추사파 중에서 항행하는 선박은 여러 유형의 전복 사고 위험에 노출되어 있다. 추사파 중에서의 선체 거동을 규명하기 위해서는 먼저 추사파 중에서 항행하는 선박이 만나는 파도 즉, 만남파의 특성 규명이 필요하다. 이 만남파는 선박의 속도와 관련이 있으며, 본 연구에서는 해양파의 에너지 스펙트럼을 이용하여 만남파의 특성을 검토, 고찰하였다. 그 결과, 추사파 중에서 항행하는 선박이 만나는 파도는 실제 해양파보다 비교적 규칙적인 대파고가 된다는 것을 수치 계산 예를 통해서 규명하였다.
선박의 상하동요 및 종동요 간의 내항성능은 승객에게 피로감을 주며, 적재된 화물과 선체에 탑재된 재설비에 구조적 하중을 가져오게 된다. 이러한 점을 개선하기 위해 소형 카타마란 파워요트 설계시 해당 실적선 조사와 선저형상을 결정하여 선형을 설계하였다. 본 연구에서는 국내 연안의 해양환경에 대한 기초자료를 토대로 운동성능 해석조건을 선정하였다. 이를 통해 카타마란형 레저선박의 운동성능을 선속에 따라 고찰하였다. 파도와 선박의 만남각에 따른 내항성능을 추정하여, 파랑의 만남주파수에 대한 응답진폭비와 운동성능이 우수한 영역에 대해서 평가하였다.
본 연구에서는 8톤급 어선의 복원력 분석이 이루어졌다. 복원력 분석은 안정성과 관련이 있어, 선박의 기본설계시 중요한 항목중 하나이고, 각국 선급에서 규정을 준수하도록 하고 있다. 파랑중 어선의 전복현상은 파랑 및 바람에 의한 외력과 파랑중 선박의 브로우칭 (broaching) 현상과 복원력 변화가 어우러져 발생한다. 본 연구에서는 전복 -현상에 대한 분석을 하기 전에 필요한 파랑중복원력 분석이 수행되었다. 파도와의 만남 주파수가 0이 되는 선속과 파장의 관계가 구해졌다. 본 연구에서 택한 어선의 경우 선박의 길이와 비슷한 파장을 가지는 파도와 같은 방향으로 가면 만남 주파수가 작아짐 을 알 수 가 있었다. 이런 경우 위험한 상황이 발생할 가능성이 있다. 복원팔의 계산 결과 파정에 선박이 위치하고 있을 때, 복원력 감소가 상당히 발생하였음을 알 수가 있었다 파정에 오래 머물지 않도록 하는 운항 지침이 있어야 하겠다 전체적으로 본 연구에서 택한 어선을 대형 화물선보다 복원력 변에서는 유리한 것으로 판단되는데, 선체가 작아 상대적 으로 높은 파도를 만날 가능성이 많다. 앞 절에서 여러 가지 경우에 대한 계산 결과를 보았다. 김윤수(1994)는 대형화물선에 대하여 복원력 변화를 계산하였는데, 파도에 의한 복원력변화가 심하였다. 위의 그립을 보면 H/Lw=0.025에서 GZ 곡선의 최대 값이 1/2 이하로 줄어듦을 알 수 있다. 그러나 본 어선의 결과인 Fig. 6 과 7을 보면 변화가 대형화물선과 비교하며 작음을 알 수 있다. 이 것의 원인은 중앙단면의 형상 때문인 것으로 판단된다. 대형화물선의 경우 방형 비척계수 (뚱뚱함을 나타내는 계수)가 큰데 반하여, 본 어선은 방형 비척계수가 작고 측면에 차인을 두어 부력중심의 변화가 커서 복원력이 많이 작아지지 않는 것으로 판단된다. 앞으로 파도와 비슷한 속도와 방향으로 항주하는 어선의 동역학적인 안정성에 대한 분석이 이루어져야 하겠다.
5G 스마트폰의 샤논과 신호처리의 푸리에가 표본화정리(최고 주파수의 2배분1 즉, $\frac{1}{2f_n}=T$)에서 만난다. 본 논문에서는 초기 샤논 정리가 Point-to-Point에서 샤논 용량을 구했지만 5G는 Multi point MIMO로 기술이 발전했음을 Relay 채널에서 보인다. 푸리에 변환은 고정매개변수로 신호처리를 했는데, 멀티미디어 시대에 2N-1 다변수인 푸리에-Jacket 변환을 제안해서 성능을 분석했다. 이 연구에서 저자는 시간 계산 측면에서 프리 코딩 / 디코딩 복잡성을 줄이기위한 Jacket 기반의 빠른 방법을 제안함으로써 신호 처리의 복잡성 문제를 해결한다. 재킷 변환은 신호 처리 및 코딩 이론에서 응용 프로그램을 찾는 것으로 나타냈다. 재킷 변환은 속성 $AA^{\dot{+}}=nl_n$이 있는 필드 F에 대해 $n{\times}n$ 행렬 $A=(a_{jk})$로 정의되며, 여기서 $A^{\dot{+}}$는 A의 원소 역행렬의 전치 행렬, 즉 $A^{\dot{+}}=(a^{-1}_{kj})$이며, 이는 변환을 일반화하고 중심 가중 변환, 특히 재킷 변환 특성을 이용하여, 저자는 전송 기반의 중계 기반 DF 협동 무선 네트워크에서 분산 다중 입력 다중 출력 채널의 프리 코딩 및 디코딩에 적용하여 새로운 고유치 분해 (EVD : eigenvalue decomposition) 방법을 제안한다. 단일 심볼 디코딩 가능한 시공간 블록 코드를 사용한다. 본 논문은은 제안 된 Jacket 기반 EVD 방법이 기존의 EVD 방법에 비해 계산 시간이 현저히 단축되었다. 계산 시간 단축과 관련된 성능은 수학적 분석 및 수치결과를 통해 정량적으로 평가했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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