해양사고를 야기한 선원의 행동오류를 식별하는 것은 해양사고의 예방 또는 저감에 관한 연구의 기초가 된다. 본 연구의 목적은 선원들의 행동오류를 세 가지 행동(즉, Skill, Rule, Knowledge)으로 모델링하는데 필요한 최적의 확률분포함수를 추정하는데 있다. 본 저자들의 사전 연구에서 획득한 해양사고 종류별 행동오류 데이터를 이용하여 세 가지 행동오류에 최적인 확률분포함수를 추정하고, 확률분포함수에서 도출한 확률 값들 사이의 유의성을 검증하였다. 확률분포함수 추정에는 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 적용하고, 유의성 검증에는 분산분석(ANOVA)를 이용하였다. 실험결과 여덟 가지 해양사고 종류별 세 가지 행동으로 각각에 대해서 최소의 오차를 갖는 확률분포함수를 추정할 수 있었다. 이를 이용하여 계산한 여덟 가지의 해양사고 종류에 대한 세 가지 행동오류들의 확률 값들은 통계적인 유의성이 관측 되었다. 또한, 행동오류가 해양사고에 영향을 미치는 것으로 관측되었다.
국내 담수 어류 12과, 28속, 45종의 먹이원을 문헌 조사한 결과, 동물류 먹이원은 16문, 24강, 54목, 126과, 212속으로 조사되었으며 식물류 먹이원은 10문, 18강, 42목, 63과, 82속으로 나타났다. 동물류 먹이원 중 가장 많은 어류가 섭식한 먹이원은 분류군에 따라 절지동물문, 곤충강, 파리목, 깔따구과로 조사되었으며, 식물류 먹이원은 돌말문, 윷돌말강, 반달돌말목, 반달돌말과로 조사되었다. SOM을 이용하여 45종 어류의 유형화 결과, 어류를 주로 포식하는 어류와 저서무척추동물을 포식하는 어류, 동물플랑크톤을 섭식하는 어류, 식물플랑크톤을 섭식하는 어류, 잡식성 어류 5가지 유형으로 나타났다. 네트워크 분석의 허브 점수가 높은 상위 5종의 어류는 블루길, 몰개, 수수미꾸리, 남방종개, 새코미꾸리 순으로 나타났으며 먹이원 중 허브 점수가 높은 상위 5 종류의 먹이원은 파리목, 하루살이목, 이지목, 김발돌말목, 쪽배돌말목 순으로 조사되었다.
최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.
본 논문은 CFD 해석법을 이용하여 사고 선박의 손상부 형상에 따른 기름 유출량 변화를 예측하고, 이론 추정식에서 이를 고려할 수 있는 방출계수 도출 결과를 소개한다. Froude수와 Reynolds수 상사를 만족하는 조건에서 다상유동 해석법을 사용하여 모형선 크기의 기름 유출 문제를 다루었다. 수치해석 결과는 알려진 실험 결과와 비교하여 검증하였다. 수학적 형상들로 정의한 손상부 형상의 변화와 함께 손상부 가로세로비와 기름탱크 두께의 변화가 기름 유출 유동에 미치는 영향을 조사하였다. 보다 현실적인 상황을 고려하기 위해 손상부의 찧어진 철판의 영향에 대한 해석도 포함하였다. 수치해석 결과를 통해 사고 선박의 손상부 형상에 따른 기름 유출량의 변화를 확인하였으며, 다양한 손상부 형상이 가지는 점성 영향을 방출계수로 정량화하여 추출하였다. 본 논문에서 제시하는 방출계수에 대한 검증을 위하여 알려진 기름 유출량 주정식에게 적용하였으며, CFD 해석과 좋은 일치를 얻었다.
최근 한반도 주역 해역의 수온이 꾸준히 증가하고 있다. 수온변화는 어업생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 해양에서의 군사작전과도 밀접히 연관되어 있다. 본 연구는 딥러닝 기술을 기반으로 하는 다양한 예측모델을 통해 단기간 수온예측을 시도함으로써 어떠한 모델이 수온예측분야에 더욱 적합한지를 제시하는 것에 목적을 두었다. 예측을 위해 사용한 데이터는 국립수산과학원에서 해양 관측부이를 통해 관측한 2016년부터 2020년까지 동해 지역(고성, 양양, 강릉, 영덕)의 수온 데이터이다. 또한 예측을 위한 모델로는 시계열 데이터 예측에 우수한 성능을 보이는 Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM 그리고 Gated Recurrent Unit (GRU) 기법을 사용하였다. 기존 연구가 LSTM만을 활용하였던데 반해 이번 연구에서는 LSTM 외에 다양한 기법을 적용함으로써 각 기법의 예측 정확도와 수행시간을 비교하였다. 연구결과, 1시간 예측을 기준으로 모든 관측지점에서 Bidirectional LSTM과 GRU 기법이 실제값과 예측값의 오차가 가장 적은 것으로 확인되었으며, 학습시간에 있어서는 GRU가 가장 빠른 것으로 확인되었다. 이를 통해, 예측 오차를 줄이면서 정확도를 향상하기 위한 수온예측에는 Bidirectional LSTM을 활용하고 대잠작전처럼 정확도 외에 실시간 예측이 필요한 분야에 있어서는 GRU 기법을 활용하는 방안이 더욱 적절할 것으로 판단된다.
해기사의 과도한 직무스트레스는 신체적, 정신적으로 부정적인 영향을 미치며, 이로 인한 이직은 원활한 해기인력 수급에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 해기사의 체계적인 직무스트레스 측정 및 관리를 위한 도구로써 모바일 웹 애플리케이션을 개발하고 품질평가를 통하여 검증하였다. 애플리케이션의 개발은 전통적인 소프트웨어 개발 방식인 Waterfall 모델에 따라 수행되었다. 요구분석 단계에서는 현직 해기사 및 해상직원 인사담당자 각 5명을 대상으로 Brain Storming을 실시하고 그 결과를 설계에 반영하였다. 설계 및 개발 단계에서는 요구사항 분석 결과를 바탕으로 애플리케이션을 설계하고, JSP와 Spring Framework를 활용하여 기능을 구현하였다. 애플리케이션의 작동 Test를 수행한 결과 사용자 인터페이스에서 입력한 직무스트레스, 정신건강, 진로적응성 등 입력 데이터에 따른 정상적인 출력 결과가 도시되었으며, 관리자 인터페이스에도 응답자의 입력 결과가 정상적으로 도시되고, 데이터베이스로 구성됨을 확인하였다. 요구사항 분석 참여 집단을 대상으로 ISO/IEC 9126-2 메트릭 기반의 5점 척도 품질평가를 시행한 결과 사용자 인터페이스 4.70점, 관리자 인터페이스 4.72점으로 유의한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 개발한 애플리케이션은 사용자 요구를 반영한 지속적인 개정 및 보완이 필요하며, 향후 수집된 Data의 분석 및 활용을 위한 시스템 구축에 관한 연구가 필요하다.
신재생에너지 신규설비 보급이 매년 꾸준히 증가하고 있으며, 그중 개발 확장성이 풍부하고 생산유발계수가 큰 해상풍력 시장이 급성장하고 있다. 특히 서남해 권역은 최고 수준의 해상풍력 잠재량을 보유하고 있으며, 관련 프로젝트들이 추진 중이다. 본 연구는 점토층 지반에 효과적인 해상풍력 하부구조물의 개발에 있어 EUROCODE에 의한 구조물의 설계 절차를 제시하고 구조 안전성을 고찰하여 관련 기술 분야에 이바지함을 목표로 한다. 선행연구에서는 풍력발전기 용량이 5MW급을 주요 대상으로 하였으나, 서남해 해상풍력발전기 시장의 기술 추세에 부합하는 발전 용량 8MW급을 연구 모델로 선정하였다. 이에 본 연구에서는 서남해 지질 조건에 부합하는 하부구조물을 개발하고, 구조 안전성을 유한요소법을 활용하여 검증하였다. 초기 설계안에서 일부 구간을 보강하여 구조 안전성을 확보하였다. 본 연구 결과를 기반으로 하여, 향후 다양한 형태의 하부구조물에 대한 구조 안전성 평가가 가능하며, 전문화된 구조 설계 및 평가 기준을 확립하였다.
본 연구에서는 80k Bulk carrier의 저항성능 향상을 목적으로 선미부에 1개의 핀을 부착해 선미 유동을 제어하였고, 저항성능 및 반류의 변화를 분석하였다. 부착된 핀은 직사각형 단면을 가지며, 길이와 폭, 두께는 고정된 채 길이 및 흘수 방향 부착 위치와 유선에 대한 각도만 변화가 있었다. 나선 및 핀이 부착된 선체에 대한 모형 스케일에서의 CFD 해석이 수행되었고, 그 결과를 실선 확장 후 비교하였다. 핀은 프로펠러로 유입되는 빌지 볼텍스의 경로를 선미 트랜섬 쪽으로 변화시켰고, 이는 프로펠러 상부와 선미부의 압력을 증가시켰다. 이로 인해 선체의 압력저항 및 전 저항이 감소되었으며, 감소율은 핀의 부착 위치가 선미 및 선저와 가까울수록 높았다. 또한 핀은 공칭반류를 감소시켰는데 핀의 각도가 커질수록 반류의 변화가 컸고, 전 저항 저감률은 최대가 되는 특정 각도까지만 비례하였다. 대상 선박에 단일 핀을 부착했을 시의 최대 전 저항 저감률은 약 2.1 %였고, 선미로부터 수선간장의 12.5%, 선저로부터 흘수의 10 % 위치에 14°의 각도로 부착됐을 때이다.
본 연구의 목적은 금융권 메타버스(Metaverse) 도입 및 활용 사례에 대한 분석을 진행하여 교훈과 시사점을 살펴보고자 한다. 메타버스(Metaverse)의 시대가 도래하고 있다. 금융권은 새로운 시대에서 블루오션 시장을 개척 및 MZ세대와의 접점을 확대하기 위하여 새로운 비즈니스 모델인 메타버스(Metaverse)에 큰 관심을 갖고 연구 및 개발에 활발히 참여하는 모습을 보이고 있다. 금융 분야의 경우에 메타버스를 통하여 정보를 효율적으로 전달하고, 고객은 은행 영업점 등을 방문하지 않아도 편리한 서비스 이용이 가능해져 고객의 편리을 크게 향상 시킬 것으로 예측이 된다. 추가적으로 AR, VR 등의 기술을 활용하여 메타버스와 연계한 서비스를 본격적으로 제공하고자 노력중이다. 또한 메타버스를 통하여 비대면 자산관리 컨설팅 서비스와 자금에 대한 중개 서비스를 제공하는 등의 새로운 금융 비즈니스 모델도 창출이 가능 할 것으로 기대하고 있다. 아직 초기 단계인 현재는 고객과의 소통 및 홍보, 직원들의 교육 등의 용도로 메타버스를 활용하고 있다.
해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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