In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.
카페리 선박의 안전 운항을 위한 요소 중 화물 고박안전성 분야는 2015년 이후 화물고박기준이 적용되어 파랑에 의해 발생하는 선체운동과 고박력을 상호 비교하여 평가하고 있다. 항해 중 카페리 선박의 안전 운항을 담보하기 위해서는 운항해역의 기상정보를 바탕으로 선체운동을 해석하여 화물의 이동을 방지할 수 있는 고박력을 결정하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 부산-제주를 항행하는 총톤수 3,700톤급 카페리 선박을 대상으로 기상청이 운용하는 해상파고부이 3기의 최근 5년간 기상정보를 분석하였으며, 실제 해상에서 선체운동을 계측하고 수치시뮬레이션을 수행하여 선체가속도를 비교하였다. 태풍기간을 제외한 2~3월의 유의파고를 입력조건으로 선체운동을 해석한 결과, 유의파고 2.5 m 조건에서 횡방향 가속도가 실선계측에서는 1.5 m/s2, 수치계산에서는 1.8 m/s2로 이론적 수치시뮬레이션의 결과가 크게 나타났다. 파고별 선체운동을 추정하는 가속도를 실선결과 기반으로 보정하는 근사식을 제안하여, 운송화물의 고박안전성 평가에 적용한 결과 풍랑경보 대비 일반 기상조건에서는 40 % 이하로 분석되었다. 운항해역의 기상정보를 바탕으로 실선계측에 따른 정량적인 가속도 결과를 활용하는 고박안전성 평가 기법이 널리 보급되어 국내 연안 카페리선박의 안전 운항 지침에 적용되기를 기대한다.
본 논문은 중국의 서해 내해화 전략을 분석하여 해양에 종사하거나, 해양 정책을 연구하는 이들에게 시사점을 제공하기 위해 작성하였다. 이를 위해 최근 서해에서 이루어지고 있는 중국의 해상활동을 아더 라이케가 제시한 전략 구성요소인 목표(Ends), 방법(Ways) 및 수단(Means)의 세 가지 기준으로 분석하였다. 연구 결과, 중국은 서해 내해화라는 목표를 달성하기 위해 국가 차원에서 제 요소를 복합적으로 활용한다는 결과를 도출할 수 있었다. 중국은 ① 정전 상태에 있는 한반도의 특수한 안보 환경을 이용하여 북방한계선(NLL, Northern Limit Line) 인근에서 자국 어선들의 불법조업을 의도적으로 방조하여 서해를 영해로 기정사실화하며, ② 자국의 국가안보에 대한 위협을 이유로 서해상 한・미 연합훈련을 거부하는 한편, 동 해역 내 군사훈련을 확대하고 군용기를 한국방공식별구역 인근으로 상시 진입하게 하여 군사적 능력을 과시하고, ③ 과학탐구를 빙자하여 서해에 각종 시설을 확대 설치하고 있다. 필자가 본 연구를 통해 강조하고 싶은 것은 '서해에서 자행되는 일부 중국의 활동은 한국의 주권을 심각하게 침해하는 행위이며, 한국은 서해에서 국민의 자유로운 해양 활동과 안전을 보장하기 위해 한미 연합전력 중심의 비례적 대응을 해야 한다는 것'이다.
한국 남동해역 간절곶 주변 연안 20개 정점에서 2011년 1월, 4월, 8월, 11월에 조사한 수온 및 염분의 구조와 시공간적 변동 특성을 살펴보았다. 수온은 4월이 가장 낮고, 8월에 가장 높았으며, 염분은 1, 4월이 높고, 회야강의 영향으로 8월에 가장 낮았다. 수온 염분은 1, 4월 해면냉각으로 전 수심이 균일하였고 8월 하천수 유출에 의한 성층과 저층냉수 출현, 11월 표, 저층간 연직혼합에 의한 수온 염분의 균일화 구조를 보였다. 간절곶 주변은 지형적 용승에 의한 난류혼합으로 연중 낮은 수온과 높은 염분을 나타냈다. 표층수온은 간절곶을 중심으로 1~2일의 시간차를 가지고 변하였다. 수온은 내부조석파와 해저마찰, 비선형 천해조석 및 하천수 영향으로 해역에 따라 1/4~1.4일의 다양한 탁월주기 변동을 나타냈다. 수온변동은 간절곶 주변이 수층 간 동시성이 가장 컸고 회야강 주변에서 가장 작았다. 동 해역을 수온 염분구조와 그 시공간적 변동특성으로 볼 때, 간절곶 남쪽, 간절곶, 간절곶 북쪽이 각기 특징적 형태를 나타냄을 알 수 있었다.
IT 기반의 핵심 요소 중 하나인 데이터 전송 기법은 각각의 환경 및 기능에 따라 여러 종류의 프로토콜을 사용하고 있다. 그중에 해양IT산업에서 WCDMA, AIS, TRS 등 3가지 프로토콜을 사용하고 있는데, 3가지 프로토콜을 사용하다 보니 각각의 프로토콜별 서버를 운영하고 있는 문제점을 가지고 있다. 그러다보니 서버 유지비용의 증가와 해상장치 관리자들은 각각의 프로토콜별 분석 프로그램을 개발하여 운영하고 있는 상황에 놓여있다. 프로토콜이 3가지로 나뉘는 이유는 해상장치(등대, 부표, 등부표)등의 제조회사 및 제조일, 통신환경(거리, 통신 속도) 등이 전부 틀리기 때문에 이를 통일하고자 할 시 막대한 비용과 시간이 발생하여 교체를 할 수 없는 상황이다. 그래서 해양수산부에서는 사용 빈도 횟수가 낮으며, 통신 성능이 낮은 TRS 프로토콜 사용을 자제해달라고 각 지방단체 및 업체들에게 요구하고 있다. 이에 현재 기술로 여러 서버를 두지 않고 프로토콜을 통합 분석하여 하나의 DB에 저장시키는 방법이 부각되고 있다. 본 논문에서는 다른 종류의 프로토콜을 분석하여 하나의 DB에 저장하는 방법이 얼마나 경제적인지에 대해 분석하여 실직적인 데이터를 근거로 연구를 할 것이다. 이를 통하여 해양IT산업의 인력부족 현상을 조금이나마 줄이고 관리 비용을 줄이는데 도움이 되었으면 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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