영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 기상조건이나 주야, 일조에 상관없이 지표면을 촬영할 수 있고, 토양수분이나 지하수 등 수문인자의 탐색이 가능하여 수자원 분야에서 그 중요성이 점차 두드러지고 있다. SAR는 1970년대부터 인공위성에 탑재되기 시작하여 2020년 현재 15기 이상의 SAR 위성이 운용되고 있고 향후 5년 내에도 10기 내외의 위성이 발사될 예정이다. 최근에는 관측 폭 및 해상도 증진, 다중 편파 및 다중주파수, 관측 각도의 다양화 등 다양한 형태의 SAR 기술들이 개발 및 활용 중이다. 이에 본 고에서는 SAR 시스템의 간략한 역사와 더불어 토양수분 및 수문인자 산출과 관련된 연구동향을 조사하였다. 현재까지 SAR 위성을 활용하여 산출 가능한 수문인자는 토양수분, 해저지하수유출, 강수, 적설분포면적, 식생지수 등이 있으며, 그 중 토양수분은 물리적 모델인 IEM(Integral Equation Model)과 인공지능 기반의 ANN(Artificial Neural Network)을 대표적으로 활용하여 우리나라를 포함한 북미, 유럽, 인도 등 총 17개국에서 연구가 진행되고 있다. 위성 탑재체는 RADARSAT-1, ENVISAT ASAR, 그리고 ERS-1/2가 가장 많이 사용되었으나 현재는 운영이 종료되었으며, 현재 운영 중인 RADARSAT-2, Sentinel-1, SMAP 등의 활용도 점차 늘어나고 있는 것으로 나타났다. 우리나라는 2025년 발사를 목표로 C-band SAR를 탑재한 수자원·수재해 중형위성을 개발 중이므로, SAR를 이용한 다양한 수문인자 산출 연구가 활성화될 것으로 예상된다.
2.5차원 전자탐사 적분방정식의 확장된 Born 근사해 또는 국소 비선형 근사에 기초하여 루프-루프 전자탐사 역산 알고리듬이 개발되었다 송수신 배열은 수평 동일면(HCP) 또는 수직 동일면(VCP) 방식이고, 다중 주파수 및 다중 송수신 간격을 포함할 수 있으며 PC에서 작동된다. 안정적이고 고해상도를 유지하는 역산이 가능하도록 변수분해 행렬과 Backus-Gilbert 분산 함수 분석을 통해 감도 분포의 함수로서의 공간적으로 변화하는 최적 Lagrange 곱수 결정 알고리듬을 포함하였다. HCP와 VCP 배열 자료가 지하 전기비저항 구조에 따라 서로 다른 감도를 가짐에 따라 동시 역산에서 안정성과 해상도에 영향을 미치게 되므로, 계산값과 측정값 차의 분산에 따라 가중치를 적용하는 방식을 도입하였다. 모델링 코드의 정확성은 통상적으로 루프-루프 전자탐사에서 사용하는 주파수 및 송수신 간격 범위에서 유한차분법에 의해 계산된 결과와의 비교를 통하여 증명되었다. 개발된 역산 알고리듬은 먼저 반무한 공간내 전도체 및 저항체가 포함된 모델에 대한 계산자료에 적용되어 성능이 입증되었다. 현장자료에 적용하고 그 결과 영상을 전기비저항 탐사자료에 대한 역산 결과와 비교하여, 의미있는 지하구조의 영상을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 지상 LiDAR 및 MBES(다중빔 음향측심기)를 이용하여 정밀 지형 및 수심측량을 실시하였고, 조간대 영역의 육도-해도 접합을 통하여 대조차 해안인 만리포에 대한 정밀 지형도를 작성하였다. 제한된 시간내에 조간대 영역의 충분한 지형정보 획득을 위하여 간조시 지상 LiDAR 및 DGPS를 차량지붕에 탑재하여 이동 정지 스캐닝의 해변 전체의 지형정보를 획득하였고, 이와 동시에 만조시 MBES를 통하여 수심측량을 실시하였으며 조위계 설치와 목측을 통한 조위관측의 병행을 통하여 수심보정자료 및 만리포의 평균해면 추산자료로 사용하였다. 조간대 정합을 위해 지형 및 수심자료의 수직좌표계 기준면은 인천 평균해면으로 단일화하였으며, 조간대 평균 중첩오차는 약 2~6 cm 이내로 나타났다. 또한 지상 LiDAR 자료의 정확도 검증을 위해 RTK-DGPS 측량을 동시에 실시하여 수직좌표값을 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 약 4~7 cm 이내로 나타났다. 정밀지형도 작성은 GIS 기반 자료처리를 통하여 50 cm 해상도를 갖는 수치표고자료로 생산하였으며, 이는 현재 연안지역 침수범람 예측을 위한 폭풍해일 침수범람 예측모델의 정밀 입력자료로 사용되고 있다. 또한 장기간에 걸친 주기적 측량 자료와 측량시의 인위적 해변 변화량 및 해양환경정보를 함께 고려하여 3차원 공간분석을 실시한다면 침 퇴적양의 정확한 산출을 통하여 연안 모니터링에도 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.
최근 친환경, 신재생 에너지 수요에 따라서 해상풍력발전 분야는 빠른 성장세와 설비의 대형화에 따른 전용설치선박의 관련 기술개발이 요구되고 있다. 해상풍력설치선박(WTIV: Wind Turbine Installation Vessel)은 설치 작업 시 선체를 파도의 영향을 받지 않는 높이로 이동시키고 모든 환경하중은 레그가 담당한다. 특히 파랑하중은 불규칙파로 구성되어 있기 때문에, 정확한 동적응답특성을 파악하는 것은 아주 중요한 문제이다. 이러한 동적응답해석은 간이법의 하나인 단자유도법을 널리 활용하고 있으나, 불규칙 파를 고려하지 못하는 제약조건이 있다. 따라서 현재 설계 시 불규칙 파에 대한 시간영역 계산이 가능한 다자유도 계산법을 사용하고 있다. 그러나 다자유도 계산법에서 시간영역 해석은 정도 높은 계산 결과를 제공하지만, 데이터의 수렴도가 민감하고 복잡성에 있어 설계 시 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 다양한 변수를 기준으로 한 시간영역 해석을 통하여 불규칙 파의 동적응답 특성을 표현 할 수 있는 동적증폭계수 추정식을 개발하였다. 기존 다자유도 모델 대비 계산시간 단축 및 정확도 확보를 확인하였다. 개발된 동적증폭계수 추정식은 WTIV 및 유사 구조물 설계에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5km의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구 기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.
본 연구에서는 일반적인 중력지오이드 모델 결정방법인 Remove-Restore(R-R) 기법 적용 시 FFT 방법 및 LSC 방법에 의한 잔여지오이드고 모델링을 각각 적용하고, 이에 대한 정확도를 분석하여 보다 효율적인 지오이드 결정 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 우리나라 육상 및 해상에서 측정된 총 6,296점의 중력관측자료에 대하여 Stokes 공식을 적용한 다중밴드 구면 FFT 방법 및 통계적 결정방법인 LSC 방법을 각각 적용하였으며, 503점의 GPS/Levelling 자료에서 획득된 기하학적 지오이드고를 이용하여 모델링시 계산 결과의 정확도 향상을 위하여 결정되어야 하는 다양한 계산요소 및 적합한 계산과정을 결정하였다. 그 후 각 방법에 의하여 계산된 잔여지오이드고를 통계적으로 분석하여 한국의 지오이드 결정을 위하여 적합한 잔여지오이드고 모델링 방안을 검토하였다. 그 결과 LSC 방법의 경우 중력관측자료의 오차, 분포밀도의 부족 및 공분산 해석시 지역별 특성의 영향으로 정확한 잔여지오이드고의 모델링이 적용되지 못하였으며, 다중밴드 구면 FFT 방법의 경우 Stokes 적분을 위한 적절한 적분반경 및 수정 kernel의 적용을 통해 LSC 방법보다 약 10cm 이상의 정확도가 향상된 잔여지오이드고가 계산되었다.
본 연구는 해상에서 근접하여 계류된 직사각형 박스 형상의 두 바지선을 대상으로 유체역학적 상호작용으로 인한 선체운동 응답특성을 분석하기 위하여 수치시뮬레이션을 실시하였다. 이 수치시뮬레이션 실험에서는 DNV-GL의 SESAM 수치해석솔루션을 사용하여 결합된 강성 메트릭스항(coupled stiffness matrix terms)을 다중물체 모드(multiple body modes)의 surge 방향에 추가하였고, 실험에 적용한 바지선 모델의 1차 방사 및 산란 영향을 계산하기 위하여 퍼텐셜 이론을 적용하였다. 실험 결과, 두 바지선의 횡간격 20 m, 횡파 실험조건 경우에 1.3 rad/s에서 실험선의 피난효과(sheltering effect)가 나타나지 않았다. 실험 모델 상호간 횡간격의 영향은 종파와 천수역 실험 조건에서 분명하게 나타났지만, sway force는 횡파일 경우에 두 실험 모델선과의 접근거리 간격에 영향을 받았다. 실험모델의 횡간격이 좁아지면 종파와 사파의 경우에 sway, heave 운동과 sway force의 피크는 높은 주파수대로 이동하였다. 수심이 10 m일 때 풍하측 바지선의 sway 운동은 횡파와 사파의 경우에 0.2-0.8 rad/s 주파수대에서 큰 차이를 보였으며, 입사파의 방향이 달라져도 sway force의 피크는 보다 낮은 주파수대에서 나타났다.
This paper attempts to evaluate the accuracy and efficiency of a design optimization procedure by combining wavelets-based multi resolution analysis method and proper orthogonal decomposition (POD) technique. Aerodynamic design procedure calls for high fidelity computational fluid dynamic (CFD) simulations and the consideration of large number of flow conditions and design constraints. Thus, even with significant computing power advancement, current level of integrated design process requires substantial computing time and resources. POD reduces the degree of freedom of full system by conducting singular value decomposition for various field simulations. In this research, POD combined Design Optimization model is proposed and its efficiency and accuracy are to be evaluated. For additional efficiency improvement of the procedure, multi resolution analysis method is also being employed during snapshot constructions (POD training period). The proposed design procedure was applied to the optimization of wing aerodynamic performance. Throughout the research, it was confirmed that the POD/MRA design procedure could significantly reduce the total design turnaround time and also capture all detailed complex flow features as in full order analysis.
RCS(Radar Cross Section)는 레이더 신호가 반사되어 수신되는 파장의 강도를 나타내는 가상의 영역이다. 함정의 RCS는 고유의 스텔스 성능을 나타내고 이 값이 곧 함정의 생존성을 나타내기 때문에 이를 감소시키기 위해 함정설계 단계부터 건조까지 다양한 분야에서 노력하고 있다. 함정의 RCS 값은 설계도면과 CAD 모델을 활용하여 예측할 수 있지만, 실제 운항 환경인 해상에서는 해수면 클러터(Clutter)와 다중경로 반사가 발생하므로 해상에서 RCS 값을 측정할 필요가 있다. 하지만 이러한 RCS 예측 값과 측정값은 사용자에게 단순한 상대적인 크기만 제공할 뿐 이를 활용할 방법에 대해서는 연구가 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 함정의 실 운항환경에서 측정된 3차원 RCS 측정 데이터를 활용하여 함정에 다가오는 유도탄에 대응할 수 있는 기법을 연구하였다. 함정에서는 유도탄의 위치 정보를 추적하여 유도탄에서 바라보는 함정의 고각 및 방위각을 추정하게 되고, 이를 미리 측정된 3차원 RCS 측정값에 맵핑하여 RCS 값을 역산하게 된다. 또한, 유도탄의 이동 정보를 활용하여 유도탄이 바라보는 RCS를 미리 예측하고 이를 활용하여 함정의 기동 및 기만체계를 이용한 대응 계획을 제안하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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