본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.
최근의 해안, 해양공학 분야에서는 구조물이 있는 영역의 파동을 계산하기 위해 Navier-Stokes 방정식을 기초로 한 많은 기법들이 개발되고 발전되어 왔다. 이들 중 파랑의 쇄파현상 등의 복잡한 파동현상을 재현하기 위한 수치해석 기법으로 Volume Of Fluid method (보프법)에 근거를 둔 수치해석 기법이 자주 사용되어지고 있다. 그러나 보프법은 일반적으로 방대한 계산시간과 기억용량이 요구되는 단점을 가지고 있어, 적어도 100주기 이상의 계산시간을 통한 해석이어야만 만족할 만한 결과가 나타나는 불규칙파랑의 경우, 보프법의 단독 적용으로는 현실적으로 어려워진다. 한편, 경계요소법(BEM)의 경우는 파랑을 신속하고, 정확하게 계산할 수 있으나, 비선형 현상을 재현할 수 없는 단점이 있다. 본 연구는 불규칙 파랑을 대상으로 하고, 구조물이 있는 경우의 파동현상도 계산이 가능한 수치 해석 기법의 개발을 목표로 하고 있다. 이를 위해, 두 기법의 장점을 살려 쇄파현상 등으로 인해 비선형 현상의 재현이 요구되는 영역에서는 보프법을 사용하여 계산하고, 비선형성을 무시할 수 있어 포텐셜이론이 적용 가능한 구간에서는 BEM을 사용하여 계산을 하도록 두 기법을 연결한 BEM-VOF model을 개발하였다. 개발된 수치모델의 검증은 5차 스톡스파의 파랑전파 및 불규칙파랑의 전파를 통해 수행하였다.
선박의 조종운동특성은 선종뿐만 아니라 같은 선박이라 할지라도 속도나 흘수에 의해서도 달라진다. 최근에 초대형선박이 크게 증가하고 있어 해양사고 발생 시 막대한 물적, 환경적 피해가 발생할 수 있으며, 이에 따라 선박조종의 중요성은 더욱 커지고 있다. IMO는 STCW 95 개정협약서를 통해서 해기사들이 시뮬레이터를 이용한 교육을 받도록 강제하고 있다. 그러나 Full Mission Ship Handling Simulator(FMSS)는 고가일 뿐만 아니라 사용하는 데에 제한이 많고, PC기반의 시뮬레이터는 서로 다른 사용자가 함께 시뮬레이션을 할 수 없다는 단점이 존재한다. 본 연구는 네트워크를 기반으로 두 사람이 각자의 PC를 이용하여 함께 시뮬레이션을 할 수 있도록 하여 FMSS와 PC기반의 시뮬레이터가 갖는 단점을 해결하고자 Nomoto 응답모델의 해석 및 수치계산과 레이더 기능 구현, 데이터통신 프로토콜 설계, Graphic User Interface(GUI) 구축 등을 통해 네트워크 기반의 시뮬레이터를 구현하였다. 그리고 개발된 시뮬레이터의 유효성을 검증하기 위해 한국선급, IMO의 선박조종성기준에 따라 시뮬레이션 결과와 한국해양대학교 한바다호의 실선시험결과를 비교·분석하였다. 항목별 시험결과를 정리하면 상대오차 범위는 0 ~ 32.1 %, 평균 13.7 % 이었으며, IMO 선박조종성기준을 모두 만족하였다.
예인줄을 여러 개의 유한요소로 분할 한 뒤 각 요소들에 Newton의 운동 제 2법칙을 적용하고 각각에 작용하는 외력은 성분별로 장력, 항력, Coriolis 힘, 중력, 부력, 입수 충격력 등으로 구분하여 예선과 부선을 연결하는 예인줄의 동역학 모델을 정립하였다. 일반적으로 예인줄 요소의 병진 운동만을 고려하는 이전의 연구들과는 달리 본 논문에서는 예인줄 요소의 운동을 횡동요를 제외한 5자유도로 확장하고 외력 고려가 용이한 물체고정좌표계에서 기술하였다. 예인줄 요소들 간에는 연결점에서 인장만 되는 스프링과 감쇠기로 연결하고, 스프링의 강성계수는 실제 적용되는 예인줄의 강성계수와 등가가 되도록 설정하였다. 정립된 예인줄 모델의 검증을 위하여 예인줄의 공기중 및 수면 바로 위에서의 자유낙하, 예인선의 가속운동, 예인선의 조화운동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 예인선, 부선, 예인줄 요소들의 운동 시계열 값들은 실제 예상치와 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였다.
최근의 해안, 해양공학의 수치해석 기술은 구조물이 있는 영역에서의 파동을 계산하기 위해 Navier-Stokes방정식을 기초로 한 많은 수법들이 개발되고 발전되어 왔다. 이들 중, 파랑의 쇄파현상등의 복잡한 파동현상을 재현할 목적의 수치해석 기법으로 Volume Of Fluid method (보프법)에 근거를 둔 수치해석 기법이 자주 사용되어지고 있다. 그러나 보프법은 일반적으로 방대한 계산시간과 기억용량이 필요로 하다는 단점을 가지고 있어, 보프법의 단독 수법으로는 적어도 100주기 이상의 계산시간을 통한 해석이어야만 만족할 만한 결과가 나타나는 불규칙파랑에 대한 해석이 현실적으로 어렵다는 단점이 있다. 한편, 완전유체로 가정할 경우, 경계요소법(BEM)으로 파랑을 신속하고, 정확하게 개산할 수 있으나, 비선형 현상을 재현할 수 없는 단점이 있다. 본 연구는 불규칙파랑을 대상으로 하고, 구조물이 있는 경우의 파동현상도 계산이 가능한 수치 해석 기법의 개발을 목표로 하고 있다. 이를 위해, 두 수법의 장점을 살려 쇄파현상등이 있어 비선형 현상의 재현이 요구되는 영역에서는 보프법을 사용하여 계산하고, 비선형성을 무시할 수 있어 포텐샬 이론이 적용 가능한 구간에서는 BEM을 사용하여 계산을 하도록 두 수법을 연결한 BEM-VOF model을 개발하였다. 개발된 수치모델의 검증으로는 5차 스톡스파의 파랑전파 및 불규칙파랑의 전파를 통해 수행하였다.
광양항은 '98년 개장 이후 현재 16개 선석(5만 톤급 12선석, 2만 톤급 4선석)을 운영 중에 있다. 특히 광양지역은 광양만권의 핵심역할을 하는 광양항이 위치하고 있다. 본 논문은 광양지역의 물류도시 발전 전략의 우선순위를 도출하기 위하여 SWOT/AHP 분석 방법을 사용하였다. 분석 결과, 수익 창출형 물류 비즈니스 모델 창출, 항만기능과 연계된 국제적인 배후물류단지 개발, 공동물류창고 운영 등의 비용절감형 물류 비즈니스 모델 창출, 자유무역지역의 고부가가치화 전략 그리고 광역항만클러스터 조성 등에 우선순위를 두고 전략을 수립하는 것이 바람직한 것으로 도출되었다. 본 연구의 한계점으로는 도출된 우선순위에 대한 논리적 타당성 검증이 필요하며 이를 위해서는 일정한 주기로 동일한 설문대상자를 대상으로 설문을 수회 실시하여 그 결과를 비교 분석하는 작업이 필요하다. 또한 향후, 보다 심도 있는 심층면접이나 광범위한 설문조사를 통해 전략이 보완되어져야 할 필요가 있다. 향후, 이러한 한계점을 개선하고 보완할 수 있는 보다 심층적이고 실증적인 연구가 수행되어져야 할 것이다.
본 논문에서 스케일 불변 특징 분포를 이용한 장소 모델링과 실제 입력되는 특징을 추출하여 데이터베이스에 저장된 장소모델을 비교하여 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 모든 장소는 각각 다른 장소와 확실히 구별되는 고유한 특징들의 분포로 표현 가능하다고 가정한다. 제안된 방법은 각 장소마다 전역정보를 사용하며, 하나의 장소는 하나의 장소모델로 표현된다. 따라서 장소의 인식을 위해 비교 대상이 되는 장소의 수가 증가하여도, 장소인식을 위한 시간의 복잡도가 기하급수적으로 증가하지 않는다는 장점을 가진다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위한 실험으로 인식에 사용된 특징의 수와 입력영상의 수를 변화시키며 실험을 수행하였고, 실험을 통해 기존의 방법보다 공간적, 시간적인 면에서 제안된 방법이 효율적임을 입증하였다. 제안된 방법은 로봇의 자율항해, 시각장애인의 도움이 시스템, 웨어러블 컴퓨팅 분야 등, 다양한 분야에 활용도가 있으리라 기대한다.
선체의 갑판부와 선저부 그리고 해양구조물의 기본적인 구조는 보강판이다. 보강판넬은 한쪽방향으로 위치한 보강재 혹은 종/횡 방향으로 복잡하게 위치한 구조를 이루고 있으며, 후자의 모델을 그릴리지 구조라고 부른다 선체구조설계 단계에서 선박의 종강도 평가는 가장 중요한 항목이다. 일반적으로, 극심한 해상상태에 놓인 선박의 선저부에는 호깅조건에 의해 발생되는 횡모멘트에 기인하여 압축하중이 작용하게 되며, 이와 동시에 수압하중 작용으로 인한 국부휭모멘트가 작용된다. 본 논문에서는, 구조해석 결과의 검증을 위해서 여러 가지 해석프로그램 및 현재 사용되고 있는 선급룰과의 비교를 하여 횡하중의 영향에 따른 압축최종강도에 대해 분석하고, 여러 가지 설계변수를 변화하여, 각각의 영향을 검토하고, 최종적으로 조합하중 조건에서의 횡하중의 영향에 대해서 분석하였다. 본 연구에서 얻어진 결과들은 최종한계상태설계법에 기반을 두고, 조합하중이 작용하는 선체보강판의 구조강도 거동에 대해서 하중성분에 대한 관계를 고찰하였다.
우리나라 항구 주변에는 입 출항하는 선박으로 인하여 해상교통흐름이 복잡하다. 이러한 선박통항의 안전과 효율성을 증진하기 위해 우리나라에서는 해상교통관제 서비스를 시행하고 있다. 24시간 쉴 틈이 없는 해상교통 관제사들의 노력에도 불구하고 관제구역 내에서의 충돌사고는 지속적으로 발생하고 있으며, 위험 상황이 약 20분에 1회씩 발생하고 있는 것으로 분석되어 그 위험성은 크다고 할 수 있다. 이러한 사고는 선박운항 및 해상교통관제 정보 제공 시 충돌 위험에 대한 안전 기준을 적시에 제공함으로써 사고를 감소시킬 수 있을 것으로 조사되었다. 이에 본 연구는 선박의 충돌위험도를 선박운항자의 관점에서 평가할 수 있는 모델을 이용하여 그 위험을 선박의 속도, 침로 등을 조정하여 각 교통 상황별 충돌 위험도를 사전에 예측 할 수 있는 위험도 예측 모듈을 개발하였다. 이 모듈을 이용하여 선박운항자 및 관제사는 복잡한 교통 상황에서 위험요소를 쉽게 식별 할 수 있어, 가까운 장래의 위험 정도의 변화를 선박침로 및 속력변경 등을 제시할 수 있는 등의 적절한 피항조치를 취할 수 있다. 이 모듈의 효용성을 검증하기 위해 부산항 해역을 대상으로 조우 상황별 위험도를 예측 후 구체적인 침로 및 속력 변경에 따른 위험도 변화를 식별할 수 있는 것으로 확인되었다.
최근 FTA 체결로 인해 우리나라는 보다 효율적이고 효과적인 수출입 화물의 물동량 관리가 필요한 시점이다. 그 중 양곡화물은 우리나라 국민들의 식생활에 필요한 주요 화물이며 FTA 협정시 주요 수출입 화물로 지정된 바 있다. 일반적으로 양곡화물은 대부분 인천항을 통해 수출입되고 있어 본 연구에서는 인천항에 취급되는 양곡화물 물동량의 향후 수요에 대한 예측 연구를 진행하였다. 연구방법론은 시스템다이내믹스를 사용하였고 양곡화물 물동량에 영향을 주는 요인으로는 인구, 1인당 연간 양곡소비량, GDP, GRDP, 환율, BDI를 이용하였다. 본 연구모델의 시뮬레이션 기간은 2000년부터 2020년이며 2007년까지의 실제 데이터를 사용하였다. 시뮬레이션 결과 2020년에 인천항에서 취급되는 양곡화물의 물동량은 약 2백만 톤으로 예측 되었으며 결과적으로 인천항에서 취급되는 양곡화물 물동량이 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있다. 그리고 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 MAPE 검증을 실시하였으며 6.3%의 결과값을 얻어 매우 정확한 예측으로 판정되었다. 또한 양곡화물 물동량에 영향을 주는 각 요인들의 변동에 따라 양곡물동량에 미치는 요인을 살펴보았으며 인구가 양곡물동량에 가장 큰 영향을 미치고 환율은 거의 영향이 없는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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