해양 수색구조 시나리오 수립 시 익수자 생존시간은 의사 결정을 하는 데 있어 중요한 고려 사항이다. 이 연구에서는 국내 보도자료와 설문조사 및 해외 생존모델을 참고하여 수색자원을 신속하고 집중적으로 투입해야하는 집중 수색기간과 생존 가능성을 고려하여 수색을 유지해야하는 추천 수색시간을 정할 때 참고할만한 익수자 생존시간 지표를 개발하였다.
해양수색구조에서 조난자의 생존시간 예측은 중요한 관심사 중 하나이다. 해양선진국에서 생존모델에 관한 연구가 많이 있었지만 영국, 미국, 캐나다 사고 데이터를 이용해 개발되었기 때문에 우리나라 해역에서 한국인 체형에 그대로 적용하는 데에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 해양경찰 해상수색구조사례, 언론보도자료, 기상청 자료, 해양경찰 해양특수구조단 전문가 면담 및 설문조사를 통해 익수자 생존시간에 관한 자료를 수집하였다. 이 자료를 이용해 추세분석 및 회귀분석을 수행하여 익수자 최대 생존시간(한국형) 산정 식을 개발하였다. 이 산식과 해외 생존모델과 비교하여 우리나라 해양조난사고에 적용가능성을 검토하였다. 최대 생존시간(한국형), 국내 해양수색구조 익수자 구조 사례, 해외 생존모델을 종합적으로 활용하여 조난자 생존시간과 집중·추천 수색시간 지침을 제언하였다. 이를 통해 수색자원의 투입 등 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 추가로 해양수색구조의 종료·축소를 결정하고 조난자 가족 및 국민 대상으로 정책결정 내용을 설명하는데 도움이 될 수 있다.
세끼투명도판에 의한 투명도의 측정은 무엇보다 취급이 간편하고 경제적이다. 투명도는 광량 및 광산란, 현탁물질, 수색 혹은 기초생물량 등이 복합적으로 반영되어 정해지는 것으로 알려져 있다(Buttenveld, 1995; Sanden and Hakanssen, 1996; Yajima, 1996). 투명도는 수질 측정항목에 거의 필수적으로 이용되고 있으나 자료가 정량적으로 분석되어 수질평가에 직접 이용된 사례는 비교적 적다. (중략)
드론의 발전 속도는 빠르게 성장하고 있고, 전 세계적으로 방송 촬영, 배송, 구조, 농업분야에서 활용 범위가 확대되고 있다. 본 논문에서의 시스템은 사람이 접근하기 힘든 지역을 간단히 조립하여 수색할 수 있는 스마트 VR 드론을 통해 수색 또는 순찰에 도움이 되고자 한다. 개발된 시스템은 인력과 시간의 제약을 최소화하고, 드론을 통해 촬영한 영상을 사용자에게 가상현실을 이용한 3D영상으로 제공한다.
해난사고 발생시 수색구조 작업의 성공여부는 정화한 표류지점의 추정에 있다. 본 논문에서는 현재 외국에서 사용중인 표류지점 추정에 관한 여러가지 기법을 소개하였고, 이들의 장단점을 비교하여 국내상황에 적합한 전산모델을 제시하였다. 제시된 모델은 해상 환경자료의 입력을 고려하여 두 가지 방식으로 나누어진다. 하나는 해양정보시스템으로부터 정확한 환경자료를 제공받을 수 있는 경우에 대비하여 FLENUMWEACEN 방식을 따른 것이고, 다른 하나는 불확실한 해수유동 자료와 현재 기상청의 해상풍 예보를 입력자료로 사용해야 할 경우를 고려하여 U.S. Coast Guard의 CASP 방식을 수정한 것이다. 모델에서 조난대상물은 사람, 구명정, 선박으로 분류하였으며, 구명정은 ballast와 canopy의 유무에 따라 세분하였고, 선박은 배수용적을 대, 중, 소로 나누어 구분하였다. 형태별 분류과정에서 과거의 모든 실험결과들을 재정리하여 새로운 leeway 값을 결정하였으며 제시된 모델들은 몇 개의 실제 현장실험 결과와 비교되었다.
해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
The United Kingdom proposed the development of the strategic vision for e-Navigation at MSC 81 held in 2006. As the development is under way, the concept has not been specified yet. Moreover, It has not come to agreement what information is important and treated in priority for e-Navigation. Korea has been studying it in the various points of view, but no achievement until now. This study looks into the development methods for e-Navigation in Korea through examining international movement and industrial situation as to e-Navigation.
최근 인간의 개입을 최소화하면서 임무를 수행할 수 있는 무인항공기에 대한 활용도가 높아지는 가운데 무인선(Uamanned Maritime Vessel) 운용에 대한 관심도 높아지고 있다. 국내에서 무인선(Uamanned Maritime Vessel) 관련 프로젝트는 오염 방제 지원, 불법조업 감시, 조난자 수색 구조 등의 감시 및 구난 방제 지원 임무와 수로조사, 해양 기상 모니터링, 적조 감시 등 해양 조사 등을 목적으로 무인선(Uamanned Maritime Vessel)을 개발하는 중이다. 무인선은 관제센터(Maritime Control Station) 또는 모선을 통하여 원격 통제로 임무를 수행하게 되며, 이를 위하여 다양한 정보가 무선통신을 통하여 유인선-무인선, 무인선-무인선, 무인선-관제센터 간에 실시간으로 제공될 것으로 예상되어진다. 본 연구에서는 ITU-R Study Group Woking Party 5B를 분석한 후, 국내 개발 예정인 무인선(Uamanned Maritime Vessel) 운용을 위하여 요구되는 통신 서비스를 구분하여 정의 및 분류하고, 이를 바탕으로 데이터 전송속도, 트래픽 이용시간, 교통량을 바탕으로 필요한 주파수 산정을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다.
본 연구는 한지역에서 생산된 동종의 차 엽을 같은 시기에 채취하여 불발효차와 반발효차로 발효정도가 다르게 제다하여 주요 성분과 생리활성을 비교하였다. 불발효차인 녹차는 일반 가공 방식대로 만든 녹차, 채엽하여 실내 위조의 과정을 거쳐서 만든 위조 녹차로 만들었고, 반발효차인 황차는 햇볕에서 제다한 중(中)발효차인 일쇄차와 강하게 발효를 한 황차를 시료로 하였다. 주요 성분은 일반성분 및 폴리페놀과 카페인의 함량을 분석하였고, 차의 수색,전자공여능에 의한 항산화 활성 및 ACE 저해능을 조사하였다. 결과는 다음과 같다. 차의 일반성분은 발효정도와 제다방법에 따라 큰 차이는 없는 것으로 나타났다. 차의 기능성분을 조사해 본 결과 total phenolic compound 함량은 $3.59%{\sim}3.87%$의 범위로 나타나 발효정도와 제다방법에 따라 큰 차이는 없는 것으로 나타났다. 반면 caffeine 함량은 녹차가 5.81%로 가장 높았으며, 위조차가 5.75%, 일쇄차가 3.46%, 황차가 2.66% 순으로 발효정도에 따라 caffeine 함량이 감소하는 경향을 보였다. 차의 수색은 발효정도가 강할수록 명도(L)는 감소하였고, 녹색도(-a)가 낮아지면서 적색(a)에 가까워졌으며, 황색도(b)는 발효정도에 따라 높아지는 경향을 보였다. 차의 전자공여능에 의한 항산화 활성은 녹차가 85.6%로 가장 높았으며, 위조차가 81.24%, 일쇄차가 72.84%, 황차가 28.85% 의 순으로 불발효차 일수록 항산화활성이 뛰어났으며 ACE 효소 활성 역시 불발효차 일수록 증가하는 경향을 보였지만 그 차이는 미비하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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