이 도움이 되는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
|The International Maritime Organization(IMO) adopted an initial strategy for reducing greenhouse gas(GHG) emissions from ships at the MEPC 72 in April 2018. Also, IMO announced a target to decrease CO2 emissions per transport work by at least 40% by 2030 and 70% by 2050 compared to 2008. Furthermore, it addressed the goal to reduce annual greenhouse gas emissions by 50% by 2050 compared to 2008 to diminish the total amount of greenhouse gas emissions from international shipping. In addition, IMO identified short-term, mid-term, and long-term action candidates to achieve the above goals. Moreover, EEXI, a technical measure, and CII, an operational measure were adopted as short-term measures to start in 2023.
This study looked at the effects of EEXI and CII on container ship operation through empirical analysis. First of all, 8 sample ships selected the size of the ship and CII grades analysis from 2023 to 2030 based on the 2021 operation data. Based on the assumed annual operation data, the ship speed for each year could maintain the CII 'C' grade derived through speed reduction as an operational method. Finally, the annual operating loss caused by the speed reduction operation calculate by comparing the annual average ship speed of 16 knots and 17 knots with the number of days in operation.
As confirmed through empirical analysis, it verified that the CII grade is inevitably lower if the operation is continued under the same conditions. The CII grade raises through operational ways such as speed reduction. However, it judges that there would be limitations in using it in the mid or long-term period because it considers that it would be challenging to decelerate the ship speed indefinitely. In addition, if additional ships will not add, it was anticipated that the overall transport capacity would lower under operational loss from speed deceleration. Therefore, in order to satisfy the CII regulation from a mid or long-term point of view, it was determined that additional measures. Installing systems to improve energy efficiency that could reduce fuel consumption or applying alternative fuels with lower carbon conversion factors(CF) is necessary.
This study empirically analyzed the effects of the IMO short-term measures to reduce greenhouse gas emissions, EEXI and CII, on container shipping companies from an operational point of view and derived quantitative results that meet the purpose of the study. Considering this regulation is starting in 2023, it evaluates that the timing is very appropriate. Ultimately, the results of this study could be used as a helpful document to prepare countermeasures for container shipping companies regarding short-term measures reducing greenhouse gas from IMO.제1장 서 론 1
제1절 연구의 배경과 목적 1
제2절 연구의 방법 및 구성 4
제2장 온실가스 감축정책 현황 5
제1절 국제 해운의 온실가스 감축 동향 5
1. IMO 동향 5
2. EU 동향 8
제2절 IMO 온실가스 감축 단기 조치 12
1. 현존선박 에너지효율지수(EEXI) 12
2. 탄소집약도지수(CII) 19
제3장 선행연구 고찰 25
제1절 선박의 온실가스 저감 기술 관련 선행연구 25
1. 대체연료 25
2. 풍력 에너지 27
3. 선박 에너지 효율 개선 30
제2절 IMO 온실가스 규제 대응 관련 선행연구 32
제3절 시사점 및 차별성 37
제4장 실증 분석 38
제1절 연구의 설계 38
1. 샘플 선박 38
2. 선박별 EEXI와 CIIref 비교 42
3. 연도별 CII 등급 예측 43
4. 실증 분석 방법 45
제2절 IMO 온실가스 감축 단기조치 영향분석 52
1. 분석 결과 52
2. 결과의 해석 66
제5장 결 론 70
제1절 연구결과의 요약 및 시사점 70
제2절 연구의 한계 및 향후 연구방향 72
참고문헌 73
국문초록 82Maste
Real-time Surveillance of Small Boat’s Entrance and Departure Based on Port Image and Boat’s Electronic Identification Signal
No full text소규모 항구에서 어선 등 소형 선박의 불법 입·출항이 종종 발생하여 이를 감시할 필요가 있다. 본 논문에서는 감시하고자 하는 항구의 영상과 해당 항구를 입·출항하는 선박의 전자식별신호를 분석하여 선박이 적법하게 입·출항하는지를 판단하는 시스템을 설계 연구하였다. 적법한 입·출항의 판단 기준은 감시하고자 하는 선박의 AIS 또는 V-PASS의 작동 유무이며, 이를 판단하기 위해 항구의 영상에서 해당 선박이 구분선을 지날 때의 시각과 선박에서 발신하는 전자식별장치의 신호에서 추출한 시각의 일치여부를 통해 판단하였다. 항구 영상을 분석하여 선박을 추출하기 위해 인공지능 객체인식 모델 YOLOv5와 객체 추적 알고리즘 Deep SORT를 활용하였다. 본 논문에서는 항구 영상에서 선박을 추출하여 선박이 구분선을 지나는 시각을 계산하고 이것을 전자식별 장치에서 추출한 선박의 위치와 시간을 비교하는 시스템을 설계, 구현한 다음 실험을 통하여 제안하는 시스템이 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.|In small ports, there are frequent instances of illegal entrance and departure of fishing boats or other small boats, which necessitate the surveillance of the ports. In this thesis, we propose a system to determine whether a boat's entrance or departure from the port is legal, by analyzing both the port's image footage and the electronic identification signals of boats approaching or leaving the port. The criteria of lawful entrance or departure is based on whether the boat's AIS or V-PASS is operational at the moment entrance or departure. To make this determination, this thesis assesses the coincidence of the time when the boat crosses a designated line in the port's footage with the time extracted from the electronic identification device's signal. The YOLOv5 artificial intelligence object detection model and the Deep SORT object tracking algorithm were utilized to analyze the port's footage and extract boat movements. This thesis describes the design and implementation of a system that extracts boats from port footage, calculates the time they cross the designated line, and compares this with the location and time extracted from the electronic identification devices. Through experiments, this thesis demonstrates the potential utility of the proposed system.1 서론 1
2 선박 입·출항 관제 현황과 문제점 4
2.1 선박의 입·출항 신고 방법 4
2.2 선박의 입·출항 관제 현황 5
2.3 소형선박의 입·출항 감시 필요성 7
3 전자식별신호와 항구 영상을 이용한 입·출항 감시 10
3.1 입·출항 감시 시스템의 전체적인 구조 10
3.2 전자식별신호와 항구 영상 11
3.2.1 전자식별신호 분석 과정 12
3.2.2 항구 영상 분석 과정 15
3.2.3 정상적 입·출항 판단 과정 23
4 실시간 입·출항 감시 시스템 구현 및 평가 24
4.1 데이터 전처리, 객체 인식 모델 선정 및 학습 24
4.1.1 전자식별신호 데이터 전처리 24
4.1.2 deep learning 모델 선정 27
4.1.3 데이터셋 구성 및 모델 학습 30
4.2 실시간 입·출항 감시 시스템 구현 32
4.3 평가 36
4.3.1 실험 결과 36
4.3.2 잠재적 한계점 및 개선 방안 38
5 결론 및 향후 연구과제 39Maste