선박 구조 특성상 격실 구조는 복잡하고 협소하여 작업 과정에서 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 사고의 주된 원인은 구조물 충돌, 낙하물, 독성물질 누출, 화재, 폭발, 질식 등이 존재한다. 사고 발생 시 작업자의 현장 상황을 파악하는 것이 피해를 완화하는 요소 중 하나이다. 이에 안전성을 확보하기 위해 선박 내 CCTV로 현장 상황을 모니터링하고 있으나, 기존의 방식으로는 사고를 예방하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 안전 기술로 위치 식별, 음성/영상 통신 기능이 탑재되는 스마트 안전모가 개발 중에 있다. 또한, 작업 구역 내 환경 정보 수집 및 저장기능을 포함한 온도, 습도, 진동, 소음, 기울기(자이로 센서), 가스 센서를 사용하여 스마트 안전모를 착용한 작업자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 이를 통해 스마트 안전모 및 환경 센서의 사용으로 선박 내 작업자의 안전성을 강화할 수 있을 것이다.
수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
소노부이(sonobuoy)는 넓은 지역을 빠르게 탐색할 수 있다는 장점으로 인해 P-3 초계기를 이용한 전투체계에서 매우 중요한 음향센서로 사용되고 있다. 소노부이 시스템을 개발하고, 이를 실제 전투체계에 성공적으로 적용하기 위해서는 다양한 해상시험을 통해 소노부이 시스템의 성능을 검증하여야 한다. 그러나 실제 해상 시험은 많은 시간과 노력이 동반되기 때문에 다양한 해상시험 데이터를 확보하기는 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 실제 해상시험을 수행하지 않고서도 소노부이 시스템의 성능을 검증할 수 있는 모의 신호합성기를 개발하였고, 소노부이 시스템의 효과도를 분석할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 실제 수중 소음원의 특성을 고려하여 표적신호를 합성하였으며, 음파전달특성 등 실제 해양환경과 유사한 조건을 고려하여 소노부이용 신호합성기를 개발하였다. 시뮬레이터 개발에서는 HMI(Human Machine Interface) 기법을 사용하여 운용자 편이성을 높였으며, 다양한 조건에서 소노부이 시스템의 성능을 검증할 수 있도록 설계하였다. 개발한 신호합성기 및 시뮬레이터는 P-3 초계기를 이용한 전투체계에서 최적의 소노부이 배치 등 작전 효과도를 분석하는데 유용한 도구로 사용 될 수 있을 것이다.
최근 국제적으로 풍력, 태양광, 파도, 연료전지 등의 친환경 신재생에너지 개발이 활발하다. 특히, 해상에서의 풍력발전단지 개발은 대형화를 통한 단가 절감, 고품질의 풍력자원 활용, 발전기로 인한 소음 피해 최소화를 위해 해안에서 멀리 떨어진 위치에 대규모 부유식으로 건설되는 추세이다. 풍력발전단지의 개발은 해사안전법에 의한 해상교통안전진단제도에 따른 평가가 필요하다. 풍력발전단지의 평가는 해당 수역의 체계적인 개발, 관리, 활용을 위해 선과 면적 개념을 모두 적용하여 수행되어야 하며, 이를 위한 평가 방법과 기준이 개발되어야 한다. 이 연구에서는 해상풍력발전단지처럼 해양 공간을 평가할 수 있는 해상교통조사방법과 평가에 대한 적절한 기준을 수립하고, 이를 시스템적으로 처리할 수 있는 방안에 대해서 연구하였다. 먼저 해상교통조사를 위해 AIS와 레이더를 이용한 이동식 해상교통데이터 수집장치를 설계하였다. 그리고 선과 면적의 개념을 모두 적용한 해상교통 항적도, 밀집도, 경로 분석을 제안하였다. 해상교통밀집도는 Grid-cell의 크기를 조절하여 단위 cell에 대한 공간적, 시간적 점유율을 구분하고 해상교통 경로 분석은 해상을 통항로 또는 작업 공간으로 사용할 때를 구분하여 선박의 이동 패턴을 평가할 수 있도록 제안하였다. 최종적으로 시스템적인 해상교통데이터의 수집과 평가가 가능한 해상교통안전평가솔루션의 개념설계를 수행하였다. 이는 자동적인 해상교통데이터의 수집 저장 분류를 통해, 데이터 누락이나 오표기와 같은 인적 오류를 최소화하고 해상 공간의 용도에 따라 선과 면적 개념을 반영하여 분석함으로써 신뢰성 있는 해상 공간의 평가가 가능하게 한다.
본 연구의 목적은 바지선에 의해 발생하는 해상풍속측정용 마스트 구조물의 충격손상을 최소화 시키기 위한 것이다. 마스트와 바지선 사이의 충격은 보통 복잡한 형태로 이루어진다. 충격해석은 상용유한요소해석 프로그램인 ANSYS LS-Dyna를 통하여 분석하였다. 바지선속을 변화시켜 다양한 상태의 하중케이스를 고려하였고 충격방지고무의 비선형성을 고려한 시간이력해석을 수행하였으며 변형률 에너지, 전체 변형량, 플라스틱 변형률, 내부충격에너지, 영구손상된 변형량 등을 검토하였다. 해상상태조건인 해양파의 운동과 바지선의 상하방향 운동을 무시하는 것으로 가정하였다. 충격속도에 변화에 따른 영구변형을 확인한 후 자연고무, 복합고무, 네오프렌 등의 고무시험 물성치로부터 구한 Mooney-Rivlin 상수를 적용하여 적절한 충격방지고무의 두께를 제안하였다. 본 연구를 통하여 구조물의 두께와 충격방지고무의 두께비에 대한 경향을 파악할 수 있으며 구조물의 설계에 적용할 수 있게 된다. 추후 해상조건을 고려한 연구를 수행해야 할 것이다.
국가물류경제의 중축산업인 항만의 지속가능한 운영과 개발을 위해서는 인프라 확충을 통한 경쟁력확보와 더불어 대기오염, 수질오염, 소음 및 생태계 파괴 등의 항만환경문제로 인한 지역커뮤니티와의 갈등해소가 더 중요한 요소로 부각되고 있다. 우리나라 부산 신항만 개발사업의 경우도 신항만 공사용 바다모래 채취로 인한 어민들과의 갈등 때문에 항만공사가 중단된 경험이 있으며, 그 주요 원인으로 현행 어업피해조사제도를 포함한 항만환경피해에 대한 정량적인 영향성 평가법의 부재와 한계라 할 수 있다. 따라서 본 연구의 주목적은 우리나라 항만의 지속가능한 항만운영 및 개발을 위한 효율적인 항만환경관리에 필수적인 정량적 환경영향성평가 방안의 제시에 있다. 이를 위해 국내외 항만의 환경정책과 사례분석을 통해 전반적인 항만환경문제와 그 영향(피해)에 대해서 살펴보고, 피해를 입은 환경재와 서비스의 전체적 경제적 가치를 평가할 수 있는 경제적 가치평가법을 제시하였다. 제시된 방법론 중에서 부산 신항만 개발로 따른 정박지 지정으로 인한 해양생태계 서비스 피해 사례에 대해 보다 과학적으로 추정할 수 있는 Habitat Equivalency Analysis(HEA)를 적용하여, 예시적인 피해액을 추정하였다. 본 연구의 결과를 토대로, 제시된 항만환경피해에 대한 경제적 영향성평가방법론의 제도적 도입을 통하여 보다 효율적인 항만환경관리방안을 제시하였다.
Jinhae Bay located in the southern of Korean Peninsular is an important spawning area in Korea. By some preliminary studies it was measured several times that adult Pacific codes (Gadus microcephalus) were passed (swimming layer: 15 to 18 m) over a submerged sea tunnel (sea bottom: about 30 m) rather than another immigration route when the Pacific codes were tagged surgically with an acoustic transmitters and released inside of the Bay. There is a possibility that the Pacific codes and the other fishes use the route on the sea tunnel as an immigration route are affected by a human-generated underwater noise around the sea tunnel due to the sea tunnel traffic. On this study the 25-hour measurements of the underwater noise level by water layer were conducted with a hydrophone attached on a portable CTD and an underwater noise level meter during four seasons, and the acoustical characteristics of the underwater noise was analyzed. The mean traffic volume for one hour at the sea tunnel on the spring was shown the largest value of 1,408 [standard deviation (SD): 855] vehicles among four seasons measurement. The next one was ordered on the autumn [1,145 (SD: 764)], winter [947 (SD: 598)] and summer [931 (SD: 558)] vehicles. Small size vehicle was formed 84.3% of the traffic volume, and ultra-small size, medium size, large size and extra-large size of the vehicle were taken possession of 8.7%, 3.2%, 2.0% and 1.8%, respectively. On the daily change of the noise level in vertical during four seasons the noise level of 5 m-layer was shown the highest value of 121.2 (SD: 3.6) dB (re $1{\mu}Pa$), the next one was 10 m-layer [120.7 (SD: 3.5)], 2 m- and 15 m-layer [120.3 (SD: 3.5 to 3.7)] and 1 m-layer [119.2 (SD: 3.6)] dB (re $1{\mu}Pa$). In relation with the seasonal change of the noise level the average noise level measured during autumn was shown the highest value of 123.9 (SD: 2.6) dB (re $1{\mu}Pa$), the next was during summer [121.4 (SD: 3.2)], spring [118.0 (SD: 3.4)] and winter [116.5 (SD: 5.1)] dB (re $1{\mu}Pa$). In results of eigenray computation when the real bathymetry data (complicate shape of sea bed) was applied the average number of eigenray was 2.68 times (eigenrays: 11.03 rays) higher than those of model bathymetry (flat and slightly sloped sea bottom). When the real bathymetric data toward inside (water depth becomes shallow according to a distance between the source of noise and hydrophone) of the Bay was applied on the eigenrays calculation the number of the eigenray was 1.31 times (eigenrays: 12.49 rays) larger than the real bathymetric data toward outside (water depth becomes deep with respect to the distance). But when the model bathymetric data toward inside of the Bay was applied the number of the eigenray was 1.05 times (eigenrays: 4.21 rays) larger than the model bathymetric data toward outside.
함정 추진기에서 발생하는 캐비테이션은 함의 생존성과 직결되어 있으며, 생존성 향상을 위해 추진기 캐비테이션 초생이 지연되는 추진기 형상을 요구하고 있다. 그러나 한번 함정이 건조되고 나면 다양한 운용 조건에서 캐비테이션이 발생할 수 있어, 설계 뿐만 아니라 운용 시에도 추진기 캐비테이션 발생 여부를 알 수 있어야 한다. 이를 위해 선내에서 계측한 신호를 이용한 캐비테이션 발생 여부 판단이 필요하다. 본 연구에서는 추진기 상방 선체에 하이드로폰과 가속도계를 설치하여 추진기에서 발생하는 음향/진동 신호의 상관관계와 각 센서를 이용한 캐비테이션 초생 분석 성능에 대해 비교를 수행하였다. 캐비테이션 발생을 시각적으로 파악하기 위하여 선미부에 관측창을 설치하여 고속카메라 계측을 수행하였다. 계측 결과 음향과 진동 신호 간 스펙트럼 형상은 다르게 나타났으나, 선속에 따른 밴드별 레벨 증가분, 1 kHz ~ 10 kHz 대역의 전체 레벨 등은 비슷한 경향을 나타냈다. Detction of Envelope Modulation On Noise(DEMON) 분석에서도 음향과 진동신호 모두 비슷한 결과를 보여주었으며, 이를 통해 추진기 캐비테이션 발생분석에는 하이드로폰과 가속도계 모두 활용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 음향 스펙트로그램을 이용하여 수중 이동표적의 위치를 추정하기 위한 방법을 연구하였다. 주파수와 시간의 2차원 평면으로 표현되는 스펙트로그램은 수중 운동체의 이동 정보를 제공한다. 음원과 수신 센서간의 거리가 충분히 멀 경우 스펙트로그램의 넓은 주파수에 걸쳐 발생하는 줄무늬들은 해수면 및 해저면에 의해 반사된 모드간의 간섭을 의미하고, 이때 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기는 음향 도파관 불변인자 ${\beta}$와 표적과 센서간의 거리에 의해 영향을 받는다. 2개 이상의 센서를 사용하여 이동하는 선박의 광대역 방사 소음을 측정한 경우 스펙트로그램에 나타나는 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기와 줄무늬가 주파수축에서 천이된 비율이 표적과 센서간의 거리에 따라 각각 다르게 나타난다. 두개의 센서를 두 정점으로 가정하여 표적에 이르는 거리의 비가 일정한 값을 가지면서 운동하는 점의 자취인 아폴로니오스의 원을 형성하고, 3개의 센서를 사용할 경우 두 개의 원이 서로 교점을 형성하는데, 이 교점의 좌표를 표적의 위치라 추정한다. 제안된 위치 추정 기법의 성능을 평가하기 위해 음파전달 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구에서는 승선 중인 해기사의 피로도 유발요인에 대한 현황과 개인별 피로도 자각증상 항목들에 대한 실태를 파악하기 위하여 설문조사를 실시하고 그 결과를 선종별로 분석하였다. 설문조사 분석결과 선종별로 많은 해기사들이 수면과 휴식시간의 부족을 겪고 있음을 확인할 수 있었고, 수면을 방해하는 요인은 다양하지만 특히 날씨, 선체의 운동 및 진동, 소음, 거주시설 등 환경적 요인이 많이 작용하는 것을 파악하였다. 그리고 일부 선종의 경우는 하루 평균 10시간 이상 당직근무를 수행하고 있었으며, 과다한 업무로 기인한 스트레스와 더불어 많은 피로감을 느끼는 것으로 조사되었고, 영역별(육체적, 정신적, 감정적) 피로도 증상 측정항목에 대해서 일부항목의 경우는 많은 해기사들이 상당한 피로도 증상을 경험하고 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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