A study on the analysis of hull damage assessment in wreck and salvage process of ship

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 조선해양공학과, 2021. 2. 장범선.해상에서 운용되는 선박은 불의의 사고로 인해 침몰할 수 있으며, 이로 인해 경제적 손실 및 해양 환경오염 등 다양한 부작용을 발생시킨다. 특히 대형 여객선의 경우 비가역적인 다량의 인명 손실을 동반하기 때문에 선박 침몰사고 예방을 위한 노력이 더욱 절실하다. 기본적으로 사고 예방을 위해서는 사고 원인 파악을 우선되어야 하며, 침몰 선체의 외부 손상은 사고 원인을 파악하기 위한 중요 증거가 될 수 있다. 따라서 선체 외부 손상에 대한 평가는 사고 원인 파악을 위해 필요하다. 본 논문에서는 선박의 침몰부터 인양 과정에서 발생하는 선체 외관에 대한 손상평가 방법을 3D 구조해석을 통하여 수행하고자 하며, 이에 대한 기법을 아래와 같이 정립하였다. 먼저 침몰 및 인양 과정에서 발생 가능한 선체에 주요하게 손상이 가해지는 상황을 추정하고, 이를 통해 주요 상황별로 적용되는 하중을 계산하여 3D 구조해석에서 단계별로 적용하도록 하였다. 이는 침몰 및 인양과정은 장시간이 소요되므로 전체 과정을 한꺼번에 해석을 수행하는 것은 시간적, 경제적으로 매우 비효율적이기 때문이다. 이후, 개별적으로 분류된 단계별 하중을 독립적으로 적용하되 각각의 구조해석 결과가 시간의 흐름에 따라 연속적으로 누적되도록 하여 해석의 정확도를 유지하고자 하였다. 이러한 연속적인 해석 기법의 적용 여부는 선체를 가정한 단순 3D 모델에 대해 기법을 적용한 case와 적용하지 않은 case의 최종 손상 상태를 비교하는 case study를 통해 검증하였다. 마지막으로 실제 침몰 및 인양한 여객선을 예시로 상기 정립된 기법을 3D 모델에 적용한 해석을 수행하였다. 이때 장시간에 걸쳐 발생하는 침몰 및 인양 과정에 대해 준 정적인 해석을 수행하기 위하여 단계를 세분화하였으며, 실제 측정 자료를 기반으로 단계별 하중을 추산 및 적용하였다. 최종적으로 실제 선박의 외관 손상과 해석 결과에 대한 비교 시 전반적인 손상 경향이 일치하는 것을 확인 할 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 정립된 손상 평가 해석기법이 시간 및 경제적인 효율성을 확보하면서 동시에 손상 경향에 대한 정확성을 유지할 수 있음을 검증하였다. 이를 통해 향후 발생 가능한 침몰 및 인양되는 선박의 손상 평가를 효과적으로 수행함으로서, 사고 원인 파악 및 예방에 기여할 것으로 기대된다.The ship that operating at sea can be sunk by an unexpected accident, resulting in various side effects such as economic loss and marine environmental pollution. Especially, in the case of large passenger ships, a large amount of irreversible loss of life is accompanied, so efforts to prevent ship sinking accidents are more urgent. Basically, in order to prevent accidents, it is necessary to prioritize the identification of the cause of the accident. and in case of the external damage on shipwreck can be an important evidence to determine the cause of the accident. Therefore, evaluation of the external damage on shipwreck is necessary to determine the cause of the accident. In this study, the damage assessment for shipwreck appearance occurring during the lifting process from the sinking of the hull is to be performed through 3D structural analysis. The techniques for the damage assessment for shipwreck established as follows. First, situations in which major damage applied to the hull that may occur during the process from the sinking to the lifting are estimated. then with this, the load applied for each major situation is calculated and applied step by step in 3D structural analysis. because the sinking and lifting process takes a long time, so it is very inefficient in terms of time and economy to perform the analysis at once for the entire process. After that, each structural analysis result was continuously accumulated over time to maintain the accuracy of the analysis even the individual classified loads were applied independently with each analysis. The application of this continuous analysis technique was verified through a case study comparing the final damage state of the case to which the technique was applied and the case not applied to the simplified box shaped 3D model. At the last, an analysis was performed in which the above-established technique was applied to a 3D model using an actual sunk and lifted passenger ship as an example. At this time, the steps were subdivided in order to perform a quasi-static analysis of the sinking process occurring over a long period of time. then it can be confirmed that the overall damage tendency is consistent. when comparing the actual ship's external damage of the shipwreck and the analysis results, Based on these results, it was verified that the established impairment evaluation analysis technique can secure time and economic efficiency while maintaining the accuracy of the damage tendency. Furthermore, it is expected to contribute to the identification and prevention of the cause of accidents by effectively carrying out damage assessment of possible shipwreck and lifting ships.1. 서론 1 1.1 연구 배경 및 목적 1 1.2 논문 구성 6 1.3 관련 연구 현황 6 2. 침몰 및 인양 과정 분류 및 하중 계산 9 2.1. 침몰 및 인양 과정 분류 9 2.2. 침몰 후 착저시 충돌 단계 10 2.3. 착저 후 침하 단계 11 2.4. 인양 단계 13 3. 압입 실험 결과 비교를 통한 FE 모델 검증 15 3.1. 압입 실험 16 3.1.1 압입 실험 구성 18 3.1.1 압입 실험 방법 19 3.2. 압입 실험 FE 모델 20 3.2.1 압입 실험 FE 모델 구성 20 3.2.2 압입 실험 FE 모델 구성 21 3.3. 결과 비교 22 4. 단순 FE 모델을 통한 해석 연속 기법 검증 25 4.1. 해석의 연속성 적용 기법 25 4.1.1 Deformed shape, Residual stress, Plastic strain import 28 4.1.2 Deformed shape import only 28 4.2. 단순 FE 모델 구성 29 4.2.1 단순화된 침몰 선체 FE 모델 29 4.2.2 단순화된 화물 FE 모델 30 4.2.3 단순화된 해저지반 FE 모델 31 4.2.4 단순화된 인양장비 FE 모델 32 4.2.5 단순화된 FE 모델 물성치 33 4.3. 단순 FE 모델 해석 36 4.3.1 단계별 해석 방법 36 4.3.2 단계별 작용 하중 39 4.3.3 해석 case의 선정 39 4.4. 해석 Case 별 결과 및 비교 40 5. 실제 사고 사례에 대한 기법 적용 42 5.1. 사고 선박의 형상 및 제원 43 5.2. 사고 선박의 손상 44 5.3. 실제 사고 사례 해석 FE 모델 46 5.3.1 사고 선체 FE 모델 46 5.3.2 사고 선박 적재 화물 FE 모델 47 5.3.3 해저지반 FE 모델 48 5.3.4 인양장구 FE 모델 48 5.4. 실제 사고 사례 해석 FE 모델 49 5.4.1 실제 선체 FE 모델 단계별 해석 방법 49 5.4.2 실제 사고 사례 FE 해석 모델 적용 하중 53 5.4.3 실제 사고 사례 FE 해석 case study 선정 55 5.4.4 FE 모델 해석 결과 case 선정 및 실제 손상과 비교 56 6. 결론 61 참고문헌 63 Abstract 65Maste

수소 자기공명분광에서 딥러닝을 이용한 절단된 자유유도감쇠로부터의 스펙트럼 복원

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :의과대학 의과학과,2020. 2. 김현진.Introduction: Reconstruction of the spectrum from a truncated free induction decay (tFID) has long been a challenging issue in NMR(nuclear magnetic resonance). A simple approach is to zero-fill the missing data followed by Fourier transform (FT). However, for a substantially truncated FID the resulting spectrum suffers from strong truncation artifact. To address this issue various signal processing algorithms have been reported. Deep learning has gained great attention due to its remarkable success in a variety of different fields including medical imaging. Among the artificial neural network classes in deep learning a convolutional neural network (CNN) is actively used in undersampled MRI(magnetic resonance imaging) reconstruction where the network is trained in the image-domain only or frequency-domain only. Given the promising results of the CNN-based undersampled MRI, we explored the potential applicability of CNNs in the reconstruction of the spectra from tFIDs in 1H-MRS. Methods: Rat brain FIDs were simulated at 9.4T based on in vivo data (n=11), and randomly truncated by retaining 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, and 1024 (null-truncation) points (denoted as tFID8, tFID16, … tFID1024). Using a U-net, three CNNs were individually trained (n=40,000) in time-domain only (FID-to-FID (FIDCNNFID)), in frequency-domain only (spectrum-to-spectrum (specCNNspec)), and across the domains (FID-to-spectrum (FIDCNNspec)) to map the truncated data to their fully sampled versions. The CNNs were tested on the simulated data (n=5,000) and the CNN with the best performance was further tested on the in vivo data, for which the CNN-predicted fully sampled data were analyzed using the LC model and the results were compared with those from the original, fully sampled data. Results: The best result on the simulated data was obtained with specCNNspec, which effectively recovered the spectral details even for those input spectra that appear as a hump due to substantial FID truncation (spectra from tFID16 and tFID32). Overall, its performance was significantly degraded on the in vivo data. Nonetheless, using specCNNspec, several coupled spins in addition to the major singlets can be quantified from tFID128 with the error no larger than 10%. Conclusion: Upon the availability of more realistically simulated training data, CNNs can also be used in the reconstruction of spectra from truncated FIDs.서론: 절단된 자유유도감쇠(truncated free induction decay; tFID)로부터의 스펙트럼 복원은 핵자기공명(NMR)에서 오랫동안 난해한 이슈 중 하나이다. 간단한 복원 방법 중 하나는 누락된 데이터를 0으로 채우고 푸리에 변환(fourier transform)을 실행하는 방법이지만, 심하게 절단된 자유유도감쇠로부터의 스펙트럼은 절단 인공물(truncation artifact)에 크게 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 신호 처리 알고리즘들이 보고된 바 있다. 최근, 딥러닝은 의료 영상을 포함한 다양한 분야에서 놀랄만한 성과를 거두며 큰 주목을 받고 있다. 특히, 딥러닝에서 인공 신경망 클래스 중 하나인 합성곱 신경망(convolutional neural network; CNN)은 영상 영역(image-domain) 또는 주파수 영역(frequency-domain)에서의 학습을 통해 불충분한 데이터 point 수를 가진(undersampled) 자기공명영상(MRI)의 복원에 적극적으로 이용되고 있다. 이러한 합성곱 신경망의 자기공명영상 복원능을 참고하여, 본 논문은 수소 자기공명분광(1H-MRS)에서 절단된 자유유도감쇠로부터의 스펙트럼 복원에서의 합성곱 신경망의 활용 가능성을 탐구하였다. 방법: 인공 신경망 훈련을 위한 자유유도감쇠들은 9.4T의 자기장을 기준으로 랫드의 뇌(Rat brain)로부터의 생체(in vivo) 데이터를 참고하여 모사(simulation) 되었고, 총 1024개의 데이터 point 수에서 각각 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024개의 데이터 point 수를 갖도록 임의로 절단되었다. U-net을 이용하여, 40,000개의 절단된 자유유도감쇠들을 완전한 데이터 point 수를 가진 데이터(자유유도감쇠 또는 스펙트럼)로 복원하기 위해 각각 자유유도감쇠에서 자유유도감쇠로(FID-to-FID (FIDCNNFID)), 스펙트럼에서 스펙트럼으로(spectrum-to-spectrum (specCNNspec)), 자유유도감쇠에서 스펙트럼으로(FID-to-spectrum (FIDCNNspec)) 출력하는 세 가지의 합성곱 신경망을 학습시켰다. 이 세 가지 합성곱 신경망들은 일차적으로 5,000개의 모사된 데이터들로 테스트되었고, 가장 좋은 성능을 가진 합성곱 신경망을 선별하여 실제 생체에서 얻어진 데이터들로 추가 테스트를 진행하였다. 그리고 그 합성곱 신경망으로 복원된 데이터들은 LC model을 이용하여 대사체 정량분석을 진행하여, 그 정량분석 결과를 원래 데이터의 LC model을 이용한 정량분석 결과와 비교하였다. 결과: 모사된 데이터를 통한 테스트에서, 스펙트럼에서 스펙트럼으로(specCNNspec)으로 출력하는 합성곱 신경망이 가장 좋은 결과를 보여주었다. 특히, 이 합성곱 신경망은 자유유도감쇠의 절단으로 인해 거의 혹처럼 보이는 입력 스펙트럼들까지도 효과적으로 복원하였다. 생체 데이터를 통한 테스트에서는 모사된 데이터를 통한 테스트에서만큼 좋은 결과를 얻지는 못하였다. 그러나, 128개의 데이터 point 수를 가진 절단된 자유유도감쇠로부터 복원된 스펙트럼의 경우, singlet으로 관측되는 대표적인 대사체들뿐 아니라 multiplet으로 관측되는 몇몇 대사체들에 대해서도 10% 미만의 정량화 오류를 얻을 수 있었다. 결론: 보다 실제에 가까운 모사 데이터를 네트워크의 학습에 이용한다면, 합성곱 신경망은 절단된 자유유도감쇠로부터의 스펙트럼 복원에도 사용될 수 있다.1. Introduction 1 2. Methods 3 3. Results 13 4. Discussion 26 5. Conclusion 35 6. References 36 7. 국문초록 42Maste

Robust Road Following using Kalman Filter

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