KR20240020756A - 선박의 횡동요 주기를 이용한 gm산출방법 - Google Patents
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Abstract
선박의 운항 중 운항 컨디션 결정을 위해 횡동요 주기(ROLLING PERIOD)를 이용하여 정확하게 GM(metacentric height)을 산출하도록 한 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법에 관한 것으로서, 전자식 경사계를 이용하여 선박의 횡동요 정보를 측정하고, 측정한 횡동요 측정 정보에서 GM 산출을 위한 파라미터를 추출하며, 추출한 파라미터를 필터링 및 FFT 분석 처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출하고, 산출한 고유 횡동요 주기 정보를 GM 산출 식에 적용하여 GM을 도출한다.
Description
본 발명은 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출에 관한 것으로, 특히 선박의 운항 중 운항 컨디션 결정을 위해 횡동요 주기(ROLLING PERIOD)를 이용하여 정확하게 GM(metacentric height)을 산출하도록 한 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법에 관한 것이다.
해운 분야(선박 운항)에 있어서, 불규칙하게 변동되는 파랑 위를 항행하는 선박은 안전 대책상의 관점에서 선체의 가속도나 변위 등의 선체의 운동에 관한 데이터인 선체 운동 데이터 및 선체의 흘수나 GM 등의 선체의 상태에 관한 데이터인 선체 상태 데이터를 양호한 정밀도로 파악하는 것이 중요 중요하다.
특히, 선체의 GM을 정확하게 파악하는 것은, 선체를 전복으로부터 지키는 관점에서 가장 중요한 과제이다.
선체의 GM이란, 선체가 옆으로 경사졌을 때, 부력의 중심을 작용점으로 하는 부력의 방향과 배의 횡단면에 있어서 무게 중심(重心)을 통하는 수직 방향의 선이 교차하는 점인 메타 센터(M)와, 선체의 무게 중심(G) 사이의 거리이다. 이러한 GM은 선체의 기울기 등에 의해 시시각각으로 가변하는 값이다. 선박의 무게 중심과 메타 센터 간의 거리(GM)가 크면 배가 안정되고, 반대로 작으면 선박이 뒤집힐 수 있는 위험이 높아진다.
만일, GM을 잘못 추정할 경우, 안전하게 항행할 수 없을 뿐 아니라, 최악의 경우 선박이 전복될 수도 있다.
따라서, 최근 근사식이나 모델을 이용하여 GM을 산출하는 방식이 행해지고 있다. 일례로, 선박의 운항 전 운항 컨디션 결정을 위한 GM을 산출하는 연구가 행해지고 있다.
이와 같은 운항 전 운항 컨디션 결정을 위한 GM을 산출하기 위해서는 전자 경사계를 활용한 횡요 주기를 활용한 GM 산출 방식이 있다.
즉, 전자식 경사계를 대상 선박에 설치하여 운항 전 횡요 주기를 획득하고, 이를 실해역에 테스트하게 된다.
이때, 전자식 경사계에서 자동으로 산출되는 횡요 주기를 활용하게 되는데, 이러한 GM 산출의 결과는 정확성이 부족하였다.
이러한 정확성이 부족한 이유로는 선박의 고박, 출항 전 램프 도어 장애 등으로 판단되며, 출항 전 GM 산출은 정확성 부족으로 인해 실제 운항에 적용 불가한 문제가 있었다.
이러한 출항 전 GM 산출의 부정확성 문제를 개선하기 위해 종래에 제안된 기술이 하기의 <특허문헌 1> 에 개시되어 있다.
<특허문헌 1> 에 개시된 종래기술은 선체의 GM값을 산출하는 GM 계산 시스템에, 선체에 설치된 흘수계를 사용하여 선체 상태량을 시계열로 검지하고, 시계열로 검지된 선체 상태량에 기초하여, 선체의 횡요 주기를 연속적으로 검지하며, 검지된 소정기간에서의 횡요 주기에 기초하여, 상기 소정기간에서의 선체의 대표 횡요 주기를 동정하고, 동정된 대표 횡요 주기에 기초하여 선체의 GM 값을 산출하는 과정을 통해, 선체의 GM을 도출한다.
그러나 이러한 종래기술은 선체 상태량을 시계열로 검지, 횡요 주기를 연속적으로 검지, 대표 횡요 주기를 선택, GM 값을 도출하는 것과 같이, GM 값 도출을 위해 간단한 근사식을 이용하는 것이 아니고, 횡요 주기를 하드웨어에 의해 검지하는 방식이므로, 선체의 GM 도출을 위한 시스템 구현 비용이 많이 소요되고, 정확하게 GM을 도출하는 데에도 한계가 있다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 일반적인 선박에서 운항전 GM을 산출하여 선박에 적용할 때 발생하는 제반 문제 및 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 선박의 운항 중 운항 컨디션 결정을 위해 횡동요 주기를 이용하여 정확하게 GM(metacentric height)을 산출하도록 한 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 "선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법"은,
(a) 전자식 경사계를 이용하여 횡동요 정보를 측정하는 단계;
(b) 파라미터 분석부에서, 상기 측정한 횡동요 측정 정보에서 GM 산출을 위한 파라미터를 추출하는 단계;
(c) 필터링 및 변환부에서, 상기 (b)단계에서 추출한 파라미터를 필터링 및 FFT 분석 처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출하는 단계; 및
(d) GM 도출부에서, 상기 (c)단계로부터 산출한 고유 횡동요 주기 정보를 GM 산출 식에 적용하여 GM을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (b)단계는,
상기 횡동요 측정 정보에서 횡동요 주기 및 횡동요 각을 GM 산출 파라미터로 추출하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (c)단계는,
상기 (b)단계에서 추출한 횡동요 주기를 평균화 알고리즘(Overlap-Average) 또는 RMS(Root Means Square)로 필터링하여 GM 산출을 위한 횡동요 주기를 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 (c)단계는,
상기 (b)단계에서 추출한 횡동요 각을 FFT(Fast Fourier Transform)처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 선박의 운항 중 운항 컨디션 결정을 위해 횡동요 주기를 이용하여 정확하게 GM(metacentric height)을 산출함으로써, 선박 복원성 향상을 도모할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법이 적용된 GM 산출 시스템의 개략 구성도이고,
도 2는 본 발명에 따른 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법을 보인 흐름도이며,
도 3은 본 발명에서 선박의 횡동요 주기와 GM과의 관계식 설명도이고,
도 4는 선박의 GM과 복원력의 관계도이며,
도 5는 본 발명에서 횡요각을 FFT 분석하여 고유 횡동요 주기를 도출하는 과정 예시도이며,
도 6a 내지 도 6c는 본 발명에서 데이터 수집 방법 및 고유 횡동요 주기 결정 과정을 보인 예시 도이다.
도 2는 본 발명에 따른 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법을 보인 흐름도이며,
도 3은 본 발명에서 선박의 횡동요 주기와 GM과의 관계식 설명도이고,
도 4는 선박의 GM과 복원력의 관계도이며,
도 5는 본 발명에서 횡요각을 FFT 분석하여 고유 횡동요 주기를 도출하는 과정 예시도이며,
도 6a 내지 도 6c는 본 발명에서 데이터 수집 방법 및 고유 횡동요 주기 결정 과정을 보인 예시 도이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
이하에서 설명되는 본 발명에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 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 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법이 적용되는 시스템 개략 구성도로서, 전자식 경사계(10), 파라미터 분석부(20), 필터링 및 변환부(30), GM 도출부(40) 및 GM 표시부(50)를 포함할 수 있다.
전자식 경사계(10)는 선박의 횡동요 각 정보를 측정하는 역할을 한다.
파라미터 분석부(20)는 상기 전자식 경사계(10)에서 측정한 횡동요 측정 정보에서 GM 산출을 위한 파라미터를 추출하는 역할을 한다.
필터링 및 변환부(30)는 상기 파라미터 분석부(20)에서 추출한 파라미터를 필터링 및 FFT 분석 처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출하는 역할을 한다.
GM 도출부(40)는 상기 필터링 및 변환부(30)에서 산출한 고유 횡동요 주기 정보를 GM 산출 식에 적용하여 GM을 도출하는 역할을 한다.
GM 표시부(50)는 상기 GM 도출부(40)에서 도출한 GM 정보를 표시해주는 역할을 한다.
도 2는 본 발명에 따른 "선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법"을 보인 흐름도로서, (a) 전자식 경사계(10)를 이용하여 횡동요 정보를 측정하는 단계(S11), (b) 파라미터 분석부(20)에서, 상기 측정한 횡동요 측정 정보에서 GM 산출을 위한 파라미터를 추출하는 단계(S12, S13), (c) 필터링 및 변환부(30)에서, 상기 (b)단계에서 추출한 파라미터를 필터링 및 FFT 분석 처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출하는 단계(S14, S15), 및 (d) GM 도출부(40)에서 상기 (c)단계로부터 산출한 고유 횡동요 주기 정보를 GM 산출 식에 적용하여 GM을 도출하는 단계(S16)를 포함할 수 있다.
상기 (b)단계는 상기 횡동요 측정 정보에서 횡동요 주기 및 횡동요 각을 GM 산출 파라미터로 추출할 수 있다.
상기 (c)단계는 상기 (b)단계에서 추출한 횡동요 주기를 평균화 알고리즘(Overlap-Average) 또는 RMS(Root Means Square) 알고리즘으로 필터링하여 GM 산출을 위한 횡동요 주기를 산출할 수 있다.
상기 (c)단계는 상기 (b)단계에서 추출한 횡동요 각을 FFT(Fast Fourier Transform)로 처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출할 수 있다.
상기 (d)단계는 상기 (c)단계에서 산출한 고유 횡동요 주기 정보를 하기의 수식에 적용하여 GM을 도출할 수 있다.
여기서 T는 선박의 고유 횡동요 주기(NATURAL ROLLING PERIOD)를 나타내고, C는 수정계수로서 0.373 + 0.23(B/d) - 0.043(L/100)을 나타내고, L은 선박의 수선 길이(m)를 나타내며, B는 선박의 실제 폭(m)을 나타내며, d는 선박의 평균 흘수를 나타내고, GM은 자유 표면 효과를 위해 수정된 메타 중심 높이를 나타낸다.
이와 같이 구성된 본 발명에 따른 "선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법"을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 전자식 경사계(10)를 이용하여 횡동요 정보를 측정한다(S11). 횡동요 측정 값을 디지털화기 위해 MEMS 관성센서를 이용할 수 있다.
MEMS(Micro Electro Mechanical System) 센서는 미세 가공 기술을 응용하여 제조한 마이크로 혹은 나노 단위의 고감도 센서로서 차세대 스마트 기기에 요구되는 저가격, 소형화, 고효율 및 고신뢰성을 충족하므로 사물 인터넷 시대에 맞춰 활용분야가 더욱 확대되고 있는 추세다.
현재 상용화된 대표적인 MEMS 센서로는 압력 센서, 가속도 센서, 자이로스코프 등이 있으며, 이들은 기존의 센서를 초소형·경량화시켰을 뿐만 아니라 신호 처리 회로와 센서를 하나의 칩에 집적화한 형태이므로 편리성이 높다.
자이로스코프는 관성 센서 중의 하나로 물체의 방위를 측정하거나 유지하는데 주로 사용되며, 단위 시간당 각의 변화를 측정하는 센서이다.
또한, 가속도 센서는 물체의 움직임에서 발생하는 가속도를 이용하여 충돌, 진동 등의 동적인 변화를 파악하는 데 사용된다.
즉, 자이로스코프는 x, y, z축 3축의 방향 변환을 감지하고 가속도 센서는 x, y, z축 방향의 움직임에 대한 변화율을 감지한다.
이러한 MEMS 관성센서는 선박의 운동을 감지하는데 유리함이 있으며, 측정된 값을 디지털화하여 I2C(Inter-Integrated Circuit)통신, SPI(Serial Peripheral Interface) 통신과 같은 단거리 직렬 통신 방식을 통해 신호를 전달한다.
이와 같은 전자식 경사계(10)는 선박의 횡요각 정보 또는 횡경사각 정보를 측정하고, 측정된 정보를 파라미터 분석부(20)에 전달한다.
상기 파라미터 분석부(20)는 상기 측정한 횡동요 측정 정보에서 GM 산출을 위한 파라미터를 추출한다(S12, S13). 여기서 상기 횡동요 측정 정보에서 횡동요 주기 및 횡동요 각을 GM 산출을 위한 파라미터로 추출할 수 있다.
여기서 횡동요 주기는 롤 운동이 선박의 좌현과 우현으로 한번 왕복 운동하는 데 걸리는 시간을 의미한다.
다음으로, 필터링 및 변환부(30)에서 상기 추출한 파라미터를 필터링 및 FFT 분석 처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출한다(S14, S15).
여기서 횡동요 주기는 평균화 알고리즘(Overlap-Average) 또는 RMS(Root Means Square) 알고리즘으로 필터링하여 GM 산출을 위한 횡동요 주기를 산출할 수 있다.
횡동요 주기 산출을 위해, 데이터 샘플링이 필요한 데, 여기서 데이터 샘플링 개수는 212 = 4096개일 수 있다. Overlap을 위해 지연시간 10초, 수집횟수 12가 될 수 있다.
아울러 상기 추출한 횡동요 각을 FFT(Fast Fourier Transform)로 처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출할 수 있다. 도 5는 선박의 측정된 횡동요 각을 이용하여 선박의 고유 횡동용 주기를 산출하는 예시이다.
고유 횡동요 주기 산출을 위해, 데이터 수집이 필요하다.
도 6a는 횡요각 산출을 위한 데이터 수집 예시이다.
데이터 샘플링 개수는 212 = 4096개일 수 있으며, Overlap을 위해 지연시간 10초, 수집횟수 12가 될 수 있다. 샘플링된 횡요각 데이터를 도 6b와 같은 한 윈도우(Hann Window)에 오버랩(Overlap)하여 필터링하게 된다.
즉, 10초 간격으로 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터를 스펙트럼 중첩하여 횡요 주기를 산출하게 된다.
이때, 분석된 스펙트럼 모양이 서로 다를 수도 있으므로, 중첩된 스펙트럼에 대한 평균값을 획득한다.
상기 스펙트럼은 지정된 시간 대신 정의된 시간 단위로 샘플링된 일련의 중첩된 측정 값(분석 시간 길이)에서 획득된 스펙트럼 수를 평균화하게 된다.
이에 의거하여 스펙트럼 중첩에 의해 중첩된 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터 중 마지막(12번째) 횡경사 데이터를 이용하여 평균 횡경사 각을 산출하게 된다.
이때, 횡경사 데이터는 절대값을 취하지 않는다. 또한, 평균 횡경사 각은 선박의 경사가 없을 경우 0도이다.
한편, 평균 횡경사 각이 10도 또는 한계 경사각 중 가장 작은 각도를 초과할 경우 알람이 발생되어 운전자에게 위험을 경고하게 된다.
상술한 횡요 주기는 한 윈도우에 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프로 형성된다.
이러한 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프에서, 고유 횡동요 주기를 결정한다.
예컨대, 도 6c에 도시한 바와 같이, 상위 5개의 진폭 봉우리를 선정하고, 선정된 상위 5개 진폭 봉우리 중 선박의 고유 횡요 주기 평균에 가장 가까운 값을 선택한다. 그래프는 최소 고유 횡동요 주기와, 평균 고유 횡동요 주기와, 최대 고유 횡동요 주기를 제공하게 된다. 이 그래프에서, ③번을 고유 횡동요 주기로 산출하게 된다.
본 실시 예에서, 복수의 진폭 봉우리 중 0.3㎐ 이하에서 선별하되, 하한주파수는 0.028Hz, 상한주파수는 0.25Hz로 선정할 수 있다. 위로 볼록인 봉우리 패턴의 데이터를 검색하며, 검색된 데이터 중 상위 5개를 선정하게 된다.
이와 같은 방식에 의해 고유 횡동요 주기를 산출하게 된다.
이어, GM 도출부(40)에서 상기 산출한 고유 횡동요 주기 정보를 GM 산출 식에 적용하여 선체 GM을 도출한다(S16).
여기서 선체의 GM이란, 선체가 옆으로 경사졌을 때, 부력의 중심을 작용점으로 하는 부력의 방향과 배의 횡단면에 있어서 중심(重心)을 통하는 수직 방향의 선이 교차하는 점인 메타 센터(M)와, 선체의 중심(G) 사이의 거리이다.
선박의 무게 중심과 메타 센터간의 거리(GM)가 크면 배가 안정되고, 반대로 작으면 선박이 뒤집힐 수 있는 위험이 높아진다.
산출한 고유 횡동요 주기 정보를 하기의 수식에 적용하여 GM을 도출할 수 있다.
선박의 횡동요 주기와 GM의 관계식은 도 3과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
여기서 T는 선박의 고유 횡동요 주기(NATURAL ROLLING PERIOD)를 나타내고, C는 0.373 + 0.23(B/d) - 0.043(L/100)을 나타내고, L은 선박의 수선 길이(m)를 나타내며, B는 선박의 성형 폭(m)을 나타내며, d는 선박의 평균 흘수를 나타내고, GM은 자유 표면 효과를 위해 수정된 메타 중심 높이를 나타낸다.
GM은 선박의 복원력에 영향을 미친다.
선박의 복원력은 도 4에 도시한 바와 같이, GM > 0이면, 메타센터(M) 점이 무게중심(G)보다 높아, 선박은 안정 평형상태로, 원래의 위치로 오려는 힘이 작용하여 안정상태를 나타낸다. GM < 0이면, 메타센터(M) 점이 무게중심(G)보다 낮아, 계속 경사하여 뒤집히게 되는 상태로 선박은 불안정 상태가 된다. GM = 0이면, 메타센터(M) 점이 무게중심(G)과 같은 상태로, 선박은 그대로 머물러 있으려 한다.
이와 같이 본 발명은 선박의 운항 중 운항 컨디션 결정을 위해 고유 횡동요 주기를 도출하고, 이를 이용하여 정확하게 GM(metacentric height)을 산출할 수 있게 된다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
10: 전자식 경사계
20: 파라미터 분석부
30: 필터링 및 변환부
40: GM 도출부
50: GM 표시부
20: 파라미터 분석부
30: 필터링 및 변환부
40: GM 도출부
50: GM 표시부
Claims (5)
- (a) 전자식 경사계를 이용하여 선박의 횡동요 정보를 측정하는 단계;
(b) 파라미터 분석부에서, 상기 (a)단계에서 측정한 횡동요 측정 정보에서 GM 산출을 위한 파라미터를 추출하는 단계;
(c) 필터링 및 변환부에서, 상기 (b)단계에서 추출한 파라미터를 필터링 및 FFT 분석 처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출하는 단계; 및
(d) GM 도출부에서, 상기 (c)단계로부터 산출한 고유 횡동요 주기 정보를 GM 산출 식에 적용하여 GM을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법.
- 청구항 1에서, 상기 (b)단계는,
상기 횡동요 측정 정보에서 횡동요 주기 및 횡동요 각을 GM 산출 파라미터로 추출하는 것을 특징으로 하는 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법.
- 청구항 1에서, 상기 (c)단계는,
상기 (b)단계에서 추출한 횡동요 주기를 평균화 알고리즘(Overlap-Average) 또는 RMS(Root Means Square)로 필터링하여 GM 산출을 위한 횡동요 주기를 산출하는 것을 특징으로 하는 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법.
- 청구항 1에서, 상기 (c)단계는,
상기 (b)단계에서 추출한 횡동요 각을 FFT(Fast Fourier Transform)로 처리하여 GM 산출을 위한 고유 횡동요 주기를 산출하는 것을 특징으로 하는 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법.
- 청구항 1에서, 상기 (d)단계는,
상기 (c)단계에서 산출한 고유 횡동요 주기 정보를 하기의 수식에 적용하여 GM을 도출하는 것을 특징으로 하는 선박의 횡동요 주기를 이용한 GM산출방법.
여기서 T는 선박의 고유 횡동요 주기(NATURAL ROLLING PERIOD)를 나타내고, C는 수정계수로서 0.373 + 0.23(B/d) - 0.043(L/100)을 나타내고, L은 선박의 수선 길이(m)를 나타내며, B는 선박의 실제 폭(m)을 나타내며, d는 선박의 평균 흘수를 나타내고, GM은 자유 표면 효과를 위해 수정된 메타 중심 높이를 나타낸다.
Priority Applications (1)
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR102316083B1 (ko) | 2020-11-25 | 2021-10-25 | 한국해양과학기술원 | 선박의 횡요 주기에 의한 gm 산출 시스템 및 방법 |
-
2022
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