• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.28 no.5
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• pp.780-790
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• 2022

Quantitative risk levels must be presented by analyzing the causes and consequences of accidents and predicting the occurrence patterns of the accidents. For the analysis of marine accidents related to vessel traffic, research on the traffic such as collision risk analysis and navigational path finding has been mainly conducted. The analysis of the occurrence pattern of marine accidents has been presented according to the traditional statistical analysis. This study intends to present a marine accident prediction model using the statistics on marine accidents related to vessel traffic. Statistical data from 1998 to 2021, which can be accumulated by month and hourly data among the Korean domestic marine accidents, were converted into structured time series data. The predictive model was built using a long short-term memory network, which is a representative artificial intelligence model. As a result of verifying the performance of the proposed model through the validation data, the RMSEs were noted to be 52.5471 and 126.5893 in the initial neural network model, and as a result of the updated model with observed datasets, the RMSEs were improved to 31.3680 and 36.3967, respectively. Based on the proposed model, the occurrence pattern of marine accidents could be predicted by learning the features of various marine accidents. In further research, a quantitative presentation of the risk of marine accidents and the development of region-based hazard maps are required.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.218-220
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• 2010

우리나라 연안 해역은 빈번한 선박조우로 인하여 해양사고 발생 잠재 위험이 높은 해역으로 분류되고 있으나 해상교통의 정량적인 평가의 미흡으로 맞춤형 안전대책이 제대로 수립되고 있지 않는 것이 현실이다. 본 연구에서는 해상교통 안전성 평가모델 중 하나인 IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program)에 대한 기본적인 소개와 함께, 울산항을 대상으로 한 평가 사례 소개, 기존 유사한 연구와의 비교를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.10a
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• pp.134-135
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• 2009

선박에서 주로 채택되는 열교환기는 쉘튜브형과 판형열교환기로 분류된다. 이 연구에서는 소형쉘튜브형 열교환기의 설계에서 중요한 요소인 냉각튜브와 벽면과의 간격에 따른 유동특성을 입자영상유속계를 이용하여 계측하였다. 연구 결과 벽면과의 거리변화에 따른 임계간격비는 0.25전후로 추정되었으며 벽면효과에 따른 정량적 데이터를 확보하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2001.05a
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• pp.532-533
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• 2001

여러 가지 화학물질이나 중금속 등에 의한 생물학적 피해가 오랜 기간에 걸쳐 연구 되어 왔는데, 최근 들어 화학물질 가운데 TBTs, PCBs, DBTs 등이 내분비계 장애물질로 분류되어 여러 가지 환경적인 규제의 대상이 되었다. 이 가운데 TBTs는 살충제로서 개발되어 선박 등의 방오도료에 이용되고 있으며, 이들 물질에 장기간 노출된 수 서생물은 생식 및 생리대사에 영향을 받게된다 (Piver, 1973). (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.7-9
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• 2010

전자해도에는 해안선, 등심선, 수심, 항로표지, 위험물, 항로 등 선박의 항해와 관련된 모든 해도정보를 포함하고 있으며, 각 정보는 속성정보와 공간정보를 가지고 데이터 레코드 단위로 저장된다. 수심 정보의 경우 점 형태의 공간정보로서 전자해도 격자 구역에 포함되는 수백에서 수천 개의 수심 위경도 좌표와 수심정보를 포함하고 있다. 수심 정보는 전자해도 중첩의 주된 원인이 되어 수심정보의 최적표현 기법 개발이 요구되었다. 본 연구에서는 전자해도 수심정보의 표현 기준을 수립하고, 기준에 따라 수심정보의 최적표현 방법을 제안하였다. 세부 내용으로 전자해도 수심정보 표현기준을 작성하고 전자해도에서 수심정보를 추출한 다음 기준에 따라 수심정보를 분류 하였다. 또한 분류한 수심정보를 전자해도에 저장하고 그 결과를 확인 하였다.

• Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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• v.13 no.1
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• pp.33-44
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• 1980

부착 생물에 관한 연구는 선박, 해수 이용시설, 수산 양식업 둥의 방제대책과 관련하여 부착 생물의 종류, 부착 량, 성장도 및 계절적 변화 둥의 연구가 중요한 문제하고 생각한다. 특히 양식시설이 밀집한 진해만 해역의 굴 양식 시설에 부착하는 대부분의 생물들이 Ascidicea, Crustacea, Cirripedia, Bivalvia, Bryozoa, Polychaeta, marine algae 등이며, 이들 가운데 피해가 심한 다모환충류에 관하여 분류학적인 연구를 시도하였던 바 수하연의 양식 굴 사이에서 많은 양의 갯지렁이류를 얻었기에 보고 한다. 수하연에 서식하는 갯지렁이류는 제2부착성(Kazihara, 1964)의 갯지렁이류로서 왕관 모양의 큰 아가미 혹은 몸앞 부분에 실모양의 감각 촉수를 가지고 굴에 피해를 입히는 짧은수술갯지렁이 Loimia medusa, 미끈꽃갯지렁이 Myxicola infundibulum와 제1부착성으로서 굴 패각, 양식 시설 등에 석회질의 집을 형성시켜 피해를 입히는 우산관덮개꽃갯지렁이 Hydroides ezoensis, 둥근구멍환덮개꽃갯지렁이 Dexiospira alveolatus 등의 7과 12속 13종을 보고한다. 이 가운데 새날개갯지렁이 Chaetopterus variopedatus와 둥근구멍관덮개꽃갯지렁이 Dexiospira alveolatus는 한국 미기록종이다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.32 no.2
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• pp.27-33
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• 1995

본 고에서는 선박의 충돌 및 좌초시 선체구조의 파괴에 관한 연구중에서 최근에 보고된 것을 중 신으로 자료조사를 수행함으로써 이 분야의 최신 연구동향을 분석하고자 한다. 그러나, 오래전에 수행된 연구성과일지라도 현재까지 유용한 정보를 제공하고 있다고 판단되는 연구성과는 본조 사에 포함시켰으며, 최근에 수행된 연구도 나열식으로 조사하기 보다는 대표적인 것만을 대상 으로 하였기 대문에 본 조사에 포함되지 않은 연구성과중에도 유용한 결과를 주는 것이 다수 있음은 물론이다. 충돌 및 좌초시 선체구조는 소성, 파단(rupture), 찢김(tearing), 마찰접 촉(frictional contact), 대변형/대회전, 압괴(crushing)등 복잡한 비선형구조응답을 나타내며, 이 문제의 분류방법에는 여러 가지가 있으나, 본고에서는 다음에 나타내고 있는 바와 같이 통상적 으로 분류하고 있는 방법에 따라 연구성과들을 조사 분석하였다.

• Proceeding of KASS Symposium
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• 2008.05a
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• pp.203-211
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• 2008

Bridges have various functions. There are not only a connection between 2 zones, but also a objee as a landmark. But movable bridges used in canal in order to pass ships. We can classify according to type of driving system, for example, swing, bascule, lift, arching, rotation, etc. I will suggest classification of various driving mechanism in the world.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.10a
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• pp.141-142
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• 2012

해양사고를 야기하는 인적오류는 일반적으로 규정위반, 실수, 간과, 무기억 등 네 가지 요소로 구분되어 있다. 그러나 실제 해운회사의 사고기록을 조사해 보면, 이러한 네 가지 요소로 분류 불가능한 경우가 있다. 특히, 불합리한 작업의 양, 위기관리 능력의 부족, 오해, 불확실성의 이해 부족, 인적 오류의 미반영 등은 기존 네 가지 분류에 포함될 수 없는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 해양사고를 야기하는 해기사의 인적오류를 식별하고 분류하며 평가하기 위한 방법을 고찰하고, 새로운 분류 요소를 식별하였다. 실험결과, 새로운 식별 요소의 개발이 필요하고, 개발한 식별 요소가 해기사의 인적오류 평가에 유효함을 알았다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.33 no.10
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• pp.671-678
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• 2009

Recently, there have been some researches in the equipment fault detection based on shock and vibration information. Most research of them is based on shock and vibration monitoring to determine the equipment fault or not. Different with engine fault detection based on shock and vibration information we focus on detection of engine for boat and system control. First, it use the duplicated-checking method for shock and vibration information to determine the engine fault or not. If there is a fault happened, we use the integral to determine the error engine shock wave width and detect the fault area. On the other hand, we use the engine trend analysis and standard of safety engine to implement the shock and vibration information database. Our simulation results show that the probability of engine fault determination is 98% and the probability of engine fault detection is 72%