최근 조선해양의 주요 이슈 중 하나는 선박의 대기 및 해양 오염 배출량 감소 문제이다. 이에 대하여 국제해사기구(IMO)에서는 선박으로 부터의 오염방지를 위한 국제협약(MARPOL)을 체결하고, 부속서 6을 통해 선박의 배기가스에 포함된 대기와 해양의 오염을 제한하고 규제하고 있다. 이를 위해 조선사의 신규 선박 건조에 대해서는 에너지 효율 설계 지수(EEDI)를 적용하고, 운항중인 선박에 대해서는 에너지 효율 운항 지표(EEOI)를 적용을 권고함으로써 환경오염물질의 배출을 최소화하도록 하고 있다. 이에 본 연구는 운항중인 선박의 실제 항해 데이터를 기반으로 선박의 운항 효율 등급(EG)을 산출하고, 해양환경 데이터 분석을 통해 에너지 효율적인 최적항로 탐색 정보를 제안하고자 한다.
드론 운항을 위한 주파수로 현재 2.4 GHz와 5 GHz 대역을 사용하고 있다. 드론의 비가시 장거리 운항을 위하여 2019년 12월 과학기술정보통신부는 433 MHz 대역을 신규 할당하였다. 하지만 433 MHz 대역은 기존에 할당된 아마추어 무선통신을 위한 주파수 대역과 동일하기 때문에 간섭 발생을 피할 수 없다. 따라서 433 MHz 대역을 기반으로 하는 드론 운항 시스템 개발에 필수 조건으로 이 주파수 대역에 대한 간섭 회피 기술이 개발되고 적용되어야 한다. 본 논문에서는 433 MHz 대역 신호의 간섭 회피 및 저감 기술 개발에 필요한 433 MHz 대역 신호의 측정과 분석 결과를 보고하고자 한다. 433 MHz 대역 신호의 측정과 분석은 3곳에서 5분 간격으로 측정된 스펙트럼을 통해 이루어졌다. 본 연구에서 수행된 측정과 분석은 공간적 특성, 시간적 특성 및 트래픽 특성 등을 고려하였기 때문에 433 MHz 대역의 간섭 회피 기술 개발에 필요한 기초 자료가 될 것으로 판단된다.
2010년 발사된 천리안 위성에는 3개의 탑재체가 있으며, 그 중 미래창조과학부와 전자통신연구원에서 개발한 Ka-band 통신 탑재체가 있다. 본 연구에서는 천리안 통신위성을 이용하여 구축한 실시간 원격 선박 모니터링 체계를 소개한다. 이 체계는 실시간 자료 수집, 실시간 자료 전송, 실시간 자료처리/가시화, 크게 총 3단계로 구성된다. 논문에서는 각 단계 수행을 위해 설치한 H/W와 개발한 S/W 내역, 그리고 실시간 자료 수집에서부터, 실시간 전송, 실시간 처리 및 가시화에 이르기까지 과정에 대해 상세히 기술한다. 또한 이러한 과정을 위해 각 단계에서 요구되는 H/W 및 S/W의 기능적 요구사항과 구축 시 고려되어야 하는 사항 등에 대해서도 기술한다. 현재 해당 체계를 이용하여 소청초 해양과학기지에 설치된 AIS로부터 수집되는 선박자료를 준실시간 전송하고, 과학기지 주변 해역의 원격 선박 모니터링을 진행 중이다. 이러한 실시간 원격 모니터링 체계는 효율적인 해양 감시, 사고에 대한 신속한 대응을 가능하게 하며, 특히 이러한 통신 위성 활용 체계는 향후 차세대 민관방송통신위성의 해양분야 통신활용 방향 도출에 있어 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
매년 황해와 동중국해에서는 대형 부유조류인 녹조와 갈조가 대량으로 발생하고 있다. 이러한 대형 부유조류는 연안의 양식 시설물이나 해변으로 유입되며, 제거하는데 막대한 경제적 손실을 발생시킨다. 현재는 연안으로 유입되는 대형 부유조류를 탐지하기 위해 원격탐사 방법이 활발하게 사용되고 있다. 그러나 대형 부유조류는 해양의 다양한 대상들과 중첩되는 파장이 존재하기에 이를 정확하게 탐지하는데 한계가 있다. 더욱이 녹조와 갈조는 유사한 스펙트럼 특성을 보이기 때문에 원격탐사 자료를 이용한 구분을 더욱 어렵게 만든다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상에 딥러닝 기법을 적용하여 녹조와 갈조를 효과적으로 구분하고자 하였다. 이를 위한 네트워크를 결정하기 위해 최적의 학습 조건을 찾아 AlexNet 신경망을 전이 학습하였으며, 학습과 검증을 위해 Gaofen-1 WFV 영상을 이용하여 데이터셋을 구성하였다. 최적의 학습 조건으로 학습된 네트워크를 이용하여 실험 데이터에 대한 결과를 확인하였다. 그 결과 실험 데이터에 대한 정확도는 88.89%를 보였으며, 녹조와 갈조에 대해 각각 66.67%와 100%의 정밀도로 구분이 가능하였다. 이는 전이 학습된 AlexNet 신경망이 녹조와 갈조의 미세한 차이를 구분할 수 있는 것으로 해석된다. 본 연구를 통해 해양의 다양한 대상으로부터 녹조와 갈조를 효과적으로 분류하고 각각 구분할 수 있을 것으로 기대된다.
2003년 남해안에 내습한 태풍 매미에 의해 발생한 폭풍해일과 파랑을 JMA-MSM 예보기상자료, NCEP-CFSR 재분석 기상자료, ECMWF-ERA5 재분석 기상자료, JTWC의 최적경로를 이용한 기상자료를 이용하여 수치모의하고, 계산된 해일고를 전국 해안의 항만에서 관측된 폭풍해일 시계열 자료와 비교하였다. 폭풍해일과 동시에 발생하는 파랑에 대해서는 계산된 유의파고를 관측 자료와 비교하였다. 이 비교를 통해 태풍 매미에 대한 각종 기상장의 신뢰도를 평가하였다. 그 결과 JMA-MSM 기상자료가 가장 신뢰도가 높았고, JTWC의 최적경로를 이용한 기상자료도 상당히 우수하게 나타났다. ECMWF-ERA5 기상자료는 전반적으로 해일고나 파고의 크기가 작게 나타났으며, NCEP-CFSR 기상자료는 태풍 매미의 특정 경우에 대해 신뢰도가 가장 낮게 나타났다. 이 연구를 통하여 폭풍해일과 파랑을 추산하기 위해 신뢰도 높은 기상장이 필수적임을 알 수 있었다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.
선박의 대형화, 고속화 및 선종의 다양화는 운송수단 중 해양 운송수단의 비중을 크게 증가시켰다. 선박사고 유형 중 기관손상 다음으로 충돌이 사고발생 빈도가 높았으며, 인적 요인에 의한 사고비율이 높은 것으로 보고되고 있다. 선박 충돌사고는 한 가지 원인요소로 발생하는 경우보다 복합적인 원인요소로 발생하게 되며 여러 개의 원인요소를 재결서를 통하여 원인요소를 조사할 필요가 있다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 재결서 중 선박 충돌사고에 대해서 인적 요인을 바탕으로 선박 충돌사고의 원인요소를 도출하였으며, 상관관계분석을 통하여 원인요소들을 규명하였다. 또한, 선박충돌을 인지한 시점에서부터 충돌이 일어난 시점까지 걸린 시간을 바탕으로 충돌을 피할 수 없는 충돌시점에서의 발생되는 주요 원인요소와 20분 내에 발생하는 선박 충돌사고의 원인요소를 분석하여 선박 충돌사고를 예방하고자 하였다. 상관분석은 상용소프트웨어인 Statistical Package for Social Sciences(SPSS Ver21.0)을 사용하였다. 시간 분석은 재결서를 바탕으로 상대방 선박을 인지한 시점에서부터 충돌이 일어난 시점까지 걸린 시간을 분석하였다. 선박 충돌사고의 원인요소는 2가지 이상에 의해 발생한 사고가 많았으며, 상대선박 감시소홀은 항해업무 외 다른 작업과 높은 상관관계가 있었다. 충돌을 피할 시간 여력이 없는 경우(0분)이 36.1 %이며, 경계 또는 상대 선박 감시소홀과 졸음항해 또는 음주가 원인요소이었다.
본 연구는 네덜란드의 지역별 혁신 클러스터정책을 통해 네덜란드 경제의 성장동인을 찾고자 한다. 전통적으로 농업과 물류중심의 경제구조를 가진 네덜란드는 1990년대 지역 클러스터를 만들면서 첨단 허브 국가로서 역할을 충실하게 해왔고 작은 나라임에도 세계 수출의 7위를 차지하는 등 혁신국가의 이미지를 만드는데 성공했다. 그 바탕에는 혁신을 위한 체계적인 분석 접근법으로 '지역 혁신 시스템(Rational Innovation System)'의 개념을 도입하고 지역의 특색을 살린 산학연 모델이 가장 큰 요인으로 작용했다. 여기에는 적절한 중앙정부의 혁신 생태계 조성을 위한 정책적 방향 제시와 지역을 중심으로 한 산학연 모델이 크게 작용한 것으로 평가받고 있다. 이런 점을 종합적으로 살펴 볼 때 본고에서는 다음과 같은 시사점을 발견할 수 있다. 첫째, 혁신 클러스터의 활성화이다. 둘째, Top 9을 중심으로 한 신산업육성정책과 미래산업 전략을 활성화하고 있다. 셋째, 산학연 협력을 구체화하고 있다. 넷째, 스타트업의 창업을 육성하고 있다. 이를 종합하면 네덜란드는 2019년 설립된 TechLeap은 네덜란드의 기술 생태계를 정량화하고 가속화하는 데 도움을 주는데 자본, 시장 및 인재에 대한 접근성을 개선하기 위한 프로그램 및 이니셔티브를 통해 기술 기업이 확장할 수 있는 최적의 환경을 조성해 네덜란드를 미래의 기술 선도기업들을 위한 보금자리로 만들기 위해 노력하고 있다. 첨단농업과 물류국가로 알려진 네덜란드는 4차 산업혁명시대를 맞이하여 로테르담을 중심으로 하는 물류의 항구에서 ICT 기술을 기반으로 하는 '지식항구(brainport)'로 확장하고 있다. 네덜란드는 물류 국가에서 산업화에 성공했지만 최근 지역혁신 생태계를 만들기 위한 중앙정부의 비전 제시와 지역의 특화산업을 연계한 산학연 클러스터 모델이 가장 큰 디딤돌 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다. 네덜란드의 혁신정책은 혁신 클러스터 생태계를 중심으로 지역을 개발하고 일자리 창출과 새로운 산업을 위한 투자를 통해 유럽의 '디지털 관문'으로서 역할에 보다 충실할 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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