KR102163910B1 - 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템 - Google Patents

해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템 Download PDF

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이정수
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Abstract

본 발명은 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 해양플랫폼에서 취득되는 데이터들은 1초당 데이터들이며 문제없이 센서가 작동한다면 센서는 하루 86,400개의 데이터를 취득하는 것이 정상이다. 그러나 실제 해상에서 작동하는 각종 센서들은 수많은 오작동을 일으켜 86,400개 이상의 데이터가 수집되거나 86,400개에 미치지 못하는 적은 데이터가 수집이 되는 경우가 많다. 또 센서가 고장 나는 경우 몇 일 ~ 몇 개월간의 데이터를 수집 하지 못하는 경우도 발생한다. 데이터가 존재하지 않는 경우 실제적인 피로 파괴 정도를 분석할 수 없는 경우가 발생하며 이 경우 전체 해양플랫폼에 미치는 영향은 상당히 크다.
이러한 문제점의 극복을 위하여 안출된 본 발명은, 취합되지 못한 데이터를 바탕으로 한 피로파괴 결과 분석이 아닌 인공지능을 이용하여 센서의 고장 또는 오작동으로 인하여 분실된 데이터를 예측하고 피로파괴 분석 결과를 예측할 수 있도록 하는, 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템에 관한 것이다.

Description

해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템{A system for predicting tension of mooring lines through location information prediction and location information learning based on ocean information of the offshore platform}
본 발명은 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 해양플랫폼에서 취득되는 데이터들은 1초당 데이터들이며 문제없이 센서가 작동한다면 센서는 하루 86,400개의 데이터를 취득하는 것이 정상이다. 그러나 실제 해상에서 작동하는 각종 센서들은 수많은 오작동을 일으켜 86,400개 이상의 데이터가 수집되거나 86,400개에 미치지 못하는 적은 데이터가 수집이 되는 경우가 많다. 또 센서가 고장 나는 경우 몇 일 ~ 몇 개월간의 데이터를 수집 하지 못하는 경우도 발생한다. 데이터가 존재하지 않는 경우 실제적인 피로 파괴 정도를 분석할 수 없는 경우가 발생하며 이 경우 전체 해양플랫폼에 미치는 영향은 상당히 크다.
이러한 문제점의 극복을 위하여 안출된 본 발명은, 취합되지 못한 데이터를 바탕으로 한 피로파괴 결과 분석이 아닌 인공지능을 이용하여 센서의 고장 또는 오작동으로 인하여 분실된 데이터를 예측하고 피로파괴 분석 결과를 예측할 수 있도록 하는, 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템에 관한 것이다.
부유식 해양플랫폼은 장기간 해상의 특정 지역에 고정적으로 위치하며 Oil, Gas 등을 추출하는 시스템으로 특히 피로 파괴 분석을 통한 수명 예측이 가장 중요한 부분이다.
이중 특히 해양플랫폼의 계류라인에 걸리는 장력은 계류라인의 피로 파괴 분석을 위한 가장 중요한 인자이다. 해양플랫폼의 계류라인이 피로로 인하여 파괴되면 천문학적인 손실을 발생시킨다.
이러한 이유로 계류라인의 피로 파괴 분석을 위한 장력의 분석은 해양플랫폼의 유지보수에 있어서 가장 큰 부분이며 해양플랫폼에 장치된 각종 센서가 관련 데이터 수집을 실시간으로 하고 있는 실정이다.
이렇게 모아진 데이터는 위성, 혹은 CD등의 데이터 저장 매체와 네트웍을 통하여 해양 엔지니어링 전문업체로 전달이 되고 해양 엔지니어링 전문업체는 이를 바탕으로 피로 파괴도와 함께 해양플랫폼의 각종 상태 결과를 해양플랫폼을 운영하는 운영사에 전달한다.
해양플랫폼 운영사는 이러한 상태 결과를 이용하여 해양플랫폼의 점검, 유지보수, 교체 등의 일정을 수행한다.
해양플랫폼에서 취득되는 데이터들은 1초당 데이터들이며 문제없이 센서가 작동한다면 센서는 하루 86,400개의 데이터를 취득하는 것이 정상이다.
그러나 실제 해상에서 작동하는 각종 센서들은 수많은 오작동을 일으켜 86,400개 이상의 데이터가 수집되거나 86,400개에 미치지 못하는 적은 데이터가 수집이 되는 경우가 많다.
또 센서가 고장 나는 경우 몇 일 ~ 몇 개월간의 데이터를 수집 하지 못하는 경우도 발생한다. 데이터가 존재하지 않는 경우 실제적인 피로 파괴 정도를 분석할 수 없는 경우가 발생하며 이 경우 전체 해양플랫폼에 미치는 영향은 상당히 크다.
따라서, 본 출원인은 취합되지 못한 데이터를 바탕으로 한 피로파괴 결과 분석이 아닌 인공지능을 이용하여 센서의 고장 또는 오작동으로 인하여 분실된 데이터를 예측하고 피로파괴 분석 결과를 예측할 수 있도록 하는 기술을 제안한다.
한편, 계류라인의 장력에 관련된 기술로서, 공개실용신안공보 제10-2016-0001495호의 계류선 장력부하를 감지하는 현장 시공형 합성로프 연결구가 기재되어 있다.
상기 기술은, 인장응력을 감지하는 센서를 설치하여 선상에서 지속적인 감시(Monitering)가 가능하므로 인장과부하나 비정상적인 저부하를 검출하여 미리 대비할 수 있게 하므로 큰 사고나 사고로 인한 원유생산의 손실을 방지할 수 있게 한다.
또한, 공개특허공보 제10-2012-0038125호에는 광센서를 인입한 계류로프 인장력 측정장치 및 모니터링 방법이 기재되어 있다.
상기 기술은, 광센서를 인입한 계류로프 인장력 측정장치 및 모니터링 방법에 관한 것으로서, 접안한 선박에 연결된 다수의 계류로프에 걸리는 텐션을 감지하기 위해 안벽에 설치된 다수의 텐션감지수단; 상기 다수의 텐션감지수단에서 전송한 정보를 처리하여 상기 다수의 계류로프에 걸리는 텐션을 실시간으로 화면에 표시하는 모니터링컴퓨터; 상기 모니터링 컴퓨터에서 전송한 데이터를 접안한 선박별로 하나의 프로젝트로 설정하여 저장하며, 선박명저장부, 입출항일시저장부, 로프별텐션트렌드저장부 및 로프계류도저장부를 구비하는 다수의 프로젝트저장부가 설정된 데이터베이스를 포함하는 선박 계류로프의 텐션모니터링 시스템을 제공한다.
공개실용신안공보 제10-2016-0001495호(2016.05.11.) 공개특허공보 제10-2012-0038125호(2012.04.23.) 공개특허공보 제10-2010-0034597호(2010.04.01.) 일본 공개특허공보 제1995-017464호(1995.01.20.)
일반적으로, 해양플랫폼에서 취득되는 데이터들은 1초당 데이터들이며 문제없이 센서가 작동한다면 센서는 하루 86,400개의 데이터를 취득하는 것이 정상이다. 그러나 실제 해상에서 작동하는 각종 센서들은 수많은 오작동을 일으켜 86,400개 이상의 데이터가 수집되거나 86,400개에 미치지 못하는 적은 데이터가 수집이 되는 경우가 많다. 또 센서가 고장 나는 경우 몇 일 ~ 몇 개월간의 데이터를 수집 하지 못하는 경우도 발생한다. 데이터가 존재하지 않는 경우 실제적인 피로 파괴 정도를 분석할 수 없는 경우가 발생하며 이 경우 전체 해양플랫폼에 미치는 영향은 상당히 크다.
이러한 문제점의 극복을 위하여 안출된 본 발명은, 취합되지 못한 데이터를 바탕으로 한 피로파괴 결과 분석이 아닌 인공지능을 이용하여 센서의 고장 또는 오작동으로 인하여 분실된 데이터를 예측하고 피로파괴 분석 결과를 예측할 수 있도록 하는, 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템을 제공하는 데에 주 목적이 있다.
상술된 목적을 달성하기 위하여 안출된 것으로 본 발명에 따른 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템은,
해양플랫폼의 GPS에 기반한 위치정보; 및 계류라인의 Yaw값;에 따른 해당 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 학습하며,
학습된 정보에 기반하여 신규 계측된 위치정보 및 Yaw값에 대한 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 예측하도록 하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템은,
원격지의 센서에 대하여 이들 복수 개의 그룹을 연결하여 담당하는 로라통신 단말기와,
복수 개의 로라통신 단말기와 통신하여 정보를 송,수신하는 로라통신 게이트웨이와,
상기 로라통신 게이트웨이와 통신하는 네트워크서버와,
상기 네트워크서버와 통신하는 계측데이터 수집프로그램을 포함하는 것을 특징으로 하되,
상기 계측데이터 수집프로그램은,
네트워크서버로 각 센서의 계측데이터를 수집하기 위한 접속을 요청하는, 센서접속요청모듈;
계측데이터 수집프로그램이 네트워크서버에 연동되도록 하는 서버연동모듈;
네트워크서버로부터 각 센서의 계측데이터가 전송되면 이를 수신하여 저장하고, 저장된 계측데이터를 기반으로 학습하는 계측데이터저장및학습모듈; 및
상기 계측데이터저장및학습모듈에서 학습된 정보를 기반으로, 해양플랫폼의 신규한 위치정보와 계류라인의 Yaw값에 대한 계류라인의 텐셩정보와 위치정보를 예측하는 계류라인장력예측모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템에 의하면, 취합되지 못한 데이터를 바탕으로 한 피로파괴 결과 분석이 아닌 인공지능을 이용하여 센서의 고장 또는 오작동으로 인하여 분실된 데이터를 예측하고 피로파괴 분석 결과를 예측할 수 있도록 함으로써,
종래의 해양플랫폼에서 취득되는 데이터들의 손실에 따른 정보의 부정확성을 해소할 수 있는 장점을 가진다.
도 1은 본 발명에 따른 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템을 개략적으로 나타낸 것이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 도면을 참조하여 설명하기에 앞서, 본 발명의 요지를 드러내기 위해서 필요하지 않은 사항 즉 통상의 지식을 가진 당업자가 자명하게 부가할 수 있는 공지 구성에 대해서는 도시하지 않거나, 구체적으로 기술하지 않았음을 밝혀둔다.
본 발명은 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 해양플랫폼에서 취득되는 데이터들은 1초당 데이터들이며 문제없이 센서가 작동한다면 센서는 하루 86,400개의 데이터를 취득하는 것이 정상이다. 그러나 실제 해상에서 작동하는 각종 센서들은 수많은 오작동을 일으켜 86,400개 이상의 데이터가 수집되거나 86,400개에 미치지 못하는 적은 데이터가 수집이 되는 경우가 많다. 또 센서가 고장 나는 경우 몇 일 ~ 몇 개월간의 데이터를 수집 하지 못하는 경우도 발생한다. 데이터가 존재하지 않는 경우 실제적인 피로 파괴 정도를 분석할 수 없는 경우가 발생하며 이 경우 전체 해양플랫폼에 미치는 영향은 상당히 크다.
이러한 문제점의 극복을 위하여 안출된 본 발명은, 취합되지 못한 데이터를 바탕으로 한 피로파괴 결과 분석이 아닌 인공지능을 이용하여 센서의 고장 또는 오작동으로 인하여 분실된 데이터를 예측하고 피로파괴 분석 결과를 예측할 수 있도록 하는, 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템에 관한 것이다.
이러한 본 발명에 따른 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템은 첨부된 도면의 도 1과 같이 구성되며, 이는 본 출원인이 출원하여 권리로 확보한 등록특허공보 제10-1986838호의 연계선상에 있는 기술이다.
도 1은 본 발명에 따른 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템을 개략적으로 나타낸 것이다.
첨부된 도면의 도 1에 따른 본 발명은,
원격지의 센서에 대하여 이들 복수 개의 그룹을 연결하여 담당하는 로라통신 단말기와,
복수 개의 로라통신 단말기와 통신하여 정보를 송,수신하는 로라통신 게이트웨이와,
상기 로라통신 게이트웨이와 통신하는 네트워크서버와,
상기 네트워크서버와 통신하는 계측데이터 수집프로그램을 포함한다.
이때, 계측데이터 수집프로그램은, 관리자의 단말에 설치되는 응용프로그램으로써, 모든 센서의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 기반으로 관리자에 의해 결정된 의사를 기계적으로 학습하여, 센서로부터 계측데이터의 이상이 발생되면 센서의 동작 초기화, 설정값 변경, 알람수행 등을 학습된 대로 수행하도록 하는 기능을 한다. 이때, 알람은 설치된 관리자의 단말을 통해 사용자에게 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 이러한 알람의 수행은 통상의 기술자에 의해 도출될 수 있는 모든 방법으로 수행될 수 있다.
이러한 계측데이터 수집프로그램(BAS)는 센서접속요청모듈; 서버연동모듈; 계측데이터저장및학습모듈; 및 계류라인장력예측모듈;을 포함하도록 구성된다.
계측데이터 수집프로그램의 센서접속요청모듈은, 네트워크서버로 각 센서의 계측데이터를 수집하기 위한 접속을 요청하는 기능을 한다. 이를 위해 계측데이터 수집프로그램은 네트워크서버에 연동되어야 하는데, 이는 서버연동모듈을 포함함으로써 기능할 수 있다.
이때, 각 센서는 고유의 식별정보를 구비하고 있으며, 계측데이터 수집프로그램은 이러한 각 센서의 식별정보를 기 저장하고, 센서접속요청모듈을 통해 각 센서로의 접속을 요청할 때, 센서의 식별정보도 함께 전송하도록 한다.
계측데이터저장및학습모듈은, 네트워크서버로부터 각 센서의 계측데이터가 전송되면 이를 수신하여 저장하고, 저장된 계측데이터를 기반으로 학습하는 기능을 한다.
예컨대, 센서는 해양플랫폼의 위치정보를 측정하는 GPS센서와, 계류라인의 Yaw값을 측정하는 Yaw센서, 계류라인의 텐션과 길이를 측정하는 센서를 포함할 수 있다. 이에 더하여, 해양플랫폼의 위치별 조류정보를 획득하기 위한 주변 기상환경을 측정하는 센서를 더 포함할 수도 있다. 한편, 이러한 주변 기상환경을 측정하는 센서의 센서값은 GPS센서에 의한 위치정보에 반영된 계측데이터일 수도 있다.
즉, 계측데이터저장모듈은, GPS센서에 의한 계측데이터인 x,y값에 따른 해양플랫폼의 특정 위치정보와 계류라인의 Yaw센서에 의한 계측데이터인 특정 Yaw값에 대한, 해당 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 저장하고 매칭하여 학습하는 기능을 한다.
즉, 일종의 딥러닝 기술로서, 이러한 딥러닝의 개념은 이미 다수 기술에 공지되어 있으므로 구체적인 설명은 생략한다.
계류라인장력예측모듈은, 상기 계측데이터저장및학습모듈에서 학습된 정보를 기반으로, 특정 시점의 해양플랫폼의 위치정보와 해당 위치정보에 따른 계류라인의 Yaw값에 대한 계류라인의 텐션정보와 위치정보를 예측하는 기능을 한다.
예컨대, 상기 계측데이터저장및학습모듈에서 학습된 정보를 기반으로 하여, 어느 한 시점에서 해양플랫폼의 위치정보가 수신되고, 해당 시점에서 계류라인의 Yaw값이 수신되는 경우, 해당 해양플랫폼의 계류라인에 대한 텐션정보와 위치정보를 예측하는 것이다.
만약, 학습된 정보에 기반하여,
(1) (위치정보) x=0, y=0 / (Yaw값) △의 경우, 텐션=a, 길이=a'
(2) (위치정보) x=-1, y=0 / (Yaw값) △의 경우, 텐션=b, 길이=b'
(3) (위치정보) x=-2, y=-1 / (Yaw값) △의 경우, 텐션=c, 길이=c'
의 경우, 특정시점에서 (위치정보) x=0, y=0 / (Yaw값) △이 계측데이터로 수집되면, 해당 계류라인의 텐션과 길이를 각각 a 및 a'로 예측하는 것이다.
한편, 계측데이터 수집프로그램(BAS)은 계측데이터보정모듈을 더 포함할 수 있다.
예컨대, 상술된 계류라인장력예측모듈에서 설명된 예시를 기반으로 설명하면, (1), (2), (3)의 경우에 다시 (위치정보) x=-2, y=-1 / (Yaw값) △의 계측데이터에 대한 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 취득하려는 경우, 항상 텐션정보와 길이정보가 반드시 c 및 c'에 해당되지 않을 수 있다.
왜냐하면, 위치정보는 해양플랫폼의 GPS에 기반한 위치를 나타내는 값이고, Yaw값은 계류라인의 뒤틀린 값을 의미하는 것이고, 실제로 해양플랫폼이 움직였던 경로에 따라 계류라인의 뒤틀린 값과 위치에 대한 값은 결과적으로 동일할 수 있으나, 움직였던 경로에 의해 계류라인의 텐션정보나 길이정보는 다소 다를 수 있기 때문이다.
즉, 계측데이터보정모듈은, 학습된 위치정보와 Yaw값에 기반하여 수집된 계측데이터에 따른 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 예측하려고 할 때, 보다 정확한 정보의 예측을 위한 보정을 수행하는 기능을 한다.
부연하면, 상기 계측데이터보정모듈은 신규한 위치정보와 Yaw값에 기반한 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 예측할 때, 첫째로 상술된 학습된 정보에 기반한 예측을 수행하여 제1 값을 산출하고,
신규한 위치정보와 Yaw값을 n주기로 가정하였을 때, n주기의 일정범위의 이전 주기에 해당하는 위치정보와 Yaw값(n-m, 단 m>0, m은 자연수)에 대한 위치정보와 Yaw값을 선별하고, 학습된 정보 중 n주기를 포함한 n-m주기와 위치정보 또는 Yaw값 중 적어도 어느 하나가 유사한 형태를 가지는 정보에 기반하여 예측된 제2 값을 산출한다.
그리고, 제1 값과 제2 값이 소정의 오차범위 내에 있는 경우, 제1 값에 기반한 결과로 계류라인의 장력을 예측하고, 오차범위를 벗어나는 경우, 제2 값에 기반한 결과로 계류라인의 장력을 보정하여 예측하도록 한다.
예컨대, 신규값이
(1) (위치정보) x=3, y=2 / (Yaw값) △의 경우, 텐션=a, 길이=a'로 학습,
(2) (위치정보) x=1, y=0 / (Yaw값) △의 경우, 텐션=b, 길이=b'로 학습,
(3) (위치정보) x=0, y=0 / (Yaw값) △에 대한 계류라인의 장력 예측의 경우,
장력의 예측을 요구하는 (위치정보) x=0, y=0 / (Yaw값) △에 대하여, 유사 학습정보인 제1 값의 산출의 근거로서,
(1) (위치정보) x=0, y=0 / (Yaw값) △의 경우, 텐션=a, 길이=a'
(2) (위치정보) x=-1, y=0 / (Yaw값) △의 경우, 텐션=b, 길이=b'
(3) (위치정보) x=-2, y=-1 / (Yaw값) △의 경우, 텐션=c, 길이=c'에 기반하여, 제1 값을 텐션=a, 길이=a'로 산출하고,
또한, 학습된 정보 중, n-m주기의 유사 학습정보인,
(1) (위치정보) x=3, y=2 / (Yaw값) □의 경우, 텐션=d, 길이=d'
(2) (위치정보) x=3, y=1 / (Yaw값) △의 경우, 텐션=e, 길이=e'
(3) (위치정보) x=0, y=0 / (Yaw값) □의 경우, 텐션=f, 길이=f'에 해당하는 학습정보가 존재하는 경우,
장력의 예측을 요구하는 (위치정보) x=0, y=0 / (Yaw값) △에 대한 제2 값은 텐션=f, 길이=f'로 산출된다.
이때, 제1 값과 제2 값이 오차범위 내에 있으면 제1 값에 우선하고, 오차범위를 벗어나면 제2 값으로 보정되는 것을 의미한다.
이러한 계측데이터 수집프로그램은 네트워크서버와 연동하여 작용하는데, 이를 위한 네트워크서버는 센서식별모듈; BAS접속확인모듈; 로라통신 단말기 확인모듈; 계측데이터 수집모듈; 및 계측데이터 전송모듈;을 포함하도록 구성된다.
상기 네트워크서버의 센서식별모듈은, 계측데이터 수집프로그램의 센서접속요청에 기반하여 접속될 센서를 식별하는 기능을 한다.
이때, BAS접속확인모듈을 통해 네트워크서버는 접속될 센서의 식별정보를 확인한다. 즉, 센서식별모듈은 BAS접속확인모듈을 통해 확인된 식별정보에 따른 센서에 접속하기 위하여 해당 센서를 식별하는 것이다.
로라통신 단말기 확인모듈은, 센서식별모듈에 의해 식별된 센서를 연결한 로라통신 단말기를 확인하고, 네트워크서버가 로라통신 게이트웨이를 통해 해당 로라통신 단말기로 통신 가능하도록 하는 기능을 한다.
계측데이터 수집모듈은, 통신이 연결되면, 센서 -> 로라통신 단말기 -> 로라통신 게이트웨이 -> 네트워크서버의 순서로 해당 센서의 계측데이터가 수집되도록 한다.
이렇게 수집된 계측데이터는 계측데이터 전송모듈을 통해 계측데이터 수집프로그램으로 전송되도록 한다.
상기에서 도면을 이용하여 서술한 것은, 본 발명의 주요 사항만을 서술한 것으로, 그 기술적 범위 내에서 다양한 설계가 가능한 만큼, 본 발명의 첨부된 도면의 구성에 한정되는 것이 아님은 자명하다.

Claims (3)

  1. 해양플랫폼의 GPS에 기반한 위치정보; 및 계류라인의 Yaw값;에 따른 해당 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 학습하며,
    학습된 정보에 기반하여 신규 계측된 위치정보 및 Yaw값에 대한 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 예측하도록 하는, 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템에 있어서,
    상기 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템은,
    원격지의 센서에 대하여 이들 복수 개의 그룹을 연결하여 담당하는 로라통신 단말기와, 복수 개의 로라통신 단말기와 통신하여 정보를 송,수신하는 로라통신 게이트웨이와, 상기 로라통신 게이트웨이와 통신하는 네트워크서버와, 상기 네트워크서버와 통신하는 계측데이터 수집프로그램을 포함하되,
    상기 계측데이터 수집프로그램은,
    네트워크서버로 각 센서의 계측데이터를 수집하기 위한 접속을 요청하는, 센서접속요청모듈;
    계측데이터 수집프로그램이 네트워크서버에 연동되도록 하는 서버연동모듈;
    네트워크서버로부터 각 센서의 계측데이터가 전송되면 이를 수신하여 저장하고, 저장된 계측데이터를 기반으로 학습하는 계측데이터저장및학습모듈; 및
    상기 계측데이터저장및학습모듈에서 학습된 정보를 기반으로, 해양플랫폼의 신규한 위치정보와 계류라인의 Yaw값에 대한 계류라인의 텐션정보와 위치정보를 예측하는 계류라인장력예측모듈;
    학습된 위치정보와 Yaw값에 기반하여 수집된 계측데이터에 따른 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 예측하려고 할 때, 예측의 정확성을 향상시키기 위한 보정을 수행하는 계측데이터보정모듈;을 포함하고,
    상기 계측데이터보정모듈은 신규한 위치정보와 Yaw값에 기반한 계류라인의 텐션정보와 길이정보를 예측할 때,
    ① 상기 계류라인장력예측모듈에 의해 계류라인의 텐션정보와 위치정보를 예측하여 제1 값을 산출하며,
    ② 신규한 위치정보와 Yaw값을 n주기로 가정하였을 때, n주기의 일정범위의 이전 주기에 해당하는 위치정보와 Yaw값(n-m, 단 m>0, m은 자연수)에 대한 위치정보와 Yaw값을 선별하고, 학습된 정보 중 n주기를 포함한 n-m주기와 위치정보 또는 Yaw값 중 적어도 어느 하나가 유사한 형태를 가지는 정보에 기반하여 예측된 제2 값을 산출하며,
    ③ 제1 값과 제2 값이 소정의 오차범위 내에 있는 경우, 제1 값에 기반한 결과로 계류라인의 장력을 예측하고, 오차범위를 벗어나는 경우, 제2 값에 기반한 결과로 계류라인의 장력을 보정하여 예측하는 것을 특징으로 하는, 해양플랫폼의 조류정보를 기반으로 한 위치정보 예측 및 위치정보 학습을 통한 계류라인의 장력 예측 시스템.
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  3. 삭제
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