The amount of temporarily stored spent nuclear fuel in South Korea will be reaching saturation in a near future. Therefore, it is an urgent issue to construct a spent nuclear fuel storage system. In order to construct the storage system, some coastal environmental characteristics such as temperature, pH, and chemical composition of sea water in South Korea have to be evaluated and predicted because they can affect in deterioration of the storage system. However, in South Korea, the coastal environmental characteristics of area where the storage system is likely to be built are not well established until now. In this study, a time-series deep-learning algorithm is developed using the Long-Short Term Memory (LSTM) algorithm to predict and evaluate the coastal environmental characteristics based on the wellestablished data from Korea Meteorological Administration (KMA) and Ministry of Oceans and Fisheries (MOF). As a result, by developing the predictive model to evaluate the coastal environmental characteristics, we intend to apply it for site evaluation to construct the spent nuclear fuel storage system or many other applications related to the nuclear as well.

대기오염물질 감축에 대한 국제적인 인식이 높아짐에 따라 친환경 선박에 대한 수요가 증가하고 있어 각국에서 전기추진선박 개발을 활발하게 수행하고 있다. 현재 전기추진선박에 대해서는 주로 전기추진시스템 및 전동기 연구를 주로 수행하고 있으며, 선박 관점 에서 전기추진시스템 및 배터리의 탑재를 고려한 국내 연안 차도선 개념설계 연구는 수행된 바가 없다. 본 연구에서는 배터리 차량 기반의 이동식 전원공급시스템을 주전원으로 하는 순수전기추진차도선의 개념설계 과정에서의 주요 고려사항에 대하여 검토하였다. 100척 이상의 국내 연안차도선의 제원을 분석하여, 요구사항 만족을 위한 선박의 주요제원 선정과 이동식 배터리 차량 탑재를 고려한 비손상, 손상 복원성능 검토를 수행하였고, 개념설계 과정에서 발생하는 문제의 원인분석을 통해 해결방안을 모색하였다.