• 월간 기계설비
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• s.309
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• pp.48-50
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석을 위한 기초연구 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법규 개선방안 연구를 추진했다. 본지는 지난 2월호부터 연구결과 요약 보고서를 연재하고 있다.

• 월간 기계설비
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• s.310
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• pp.112-114
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석을 위한 기초연구 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법규 개선방안 연구를 추진했다. 지난 2월호에 시작된 연구원의 연구결과 요약 보고서는 이번호로 연재를 마친다.

• 월간 기계설비
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• s.307
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• pp.87-92
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설 현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법류 개선방안 연구를 추진했다. 본지는 연구결과에 대한 요약 보고서를 연재한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.175-176
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• 2020

시뮬레이션 기반의 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 이용하여 교통 특성 모델을 구축하고, 이를 통해 해상교통 현상을 재현함으로써 분석을 수행하는 방법이다. 교통 특성 모델은 교통 현상을 수치적으로 표현한 일반화 된 모형을 말하며, 모델링 작업에 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 해상 교통 특성을 생성하기 위한 자동화 된 프로세스를 제안하며, 실제 목포항의 항적 데이터에 적용하여 교통특성 정보 생성 방법으로서의 활용 가능성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.119-119
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• 2023

본 연구에서는 Terra MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 토양수분 부족지수(Soil Water Deficit Index, SWDI)를 이용하여 2012년부터 2022년까지 한반도 전국의 1km 공간 증발산량을 산정하였다. 공간 증발산량을 산정하기 위한 과정은 크게 두 가지로 구분된다. 첫 번째로 MODIS의 LST(Land Surface Temperature), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), 선행강우 및 무강우 누적일수를 이용해 1 km 공간 토양수분을 산정하였다. 농촌진흥청 토양수분관측망 자료 중 토지피복, 토양 속성을 고려하여 선정된 70개소 토양수분 실측데이터와 비교한 결과 지점별 평균 R² 0.63~0.90으로 유의미한 상관성을 나타내었다. 산정된 공간 토양수분은 생장저해수분점과 초기위조점의 관계를 이용한 SWDI로 변환하였다. 두 번째로 순 복사량, 기온 및 NDVI의 적은 수문인자를 통해 증발산량 산정이 가능한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모형을 기반으로 계절별 식생과 토양수분 상태를 고려하여 1 km 공간 증발산량을 산정하였다. MS-PT 모형에서 가정한 대기 증발 변수 Diurnal temperature (DT)와 지표 수분의 상관성 문제를 해결하기 위해 DT를 SWDI로 적용하였다. 모형 결과의 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측자료와의 결정계수(Coefficient of determination, R²), RMSE(Root Mean Square Error) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하였다. 본 연구의 결과로 생산되는 국내 증발산량의 시, 공간적 변동성은 증발산량을 통한 수문학적 가뭄지수 및 급성 가뭄을 파악하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.229-231
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• 2014

조선 프로젝트는 일반적으로 많은 블록 공정들을 거쳐 완성된다. 하나하나의 블록들이 일정에 따라 완성되면 다음 단계의 공정을 위한 플랜트로 이동하게 되는데 이러한 공정에 따른 블록 수송을 원활하게하기 위해 블록 수송계획을 세운다. 블록 트랜스포터는 블록 수송을 위한 주요 장비인데 트랜스포터의 일정 계획은 계획된 조선 프로젝트 완성을 위한 전체적인 일정 관리에 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 트랜스포터의 일정계획 문제를 0-1 정수계획 모형으로 정식화하여 최적일정계획을 수립하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.53-55
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• 2014

Offshore 에서의 oil & gas 생산은 해상이라는 환경으로 인한 고유의 특성 때문에 항상 다수의 변수들에 영향을 받으며, 막대한 비용이 소요되기 때문에 비용을 최소화하며, 비용 대비 수익을 최대화시키기 위한 optimal design이 필수이다. 본 논문은 가상의 offshore plant와 이에서 생산된 oil의 수요지들을 설정하여 시장수요에 따른 offshore 생산의 최적화 문제를 연구대상으로 하며, 다수의 offshore oil fields를 보유한 major oil company가 당면할 수 있는 offshore production에 관한 문제를 일반화하여 정의하고, 이윤을 극대화시킬 수 있는 최적화 모형을 혼합정수계획모형(mixed integer programming)으로 정식화 하였다. 최적화 모형의 해는 Microsoft office excel solver를 통해 구하였으며 그 계산실험의 결과를 요약하여 보고한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.7-8
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• 2018

파 중 선박 조종운동시험을 위하여 선박해양플랜트연구소 공학수조 내 자유항주시험 시스템을 구성하였다. 모형선 내에 제어계측 장비와 PC를 탑재하고 육상 관제 PC에서 원격 통제, 모니터링하며, 레이저 추적 방식으로 모형선 실시간 위치를 계측하였다. 준비된 시스템으로 KVLCC2 1/100 축소모형선의 규칙파 중 선회시험을 수행하였다. 파 중 선회성능은 초반의 전진거리, 전술직경, 정상선회 시의 궤적밀림 거리, 각도 등으로 지수화할 수 있다. 각 지수를 추출하여 분석하였고, 동일한 파장 조건에 대한 궤적밀림 경향은 유사함을 보였다.