선박의 안전한 접·이안을 담당하는 예선은 항만의 안전하고 효율적인 운영을 위한 여러 요소들 중 무엇보다 중요한 사항이라고 할 수 있다. 그러나 항만의 특징에 따라 보유해야 하는 적정 예선 척수 및 규모에 대한 연구가 부족한 상황이고, 이로 인하여 관계자 간 분쟁이 자주 발생하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 울산항을 중심으로 시뮬레이션 기법을 사용하여 예선의 적정 척수 및 예선 마력 비율을 제시하였다. 먼저, 시뮬레이션 구축을 위한 첫 번째 과정으로 항만 입·출항 및 예선 운영 시스템을 설계하였다. 다음으로, 모델링 시 정의한 입력 변수는 울산항의 2019년 선박 입·출항 데이터를 조사하여 도출하였으며, ARENA 소프트웨어에 입력 가능한 형태로 표준화하였다. 그리고 선박의 입·출항 프로세스를 설계하고, 이를 ARENA 모델로 구현하였다. 마지막으로 6가지의 시나리오에 대한 시뮬레이션 수행 결과, 울산항의 예선 척수를 42척으로 조정할 경우 효과적인 예선 운영이 가능한 것으로 도출되었다.
삼각형상 구조물은 바다에서 풍요로운 어장을 만들기 위해 용승류를 발생시키기 위한 인공용승구조물의 기본적인 형태로 이용되고 있다. 인공용승류는 많은 양의 영양염류를 포함하고 있는 저층의 바닷물을 해저로부터 표층으로 끌어 올리는 작용을 한다. 이 연구의 목적은 여러 가지 성층계수에 따른 삼각형상 수중구조물 주위의 유동특성을 규명하는 것이다. 회류수조 내에서 삼각형상 구조물 모델을 대상으로 유동특성을 조사하기 위하여 유동가시화 방법을 이용한 실험적 연구를 수행하였고, 입자영상유속계(PIV)를 이용하여 수중구조물 주위의 유동장을 계측하였다. 실험결과 구조물 후상부 영역에서의 용승효과는 수심이 구조물 높이의 2배이고, 성층계수가 약 3.0일 때 가장 좋은 결과가 나타났다. 이러한 정량적인 데이터는 인공용승구조물의 기능적 효율을 결정하는 데에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
해저관로는 중요한 해안구조물의 하나로 연안 및 해양개발을 위해 폭넓게 사용되고 있다. 해저관로는 해저지반의 상태에 따라 파와 흐름으로 인해 주변에 세굴이 발생한다. 이로 인해 관이 뜨거나 가라앉는 경우가 발생하여 관의 내구성에 악영향을 미친다. 최근에는 해양환경에서 구조물과 여러 요인들의 복잡한 상호작용에 의한 세굴에 대해 많은 연구들이 이루어졌지만, 아직까지 세굴을 정확히 예측하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 신경망 기법으로 관로의 세굴심 자료를 분석하여 세굴심을 예측하였다. 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 신경망 모델의 학습과 검증에 총 58개의 모형실험 자료들이 사용되었다. 또한 동일한 데이터에 대해 회귀분석 기법을 통한 예측과 비교 분석하여 세굴심 예측을 위한 신경망 기법의 적용성을 검토하였다.
최근 몇 년간 에너지 위기에 대한 우려가 급격히 증가하고 있으며, 방대한 에너지소비에 따른 환경오염도 큰 문제로 대두되고 있다. 사회적으로 에너지 위기가 고조되고 있는 가운데 새로운 에너지나 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 해결책으로 양어장 등에서 사용되는 폭기장치를 구동하기 위한 에너지를 자연으로부터 얻을 수 있는 가능성을 타진해 본 연구이다. 연구의 목적은 풍력에너지를 이용한 폭기장치의 개발에 있으며, 다양한 풍속 및 수풍면적에 대한 풍력폭기장치의 가능성을 살펴보고 있다. 또한, 최대의 효율을 얻을 수 있는 풍력펌프의 각도에 대한 토출구의 높이를 유도하여 유사한 장치의 설계에 있어 도움을 줄 수 있는 데이터를 제공하고 있다.
최근 무기체계는 성능이 다양하고 복잡해지고 있으며 에 따라 개발 위험 요소가 증대하고 있다. 이에 따라 무기체계 회득 비용의 감소 및 획득 기간의 감소 요구가 증대되고 있다. 이와 같은 획득 환경 아래에서 무기체계를 보다 효율적으로 개발하기 위하여 무기체계 소요제기에서부터 국방 M&S 기법을 적용할 필요성이 대두되면서 M&S 체계를 개발하여 적용하고 있다. 분산 환경하에서 모델링 및 시뮬레이션에 대한 중요성이 강조되면서 시뮬레이션 모델들의 상호운용성, 재사용성 및 확장성을 향상시키고 데이터 교환 및 시간 진행을 조절하는 등의 장점을 지닌 HLA, SEDRIS 등의 M&S 표준이 개발되었고 상호운용성을 개선시킬 수 있도록 체계공학적인 절차인 FEDEP(Federation Development & Execution Process)을 개발하고 이 절차의 사용을 권장하고 있다. 본 논문에서는 5단계의 표현을 기준으로 사용하여 해양무기체계 시뮬레이션 기반 설계 기술 구축 연구의 해양무기체계 Test Bed를 개발하기 위한 Prototype으로 수중 교전 시뮬레이터(Underwater Engagement Simulation:UNES)를 구성함에 있어 통합 아키텍처로 HLA를 채택하고 있다. 따라서, 미래의 확장성을 위하여 FEDEP에 따라 시뮬레이터를 개발하였으며 UNES 개발에 FEDEP를 적용하는 과정을 기술하고 그 과정 동안에 확인하여야 할 사항에 대하여 정리하였다.
최근 해양 GIS 분야에서 차세대 전자해도를 포함하여 다양한 항행정보를 ICT 기술을 활용하여 수집 통합 교환 표현 분석할 수 있는 항행정보 융합 플랫폼에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이러한 항행정보 융합 플랫폼과 관련하여 S-100의 차세대 국제수로데이터모델 표준이 발표되고, 이를 활용한 다양한 연구결과들도 발표되고 있다. 그러나, 기존 결과들은 항행정보의 융합 서비스와 관련하여 주어진 문제에 대한 단편적인 해결책만을 제시할 뿐, 다양한 공간정보, 전자해도, 실시간 항행정보를 표준화된 방식으로 융합하여 서비스 할 수 있는 플랫폼의 구성 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 연구에서는 S-100 표준과 WMS, WMTS, WPS, SOS 등의 공간정보 웹 표준을 수용한 차세대 항행정보 서비스 플랫폼의 설계 및 구현 방법을 제시하고 있다. 제안된 플랫폼은 S-57과 S-101의 전자해도 표준 지원, 이질적인 육상 공간정보와 전자해도의 융합 서비스 지원, 날씨, AIS, CCTV 등과 같은 다양한 실시간 센서정보의 융합 서비스 지원, 그리고 WebApp 서비스를 이용한 ECDIS, ECS, VTS 등의 다양한 항행정보 시스템 개발 지원이 가능하다. 또한, 본 연구에서는 제안된 플랫폼을 이용하여 공간정보, S-101 데이터, 실시간 날씨정보의 융합 서비스를 실제 구현함으로써 그 효용성을 검증하고 있다.
해기사의 과도한 직무스트레스는 신체적, 정신적으로 부정적인 영향을 미치며, 이로 인한 이직은 원활한 해기인력 수급에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 해기사의 체계적인 직무스트레스 측정 및 관리를 위한 도구로써 모바일 웹 애플리케이션을 개발하고 품질평가를 통하여 검증하였다. 애플리케이션의 개발은 전통적인 소프트웨어 개발 방식인 Waterfall 모델에 따라 수행되었다. 요구분석 단계에서는 현직 해기사 및 해상직원 인사담당자 각 5명을 대상으로 Brain Storming을 실시하고 그 결과를 설계에 반영하였다. 설계 및 개발 단계에서는 요구사항 분석 결과를 바탕으로 애플리케이션을 설계하고, JSP와 Spring Framework를 활용하여 기능을 구현하였다. 애플리케이션의 작동 Test를 수행한 결과 사용자 인터페이스에서 입력한 직무스트레스, 정신건강, 진로적응성 등 입력 데이터에 따른 정상적인 출력 결과가 도시되었으며, 관리자 인터페이스에도 응답자의 입력 결과가 정상적으로 도시되고, 데이터베이스로 구성됨을 확인하였다. 요구사항 분석 참여 집단을 대상으로 ISO/IEC 9126-2 메트릭 기반의 5점 척도 품질평가를 시행한 결과 사용자 인터페이스 4.70점, 관리자 인터페이스 4.72점으로 유의한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 개발한 애플리케이션은 사용자 요구를 반영한 지속적인 개정 및 보완이 필요하며, 향후 수집된 Data의 분석 및 활용을 위한 시스템 구축에 관한 연구가 필요하다.
수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권8호
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pp.1092-1097
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2011
해상에서 데이터통신은 전통적으로 위성과 RF로 이루어진다. 그러나 전송률과 비용의 제약으로 새로운 통신체계를 필요로 한다. 최근 육상의 광대역 캐리어를 해상에서 활용하고자하는 노력이 경주되고 있다. 이 논문에서는 자율망 기반의 해상통신망 모델에서 다양한 육상의 캐리어를 해상에 적용한 경로배정방식을 새롭게 제안한다. 그것은 응용과 캐리어의 전송특성의 정규화된 값에 의한 최적 캐리어를 찾은 후 그 캐리어에 의한 최적경로를 선택하는(NTCR) 방식으로 기존의 최다승방식(MWR)과 성능을 비교하였다.
우리나라 항만 입출항 통항 선박의 대형화, 고속화에 따른 해양안전사고가 증가하고 있어 항만 연안 해역에서의 해상교통안전 확보가 절실히 요구되고 있는 실정으로, 최근 국제항로표지협회(IALA)에서 항로표지 설계와 배치계획에 대한 의사결정을 지원할 수 있는 항로표지 전문 기능 시뮬레이터의 개발과 주요 항로의 항로표지 설계 및 계획 등을 검증할 수 있는 시스템 필요성을 제기하였다. 우리나라 주요 항로의 항로표지 설계와 적정 배치 여부 등을 검증하고 보완할 수 있는 시뮬레이션 시스템에 대한 개발이 진행되고 있다. 항로표지 3D 모델에 대한 항로표지 종류별, 속성별 세부사항을 검토하여 다양한 조합이 가능하도록 DB를 구성하였다. 항로표지 3D 모델링 작업데이터에 대하여 각 항로표지 시설물별 조합 경우의 수를 고려하여 다양한 조합이 가능하도록 DB 분류작업을 수행하였으며 항로표지별 폴리건수에 따른 샘플형상을 비교하여 시인성이 양호한 최소한의 폴리건 수(안) 제시하는 등 항로표지 시뮬레이션을 위한 항로표지 3D 구현 방식을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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