• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.469-476
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• 2022

본 연구는 조위 관측자료를 이용하여 부산항에서의 장기 조위 자료를 생성하는 Long Short-Term Memory (LSTM)으로 구현된 순환신경망 모델을 개발하였다. 국립해양조사원의 부산 신항과 통영에서 관측된 조위 자료를 모델 입력 자료로 사용하여 부산항의 조위를 예측하였다. 모델에 대하여 2019년 1월 한 달의 학습을 수행하였으며, 이후 2019년 2월에서 2020년 1월까지 1년에 대하여 정확도를 계산하였다. 구축된 모델은 부산 신항과 통영의 조위 시계열을 함께 입력한 경우에 상관계수 0.997 및 평균 제곱근 오차 2.69 m로 가장 성능이 높았다. 본 연구 결과를 바탕으로 딥러닝 순환신경망 모델을 이용하여 임의 항만의 장기 조위 자료 예측이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.1-8
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• 2019

본 연구는 기후변화에 의한 해수면 상승 영향 예측의 첫 단계로서, SLOSH(Sea, Lake, Overland Surges from Hurricanes)를 우리나라 연안에 적용하여 태풍 해일고 예측의 한계를 제시하고, 이에 따라 발생 가능한 연안 침수를 예측하기 위하여 수행되었다. SLOSH의 국내 적용을 위하여 개발된 한반도 통합 격자망의 적용성 검증을 바탕으로 태풍 매미(0314)와 볼라벤(1215)에 의한 태풍 해일고를 도출하였으며, 최대값의 비교를 통하여 모형의 한계 범위를 제시하였다. 또한, 태풍 매미(0314)에 의한 마산만의 침수를 재현함으로써 SLOSH의 적용 및 활용을 통한 연안 침수 예측 접근 방법의 검증을 수행하였다. 이를 통하여 기후변화로 인한 불확실성을 통계적인 방법으로 해석할 수 있는 발판을 마련한 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.394-405
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• 2022

본 논문은 CFD 해석법을 이용한 단일선체 및 이중선체 선박의 손상에 따른 기름 유출량 추정 결과를 소개한다. 수치해석 기법으로 다상유동 해석법을 사용하고 기름 유출 유동에 대한 다양한 수치해석적 조건의 변화에 대한 영향을 조사하였다. 좌초 또는 충돌에 의한 다양한 손상 조건에서의 기름 유출량의 변화를 해석하였으며 실험 결과를 통해 검증하였다. 본 논문의 수치해석 결과는 단일선체와 이중선체의 기하학적 특성을 따라 실험 결과와 잘 일치하였다. 특별히 물과 기름의 복잡한 상호작용이 나타나는 이중선체의 기름 유출 상황도 실험과 동일하게 타당하게 예측하였다. 본 연구를 통해 사고 선박의 기름 유출량 추정에 필요한 CFD기법을 정립할 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.37-49
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• 2024

지금까지 쇄파는 발생기구의 본질적인 복잡성으로 인해 실내수리모형실험을 통해 쇄파파고 및 쇄파수심 등의 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 자갈해빈에 대한 쇄파의 특성 및 쇄파지표예측을 위한 연구는 거의 수행되어 있지 않았다. 본 연구에서는 자갈해빈을 대상으로 쇄파파고 및 쇄파수심의 예측을 위하여 회귀 또는 분류 문제와 관련된 다양한 연구 분야에서 높은 예측 성능을 보이는 대표적인 선형기반 기계학습기법에 기반한 쇄파지표를 예측하고자 하였다. 먼저, 자갈해빈에 대하여 기존에 제안된 쇄파지표의 경험식의 적용성을 검토하고 기존의 경험식의 자갈해빈의 쇄파지표 예측성능의 한계성을 극복하기 위하여 다양한 선형기반 기계학습 알고리즘을 적용하여 쇄파지표 예측모델을 구축하였다. 구축된 기계학습모델 중 자갈해빈에서 발생하는 쇄파파고 및 쇄파수심에 대한 높은 예측성능을 보인 모델을 기반으로 손쉬운 계산이 가능한 쇄파지표에 대한 새로운 산정식을 제안하였고 수리모형실험결과 및 기존의 경험식과 비교하고 새롭게 제안한 쇄파지표의 예측성능을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 쇄파지표에 대한 경험식은 단순한 다항식임에도 불구하고 자갈해빈에 대한 양호한 예측성능을 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제22권2호
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• pp.63-71
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• 2014

최근 해양레포츠 산업이 블루오션으로 떠오르고 있는데, 해양레포츠는 조류, 수온, 염도 등과 같은 다양한 환경조건에 영향을 받기 때문에 관측자료 뿐만 아니라 모델 예측자료도 매우 필요한 정보이다. 본 연구에서는 연안해양모델인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)에서 산출된 예측자료를 웹 및 스마트폰을 통해 제공하는 시각화시스템을 구현하였다. 이를 위하여 FVCOM 자료에 내삽과 샘플링 등의 전처리를 하여, 조위, 수온, 염도의 래스터 이미지와 조류(유속, 유향)의 벡터 데이터베이스를 구축하였고, 스프링 프레임워크(Spring Framework)를 활용하여 REST(Representational State Transfer) 기반의 API(Application Programming Interface)를 제공하는 웹서비스를 구축하였다. 또한 데이터베이스 자료를 데스크톱 및 이기종의 스마트폰에 탑재시킴으로써 크로스플랫폼(cross-platform) 시각화 환경을 실현하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제16권3호
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• pp.307-312
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• 2010

황해의 해양환경, 어업자원 및 증양식에 대한 연구 및 개발을 담당하고 있는 국립수산과학원 서해수산연구소에서 해양생태계 보전의 일환으로 황해의 해양환경에 대한 다양한 모니터링을 실시하고 있다. 현재 서해수산연구소가 황해에서 수행 중인 모니터링은 연안정지관측, 서해해양조사, 서해어장환경모니터링, 국가해양환경측정망, 유해적조모니터링, 한중황해환경모니터링조사 및 해파리모니터링 등이 있다. 이러한 모니터링 결과들은 중요 어족의 어장형성 해역에 대한 기초자료를 제공하여 연근해 어업생산성을 제고하고, 기후변동에 따른 향후 수산자원 변동 예측을 위한 기초자료로 활용되고, 한반도 주변해역의 체계적인 해양과학자료를 제공하여 수산업, 해양환경보전, 해양레저 등 한반도 주변해역의 부가가치 창출에 기여하고 있으며, 연안어장의 지속적 생산을 유지하기 위한 어장환경 관리 및 보전정책 수립을 위한 국가 기본 자료로 활용하고 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제20권4호
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• pp.345-357
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• 2014

본 연구는 조류발전 사업이 보다 환경친화적 에너지개발사업이 되도록 유도하기 위한 국내 해역에 적합한 환경평가 가이드라인을 제시하는데 목적을 두었다. 본 연구는 국내외 관련 문헌들을 수집하여 조사 분석하였고, 해양에너지 개발 및 해양환경 전문가들과의 면담과 전문가 세미나를 진행하여 합리적인 입지선정 타당성 검토방안과 환경평가단계의 가이드라인을 도출하였다. 입지선정 타당성 검토방안은 입지선정 시 고려해야할 항목을 제시하였고, 이를 바탕으로 조류발전 사업의 특성과 환경영향을 최소화 할 수 있는 적정입지선정 방안을 제시하였다. 환경평가 단계에서의 가이드라인은 조류발전 사업에 대한 환경영향을 파악하고 이에 대한 환경영향평가를 효과적으로 수행하기 위해 현황조사, 영향예측, 저감방안, 사후환경영향 조사계획의 네 단계로 구분하여 제시하였다.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 1995년도 정기학술강연회 발표논문 초록집
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• pp.146-151
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• 1995

원자력, 화력발전소 및 임해공업시설로부터 방출되는 냉각용 온수는 하천 또는 연안일대의 수계환경에 전반적인 수중온도의 상승과 가동 중단시 갑작스러운 수온 저하 등의 열균형 파괴를 가져온다. 따라서 여러가지 형태의 주위수에 영향을 받는 온배수의 이동 및 확산에 대한 정성, 정량적 예측을 위한 수치모델의 개발은 환경관리 및 생태계 보전 측면에서 매우 중요하다. (중략)

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 2003년도 한국해안해양공학발표논문집
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• pp.335-338
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• 2003

최근 대규모적인 해면간척사업과 산업이 발달함에 따라, 항만건설, 인공도 및 방파제 축조 등과 같은 해안공사가 날로 급증하고 있다. 이와 더불어, 연안해역에 대한 관심이 여러 측면에서 지속적으로 증대되고 있다. 이러한 크고 작은 해상공사를 진행함에 따라 그 주위에서는 어떠한 형태로든 환경 변화가 일어 날수 밖에 없으며, 이와 같은 환경변화에 어떻게 대처할 것인가라는 대책이 마련되어야 할 것으로 판단된다. (중략)

• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.505-511
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• 2023

본 논문에서는 소형어선의 운동 응답을 예측하기 위해 딥러닝 모델을 구축하였다. 크기가 다른 두 소형어선을 대상으로 유체동역학 성능을 평가하여 데이터세트를 확보하였다. 딥러닝 모델은 순환 신경망 기법의 하나인 장단기 메모리 기법(LSTM, Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 딥러닝 모델의 입력 데이터는 6 자유도 운동 및 파고의 시계열 데이터를 사용하였으며, 출력 라벨로는 6 자유도 운동의 시계열 데이터로 선정하였다. 최적 LSTM 모델 구축을 위해 hyperparameter 및 입력창 길이의 영향을 평가하였다. 구축된 LSTM 모델을 통해 입사파 방향에 따른 시계열 운동 응답을 예측하였다. 예측된 시계열 운동 응답은 해석 결과와 전반적으로 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 시계열의 길이가 길어짐에 따라서 예측값과 해석 결과의 차이가 발생하는데, 이는 장기 데이터에 따른 훈련 영향도가 감소 됨에 따라 나타난 것으로 확인할 수 있다. 전체 예측 데이터의 오차는 약 85% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 보였으며, 소형어선의 시계열 운동 응답을 잘 예측함을 확인하였다. 구축된 LSTM 모델은 소형어선의 모니터링 및 경보 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.