The spatial size and variation of Arctic sea ice play an important role in Earth's climate system. These are affected by conditions in the polar atmosphere and Arctic sea temperatures. The Arctic sea ice concentration is calculated from brightness temperature data derived from the Defense Meteorological Satellite program (DMSP) F13 Special Sensor Microwave/Imagers (SSMI) and the DMSP F17 Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS) sensors. Many previous studies point to significant reductions in sea ice and their causes. We investigated the variability of Arctic sea ice using the daily sea ice concentration data from passive microwave observations to identify the sea ice melting regions near the Arctic polar ice cap. We discovered the abnormal melting of the Arctic sea ice near the North Pole during the summer and the winter. This phenomenon is hard to explain only surface air temperature or solar heating as suggested by recent studies. We propose a hypothesis explaining this phenomenon. The heat from the deep sea in Arctic Ocean ridges and/or the hydrothermal vents might be contributing to the melting of Arctic sea ice. This hypothesis could be verified by the observation of warm water column structure below the melting or thinning arctic sea ice through the project such as Coriolis dataset for reanalysis (CORA).
The ships transiting the Northern Sea Route (NSR) have been gradually increased so that the number of ship-ice collision accidents would be increased. The collision between ship and ice floe can lead to serious damage of hulls and decline of ship's maneuverability. In this study, collision tests that a model ship is forced to collide with disk-shaped synthetic ice floes are conducted in a towing tank. The synthetic ice floes made of polypropylene which has similar density with real ice are used. The ice load is measured by a load cell installed on the carriage rod. The ice floe's motion is measured by a motion sensor installed on the synthetic ice floe. The influences of contact conditions such as hull form and ship speed on the ship-ice collision response are investigated and discussed by measured peak force and ice floe's motion.
This study focuses on the comparison of measured data from 6-DOF motion sensor and strain gauge installed in the IBRV ARAON during 2015 summer voyage in the Arctic. Procedures to calculate the global ice load from MotionPak II inertial measurement system and the local load from stain gauge system are discussed. The ship's speed and peak load are determined in the concept of an ice collision "event". It is found that the peak values in the global ice calculated form whole ship motion analysis fall in the range of 1.5~3 times of the local ice load based in strain gauge measurement.
This paper focuses on the improvement of the influence coefficient matrix method for estimation of local ice load on the icebreaking research vessel ARAON. The influence coefficient matrix relates ice pressure on the hull plate to the measured/calculated hull strain/stress. Conventionally von Mises equivalent stresses representing hull stresses and ice pressure acting on the hull plate are utilized to assemble the influence coefficient matrix. Because of the three dimensional features of the ship-ice collision process, an enhanced method to assemble the influence coefficient matrix is derived considering ice loads in the X, Y, and Z direction simultaneously. Furthermore the location of ice loads acting on hull-plate may fall outside the measuring sensor area, and the enhanced influence coefficient matrix is modified to reduce the difference between the actual and the estimated ice loads by expanding the domain outward from the sensor area. The developed method for enhanced influence coefficient matrix is applied to IBRV ARAON during the 2019 Antarctic ice field test and the local ice loads in three directions are efficiently calculated compared to those by a conventional method.
This paper presents a simple sensor network consists of a group of sensors, RF components, and microprocessors, to perform a distributed sensing and information transmission using wireless links. In the proposed sensor network, though each sensor node has a limited capability and a simple signal-processing engine, a group of sensor nodes can perform a various tasks through coordinated information sharing and wireless communication in a large working area. Using the capability of self-localization and tracking, we show the sensor network can be applied to localization and navigation of mobile robot in which the robot has to be coordinated effectively to perform given task in real time.
본 논문은 LiDAR (light detection and ranging) 센서를 활용하여 블랙아이스를 검출하는 새로운 방법을 제안합니다. 센서는 작고 비용이 저렴하면서도 높은 정확성을 가진 거리 측정 센서로 온도와 경사각을 다르게 하여 아스팔트와 블랙아이스의 각도를 구별하는 데 사용됩니다. 이 센서의 거리 측정 오차율은 대략 ±1 cm로 블랙아이스와 아스팔트을 구별하는 데에는 일부 오차가 발생할 수 있습니다. 본 논문에서는 정확성을 높이기 위한 추가적인 연구와 개선이 필요함을 지적하며 이를 통해 더욱 정확한 블랙아이스 검출 방법을 제안합니다.
Knowledge about ice load distribution along the ship hull due to ship-ice interaction can provide important background information for the development of design codes for ice-going vessels. The objective of this study is to understand ship and ice interaction phenomena and determine the magnitude of ice load acting along a ship hull. The model tests were performed in the ice model basin in Korea Research Institute of Ships and Ocean engineering (KRISO) with the model of icebreaking ship Araon. Self-propulsion tests in level ice were performed with three difference model ship speeds. In the model tests, three tactile sensors were installed to measure the spatial distribution of ice load acting at different locations on a model ship, such as the bow and shoulder areas. Variation in the distribution of ice load acting on a model hull with ship speed is discussed.
북극의 환경은 해빙의 변동에 민감하게 반응하며, 해빙(sea-ice)의 증감은 지구 온난화의 지표이기도 하다. 따라서, 지구의 기후변동의 과정을 이해하고 예측하기 위해서는, 북극 해빙의 변동에 대한 지속적인 모니터링이 이루어져야 한다. 이를 위한 방법으로, 1970년대부터 인공위성의 원격탐사방법인 수동마이크로파 센서를 사용해 왔으며, 해빙의 면적과 유형을 판단하는데 효과적이다. 본 논문에서는, 북극 해빙분포의 계절 및 연 변동의 특성을 이해하기 위하여, 북위 60이상의 영역에 대한 2002년 7월부터 2009년 5월까지의 수동마이크로파 센서 AMSR-E 12.5km 해빙농도(SIC)데이터(기존 수동마이크로파 센서보다 5배의 해상도)를 사용하였다. 여름 최저 해빙역 시점의 데이터에 의하면, 북극 해빙면적은 점차 줄어드는 추세를 나타내고 있으며, 그 감소율은 연간 3.1%로 이것은 약 0.2백만$km^2$의 해빙이 줄어들고 있다는 것을 의미한다. 또한 이 경향은 여름철 해수면수온과 기온의 증가와 관련 있는 다년빙(Multi-Hear ice)의 감소와 함께 진행되고 있다는 것이다. 1년빙(First-year ice)의 면적은 최저의 해빙면적을 기록하였던 2007까지 감소하나, 갑작스런 다년빙(Multi-year ice)의 감소는 2008-2009년 기간의 1년빙의 증가로 이어졌다. 계절에 따른 연 변동에 있어서는, 1월-3월기간에 걸처 바렌츠해(Barents Sea)와 래브라도해(Labrador Sea)에서 공간변동이 크고, 8월-10월 기간에는 동시베리아해(East Siberian Sea)에서 북극점에 이르는 범위에서 큰 것으로 나타났다. 7년 동안 녹지 않은 다년빙의 공간분포도에 의하면, 다년빙이 러시아해역의 동시베리아해, 랍데브해(Laptev Sea)와 카라해(Kara Sea)에서 급격하게 감소하고 있어서 가까운 장래에 북동항로(Northeast Passage)의 이용가능성이 커지고 있다.
결빙상태에서 비행 시 결빙수준은 항공기에 장착된 결빙 감지장비에 의해 정확히 측정되어야 한다. 결빙감지기는 항공기 형상으로부터 야기되는 후류, 로터 하강풍 및 출입문이나 다른 장비에 의한 간섭 등으로 부터 영향을 받지 않는 곳에 설치해야한다. 이러한 간섭을 받지 않는 최적화된 위치를 선정하기 위한 분석과 해석을 실시하였다. 본 연구에서는 3차원 컴퓨터 분석을 통해 비행형태별 결빙감지기 주변의 유체의 속도, 수분의 양과 분포 및 크기를 분석하여 최적의 위치를 제안하였다.
2014년에 완공된 남극 장보고 과학기지 주변 테라노바 만은 연중 해빙이 넓게 분포하고 있어 쇄빙선의 항해에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구에서는 수동 마이크로파 센서인 Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) 및 Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS)의 최근 10년간 해빙 면적비 자료와 우리나라의 쇄빙 연구선인 아라온호의 2010-2012년 항해 경로를 이용하여 장보고 과학기지 방문을 위한 쇄빙선의 최적 항로와 항해 가능 기간을 분석하였다. 아라온호는 최대 78%의 해빙 면적비를 보이는 지역까지 항해가 가능하였다. 아라온호의 항해속도는 해빙 면적비가 높을수록 감소하였으나, 70%의 해빙 면적비까지는 전체 항로에 대한 평균속도(~11 kn)에 근접한 속도를 나타냈다. 이에 따라 아라온호는 70% 이하의 해빙 면적비까지 일반적 운항이 가능하다고 판단하였다. 2010-2012년에 아라온호가 항해한 경로에 대해, 최근 10년 동안의 해빙 면적비 자료로부터 70% 이하의 해빙 면적비를 나타내는 연중 항해가능 기간을 도출하였다. 2010년과 2011년의 항로에 대한 10년 동안의 연중 최대 항해 가능 기간은 각각 연 61일과 62일이었으나, 70% 이하의 해빙 면적비가 관찰되지 않아 일반적인 항해가 어려운 연도가 일부 관찰 되었다. 반면 2012년의 아라온호 항해 경로는 매년 70% 이하의 해빙 면적비를 나타내는 항해 가능 기간이 존재하였으며, 이는 최소 연 15일에서 최대 연 89일로 분석되었다. 이를 통해 2012년에 운항한 아라온호의 항로가 장보고 과학기지 방문을 위한 쇄빙선의 최적 항로임을 제시할 수 있었다. 하지만 수 십 km의 해상도를 가지는 해빙 면적비 자료로는 장보고기지 연안에 근접한 해빙 상태를 알 수 없기 때문에, 고해상도의 광학 및 SAR 자료를 이용한 연구가 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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