마리나클럽을 중심으로 한 마리나는 앞으로 예상되는 해양관광 및 해양레포츠 수요에 대비한 필수적인 시설이다. 국내 여건을 반영하여 마리나와 마리나클럽은 요트수용 대수를 기준으로 한 규모와 프로그램에 따라 레포츠소형, 복합소형, 레포츠중형, 복합중형, 레포츠대형, 복합대형의 6가지 유형으로 구분할 수 있다. 서울마리나, 아라마리나, 전곡마리나 등 3개의 국내 마리나클럽을 분석한 결과 마리나전용 시설과 상업시설의 공간 비율은 평균 21% : 79% 로 나타났다. 단기적으로는 현재의 공간 구성을 유지하는 방향으로 복합형 마리나클럽 계획이 우선 시 될 것으로 예상되며, 장기적으로는 마리나전용시설 비율이 높은 레포츠형 마리나클럽으로 전환될 것으로 보인다. 또한 플로팅 마리나클럽은 해양관광 및 해양레포츠 체험을 극대화하는 친수공간 확보에 매우 유리하다.
기존 선박매매시장에서 선박가격은 최근 거래되는 비슷한 유형의 선박가격을 기반으로 산정되었다. 하지만 2008년 금융위기 이후 선박가격 변동이 심해지면서 선박 내재적 가치를 산정할 수 있는 선박가격평가기준이 필요하다. 본 연구에서는 선박의 내재된 요소를 추정하기 위해 헤도닉가격모형을 사용하였다. 이에 본 연구는 헤도닉가격모형을 이용하여 선박가격에 미치는 영향을 각 특성별 가치를 분석하고 추정모형을 도출하였다. 헤도닉가격모형에서 제시된 4가지 모형들 중에 분산확대인자와 단계선택방식으로 최적의 모형을 선정하였다. 이를 위해 실제 거래된 선박과 특성자료를 활용하여 선박가격에 미치는 결정변수들의 영향력 정도를 분석하였다. 최종 선정된 모형은 Log-Line모형으로 회귀분석결과 DWT, Age, Market Value, Short-Term Charter, Long-Term Charter, Enbloc, Special Survey Due, Builder 8개의 변수가 선박가격모형에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제시한 선박가격모형은 선박가격을 평가할 때 객관적이고 균형있는 의사결정을 하는데 도움이 될 것이다.
파력발전기의 유형은 진동수주형, 월파형, 가동물체형으로 나누어진다. 그 중 가동물체형은 파도에너지를 기계적 운동에너지로 전환하여 발전하기 때문에 가동물체의 운동량이 증가해야 발전량이 증가 할 수 있다. 본 논문에서는 가동물체형 파력발전기를 발전시스템이 있는 구조물 본체와 가동부유체로 구성하고 바 형태의 다리로 연결하였다. 다양한 정면파 조건에서 가동부유체와 구조물 본체 간 연결 방식 변화에 따른 운동 특성을 연구하고, 발전축의 모멘트와 각속도를 계산하였다. 이 연구는 가동물체형 파력발전기의 설계시 기초 자료로 사용 될 수 있다.
정부의 금융중심지 조성과 발전에 관한 법률에 따라 부산문현혁신지구에 새롭게 조성될 금융중심지는 기존 금융중심지와 차별화되어 해양특성을 반영한 금융집적지로서 비즈니스 중심지와 연계될 때 국제적 경쟁력을 확보할 수 있다. 본 연구는 금융중심지 개념, 유형 성립여건, 경쟁력 및 해외 사례고찰의 시사점을 통해 개발여건과 관련계획을 분석하여 부산국제금융센터의 국제적 경쟁력은 시민공원 및 북항재개발지구가 연계된 해양특성화에 있음을 제시하고, 관련된 육성 프로그램의 보완방향, 물리적 개발방향, 전략 및 지침을 포함한 개발방안을 제시한다.
본 연구에서는 웹기반의 화물차량위치추적시스템의 개발과 관련된 문제를 다루고 있다. 화물위치추적 시스템이란 이동하는 화물차량으로부터 위치데이터 및 관련 정보를 수신하여 중앙관제센터에서 이 정보를 데이터베이스에 저장하여 두고 화물위치 정보를 지도 위에 표시하는 시스템으로 화주, 운송회사 등 육상물류관련 기관에서 화물위치추적, 공동수배송, 화물차량 통제 등 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 화물차량위치추적시스템은 AVLS(Automatic Vehicle Location System)라 불리우면서 산업계에서 활용되고 있으며 위치획득 방법의 종류에 따라 다양한 유형의 AVLS모델이 등장하고 있다. 예를 들면 전통적인 GPS(Global Positioning System) 위성 수신, DGPS(Differential GPS) 기지국, PCS(Personal Communication System) Cell, 도로기반 시설에 포함되는 비콘 등의 방법에 의해 AVLS는 구현되고 있다. AVLS는 정보통신 요소 기술과 정보통신 기반 시설로 구성되는데, 정보통신 요소기술로는 위치획측의 매개체인 AVL단말기와 관제시스템 S/W. 그리고 GIS(Geographic Information System)가 있고, 정보통신 기반 시설로는 차량의 단말기와 관제시스템 사이의 데이터 중계를 담당하는 네트워크가 있다. 화물차량위치추적시스템을 구성하기 위한 구비요건으로 중계망의 안정성과 신뢰성, 획득한 위치데이터의 정확성, 관제시스템의 완성도와 AVL단말기의 사용자 인터페이스, GIS S/W개발을 위한 Map API(Application Program Interface)등을 들 수 있다. 본 연구에서는 PCS Cell 방식에 의한 위치결정방식을 채택하였는데, 이것은 PCS망을 기반으로 데이터를 주고받이며 인터넷 단말기로 확장 가능한 PCS 단말기를 사용해서 위치추적을 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 선정하게된 배경은 단말기아 망 이용료의 가격이 저렴하여 현실적으로 트럭이 쉽게 부착할 수 있다는 장점이 있으며 나아가 인터넷 단말기를 활용하여 차량과 관제센터사이에 메시지 전송 등 부가적인 서비스가 가능하기 때문이다.
공 컨테이너 장치장의 사양, 취급 장비, 운영방법이 공 컨테이너 적하 시 발생할 수 있는 재취급 기대횟수에 미치는 영향을 연구하였다. 다수 선사의 다양한 유형의 공 컨테이너를 서로 분리된 공간에 저장한다면 저장 공간을 충분히 활용할 수 없고, 저장 공간의 활용도를 높이기 위해 여러 선사의 공 컨테이너를 혼적하여 함께 저장한다면 적하작업 중에 추가로 재취급이 발생할 수 있다. 한 베이에서 적하작업을 위하여 공 컨테이너를 인출하는 시점에 기대되는 재취급 횟수를 계산하기 위해 필요한 여러 가지 수식을 유도하였다. 트랜스퍼 크레인과 탑 핸들러를 취급 장비로 간주하여 다양한 인출 전략을 검토하였다. 장치장의 다양한 설계 및 운영 매개 변수가 재취급 횟수에 미치는 효과를 확인할 목적으로 수치실험을 수행하였다.
전 세계 주요 선진 항만에서는 AI, 빅데이터, 자율주행자동차, 커넥티드카 등 4차 산업기술과 ICT 기술을 활용하여 항만의 효율성 증가, 항만 내 오염물질 배출 저간 등 환경규제에 대비하고 있다. 그리고 3D 업종 기피 등으로 인한 인력 감소의 문제를 해결하기 위해 완전무인자동화 터미널 개발에 투자하고 있다. 그러나 국내 항만에서는 선진 기술 도입이 늦어지고 있으며 그로 인한 항만 효율성이 떨어지고 있다. 또한 항만 안전사고 문제도 빈번하게 발생하여 항만 마케팅에도 심각한 영향을 미치고 있다. 이에 각 우리나라 컨테이너 터미널 별 특성과 유형을 분석하고 그에 맞는 자율협력주행 도입요인을 5개의 대분류 요인과 15개의 중분류 요인으로 분류하였다. 계층적으로 분류된 도입요인은 선사, 항만공사, 컨테이너 터미널, 관계 부처 등에 근무하는 종사자를 대상으로 설문 조사를 실시할 예정이다.
본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다
전 세계적으로 수출입 화물이 급격하게 늘어나면서 기업들은 창고의 효율성 증가와 창고 인력 감소로 인해 무인 자동화창고에 대한 관심과 연구개발이 증가하고 있다. 소규모 창고에서는 재고의 흐름을 유동적으로 할 수 있는 셔틀랙 기반의 레이아웃이 빈번하게 존재한다. 그러나 셔틀랙 기반의 물류센터는 비상상황(고장, 정전 등)에서 셔틀이 작동하지 않아 물류센터 효율성과 재고관리에 심각한 영향을 미치고 있다. 이에 셔틀랙 기반의 물류센터에서 다양한 셔틀의 통로와 RTV의 통로를 레이아웃별로 분류하고 특성과 유형을 분석하여 각 레이아웃별로 신뢰성을 도출하였다. 통로의 개수에 따라 적재율도 다르게 도출되어 각 레이아웃별로 신뢰성과 적재율을 비교 분석하였다.
e-비프니스로 대표되는 비즈니스의 공간시장(Market place)화는 대부분의 산업에 파급되어 새로운 비즈니스 패러다임으로 정착되어 가고 있으나, 항만물류와 관련한 산업에는 그 파급속도가 매우 느린 실정이다. 이에 따라 항만물류산업의 e-비즈니스화를 위해, 여러 가지 정책과 연구가 적극적으로 추진되어 왔다. 그러나, 대부분의 연구는 해당 비즈니스의 특성과 무관하게, 매우 일반적인 활성화 정책을 제시하거나, 혹은 특정사례에만 치중한 개별적 차원의 방안을 제안하는 정도에 머물러 있어, 연구의 확장성 및 범용성 측면에서 많은 문제점을 지니고 있다. 게다가, 이러한 새로운 비즈니스와 관련하여 어떤 이론을 수립하거나 혹은 그러한 이론에 바탕을 둔 연구는 거의 없는 것이 현실이다. 따라서, 항만물류산업의 e-비즈니스화와 관련한 연구는 당장의 활성화방안의 수립에 앞서 오히려, 기반 연구에 해당되는 기초 작업이 요구되는 실정이다. 즉, 항만물류산업의 e-비즈니스와 관련한 연구는 우선, 항만물류산업의 특성에 대한 철저한 이해와 더불어, 공간시장화의 파급에 따른 산업계의 구조변화에 대한 검토가 선행될 필요가 있다. 그리고, 이러한 공간시장화에 따라 해당산업계에서 나타나는 다양한 비즈니스 유형에 대한 연구가 이루어지고, 그러한 토대위에 e-비즈니스를 구체적으로 고려하는 수순으로 진행될 필요가 있다. 본 연구는 여기에 주목하여 공간 시장화에 따른 항만물류산업 관련 산업구조의 변화에 주목하여, 이론적 근거를 가지고 비즈니스 유형들을 체계적으로 분류하는 것을 목적으로 한다. 분류를 위한 이론으로써 본 연구에서는 비지니스의 계층성과 업계의 가치사슬에 주목한 BL-VC모델을 대표적 항만물류산업중 하나인 선박급유업에 적용하여, 선박급유업과 관련한 일반화된 분류체계를 수립하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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