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환경요소

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3.3 정박지 점유 용량에 영향을 미치는 요소

3.3.4 환경요소

제2장에서 기술한 바와 같이 정박지를 지정하고자 할 때는 선박의 안전한 계류, 조선의 용이함 뿐 아니라 정온하고 충분한 수역 면적, 닻 놓기에 양호한 저질, 그리고 바람, 조류 등의 기상 및 해상조건을 고려해야 한다.

국내외 정박지 설계기준을 살펴보면, 대부분 정박선박 한 척이 점유하는 묘박반경의 크기는 조류에 대한 영향을 제외한 수심, 저질 및 바람에 따라 그 규모를 정하도록 규정하고 있다. 따라서 컴퓨터 수치 시뮬레이션을 통해 필요 정박지 용량을 도출하기 위해서는 정박지의 대표적인 수심, 저질 및 바람의 세기를 입력변수로 설정하여 환경요소를 고려한 정박선의 묘박반경 규모를 분석할 필요가 있다.

3.3.4.1 수심, 저질

정박지를 이용하는 선박은 기본적으로 수심에 따른 신출 묘쇄의 길이와 저질에 따른 추가 여유거리를 고려하여 선박의 선회반경 규모를 결정한다.

따라서 정박지 용량 분석을 위한 시뮬레이션 시 해당 정박지의 실제 수심 및 저질을 입력 변수로 설정할 필요가 있다. 그러나 정박지마다 수심의 깊이 및 저질의 종류가 다르고, 그 분포 또한 일정한 연속형 확률분포 특성을 나타내지 않는다. 따라서 수심과 저질의 분포가 비교적 균등한 정박지는 평균 수심과 대표 저질을 입력변수로 사용하고, 그렇지 않은 경우 그 분포를 분석하여 이산분포(Discrete distribution)의 형태로서 시뮬레이션에 입력하였다.

3.3.4.2 바람

선박 운항자는 투묘 시 선회반경의 크기를 결정함에 있어 바람의 세기를 매우 중요한 요소로 고려한다. 또한 투묘 후에도 바람의 변화 상황을 예의 주시하며 풍속이 증가할 경우, 추가적으로 묘쇄를 신출함으로서 주묘를 방지하려는 등의 노력을 기울인다. 따라서 정박지 점유 용량 및 필요 정박지 용량을 분석하기 위한 수치 시뮬레이션을 수행할 때 해당 수역에 작용하는

바람의 영향을 반드시 고려할 필요가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 우리나라에 영향을 미치는 바람의 세기에 대한 분포 특성을 분석하여 어떠한 확률분포 형태와 유의성이 있는지 분석하였다.

바람의 세기에 대한 자료 조사는 기상청의 통계연보(기상청, 2014) 자료를 이용하여 일일 최대 풍속을 조사하고, 이를 도수분포표로 나타내어 발생하는 풍속별 밀도를 분석하였으며, 그 결과는 Fig. 27과 같다. 여기서 최대(最大) 풍속이란 관측 시간 직전 10분간의 평균 풍속 중에서 제일 큰 수치를 나타낸다.

Fig. 27 The histogram of maximum wind speed

일일 최대 풍속의 히스토그램 분포를 분석한 결과 7~8m/s의 출현 빈도가 가장 높으며, 대부분 5~10m/s 수준의 풍속이 주를 이루고 있고, 최대 20m/s의 강한 풍속이 발생하기도 하는 것으로 분석된다.

최대 풍속 분포와 이론적 누적분포와의 확률적 유의성을 분석하기 위해서 3.3.1절에서 제시한 방법인 One-sample Kolmogorov Simirnov 검정을 실시하였다. 그 결과 최대 풍속 분포는 Fig. 28과 같이 로그 정규분포

(Log-normal distribution)와 가장 유사한 분포 형태를 보이고 있으며, 이에 대한 통계량 분석 결과는 Table 22와 같다.

통계량 검토 결과를 토대로 가설 검증 결과, 귀무가설(최대풍속 분포는 로그 정규분포와 유의하다.)이 채택됨에 따라 최대 풍속 분포는 최대 95%의 유의 수준에서 로그 정규분포를 따르는 것으로 확인되었다. 따라서 우리나라 주요 항만의 정박지 용량 분석 시뮬레이션을 실시할 때 풍속은 로그 정규분포의 형상모수() 2.04와 형태모수() 0.33을 입력변수로 설정하여 정박선의 선회반경 계산 시 반영하였다.

Fig. 28 The comparison of cumulative distribution function

검증 대상

통계량

가설검증 결과

 (형상 모수)

 (분포 모수)

h (가설 검증)

p

ksstat (검정 통계량)

cv (기각역)

최대 풍속 분포 2.04 0.33 0 0.36 0.05 0.08 귀무가설 채택 Table 22 Statistical analysis of wind velocity

제4장 정박지 용량 분석 수치 시뮬레이션

시뮬레이션은 시공간적 한계와 금전적인 이유로 실제 발생시키기 어려운 상황을 컴퓨터를 이용하여 가상으로 재현하고, 분석하고자 하는 대상을 프로그램 코딩을 통해서 쉽게 출력할 수 있는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨터 수치 시뮬레이션 방법을 이용하여 정박지 용량 분석을 실시하였다.

정박지 용량 분석을 위한 수치 시뮬레이션 모델을 설계할 때, 제3장에서 제시한 용량 개념을 바탕으로 결과를 도출할 수 있도록 구성하였으며, 각종 알고리즘 블록을 절차의 흐름에 따라 연결하여 정박지 이용 선박의 패턴을 유사하게 구현할 수 있도록 하였다.

정박지 용량 분석을 위한 수치 시뮬레이션의 분석 절차는 Fig. 29와 같다. 즉, 수치 시뮬레이션을 실시하기 위해서는 시뮬레이션 수행 목적에 따른 전체 시뮬레이션 모델에 대한 설계가 선행되어야 하며, 모델 내부에서 시뮬레이션이 수행될 수 있도록 세부적인 알고리즘을 구성해야 한다. 그리고 완성된 시뮬레이션 모델에 대한 검증작업을 통해 모델의 사용가능 여부를 판단한다.

마지막으로 이 모델을 실제 정박지 용량 분석에 적용하여 필요한 자료를 출력함으로써 필요 정박지 용량을 제시하는 것이다.

Fig. 29 Simulation analysis procedures

4.1 시뮬레이션 시스템 모델 설계

정박지 용량 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 알고리즘 설계 및

시뮬레이션 프로그램으로 구현할 수 있도록 모델 설계 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 복잡한 수학적 연산과 다양한 툴박스를 통해 특별한 기능을 제공하고, 쉽게 시뮬레이션 모델 설계가 가능한 MATLAB-SIMULINK 프로그램을 이용하였다.

정박지 용량 분석 시뮬레이션 시스템 개념도는 Fig. 30과 같이 시뮬레이션 모델에 입력변수를 입력하고, 각종 알고리즘을 통해 분석된 자료를 출력하는 시스템으로 구성하였다.

Fig. 30 The system architecture of anchorage simulation

입력 변수는 총 7가지로써 정박지 입항선박 척수, 선박 도착 간 시간간격, 대기시간, 선박 길이, 수심 분포, 해저저질 분포, 최대 풍속으로 구성하였다. 이 변수의 형식은 각각의 변수 특징에 따라서 고정 상수 또는 확률 분포, 함수식 형태로 수치 시뮬레이션에 입력하였다.

수치 시뮬레이션 모델은 변수를 입력받고 논리적 순서에 따라 시뮬레이션을 수행하는데, 이 때 정박지의 위치를 지정하기 위한 정박지 할당 알고리즘,

그리고 정박지 용량 분석을 위한 알고리즘을 통해 본 논문에서 필요로 하는 결과를 출력하게 된다.

출력값은 총 3가지로서 수치 시뮬레이션을 통해 생성되는 선박의 시간별 척수, 정박지 용량 분석 결과, 묘박 중인 선박 척수 등의 자료가 출력된다.

특히 정박지 용량 분석 결과는 실시간 결과, 평균, 최대값, 표준편차 값을 출력하도록 설계하였다.

시뮬레이션 모델 알고리즘은 크게 정박지에 도착하는 선박을 생성하고 속성을 할당하는 “선박생성 및 속성할당 단계”, 정박이 가능한 정박지에 위치를 할당하는 “정박지 위치 할당 단계”, 정박지에 대기하는 선박을 대상으로 정박지 용량을 분석하는 “정박지 용량 분석 단계”로 구성된다.

이러한 시뮬레이션 모델의 알고리즘을 순서도를 이용하여 세부적으로 나타내면 Fig. 31과 같다.

시뮬레이션 알고리즘은 시뮬레이션 시작 후 선박 도착 간 시간간격 분포에 따라서 선박이 생성되고, 생성된 선박에 특성을 부여한다. 즉, 정박선의 선회반경 및 정박지 용량 산출에 필요한 대기시간, 총톤수, 수심, 저질 및 풍속 조건이 생성된 선박에 할당되는 것이다. 그리고 설정한 정박지 설계기준 알고리즘에 따라 정박선의 선회반경 및 점유 용량이 계산되고, 이 또한 선박에 할당된다. 마지막으로 정박지에 투묘하고 있는 선박의 전체 용량을 합산하고, 이를 통해 실시간 정박지 점유 용량, 정박지 점유 용량의 평균, 최대값 및 표준 편차를 계산하도록 설계하였다. 이러한 시뮬레이션 모델의 각 단계에 대한 자세한 알고리즘 설계 내용을 기술하면 다음과 같다.

Fig. 31 Simulation model design

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