무선 애드훅 네트워크에서는 무선링크의 성능을 표현하는 다양한 품질 척도가 있다. 그것은 노드가 움직임이 없는 상태에서 주변 무선 상태를 반영한다. 하지만 해상 환경에서는 선박의 이동성 뿐만 아니라 바람과 파고에 의해 선박이 움직이는 특성이 있다. 따라서 선박에 위치한 안테나의 흔들림을 유발하여 신호의 수신을 불안정하게 만든다. 본 논문은 선체운동에 따른 무선 링크 성능을 분석한다. 이를 위해 자이로 센서를 이용하여 서로 다른 해상 환경에서 선체운동을 측정 및 분석하고, 하드웨어 및 소프트웨어에 의한 무선 링크 안정화 방안을 제시한다.
해상물류업에 기상기후정보의 이용은 자연재난으로 인한 리스크 감소, 정시도착, 고객으로부터 클레임 수 및 금액 감소, 화물파손 감소, 연료절감 등 다양한 효과를 기대할 수 있다. 기상기후정보 활용의 효율성을 표준화하는 데는 어려움이 있으나 Jeppesen사의 연료절감 성과를 적용하여 한국의 해상물류업에서 기상기후정보 활용의 경제적 성과를 VVOS의 성과를 기초로 분석한 결과, 2012년 기준으로 외항항해 국적선의 경우 약 622억 원의 연료 절감할 수 있었다. 그리고 내항항해의 경우, 연안의 풍속, 파고, 파주기 등이 화물운송에 큰 영향을 미친다고 할 수 있다. 내항운송에 악영향을 미치는 주요 기상요소는 풍속, 파고, 파주기라고 할 수 있는데, 선박 입출항실적과 기상요소와의 관계는 파고와 풍속과는 음의 관계를 파주기와는 양의 관계를 보이고 있어, 기상기후를 정확히 예측하면 입출항 실적을 제고할 수 있을 것으로 기대된다. 구체적으로, 고정효과모형에서 5% 유의수준 하에서 파고 1m 이상인 일수가 1일 증가하면 선박입출항 실적이 9.605천 톤이, 평균 풍속이 1m/s 증가하면 35.391천 톤이 감소하였다. 그리고 파주기 1초 증가하면 31.204천 톤의 실적이 중가하였다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.
In order to secure the safety of increasing offshore activities such as offshore wind farm maintenance and fishing, IMPACT, a mid-term marine weather forecasting system, was established by predicting marine weather up to 7 days in advance. Forecast data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA), which provides the most reliable marine meteorological service in Korea, was used, but wind speed and wave height forecast errors increased as the leading forecast period increased, so improvement of the accuracy of the model results was needed. The Model Output Statistics (MOS) method, a post-correction method using statistical machine learning, was applied to improve the prediction accuracy of wave height, which is an important factor in forecasting the risk of marine activities. Compared with the observed data, the wave height prediction results by the model before correction for 6 to 7 days ahead showed an RMSE of 0.692 m and R of 0.591, and there was a tendency to underestimate high waves. After correction with the MOS technique, RMSE was 0.554 m and R was 0.732, confirming that accuracy was significantly improved.
차량 및 화물 고박불량과 횡경사에 따른 화물의 이동으로 인한 여객선 침몰사고 이후 화물 고박의 중요성이 제기되었고 카페리선박의 구조 및 설비 등에 관한 기준이 개정되어 풍속 7 m/sec, 파고 1.5미터를 초과하는 해상상태에서는 평수구역을 운항하는 카페리여객선에 적재된 모든 차량은 고박을 실시해야 한다. 본 연구에서는 평수구역을 운항하는 여객선의 해상상태에 따른 선체운동을 계측하고 NSM(New Strip Method) 계산 결과와 비교 하였으며, 대상선박은 풍속 6 ~ 8 m/s, 파고 0.5 ~ 1.0미터의 해상상태에서 최대 1.41° 및 1.37°의 종 동요와 횡 동요를 하였고, 풍속 10 ~ 12 m/s, 파고 1.0 ~ 1.5미터의 해상상태에는 최대 1.49° 및 2.43°의 종 동요와 횡 동요를 하였다. 선체운동 결과를 반영하여 외력과 지지력을 비교해 본 결과 고박하지 않은 상태의 지지력이 더 강한 것으로 평가되어 해당 기상조건에서는 고박을 하지 않아도 차량이 미끄러지거나 전도되지 않는 것으로 평가되었다. 향후 다양한 선박의 선체운동 측정, 외력 및 지지력 비교를 통해 보다 합리적인 차량고박 기준 개정이 요구된다.
방파제 등 항만 외곽시설의 설계에 있어서 파랑은 구조물의 단면을 결정하는 가장 중요한 요소이다. 본 연구에서는 Holland(1980)의 파라미터 모델을 이용하여 태풍시의 해상풍을 구축하고, WAM 모형을 이용하여 태풍에 의한 파랑을 수치 계산하였다. 남해안의 부산, 목포, 여수, 서귀포 지역에 영향을 미친 태풍을 선정하고 가상의 태풍을 추가하여 training set을 구성하고, 남향 계열의 7개 파향에 대해서 경험모의기법을 적용하여 재현기간별 설계 파고를 산정하였다. 또한, 이를 POT 방법과 한국해양연구원(2005)의 결과와 비교, 분석하였다.
항만 및 해안구조물의 안정성이나 연안지형 변화 등에 가장 주요한 외력조건 중 하나인 파랑의 효율적인 관측을 위하여, 선박용 X-band 레이다를 이용항 파랑 모니터링 시스템을 활용할 수 있다. 과거 해외 시스템의 국내 적용시 문제점을 개선한 3S-system (한동대학교 개발)의 건설현장 실적용 사례를 통해 실시간 공간관측 가능한 파랑 시스템 운영을 소개하고, 이를 해상공사 중 작업선박에 대한 관제시스템으로 확장 사용하는 안에 대하여 제시하였다. 향후 추가적인 확장성에 대해서도 공유하고자 한다.
ISSC 스팩트럼을 기초로 종래의 불규칙파가 아닌 새로울 과도 불규칙파를 설계하였다. 이 설계불규칙파를 장수조에서 조파기를 사용하여 발생시키고, 파고계와 6자유도계를 설치하여서 모형선의 횡동요 운동을 계측하였다. 모형선의 최대 횡동요각의 실험값과 이론값을 비교하여 단기 해상에서 발생 가능한 횡동요 피크치를 추정하는 방법에 관하여 검토하였다.
지난 20년 동안 해양구조물과 선박 등에 예상치 못한 피해를 주는 freak waves에 대한 연구자들의 관심이 증가하고 있다. 다양한 연구결과에도 불구하고 아직 freak waves의 발생원인, 발생 메커니즘, 발생확률 등에 대한 상반된 결과로 인해 합의된 결과가 도출되지 못하고 있다. 본 논문에서는 동해항 전면 해상에서 측정된 파랑자료를 분석하여 freak waves에 대한 발생확률을 추정하였다. 유의파고 2.5 m 보다 크고 $H_m/H_S{\geq}2$인 freak waves 3개를 발견하였다. Freak waves의 발생확률은 극치파고분포함수를 사용하여 추정하기 적절하며, Mori, Rayleigh, 그리고 Ahn의 극치파고분포함수는 freak wave의 발생확률을 각각 약 O($10^{-1}$), O($10^{-2}$), 그리고 O($10^{-3}$) 정도로 추정하였다. 본 논문에서 분석된 파랑자료의 freak waves의 발생확률은 O($10^{-2}$)와 O($10^{-3}$) 사이에 위치하였다. 즉, Rayleigh와 Ahn의 극치파고분포함수에 의해 예측된 발생확률의 중간에 위치하였다. 현재 Rayleigh와 Ahn의 극치파고분포함수 중에 어떤 분포함수가 정확한지에 대한 판단은 좀 더 다양한 해역에서의 freak waves의 발생확률에 대한 분석이 필요하다고 판단된다.
본 논문에서는 장기간 측정된 파랑자료를 이용하여 신뢰성 있는 항만설계를 하기 위한 평상파 산정에 대한 방법론을 제시하였다. 제안된 방법론을 부산항 내 해경부두 설계에 적용하여, 부산항 입구 조도 전면해상에서 장기간 측정된 파랑자료를 이용하여 97.5% 평상파를 산정하였다. 1993년 2월부터 2002년 12월까지 측정된 파랑자료를 파향별로 유의파고와 유의파주기의 결합분포를 구한 후, 포물선형 완경사 방정식 파랑모델을 이용하여 해경부두에서의 평상파 조건을 산정하였다. 해경부두 위치에서의 항만설계를 위한 97.5% 평상파의 파고는 1.06 m 이며, 이는 부산항 항외에서 입사되는 파향 E, 유의파고 1.75 m, 유의파주기 7 sec에 의해 생성되는 것으로 분석되었다. 부산항 내 풍파에 의한 평상파에의 영향을 검토하였으나, 항내 풍파는 평상파 산정에 영향이 없으며 항외에서 항내로 진입하는 너울성 파고의 영향이 지배적임이 밝혀졌다. 따라서 항내의 풍파의 영향만을 고려하여 평상파를 추정하였을 경우 심각한 오류가 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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