본 연구에서는 다양한 형상의 수중방파제를 이용하여 고립파(지진해일)에 대한 파랑의 제어기능을 검토하였다. 먼저, 연구를 수행하기 위하여 Navier-Stokes 방정식에 기초한 RANS 모형을 사용하였다. RANS 모형에서는 VOF기법을 이용하여 자유수면을 해석하였고, 또한 조밀한 격자간격을 사용하여 수치실험을 실시하였다. 수중방파제의 형상에는 삼각형, 반타원형, 직사각형 및 사다리꼴형을 사용하여 각각의 수중방파제 위를 통과하는 고립파를 해석하였다. 고립파의 파고와 여러 가지 형태를 갖는 각각의 수중방파제의 높이를 조절하면서 수중방파제를 지나는 고립파의 투과율을 해석하였다.
컴퓨터를 이용한 예망어구 형상 시뮬레이션 (Ferro, 1989, Theret, 1994) 기법은 어구설계도와 예망조건 등에 따라 어구의 3차원 수중형상과 장력 등을 시뮬레이션하여 실물어구 제작 및 현장실험 전에 그 형상이나 성능 등을 예측, 파악할 수 있다. 여기서는 Ferro(1989)의 모델을 응용하여 기선권현망의 수중형상을 컴퓨터로 시뮬레이션하고 개략적인 결과를 보고한다. (중략)
본 연구에서는 규칙파를 적용한 수중방파제의 반사특성을 수리모형실험으로 조사하였다. 다양한 형상의 수중방파제에 의한 반사특성을 수리실험 및 수치적으로 검토하였으며, 실험에 사용된 수중방파제의 형상은 사각형, 삼각형, 사다리꼴 및 반원형이다. 수리모형실험 결과는 고유함수전개법을 이용하여 해석한 결과와 비교하였으며, 수리실험에 의한 반사계수가 해석에 의한 결과보다 약간 작게 나타났지만, 두 결과는 비교적 잘 일치하였다. 본 연구결과는 실제설계에 있어 수중방파제의 형상을 결정하는데 있어 유용한 자료가 될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 수리모형실험을 통하여 규칙파를 적용한 수중방파제의 반사특성을 조사하였다. 수중방파제의 형상을 직사각형(${\theta}=90^{\circ}$), 사다리꼴(I)(${\theta}=75^{\circ}$), 사다리꼴(II)(${\theta}=60^{\circ}$), 삼각형(${\theta}=30.96^{\circ}$)으로 설정하여, 각각의 형상들에 대하여 주기, 입사파고, 배열을 변화시켜 얻은 실험결과를 토대로 투과율을 계산하였다.
수중날개를 대상으로 임의로 변형하는 이층류의 수직계산을 수행하였다. 계산은 비구조격자와 접면포착법을 이용하여 자유표면의 형상을 결정하였다 본 연구에 의하면 낮은 물속 깊이와 높은 프루드수에서 쇄파현상이 발생하였다 수중날개에 대하여 쇄파형상의 효과를 연구하였고 실험값과 계산값을 상호비교함으로서 격자의 민감성을 수직적으로 확인하였다.
예망어업의 혼돈행동 이론이 의한 어획 시뮬레이션 결과는 수중 어구의 3차원 형상과 아울러 어류의 반응행동이 가시화 되어야 할 것이다. 본 연구는 시뮬레이션 결과인 데이터를 기반으로 하여, 예망 어구의 3차원 수중형상 그래픽(김 등,2000), 어업계측 정보 디스플레이, 어군의 이동 현상 등을3차원 애니메이션하여 실시간으로 구현하였다. (중략)
정치망은 어군의 자연적인 이동 경로를 길그물로써 차단하여 어군을 운동장으로 유도한 후, 비탈그물을 통해 원통으로 들어가게 하여 어획하는 소극적 어구이다. 정치망이 수중에 형성하고 있는 공간의 규모와 형태는 해면에 떠있는 뜸의 형상 및 각 부분의 부설 깊이와 침강 수심을 조사하여 추정하고 있으나, 정치망이 설치된 해역의 조류 방향과 유속에 따라 수중 형상의 크기나 형태가 변형되어 어획량에 영향을 주는 요인이 될 뿐만 아니라 강한조류나 악천후에 의한 파손 등으로 조업 손실을 초래하기도 한다. (중략)
수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.
중층 연승어구의 수중형상과 낚시의 심도는 어획성능을 좌우하는 중요한 요소하다. 또한 매조업시마다 얻어지는 낚시별 어획어종, 크기등과 같은 조획 데이터의 체계적인 관리와 분석도 향후 조업을 위한 지표로서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 유향$.$유속에 따른 어구의 수중 형상을 시뮬레이션하여 해석하였고, 해석의 정확성을 검증하기 위해서 모형실험을 실시하였다. 또한 시뮬레이션에서 얻어진 각 낚시별 심도 정보를 활용하여, 낚시별로 사용한 미끼와 어획된 어종의 자료를 처리할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 디음과 같다. 1. 영각과 단축률이 일정할 때, 유속이 증가함에 따라 낚시의 심도는 유속에 비례해서 감소하였다. 2. 단축률과 유속이 일정할 때, 영각이 증가함에 따라 낚시의 심도는 영각에 비례해서 감소하였다. 3. 영각과 유속이 일정할 때, 단축률이 증가함에 따라 낚시의 심도는 단축률에 비례해서 감소하였다. 4 시뮬레이션에 의한 수중 형상과 모형어구의 수중 형상을 비교한 결과, 오차는 $ {\pm}3%$ 이내로 나타나 실험결과에 대한 시뮬레이션의 결과가 잘 일치함을 나타내었다. 5 본 연구에서 시뮬레이션에서 얻어진 낚시 심도정보를 활용한 조획률 데이터베이스 시스템은 여러 파라미터들 예를 들어 미끼, 낚시 섬도 등에 따라서 어획어의 종류와 크기를 분석할 수 있어서, 현장의 조획 데이터의 관리 및 분석에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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