최근 컴퓨터 성능 향상과 더불어 대규모 클러스터 서비스가 기존의 산업 및 연구기관뿐만 개인에게도 제공되고 있으며, 막대한 계산 성능을 이용한 공학 설계 활용은 빠르게 증가하고 있다. 이에 조선 해양 산업에서는 많은 계산 비용이 요구되는 전산유체역학 기법을 선박 및 해양구조물 설계에 활용하려는 노력이 증가하고 있다. 선박 및 해양구조물과 같은 부유체는 대양에서 해양파, 조류, 바람과 같은 환경 외란에 노출되어 있으며 이러한 환경 외란은 전산유체역학에서 고정도 모델링이 필요하다. 특히 해양파의 경우 비선형 전산유체역학의 특성상 기존의 선형 중첩법에서 벗어난 비선형 해양파가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 비선형 해양파 수치 모사를 위해 고속 재현 기법을 제안하고 전산유체역학 기법을 활용하여 검증을 수행하였다.
제 2 차 세계대전 이후 등장한 컨테이너화에 의해 큰 발전을 가져온 현대항만의 수송기능을 이해하기 위하여, 본 연구는 교통결절점으로서의 부산항을 중심으로 컨테이너 수출화물을 통하여 배후지와 지향지의 공간구조를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 분석결과, 수출 컨테이너 화물의 배후지는 대도시와 공업도시, 기타 지역으로 수출품목에 의해 유형화될 수 있으며, 주요 지향지는 각 선사의 수송항로에 있어 각 항만의 규모와 각 선사의 항만터미널 이용 편리도에 따라 결정되었다는 점을 밝혔다. 그리고 수출 컨테이너 화물의 배후지와 지향지의 결합에서 국적 3社 모두 품목에 따른 배후지의 유형은 유사하게 나타난다.
꼬막은 해양 어업으로써 아시아 전 지역에 있어서 중요한 수산자원 중 하나이다. 하지만, 공장의 산업화, 해양 환경오염, 그리고 지구 온난화로 인해 해양 어업 생산량이 급격히 떨어졌다. 우리나라 남해안의 주요 수산자원인 꼬막의 유전적 특성을 파악하기 위하여 꼬막의 전장유전체를 해독하고 염색체 서열을 규명하였다. 915.4 Mb의 게놈을 조립하였고, 19개의 염색체 유전자 서열을 식별하였다. 꼬막의 유전체에서 25,134개의 유전자들을 확인하였고, 그 중에 22,745개의 유전자들에 대한 기능을 확인했으며, 4,014개의 유전자들에 대한 KEGG pathway를 분석하였다. 꼬막유전체와 8종의 다른 패류와 비교유전체 분석을 통하여 확장/감소(gene gain and loss) 분석을 수행한 결과, 725개의 유전자군의 확장과 479개의 유전자군의 감소를 확인하였다. 꼬막의 homeobox 유전자 클러스터는 촉수담륜동물 내에서 잘 보존된 유전자 구조를 보였다. 또한, 꼬막은 3개의 hemoglobin 유전자들이 피조개의 hemoglobin과 높은 유사성을 보였다. 꼬막의 전장유전체 정보를 통해 꼬막의 환경 적응과 진화의 유전적 특성과 생리적 특성뿐만 아니라, 꼬막 양식의 효율성을 높이는 양식산업에 널리 이용될 수 있는 유전적 정보를 제공할 것이다.
국내 바지락 주요 산지인 곰소만에서 동물플랑크톤의 시간적 변동과 동물플랑크톤 개체수에 미치는 환경요인 을 파악하기 위하여, 2022년 10월, 2023년 1월, 3월, 5월, 총 4번에 걸쳐 10개의 정점에서 동물플랑크톤 채집을 수행하였다. 곰소만의 환경요인들 중 수온, Chl-a, DO, pH는 조사 시기 간에 다른 양상을 보였으며, 염분과 SPM은 조사 시기 간의 통계적인 차이를 보이지 않았다. 곰소만의 동물플랑크톤은 각 조사 시기별로 33개, 29개, 27개, 29개의 분류군이 출현하였으며, 2022년 10월과 2023년 5월에는 절지동물이, 2023년 1월과 3월에는 원생동물이 주로 우점하였다. 절지 동물 중 가장 많은 비율을 차지하는 요각류(Copepods) 중 우점종은 Acartia hongi, Paracalanus parvus s. l., Corycaeus spp., Oithona spp.로, 국내 전 연안과 황해 연안에 주로 분포하는 종들이었다. 동물플랑크톤 개체수를 기반으로 수행한 집괴 분석 결과는 계절 내에서 정점 간 유사도가 낮아 군집이 구분되지 않는 안정된 상태(stable condition)였으며, 계절 간에서는 3개의 군집(가을, 겨울~초봄, 봄)으로 뚜렷하게 구분되어 이 해역은 계절성이 매우 강한 환경을 시사하고 있다.
본 논문에서는 조선 산업에서 블록 조립 작업에 대한 계획 프로세스와 실적 프로세스를 비교하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 계획과 실적 데이터 기반으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 프로세스 모델을 도출하고 비교 분석을 수행하는데, 분석 절차는 1) 데이터 전처리, 2) 분석 수준의 정의, 3) 조립 블록 군집화, 4) 군집별 프로세스 모델 도출, 5) 계획과 실적 프로세스 모델 비교, 다섯 단계로 구성된다. 단계 5에서는 프로세스 모델, 작업, 프로세스 인스턴스, 모델 적합도와 같은 다양한 관점에서 계획과 실적의 프로세스를 비교할 것을 제안하고, 각 관점별 비교 인자들을 정의한다. 특히, 적합도 관점에서는 교차 적합도를 정의하여, 도출된 프로세스 모델에 대해 자신의 데이터에 대한 적합도뿐만 아니라, 상대 데이터(계획 모델의 경우 실적 데이터, 실적 모델의 경우 계획 데이터)에 대한 적합도를 계산하고 비교 분석할 것을 제안한다. 제안한 방법의 효용성은 세계 최고 수준의 국내 조선 업체의 블록 조립 계획 시스템과 블록 조립 모니터링 시스템의 실제 데이터를 이용하여 사례 연구를 통해 설명하고 검증하였다.
본 연구는 서해안 갯벌의 퇴적물 환경 및 대형저서동물 군집의 특성과 건강도를 파악하기 위해 수행되었다. 조사는 강화도부터 전남 목포까지 2017년 4월(춘계)과 8월(하계), 2018년 4월(춘계)에 실시하였다. 충남 권역의 퇴적물 입도는 조립하였으며, 경기·인천 권역, 전북 권역, 전남 권역의 퇴적물은 세립하였다. 대형저서동물은 총 140종으로, 대형저서동물 군집유사도를 분석한 결과, 대형저서동물군집은 4개의 그룹으로 나뉘었다. Group2는 바지락 어장 정점이 포함되었으며, 바지락(Ruditapes phillipinarum)과 남방백금갯지렁이(Nephtys polybranchia)와 짧은다리송곳갯지렁이(Lumbrineris nipponica)가 우점했다. Group4에는 퇴적상이 세립한 정점이 포함되었으며, 작은부채발갯지렁이(Eteone longa)와 유형동물(Nemertea unid.)이 높은 빈도로 출현하였다. 서해안 갯벌의 건강도 분석 결과, ISEP, BHI지수에서 대체로 'High (가장 양호)'상태를 나타냈으며, AMBI지수는 'Good (양호)'상태인 것으로 확인되었다. 따라서 서해안 갯벌의 건강도는 양호한 것으로 판단된다. 하지만 일부 지역에 오염지시종인 아기반투명조개(Theora lata), 등가시버들갯지렁이(Capitella capitata) 등이 출현하므로 갯벌 환경이 악화되지 않도록 주기적인 관리가 필요하다.
동굴환경은 표면 토양환경과는 다른 독특한 생태계를 이루는 것으로 알려져 있다. 본 연구를 통하여 제주도 용암동굴(대섭이굴)의 생물막(biofilm)으로부터 얻은 시료를 pyrosequencing 기술을 통해 16S rRNA 유전자를 증폭하여 세균과 고세균의 군집을 조사하였다. 생물막에 우점하는 세균은 Actinobacteria문(phylum)의 Pseudonocardia mongoliensis (전체 세균 reads수의 82.5%)와 깊은 근연관계가 있었으며, 동굴유래의 다양한 세균들과 같이 무리(cluster)를 형성하였다. 동굴 벽면에 빛을 조사하였을 때 반사되어 빛나는 것은 아마도 방선균의 균사(hypha)들로 이루어진 생물막이 수분을 흡수하지 못하기 때문으로 추정된다. 우점하는 고세균은 Thaumarchaeota문의 I.1a-Associated group (전체 archaeal reads수의 약 66%)에 속한다. 이 고세균 염기서열은 산성 환경(약 pH 5.0)에서 암모니아를 산화하는 고세균으로 알려진 Candidatus Nitrosotalea devanaterra와 높은 근연관계에 있어 동굴환경에서의 질산화에 중요한 기능을 하고 있을 것으로 추정된다. 표층수가 용암토양을 투과하는 과정에서 침출(Leaching)되는 영양분이 대섭이굴 벽면에 다양성이 낮은 독특한 미생물 군집을 형성하는데 기여하고 있는 것으로 추정된다.
항로 설정은 통항 선박들의 안전을 위해 교통 흐름을 반영할 필요가 있으며, 선박들이 항로를 잘 준수하는지 지속적인 경과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 완도항 인근해역 추천항로의 문제점을 도출하고 이에 대한 개선안을 제시하였다. 효율적인 항로 중앙선을 설정하기 위해 선박 항적을 기반으로 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 추천항로 중앙선을 기준으로 우측으로 항해해야 하므로 통항 선박들의 항적이 2개의 군집으로 분할된다. 서포트 벡터 머신은 패턴 인식 등 많은 분야에서 이용되고 있으며, 특히 이진 분류 기능이 뛰어나다. 연구 결과 장죽수도 방향의 2.4 NM 추천항로 구간에서 동진하는 상선은 약 79.5%가 추천항로를 준수하지 않는 것으로 나타나 선박 충돌 사고 위험이 상존하는 것을 확인하였다. 추천항로를 현 위치에서 북쪽으로 약 300 m 재설정할 경우, 동진하는 상선은 항로를 역주행할 비율이 79.5%에서 30.9%로 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 적용한 서포트 벡터 머신은 선박 항적을 두 군집으로 분류가 가능하므로 항로 중앙선을 효과적으로 설정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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