• 해양환경안전학회지
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• 제19권2호
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• pp.171-178
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• 2013

이 연구는 필리핀 연안수역의 해양안전과 선박교통관제서비스에 대한 설문조사 결과의 일부를 나타낸 것이다. 이 연구는 응답자의 경력과 육 해상 경험, 친숙해역, 위험요소별 위험지역별 선박운항자의 주관적 위험인식을 조사하였다. 설문은 202명이 응답해 주었고 설문 데이터는 엑셀 프로그램과 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다. 전체 응답자의 97 %가 다양한 종류와 크기의 선박에서 승선한 경험이 있었고 88 %는 선박 항해에 직접적으로 종사한 사람이었으며 마닐라 지역(NCR지역)에서 가장 높은 응답률이 있었다. 위험요소별 위험지역별 위험인식 부분에서 위험수준 3단계 '때때로 위험 증가'와 위험수준 4단계 '자주 위험 증가'라는 높은 위험 지표를 보였다. 이 연구에서 가장 높은 위험 요소는 위험수준 5단계 '매우 자주 위험 증가'에 해당되는 "법과 규정의 위반" 으로 나타났다. 그리고 전체 친숙 해역 중 가장 높은 위험 인식을 보인 마닐라 베이 지역(NCR 지역)에서도 역시 위험수준 5단계로 나타났다. 그러므로 각 지역내에서 실행가능한 법과 규정의 광범위한 검토(해상교통체계와 구조물들의 강화, 이해당사자들의 교육(국가의 혼잡 수역, 특히 마닐라 베이 지역))의 실행이 이 연구에 의해 권고된다. 이 연구의 궁극적인 목적은 안전 관련 정보를 수집 분석하여 국내 해상교통안전의 개선과 향상의 지침으로 활용될 기술과 모델을 개발하는 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.788-793
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• 2017

본 논문에서는 거친 바다표면의 마이크로파 반사를 계산할 수 있는 이론적 모델의 정확도를 검증한다. 우선 Pierson-Moskowitz 해양 스펙트럼을 이용하여 거친 바다표면을 생성하였다. 생성된 바다표면의 유의파고와 유효높이(root-mean square height)값을 추정하여 풍속에 따른 유의파고, 유효높이 관계식을 유도하였고, 다른 측정 데이터들과 비교하였다. 수치해석적 방법을 이용하여 다양한 거칠기 조건(풍속)에서 생성된 바다표면의 반사계수를 계산하였고, 기존에 반사계수를 계산하기 위해 사용하는 이론적 모델인 Ament 모델, PO(Physical Optics) 모델, GO(Geometrical Optics) 모델, B-M(Brown-Miller) 모델과 비교하였다. 비교적 거칠기가 매우 낮은 경우($kh_{rms}$<0.4, k는 파수, $h_{rms}$는 RMS 높이) 외에는 Ament 모델은 정확하지 않았다. 또한 거칠기가 크지 않은 바다($kh_{rms}$<10)에서는 PO, GO, B-M 모델들의 정확도가 보장되지만, 풍속이 높아 거칠기가 높은 바다($kh_{rms}$>10)에서는 입사각이 $70^{\circ}$ 이하에서는 PO 모델과 GO 모델이 수치해석결과와 비교적 잘 일치하였으며, $80^{\circ}$ 이상에서는 B-M 모델이 수치해석 결과와 비교적 잘 일치함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.174-179
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• 2015

동적 위치제어 시스템(Dynamic Positioning System)의 위험성과 신뢰성 평가에 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)를 적용하고 있으나, 해양 프로젝트가 가진 특징으로 인해 다음과 같은 한계를 가진다. 1) SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템을 통해 수집되는 고장 데이터의 일부는 환경의 영향으로 인한 오작동이나 단순한 센서고장으로 인해 생성되는 데이터를 포함하고 있으므로 불완전하고 신뢰할 수 없다. 따라서, FMEA의 세 가지 변수인 심각도(Severity), 발생빈도(Occurrence), 검출빈도(Detection)의 평가는 전문가 지식에 근거한다. 2) 전문가들의 주관적인 판단에 전적으로 의존할 경우 위험 요소들을 정밀하게 평가하기 어렵다. 3) 위험 요소들 사이의 상대적인 중요도는 고려되지 않아 위험우선순위가 명료하게 표현되지 않는다. 4) 서로 다른 고장모드에 대해 동일한 위험 우선순위 값을 가질 경우 상대적인 중요도를 판단하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하고 기존의 FMEA의 효과를 높이기 위해, Fuzzy-FMEA를 제안하고, 선박/해양 프로젝트의 동적 위치제어 시스템의 FMEA 문서에 적용하였다. 본 논문은 DP FMEA, DP FMEA 입증 시험서(DP FMEA Proving Trials)에 나타낸 전문가 지식을 퍼지 모델로 구현하여 FMEA 위험우선순위(RPN; Risk Priority Number)에 위험요소들의 상대적인 중요성을 포함시켰다. 제안한 방법은 해양 프로젝트의 동적 위치제어 시스템의 기계 및 전장 장비에 적용하여 기존의 FMEA와 비교하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권3호
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• pp.263-269
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• 2007

적조는 1994년 이전에는 남해에서 산발적으로 발생했으나, 1995년 이후로는 주기적으로 발생하고 있으며, 발생지역 또한 남해와 동해 전역으로 넓게 퍼지고 있다. 이에 따라 적조의 연구 분야도 다양한 변화를 격고 있으며, 적조를 모니터링하기 위해 원격지 센싱, GIS, 퍼지 모델 시스템 등의 다양한 기술들이 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 무선 센서 네트워크를 이용하여 적조와 해양 생물학적 인자 데이터를 수집하는 적조 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 무선 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현시키기 위한 핵심 기술로 알려져 있으며 다른 지역의 센서들로부터 기상관측과 환경 탐색을 위한 데이터를 수집하는데 사용된다. 본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 적조 데이터 베이스를 효율적으로 설계함으로써 적조 모니터링 소프트웨어와 웹서비스를 제공하는 것에 관한 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권1호
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• pp.9-15
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• 2011

국제해사기구에서는 ECDIS를 강제탑재 장비로 간주하는 SOLAS 수정안을 채택하였고, E-Navigation 전략에서는 해상교통 안전과 환경보호를 위해 ECDIS를 핵심 장비로 고려하는 등 전자해도는 항해 업무에 필수적인 정보 인프라가 되었다. 그러나 전자해도는 ISO/IEC 8211이라는 파일 포맷으로 구성되어 있어 정보의 사용이 용이하지 않으며, ECDIS와 같은 항해장비에서 항해 목적용으로 사용되고 있어 해양GIS 및 응용분야로의 활용이 요구되고 있다. 본 연구에서는 전자해도 활용방안으로 전자해도 정보를 구글 어스, 구글 지도 및 기타 응용 프로그램에 사용되는 XML 기반의 마크업 언어인 KML으로의 변환 기술을 개발하였다. 세부 연구 내용으로 전자해도 데이터모델 및 부호화 방법과 KML의 스키마 구조와 사용데이터를 분석 정리 하여, 이를 기반으로 전자해도의 KML 변환 프로그램을 개발 하였다.

• 항공우주기술
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• 제7권1호
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• pp.1-7
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• 2008

국토해양부 지원을 통해 수행되는 KA-32 훈련용 헬기시뮬레이터 개발 프로그램의 목적은, FAA AC 120-63의 레벨 C 요구규격을 충족하는 헬기 시뮬레이터를 개발하는 것이다. 한국항공우주연구원(KARI)은 개발 총괄 프로그램을 주관하고 있으며, 또한 비행 역학 모델을 개발하고 시뮬레이터 설계 데이터와 비행 시험 데이터에 기초를 충실도를 검증하는 업무를 담당하고 있다. 대상 헬기는 산림항공관리소에서 운용되고 있는 Kamov KA32T이다. 비행시험은 7월 30일에서 8월 31일까지 익산 산림항공관리소에서 수행되었다. 본 논문은 시뮬레이터 검증을 위한 비행시험데이터 획득에 필요한 장비장착 및 비행시험에 대한 내용을 기술하고 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.367-374
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권5호
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• pp.66-74
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• 2016

본 논문에서는 철근 콘크리트 단면에서 동시에 진행되는 중성화와 염화물 침투에 의해 진행되는 내구성 문제에 대해 서로 다른 콘크리트의 특성과 주변 환경의 영향을 매개변수 분석을 통해 수행하였다. 이를 위해 콘크리트의 미세 공극 구조의 변화 및 중성화와 염소이온 투과의 상호 화학반응이 직접 지배방정식 형태로 고려된 최신 모델을 사용하여 이 복합작용의 분석을 수행하였다. 이산화탄소, 염소이온, 열 및 수분의 복합적인 이동이 직접 고려되었다. 문헌상의 실험 데이터를 분석하여 모델의 입력변수를 결정하고 계산의 편의성을 증진시켰다. 이 모델을 상용유한요소 프로그램인 COMSOL의 사용자 모듈형태로 개발 하였다. 이 상호작용에 영향을 미치는 물-바인더비 (w/b), 골재-바인더비 (a/b), 플라이에쉬 함량, CSH 함량, 콘크리트 초기공극률 등을 정량적으로 분석하였다. 결과에 의하면, 중성화와 염소이온 침투의 상호작용은 다양한 재료 물성치에 영향을 받는다.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권4호
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• pp.237-242
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• 2019

해기사의 행동오류는 충돌사고의 주요한 원인 중 하나이고, 교육과 훈련을 통하여 보정이 가능한 것으로 알려져 있다. 이러한 행동오류의 보정을 위해서는 행동오류가 발생되는 구조의 식별이 필요하다. 이를 위하여, 충돌조우상황에 대한 선박조종 시뮬레이션을 통해서 행동관측 데이터를 획득하고, 행동관측에는 Reason이 제안한 9-상태 행동오류 분류 프레임을 이용하였으며, 실험에는 50명의 대학생들이 참가하였다. 행동분석에는 충돌회피의 성공과 실패로 구분한 행동 모델을 이용하였는데, 이 모델은 9-상태의 Left-to-Right 구조를 갖는 은닉 마르코프 모델링 기법을 이용하여 개발하였다. 실험결과, 충돌회피의 성공과 실패에 대한 행동들 사이의 차이가 명확하게 식별되었고, 충돌예방에 필요한 9-상태 행동들 사이의 연계관계가 도출되었다.