미국에서는 오랜 전부터 1차 처리된 폐수를 해양배출구를 통하여 심해저로 흘러보내어 보다 효율적인 폐수처리에 기여하고 있다. 해저의 경사 때문에 연안의 폐수처리장에서 긴 관을 통해 심해저로 다공배출구를 연결시키고 있다. 그러나, 심해저확산배출구를 통해 흘러 나와 형성된 플롬이 근접한 연안에 간접적으로는 인간의 건강에 해를 줄 수 있다는 보고 때문에 바다의 물리적인 조건을 세심하게 고려한 심해저 확산배출구의 적절한 수심에서의 배치가 요구되고 있다 .우리나라의 연안역에서도 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 폐수처리를 위해 해양배출에 대한 고려를 하여야 할 것이다. 플롬의 거동을 예측하기 위해 일련의 플롬 동역학에 대한 연구에서는 여러 가지 모델이 사용되어 왔으나 대부분의 경우 플롬거동의 계산치가 현실과는 동떨어져 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 배출특성과 해양의 조건을 시뮬레이션 하기 위한 플롬모델의 적용에서 개선방안을 제시하고자 하였다. 플롬모델에서 파랑과 흐름과 같은 실질적인 해상조건을 반영한 입력 파라메타를 도입하여야 하는 것이다. 이 논문에서는 최근의 마말라 만 연구에서 선택한 특정 모델의 입력 변수 중에 장파는 고려하지 않고 해류만을 고려한데서 오는 단점을 보완하여 선행파이론에 기초한 장파와 흐름이 공존함으로써 야기되는 해저로부터의 플룸 상승과 초기 희석 계산을 수행하였다. 실제적으로 해저에서 플룸의 형상이 해수뿐만 아니라 장파에 의해서 크게 영향을 받는다는 것을 염료를 넣어 플룸을 사진촬영함으로써 증명하였다. 앞으로의 연구에서는 장파와 같은 현실적인 인자를 세심하게 고려함으로써 계산 결과를 더욱 현실 값에 접근시킬 수 있게 되었다. 물론, 장파와 같은 인자를 도입함으로써 야기되는 물리학적인 한계점은 관련된 가정을 통해 어느 정도 보완이 되었지만 그러한 한계점은 향후 3차원적인 플룸 역학을 다룸으로써 보강차원의 실증적 연구자 더 필요하다고 하겠다. 미국환경보전국에서 승인한 개량플룸모델 중에서 RSB 및 UM모델을 플룸거동을 계시하는데 사용하였으며, 장주기파의 조건하에서 계산된 값을 플룸의 상승 및 초기회석의 관점에서 비교하였다.
최근 GPS의 이상 현상에 대한 대비 핀 독자 항법 시스템을 구축하기 위해 유럽의 갈릴레오 일본의 QZSS 등 세계 선진각국의 GPS에 독립적인 위성항법시스템을 구축하고 있으며 GPS의 백업 용도로 지상항법 시스템인 Loran의 현대화 작업 등이 진행되고 있다. 국내에서도 독자항법에 대한 필요성이 거론되었고 해양수산부는 해상 밀 국내 전 지역을 커버할 수 있는 신호 영역을 가진 DGPS 신호의 대체항법 및 시각동기 인프라로서의 활용성에 대해 정책적으로 접근하고 있다. GPS 보정 정보를 방송하는 DGPS 비콘 신호는 중파 대역으로 지표를 따라 전파되는 특성이 있다. 지표를 따라 전파되는 지표파는 지형의 전도율과 고도에 의해 전파의 전파시 추가 지연이 발생하고 이 추가 지연은 항법 린 시각동기에 오차를 유발하게 된다. 본 논문은 DGPS 신호가 지형의 특성에 따라 지연되는 전파 특성 및 전파지연모델을 소개하고 해당 전파지연모델 구현 결과를 기존 연구결과와 비교$\cdot$검증하여 그 결과를 제시한다.
이 연구는 충돌을 피할 수 없는 상황에서 유지선박의 충돌회피협력 동작 시점을 제시하기 위한 연구다. 관련된 기존 연구에서는 하나의 모델 선박을 본 선박과 상대 선박으로 간주 하였다. 그리고 선박의 항적 계산에 해상상태가 고려되지 않았다. 본 연구는 기존의 연구에서 식별된 한계점을 보완하였다. 선박의 항적은 조류, 파도, 바람을 고려하여 계산 되었고, CNN-LSTM을 통해 충돌 직전 항적을 예측 하였다. 모델선박은 벌크선박, 컨테이너선박을 본 선박으로 지정하였고, 상대 선박은 30미터 요트에서 400미터 대형 컨테이너선까지 고려하여, 다양한 상황에서 유지선박의 충돌회피 협력 동작 시점을 제시 하였다.
탄성파 탐사를 이용한 지질구조 규명에 있어 정확한 속도모델 구축이나 영상화 기술 개발만큼 중요한 것이 자료의 분해능을 높이는 기술이다. 일반적으로 자료취득 과정에서 고주파 송신원을 사용하거나 자료처리 과정에서 곱풀기(deconvolution) 등의 기법을 적용하여 분해능을 향상시킬 수 있다. 그러나 해양 탄성파 탐사에서 분해능을 저해하는 가장 큰 원인은 도깨비파에 의한 특정 주파수 성분의 손실이다. 따라서 도깨비파를 제거하면 주파수 손실을 방지하여 광대역 탄성파 자료를 얻을 수 있고, 결과적으로 높은 분해능의 지층 영상을 얻을 수 있다. 도깨비파 제거는 자료처리 과정에서 적절한 필터를 적용하여 수행할 수 있지만, 최근에는 탐사 장비의 발전과 탐사 설계의 혁신을 통해 효과적인 광대역 탄성파 탐사 기술이 개발되고 있다. 해외 탐사전문 기업들은 오버/언더 스트리머나 가변 심도 스트리머와 같이 새로운 수신기 배열을 개발하거나 이중 센서 스트리머를 이용한 도깨비파 제거 기술을 확보하여 고분해능 영상화 기술을 제공하고 있다. 안타깝게도 국내에서는 광대역 탄성파 탐사 장비나 기술에 대한 연구가 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 국내 광대역 탄성파 탐사 연구에 도움이 될 수 있도록 그 기본 이론과 기술 현황을 소개하였다.
태평양 해양 지각판과 인도-호주 대륙 지각판간 섭입작용에 의해 형성된 남태평양 라우분지는 활동성 후열도분지로서 해저열수광상이 부존할 가능성이 매우 높은 지역이다. 한국해양연구원은 지난 2004년부터 2006년까지 북동 라우분지의 확장대와 활동성 해저산을 대상으로 열수활동을 추적하여 열수분출 지역을 확인하였다. 본 연구에서는 2009년 통가 해역 라우분지의 열수 광상 가능성이 있는 해산들에 대하여 해양탄성파탐사가 수행되었다. 그 중 해상자력탐사와 탄성파탐사를 동시에 수행한 TA 12 해산에 대해 기반암과 상부 층서들을 규명하기 위한 자료처리를 실시하고 해산에서 나타나는 잡음특성을 분석하였다. 자료처리의 주요과정은 bandpass필터, f-K필터, 디콘볼루션 등을 수행하여 주변 지형의 후방산란과 다중반사파 등의 잡음을 제거하였으며 해산의 경사에 의해 따른 반사점 보정을 위해 마이그레이션등을 수행하였다. 본 연구에서 기반암과 상부 층서들을 확인할 수 있었으며 향후 다중음향측심자료 등을 이용하여 열수광상 가능성이 있는 해산의 정확한 속도모델을 도출하여 해상자력탐사결과와 비교해야 할 것으로 판단된다.
진동수주형 파력발전시스템의 성능은 OWC챔버의 형상 뿐만 아니라 입사파의 각도와 터빈의 효과로 인한 압력강하등과 같은 작동환경의 영향도 받는다. 기존의 대부분 연구들은 파랑에너지 흡수효율에 초점을 맞췄기 때문에 입사파 방향이 OWC챔버 입구면과 직각을 이룬다는 가정 하에 수행되었다. 하지만 실해역에서는 입사파가 해양환경에 따라 사파의 형태로 입사하게 될 것이고, 고정식 구조물인 경우에는 그 영향이 더욱 지배적이다. 본 논문은 실험 및 수치해석적인 방법으로 사파중 OWC챔버의 성능에 대하여 고찰하였다. 실험은 3차원 조파수조를 이용하여 다양한 입사파 각도조건에서 수행하였다. 터빈의 영향을 고려하기 위하여 오리피스를 적용하여 챔버내 진동수주의 수위 변동을 계측하였다. VOF모델을 기반으로 한 수치조파수조를 구축하여 실험과 동일한 조건으로 계산을 수행하여 실험결과와 비교분석하여 공기실과 그 인근의 유동변화를 고찰하였다.
전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.
본 연구에서는 3차원수치파동수조에 규칙파뿐만 아니라 안정적인 불규칙파가 조파될 수 있는 새로운 조파시스템 3D-NIT(3-Dimensional Numerical Irregular wave Tank)모델을 제안한다. 그의 타당성을 검증하기 위하여 1) 조파지점에서 계산파형과 목표파형을 비교 검토하고, 2) 경사수심역에 설치된 호안구조물을 대상으로 산정된 기존 월파량에 대한 실험치와 비교 검토하며, 3) 연직원주 구조물에 작용하는 파력 및 구조물에 의한 파랑변형의 해석에 적용하여 기존의 수치 및 수리실험결과와 비교한다. 이상의 결과를 기초로 3D-NIT모델을 경사수심역에 설치된 원주구조물에 작용하는 쇄파력의 해석에 적용하여 입사파고, 구조물의 이격거리 등에 따른 작용쇄파력의 특성을 규명하고, 더불어 국내현장의 특수방파제에 적용하여 반사율, 월파량 등을 검토하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 3D-NIT모델을 이용한 수치실험결과는 기존의 수리모형실험을 잘 재현하고 있음을 확인하였고 복잡한 형상을 갖는 해안구조물의 해석에 적용할 수 있음이 확인되었다.
한반도 대기모델의 해상풍을 입력자료로 사용하는 초단기 파랑예측시스템을 구축하고, 예측성능을 결정하는 중요한 요소인 입력바람장-파랑 상호작용을 고려하여, 수치모의실험을 수행하였다. 예측성능을 검증하기 위해 비태풍시기와 태풍시기에 대한 파랑모델의 예측결과를 기상청 계류부이 관측자료와 비교하였다. 비태풍시기에는 전반적으로 모델의 과소모의 경향이 나타났으며, 입력바람장과 파랑의 상호작용 물리계수를 증가시키면 과소모의하는 예측경향과 평균제곱근오차(RMSE)는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. RMSE가 최소가 되는 실험조건을 적용하여 태풍시기를 분석한 결과, 비태풍시기와 비교하여 예측오차가 증가하였다. 이는 파랑모델이 상대적으로 약한 비태풍시기의 바람장 영향을 고려했기 때문으로 보이며, 강한 바람장 형성으로 인한 파랑의 비선형효과와 파랑에너지 소산효과가 충분히 반영되지 않았던 것으로 판단된다.
수중음향통신시스템의 모뎀이나 채널 코딩 설계를 위한 채널 매개변수는 임펄스 응답, 지연 확산, 산란함수, 도플러 확산, 상관 대역폭, 주파수 선택적 페이딩, 상관 시간 및 시변 진폭 페이딩의 통계적 분포 함수 등이다. 이들 매개 변수들은 주어진 해양 음향 조건에서 수층의 음속 구조, 플렛폼의 운동이나 해면의 거칠기에 영향을 받는다. 본 논문에서는 송수신기 고정 천해 수중음향통신 채널에 대한 페이저 기반의 채널 모델과 모의실험 및 채널 매개변수들의 측정과 분석 방법을 제시하고 천해의 실험 자료를 이용하여 이들 매개변수들을 해석하였다. 송수신기 거리가 300 m와 600 m에 대한 이들 매개 변수들은 직접파, 산란 성분을 갖는 해면 반사파 및 해저 반사파로 구성되는 3개 다중 경로에 의해 그 특징이 결정됨을 보인다. 연구의 결과는 천해 고정 시스템의 채널 모델 방법, 채널 매개변수들의 측정과 분석 방법 및 시스템 설계와 성능평가 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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