• 해양환경안전학회지
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• 제21권6호
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• pp.672-678
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• 2015

국내에서 해상을 통하여 운송되는 위험 유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substances)의 종류는 약 6천여 종이고, 그 유통량은 2억5천1백만톤으로 전체 해상운송량의 약 19 %를 차지하며 해상 HNS 무역량 증가율은 세계 평균증가율의 2.5배에 해당한다. 이를 반영하듯 최근 국내 해상에서 HNS 유출사고가 빈번하게 발생하고 있어 이에 대한 대비 대응 사후처리 및 복원기술 개발에 대한 사회적 요구가 증대되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내외 화학물질 관리 우선순위 기법을 검토하여 해상 HNS를 관리하기 위한 우선순위선정기법을 개발하고 적용하였다. 우선순위 선정을 위해 물리 화학적 특성, 인체 및 수생태독성, 잔류성, 축적성, 해상운송량에 대한 DB를 구축하였다. 우선순위는 인체위해성과 수생태위해성에 대해 각각 노출지표들과 독성지표들의 곱으로 점수화하고, 최종적으로 인체위해성과 수생태위해성 점수를 합하여 물질별 위해성 점수를 산정하였다. 우선순위산정 결과, Aniline을 포함한 상위 20개 물질이 제시되었으나 순위에 의한 단순한 관리보다는 점수별 물질 군으로 구분하여 관리해야 할 것으로 판단된다. 또한, 위해성 DB 구축과정에서 인체 및 수생태 만성독성 자료와 해양생물독성에 대한 자료가 매우 빈약한 것으로 나타났으므로 우선순위 물질들을 대상으로 자료 부재여부를 조사하여 관련 독성시험 연구를 진행해야 할 것으로 생각된다. 본 연구에서 개발된 우선순위시스템 및 우선순위 물질들은 향후 자료보완 및 전문가 검토가 이루어질 경우 HNS 사고 관리 및 관련기술 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 에너지공학
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• 제21권4호
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• pp.346-355
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• 2012

최근 전 세계가 환경문제와 에너지 자원 고갈 문제에 대해 관심을 집중하고 있다. 이런 문제들을 해결하기 위한 여러 가지 방법들 중 하나가 하이브리드자동차(HEVs)이다. 그래서 하이브리드자동차 기술에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 하이브리드 자동차의 에너지 저장 시스템의 후보들은 AGM 배터리, Ni-MH 배터리 및 리튬배터리 등이다. AGM 배터리는 상대적으로 낮은 가격, 높은 충전 효율, 낮은 자가 방전 및 높은 안전성 등이 장점이다. 상용자동차에 하이브리드 자동차 시스템을 적용하기 위해서는 4개의 AGM 배터리를 2개의 직렬과 2개의 병렬로 연결해야한다. 본 연구에서는 상용차용으로 사용될 직 병렬로 연결되어 있는 AGM 배터리 시스템의 충 방전 특성을 예측하기 위하여 AGM 배터리의 충 방전 모델링을 수행하였다. AGM 배터리의 충 방전 모델링을 위해 내부에서 일어나는 전기화학 반응, 전하 보전과 물질 보존 법칙을 통해 배터리의 지배방정식으로 세웠다. 모델링 결과의 정확성을 검증하기 위해 다양한 조건에서의 실험결과와 비교하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.45-51
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• 2021

고속도로 토공에서 대부분을 차지하는 성토부의 다짐도 평가는 일반적으로 평판재하시험에 의해 이루어진다. 평판재하시험은 전통적인 시험법으로 높은 신뢰성을 가지고 있지만, 반력장비를 공수해야 하고, 시험 시 개소당 약 40분의 시간이 소요됨에 따라 광활한 토공부 전체를 관리하기에는 한계가 발생할 수 있다. 한편, 국토해양부에서는 이를 극복하고자 2010년에 '포장 하부구조 다짐관리 잠정지침'에서 간편한 다짐도 평가방법 기준을 제시한 바 있다. 하지만 10년이 지난 지금까지 고속도로공사 현장에서는 활용하고 있지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 잠정지침에서 제시한 시험법 중 충격재하 방식의 LFWD(Light Falling Weight Deflectometer)를 활용한 다짐도 평가방법에 대한 활용성을 검증하고자 하였다. 이를 위하여 현장 토질 성상 및 다짐도별로 평판재하시험 및 LFWD시험을 실시하여 상관관계를 도출하였다. 시험결과, 80% 이하의 상대 다짐도를 가진 지반에서는 시험데이타의 일관성이 없었으나, 그 이상에서 상관도가 증가하는 경향을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 충격재하 방식의 시험값의 일관성 확보를 위하여 본 연구 결과를 참고하여 시험방법 또는 시험장비를 개선한다면 토공부 다짐도 관리 사각지대를 해소하는 데에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권1호
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• pp.57-64
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• 2020

IOPC펀드 총회에서 위험·유해물질(HNS)의 피해보상에 대한 국제협약이 2021년과 2022년 사이에 협약의 발효요건을 충족할 것으로 보고하는 등 각 국의 협약비준과 국제적인 관심이 증가하고 있다. 협약이 발효되면 HNS 운송선박은 책임제한액까지 보험가입이 강제화 되고, 동 물질을 수령하는 화주는 선박 책임보험 제한액을 초과하는 피해 보상을 위한 국제기금 보상금에 대하여 분담금을 납부하게 된다. 우리나라는 세계적인 주요 해운국가이며 화주국가로 동 협약이 관련 산업계에 미치는 영향을 분석할 필요성에 의해 이 연구를 착안하였다. 동 협약의 대상 선박과 분담금 납부 대상자의 조사는 해양수산부 자료를 통해 분석 하였고, 보험료 추계는 한국해운조합과 K P&I에 보험가입 선박으로 검토하였으며, HNS 화물량에 따른 분담금에 대한 검토는 화물별 국제적인 대표협회의 연차보고서를 통해 분석하였다. 우리나라 외항선박 및 내항선박 1,500여척이 협약 대상선박으로 파악되었고, 대부분의 선박은 협약에 따른 보험료 변동 영향은 미미하였으나, 내항 급유선박 150여척이 협약에 따른 보험료 상승이 예상되는 등 해운업계의 영향이 예상되는 것으로 분석된다. 화주 등 관련 산업계의 경우 화물터미널 52개사가 국제기금 분담금 납부 대상으로 파악되었으며, HNS 개별 회계별로 우리나라의 화물량 비중이 세계 3~4위권으로 분석되어 협약비준에 따른 분담금 납부의무도 상당부분 예상되었다. 우리나라의 HNS 운송선박의 입출항 실태와 화물량 등을 고려할 때 우리나라의 협약비준 타당성은 충분한 것으로 분석되었으며, 협약의 비준시기는 세계 주요 화주국가들과 조율하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.53-73
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• 2023

교통사고로 인한 인체 상해를 최소화할 수 있는 안전벨트의 착용이 전 좌석에서 의무임에도 불구하고, 안전벨트를 착용하지 않은 교통사고 사상자수는 여전히 많은 비율을 차지한다. 주행차량 내 전 좌석 안전벨트 착용 검지시스템은 탑승자의 안전벨트 착용 여부를 판단하고 착용을 유도하는 시스템으로 안전벨트 미착용 사상자수 감소를 위한 유용한 기술적 대응방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 첫 번째로 순서형프로빗 모형을 활용한 교통사고 상해심각도 영향요인 평가를 통해 시스템 도입에 대한 타당성을 제시하였다. 분석결과, 안전벨트 착용 여부는 교통사고 상해심각도에 통계적으로 유의한 영향을 미치며 안전벨트 착용 시 사망 및 치명상에 이를 확률이 0.054배 감소하는 것으로 나타났다. 두 번째로 안전벨트 및 교통사고 상해와 관련된 선행연구를 기반으로 메타분석을 수행하여 시스템 도입 시 기대되는 사고심각도 감소효과를 추정하였다. 사고심각도 감소효과 분석결과, 안전벨트 착용 시 사망사고가 63.3% 감소할 것으로 분석되었으며 앞좌석은 75.7%, 뒷좌석은 58.1%의 사망사고 감소효과를 갖는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타분석 결과와 교통사고 통계자료를 기반으로 시스템 도입 시 기대되는 교통사고 사상자수 감소효과를 도출하여 시스템의 교통안전 측면 효과를 분석하였다. 시스템 도입률이 증가함에 따라 안전벨트 미착용 교통사고 사상자수가 감소하였으며 시스템 도입률이 60%일 경우 사망자수는 현재 대비 3배 이상 감소할 것으로 예상되었다. 분석결과를 활용하여 안전벨트 착용률을 높이고 사고심각도를 저감시킬 수 있는 시스템 운영 방안을 제시하였다.

• 환경위생공학
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• 제24권4호
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• pp.1-26
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• 2009

We conclude the following with air pollution data measured from city measurement net administered and managed in Gwangju for the last 7 years from January in 2001 to December in 2007. In addition, some major statistics governed by Gwangju city and data administered by Gwangju as national official statistics obtained by estimating the amount of national air pollutant emission from National Institute of Environmental Research were used. The results are as follows ; 1. The distribution by main managements of air emission factory is the following ; Gwangju City Hall(67.8%) > Gwangsan District Office(13.6%) > Buk District Office(9.8%) > Seo District Office(5.5%) > Nam District Office(3.0%) > Dong District Office(0.3%) and the distribution by districts of air emission factory ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(22.4%) > Seo District(21.8%) > Nam District(14.9%) > Dong District(8.1%). That by types(Year 2004~2007 average) is also following ; Type 5(45.2%) > Type 4(40.7%) > Type 3(8.6%) > Type 2(3.2%) > Type 1(2.2%) and the most of them are small size of factory, Type 4 and 5. 2. The distribution by districts of the number of car registrations is the following ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(22.4%) > Seo District(21.8%) > Nam District(14.9%) > Dong District(8.1%) and the distribution by use of car fuel in 2001 ; Gasoline(56.3%) > Diesel(30.3%) > LPG(13.4%) > etc.(0.2%). In 2007, there was no ranking change ; Gasoline(47.8%) > Diesel(35.6%) > LPG(16.2%) >etc.(0.4%). The number of gasoline cars increased slightly, but that of diesel and LPG cars increased remarkably. 3. The distribution by items of the amount of air pollutant emission in Gwangju is the following; CO(36.7%) > NOx(32.7%) > VOC(26.7%) > SOx(2.3%) > PM-10(1.5%). The amount of CO and NOx, which are generally generated from cars, is very large percentage among them. 4. The distribution by mean of air pollutant emission(SOx, NOx, CO, VOC, PM-10) of each county for 5 years(2001~2005) is the following ; Buk District(31.0%) > Gwangsan District(28.2%) > Seo District(20.4%) > Nam District(12.5%) > Dong District(7.9%). The amount of air pollutant emission in Buk District, which has the most population, car registrations, and air pollutant emission businesses, was the highest. On the other hand, that of air pollutant emission in Dong District, which has the least population, car registrations, and air pollutant emission businesses, was the least. 5. The average rates of SOx for 5 years(2001~2005) in Gwangju is the following ; Non industrial combustion(59.5%) > Combustion in manufacturing industry(20.4%) > Road transportation(11.4%) > Non-road transportation(3.8%) > Waste disposal(3.7%) > Production process(1.1%). And the distribution of average amount of SOx emission of each county is shown as Gwangsan District(33.3%) > Buk District(28.0%) > Seo District(19.3%) > Nam District(10.2%) > Dong District(9.1%). 6. The distribution of the amount of NOx emission in Gwangju is shown as Road transportation(59.1%) > Non-road transportation(18.9%) > Non industrial combustion(13.3%) > Combustion in manufacturing industry(6.9%) > Waste disposal(1.6%) > Production process(0.1%). And the distribution of the amount of NOx emission from each county is the following ; Buk District(30.7%) > Gwangsan District(28.8%) > Seo District(20.5%) > Nam District(12.2%) > Dong District(7.8%). 7. The distribution of the amount of carbon monoxide emission in Gwangju is shown as Road transportation(82.0%) > Non industrial combustion(10.6%) > Non-road transportation(5.4%) > Combustion in manufacturing industry(1.7%) > Waste disposal(0.3%). And the distribution of the amount of carbon monoxide emission from each county is the following ; Buk District(33.0%) > Seo District(22.3%) > Gwangsan District(21.3%) > Nam District(14.3%) > Dong District(9.1%). 8. The distribution of the amount of Volatile Organic Compound emission in Gwangju is shown as Solvent utilization(69.5%) > Road transportation(19.8%) > Energy storage & transport(4.4%) > Non-road transportation(2.8%) > Waste disposal(2.4%) > Non industrial combustion(0.5%) > Production process(0.4%) > Combustion in manufacturing industry(0.3%). And the distribution of the amount of Volatile Organic Compound emission from each county is the following ; Gwangsan District(36.8%) > Buk District(28.7%) > Seo District(17.8%) > Nam District(10.4%) > Dong District(6.3%). 9. The distribution of the amount of minute dust emission in Gwangju is shown as Road transportation(76.7%) > Non-road transportation(16.3%) > Non industrial combustion(6.1%) > Combustion in manufacturing industry(0.7%) > Waste disposal(0.2%) > Production process(0.1%). And the distribution of the amount of minute dust emission from each county is the following ; Buk District(32.8%) > Gwangsan District(26.0%) > Seo District(19.5%) > Nam District(13.2%) > Dong District(8.5%). 10. According to the major source of emission of each items, that of oxides of sulfur is Non industrial combustion, heating of residence, business and agriculture and stockbreeding. And that of NOx, carbon monoxide, minute dust is Road transportation, emission of cars and two-wheeled vehicles. Also, that of VOC is Solvent utilization emission facilities due to Solvent utilization. 11. The concentration of sulfurous acid gas has been 0.004ppm since 2001 and there has not been no concentration change year by year. It is considered that the use of sulfurous acid gas is now reaching to the stabilization stage. This is found by the facts that the use of fuel is steadily changing from solid or liquid fuel to low sulfur liquid fuel containing very little amount of sulfur element or gas, so that nearly no change in concentration has been shown regularly. 12. Concerning changes of the concentration of throughout time, the concentration of NO has been shown relatively higher than that of $NO_2$ between 6AM~1PM and the concentration of $NO_2$ higher during the other time. The concentration of NOx(NO, $NO_2$) has been relatively high during weekday evenings. This result shows that there is correlation between the concentration of NOx and car traffics as we can see the Road transportation which accounts for 59.1% among the amount of NOx emission. 13. 49.1~61.2% of PM-10 shows PM-2.5 concerning the relationship between PM-10 and PM-2.5 and PM-2.5 among dust accounts for 45.4%~44.5% of PM-10 during March and April which is the lowest rates. This proves that particles of yellow sand that are bigger than the size $2.5\;{\mu}m$ are sent more than those that are smaller from China. This result shows that particles smaller than $2.5\;{\mu}m$ among dust exist much during July~August and December~January and 76.7% of minute dust is proved to be road transportation in Gwangju.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권5호
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• pp.572-580
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• 2019

최근 지구 환경문제에 대한 논의가 활발해지면서 국제 운송의 큰 부분을 차지하고 있는 해상운송에서도 배출물질 규제를 위한 정책이 시행되고 있다. 이 연구에서는 선속 제한에 의한 배출량의 감축 효과를 검토하기 위하여 기관 부하율을 적용하여 선박의 배출물질을 수치계산하였다. 2017년 1월 1일부터 12월 31일까지 부산 북항의 입출항 선박을 대상으로 선속제한구역 20마일권역을 설정하고 해당 구간에서의 선종별, 선속별로 배출량을 계산하고 분석하였다. 항행, 접 이안, 정박 중일 때를 모두 포함하여 가장 많은 배출물질을 발생시키는 선박은 컨테이너선 76.1 %, 일반화물선 7.2 %, 여객선 6.8 %의 순으로 계산되었다. 항행 및 접 이안 모드일 때는 일반화물선이 여객선보다 배출물질이 적었지만 정박 모드일 때는 여객선보다 많았다. 총 배출물질은 질소산화물, 황산화물, 입자상물질, 휘발성유기화합물의 순으로 각각 49.4 %, 45 %, 4 % 1.6 %로 구성되었다. 선속 제한이 없는 경우와 선박 속도를 12노트, 10노트, 8노트로 제한시킬 때 배출물질을 비교하면 속도 12노트 제한의 경우 질소산화물 39 %, 휘발성유기화합물 40 %, 입자상물질 42 %, 황산화물 38 %의 감소효과가 있고, 10노트 제한일 때 질소산화물 52 %, 휘발성유기화합물 54 %, 황산화물 56 %, SOx 50 %의 감소효과가 있으며, 8노트 제한일 때 질소산화물 62 %, 휘발성유기화합물 64 %, 입자상물질 67%, 황산화물 59 %의 감소효과가 있었다. 이처럼 선박의 속도 감소에 따라 배출물질 역시 크게 감소되는 연구결과를 확인할 수 있었으며, 향후 항만 배출물질 감소를 위해 선박의 속도를 제한하는 방안을 적극적으로 고려할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1463-1478
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• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.