• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.11a
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• pp.162-163
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• 2017

해양 HNS(Hazardous and Noxious Substances)의 유출 사고 시, 막대한 인명 피해와 환경 훼손을 피하기 위해 유출 사고 조기 예측과 정확한 확산 경로를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구의 최종목적은 전산유체역학을 이용하여 HNS사고가 발생하였을 때 위험구역을 적절히 예측할 수 있는 수치해석기법을 개발하고, 다양한 해양사고조건과 환경영향을 고려하여 근접역에서의 2차원 확산 특성을 고찰하고 확산 현상을 예측하기 위한 모델을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 상용코드인 ANSYS FLUENT(V. 17.2)을 사용하여 근접역에서의 2차원 확산특성을 모사하고 분석하였다. 특히, 누출된 HNS의 위치별 농도를 예측하기 위해 종수송방정식(Species Transport Equation)을 이용하였으며 RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 방정식과 표준 $k-{\varepsilon}$ 모델을 이용하여 난류유동을 모사하였다. 해석된 결과는 문헌에서 얻어진 실험데이터와 상호비교하였으며 해수의 유속, HNS의 밀도에 따른 유층 두께, 해수면 HNS 평균 농도 그리고 HNS 전파 속도를 분석하였다. 유층 두께는 해류 유속에 따라 변화하며 변화 경향에 따라 두 구간으로 나눌 수 있다. 해류 전파 속도는 대체로 해류 유속과 선형적 비례관계를 갖는 것으로 나타났다. 해수면 평균 HNS 농도는 해류 유속에 선형적으로 비례하여 감소하며, HNS 밀도가 큰 경우 해수면 평균 HNS 체적 농도는 더 빠르게 감소하게 된다. 이러한 결과는 HNS 확산 특성을 분석하고 관련된 예측모델을 개발하는 데에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.454-457
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• 1999

Most of oceanic information are related with spatial properties directly or impliedly and Presented differently depend on applications. So, without efficient integrated data model and strategies it inevitably occurs redundant development results of database itself and application systems. Therefor to avoid these inefficiencies it is most basic need to establish the ocean data infrastructure based on unified data model. In this paper we suggest the guideline for object data model based on ocean GIS concept followed with a sample primitive object data model implementing tile proposed guideline. With this unified data model we could expect the improvement ill the every phase of ocean related environment from data acquisition through translation and utilizing to service and exchange.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.6 no.3
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• pp.309-325
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• 1994

Ocean circulation in the Gulf of Alaska is remarkably constant throughout the year despite of being forced by one of the largest seasonal wind stresses in the world. To explain the small seasonal changes in the transport of Alaska Stream. a set of numerical models is employed. First a diagnostic approach is applied to reproduce circulation from the observed density structure. The results reveals the very small seasonal changes in the Alaska Stream transport. Next a series of the prognostic models is used: a barotropic model. a flat bottom baroclinic model, and baroclinic model with topography. These models reveal the influence of topography and baroclinicity on the ocean's response to the seasonal wind forcing. The intercomparisons of the various model results suggest that the seasonal response of the baroclinic ocean is primary barotropic and the resultant barotropic circulation is weakened by the scattering effect of the bottom topography.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 2008.09a
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• pp.208-211
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• 2008

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 2008.09b
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• pp.208-211
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• 2008

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.679-681
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• 2003

컴퓨터 그래픽스 분야에서 자연현상을 표현하기 위한 노력은 계속되어 오고 있다. 몇몇 자연현상들에 대해서는 만족할 만한 결과가 나와 있지만, 해양파(Ocean wave)를 표현하기 위한 적절한 모델이 제시되어 있지 않다. 본 논문에서는 해양학의 연구 결과를 바탕으로 하여 사실적이면서도 실시간에 재생가능한 해양파를 구현하였다.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.13 no.3
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• pp.252-259
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• 2008

The deep-sea mining system is generally composed of surface vessel, lifting system, buffer, flexible pipe and miner. The mining system can be regarded as a large-scale system in which each subsystem is interconnected to other ones. In order to control a large-scale system, decentralized control approaches have been proposed recently. In this paper, as a basic study on application of decentralized control, firstly, the mining system was modeled in a simplified way. Lifting system and buffer were regarded as a spherical pendulum and the flexible pipe was taken as a two-dimensional linear spring connection. Based on the simplified model dynamics, the mining system can be decentralized two subsystems, the one consisting of surface vessel, lifting system and buffer, and the other, the miner. Next, this paper proposed the design of controller for each decentralized subsystem by regarding the interacting terms as disturbances. The controllers kept the constant distance between two subsystems during the miner was moving on the specified track. Finally, the efficiency of proposed controller was proven through the numerical simulation of the derived model.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.27 no.5
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• pp.574-583
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• 2021

Predicting shipping markets is an important issue. Such predictions form the basis for decisions on investment methods, fleet formation methods, freight rates, etc., which greatly affect the profits and survival of a company. To this end, in this study, we propose a shipping freight rate prediction model for container ships using gated recurrent units (GRUs) and long short-term memory structure. The target of our freight rate prediction is the China Container Freight Index (CCFI), and CCFI data from March 2003 to May 2020 were used for training. The CCFI after June 2020 was first predicted according to each model and then compared and analyzed with the actual CCFI. For the experimental model, a total of six models were designed according to the hyperparameter settings. Additionally, the ARIMA model was included in the experiment for performance comparison with the traditional analysis method. The optimal model was selected based on two evaluation methods. The first evaluation method selects the model with the smallest average value of the root mean square error (RMSE) obtained by repeating each model 10 times. The second method selects the model with the lowest RMSE in all experiments. The experimental results revealed not only the improved accuracy of the deep learning model compared to the traditional time series prediction model, ARIMA, but also the contribution in enhancing the risk management ability of freight fluctuations through deep learning models. On the contrary, in the event of sudden changes in freight owing to the effects of external factors such as the Covid-19 pandemic, the accuracy of the forecasting model reduced. The GRU1 model recorded the lowest RMSE (69.55, 49.35) in both evaluation methods, and it was selected as the optimal model.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.100-102
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• 2023

항로추종성능은 자율운항선박(MASS)의 중요한 자율제어기능 중 하나이다. 이는 선박의 안전성을 보장하기 위해 중요하며, 자율운항선박의 설계 단계에서 사전 평가가 필수적이다. 본 연구는 자율운항선박의 항로추종성능 평가를 위한 전산유체역학(CFD) 모델과 LOS 알고리즘 연계 방안을 제안한다. 먼저, 자율운항선박의 정수 중 거리 이탈 편차를 이용한 항로 추종 성능 평가 모델 개발에 관하여 기술했다. 먼저, 항로 추종을 수행하는 선박 주변의 난류 흐름은 비압축성 뉴턴 유체의 가정하에 비정상 RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes) 법을 이용하여 수치적으로 계산되었다. 중첩격자계법을 CFD 모델에 적용함으로써 거리 이탈 편차를 이용하는 LOS(Line-of-Sight) 가이던스 알고리즘에 의한 타의 회전 및 이에 따른 선체의 6 자유도 움직임을 CFD 환경에서 구현하였다. 개발된 자유 항주 선박 CFD 모델을 이용하여 항로 추종 시뮬레이션 평가 결과, 설정된 항로에서 선박의 정수 중 항로 추종 제어는 파도, 조류, 및 바람과 같은 외부 교란의 부재로 LOS 알고리즘에 의한 우현/좌현 측 변침뿐만 아니라 직진 경로의 추종도 성공적으로 수행됨을 확인하였다. 선체, 프로펠러, 타의 복잡한 상호작용을 정도 높게 해석할 수 있는 자유 항주 선박 CFD 모델과 LOS 알고리즘의 결합은 자율운항선박의 항로 추종 성능 평가를 정량적으로 평가하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2009.06a
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• pp.29-35
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• 2009

해양에서 각국의 사경비제도를 비교 분석하고 육상에서 사경비(私警備) 현황을 조사하였다. 미래의 해양치안수요의 증가에 대비하여 공경비(公警備)를 유기적으로 보조하고 수요자의 욕구에 맞춤형 서비스를 제공하는 해양에서 사경비제도 도입방안을 모색하였다. 향후 우리 나라의 해상치안환경에 부합하는 해양 사경비 경비모델을 설계해나가고자 한다.