최근 늘어나고 있는 이상 기상 현상으로 산사태 위험이 점차 증가하고 있다. 산사태는 막대한 인명 피해와 재산 피해를 초래할 수 있기에 이러한 위험을 사전에 평가함은 매우 중요하다. 최근 기술 발전으로 인해 능동형 원격탐사 방법을 사용하여 더 정확하고 상세한 지표 변위 및 강수 데이터를 얻을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 데이터를 활용하여 산사태 예측 모델을 개발하는 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 합성개구레이더 간섭법(InSAR)을 사용한 지표 변위 자료와 하이브리드 고도면 강우(HSR) 추정 기법을 통한 강수 정보를 활용하여 산사태 민감도를 예측하는 기계학습 모델을 제시하고 있다. 나아가 기계학습의 블랙박스 문제를 극복할 수 있는 해석가능한 기계학습 방법인 SHAP을 이용하여 산사태 민감도의 영향 변수에 대한 중요도를 체계적으로 평가하였다. 경상북도 울진군을 대상으로 사례 연구를 수행한 결과, XGBoost가 가장 좋은 예측 성능을 보이며, 도로로부터의 거리, 지표 고도, 일 최대 강우 강도, 48시간 선행 누적 강우량, 사면 경사, 지형습윤지수, 단층으로 부터의 거리, 경사도, 지표 변위, 하천으로부터의 거리가 산사태 예측에 영향을 미치는 주요 변수로 밝혀졌다. 특히, 능동형 원격탐사를 통해 얻은 자료인 강우 강도와 지표 변위의 절댓값이 높을수록 산사태 발생 확률이 높음을 확인하였다. 본 연구는 능동형 원격탐사 자료의 산사태 민감도 연구에서의 활용 가능성을 실증적으로 보여주고 있으며, 해당 자료를 바탕으로 시공간적 으로 변하는 산사태 민감도를 도출함으로써 향후 산사태 민감도 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

선박을 통해 유입되는 마약의 단속 건수와 사례는 그리 많다고 하진 않을 것 이나, 단 한 번의 운반으로도 상당한 양의 마약이 유통될 수 있어 막대한 사회· 경제적 파급력을 초래할 수 있다. 통상 선박을 통해 유입되는 마약의 단속은 마약을 운반 중이라는 혐의가 있 다는 첩보 아래 당해 선박이 우리나라의 영해에 진입한 경우에 관할권을 행사 함으로써 행해진다. 그러나 선박을 통한 마약 운송이 지능화됨에 따라 이른바 ‘던지기 수법’이라는 해상에서 연안국의 관할권이 닿지 않는 영해 이원의 해상 에 마약류를 띄워놓고 거래자가 수거하는 방식이 발생하고 있으며, 이 같은 방 식은 특히 대한해협과 같이 영해 폭이 좁은 공간에서 사용될 여지가 있다. 이같이 지능화되는 해상 마약 거래를 차단하기 위해선, 국제사회와의 적극적 협력을 통해 외국선박에 대한 임검 등이 효과적으로 시행될 수 있어야 하며, 동시에 선주와 선원 등 선박 관계자의 세심한 주의가 필요하다. 그러나 외국선 박의 단속에 관한 국제법은 특히 단속 절차적 측면에서 특별한 요건을 요구하 고 있다. 따라서 해상 마약 단속에 관한 법률의 검토와 개선이 필요하며, 국내 법의 개선에는 국제법적인 고려가 선행되어야 한다. 미국의 경우 국제법을 고려함과 동시에 다소 도발적으로, 혹은 선진적으로 보이는 방법으로 국내법을 정비하여 마약 단속을 위해 노력 중이다. 이에 이 논문은 현행 마약 단속에 관한 국제법의 검토와 함께, 미국의 실행 에서 시사점을 도출하여 국내법적 개선 방안을 제시하고자 하였다. 연구 결과, 국제법상 국가의 관할권(보호주의적 관할권)을 적극적으로 활용 하고, 마약 혐의를 받는 선주와 선박이 취해야 할 행동을 강제화하고, 추가로 외교적 노력을 통해 적극적인 마약 단속을 수행할 방안을 제시하였다.

해양재분석 자료는 관측 자료를 수치 모델에 동화함으로, 관측 자료의 시공간적인 제약을 극복하고 해양 변수 간 의 물리적 상호작용을 고려한 격자화된 고해상도 정보를 제공함으로써 해양순환 및 기후 연구에 광범위하게 사용되고 있다. 이 연구에서는 기존에 생산된 12년간(2011년부터 2 02 2년까지)의 북서태평양 지역해양 재분석 자료를 확장하여 30 년간(1993년부터 2 02 2년까지)의 1/24o 수평해상도를 갖는 장기 재분석 자료(K-ORA22E)를 생산하고, 이를 분석하여 한 반도 주변해역에서의 장기 해양기후변화를 진단하였다. K-ORA22E 데이터를 통해 한반도 주변 해역의 수온 상승 경향 을 분석한 결과, 쿠로시오 확장역에서 쿠로시오의 경로가 지난 30년 동안 1년에 약 6 km 씩 북상하였으며, 쿠로시오 경 로의 북쪽에서 수온 상승이 두드러졌다. 한반도 주변 해역 중에서는 동해에서 수온 상승이 가장 뚜렷했다. 특히, 동해에서는 표층보다는 중층에서 수온 상승이 두드러졌으며, 동한난류의 수온 상승률은 전 지구 평균보다 2 -3배 높았다. 황해저 층냉수가 출현하는 황해 중앙부에서는 장기적으로 수온이 상승하였으나, 한반도 서해안과 남해안에서는 수온이 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 이러한 수온의 장기변화의 공간적인 차이는 쿠로시오 해류의 북상에 따른 열수송의 경로와 밀접한 관련이 있을 것으로 보인다. 이 연구에서 구축된 K -ORA2 2 E와 같은 고해상도 지역 해양 재분석 자료는 한반도 주변 해역의 장기 변동성을 이해하고 기후 변화의 영향을 분석하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

해상풍력자원지도는 풍력발전사업, 국가 재생에너지 공급 정책, 전력계통망 계획의 핵심자료이다. 본 연구에서는 풍력자원 해석기술의 개발 동향을 검토하고 시사점을 논의하였다. 국가별 해상풍력자원지도 개발하여 활용하고 있는 대표적인 국가는 유럽연합 (덴마크), 미국, 그리고 일본이며, 이들을 중심으로 풍력자원지도 생산 기술 및 활용 현황을 분석하였다. 기본적으로 풍력자원지도의 품 질 향상을 위해 수치해석 기술을 업그레이드 해오고 있다. 이들의 개발 전략은 앙상블 중규모 수치해석과 중규모-미세규모 모델의 커 플링이었고 그 외 모델내 물리해석기법들의 적용은 지역마다 다른 것으로 확인되었다. 따라서 최근 진보된 수치모델을 도입하고 우리 나라 풍황 특성을 고려하여 최적의 실험디자인을 도출해야 할 것으로 보인다. 특히 300 m부근의 대기경계층에서의 연직고도의 상세 한 반영은 공통점으로, 이는 대형화된 풍력터빈을 고려하여 최적의 풍력발전소 후보지 발굴에 적합하도록 장기간의 풍황정보를 정확 하게 제공하기 위한 제안사항인 것으로 보인다.

목적 : 광학 시뮬레이션 프로그램을 통해 Gullstrand 모형안을 입체적으로 설계하여, 정시와 굴절이상을 구현하 였다. 이를 이용하여 망막 상의 해상도 변화를 확인하고 정량적인 분석법을 제시하고자 하였다. 방법 : 3D 광학 시뮬레이션 프로그램인 Ansys SPEOS Ver. 2012(ANSYS Inc., USA)를 이용하여 모형안을 설계하였으며, 각막 전면 곡률반지름을 변화시켜 근시 및 원시의 굴절이상을 구현하였다. 각막 전면에서 우측 24.00, 24.38 및 25.00 mm 떨어진 위치에 탐지기를 설치하여 위치에 따른 상의 변화를 분석하였다. 굴절이상의 정도와 검출기 위치에 따른 상의 겉보기 해상도, 세기 분포, 가시성, 선명도를 확인하였으며 도출하였으며, 최종적 으로 정량적 해상도를 계산하였다. 결과 : 망막 상의 겉보기 해상도는 근시는 망막 앞에, 그리고 원시는 망막 뒤에 결상된 상에서 가장 우수한 결과 를 보였다. 세기 분포는 24.76 mm에서 +1.00과 +2.00 D가 모두 유사하게 높은 것으로 나타나 겉보기 해상도와 일부 차이를 보였다. 가시성은 24.00 mm에서 –2.00과 –1.00 D, 24.38 mm에서 –1.00과 +0.00 D, 24.76 mm에 서 +1.00과 +2.00 D가 높게 측정되었다. 선명도는 24.00 mm에서 –2.00 D, 24.38 mm에서는 -1.00 D, 그리고 24.76 mm에서는 +1.00 D에서 가장 높게 측정되었다. 이로써 가시성과 선명도 값은 위치와 굴절이상도에 따른 서로 다른 결과로 분석되었다. 정량적인 해상도는 24.00 mm에서 –2.00 D, 24.38 mm에서 –1.00과 +0.00 D, 24.76 mm에서 +1.00 D가 가장 우수하게 분석되었으며, 겉보기 해상도와 잘 일치하는 것이 확인되었다. 결론 : 본 연구에서 제안된 망막 상의 정량적 해상도 분석 결과를 통해 상대적으로 비교가 까다로운 망막 상에 대하여 정량적으로 명확한 분석이 가능할 것으로 판단된다.

In response to the global transition towards carbon neutrality, there's an increasing emphasis on sustainable energy solutions, with offshore wind power playing a crucial role, especially in South Korea. This study presents an AI-based safety management system specifically designed for offshore wind operators. At the heart of this system is a machine learning algorithm that processes sensor data to automatically recognize human behavior and improve the accuracy of predicting worker actions and conditions. Such predictive analytics not only refines the analysis of behavioral patterns, but also increases the effectiveness of accident prevention. The results of this research are expected to significantly improve safety measures in offshore wind facilities and further sustainable energy initiatives.

GMDSS 도입 이후에도 많은 해난사고가 증가하고 있다. 선박에서 사람이 물에 빠진 경우 구조신호를 전달하는 방법은 현 재 다양한 방법으로 연구 및 개발되고 있지만, 해상이동업무용으로 지정된 주파수를 사용하는 제품의 개발은 이루어진 바 없다. 이에 따라 본 논문에서는 ITU의 최신 개정안을 통해 도입이 결정된 종별 B AMRD 기술을 적용하여 MOB 장치를 설계하고 제작해 보았 다. 또한 제작된 송신기의 성능을 확인하기 위해 수신기와 사용자 인터페이스를 제작하여 기존의 전자해도와 연동해서 사용할 수 있 음을 확인하였다. 본 논문을 통해 AIS기술을 이용하는 종별 B의 AMRD 일반조건과 기술조건을 만족하고 해상환경에서 휴대가 쉽도 록 소형화하기 위한 집적화된 소자를 선택하여 MOB 장치를 설계 및 구현해 봄으로써 AIS의 우수한 통신이 실현되고 긴급 상황에서 신속한 대응 및 안전에 핵심적인 역할을 담당할 것이라 기대한다.

해상특수교량은 특수한 환경적 조건뿐 아니라 고주탑의 구조형식, 보호재로 쌓여있는 케이블 등 특 수한 형식을 가지고 있어 일반적인 육안전검으로 안전점검을 할 수 없는 사각지대가 존재한다. 주탑의 외부 손상상태 및 케이블의 손상에 대해서는 정밀안전점검에서도 점검이 되지 않는 경우가 대부분이 므로 이에 대한 대책 마련이 시급하다. 또한 해상특수교량에 대한 전문적인 경험과 기술이 부족한 관 리자도 대상교량의 손상과 이상거동을 직관적으로 확인하고 판단할 수 있는 지원체계가 필요하다. 이 에 본 연구에서는 해상특수교량 고주탑에 대한 손상정보를 파악하기 위하여 드론의 자동비행 기술을 개발하고 이를 이용하여 주탑 외부 균열 손상에 대한 안전점검을 실시하고 이를 분석하였다.

부유식 해상태양광 설비는 패널 지지를 위한 프레임 구조물, 구조체의 부력 제공을 위한 부유체와 전체 시스템의 거동을 제한하는 계류시설로 구성되어 있다. 계류시설은 구조물의 지지조건으로서의 역 할을 통해 안정적인 발전량 수급에 기여한다. 하지만 해당 시스템은 설치된 해상환경 특성상 계류선의 파단 및 손상 시 직접적인 탐지가 불가능해 유지관리에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 패널지 지 프레임 구조체에 가속도 센서 부착을 가정하여, 해당 센서 계측값을 토대로 계류설비에서 발생한 파단 및 손상이 발생한 위치를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 비지도학습 인공지능의 일종인 오토인코더를 활용하여 가속도 계측값의 재현 과정을 통해 정상상태의 구조 응답을 학습한 모 델이 비정상상태의 계측값을 재현 시 발생한 오차를 통해 손상 발생 여부와 위치를 실시간 탐지하도 록 구성하였다. 정상상태 구조응답을 기반으로 한 모델의 학습을 위해 패널지지 구조체를 10x10 격자 형으로 결합한 다중 결합 시스템에 불규칙파랑을 환경하중으로 적용함을 통해 발생한 6자유도 가속도 데이터를 확보하였다. 계류시설의 손상 발생 시 주된 변화 인자 탐지를 위해 상관성 분석과 민감도 분 석을 실시하여 손상 위치 추정 알고리즘에 적용할 주요 인자를 선별하여 학습 및 추정 성능에 대한 비교 분석을 수행하였다. 구축된 알고리즘의 테스트를 위해 총 5개 종 손상 케이스 데이터셋을 구축하 여 손상 위치 추정 성능을 비교하였다. 본 연구를 통해 계류 시설에 발생한 손상 여부 및 위치를 추정 하여 부유식 해상태양광 설비의 선제적 유지관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

해상풍력발전 시장의 성장과 함께 해상풍력발전기 설치 선 시장에 대한 기대감이 커지고 있다. 해상풍력발전 시장 내 2030년까 지 약 100척의 설치 선이 필요할 것으로 전망되고 있다. 척당 가격이 3,000∼4,000억 원이라서 일반 운반선보다 고부가가치 시장이다. 특 히, 풍력발전기 용량이 11MW 이상의 대형 설치 선의 수요가 커지고 있다. 중국을 중심으로 아시아 해상풍력발전기 시장의 급성장으로 이 지역에서 운용 가능한 설치 선에 대한 발주에 대한 협의가 많다. 아시아권역 대부분의 해저 지질은 지지 반력이 작은 점토층으로 구성되 어 있다. 이러한 특성에 의해서 설치 선이 작업을 위해 수면 밖으로 오르고 내림 시 스퍼드캔(Spudcan)과 레그(Leg)의 관입 깊이가 크게 발 생한다. 연구에서는 최소 3m에서 최대 21m까지 관입 변수를 이용하여 관입 깊이에 따른 고유 진동 주기, 레그의 구조 안전성 평가 그리고 전복 안전성 지수를 평가하였다. 관입 깊이가 증가하면 고유 진동 주기가 짧아지고, 레그의 모멘트 길이가 짧아져서 구조 강도의 여유 치 가 증가한다. 모든 입사각에서 전복 모멘트에 대해 안전하며, 최댓값은 270도에서 발생한다. 본 연구를 통하여 검토된 조건들은 연약 지반 에서 설치 선의 운용 절차서를 작성 시 관입 깊이에 따라서 레그를 어떻게 운용해야 하는지 판단할 수 있는 중요한 자료로 활용할 수 있 다. 결론적으로 관입 깊이에 따른 레그 구조 안전성을 정확히 파악하는 것은 설치 선의 안전과 직결된 문제이다.

본 연구는 국립공원계획 타당성검토의 구역조정 기준과 방법을 한려해상국립공원에 적용하여 평가 하는 것을 목적으 로 하였다. 구역조정 대상지 도출에 이용되는 생태기반평가 결과 편입 검토가 가능한 생태기반평가 Ⅰ등급은 10.0%, Ⅱ등급 40.4%로 분석되었다. 해제 검토가 가능한 Ⅴ등급은 9.9%이었다. 편입 및 해제 적합성 평가 결과 편입대상 면적은 35.150㎢(육상 3.669㎢, 해상 31.481㎢)이었고 해제 대상 면적은 육상 0.071㎢이었다. 지자체와 지역주민이 공익상 또는 주민편의를 위해 공원구역 해제를 요구하는 곳에서는 총 면적이 변화되지 않는 범위 내에서 해제 검토가 가능하며, 이것을 상호교환이라 한다. 상호교환에 의해 결정된 해제 면적은 10.386㎢이었다. 이것은 해제 적합성 평가에 의해 도출된 면적의 146배에 달했다. 상호교환으로 해제되는 지역을 생태기반평가와 매칭한 결과 해제를 절대 할 수 없는 Ⅰ,Ⅱ등급에 해당하는 곳이 70.6%(7.321㎢) 이었다. 결과적으로 한려해상국립공원 타당성검토의 구역조정은 생태기반평가나 해제 적합성 평가 결과가 매우 제한적으로 적용되었음을 알 수 있었다. 또한 상호교환이 국립공원 계획 타당성검토 중 구역조정의 핵심이었다.

본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시 험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착 된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역 학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추 적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3 점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치 해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이 나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.

In alignment with South Korea's “3020 Renewable Energy Expansion Plan,” this study focuses on the developing large-scale floating wind turbines. It addresses the challenges of increased size and cost in floating structures for wind turbines over 10MW. This paper details the preliminary design of a novel floating substructure utilizing composite materials(ie, EVA). Structural analysis was performed using ABAQUS, accounting for both typical and extreme wind conditions. Results from the analysis validate that the substructure design is adequately feasible for implementation.

해양사고 예방 지원을 목표로 해양수산부 주도의 지능형 해상교통정보서비스가 지난 21년 1월부터 시작되었고 그동안 이용이 제한되었던 3톤 미만 선박까지 확대하기 위해 개발·추진되는 소형 초고속해상무선통신망(이하 LTE-M) 송수신기의 성능 검증 방안에 대해 연구하였다. 국내 해양 사고의 약 30%가 3톤 미만의 선박에서 발생되고 있기 때문에 소형 선박 전용의 송수신기 개발을 통한 해양안전 사각지대 보완이 필요하다. 소형 LTE-M 송수신기는 연안에서 조업 활동이 활발한 어선과 육지 인근의 수상레저기구 등을 대상으로 적용 될 수 있다. 따라서 실제 송수신기가 설치·이용되는 환경을 고려하여 충분한 성능 및 안정적인 통신 품질 제공 여부를 검증하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 LTE-M 망의 통신품질 요구 기준과 해양수산부의 소형 송수신기 성능 요구 기준을 검토해보고, 소형 송수신기의 성능을 적합하게 평가할 수 있는 시험 방안을 제안하였다. 제안한 시험 방안은 해양 사고 빈도가 높은 6개 실해역 노선을 대상으로 타당 성을 검증하였으며, 소형 송수신기 다운링크 및 업링크 전송속도가 각각 9Mbps 이상 및 3Mbps 이상의 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 커버리지 분석시스템을 활용하여 집중관리구역(0~30km) 및 관심구역(30~50km)에서 각 95% 이상 및 100%의 커버리지를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 성능 평가 방안 및 시험 결과는 송수신기의 성능 검증을 위한 참고 자료로 활용되어 정부가 추진하는 바다 내비게이 션 서비스 및 소형 송수신기의 보급 및 확산에 기여할 것으로 기대된다.

해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장 비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터 를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.