최근, 유럽이나 일본 등은 해빈유실방지대책공법의 하나이며, 잠제의 대안으로 여겨지는 저천단구조물(LCS)에 관한 많은 연구를 수행하였고, 그의 결과들을 집약하여 설계매뉴얼까지 편찬하였다. 지금까지 LCS에 관한 연구는 2차원적인 파랑전달율과 피복재의 안정중량산정에 치우쳐 있으며, 이들은 주로 실험에 기초하여 검토 논의되었다. 본 연구에서는 투과성의 LCS를 대상으로 3차원수치해석을 수행한다. 수치해석에 Navier-Stokes 운동방정식에 기반한 오픈소스 CFD Code인 olaFlow를 적용하였으며, 이는 쇄파와 난류해석까지도 가능한 강비선형해석법이다. 이로부터 수위, 흐름 및 난류운동에너지 등의 분포특성을 검토 논의하였으며, 동시에 잠제의 경우와도 비교 검토하였다. 이로부터 해안선 근방에서 연안류의 흐름패턴과 평균난류운동에너지의 연안방향 및 종단방향의 공간분포에 관해 잠제와 LCS의 경우에 각각 차이가 발생하는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과의 차이는 모래이동에서의 차이로 이어질 것으로 판단된다.
해안지역은 강의 지형과 지질, 해류 및 강하구 등 환경조건에 따라 다양한 퇴적층을 구성하므로 해안지역에 충적된 해성점토 특성을 파악하는 것이 연약지반의 형성을 규명하는데 중요한 역할을 수행하게 된다. 일반적으로 충적지반은 지형과 자연환경변화와 같은 다양한 구성요소로 형성되므로 퇴적된 지역이나 퇴적상황에 따라 매우 다른 성질을 가지게 된다. 더구나 해안지역을 따라 다양한 대형사업이 강하구에 집중됨으로써 해류의 흐름이나 퇴적특성이 바뀌어 퇴적상태가 변하여 불확실성이 더욱 심해지고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 지반의 불확실성을 고려한 설계 상수를 제시할 목적으로 서해안과 남해안을 5개 영역으로 구분하고 대상연안에 해당되는 상대적으로 높은 신뢰성을 가진 실내 및 현장조사 자료를 수집하여 통계적인 분석을 수행하였으며, 선형 및 비선형 회귀 분석을 사용하여 설계 매개 변수 간의 상관관계를 분석하였다. 또한 정상 검증, 이상치제거와 같은 통계 분석을 통해 각 지역의 불확실성을 고려한 설계 매개 변수의 분포 특성을 제안했다.
우리 조선업은 기술적인 분야에서 세계를 선도하는 역할을 수행하고 있으나 조선업에서는 매년 2,000여명의 재해자가 발생하고 있으며, 이중 약 40명은 사망하고 있는 등 근로자의 안전측면에서도 과연 우리 조선업이 세계적인 수준인지는 의문이 들 수밖에 없다. 따라서 이 연구는 국내 조선업에서 2006년~2015년 동안 발생한 중대재해의 통계자료를 고찰하여 조선업 중대재해의 발생현황 및 원인을 분석하고, 조선업 근로자를 대상으로 설문조사를 실시하여 산업현장에서의 안전교육 형태를 분석하였으며, 이를 바탕으로 조선업 안전교육의 문제점을 도출하여 개선방안을 마련하였다. 첫째, 조선소별로 수행하는 안전교육의 종류 및 수준이 상이하거나 교육품질이 미흡한 문제점을 해결하고 체계적으로 교육과정을 운영하기 위해서 조선업 안전훈련 표준체계의 마련이 필요하다. 둘째, 조선업 안전훈련 표준체계를 바탕으로 조선업에 특화된 안전교육과정을 지속적으로 개발하고 표준화하여 조선업 중대재해를 감소시키고 근로자의 안전의식을 향상시킬 필요가 있다. 셋째, 조선업에서의 중대재해를 예방하여 근로자의 안전을 확보하기 위해서는 사업주와 근로자 모두가 적극적으로 안전교육을 수행하고 참여하여 사업장의 안전문화를 형성할 필요가 있다.
드론 항공사진을 L∗a∗b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론 항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당 시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5 m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.
저면경계층에서 부유사와 소류사 flux를 포함하는 실제적인 표사이동에 기초한 지형변화모델(SED-FLUX)이 개발되었다. SED-FLUX는 파랑모듈, 동수역학 모듈 및 부유사농도, 순부상 flux($Q_s$)와 소류사 flux를 계산하는 표사수송 및 확산모듈을 포함하며, 소류사 flux는 파-흐름 공존장에서 검증된 van Rijn의 TRANSPOR 프로그램에 의해 평가되어진다. 저면에서 순부상 flux $Q_s$는 표사확산모듈에서 source/sink 항으로서 평가되어지며, 수심변화모듈은 수심변화량을 계산하고 시간에 따른 bed level의 변화를 계산한다. 모델의 검증을 위하여 소류사이동의 이동한계수심은 방사성 동위원소 추적자를 사용한 현장 실험자료와 파와 흐름에 의한 표사이동한계수심에 대한 몇몇 경험식과 비교되었다. 본 모델을 파에 의한 해빈 단면변화에 적용한 결과 입사파의 특성에 따른 명확한 침식과 퇴적분포를 나타내었다. 끝으로, 이안제 배후에서 파와 해빈류에 의한 수심변화를 계산한 결과 이안제의 배후에서 초기 tombolo의 형성을 보여주었다.
디지털 트윈 기술은 현실 세계의 문제점을 해결하고 비용을 최소화하기 위한 가상세계를 만드는 방법으로 다양한 분야에 사용되고 있으며, 대규모 시스템인 선박이나 해양플랜트 등 해사 분야에도 적극적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 연안 해역의 디지털 트윈을 구축하고자 하였으며, 이렇게 개발된 연안 해역의 디지털 트윈은 실제 해역의 해상교통 환경을 제공하여 해상교통이 복잡한 우리나라 연안 해역을 안전하게 관리하는 데 사용될 수 있다. 또한, 충돌위험 상황 및 사고 상황 등 가혹한 환경에 대한 가상의 해상교통 환경을 제공하여 연안 해역에서 자율운항선박과 관련된 기술과 지능형 해상교통정보 서비스를 개발하고 고도화하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 더불어 실제 해상교통상황의 모니터링이 필요하지만 물리적으로 모니터링이 어려운 구역에 대한 3D 기반 모니터링 장비로 사용될 수 있으며, 항만/관제 구역의 항공뷰, 운항 중인 선박의 선교뷰/맹목구간뷰 등의 해상교통상황을 안전하게 관리하기 위한 기능을 제공할 수 있다.
해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace)빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된 두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을 통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다.
동한난류 주변 해역의 해색전선과 수온전선의 공간적 분포 특성을 CZCS와 AVHRR 위성자료를 이용하여 살펴보았다. 동한난류 주류의 난수 streamer 주변 해역의 색소농도와 SST의 공간적 분포를 살펴본 결과, 식물플랑크톤의 흡수보다는 황색물질이나 용존유기물질과 같은 부유물질에 의해 높은 색소농도를 나타낸 연안냉수해역, 연안의 부유물질에 의한 영향과 식물플랑크톤에 의한 영향이 혼합된 특성이 나타난 색소농도가 높은 수온전선의 냉수해역, 외해수의 특성과 유사한 순수한 식물플랑크톤의 영향에 의해 색소농도가 높은 난수중첩해역, 식물플랑크톤의 홉수에 의해 지배를 받고 있으나 색소농도가 적은 난수해역, 식물플랑크톤의 흡수에 의한 영향으로 색소농도가 높은 외해해역의 5개 범주로 구분할 수 있었다. 동해안을 따른 연안냉수해역의 높은 색소농도의 확장은 동한난류의 흐름에 크게 영향을 받고 있으며, 동한난류의 난수 내부에 있는 낮은 색소농도와 분리된다. 또한, 동한난류해역 주변의 색소 농도와 SST 사이의 관계는 전체적으로, 색소농도가 높은 곳은 수온이 낮은 곳에 나타나고 있으며, 색소농도가 낮은 곳은 수온이 높은 곳에서 나타났다. 색소농도가 가장 높게 나타난 것은 수온전선해역 냉수쪽에서 가장 높은 550nm 반사와 비교적 높은 443nm 흡수와 일치하는 일반적인 연안수와 같이 식물플랑크톤 단독으로 나타나는 것이 아니라 부유물질과 동시에 나타났다. 그리고, 또 다른 색소농도의 높은 농도가 외해수에서 나타난 것과 유사하게 난수 streamer 내부에서 나타났으며, 이것은 연안의 부유물질의 영향은 거의 받지 않은 식물플랑크톤에 의해 색소농도가 높은 것을 알았다. 동한난류 해역과 같이 색소농도가 높은 해역에서 SST와 색소농도 영상만으로 복잡한 물리 생물학적인 현상에 기인한 모든 현상을 이해하기는 어렵지만, 광범위한 해역에서 이러한 현상을 이해하는데 위성자료는 효과적인 수단으로 판단된다. 또한, 현재 운용중인 NASA의 Seastar에 탑재된 SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of·view Sensor)에 의한 보다 정확한 식물플랑크톤 색소농도 자료는 현장에서 측정된 관측자료와 더불어 동한난류 해역의 물리$\cdot$생물학적인 시공간변동을 이해하는데 많은 도움을 줄 것이라 사료된다.
2000년 한반도 남해안에서 발생한 Cochlodinium polykrikoides 적조 초기발생, 진행과 소멸현상을 현장과 NOAA 위성 표층수온 자료를 이용하여 검토하였다. 일반적으로 C. polykrikoides 적조는 1995년에서 1999년에는 적조 띠가 고흥 나로도해역에서 최초 발생되었으나, 2000년에는 여수해만 해역에서 최초로 발생되었다. 이는 한반도 남해해역에서 여러 해수가 영향을 미쳤기 때문으로 생각된다 : 1) 대마난류와 남해연안류, 2) 진도냉수대와 남서해 연안수 및 3) 남동연안의 저온수와 외양난류수, 이 기간동안 실시한 현장조사에서는 C. polykrikoides의 유영세포가 이들의 경계역에 집적되는 경향을 나타내었는데, 특히 8월말에 대마난류와 남해연안류 사이의 남해 해양전선이 여수해만에서 형성되어 2000년 C. polykrikoides 적조가 바로 이 지점에서 시작하는 것을 관찰할 수 있었다.(8월 22일). 이 C. polykrikoides 우점 적조는 Alexandrum tamarense, Gymnodinium mikimotoi, Skletonema coastatum, 그리고 Chaetoceros spp.와 혼합하여 발생하였다. 적조발생 기간 중에 한반도에는 'Prapiroon'과 'Saomai' 2개의 태풍이 C. polykrikoides 적조세력에 영향을 미쳤다. 태풍 'Prapiroon'이 통과한 후 C. polykrikoides 유영세포의 수는 최대를 보였고, 태풍 'Saimai' 통과 후 적조는 소멸하였다(9월 20일). 10월 5일에는 진해만과 한산-거제만에서 C. polykrikoides 적조가 발생하였는데, 이때의 위성사진은 22$^{\circ}C$의 수온전선이 한산-거제만을 거쳐 진해만까지 깊숙이 관입되어 있었으며, 적조발생해역 및 현장수온도 일치하고 있었다. 또한 이 지역에서 가을과 겨울철에 우점 출현하는 Akashiwo sanguinea(=Gym, sanguineum)와 C. polykrikoides이 함께 적조를 형성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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