Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권8호
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pp.1070-1077
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2011
본 연구는 해양소수력발전소에서의 튜블러 수차의 성능평가를 위한 현장시험 및 그 결과에 대한 내용을 포함하고 있다. 현장시험용 수차의 발전기 최소출력은 측정된 유효낙차, 출력 그리고 효율을 이용하여 검토되었다. 정격 및 최대 출력시험은 수차 설치현장의 조수간만의 차에 의한 영으로 인하여 동일한 실험조건을 확보할 수 없었기 때문에 모델시험에 의한 성능 데이터를 이용하여 환산된 값을 사용하였다. 현장시험에 의한 수차의 성능은 최소출력, 정격출력, 최대출력 운전점에서 보증출력 및 보증효율을 만족시키는 결과를 나타냄을 확인하였다.
4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운 항만 산업 분야 또한 정보적 측면에서 빅 데이터에 대한 업종별 통합과 공유를 통해 연계 산업 간 산업활동 효율화를 위한 노력이 요구된다. 현재 물류 분야에 다양한 플랫폼들이 도입되고 있지만 대부분 화물운송업 또는 창고 중개업 분야에 편중되어 있다. 항만산업의 경우 코로나 펜데믹 이후 발생한 컨테이너 반입 제한 및 장치율 증가 등에 따라 운송사와 컨테이너터미널 간 갈등이 지속적으로 유발되는 상황이 발생되었다. 이에 따라 본 연구는 플랫폼을 활용한 컨테이너터미널과 운송사 간 플랫폼 개발의 필요성을 인지하고 상호 기업 간 연계 효율성을 높일 수 있는 방안을 모색하였으며 산업 관계자인 컨테이너터미널 운영사, 운송사, 포워더 업종 종사자들을 대상으로 설문지 기반 실증 분석을 수행하였다. 결과적으로 EFA를 통해 추출된 14가지 요인으로 IPA 분석을 수행한 결과 1사분면(사용 용이성, 보안성, 정보 정확성, 정보 적시성, 차량 반출/반입정보, 공컨테이너 반입/반출 정보, 풀컨테이너 반입/반출정보)으로 품질에 대한 지속적인 개선이 수행되어야 하며 2사분면(APP 시스템 품질)에 대한 고려가 종합적으로 수행되어야 함이 도출되었다. 또한, 플랫폼 개발의 주체와 이용자의 참여 유도가 필요하며 상호 이해관계자 간 효율적인 연계와 효율화를 위한 인식 구조 개선이 필요하다고 나타났다. 연구결과는 향후 컨테이너터미널과 내륙운송의 효율적인 연계를 위한 플랫폼 구축에 중대한 시사점을 제공한다.
해상운송분야 디지털 전환(Digital Transformation)이란 "해상운송 관련 기업이 새로운 비즈니스모델, 제품, 및 서비스를 창출하기 위하여 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 블록체인, 클라우드 등의 디지털 기술을 활용함으로써 고객 및 시장의 파괴적 변화에 적응하거나 이를 추진하는 지속적인 프로세스"로 정의할 수 있다(장, 2021). 국내 항만물류분야에서 다양한 디지털 전환 기술이 적용되고, 사용되기 시작한 상황에서 구성원들의 적극적인 수용이 디지털 전환의 성공을 가져올 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 항만물류분야의 디지털 전환에 대한 수용성을 알아보기 위하여
본 연구의 목적은 과거 12년(2010~2021년)간 발생한 상선의 충돌사고 668건을 조사하여 충돌의 원인요인을 조사하고 이를 통계적으로 분석하여 항해사의 인적과실 예방 충돌회피(HEPCA) 모델을 제안하는 것이다. 중앙해양안전심판원의 통계연보 및 충돌사건 재결서를 조사하여 상선의 충돌 원인요인 데이터를 수집하고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석을 수행하였다. 1단계 분석으로 상선 충돌사고 668건을 대상으로 충돌원인을 분석하였고, 2단계 분석에서는 식별된 최대빈도 원인요인을 세부적으로 분석하였다. 분석결과, 충돌원인은 항해사의 인적과실이 98 %인 것으로 식별되었으며, 빈도 높은 요인 순서는 경계소홀 > 항행법규위반 > 조선 부적절 순이었다. 경계소홀의 원인 요인은 주로 상대선 초인 후 지속감시 소홀이었으며 상대선박의 존재를 인식하지 못한 원인은 주로 당직시간에 다른 작업을 한 요인이었다. 분석결과를 적용하여 인적과실 예방을 위한 HEPCA 모델을 제안하였고, 이를 재결서의 충돌사건에 적용해보았다. 본 연구결과는 해기사 교육기관 및 실무에서 항해사의 인적과실로 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 교육 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권8호
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pp.1159-1164
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2010
기존 해상의 데이터통신은 주로 위성과 라디오에 의존적이나 전송률과 비용 측면에서 제약을 가진다. 향후의 수요에 대비하여 육상의 통신체제와 유사하게 저렴하고 비교적 높은 전송률을 제공하는 새로운 해상통신체제가 필요하다. 이 논문에서는 선박간의 데이터통신을 위해 새롭게 설계된 해상통신망 모델을 보이고, 선박에서 이용할 수 있는 여러 무선매체 가운데 응용의 특성과 통신제약조건에 최적인 매체를 선택하여 경로를 배정하는 MWR 라우팅 프로토콜을 제안한다.
보상업무를 수행하는 기관에서 정기 또는 비정기적으로 발생하는 각종 보고나 통계에 활용되는 자료들을 쉽게 작성하고 이러한 자료를 단순 보고자료에서 의사결정 자료로 확장시켜 스마트 워크에 활용하기 위해 시각적인 효과를 극대화시킨 대시보드 기반의 보상통계시스템 구축사례를 제시하였다. 이를 위해 국토해양부, 감사원, 국회 등에 제출하는 다양한 보고자료들을 분석하여 통계항목을 구성하였고 대용량 데이터를 신속하게 조회하기 위해 모델마트를 활용하였으며 플래시 기반의 비쥬얼 박스 등을 활용하여 시각적이며 직관적인 통계화면을 구성하였다. 또한, 기능구성시 관리자와 보상담당자가 활용하는 화면을 별도로 구성하여 맞춤형 서비스를 제공하였고 플래시 기반의 지도를 활용하여 화면상의 데이터가 상호 연동이 가능하도록 구성하였다.
최근 많은 기업체들은 점점 고도화되고 있는 사이버 공격 위협에 대응하기 위해 다양한 보안 솔루션 도입 및 종합적인 네트워크 보안 분석을 수행하고 있다. 하지만 보안 영역에 많은 자원과 예산을 투입할 여력이 없는 중소형 업체들은 특히 침해위협 탐지와 대응 결과시각화에 대한 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 다중 사이버 보안 AI 모델구현을 통해 다각도의 사이버 침해위협 발생 가능성을 예측하고, 추가적으로 오픈소스 기반의 ELK 플랫폼을 통한 대응 결과 시각화를 구현하고자 한다.
선박 발전기의 여자기는 출력 단자 전압을 일정하게 유지하기 위하여 여자전류 제어를 통해 자속을 조정한다. 여자기 내부에 있는 전압제어기는 통상적으로 비례 적분 제어방식이 사용되는데 게인과 시정수에 의해 결정되는 응답 특성은 적절치 못한 설정값에 의해 원하지 않는 출력을 내며 이로 인해 선내 전력의 품질과 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 IEEE에서 제공하는 AC4A 타입의 여자기 모델을 통해 얻을 수 있는 안정적인 입출력 데이터를 활용하여 신경망 회로를 학습시킨 후 기존의 비례 적분 제어방식의 전압제어기를 학습된 신경망 회로 제어기로 대체하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 대비 최대 9.63%까지 오버슈팅이 개선되었으며, 안정적인 응답 특성에 대한 우수성을 확인하였다.
운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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