• PNF and Movement
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• 제12권2호
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• pp.97-106
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• 2014

Purpose: The purpose of this study was to investigate changes in EEG through attention. Concentration training and performing tasks are important factors in the improvement of motor learning ability. Methods: In the experiment, 22 healthy people were divided into two groups: the trail making test (TMT) group and the computerized neurocognitive function test (CNT) group. A one-way Neuro Harmony M test to see whether there was a significant difference among the groups. Results: The TMT group showed a significant increase in ${\alpha}$ wave, ${\alpha}$ wave sequence, and ${\beta}$ wave sequence; however, there were no significant differences in SMR wave, SMR wave sequence, and ${\beta}$ wave. The CNT group showed increases in ${\alpha}$ wave, ${\alpha}$ wave sequence, SMR wave, SMR wave sequence, and ${\beta}$ wave sequence; however, there was no significant difference in ${\beta}$ wave. In EEGs before and after two performance tasks were changed, there were significant differences in ${\beta}$ wave, SMR wave, SMR wave sequence; however, there were no significant differences in ${\alpha}$ wave sequence, ${\beta}$ wave, and ${\beta}$ wave sequence. Conclusion: Attention training and concentration training offer feedback and repetition for constant stimulus and response. Moreover, attention training and concentration training can contribute to new studies and motivation by developing fast sensory and motor skills through acceptable visual and auditory stimulation.

• 수산해양교육연구
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• 제26권5호
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• pp.1013-1025
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• 2014

Marine meterological characteristics off the coast in the East Sea between 2006 and 2013 were investigated by comparing the high wind-wave alert and moored-measured significant wave high. Monthly and yearly variations of the high wind-wave alert duration off the coast in the central part of the East Sea are correlated with those of the significant wave height measurement with their minima in June and 2008 and maxima in December and 2012. Both the high wind-wave alert duration and significant wave height increase remarkably during 2010-2013 when compared with during 2006-2009. The remarkable increase, occurring dominantly in December, seems to be related with Arctic oscillation variability. However, the comparisons reveal that only about a half of high wind-wave alerts satisfy the criteria for issuing the high wind-wave alert. To issue the high wind-wave alert, the wind speed at the sea should exceed 14 m/s or the significant wave height should be higher than 3 m. The high wind-wave alerts unsatisfying the significant wave height criteria are issued mainly during spring and summer. These results imply that additional surface buoy moorings in the open basin of the East Sea are necessary for more accurate issue of the high wind-wave alert.

• 한국해양공학회지
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• 제21권1호
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• pp.7-17
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• 2007

Based on the Boussinesq wave model, the wave distribution in the Chagui-Do sea area in Jeju was simulated by applying the directional irregular waves at an incident boundary. The time and spatial variations of monthly mean wave height and period were investigated, which aims to provide basic information on optimal sites for wave power generation. The grid size and time interval of the Boussinesq wave model were validated by examining wave distributions around a surface piercing wall, fixed at sea bottom with a constant slope. Except for the summer season, the significant wave height is dominated by wind waves and appears to be relatively high at the north sea of Chagui-Do, which is open to the ocean, while it is remarkably reduced at the rear sea of Chagui-Do because of its blocking effect on incident waves. In the summer, the significant wave height is higher at the south sea, and it is dominated by the swell waves, which is contributed by the strong south-west wind. The magnitude of significant wave height is the largest in the winter and the lowest in the spring. Annual average of the significant wave height is distinctively high at the west sea close to the Chagui-Do coast, due to a steep variation of water depth and corresponding wave focusing effect. The seasonal and spatial distribution of the wave period around Chagui-Do sea reveals very similar characteristics to the significant wave height. It is suggested that the west sea close to the Chagui-Do coast is the mast promising site for wave power generation.

• 한국해안해양공학회지
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• 제16권3호
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• pp.178-189
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• 2004

본 논문에서는 장기간 측정된 파랑자료를 이용하여 신뢰성 있는 항만설계를 하기 위한 평상파 산정에 대한 방법론을 제시하였다. 제안된 방법론을 부산항 내 해경부두 설계에 적용하여, 부산항 입구 조도 전면해상에서 장기간 측정된 파랑자료를 이용하여 97.5% 평상파를 산정하였다. 1993년 2월부터 2002년 12월까지 측정된 파랑자료를 파향별로 유의파고와 유의파주기의 결합분포를 구한 후, 포물선형 완경사 방정식 파랑모델을 이용하여 해경부두에서의 평상파 조건을 산정하였다. 해경부두 위치에서의 항만설계를 위한 97.5% 평상파의 파고는 1.06 m 이며, 이는 부산항 항외에서 입사되는 파향 E, 유의파고 1.75 m, 유의파주기 7 sec에 의해 생성되는 것으로 분석되었다. 부산항 내 풍파에 의한 평상파에의 영향을 검토하였으나, 항내 풍파는 평상파 산정에 영향이 없으며 항외에서 항내로 진입하는 너울성 파고의 영향이 지배적임이 밝혀졌다. 따라서 항내의 풍파의 영향만을 고려하여 평상파를 추정하였을 경우 심각한 오류가 있음을 알 수 있었다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제15권4호
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• pp.357-362
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• 2012

파랑 관측 자료는 인간이 바다에서 활동을 하는데 있어 아주 중요한 정보임에도 불구하고, 국내에서는 파랑 관측 장비에 대한 기술 개발이나 연구가 부족한 형편이다. 본 연구는 Single GPS를 이용한 파고 관측 자료의 정확한 품질을 평가하기 위해 장기간 비교 관측을 실시하였다. 가속도센서(Hippy-40)와 GPS센서(Mose-1000)의 비교 관측 결과, 유의파고의 상관계수는 0.997이며, 유의파 주기의 상관계수도 0.990으로 거의 일치하고 있다. 또한 BIAS에서도 유의파고는 0.014 m, 유의파주기는 -0.212초로 거의 차이가 없는 것으로 평가되었다. 이러한 결과는 GPS를 이용한 파고 관측 자료의 품질이 아주 우수한 것으로 평가되는 것이다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제7권3호
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• pp.137-145
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• 2004

제주해역의 상기 파랑분포 특성을 제3세대 파랑모델인 SWAN모델에 의한 시뮬레이션을 통해 고찰하였다. 제주해역은 한국 연안에서 파랑에너지 밀토가 상대적으로 큰 해역으로 파력발전에 적합한 후보지이며, 파력발전 효율은 해역의 파랑특성 인자들에 밀접히 연관되어 있다. 파랑분포는 한국해양연구원의 광역 장기 파랑추산 자료의 월평균 파랑특성을 경계조건으로 1 km 격자의 SWAN모델 시뮬레이션을 통해 획득하였으며, 파랑분포 해석은 유의파고, 평균 파향, 평균 과주기의 계절적ㆍ공간적 변화특성 고찰을 주목적으로 하였다. 유의파고는 겨울과 여름이 우세하며, 지역적으로는 제주도의 서쪽이 동쪽에 비해 유의파고가 높다. 유의파고의 최고치는 겨울에 북서쪽 해역에서 발생하며, 여름철의 남동쪽 해역이 다음으로 우세하고, 봄가을은 전체적으로 파고가 낮으나 분포가 비교적 균일하다. 파향의 분포는 회절의 영향을 받는 배후지역을 제외하면, 여름에는 북서 방향이 지배적이고, 겨울에는 남동 방향이 지배적이다. 파주기는 여름과 겨울철에 길고, 동쪽에 비해 서쪽 해역에서 길게 나타난다. 파주기의 최대치는 겨울에 서쪽 해역에서 발생하고, 여름에는 남쪽 해역의 파주기가 다소 우세하나 비교적 균일한 분포를 갖는다.

• 한국환경과학회지
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• 제32권11호
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• pp.841-852
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• 2023

In this study, the significant wave height and wave period of a specially designed observation system that connected two drifting buoys to an ocean data buoy was observed for 23 days from February 7 to 29, 2020, and the results were compared and analyzed. The results indicated that, in comparison to the ocean data buoy, the drifting buoy exhibited greater variability in significant wave height over shorter time intervals. The wave period of the ocean data buoy also appeared longer than that of the drifting buoy. The greater the observed significant wave height and wave period from both the ocean data and drifting buoys, the more pronounced the differences between the two observation instruments become. Moreover, the study revealed that the disparity in observation methods between the ocean data and drifting buoys did not significantly affect the significant wave height characteristics, as long as the period remained unchanged for up to half of the observation time.

• 한국해양공학회지
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• 제35권5호
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• pp.336-346
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• 2021

The prediction of wave conditions is crucial in the field of marine and ocean engineering. Hence, this study aims to predict the significant wave height through machine learning (ML), a soft computing method. The adopted metocean data, collected from 2012 to 2020, were obtained from the Korea Institute of Ocean Science and Technology. We adopted the feedforward neural network (FNN) and long-short term memory (LSTM) models to predict significant wave height. Input parameters for the input layer were selected by Pearson correlation coefficients. To obtain the optimized hyperparameter, we conducted a sensitivity study on the window size, node, layer, and activation function. Finally, the significant wave height was predicted using the FNN and LSTM models, by varying the three input parameters and three window sizes. Accordingly, FNN (W48) (i.e., FNN with window size 48) and LSTM (W48) (i.e., LSTM with window size 48) were superior outcomes. The most suitable model for predicting the significant wave height was FNN(W48) owing to its accuracy and calculation time. If the metocean data were further accumulated, the accuracy of the ML model would have improved, and it will be beneficial to predict added resistance by waves when conducting a sea trial test.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제12권2호
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• pp.61-67
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• 2009

이 논문에서는 freak wave가 포함된 시계열 파랑자료를 분석하였다. freak wave가 포함된 자료와 포함되지 않은 자료에 대하여 여러 가지 파랑 특성을 비교하였다. 파랑 자료는 Yura 해역에서 24시간 연속으로 측정된 자료를 분석하였고, 그 중에서 freak wave가 발생한 30분 동안 파랑과 인접한 30분간의 파랑자료를 집중적으로 분석하였다. 최대파의 파주기가 가장 긴 주기가 아닌 것을 볼 수 있다. 최대파의 파주기는 평균파주기보다 약간 길며, 유의파의 파주기보다는 짧은 것을 볼 수 있었다. 비록 해상 상태는 높지만, 레일리분포로 파고의 확률분포를 잘 표시할 수 있었다. Freak wave의 발생 전후의 파랑자료를 비교해 보면, 파랑스펙트럼의 특성은 큰 차이를 보이지 않으며, 발생한 경우에 비선형성이 증가한 것을 볼 수 있다. 그리고 freak wave 발생 직 후에 오히려 유의파고의 크기가 크게 나타났다. 따라서 유의 파고가 높은 것이 항상 freak wave의 발생확률을 높이지는 않는 것을 볼 수 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.164.1-164.1
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• 2011

Previously, many researchers assessed nearshore wave energy in two ways. The first is a simulation with respect to the offshore wave time series to validate the wave buoy data and the wave model results, and the other is to simulate the representative waves of typical seasonal wave conditions. The former requires enormous computational time and effort. The latter yields inspection on the patterns for the spatial and temporal distribution of nearshore wave energy but tends to underestimates the amount of wave energy in the nearshore region owing to the correlation between the significant wave height and wave period. $\ddot{O}$zger et al. (2004) derived the stochastic wave energy formulation by introducing a correction factor explicitly in terms of the covariance of the wave energy and significant wave height. In this study, a correction factor was applied for the assessment of nearshore wave energy obtained by numerical simulation of wave transformation with respect to representative waves.