• 한국초지조사료학회지
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• 제31권4호
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• pp.395-408
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• 2011

본 연구는 돈분슬러지에 함유되어 있는 구리와 아연을 제거하여 합리적인 돈분슬러지 자원화비료 생산법을 연구하였고, 돈분슬러지 자원화비료를 시비 후 사일리지 옥수수의 생육특성과 사료가치를 조사하여 돈분슬러지 자원화비료의 효용성을 평가하였다. 돈분슬러지의 화학적 특성으로 질소와 인산의 함량은 각각 4.4와 6.29%였으며, 구리와 아연의 함량은 각각 805와 $1,704\;mg\;kg^{-1}$이었다. 구연산을 유기산 용액으로 제조하여 돈분슬러지의 구리와 아연 제거율은 유기산용액의 혼합비율이 많아질수록 증가하였고, 유기산용액 100% 수준에서 구리는 59%, 아연은 97%까지 제거하였다. 구연산으로 구리와 아연을 제거한 후 퇴비화과정에서도 처리구 2는 15일 후 발아지수가 100으로 가장 높았고 처리구 3이 80으로 가장 낮은 수준으로 나타나 안정적인 자원화비료로 생산되었다고 판단할 수 있다. 돈분슬러지로 제조된 자원화비료를 시비한 후 재배한 옥수수는 대조구와 비교하여 처리구 1과 2는 통계적 유의차가 나타나지 않았으나 돈분슬러지만을 자원화한 뒤 시비한 처리구 3에서 엽면적 등의 생육특성이 불량하였으며 조명나방과 깨씨무늬병의 발생으로 인한 피해가 많았다. 옥수수의 사료가치 측면에서 처리구 2는 ADF, NDF 및 조단백질 함량이 대조구와 차이가 없었으며, 처리구 3은 줄기와 잎의 노화정도가 높아 ADF 값이 낮았으나 돈분슬러지가 가진 질소성분과 정의상관관계를 보인 조단백질 함량은 다른 처리구 보다 높았다. 안정성측면에서는 구리와 아연이 제거된 처리구 2의 토양은 처리구 3 보다 구리의 경우에는 44%, 아연의 경우에는 19% 수준으로 낮았고 옥수수내의 구리와 아연의 함량도 처리구 3이 가장 높게 나타나고 있으며 처리구 2와 처리구 3 사이에 통계적인 유의차가 인정되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제1권1호
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• pp.25-30
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• 1998

공동충전 효과를 검증하기 위하여 실시한 시차 공대공 탄성파 탐사자료로부터 지하공동 부존 지역에서 충전 전과 후에 매질의 탄성파 전파속도의 변화를 확인하였다. 시차 공대공 탄성파 탐사자료에 나타난 반응과 시추조사 결과에 의하면 본 지역의 공동은 규모가 극히 소규모이거나 또는 폐석 등으로 충전된 것으로 보인다. 공동충진 효과는 토모그래피로부터 도출된 속도단면상의 탄성파 속도의 증가량을 분석함으로써 평가하였다. 시추공용 에어건을 진원으로 24-채널 하이드로폰을 수진기로 하여 자료를 취득하였다. 취득한 자료에는 무시할 수 없을 정도의 source statics를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 보정방법은 2단계로; 1) 불규칙한 발파시점에 의한 영향 보정과 2) 잔여 정보정으로 이는 진원의 부정확한 위치에 대한 정보정이다. 본 논문에서는 고주파수 성분의 수치잡음이 억제되고 관심대상 부분에서 비교적 고분해능 영상을 도출할 수 있는 다단계 역산 방안을 제시하였다. 일반적으로 최소자승 주시토모그래피로는 평활화된 속도 영상을 얻을 수 있다. 따라서 이러한 역산으로는 비교적 소규모의 구간에서 발생한 적은 속도변화를 영상화하기에는 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 속도모델의 파라메터를 변화시킨 2단계 제어 역산법으로 도출한 시차 토모그램으로부터 채굴 영향대에서 발생한 매질의 속도변화를 시각화 할 수 있었다. 2단계 역산법은 1-단계에서는 적정한 크기의 균일 격자로 구성된 모델을 사용하여 토모그램을 작성하고 이 토모그램에 2차원 중위수 필터를 적용하여 대략적인 속도구조 모델을 작성한다. 2-단계 역산시는 1-단계에서 작성한 속도모델을 수정하여 초기 모델로 한다. 모델 수정은 관심대상 부분만을 작은 크기의 균일격자로 재구성하는 것이다. 기준조사 토모그램을 2차 조사자료 역산의 초기 속도모델로 사용하였다. 속도변화는 공동대 부근에서만 예상되므로 그 이외 부분의 속도는 기준 토모그램과 동일하게 고정시키고 역산을 수행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.275-290
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• 2021

대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제36권1호
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• pp.42-50
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• 2021

외식산업의 급속한 성장과 함께 호텔을 비롯한 외식업체에서는 식품안전 요구 및 위생에 대한 중요성 이 증가하고 있다. 이에 현장에서 위생상태를 판단할 수 있는 신속하고 실용적인 모니터링기법이 요구된다. 본 연구는 국내5성급 호텔 5군데를 대상으로 개인위생(작업자의 손), 조리기구(칼, 도마, 식품보관용기, 슬라이스 머신 칼날, 제빙기 스쿱), 시설·설비(냉장고 손잡이, 작업대, 싱크대), 고객 접점항목(뷔페용 집게)에 대한 위생관리 실태를 조사하였고 그에 대한 검증법인 ATP 값의 상관관계를 도출하고자 하였다. 5개 호텔의 위생관리 실태조사 결과, 다른 검사 항목보다 상대적으로 조리기구 및 개인위생 결과가 비교적 위생적으로 관리되고 있었으며(조리기구 92.2%, 개인위생 91.4%, 시설·설비 76.19%, 고객 접점항목 88.6%)으로 시설·설비는 비교적 미흡한 것으로 나타났다. ATP검사 결과, 조리 기구(51±45 RLU/25 ㎠)는 시설·설비(167±123 RLU/25 ㎠)보다 비교적 위생적으로 잘 관리되었다. 위생실태 조사 결과 점수와 ATP 값의 상관성 분석을 실시한 결과, 각 호텔 별 작업자 손, 조리기구, 시설·설비의 대부분 음의 상관관계를 가지며 높은 상관성(-0.64 - -0.89)을 보였다. 또한 이번 연구에서 각 검사 항목의 평소 상태의 ATP 값(1020±1254 RLU/25 ㎠)에 비해 세척 후 ATP 값(92±67 RLU/25 ㎠)이 현저히 감소되어 세척의 유효성을 확인하는 도구로 적합성을 확인할 수 있었다. 호텔을 비롯한 외식업체에서 수행하는 주관적인 위생실태조사와 ATP 검사법을 병행한다면, 실시간으로 보이지 않는 오염물질의 객관적인 수치화를 통해 식품사고 발생을 예방하기 위한 효과적인 모니터링 방법이 될 것으로 사료된다.

• 지질공학
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• 제32권3호
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• pp.411-420
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• 2022

최근 환경, 과학, 사회 등 다양한 분야에서 원격 탐사를 활용한 연구가 활발해지고 있다. 원격탐사를 활용한 연구의 결과가 수치적인 결과뿐만 아니라 사회 및 과학적 문제 해결과 예방하는데 있어 중요한 역할을 하고 있다. 이 논문은 갯벌 환경을 대상으로 원격탐사 기술을 활용하여 제공되는 데이터와 각 데이터의 연관성을 말하고자 하는데 목적을 두고 있다. 원격 탐사 중 인공위성을 활용한 고해상도 데이터를 얻어 갯벌 조류로에 대한 정보를 알아보고자 한다. 침식과 퇴적, 간조, 만조 등의 원인으로 생성되는 갯벌의 조류로는 갯벌 경사에 대한 정보와 생태계에 대한 정보를 내재하고 있다. 따라서 갯벌의 전체적인 조류로를 분석하는 것은 매우 중요한 연구 중에 하나라고 볼 수 있다. 본 논문은 TanDEM-X를 통해 DEM(Digital Elevation Model, 수치표고모델)을 생성하며, DEM은 조류로를 생성하는데 가장 기본적인 데이터로 활용이 된다. 이번 연구 지역은 강화도 갯벌로 서해안 중부에 위치한 갯벌이다. 연구 결과로 생성된 조류로를 분석해보면 강화도 갯벌의 경사 방향과 조류로의 형태 등 다양한 정보를 파악 할 수 있다. 또한 갯벌의 입도분포, 경사도, 밀도도 등의 데이터와 본 연구에서 추출한 조류로와의 연관성이 높은 점을 고려하여 해당 연구의 결과가 앞으로 갯벌 연구에 DEM 데이터의 활용에 대한 중요성과 필요성이 높아지고 양질의 결과를 얻을 수 있다라는 기대를 가져본다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.485-496
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• 2022

국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.71-82
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• 2006

NATM 터널의 갱구부와 갱내의 연약층 구간에는 굴착 보조공법으로 대부분 강관이나 유리섬유보강(Fiber-glass Reinforced Plastic)관에 의한 그라우팅공법이 적용되고 있다. RPUM이나 UAM으로 알려져 있는 이러한 공법으로 굴착전 막장면 천단을 선보강하여 굴착 시 주변지반의 안정을 확보할 수 있다. 특히 지반이 연약하여 자립이 어려운 경우 최근에는 막장면 천단 뿐 아니라 막장면 수평보강을 실시하여 터널 및 주변지반의 안정성을 확보하는 추세에 있다. 이러한 막장면 천단 및 수평보강 형태에 따른 보강효과는 현재 일부 수치해석적 방법과 실내 축소모형실험에 의해 연구된 바 있으나, 이러한 연구들은 복잡한 경계조건을 필요로 할 뿐 아니라 실제 터널굴착 및 보강단계를 적절히 모사할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 RPUM시공을 재현하는 실대형 모형실험을 행하였다. 본 실험은 대형 토조를 제작하고 단계별 굴착과 상재하중을 재하하여 사질토지반 내 터널 천단보강 및 막장면 수평보강형태(무보강, 천단보강, 천단보강+막장면 수평보강, 막장면 수평보강)에 따른 막장면 주변지반 보강효과를 살펴보았다. 실험결과, 막장면 수평보강만으로도 주변지반 침하와 터널 반경방향 변위에 대한 상당한 억제효과를 확인할 수 있었다. 굴진방향과 평행한 종방향의 연직응력 변화를 측정한 결과 막장면 전방 $0.5D{\sim}1.0D$ 지반에 응력이 집중되어 막장면 선행보강의 필요성이 입증되었다. 천단보강재인 FRP관의 축력과 휨모멘트를 측정한 결과 대부분이 막장면으로부터 0.75D 위치에서 최대값이 측정되어 천단보강재 최소길이는 1.0D이상이 되어야 할 것이다. catalase와 peroxidase는 SOD나 APX는 달리 단일 밴드 또는 주요 밴드가 있고 높은 활성을 보여 정제시 유리하게 작용할 것으로 보인다. prospects will be also discussed.behaviors to ferromagnetic behavior was observed. Tunneling barrier called "decay length for tunneling" for the films having the thickness of Co layer from 1.4 to 1.6 nm was measured to be ranged from 0.004 to 0.021 ${\AA}$$\^$-1/.문에 기업간 관계를 연구하는 측면에서는 탐험적 연구성격이 강하다. 더 나아가 본 산업의 주된 연구가 질적이고 기업내부만을 연구했던 것에 비교하면 시초적이라고 할 수 있다. 또한 관계마케팅, CRM 등의 이론적 배경이 되고 있는 신뢰와 결속의 중요성이 재확인하는 결과도 의의라고 할 수 있다. 그리고 신뢰는 양사 간의 상호관계에서 조성될 수 있는 특성을 가진 반면, 결속은 계약관계 초기단계에서 성문화하고 규정화 할 수 있는 변수의 성격이 강하다고 할 수가 있다. 본 연구는 복잡한 기업간 관계를 지나치게 협력적 측면에서만 규명했기 때문에 많은 측면을 간과할 가능성이 있다. 또한 방법론적으로 일방향의 시각만을 고려했고, 횡단적 조사를 통하고 국내의 한 서비스제공업체와 관련이 있는 컨텐츠 공급파트너만의 시각을 검증했기 때문에 해석에서 유의할 필요가 있다. 또한 타당성확보 노력을 기하였지만 측정도구 면에서 엄격한 개발과정을 준수하지는 못했다

• 해양환경안전학회지
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• 제29권2호
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• pp.197-206
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• 2023

최근 국제해사기구(IMO)를 비롯한 국제사회에서 선박의 대기오염 배출 규제를 강화하고 있으며, 배기가스 배출을 줄이기 위한 친환경 선박 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 그중에서도 풍력 보조 선박추진 시스템 중 하나인 로터 세일(Rotor Sail, RS)이 다시금 주목받고 있다. RS는 선박 데크에 설치되는 원통형 실린더 장치로 마그누스 효과를 사용하여 유체 동역학적 양력을 생성하는 장치이다. 이는 차세대 친환경 보조 추진 기술 중 하나이며, RS 적용 선박을 개발한 Enercon 사(社)에서는 약 30% 이상의 연료 절감이 가능하다고 발표했다. 본 연구에서는 다중 RS를 선박에 설치할 경우 RS 간격 및 배열 형태와 같은 최적의 설치 조건을 선정하고자 하였으며, RS 배열에 따른 유동특성을 확인하기 위하여 AR(Aspect Ratio) = 5.1, SR(Spin Ratio) = 1.0 및 로터세일 지름과 엔드 플레이트 지름 비(D_e/D)= 2.0 로 고정하고 자유 유속 U = 5 m/s로 풍향은 +y 축 단방향에 대한 조건만 고려하였다. 배열 조건은 횡방향 거리는 +x 축 방향으로 3D ~ 15D까지 3D 간격으로 총 5가지 조건을, 종방향 거리는 +y 축 방향으로 5D ~ 25D까지 5D 간격으로 총 5가지 조건을 설정하였으며, 사각 형태(□)와 마름모 형태(◇) 배열에 따른 양력계수(C_L), 항력계수(C_D)와 공기역학적 효율(C_L/C_D)을 비교하였다. 결과적으로 종방향 간격에 따른 RS의 영향은 크게 차이가 없었으나, 횡방향 간격에 따른 RS 유동특성의 경우 두 RS가 바람 방향에 거의 일치할 때 RS의 상호작용 효과가 가장 크게 나타났다. 배열에 따른 RS 유동특성의 경우, 전방(0°) 방향에서 바람이 불 때 마름모 형태(◇) 배열이 RS 간의 후류 영향을 가장 덜 받는 것으로 나타났다.