해운시장의 구조적 복잡성 및 높은 변동성을 감안할 때, 해운시황에 미치는 영향요인을 식별하고 상호관계를 파악하는 것은 아주 중요하다. 본 연구는 해운시장에서 가장 근본적인 수요 및 공급요인이라고 할 수 있는 세계 경제상황 및 선대량과 해운시황 간의 동적 상호관계 분석을 목적으로 한다. 벌크선형 중 케이프선과 파나막스선을 대상으로 1999년 2021년까지의 GDP, 선대량 성장률, BCI 및 BPI의 분기 자료를 사용하였으며, 웨이블릿 결합성 분석 및 웨이블릿 그랜저 인과관계 분석을 통해 시간-주기영역에서 변수 간 동조화 및 인과관계를 파악하고자 하였다. 실증분석 결과, 변수 간 동조화 및 인과관계에 있어 주기별 및 시기별로 큰 차이를 보여 이들 변수 간 동적 상호작용이 존재한다는 것을 알 수 있었다. 또한 수요와 공급요인을 동시에 적용한 다중 웨이블릿 결합성 분석에서 변수간 인과성이 명확하게 드러나지 않은 것과는 달리 제어변수로 선대량 성장률과 GDP를 설정한 부분 웨이블릿 결합성 분석에서는 주기 및 시기별 인과관계를 파악할 수 있었다. 이를 통해 두 수급요인이 해운경기에 뚜렷한 영향을 미친다는 것과 해운시황 영향요인의 상호관계 분석을 위해서는 수요와 공급요인을 분리하여 해석하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 해운시장의 호황과 불황에 해상운임지수는 각각 수요 및 공급요인과 높은 상관성을 보였으며, 전반적으로 호황일 때는 GDP가 운임지수를 동일 위상으로 선도하고 불황일 때는 선대량 성장률이 운임지수를 반대 위상으로 선도하였다. 본 연구의 분석결과는 기존에 사용이 미미했던 웨이블릿 분석방법을 해운분야에 적용했다는 점과 수급요인을 분리하여 해운시황을 분석함으로써 수요 및 공급으로 해운시황을 판단할 수 있는 합리적인 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
2011년 한-유럽 FTA 체결 이후 두 지역의 거래액은 증가일로에 있으며 전체 시장은 지속적으로 확대되고 있다. 여러 운송수단을 이용하는 복합국제운송에 대한 관심이 늘어나며 기존의 해운운송 위주의 운송 방식에서 철도를 포함한 두 가지 이상의 운송수단을 사용하는 다중운송경로를 통한 운송이 확대되고 있다. COVID-19의 영향으로 2019년 세계 화물 시장이 타격을 받았는데 특히 해상 및 항공 노선의 급격한 제한에 기인하고 한국의 대유럽 수출도 감소하였다. 이러한 영향에도 2020년 CRE(China Railway Express) 화물 열차의 총 수는 2016년 대비 7.3배 증가한 12,406개 노선으로 전년 대비 50% 증가하였다. 철도를 이용한 육상기반의 화물운송에 대한 연구는 꾸준히 있어 왔으나 한국과 유럽의 운송노선에 대한 연구는 TSR(Trans Siberian Railway), 수에즈 해운(Suez Shipping), 기존 TCR(Trans China Railway) 노선에 국한되었다. 본 논문은 중국에서의 일대일로 구상에 따라 최근 변화를 겪고있는 실크로드의 핵심에 초점을 맞추어 중국-유럽 화물열차(CRE)를 대상으로 연구를 진행하였다. Fuzzy-AHP는 한국에서 유럽으로 가는 국제 복합항로 선정 시 요인의 우선순위를 결정하는데 사용하였으며 중국과 한국의 전문가 설문조사를 통해 결과를 도출하였다. 요인 선정 후 TOPSIS 방법을 적용하여 계획된 3개의 경로를 순위화하였다. 그 결과 총비용, 총시간, 서비스 신뢰도가 CRE 기반 복합운송을 선택할 때 의사결정자가 고려하는 요소로 나타났다. 또한, 주요 3개 복합운송노선에서 Route 1(인천-대련-만주-함부르크) 노선이 최적 노선이고 Route 2(인천-리차오-얼롄하오터-함부르크)와 Route 3(인천-롄윈강-시안-함부르크) 순서로 나타났다.
에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.
한반도는 삼면이 바다로 둘러싸여 있으며, 많은 강과 하천이 바다와 연결되어 있기 때문에 육상에서의 쓰레기 유입이 되기 쉽다. 또한 해상에서는 활발한 수산업 활동과 다양한 레저 활동으로 인해 쓰레기 유입이 많다. 바다에 유입된 쓰레기는 시간이 지남에 따라 무게가 가해져 가라앉아 해저에 침적하게 되며, 해저에 산재되어 있기 때문에 직접 확인이 불가능하고 수거에 어려움이 있다. 수거되지 못한 해양침적쓰레기는 해저 생태계 및 수질에 영향을 미치게 되며, 특히 폐그물로프와 폐어구로 인한 유령어업과 선박사고가 발생할 수 있다는 점이 있다. 따라서 해당 성상의 쓰레기들(폐그물로프와 폐어구)은 우선적으로 수거가 이루어져야하기 때문에 분포 특성을 파악할 필요가 있다. 그 일환으로 본 연구에서는 국내 39개 항을 대상으로 해양에 침적되어 있는 쓰레기 조사를 실시했다. 그 중 동해에 대해서 GIS 기반의 공간 분석을 통해 해양침적쓰레기 성상별 분포 지도를 작성하고, 분포 특성을 파악하였다. 결과적으로 동해에서 폐타이어가 58 %로 구성되었고, 방파제 및 선박 접안 시설에 분포가 밀집되었다. 그리고 폐합성수지가 26 %로 구성되어 항외에도 분포가 있었다. 각 성상별 뚜렷한 분포 특성을 파악하기는 어려웠지만 폐합성수지가 다른 성상들과 비교해 항외에 분포되는 특성이 있었다. 본 연구는 이와 같은 분포 특성을 통해서 해양침적쓰레기 수거에 도움이 될 기초 자료로 제공될 수 있다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
재난·재해에 신속하게 대응하기 위하여 다양한 센서의 위성영상 활용이 가능한 뉴스페이스 시대가 열렸다. 국내·외 운용 중인 위성의 수가 늘어나고 위성 센서의 특성이 다양하므로, 재난유형에 최적화된 위성영상을 찾는 것이 필요하다. 재난 유형은 태풍, 호우, 가뭄, 산불 등으로 나누고 각 재난유형별로 위성의 궤도, 능동/수동 센서, 공간 해상도, 파장대, 재방문주기를 고려한 최적의 위성 영상을 선정하였다. 각 위성궤도 TLE(Two Line Element) 정보는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 위성 궤도를 10초 간격으로 시뮬레이션하고 각 센서의 입사각을 고려하여 정확한 관측영역을 선정하였다. 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 2019년 태풍 미탁 사례에 적용하여 실제 촬영된 위성 리스트와 비교 및 분석하였다. 분석된 결과를 통해 재난 발생 지역의 촬영된 영상과 촬영 예정인 영상의 시간 및 영역을 수 초 이내 분석하여 재난 유형에 따른 최적의 위성영상을 선정하였다. 향후, 재난이 발생했을 때 위성영상을 신속하게 요청하고 확보할 수 있는 체계 구축에 기반이 되고자 한다.
하천합류부에서 수체혼합양상을 파악하기 위해서는 고해상도의 자료가 필요하다. 특히 하천분석에 있어 수리·수질 특성은 수생태 건강성에 대한 기초자료로 사용되기 때문에 지속적 모니터링을 통해 관측이 필요한시점이다. 또한 현제 기존의 모니터링 체계에서도 1차원적인 고정적인 측정방법을 통해 측정이 진행되기 떄문에 측정지점 주변의 제외한 하천 전체의 수리·수질 특성조사가 이루어지지 않고 있다. 그에 따른 고해상도의 측정자료를 얻기 위해서는 측정자가 부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 하천합류부에서의 고해상도 측정방법을 소개하고 계측결과에 따른 보간법 비교하였다. 이를 이용한 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natural Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 본연구를 통해 공간보간을 통한 하천의 측정의 새로운 방안제시가 될것이라 사료된다.
자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R2가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
예측하기 어려운 복잡한 기후 변화로 인해 수자원 관리측면에서 다양한 방법을 도입하여 해결할 수 있는 방안이 국가적 주요 관심사로 다루어지고 있다. 따라서 투입인력과 소요시간 절감, 장비와 인력진입 불가지역에 대한 정보획득, 높은 공간해상도, 항공측량 대비 높은 경제성 등 다양한 장점의 드론을 이용한 하천지형 특성별 수리특성 분석방안이 필요하다. 본 연구에서는 성연천 하류부지역을 대상으로 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 측량 지형성과와 드론측량(Drone) 지형성과를 지상에 설치된 CHP(Check Point) 좌표 값을 확인하여 두 지형의 정확도를 비교하였으며 HEC-RAS 모형을 이용하여 빈도별 수리특성을 비교 산정하였다. 본 연구는 성연천 하류 480m구간을 선정하고 GNSS를 이용한 실측지형자료와 GCP(Ground Control Point)를 얻기 위해 정확도 검증을 실시하였으며 위성항법시스템(GNSS) 측량과 DRONE RGB측량의 CHP(Check Point) 오차를 비교하여 정확도를 검증하였다. 오차 값이 확인된 위성항법시스템(GNSS)을 이용하여 가상기준점을 선정하고 RTK 모바일스테이션을 설치하여 DRONE LIDAR측량을 통해 지형자료를 취득하였으며 얻어진 지형자료를 HEC-RAS를 통해 입력 후 성연천 하천기본계획에 제시되어진 조도계수와 빈도별 홍수위를 적용하여 연구구간 480m에 대해 100년 빈도의 결과 값을 비교 검토하였다. 100년 빈도 계획 홍수량 조건의 하상과 한계수위의 차에서 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 평균수위 측정오차는 드론 RGB 측량 지형자료 0.460m, 드론 LIDAR 측량 지형자료 0.260m의 결과를 얻었으며 동일 조건 흐름하의 평균유속에서 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 평균유속 측정오차는 드론 RGB 측량 지형자료 0.40m/s, 드론 LIDAR 측량 지형자료 0.36m/s의 결과를 얻었다. 통수 단면적의 비교 결과는 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 드론 RGB 측량 지형자료 전체 단면의 평균오차는 20.20m2, 드론 LIDAR 측량 지형자료 전체 단면의 평균오차는 21.682의 결과를 얻었으며 이상에서와 같이 홍수위와 평균유속, 통수 단면적의 측정오차 비교 결과를 종합할 때 통수 단면적 측정결과는 위성항법시스템(GNSS) 측량과 드론 RGB 측량의 차이가 적었으나 계획 홍수량 조건의 하상과 한계수위 차이와 동일조건 흐름하의 평균유속에서 위성항법시스템(GNSS) 측량과 드론 LIDAR 측량의 차이가 적은 것으로 나타났다. 그리고 통수용량(capacity)(m3) 비교에서는 위성항법시스템(GNSS) 측량을 기준으로 드론 RGB 측량은 약 7644m3, 드론 LIDAR 측량은 약 7547m3의 차이를 보여 드론 LIDAR를 이용한 결과가 가장 정확한 측정방법으로 추천할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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