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[표지] 1
제출문 2
보고서 초록 3
요약문 5
SUMMARY 11
목차 18
CONTENTS 21
제1장 연구개발과제의 개요 31
1.1. 무인체계를 이용한 다목적 해양환경 탐사 및 해양방위 지원 분석 기술 개발 31
1.2. 해양방위 지원용 해양 환경 기반의 수중음향 분석 체계 통합 기술 개발 31
1.3. 울산-구룡포 해역 고해상 탄성파자료 획득 및 처리 31
1.4. 탄성파해석 인공지능 모델 수립 32
제2장 국내·외 기술개발 현황 34
2.1. 국내 연구 현황 34
2.1.1. 무인체계를 이용한 다목적 해양환경 탐사 및 해양방위 지원 분석 기술 개발 34
2.1.2. 해양방위지원용 해양환경기반의 수중음향 분석체계 통합기술 확보 36
2.1.3. 남동 해역의 단층활동과 변형: 울산 내대륙붕 36
2.1.4. 탄성파해석 인공지능 모델 수립 41
2.2. 국외 연구 현황 42
2.2.1. 무인체계를 이용한 다목적 해양환경 탐사 및 해양방위 지원 분석 기술 개발 42
2.2.2. 해양방위지원용 해양환경기반의 수중음향 분석체계 통합기술 확보 44
2.2.3. 남동 해역의 단층활동과 변형: 울산 내대륙붕 44
2.2.4. 탄성파 해석 인공지능 모델 수립 50
제3장 연구개발 수행내용 및 결과 51
3.1. 무인체계를 이용한 다목적 해양환경 탐사 및 해양방위 지원 분석 기술 개발 51
3.1.1. 자율주행 알고리즘 개발 51
3.1.2. 무인수상선 수중 장애물 회피 기능 개발 63
3.2. 해양방위 지원용 해양환경 기반의 수중음향 분석 체계 통합기술 확보 71
3.2.1. 연안, 외해역 해양 및 음향자료 DB 구축(계속) 71
3.2.2. 수중 소음원 분석용 AIS 측정 체계 시범 구축 85
3.2.3. 실시간 AIS 정보 기반 수중소음 분석 체계 기술 확보 103
3.3. 남동 해역의 단층활동과 변형: 울산 내대륙붕 127
3.3.1. 서론 127
3.3.2. 지질 환경 129
3.3.3. 자료 취득과 처리 131
3.3.4. 결과 133
3.3.5. 토의 140
3.4. 탄성파 해석 인공지능 모델 수립 144
3.4.1. 지하 매질 탄성파 전달 속도구조 도출을 위한 인공지능 모델 144
3.4.2. 탄성파단면 층서 구분을 위한 인공지능 모델 150
제4장 연구개발 목표 달성도 및 대외 기여도 157
4.1. 목표 달성도 157
4.2. 대외 기여도 158
제5장 연구개발 결과의 활용계획 160
5.1. 추가연구사업의 추진 160
5.2. 활용방안 161
5.3. 기대효과 161
제6장 결론 163
제7장 참고문헌 165
부록 : 2020년도 주요사업 정량실적 증빙자료 175
표 2.1. 2018년도 이전까지 KIOST에서 수행된 한반도 연안의 단층 연구 목록 38
표 3.1.1. 각 부분별 기능 설명 69
표 3.2.1. 수중음향분석체계를 구성하는 해양, 지질 및 음향환경자료 DB분류 및 확보 72
표 3.2.2. KIOST에서 보유한 부산 해역의 수온/염분/음속 DB 구조 예 77
표 3.2.3. KIOST에서 보유한 동해(포항) 해역의 수온/염분/음속 DB 구조 예 77
표 3.2.4. KIOST에서 보유한 부산 해역의 지음향 DB 구조 예 82
표 3.2.5. KIOST에서 보유한 동해(포항) 해역의 지음향 DB 구조 예 82
표 3.2.6. AIS 정보 보고주기 91
표 3.2.7. 암호화된 AIS 메시지 식별자에 따른 정보 분류 92
표 3.2.8. 선박운항정보 동적정보 부산 DB 구축 정보 예(2020년 07월 08-15일 수신된 자료, KST 기준) 94
표 3.2.9. 선박운항정보 동적정보 동해(포항) DB 구축 정보 예(2020년 07월 08-15일 수신된 자료, KST 기준) 95
표 3.2.10. 선박운항정보기반 정적정보 부산 해역 DB 구축 정보 예(2020년 07월 15일 00시 수신된 자료, KST 기준) 96
표 3.2.11. 선박운항정보기반 정적정보 동해(포항) 해역 DB 구축 정보 예(2020년 07월 15일 07시 수신된 자료, KST 기준) 97
표 3.2.12. 선박종류 분류 코드 98
표 3.2.13. 현재까지 부산 및 동해(포항) 해역에서 운용중인 AIS 장비에 수신된 선박 분류 예 101
표 3.2.14. 선박 길이를 기준으로 7단계의 선박분류 표 107
표 3.2.15. 선박패스(V-PASS) 정보 예(2020년 08월 01일 수신된 자료, KST 기준) 126
표 3.4.1. 각 학습 루프에서 예측된 정확도 148
표 3.4.2. 4가지 모델에 대한 정확도 검증결과 154
그림 1.1. 수중글라이더 통제 및 제어 개념도 33
그림 1.2. 무인수상선(WAM-V) 33
그림 1.3. 수중음향 분석체계 흐름도 33
그림 2.1. (좌) 방사청 과제 시험결과, (중) 200m급 설계, (우) 시제 제작 34
그림 2.2. (주)한화 무인잠수정 35
그림 2.3. 해양방위안전연구센터 수중글라이더 35
그림 2.4. (왼쪽) 일광단층의 해안 확장을 보여주는 탄성파 프로파일과 해석… 39
그림 2.5. (a) 양산단층의 해안 확장을 보여주는 탄성파 프로파일 및 (b) 해석… 40
그림 2.6. 연구 지역의 제 4기 단층의 위치. F1 단층은 양산 단층의 해양… 41
그림 2.7. (좌) Slocum 대서양 횡단(4,500km), (우) ROV, AUV, 수중글라이더의 관측범위 비교 42
그림 2.8. 미국해군해양국(NAVO) 수중글라이더 편대, (ii~v) 대형 방산업체에서 판매하고 있는 수중글라이더 43
그림 2.9. (자) Google Trekker 이용 해안선 촬영(Coastal view)], (우) MBES 이용 라쿤해협 정밀수심 측량 43
그림 2.10. 지진 발생대의 물리적, 기계적 특성과 대규모 지진 발생의 과정을 밝히기 위한 IEVG 연구 접근법. 45
그림 2.11. 30년 이내에 지진에 의해 영향을 받을 Exceedance probability… 46
그림 2.12. Wairau Fault의 (위) 해석전과 (아래) 해석후의 부머 탄성파 반사 프로파일. 47
그림 2.13. 캘리포니아 해안의 활성단층. 49
그림 2.14. UCERF3 위험 모델 및 차이점 플롯과 비교한 지진 시뮬레이터의… 49
그림 3.1.1. 동해 수산과학원 조사정점 105라인 10번 포인트의 계절별 수온, 염분, 밀도(2017년) 51
그림 3.1.2. 최적 설계된 수중글라이더 형상과 제원 52
그림 3.1.3. 수중글라이더의 수직/수평 운동 52
그림 3.1.4. 수중글라이더의 수직운동에서 발생하는 힘 53
그림 3.1.5. 수중글라이더의 부력엔진 피스톤 위치에 따른 부력중심과 중력중심의 모식도 54
그림 3.1.6. 수중글라이더의 수직운동(하강/상승) 모식도 54
그림 3.1.7. 수직운동 PID 제어기 블록도와 제어식 55
그림 3.1.8. 수평운동 PID 제어기 블록도와 제어식 55
그림 3.1.9. 수중글라이더 이동의 모식도(좌 : 최단거리 이동, 우 : 해류를 이용한 이동) 56
그림 3.1.10. 해류모델이 적용된 해역의 좌표 58
그림 3.1.11. 직선이동 시뮬레이션 결과 58
그림 3.1.12. 이동시간 최소화 시뮬레이션 결과 59
그림 3.1.13. Matlab 시뮬레이션 코드 59
그림 3.1.14. 일반적인 수중글라이더 운영 모식도 60
그림 3.1.15. LOS (Line of Sight)의 개념도 61
그림 3.1.16. 수중글라이더 3 ~ 12시간 평균 해류 이용 운항 알고리즘 다이어그램 62
그림 3.1.17. 무인수상선에 전방주시소나 연동시스템 구축 63
그림 3.1.18. 수중장애물 탐지테스트를 위한 장애물 모형과 설치위치 64
그림 3.1.19. 각 수중장애물을 무인수상선에 설치된 전방주시소나에서 수중장애물 탐지(흰색 점선원은 탐지된 수중 장애물) 64
그림 3.1.20. 원격제어방식을 통한 수중 장애물 회피 기능 실해역 테스트 65
그림 3.1.21. 국립해양과학관 전망대 및 잠재 주변 수심 조사측선(좌) 및 지형자료(우) 66
그림 3.1.22. 무인수상선에 장착된 전방주시소나를 이용해서 수중장애물 탐지 및 원격제어 회피 조사 66
그림 3.1.23. 자동제어방식의 수중장애물 회피 기능을 개발하기 위한 모식도 67
그림 3.1.24. 개발한 무인수상선 제어 소프트웨어 68
그림 3.2.1. 관심해역인 부산 및 동해(포항) 주변해역의 해안선 DB 구성 74
그림 3.2.2. 관심해역인 부산 및 동해(포항) 해역의 수심 DB 구성 75
그림 3.2.3. KIOST에서 보유한 관심해역인 부산 및 동해(포항) 해역의 수온/염분/음속 DB 격자 76
그림 3.2.4. KODC 조사정선 및 관측지점(좌), 관심해역에서 KODC 자료 기반 수중음속 DB 구성 지점(우) 79
그림 3.2.5. KODC 데이터 기반 2005, 2011, 2018년도 2/8월 부산, 동해(포항) 관심해역의 표충음속구조 예(좌측그림 겨울철, 우측그림 여름철) 80
그림 3.2.6. 부산 및 동해(포항)의 관심해역 해저면의 저질상태 평균입도 DB 84
그림 3.2.7. KODC 및 KOOS 비교 정선(KODC 105, 103, 102)에 대한 2019년… 85
그림 3.2.8. 선박자동식별장치(AIS) 시스템 구성품(좌), AIS 실해역 운영도 예(우) 86
그림 3.2.9. KIOST 부산 본원에서 운영 중인 선박운항정보 수신 체계 88
그림 3.2.10. KIOST 포항수중로봇센터에서 운영 중인 선박운항정보 수신 체계 88
그림 3.2.11. KIOST 부산 본원 및 포항수중로봇센터에서 운영 중인 선박운항 정보 자료 전송 체계 89
그림 3.2.12. AIS 수신기 및 기타 구성품 연결도 90
그림 3.2.13. AIS 수신기에 암호화되어 수신된 메시지 예(8비트) 91
그림 3.2.14. 2020년 7월 8일 ~ 15일까지 부산 및 포항에 설치한 AIS 수신기에서 수신된 선박운항정보 예 95
그림 3.2.15. 부산 및 동해(포항) 해역에 항해하는 선박운항정보를 이용하여 선박밀도 분석 기법 100
그림 3.2.16. 선박통행량 분석 기법을 적용하여 부산 및 동해(포항) 해역의 선박별 선박밀도를 도출 예 102
그림 3.2.17. 선박통행량 분석 기법을 적용하여 부산 및 동해(포항) 해역의 모든 선박밀도 도출 예 102
그림 3.2.18. 선박운항정보 및 해양환경 DB를 이용한 실시간 선박 모니터링 및 선박소음 분석 체계 기술 104
그림 3.2.19. 선박 수중소음 도출 구역 선정 및 격자 크기 106
그림 3.2.20. 선속을 10, 15 knot로 적용한 선박 음원준위 예 108
그림 3.2.21. 2020년 10월 15일 00시 기준 해당 선박 위치에서 계산된 선박 음원준위 분포 예 108
그림 3.2.22. 2020년 10월 15일 00시부터 30분 간격의 선박 소음준위의 시/공간분포 예 110
그림 3.2.23. 시/공간 선박항행정보 기반 선박음원준위, 수중소음 및 방향성 수중소음 분석 111
그림 3.2.24. 계절별(여름, 겨울) 능동 음향탐지 성능 분석 예 113
그림 3.2.25. 계절별(여름, 겨울) 수동 음향탐지 성능 분석 예 114
그림 3.2.26. 능/수동 음향탐지 성능 모델링 결과 2D/3D 가시화 예 115
그림 3.2.27. 시/공간적으로 분포된 GIS 기반 관심해역의 실시간 선박의 위치정보 가시화 예 117
그림 3.2.28. 선박 소음준위 계산을 통한 GIS 기반 관심해역의 선박 수중소음 시/공간 분포 가시화 예 118
그림 3.2.29. 선박통행량 분석 기법을 적용하여 GIS 기반 관심해역의 선박밀도 분포 가시화 예 119
그림 3.2.30. 포항 해역의 시간에 따른 수중소음 및 방향성 수중소음(200 Hz) 가시화 예 120
그림 3.2.31. 방향성 수중소음 정보를 적용한 부산 해역의 능동(3 kHz) 음향탐지 모델링 분석 정보 가시화 예 121
그림 3.2.32. 방향성 수중소음 정보를 적용한 동해(포항) 해역의 능동(3 kHz) 음향탐지 모델링 분석 정보 가시화 예 122
그림 3.2.33. 방향성 수중소음 정보를 적용한 부산 해역의 수동(200 Hz) 음향탐지 모델링 분석 정보 가시화 예 123
그림 3.2.34. 방향성 수중소음 정보를 적용한 동해(포항) 해역의 수동(200 Hz) 음향탐지 모델링 분석 정보 가시화 예 123
그림 3.2.35. 선박 항행 정보 및 음원준위, 수중소음 정보, 방향성 수중소음 정보, 음향신호 탐지 정보를 GIS 기반 관심해역의 가시화 예 124
그림 3.2.36. 연근해 소형 어선 자료 (V-PASS)및 AIS 자료 융합 활용 126
그림 3.3.1. 한반도(KP)와 일본열도를 보여주는 지도. 판의 경계는… 128
그림 3.3.2. SW 일본 열도가 (그접한) 한반도에서 분리되는 것과 관련된… 130
그림 3.3.3. 연구 지역의 고해상도 탄성파 프로파일의 위치. 본문에 언급된 탄성파 프로파일은 그림 번호와 함께 두꺼운 빨간선으로 표시됨. 132
그림 3.3.4. (a) 탄성파 프로파일 11 과 (b) 해석된 프로파일. 위치는 그림 3.3.3 참조. 133
그림 3.3.5. (a) 탄성파 프로파일 15 와 (b) 해석된 프로파일. 위치는 그림 3.3.3 참조. 134
그림 3.3.6. (a) 탄성파 프로파일 17 과 (b) 해석된 프로파일. 위치는 그림 3.3.3 참조. 135
그림 3.3.7. (a) 탄성파 프로파일 19 와 (b) 해석된 프로파일. 위치는 그림 3.3.3 참조. 136
그림 3.3.8. (a) Lee et al. (2011)의 MCS 프로파일과 충서해석 (b) 탄성파 프로파일 30과 해석 프로파일. 위치는 그림 3.3.3 참조. 137
그림 3.3.9. 연구지역의 단층 위치. 139
그림 3.3.10. (a) ~ 15 Ma 이후의 NNW-SSE (또는 N-S) 압축과 (b) 약 5.5… 143
그림 3.4.1. 지하 매질 탄성파 속도모델 추정 머신러닝 과정 145
그림 3.4.2. 본 연구에서 활용한 인공지능 신경망 구조 146
그림 3.4.3. (a) 학습 세부사항 및 (b) 수정 헤스 속도 모델과 (c) 최초 예측 결과 147
그림 3.4.4. 각 루프에서의 유사 레이블링된 학습 자료와 전이 학습 후 예측된 속도 구조 148
그림 3.4.5. 초기 예측 결과와 5번 학습 루프 수행 후 예측한 결과 149
그림 3.4.6. 초기 예측 결과를 이용하여 NMO 보정을 수행한 공통… 149
그림 3.4.7. 초기 예측 결과로 중합된 탄성파 중합 단면과 5번 학습 루프 수행 후 예측한 결과로 중합된 탄성파 중합 단면 150
그림 3.4.8. 머신러닝의 대표적인 모델 4가지 구조. (a) Resnet34, (b) U-Net, (c) Residual U-Net, (d) FD U-Net 151
그림 3.4.9. 북해에 위치한 네덜란드 F3-block과 3-D 탄성파 큐브 152
그림 3.4.10. 탄성파 단면과 레이블 자료. (a) 인라인 13번, (b) 크로스라인 192번 152
그림 3.4.11. 크로스라인 617번에 대한 4가지 모델의 예측결과. (a) 617번… 154
그림 3.4.12. Residual U-Net with Dilated Convolution 구조 155
그림 3.4.13. Dilated convolution시 사용된 dilation rate 155
그림 3.4.14. Residual U-Net with Dilated-Convolution. (a) Test Data,… 156
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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