북미 지역의 에너지 기후 변화 교육 내용 분석

김영롱,신동훈 에너지기후변화교육학회 2012 에너지기후변화교육 Vol.2 No.1

이 연구의 목적은 북미지역의 에너지 기후변화 교육의 컨텐츠를 분석하여 한국의 에너지 기후변화 교육에 개선방안을 제안하는 것이다. 이 목적에 따라, 총 11개의 교육자료와 연구 자료를 분석하였다. 이 자료들 중의 몇몇은 환경 문제의 원인을 조사한 결과자료이고, 나머지는 에너지 기후 변화의 방법과 교수자료를 연구한 것들이다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. ; 첫째, 환경오염, 신재생 에너지에 대한 인식을 고취하는 자료들은 오염된 환경을 되살리고 재생 가능한 에너지를 개발하는 방법뿐만 아니라, 사회 전반의 시스템을 변화하는 패러다임의 변화가 요구된다고 공통적으로 말하고 있다. 둘째, 북미 지역의 기후변화와 탐구에 대한 교육은 단순히 기후변화문제에 대한 사실적 지식을 전달하는 것이 아니라, 현재의 환경 문제와 관련하여 어떤 과학적인 접근을 할 수 있는지에 대해서 학생들이 알아보고, 또 그에 따라 과학자의 탐구를 따라해 볼 수 있다는 점이 특징적이다. 셋째, 기타의 자료들은 북미 지역의 자연환경 오염 실태에 대한 평가항목과 자연환경의 모습을 보여주는 지도 등이었다. 이 연구는 한국의 에너지 기후 변화 교육에서 어떻게 실제적이고 활동적인 교육 컨텐츠를 개발할지에 대해 제언한다.

게임 산업의 득(得)과 게임 중독의 실(失)

김영롱,박소영 경기연구원 2019 이슈&진단 Vol.- No.390

경기도 미래자동차 산업거점 육성을 위한 생태계 분석

김영롱,성영조,빈미영,조진현,조미경 경기연구원 2021 정책연구 Vol.- No.-

The future car industry is not limited to the conventional automotive industry based on the internal combustion engine. This research defines the future car industry by dissecting it into three sectors: (1) electric and fuel cell vehicles, (2) automotive vehicles, and (3) mobility service. The three sectors are not independent but intertwined with each other in terms of technology, business, and institutions. The shares of Gyeonggi Province in the three sectors are dominating in South Korea; those firms and R&D projects are geographically agglomerated in some regions including Hwaseong, Pyeongtaek, and Ansan. A social network analysis based on the firm-level transaction network data shows that these cities take central roles in terms of their structural positions in the industrial network. Gyeonggi Province also dominates national research and development projects related to the three sectors in the future car industry. Building on the empirical analysis, this research suggests that industrial hubs for each sector should take the leading role in the future car industry in Gyeonggi Province. For building the strategies for each industrial hub, advantages embedded in the regional industrial ecosystem were considered. First, the existing regional industrial ecosystem including assembly plants, research centers, and subsidiary firms in Hwaseong and Pyeongtaek should prepare for the industrial transition. Second, industrial hubs for the future car industry should be developed along with Gyeonggi Semiconductor Cluster in Yongin having considered that semiconductor becomes an integral part of future cars. Third, mobility service platform companies and startups and testbeds in Pangyo Technovalley, Seongnam should take the leading role in the regional industrial ecosystem for mobility service.

고속 활주정의 내항성능 평가 방안에 관한 연구

김영롱,박준범,박종천,박슬기,부승환,한재정 해양환경안전학회 2018 해양환경안전학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.11

하이브리드 방법을 사용한 고속 활주정의 내항성능평가 절차 개발

김영롱,박준범,박종천,박슬기,이원민 대한조선학회 2019 大韓造船學會 論文集 Vol.56 No.3

High-speed planing craft is generally smaller than commercial vessels, for which not only the roll motion but also the pitch and heave motions are relatively large during operation However, if seakeeping performance of high-speed planing craft is evaluated by assessment methods of commercial vessels considering roll damping only, it would get unreasonable results due to excessive magnitudes of motion. This research aims at developing a procedure to evaluate seakeeping performance of high-speed planing craft reasonably well by considering responses of roll, heave and pitch motions. In addition, we tried to combine advantages of the potential flow method and CFD in this procedure, a so-called hybrid method, which uses the 3D panel method for the analysis of seakeeping performance, and tunes the damping coefficient using CFD analysis at a specific frequency. Finally, we evaluated seakeeping performance of coastal rescue boat in operation by applying the proposed procedure, and analyzed the results referring to the seakeeping criteria.

배터리와 미래차 산업의 중심 경기도 -테슬라 배터리 데이를 계기로-

김영롱 경기연구원 2020 이슈&진단 Vol.- No.439

연천 BIX 산업단지 그린바이오산업 육성 방안

김영롱,문미성,정선화,이혜령,조진현 경기연구원 2021 정책연구 Vol.- No.-

지리학 연구방법론

김영롱 대한지리학회 2022 대한지리학회지 Vol.57 No.2

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주성분 분석기법을 이용한 선박의 연료소비 예측에 관한 연구

김영롱,김구종,박준범 한국항해항만학회 2019 한국항해항만학회지 Vol.43 No.6

최근 선박의 배기가스 규제가 강화되면서 연료소비량을 저감하기 위한 많은 방안들이 검토되고 있다. 그중에서도 선박으로부터 수집한 데이터를 활용하여 연료소모량을 예측하는 기계학습 모델을 개발하고자 하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만 많은 연구들이 학습모델의 주요 변수 선정이나 수집데이터의 처리 방법에 대한 고려가 미흡하였으며, 무분별한 데이터의 활용은 변수 간의 다중공선성 문제를 야기할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주성분 분석을 이용하여 선박의 연료소비를 예측하는 방법을 제시하였다. 13K TEU 컨테이너 선박의 운항데이터에 주성분 분석을 수행하였으며, 추출한 주성분으로 회귀분석을 수행하여 연료소비 예측모델을 구현하였다. 평가용 데이터에 대한 모델의 설명력은 82.99%이었으며, 이러한 예측모델은 항해 계획 수립 시 운항자의 의사결정을 지원하고 항해 중 에너지 효율적인 운항상태 모니터링에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. As the regulations of ship exhaust gas have been strengthened recently, many measures are under consideration to reduce fuel consumption. Among them, research has been performed actively to develop a machine-learning model that predicts fuel consumption by using data collected from ships. However, many studies have not considered the methodology of the main parameter selection for the model or the processing of the collected data sufficiently, and the reckless use of data may cause problems such as multicollinearity between variables. In this study, we propose a method to predict the fuel consumption of the ship by using the principal component analysis to solve these problems. The principal component analysis was performed on the operational data of the 13K TEU container ship and the fuel consumption prediction model was implemented by regression analysis with extracted components. As the R-squared value of the model for the test data was 82.99%, this model would be expected to support the decision-making of operators in the voyage planning and contribute to the monitoring of energy-efficient operation of ships during voyages.

기계학습기반의 근사모델을 이용한 선박 횡동요 운동 예측

김영롱,박준범,문성배 한국항해항만학회 2018 한국항해항만학회지 Vol.42 No.6

Seakeeping safety module in Korean e-Navigation system is one of the ship remote monitoring services that is employed to ensure the safety of ships by monitoring the ship's real time performance and providing a warning in advance when the abnormal conditions are encountered in seakeeping performance. In general, seakeeping performance has been evaluated by simulating ship motion analysis under specific conditions for its design. However, due to restriction of computation time, it is not realistic to perform simulations to evaluate seakeeping performance under real-time operation conditions. This study aims to introduce a reasonable and faster method to predict a ship’s roll motion which is one of the factors used to evaluate a ship’s seakeeping performance by using a machine learning-based surrogate model. Through the application of various learning techniques and sampling conditions on training data, it was observed that the difference of roll motion between a given surrogate model and motion analysis was within 1%. Therefore, it can be concluded that this method can be useful to evaluate the seakeeping performance of a ship in real-time operation. 한국형 e-Navigation의 내항성 안전 모듈은 운항 중인 선박을 실시간으로 모니터링하고 내항성의 이상 상태를 사전에 경고함으로써 선박의 안정성을 확보하는 선내 원격 모니터링 서비스 중 하나이다. 일반적으로 선박설계를 위한 내항성능은 주어진 조건에서 선체 운동 시뮬레이션을 수행하여 평가하여 왔다. 하지만 운항 중 선박의 내항성능을 실시간으로 평가하기 위해 이러한 시뮬레이션을 실제 운항조건에 맞추어 수행하는 것은 계산시간의 한계로 인해 현실적이지 않다. 본 연구에서는 기계학습 기반의 근사모델을 활용하여 선박의 내항성능 평가 요소들 중 하나인 횡동요 운동특성을 합리적으로 보다 빠르게 예측하는 방법을 소개하고자 한다. 다양한 학습 기법과 데이터의 샘플링 조건을 적용하여, 얻어진 근사모델의 결과와 운동해석 결과의 오차가 거의 1% 내로 일치함을 보였다. 따라서 이러한 방법을 활용하면 선박의 실시간 내항성능을 평가하는데 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.