우리나라는 연안해역을 집약적으로 활용하기 때문에 폐기물로 인한 해양사고 발생률도 높은 편이다. 항해하는 선박의 추진기에 해양부유물, 폐로프, 폐어망 등이 감기는 사고를 부유물감김사고로 정의하고 있다. 이러한 사고를 예방하기 위해 본 연구에서는 국내에 상용화되어 세이버 타입(Shaver type)의 로프절단장치를 유한요소법을 이용하여 구조안전성 검토와 수조시험을 통해 절단 과정 및 성능평가를 진행하였다. 그 결과 로프절단장치를 구성하는 모든 파트는 0.5s 도달하기 전 파손되었으며, 인장강도 대비 발생한 최대응력을 기준으로 각 파트의 안전계수는 최소 2이상으로 나타났다. 수조시험에서는 세이버타입의 절단장치의 절단 과정을 살펴보았고, 실제 해상에서 부유중인 폐로프가 다양한 각도로 진입하는 것을 고려하여 케이스 별로 설치 각도를 설정하였다. 그 결과 모든 케이스에서 절단이 되었으며, 절단 날이 어떠한 각도에 장착되어도 로프를 절단하는데 문제가 없을 것으로 판단된다.
제주 연안은 국제크루즈선, 여객선, 유 도선 등의 통항이 빈번하고 조업 어선이 많아 해양사고 위험성이 높고 선박 충돌사고가 빈번히 발생하고 있다. 이에 따라 제주 연안 해역을 통항하는 선박의 체계적인 안전관리를 위해 연안 VTS 구축이 시급하다. 본 연구의 목적은 신설될 제주지역 연안 VTS의 관제구역을 설정하고자 한다. 관제사의 업무부하를 측정하기 위해 관제대상 선박과 비관제대상 선박에 대한 모니터링 빈도 및 소요시간 등을 고려한 모니터링 업무량과 선박충돌 조우상황 등에 대한 관제업무량을 반영한 산정식을 설계하여 신설될 제주지역 VTS의 각 관제섹터에 적용하였다. 각 VTS 센터에 3개의 관제섹터를 설정하였으며, AIS 데이터 한 달 치를 이용하여 시간당 평균 관제석을 분석한 결과, 1석 내외로 나타나 섹터간 구획 획정은 적절하여 관제사의 업무부하는 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 방법은 현재 운영 중인 VTS의 적정 관제석 산출 및 향후 신설될 연안 VTS의 관제구역 설정 등에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 단상태 소나의 표적탐지에 대한 한계로 인해 양상태 소나의 사용이 늘어나고 있다. 또한 소나 시스템이 고해상도의 성능으로 발전하면서 잔향음의 확률분포가 다양한 형태로 나타나 이에 대한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 연구에서는 2020년 7월, 동해 천해환경에서 수행된 양상태 소나의 잔향음을 분석하였다. 잔향음 센서 데이터는 Linear Frequency Modulated(LFM) 음원을 예인하는 연구선과 이로부터 1 km~ 5 km 떨어진 수평 선배열 수신기를 통해 수집되었으며 빔 형성 및 프리엠프 게인(Preamp-gain) 보상과정 등의 신호처리를 거친 후 Geo-plot을 비롯한 다양한 방법으로 분석되었다. 이를 통해 음원에서 산란체를 거쳐 수신기로 반향되는 각도가 잔향음의 분포에 지배적인 영향을 미친다는 점과 빔별로 잔향음 확률분포가 달라진다는 양상태 소나 잔향음의 특징을 확인할 수 있었다. 또한, 모멘트 추정 기법을 통해 샘플로부터 K 분포 및 레일리 분포의 모수 인자를 추정하였으며 Kolmogorov-Smirnov test(K-S test) 기법을 이용하여 유의수준 0.05에서 데이터가 어느 확률분포에 일치하는 지를 분석하였다. 결과적으로 잔향음이 레일리 확률분포를 따른다는 것을 관찰할 수 있었으며 이는 낮은 Reveration to Noise Ratio(RNR)의 영향임을 추정할 수 있었다.
본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.
본 연구에서는 어장환경평가가 수행된 어류가두리 양식장의 조사 결과 중 일부를 대상으로 저서동물지수(Benthic Health Index, BHI)를 이용하여 양식장의 건강도를 평가하였으며, 평가 결과로 산출된 각 등급의 양식장 환경 특성을 파악하였다. 평가대상 어류가두리 양식장은 동해, 서해, 남해에 위치한 43개 양식장으로, BHI 1등급은 8개 양식장, 2등급은 4개 양식장, 3등급은 12개 양식장, 4등급은 19개 양식장이 포함되었다. 1등급 어류가두리양식장은 사질 퇴적상, 양식강도가 낮은 양식장이 포함되었으며, 2등급 어류가두리양식장은 해수유통이 원활한 해역에 위치한 양식장이 속하였다. 3, 4등급이 속한 어류가두리양식장은 높은 강도로 양식 활동이 진행되고 있는 대다수의 양식장이 포함되었다. 3등급과 4등급의 양식장은 총유기탄소는 큰 차이가 없었으나, 다모류 군집분석의 결과는 4등급의 양식장에서의 유기물 농축이 더 높은 것으로 나타났다.
부산항은 우리나라 항만 중 가장 많은 물동량을 처리하고 있으며, 부산신항은 부산항 전체의 물동량 중 68.5%를 차지하고 있다. 이러한 물동량 증가로 인하여 부산신항에는 극초대형 컨테이너 선박이 입항하고, 최근에는 남컨테이너 부두 선석 추가 개장 및 현재 진행중인 서컨테이너 부두 건설 사업이 완료되면 부산신항 진출입 항로 내 다양한 조우 상황이 발생하게 되어 충돌 위험 상황을 초래할 수 있다. 이에 본 연구는 부산신항 진출입 항로 내 선박 통항 안전성을 향상하는 방안을 마련하고자 하였다. 이를 위하여 부산신항 내 항만 입출항 현황, 해상교통흐름을 살펴보았으며, AHP 기법을 활용하여 연구 수역 이용자들로부터 위험요소 및 안전대책을 식별하였다. 또한, 도출된 안전대책을 기반으로 환경 스트레스 모델(Environmental Stress model, ES model)을 활용하여 시나리오를 설정하고, 해상교통류 시뮬레이션 실시하여 각 안전대책의 교통 위험도를 파악하였다. 설문조사 및 시나리오 평가 결과, 선박운항자는 일방통행을 위한 진입금지 해역 설정을 가장 중요하게 생각하였으며, 이는 위험도 경감에 큰 효과가 있을 것으로 예상되었다, 본 연구는 부산신항을 입출항 하는 선박들의 통항 안전성 제고를 위한 안전대책 마련의 기반이 될 수 있으며, 추후 안전대책이 마련되면 부두 신설에 따라 변화된 교통량과 교통흐름을 활용하여 안전성에 대한 검증을 실시할 필요가 있다.
우리나라 해양생태계의 현황을 조사 및 분석하여 해양을 지속하게 이용할 수 있도록 하며 해양생태를 보전하고 관리할 수 있도록 국가 해양생태계 종합조사를 해양수산부의 위탁을 받아 해양환경공단에서 진행하고 있다. 국가 해양생태계 종합조사는 주요 조사정점을 설정하여 한반도 주변 해역의 생태계 변화를 조사하고 있지만, 정점이 연안을 중심으로 설정되어 근해역 등 조사범위 확대가 필요한 실정이다. 한편 해양수산부 항로표지과에서는 항로표지 인양점검 시 부착생물의 사진을 촬영하여 제공함으로써 국가 해양생태계 종합 조사를 지원하고 있지만, 해양환경공단과 협의하여 지정된 등부표에 한해서 부착생물 사진을 제공한다. 이에 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용할 수 있도록, 항로표지 및 등부표 인양점검 시 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용하여 부착생물의 정보를 생성하는 연구를 진행했다. 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용한다면 항로표지의 활용 가치를 제고하고 우리나라 근해의 이상 해황 및 생태계 변화를 분석할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.
등부표는 조류, 바람 등 외력에 영향을 받아 위치가 항상 유동적이고 위치는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 확인할 수 있다. 위치 확인이 가능한 등부표의 최근 5년간(2017~2021년) 위치 데이터 분석 결과 위치 오류 데이터는 평균 15.4%로 나타났으며 항해 안전사고예방 및 관리를 위해서는 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터 획득이 필요하다. 본 연구에서는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 획득한 위치 데이터를 DBSCAN Clustering하여 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위하여 위치 오류가 가장 많은 서해 해역 중 RTU가 설치된 군산항 1호 등부표의 21년도 위치 데이터를 Python library를 사용하여 DBSCAN Clustering 하였다. DBSCAN Clustering에 필요한 minPts는 2차원 데이터에 일반적으로 사용하는 값을 적용하였고 epsilon은 k-NN(최근접 이웃)알고리즘을 사용하여 값을 산출 및 적용하였다. DBSCAN Clustering 결과 minPts와 epsilon을 만족하지 못하는 위치 오류 데이터를 검출하였고 정제된 위치 데이터를 획득할 수 있었다. 본 연구는 항로표지용 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표의 신뢰성 있는 위치 데이터를 획득할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있으며 항해 안전사고 예방에도 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 제강전기로 슬래그를 해양복토제로 활용하기 위한 인제거 특성실험을 실시하였다. 제강전기로 슬래그의 $PO_4{^-}-P$ 제거 특성에 관한 시험 결과, 슬래그 내의 CaO는 $Ca^{2+}$와 $OH^-$로 이온화됨에 따라 $PO_4{^-}-P$와 반응하여 HAP를 형성함으로써 용액 중에 존재하는 $PO_4{^-}-P$를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다. 연속반응기를 통한 해수 내 $PO_4{^-}-P$의 지속적인 유업에 대한 제거특성을 확인한 결과, 칼럼 내 $PO_4{^-}-P$ 농도는 반응 3일 이후 급격히 감소하여 10일 이후에는 0.5 ppm 이하로 나타났다. 실제 연안해역의 저질을 이용한 제강전기로 해양복토제 적용실험 결과, 반응 25일 후 $PO_4{^-}-P$ 발생량을 93~98% 저감시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 제강전기로 슬래그를 해양복토제로 활용할 경우 $PO_4{^-}-P$ 제거 및 억제효과가 있으며, 파쇄선별 등 별도의 추가공정 없이 적은 량으로도 사용 가능할 것으로 판단된다.
재생에너지 개발에 대한 관심 증가와 함께 한국의 서해안은 조력발전 후보지로 유리한 지역중 하나이다. 수력발전용 댐과 유사하게 작동하는 방조제를 활용한 조력발전은 장기간의 운영을 거쳐 조력발전을 대표하는 방식이지만, 생태계 변화, 재생산, 수괴 변화 그리고 수문학적 영향으로 조력발전 사업 추진이 지연되거나 중단되고 있다. 방조제를 활용한 조력발전시 발생하는 고가 건설비용 및 환경비용 문제를 절감하기 위하여 본 연구에서는 방조제가 이미 설치되어 있는 해역에 적용가능한 조력발전 장치의 개발 및 성능 검증을 위하여 현장실험을 실시하였다. 2개의 수조 및 관수로, 개수로, 그리고 수차 및 발전기를 이용하여 5종류의 실험을 수행한 결과, 10 kW 이상의 출력과 효율 60% 이상이 가능한 발전시스템 개발 가능성을 확인하였다. 이러한 연구결과는 서해안의 기존 방조제를 활용하여 소규모 조력발전에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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