해양 수색구조 시나리오 수립 시 익수자 생존시간은 의사 결정을 하는 데 있어 중요한 고려 사항이다. 이 연구에서는 국내 보도자료와 설문조사 및 해외 생존모델을 참고하여 수색자원을 신속하고 집중적으로 투입해야하는 집중 수색기간과 생존 가능성을 고려하여 수색을 유지해야하는 추천 수색시간을 정할 때 참고할만한 익수자 생존시간 지표를 개발하였다.
본 연구에서는 항내 파고를 신속하고 비교적 정확하게 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 구축하였다.다양한 머신러닝 기법들을 외해파랑의 항내로 전파 변형 특성을 감안하여 모델에 적용하였으며 스웰로 인해 하역중단 문제가 심각했던 포항신항을 모델적용 대상지로 선정하였다. 모델의 입력 자료는 외해의 파고, 주기, 파향 그리고 출력 및 예측 자료로는 항내 파고자료로 하여 모델을 학습시켰다. 이때 자료의 전처리 과정으로 항내·외 파랑 시계열자료의 상관성을 감안하여 파향 자료를 분리하는 방법을 적용하고 딥러닝 기법을 이용하여 모델을 학습하였다. 결과적으로 모델을 통해 예측한 값이 항내관측치의 파고 시계열자료를 잘 재현하였으며 모델의 안정성을 크게 향상시켰다.
다양한 산업에서 강조되고 있는 정비의 중요성은 각 분야에 다양한 정비전략을 적용하도록 만들었다. 해양산업 역시 그에 따른 정비전략의 변화가 있었으나 타 산업 대비 그 속도가 느려 실제 적용이 되지 않은 채 과거 시행되고 있던 방식을 유지하는 경우가 많다. 특히 선박은 기존에 행해왔던 방식의 정비전략을 사용하고 있는 편이며 해상의 조건에서 선박은 새로운 정비전략의 개발을 필요로 하고있다. 이에 선박예지정비모델은 기기의 정비가 필요한 시점을 예지하여 조치 할 수 있는 정비전략으로서 선박이 항해 중에 처할 수 있는 정비 관련 위험요소들을 줄여 주는 모델이다. 본 연구는 선박예지정비모델의 개발을 위한 연구 중의 하나로서, LNG선박 입거사양서의 텍스트 데이터 분석을 통한 결과를 원문의 내용을 바탕으로 해석해보았다. 공통된 정비항목 조합을 도출하여 선박 내 다른 기기들 사이에 작용하고 있는 상호연관성을 발견하고 이를 앞으로 개발될 선박예지정비모델에 적용하고자 한다.
선원의 행동은 해양사고에 있어서 주요한 원인이다. 본 연구에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)에 기반하여 선원의 행동을 모델링하였다. 그런 후, 모델에서 추정한 행동의 경로분석을 통하여 어떠한 상황과 절차 그리고 오류에 의해서 해양사고가 발생되는지를 해석하였다. 모델 구현을 위하여, 선원의 행동을 해양안전심판원에서 간행된 재결 요약서에서 관측하였고, 관측한 결과는 SRKBB(Skill-, Rule-, and Knowledge-Based Behavior)를 기반으로 한 행동분류 프레임워크를 이용하여 HMM 학습에 적합한 행동 데이터로 변환하였다. 선박유형별 선원의 행동을 모델링한 결과, 선박 유형별로 차별성이 있음을 확인하였고, 선원이 우선적으로 행한 행동경로의 식별이 가능하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제안한 모델링 기법은 선원의 행동경로 예측에 적용 가능할 뿐만 아니라 해양사고 예방에 필요한 선원 행동 보정을 위한 우선순위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
항만건설 및 운영에서 해양교통시설의 설치와 운영은 해상충돌방지 및 안전에서 매우 중요한 인자이다. 그리고, 해상교통시설의 설치 및 운영은 IMO SOLAS 5장 제13조에 의하여 당국의 의무사항으로 규정되어 있다. 해양교통시설은 과거의 시각적(광학, 형상) 시설에서 AIS, DGPS 및 기타 전파표지 등을 활용한 e-Navigation의 개념으로 발전하고 있다. 그러나 해양교통의 자동화 흐름에도 선박의 안전한 항해를 위한 광파표지 및 형상표지의 역할은 여전히 절대적이다. 본 연구에서는 시각표지의 운영관리 효율을 향상시키기 위한 해양교통시설 서비스수준의 결정방법으로 해상교통관련 전체 시설을 하나의 관리시스템으로 조합하고 더욱 효율적인 시스템 관리방안으로서 해양교통시설 운영률을 제안하였다. 그리고, 선행연구에서 제안된 해양교통시설시스템에 관해 위험관리모델의 적용으로 검증을 수행하고 체계화시키기 위한 방안을 도출하고자 하였다.
자율운항선박의 도입이 가시화됨에 따라 자율운항선박의 운항을 관리·감독하는 원격운항자의 운항능력에 대한 관심도 증가하고 있다. IMO에서는 원격운항자의 상시 모니터링과 비상시 원격지원을 기반으로 하는 자율운항 선박모델을 제시하고 있다. 특히 선박의 자동화 시스템으로 대응할 수 없는 복잡한 상황에 직면할 경우 해당상황을 해결하기 위해 원격운항자의 판단력과 지식이 요구되는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 원격운항자는 선체와 주변 상황을 원격으로 인식하는 상황인식능력이 필요하며, 원격운항자의 상황인식능력은 기존 항해사의 상황인식능력과는 상이한 부분이 존재할 수 있다. 본 연구에서는 자율운항선박의 도입으로 인해 발생하는 운항환경의 변화에 따라 원격운항자에게 요구되는 상황인식 요구사항을 분석하고 이를 기존 선원의 상황인식 모델과 비교하여 자율운항선박의 안전한 도입을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
본 연구에서는 퇴적물 이동에 의한 해빈단면 및 해안선의 변화 형태를 파랑모델이나 순환모델의 도움없이 예측하는 간단한 수치 모델을 제시하는 데 그 목적이 있다. 해안선의 변형에 대한 연구는 그동안 많은 진척되었으며 최근 해빈단면의 변형 모델은 물론 3차원적인 복잡한 해저면에도 적응할 수 있는 복합적인 토사이동 모델이 활발히 개발되고 있다(Watanabe 등, 1980; Wang and Miao, 1992; 과학기술처, 1992). (중략)
이 논문에서는 RNN (Recurrent Neural Networks)-LSTM (Long Short-Term Memory) 을 적용하여 Lorenz 시스템을 예측하는 자료 기반 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델이 미분방정식을 차분화하여 해를 구하는 역학 모델을 대체할 수 있는지 가능성을 진단하였다. 구축된 자료기반 모델이 초기 조건의 작은 교란이 근본적으로 다른 결과를 만들어내는 Lorenz 시스템의 카오스적인 특성을 반영한다는 것과, 시스템의 안정적인 두 개의 닻을 중심으로 운동하면서 전이 과정을 반복하는 특성, "결정론적 불규칙 흐름"의 특성, 분기 현상을 모사한다는 것을 확인하였다. 또한, 적분 시간 간격을 조절함으로써 전산자원을 절감할 수 있는 자료기반 모델의 장점을 보였다. 향후 자료기반 모델의 정교화와 자료기반 모델을 위한 자료동화 기법의 연구를 통해 자료기반 인공지능 모델의 활용성을 확대할 수 있을 것으로 기대한다.
이동하는 수상 운동체는 반경 $8{\sim}200{\mu}m$ 크기의 미세기포군을 포함하는 기포항적을 발생시킨다. 경우에 따라 10여분 이상 지속되는 수중 미세기포는 음향산란을 일으키는 요인이 되며, 기포가 존재하는 동안 능동소나에 의한 지속적인 탐지가 가능하다. 본 논문에서는 기포항적에 존재하는 미세기포의 사공간적인 분포변화에 따라 산란되는 음파를 모의하는 잔향음 모델을 제시하였다. 기포항적 산란신호의 모델은 음향학적 모델과 운동학적 모델로 이루어져 있으며 음향학적 모델에서는 미세기포의 공간분포를 체적산란강도로 변환하여 공간에 대한 적분을 수행하고, 운동학적 모델은 해양공간의 고정좌표계와 능동소나에 고정된 국부좌표계 사이의 좌표변환을 위한 오일러변환을 기반으로 구현되었다. 구현된 모델의 점증을 위해 2007년 9월 한국해양대학교 앞 해상에서 실제 선박을 운항하여 기포항적을 발생시킨 후 일정간격으로 신호를 획득하여 분석하였고, 이를 모델에 적용하여 타당성을 검증하였다.
생태모델은 생태계 구성 요소간의 관계를 수치적으로 표현하여 생태계 내에 존재하는 다양한 요인들의 시간에 따른 내재적 변동과 외부 조건의 변화에 따른 반응을 예측하는데 유용한 도구다. 해양 생태모델은 학제간 공동 연구결과를 토대로, 보다 체계적이고 종합적인 접근 방법을 통해, 최근 수 십 년 동안 많은 발전을 이룩하였다. 이 글은 해양 생태모델의 이론적 배경을 살피고, 모델 수립 시 고려해야 할 사항 및 최근 동향에 대하여 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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