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문제 정의
- 해양환경변화에 대한 적외선 신호 특성연구는 적외선 신호 방사에 영향을 미치는 환경변수를 찾고, 각 변수의 적외선 신호에 영향을 미치는 민감도를 추정하고 사정함으로써 환경변화에 따른 함정의 적외선 방사특성을 예측할 수가 있게 한다. 이와 같이 함정 운용해역의 해양 기상환경이 적외선 신호에 민감한 변화를 나타내므로, 본 논문에서는 한반도 주변 해양 환경자료를 수집하고 적 외선신호에 민감도를 분석하여 함정개발에 필요한 적절한 해양환경 모델을 제시함으로써 환경기준으로 활용가능토록 하였다(조용진과 유재문 2005).
제안 방법
- 각 자료의 취득기간과 위치의 차이를 고려하여 월별 자료로 정리하여 비교하였다. 가장 오차가 심한 풍향풍속을 풍배도(windrose)로 도표화하여 정성적으로 비교한 결과, 겨울과 여름에 우리나라 계절특성을 잘 표현하고 있었으며 풍향풍속의 자료 수집이 기지와 선박의 차이를 고려하면 우리나라의 날씨를 잘 표현하고 있는 것을 보여준다(Fig.
- 해양환경의 변화를 검토하기 위하여 전영역의 탐색을 지양하고 단순화된 독립변수 모델을 개발하여 품질공학의 직교배열표를 활용하여 계산시간을 획기적으로 줄여 연구를 수행하였다. 그리고 단순한 모델과 평가함정모델을 개발하여 각각의 모델별로 적외선신호를 해석하였다. 해석결과의 극좌표 그래프의 분석을 검토하여 대표성을 갖는 적외선 신호값을 찾는 방법을 검토하였다.
- 그리고 직교배열표에 의한 배경환경에서의 정육면체와 구의 환경 변화별 신호크기는 중적외선과원적외선으로 분류하며 해석하였으며 유사한 결과를 보여주고 있다.
- 따라서 각 변수들의 종속적인 관계를 무시하고, 시간적 특성을 매년의 주기적인 특성으로 단순화하고, 각 변수들의 관계를 독립적으로 가정하여 환경모델을 개발하였다.
- 신호해석은 당연구소 보유의 ShipIR/NTCS를 활용하여 단순모형에 대한 적외선신호를 pola signature로 표현하였다. 정육면체의 방사신호 예는 다음의 그림과 같다.
- 적외선 방사신호의 평가모델은 단순모델과 함정 모델로 구분하여 신호의 평가모델을 내부열원이 있는 경우와 없는 경우로 구분하여 모델을 작성하였다.
- 그리고 단순한 모델과 평가함정모델을 개발하여 각각의 모델별로 적외선신호를 해석하였다. 해석결과의 극좌표 그래프의 분석을 검토하여 대표성을 갖는 적외선 신호값을 찾는 방법을 검토하였다.
- 해양환경변수별 적외선 신호특성에 미치는 영향을 분석하기 위해선 우선 요인효과도를 분석하였다. 요인효과도의 분석은 각 해양기상환경모델의 변수별 적외선 신호에 영향을 미치는 경향을 그래프로 보여줌으로 해서 각각의 환경 변수가 적외선 신호에 미치는 영향을 검토해 볼 수 있다.
- 해양환경의 변화를 검토하기 위하여 전영역의 탐색을 지양하고 단순화된 독립변수 모델을 개발하여 품질공학의 직교배열표를 활용하여 계산시간을 획기적으로 줄여 연구를 수행하였다. 그리고 단순한 모델과 평가함정모델을 개발하여 각각의 모델별로 적외선신호를 해석하였다.
대상 데이터
- 함정의 적외선신호에 영향을 미치는 해상기상환 경의 신뢰성 있는 모델의 개발은 전체 한반도 영역에 대한 탐색이 필요하다. 그러나 현재 이러한 자료는 없음으로 미 해군자료를 활용하기 위한 검증 자료로 이어도 기지 자료를 활용하였다. 다음의 Fig.
이론/모형
- 현재까지 함정 적외선연구에 사용된 한반도주변의 해양환경과 해양기상환경 자료는 기존의 미해 군의 자료로서 위경도 1도 간격으로 수집된 자료로 1950년대와 60년대에 걸쳐 수집된 자료에 의 존하였다. 미 해군의 NMCAW(U.S. Navy Marine Climate Atlas of the World)이 함정운용환경의 백그라운드 대기/해양의 조건에 대한 입력변수를 도출하기 위해 사용되었다. 신호 분석의 경우, 평 균 조건이 최악의 경우와 최선의 경우의 시나리오를 결정하기 위해 사용되도록 하기 위해 지역적인 기후 데이터베이스를 얻어 내었다.
- 1 은 과거의 함정적외선 연구에서 나타난 환경변화에 따른 탐지거리의 변화를 나타낸 것으로 중적외선(MWIR)의 영역보다 원적외선(LWIR)의 탐지거리의 변화폭이 훨씬 큼을 알 수 있다. 본 연구에 홭용한 프로그램(ShipIR/NTCS)에서는 LOWTRAN/MODTRAN이라는 하위프로그램을 사용한다. 미 공군의 주도로 개발된 수치모델은 물리적이고 behavioral 모델로서, 낮은 광학해상도에서 대기 charm이의 효과를 예측하기 위해 제공된다.
성능/효과
- 1) 구름 : cube와 sphered 경우 30-40%의 기여율을 보이며 전체신호에 가장 유의성 있는 변수임.
- 2) 풍속 : Cube와 sphere의 경우 10-20%의 기여율을 보이고 변수의 유의성이 확실하게 나타남.
- 각 자료의 취득기간과 위치의 차이를 고려하여 월별 자료로 정리하여 비교하였다. 가장 오차가 심한 풍향풍속을 풍배도(windrose)로 도표화하여 정성적으로 비교한 결과, 겨울과 여름에 우리나라 계절특성을 잘 표현하고 있었으며 풍향풍속의 자료 수집이 기지와 선박의 차이를 고려하면 우리나라의 날씨를 잘 표현하고 있는 것을 보여준다(Fig. 6).
- 해양기상과 해상환경에 대한 국내 자료를 보유하고 있는 기관은 기상청, 국립수산과학원, 해양조사원, 한국해양연구원 등이 자료를 일부 보유하고 있다. 본 연구에 맞게 자료를 제공하는 곳은 국가해양관측망 계획에 따라 이어도 해양기지로부터 자르를 제공하는 해양연구원의 자료가 가장 적합하였다.
- 이상의 검토 결과 신호의 영향요소로 주요 7가지 변수는 ① season, ② cloud, ③ wind direction, ④ wind speed, ⑤ sea temp, ⑥ sky temp와 ⑦ Native humidity 이다, 그 외의 다른 입력변수는 지금까지의 기술용역과 적외선 연구경험으로 신호에 영향을 미치지 않을 것으로 판단되어 잡음으로 처리하였다.
- 이상의 결과는 유의성 및 F-검정은 1%와 5%의 각각 위험율을 갖고 추정된 검증결과이며 기온과 수온의 영향은 2차 환경변수 평가를 통해 검토가 필요하다. 그리고 풍향/풍속은 종속관계의 변수로 풍속변수와 함정의 상대속도를 고려한 연구 항목으로 대류열전달 항목으로 추과과제로 검토예정이다.
후속연구
- 3) 습도 : Cube와 sphere의 경우 10미만으로 유의성이 불확실하게 나타나나 폐기모델을 포함할 경우 유의성이 나타날 것으로 기대되며, 추가적인 검토가 필요함.
- 그리고 아울러 단순 평가모델로 반지름 1미터인 구(sphere)를 작성하였는데 이는 전방위에서 동일한 형상을 보여줌으로써 태양조사의 영향을 많이 갖는 면을 갖게 되고, 풍향에 따른 대류열전달 현상을 동일하게 갖게 될 것으로 기대하여 전형적인 polar 신호 형상을 나타낼 것으로 기대하였다.
- 이상의 결과는 유의성 및 F-검정은 1%와 5%의 각각 위험율을 갖고 추정된 검증결과이며 기온과 수온의 영향은 2차 환경변수 평가를 통해 검토가 필요하다. 그리고 풍향/풍속은 종속관계의 변수로 풍속변수와 함정의 상대속도를 고려한 연구 항목으로 대류열전달 항목으로 추과과제로 검토예정이다.
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