KR20170071750A - Platform system for cloud-based simulator - Google Patents

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KR20170071750A
KR20170071750A KR1020150179802A KR20150179802A KR20170071750A KR 20170071750 A KR20170071750 A KR 20170071750A KR 1020150179802 A KR1020150179802 A KR 1020150179802A KR 20150179802 A KR20150179802 A KR 20150179802A KR 20170071750 A KR20170071750 A KR 20170071750A
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김국빈
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주식회사 에그
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Abstract

본 발명에 따른 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템은, 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 시뮬레이션 데이터를 통해 사용자에게 시뮬레이션 교육 프로그램을 제공하는 시뮬레이션 교육 단말장치(100); 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 해양플랜트, 해양작업지원선과 같은 실제 장비에 비치되어 실측 정보를 전달하는 실측 정보 전달 장치(200); 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 상기 실측 정보 전달 장치(200)를 통해 제공받는 실측 정보를 연산하여 시뮬레이션 데이터를 생성하고, 상기 시뮬레이션 교육 매체(100)에서 시뮬레이션 데이터의 실행을 요청 받는 경우, 연산된 시뮬레이션 데이터를 해당 시뮬레이션 교육 매체(100)로 제공하는 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300);을 포함하며, 상기 실측 정보는, 해양환경 데이터, 해양플랜트 운전 및 유지보수 데이터, 해양플랫폼 데이터, 해양작업지원선 데이터, DP (dynamic positioning) 및 계류 시스템 운영 데이터를 포함하며, 상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)에서 이를 연산하여, 시뮬레이션 데이터로 생성하는 것을 특징으로 한다. A cloud-based simulator platform system according to the present invention includes: a simulation education terminal device (100) connected to a cloud network through a cloud access program and providing a simulation training program to a user through simulation data; An actual information transmission device 200 connected to the cloud network through a cloud connection program and provided to actual equipment such as an offshore plant and a marine support line to transmit actual information; When the simulated training medium 100 is requested to execute the simulation data, the simulated training medium 100 is connected to the cloud network through the cloud connection program, and generates simulation data by calculating actual information provided through the actual information transmission device 200 And a GPU super computing platform 300 for providing the computed simulation data to the simulation training medium 100. The actual information includes at least one of ocean environment data, offshore plant operation and maintenance data, Operation support line data, dynamic positioning (DP), and mooring system operation data, which are calculated by the GPU super computing platform 300 and are generated as simulation data.

Figure P1020150179802
Figure P1020150179802

Description

클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템{PLATFORM SYSTEM FOR CLOUD-BASED SIMULATOR} [0001] PLATFORM SYSTEM FOR CLOUD-BASED SIMULATOR [0002]

본 발명은 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템에 관한 것으로써, 구체적으로, CBT(Computer Based Training) 시뮬레이터를 기반으로 해양 플랜트 및 선박과 관련된 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이터를 원격지에서도 클라우드 네트워크로 연결하여, 시뮬레이터 데이터를 공유 받음으로써 가상화 원격 교육서비스가 가능해 지도록 하는 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a cloud-based simulator platform system, and more particularly, to a simulator that performs simulations related to offshore plants and ships based on a CBT (Computer Based Training) simulator, Based simulator platform system that enables a virtualized distance education service by allowing a user to receive virtualized distance education services.

일반적으로 선박은 안전한 항해와 조종 편의를 위해 자동으로 조종하는 자동 조종 장치와, 항해에 필요한 각 항해 시스템과, 항로를 미리 예측 할 수 있도록 시뮬레이터를 갖는다. Generally, the ship has an autopilot that automatically controls for safe navigation and maneuverability, each navigation system required for navigation, and a simulator for predicting the route.

이런 시뮬레이션은 선박의 항만 입출항 및 접안 시, 또는 새로운 항만이나 항로를 항해할 때 시뮬레이션 기능으로 인해 선박의 항로를 예측할 뿐 아니라 좌초나 충돌과 같은 사고를 예방할 수 있도록 한다. This simulation not only predicts the course of the ship due to the simulation function, but also prevents accidents such as stranding or collision, when the vessel enters and exits the harbor and docks, or when navigating new harbors or routes.

항로표지 시뮬레이터는 우리나라 주요 해역의 지형적, 환경적 특성, 그리고 여기에서 운항하는 선박들의 특성, 해상교통 특성 등을 종합적으로 고려한 시뮬레이션 환경을 항로표지 설계자에게 제공함으로써, 최적의 안전성과 효율성을 가진 항로표지 설계, 항로표지 최적 배치계획 등에 대한 의사결정을 효과적으로 지원할 수 있는 시스템을 의미한다. The navigation mark simulator provides the navigation environment designers with a simulation environment that comprehensively considers the topographic and environmental characteristics of the major waters in Korea, the characteristics of the vessels operated here and the maritime traffic characteristics, and provides navigation markers with optimal safety and efficiency Design, and marking the optimal route layout.

도 1을 참고하면, 항로표지 시뮬레이터의 하드웨어는 기존의 선박운항 시뮬레이터와 유사하다. 항로표지 시뮬레이터는 시뮬레이터를 운영하고 통제하는 운영실, 실제 항로표지 배치를 검증하고 항해 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이터실과 시뮬레이션 결과를 분석/평가하고 항해/항로표지 시뮬레이션에 대한 교육을 수행하는 평가실로 구성되어 있다. Referring to FIG. 1, the hardware of the navigation mark simulator is similar to that of a conventional navigation navigation simulator. The navigation mark simulator is composed of an operation room for operating and controlling the simulator, a simulator room for verifying the actual navigation mark placement, a navigation simulation, and an evaluation room for analyzing / evaluating simulation results and training on navigation / navigation marking simulation.

운영실에는 영상재현 컴퓨터, 영상재현용 모니터, 교관운영 콘솔, 통제용 컴퓨터, 통제용 모니터, CCTV 시스템 등이 있다. 시뮬레이터실에는 영상재현을 위한 스크린과 스크린에 영상을 뿌려주는 프로젝터가 설치된다. 일반적으로 영상재현 성능이 우수한 바코 프로젝터가 영상재현용 프로젝터로 많이 사용된다. The operating room includes a video reproduction computer, a video reproduction monitor, an instructor console, a control computer, a control monitor, and a CCTV system. The simulator room is equipped with a screen for image reproduction and a projector for projecting images on the screen. In general, a barcode projector with excellent image reproduction performance is widely used as a projector for image reproduction.

시뮬레이터실에는 선박조종실 목업이 존재하고, 이 선박조종실에는 In the simulator room, there is a ship cockpit mock, and in this ship cockpit

조타기, 엔진 제어기, GYRO REPEATER, ARPA RADAR, ECDIS, THRUSTER UNIT, NID(Navigation Information Display), ODD(Overhead Data Display) 등이 설치된다. 선박조종실에 설치되는 항해장비들은 실제 선박에서 사용되고 있는 장비와 유사한 장비가 설치되어야 교육/훈련의 성과를 극대화할 수 있다. A steering wheel, an engine controller, a GYRO REPEATER, an ARPA RADAR, an ECDIS, a thruster unit, a navigation information display (NID), and an overhead data display (ODD). The navigation equipment installed in the ship's cockpit can be maximized in terms of education / training performance by installing equipment similar to that used in the actual ship.

평가실에는 훈련 결과 분석용 컴퓨터와 모니터가 설치되고 교육용 빔 프로젝터와 스크린, 사무시설이 설치된다. 이 외에 시뮬레이터의 장비들을 위한 전기공사와 통신공사 및 네트워크 설치가 수행된다. The evaluation room is equipped with a computer and monitor for analysis of the training results, a training beam projector, a screen and office facilities. In addition, electrical work, communication work, and network installation are performed for the simulator's equipment.

따라서, 시설이 방대하고, 이에 따른 데이터가 많아 이러한 전문적인 시설을 갖춘 곳 이외에서는 항로표지 시뮬레이터에 대한 교육이 힘든 문제 점이 있다. Therefore, the facilities are vast, and there is a lot of data there. Therefore, there is a problem that it is difficult to train the navigation mark simulator outside the place having these specialized facilities.

이러한 방대한 양의 정보 및 연산 데이터를 네트워크화 할 수 있는 기술은 현재 클라우드 컴퓨팅 시스템이 거론 된다. Cloud computing systems are currently being considered as technologies that can network such vast amounts of information and computational data.

이러한 클라우드 컴퓨팅은 가트너의 2012년 Strategic technology Trends for 2012에서 IT분야에 선정된 21세기의 각광 받을 유망한 신기술로 구분 된다. This cloud computing is distinguished by Gartner's 2012 Strategic Technology Trends for 2012, a promising new technology in the 21st century that was selected for IT.

이러한 클라우드 컴퓨팅은 인터넷상의 서버를 통하여 데이터 저장, 네트워크 콘텐츠 사용 등 IT 관련 서비스를 한번에 사용 할 수 있는 컴퓨팅 환경이다. Such cloud computing is a computing environment that can use IT related services such as data storage and network content use through servers on the Internet at once.

이를 위해서는 소프트웨어, 사용자 인터페이스, 기반설비가 필요하다. 즉, 클라우드 컴퓨팅을 효과적인 서비스로 제공하기 위해서는 유저가 편히 사용할 수 있는 객체 지향의 인터페이스를 구축해야 한다. This requires software, user interfaces, and infrastructure. In other words, in order to provide cloud computing as an effective service, it is necessary to build an object-oriented interface that users can use easily.

또한, 빠른 속도를 낼 수 있는 효율적이며 고성능의 인프라 구축하며, 마찬가지로 효율성과 높은 성능을 동시에 만족하는 소프트웨어를 선정하여 클라우드 컴퓨팅을 빠르고 편하게 할 수 있는 환경을 구축해야만 하는 문제점이 있다. In addition, there is a problem in that it is necessary to construct an efficient and high-performance infrastructure capable of achieving a high speed, and to select an environment in which software that satisfies both efficiency and high performance at the same time should be selected so that cloud computing can be performed quickly and easily.

KR 등록특허공보 10-0952557 B1 KR Patent Registration No. 10-0952557 B1

KR 공개특허공보 10-2011-0103133 A KR Patent Publication No. 10-2011-0103133 A

KR 등록특허공보 10-1052047 B1 KR Patent Publication 10-1052047 B1

본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하는 것을 목적으로 한다. SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to solve the above problems of the prior art.

구체적으로, 본 발명의 목적은, 해양플랜트 시뮬레이션과 같은 시설이 방대하고, 이에 따른 데이터가 많아 전문적인 시설을 갖춘 곳 이외에서는 교육이 힘든 해양 시뮬레이션 시스템을 클라우드 네트워크 기반으로 장소나 시설에 제약 없이 가상화 원격 교육 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이다. Specifically, the object of the present invention is to provide an ocean simulation system, which is hard to educate in a place other than the one having a specialized facility due to the extensive facilities such as ocean plant simulation, And to provide remote education services.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템은, 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 시뮬레이션 데이터를 통해 사용자에게 시뮬레이션 교육 프로그램을 제공하는 시뮬레이션 교육 단말장치(100); 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 해양플랜트, 해양작업지원선과 같은 실제 장비에 비치되어 실측 정보를 전달하는 실측 정보 전달 장치(200); 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 상기 실측 정보 전달 장치(200)를 통해 제공받는 실측 정보를 연산하여 시뮬레이션 데이터를 생성하고, 상기 시뮬레이션 교육 매체(100)에서 시뮬레이션 데이터의 실행을 요청 받는 경우, 연산된 시뮬레이션 데이터를 해당 시뮬레이션 교육 매체(100)로 제공하는 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300);을 포함하며, 상기 실측 정보는, 해양환경 데이터, 해양플랜트 운전 및 유지보수 데이터, 해양플랫폼 데이터, 해양작업지원선 데이터, DP (dynamic positioning) 및 계류 시스템 운영 데이터를 포함하며, 상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)에서 이를 연산하여, 시뮬레이션 데이터로 생성하는 것을 특징으로 한다. In order to achieve the above object, a cloud-based simulator platform system according to the present invention comprises: a simulation education terminal device (100) connected to a cloud network through a cloud access program and providing a simulation training program to a user through simulation data; An actual information transmission device 200 connected to the cloud network through a cloud connection program and provided to actual equipment such as an offshore plant and a marine support line to transmit actual information; When the simulated training medium 100 is requested to execute the simulation data, the simulated training medium 100 is connected to the cloud network through the cloud connection program, and generates simulation data by calculating actual information provided through the actual information transmission device 200 And a GPU super computing platform 300 for providing the computed simulation data to the simulation training medium 100. The actual information includes at least one of ocean environment data, offshore plant operation and maintenance data, Operation support line data, dynamic positioning (DP), and mooring system operation data, which are calculated by the GPU super computing platform 300 and are generated as simulation data.

이상과 같이 본 발명은 해양플랜트 시뮬레이션과 같은 시설이 방대하고, 이에 따른 데이터가 많아 이러한 전문적인 시설을 갖춘 곳 이외에서는 교육이 힘든 해양 시뮬레이션 시스템을 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)으로 연산하여, 클라우드 네트워크 기반으로 장소나 시설에 제약 없이 상기 시뮬레이션 교육 매체(100)로서 가상화 원격 교육 서비스를 제공할 수 있는 효과를 가진다. As described above, according to the present invention, a facility such as an offshore plant simulation is enormous, and there is a lot of data thereon, so that the GPU super computing platform 300 computes a marine simulation system, which is hard to train, It is possible to provide a virtual distance education service as the simulation education medium 100 without restriction to a location or facility.

도 1은 기존의 항로표지 시뮬레이터의 예시도이다;
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템의 전체 구성도이다;
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템의 풍향/풍속/파고 단계지정 데이터 설정에 대한 모식도이다;
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 풍향/풍속/파고 단계별 모션 데이터 생성의 순서도이다;
1 is an illustration of an existing navigation sign simulator;
2 is an overall configuration diagram of a cloud-based simulator platform system according to an embodiment of the present invention;
3 is a schematic diagram of wind direction / wind speed / peak step designation data setting of a cloud-based simulator platform system according to an embodiment of the present invention;
FIG. 4 is a flowchart of generation of motion data for wind direction / wind speed / peaking step according to an embodiment of the present invention; FIG.

이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 도면을 참조하여 설명하지만, 이는 본 발명의 더욱 용이한 이해를 위한 것으로, 본 발명의 범주가 그것에 의해 한정되는 것은 아니다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited by the scope of the present invention.

도 2를 참고하면, 본 발명에 따른 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템은, 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 시뮬레이션 데이터를 통해 사용자에게 시뮬레이션 교육 프로그램을 제공하는 시뮬레이션 교육 단말장치(100); 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 해양플랜트, 해양작업지원선과 같은 실제 장비에 비치되어 실측 정보를 전달하는 실측 정보 전달 장치(200); 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 상기 실측 정보 전달 장치(200)를 통해 제공받는 실측 정보를 연산하여 시뮬레이션 데이터를 생성하고, 상기 시뮬레이션 교육 매체(100)에서 시뮬레이션 데이터의 실행을 요청 받는 경우, 연산된 시뮬레이션 데이터를 해당 시뮬레이션 교육 매체(100)로 제공하는 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300);을 포함하며, 상기 실측 정보는, 해양환경 데이터, 해양플랜트 운전 및 유지보수 데이터, 해양플랫폼 데이터, 해양작업지원선 데이터, DP (dynamic positioning) 및 계류 시스템 운영 데이터를 포함하며, 상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)에서 이를 연산하여, 시뮬레이션 데이터로 생성하는 것을 특징으로 한다. Referring to FIG. 2, the cloud-based simulator platform system according to the present invention includes a simulation education terminal apparatus 100 connected to a cloud network through a cloud access program and providing a simulation training program to a user through simulation data; An actual information transmission device 200 connected to the cloud network through a cloud connection program and provided to actual equipment such as an offshore plant and a marine support line to transmit actual information; When the simulated training medium 100 is requested to execute the simulation data, the simulated training medium 100 is connected to the cloud network through the cloud connection program, and generates simulation data by calculating actual information provided through the actual information transmission device 200 And a GPU super computing platform 300 for providing the computed simulation data to the simulation training medium 100. The actual information includes at least one of ocean environment data, offshore plant operation and maintenance data, Operation support line data, dynamic positioning (DP), and mooring system operation data, which are calculated by the GPU super computing platform 300 and are generated as simulation data.

구체적으로, CTB(Computer Based Training) 시뮬레이션의 경우, 컴퓨터를 기반으로 해양플랜트, 해양작업지원선(OSV), DP (dynamic positioning) 및 계류 프로그램을 구현하여 교육생에게 해당 시뮬레이션 상황에 대한 이해 및 대처능력을 기르기 위한 시뮬레이션으로써, 도 1에서와 같이 해양플랜트 시뮬레이션은 소규모의 교육장에서는 비치하기 힘든 방대한 양의 시설이 구비되어야 하므로, 다수의 교육생에게 가상화 원격 교육 서비스를 제공하기 힘든 문제점이 있었다. Specifically, in the case of computer based training (CTB) simulation, an ocean plant, an OSV, a dynamic positioning (DP) and a mooring program are implemented on a computer basis to provide the students with understanding and coping skills As shown in FIG. 1, the offshore plant simulation has to be equipped with a large amount of facilities that can not be provided in a small-sized training ground, and thus it is difficult to provide a virtualized distance education service to a large number of trainees.

따라서, 본 발명은, CTB 시뮬레이션을 기반으로 클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 실측 정보를 연산하여 시뮬레이션 데이터를 생성하고, 상기 시뮬레이션 교육 매체(100)에서 시뮬레이션 데이터의 실행을 요청 받는 경우, 연산된 시뮬레이션 데이터를 해당 시뮬레이션 교육 매체(100)로 제공하는 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)을 구축하여, 교육생이 언제 어디서라도, 클라우드 네트워크 기반으로 시뮬레이션 데이터를 통해 사용자에게 시뮬레이션 교육 프로그램을 제공하는 시뮬레이션 교육 단말장치(100)를 이용해 가상화 원격 교육 서비스를 제공 받을 수 있도록 한다. Accordingly, in the present invention, when the simulation data is requested to be executed in the simulation training medium 100, the simulation data is connected to the cloud network through the cloud connection program based on the CTB simulation, A GPU super computing platform 300 for providing the computed simulation data to the simulation training medium 100 and providing a simulation training program to a user through simulation data based on a cloud network at any time, So that the virtualized distance education service can be provided using the terminal device 100. [

즉, 교육생 개인이 데스크 탑, 노트북, 태블릿PC, 휴대용 이동통신 단말기 중 하나에서 선택되는 시뮬레이션 교육 단말장치(100)를 통하여, 클라우드 네트워크에 접속하고, 상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)에 시뮬레이션 데이터의 실행을 요청하여, 시뮬레이션 데이터를 전송 받아 시뮬레이션 교육 단말장치(100)로 시뮬레이션 교육을 실행할 수 있다. That is, the individual trainee connects to the cloud network through the simulation education terminal device 100 selected from one of a desktop, a notebook, a tablet PC, and a portable mobile communication terminal, and transmits the simulation data to the GPU super computing platform 300 The simulation training terminal apparatus 100 receives the simulation data and executes the simulation training.

또한, 본 발명에 따른 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)은, 해양플랜트 운전 및 유지보수(O&M) 데이터를 지원하여, 해양플랜트 현지에서 O&M 엔지니어링 시뮬레이션을 수행함으로써, 운전 및 유지보수에 따른 노하우 및 제반 기술 사항을 전달 받도록 지원이 가능하며, 엔지니어링 소프트웨어에 대한 개발기간 단축이나, 개발비용 절감에 기여하는 것이 가능하다. The GPU super computing platform 300 according to the present invention supports O & M data for offshore plant operation and performs O & M engineering simulation at offshore plant sites to provide know-how related to operation and maintenance, It is possible to reduce the development time for engineering software and to reduce the development cost.

즉, 해양플랜트, 해양작업지원선과 같은 실제 장비에 비치되어 실측 정보를 전달하는 실측 정보 전달 장치(200)로부터 시뮬레이션에 필요한 실제 실측 정보를 수집하여, 상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)으로 전송 하면, 상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)이 이를 연산하여, 시뮬레이션 데이터로 가공하여 저장하고, 시뮬레이션 교육 단말장치(100)가 이를 요청하여 내려받는 방식의 클라우드 네트워크 체계를 구축함으로써, 시설의 구비가 어려운 원격지에서도, GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)의 연산능력을 클라우드 네트워크로 제공받아 언제 어디서나, 원활한 시뮬레이션 교육이 이루어 질 수 있는 효과를 나타낸다. That is, if the actual observation information required for the simulation is collected from the actual information transmitting apparatus 200 that is provided in the actual equipment such as the offshore plant and the marine support line, and transmits the actual information to the GPU super computing platform 300, The GPU super computing platform 300 computes and stores the simulation data as simulation data and constructs a cloud network system in which the simulation education terminal device 100 requests and downloads it, And GPU supercomputing platform 300 are provided to the cloud network, so that smooth simulation training can be performed anytime and anywhere.

다음으로, 상기 실측 정보 전달 장치(200)에서 전달되는 실측 정보 중, 상기 해양환경 데이터는, 기상, 파고, 풍속, 풍향과 같은 전반적인 해양환경 실측데이터를 기반으로 하고, 상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)은, 상기 기상, 파고, 풍속, 풍향과 같은 전반적인 해양환경 실측데이터인 해양환경 데이터를 이용하여, 상기 해양플랫폼 데이터, 해양작업지원선 데이터, DP (dynamic positioning) 및 계류 시스템 운영 데이터에 반영하여, 실제적인 해양플랜트의 구동 모션을 연산함으로써 기상, 파고, 풍속, 풍향에 따른 변칙적인 해양플랜트의 구동 모션을 시뮬레이션 할 수 있도록 함으로써, 교육생에게 더욱 실제와 같은 시뮬레이션이 가능하도록 하는 것이 바람직하다. Among the actual information transmitted from the actual information transmitting apparatus 200, the marine environment data is based on the actual marine environment actual measurement data such as weather, wave height, wind speed, and wind direction, and the GPU super computing platform 300 Is reflected on the ocean platform data, ocean work support line data, DP (dynamic positioning), and mooring system operation data by using the ocean environment data, which is the overall ocean environment actual measurement data such as the weather, , It is desirable to simulate the driving motions of an anomalous offshore plant according to the meteorological, wave, wind speed, and wind direction by calculating the driving motions of an actual offshore plant so that more realistic simulation is possible for the trainee.

구체적으로 도 3에서 보는 바와 같이, 해양플랜트의 모션 데이터를 동시간의 해양환경 데이터와 동기화 하여, 각 해양플랜트의 모션에서 어떠한 풍속/풍향/파고가 발생했는지를 파악하고, 이를 정량화 하여, 모션 데이터 당 풍속/풍향/파고를 단계별로 지정함으로써, 사용자가 시뮬레이션을 풍속/풍향/파고 단계별로 커스터마이징 할 수 있으며, 따라서, 교육자가 실습생에게 교육이 필요한 해양환경에서의 해양플랜트 모션을 시뮬레이션 할 수 있도록 개별 지정하는 것이 가능해 진다. Specifically, as shown in FIG. 3, the motion data of the offshore plant is synchronized with the ocean environment data of the same time, and the wind velocity / wind direction / wave height occurred in the motion of each offshore plant is detected and quantified, By designating the wind velocity / wind direction / wave height per step, the user can customize the simulation according to the wind velocity / wind direction / digging step, so that the instructor can train the trainee in the individual It becomes possible to specify.

즉, 도 4를 참고하면, 실측된 해양플랜트 모션 데이터를 동시간 해양환경 데이터와 비교하는 모션 데이터 및 동시간 해양환경 데이터 동기화 단계(S100); 상기 모션 데이터 및 동시간 해양환경 데이터 동기화 단계에서 풍향/풍속/파고에 따른 모션 데이터를 통계화 하는 통계화 단계(S200); 상기 통계화 단계에서 풍향/풍속/파고에 따른 모션 데이터를 각 풍향/풍속/파고 별로 단계화 하는 풍향/풍속/파고 단계별 모션 데이터 생성 단계(S300);를 포함하여 시뮬레이션 커스터마이징 기능을 부가 하는 것이 가능하다. That is, referring to FIG. 4, the synchronized motion data and the synchronized ocean environment data (S100) for comparing the observed offshore plant motion data with the same time marine environment data; A step S200 of statisticalizing the motion data according to the wind direction / wind velocity / wave height in the synchronization of the motion data and the same time marine environment data; And a step S300 of generating wind data, wind speed data, and per-step motion data (S300) for stepping the motion data according to the wind direction / wind velocity / wave height for each wind direction / wind speed / wave height in the statistical step S300. Do.

이상 본 발명의 실시예에 따른 도면을 참조하여 설명하였지만, 본 발명이 속한 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용을 바탕으로 본 발명의 범주 내에서 다양한 응용 및 변형을 행하는 것이 가능할 것이다. While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments.

100 : 시뮬레이션 교육 매체
200 : 실측 정보 전달 장치
300 : GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼
100: Simulation training medium
200: actual information transmission device
300: GPU supercomputing platform

Claims (5)

클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 시뮬레이션 데이터를 통해 사용자에게 시뮬레이션 교육 프로그램을 제공하는 시뮬레이션 교육 단말장치(100);
클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 해양플랜트, 해양작업지원선과 같은 실제 장비에 비치되어 실측 정보를 전달하는 실측 정보 전달 장치(200);
클라우드 접속 프로그램을 통해 클라우드 네트워크와 연결되고, 상기 실측 정보 전달 장치(200)를 통해 제공받는 실측 정보를 연산하여 시뮬레이션 데이터를 생성하고, 상기 시뮬레이션 교육 매체(100)에서 시뮬레이션 데이터의 실행을 요청 받는 경우, 연산된 시뮬레이션 데이터를 해당 시뮬레이션 교육 매체(100)로 제공하는 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300);을 포함하며,
상기 실측 정보는, 해양환경 데이터, 해양플랜트 운전 및 유지보수 데이터, 해양플랫폼 데이터, 해양작업지원선 데이터, DP (dynamic positioning) 및 계류 시스템 운영 데이터를 포함하며, 상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)에서 이를 연산하여, 시뮬레이션 데이터로 생성하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템.
A simulation education terminal device (100) connected to the cloud network through a cloud access program and providing a simulation training program to a user through simulation data;
An actual information transmission device 200 connected to the cloud network through a cloud connection program and provided to actual equipment such as an offshore plant and a marine support line to transmit actual information;
When the simulated training medium 100 is requested to execute the simulation data, the simulated training medium 100 is connected to the cloud network through the cloud connection program, and generates simulation data by calculating actual information provided through the actual information transmission device 200 And a GPU super computing platform 300 that provides the computed simulation data to the simulation training medium 100,
The actual information includes at least one of marine environment data, offshore plant operation and maintenance data, offshore platform data, offshore operation support line data, dynamic positioning (DP) and mooring system operation data, and the GPU super computing platform 300 And generates the simulated data as simulated data.
제 1 항에 있어서,
상기 시뮬레이션 교육 단말장치(100)는, 데스크 탑, 노트북, 태블릿PC, 휴대용 이동통신 단말기 중 하나인 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템.
The method according to claim 1,
The simulation education terminal device (100) is one of a desktop, a notebook, a tablet PC, and a portable mobile communication terminal.
제 1 항에 있어서,
상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)은, 가시화 시스템, 렌더팜 시스템, 엔지니어링 소프트웨어, 서버의 기능을 상기 시뮬레이션 교육 단말장치(100)에 제공하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the GPU super computing platform (300) provides the functions of a visualization system, a render farm system, engineering software, and a server to the simulation education terminal device (100).
제 1 항에 있어서,
상기 해양환경 데이터는, 기상, 파고, 풍속, 풍향과 같은 전반적인 해양환경 실측데이터를 기반으로 하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the marine environment data is based on actual marine environment actual measurement data such as weather, wave height, wind speed, and wind direction.
제 1 항 및 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(300)은, 상기 기상, 파고, 풍속, 풍향과 같은 전반적인 해양환경 실측데이터인 해양환경 데이터를 이용하여, 상기 해양플랫폼 데이터, 해양작업지원선 데이터, DP (dynamic positioning) 및 계류 시스템 운영 데이터에 반영하여, 실제적인 해양플랜트의 구동 모션을 연산함으로써 기상, 파고, 풍속, 풍향에 따른 변칙적인 해양플랜트의 구동 모션을 시뮬레이션 하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 시뮬레이터 플랫폼 시스템.
5. The method according to any one of claims 1 to 4,
The GPU super computing platform 300 may use the ocean environment data, which is the actual ocean environment actual measurement data such as the weather, wave height, wind speed, and wind direction, to calculate the marine platform data, Based simulator platform system that simulates the driving motions of an anomalous offshore plant according to a weather, a crest, a wind speed, and a wind direction by calculating driving motions of an actual offshore plant by reflecting on mooring system operation data.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11650855B2 (en) 2019-02-13 2023-05-16 Electronics And Telecommunications Research Institute Cloud computing-based simulation apparatus and method for operating the same
KR20230073604A (en) * 2021-11-19 2023-05-26 박진영 Hybrid coding education system

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