해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로 써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통 의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하 여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하 였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기 반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제 시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

본 연구는 조위 관측자료를 이용하여 부산항에서의 장기 조위 자료를 생성하는 Long Short-Term Memory (LSTM)으로 구현된 순환신경망 모델을 개발하였다. 국립해양조사원의 부산 신항과 통영에서 관측된 조위 자료를 모델 입력 자료로 사용하여 부산항의 조위 를 예측하였다. 모델에 대하여 2019년 1월 한 달의 학습을 수행하였으며, 이후 2019년 2월에서 2020년 1월까지 1년에 대하여 정확도를 계 산하였다. 구축된 모델은 부산 신항과 통영의 조위 시계열을 함께 입력한 경우에 상관계수 0.997 및 평균 제곱근 오차 2.69 m로 가장 성 능이 높았다. 본 연구 결과를 바탕으로 딥러닝 순환신경망 모델을 이용하여 임의 항만의 장기 조위 자료 예측이 가능함을 알 수 있었다.

Postal logistics organizations are characterized as having high labor intensity and short response times. These characteristics, along with rapid change in mail volume, make load scheduling a fundamental concern. Load analysis of major postal infrastructures such as post offices, sorting centers, exchange centers, and delivery stations is required for optimal postal logistics operation. In particular, the performance of mail traffic forecasting is essential for optimizing the resource operation by accurate load analysis. This paper addresses a traffic forecast problem of postal parcel that arises at delivery stations of Korea Post. The main purpose of this paper is to describe a method for predicting short-term traffic of postal parcel based on self-similarity analysis and to introduce an application of the traffic prediction model to postal logistics system. The proposed scheme develops multiple regression models by the clusters resulted from feature engineering and individual models for delivery stations to reinforce prediction accuracy. The experiment with data supplied by main postal delivery stations shows the advantage in terms of prediction performance. Comparing with other technique, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 45.8%.

본 연구에서는 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하여 태풍 및 정체 전선 등 3개의 강우사상과 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교․ 검토하였다. 강우예측 정확도 평가 결과, LDAPS와 MSM 모두 태풍 사상과 같은 광역적인 예측에 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 국지적으로 발생하는 강우사상의 경우 예측 오차가 많이 발생하는 것으로 나타났다. 홍수예측 정확도 평가 결과, 선행시간이 증가함에 따라 점점 예측 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, LDAPS와 MSM 모두 기상 및 수자원간의 연계를 통하여 강우 및 홍수 예측 분야에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

하천에 설치된 보와 같은 구조물은 하천의 수리적 특성을 변화시켜 보의 상류부에는 퇴적과 하류부에는 침식이 진행되어 단·장기적인 하상의 변화를 가져온다. 특히 우리나라의 경우 4대강 사업으로 국가하천의 과도한 준설로 인한 하천의 평형상태가 파괴되고 다시 평형상태를 복원하기 위한 하천의 침식과 퇴적작용으로 하상변동 발생이 예상되므로 단·장기적인 하상변동의 양상을 예측하고 분석하는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강 중·하류부에 건설된 세종보 상류 약 600m 구간에 대해 하상변동 변화를 실측하였으며 실측결과와 2차원 수치모형인 SED-2D를 이용하여 흐름특성 및 하상변동을 모의한 결과를 비교하여 모형의 적용성을 평가하고 세종보 건설 시점을 기준으로 건설 1년, 5년, 10년 후의 단·장기적인 하상변동 양상을 분석하였다. 그 결과 세종보 건설 1년 후 상류 600m 구간에 169,263㎥의 토사가 퇴적되었으며 세종보 건설 5년 후에는 108,808.0㎥의 토사가 퇴적되었으며 세종보 건설 10년 후에는 63,713.5㎥의 토사가 퇴적되었다. 가동보 수문 개도 시 빠른 유속의 영향으로 보 직상류의 퇴적양은 적은 것으로 모의되었다. 세종보 상류의 하상변동 양상은 세종보 상류부 전체적으로 퇴적되는 경향을 보였으며 특히 우안에 집중적으로 퇴적 현상이 발생하였다. 이는 우안의 오목한 지형적 특성으로 인한 정체구역으로 유속이 낮게 모의되어 퇴적현상이 집중되는 것으로 분석되었다.

In this paper, we propose the Chaos Fuzzy controller to analyze the chaotic character of time series obtained from the specific plant and to predict the short-term for power consumption of the plant using the Fuzzy controller. We compared the predicted data with the active ones and checked the error generated by them after we time series of supplied power to the proposed controller. As a result of the simulation, we obtained a admirable consequence that the proposed controller can be advanced through various and accurate data acquisition, and continuous analysis of the resident and industrial environment.

본 연구에서는 하도 내에서의 부정류 유사이송으로 인한 하상변동의 일차원적 수치모델들을 개발하였다. 유사량과 하상변동에 대한 수치해를 얻기 위해 흐름의 방정식은 Preissmann 음해법과 Lax-Wendroff 2단 양해법을 그리고 유사의 연속방정식은 시간 전방차분, 공간 중앙차분 양해법을 사용하여 수치 적분하였고, Lax-Wendroff 기법 내에서 상류와 하류의 추가 경계조건을 구하기 위해 특성곡선법을 적용하였다. 모델의 정확도는 부피보존실험을 통하

To develop the prediction program for quality change of Citrus unshiu during marketing, we examined the quality characteristics of Citrus unshiu stored at experimental refrigerator set to 4, 8, 12 and 16 for 2 months. According to the storage temperature the changes of quality characteristics were different respectively, but it was most severe during 16 storage. Activation energy and Q10 value were 6683.16 cal/mol K and 1.53 respectively. The determination coefficient of regression equation of pH, acidity and vitamin C by surface response analysis were over 0.85. Using these regression equation, we developed the prediction program for the change of pH, acidity and vitamin C contents. The calculated values and experimental values of pH, acidity and vitamin C contents for short-term storage of Citrus unshiu were coincided well.