• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 추계학술대회 논문집(제1권)
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• pp.31-36
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• 2006

우리나라의 경우 선박조종시뮬레이션을 이용한 선박 통항의 안전성 평가는 흔히 목표점 혹은 목표선 분석으로 이뤄지고 있다. 이 논문에서는 선박조종시뮬레이션 결과에 대하여 목표점 혹은 목표선 분석과 연속분석을 각각 실시하고 이들을 비교 ${\codt}$ 검토하여 각각에 대한 유효성을 제시하고 아울러 각각의 선박의 위치에서 항로 중심에서의 거리가 아닌, 항로경계까지의 최근접거리를 근접도 평가의 한 방법으로 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-6
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• 2007

우리나라의 경우 선박조종시뮬레이션을 이용한 선박 통항의 안전성 평가는 흔히 목표선 분석으로 이뤄지고 있다. 이 논문에서는 목표선 분석만으로 이뤄지는 통항 안전성 평가의 위험성을 경고할 목적으로 하나의 예로서 한국해양수산연수원의 선박조종시뮬레이터를 이용하여 15,000 TEU급 컨테이너 선박이 풍속 26노트 풍향 NW의 바람과 낙조류 2.2노트의 조류에서 광양항 항로를 따라 출항하는 시뮬레이션을 실시하고 그 결과에 대하여 목표선 분석과 연속분석을 실시하였다. 이들을 비교 분석한 결과 광양항 항로 중 굴곡부의 한곳에서는 목표선 분석에 의한 침범확률이 연속 분석에 의한 침범 확률보다 다소 크게 나타나고 있는데 이는 목표선 분석만으로도 통항 안전성 평가하는 것은 위험이 따를 수 있음을 제시하는 사례로 판단된다. 그 외에 이 논문에서는 현행의 연구의 항로중심에서 선박의 중심이 벗어난 값을 이용하지 않고 선측의 끝에서 항로경계까지를 최근접거리로 하는 근접도 평가를 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권8호
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• pp.577-582
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• 2008

이 논문은 부산항 방파제 진입항로에서 강한 횡조류가 있는 경우 60,000 DWT의 파나막스 선박의 조종에 있어 선속에 따른 영향을 파악하기 위하여 3년 이상의 선장 경력을 가진 76명의 조종자가 선박조종 시뮬레이션을 실시하고 그 결과를 선박의 근접도 계측, 제어도 계측, 조선자의 주관적 계측을 통하여 분석하기로 한다. 조류는 남서 방향, 2노트이고 독립 변수인 선속은 각각 5노트, 10노트로 한다. 시뮬레이션의 분석 결과는 다음과 같다. ${(1)}$ 부산항 방파제 진입항로에서 선속 5노트인 경우 드리프트 앵글을 $10^{\circ}$ 이상으로 하는 것은 선수가 방파제 입구를 벗어나게 되므로 조종자는 심리적으로 이 각도 이상은 취하지 않는 경향이 있다. ${(2)}$ 선속 5노트에서의 경우가 선속 10노트보다 주관적 계측치, 선박의 근접도, 제어도가 상대적으로 크게 나타나고 있다. ${(3)}$ 선박의 제어도 계측 항목을 무차원화하여 이를 단일 지표로 표시하는 방법을 제안하였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1031-1031
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• 2001

The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.