• 한국항만경제학회지
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• 제39권3호
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• pp.33-46
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• 2023

자율운항선박은 사람의 개입을 최소화하여 선박 스스로 판단하고 운항하는 기능이 탑재되므로, 이를 운용하는 해기사의 직무도 변화하므로, 자율운항선박을 운항하고, 관리할 수 있는 역량을 갖춘 해기사를 양성하기 위한 교육과정에도 변화가 필요하다. 본 연구는 불확실한 미래 예측에 적합한 델파이 조사법을 활용하여 자율운항선 및 해기사 교육 부분의 전문가들을 대상으로 교육자율운항선 해기사 양성을 위한 교과목을 개발하고자 하였다. 델파이조사에서 식별된 현행 해기사 양성 61개 교과목 중에서 중요도가 높은 32개 교과목은 자율운항선 해기사 양성 교육에서도 유지되어야 하고, 중요도가 낮은 교과목은 차차 폐지하거나 타 교과목에 통합되어야 할 것이다.현행의 해기사(항해사, 기관사) 양성 교육에서 식별된 자율운항선 해기사 양성을 위한 교과목은 '일반과정'으로 통칭하고 항해분야 27과목, 기관분야 20과목, 행해·기관공통분야 14과목으로 분류하였다. 전문가 패널들에 의해 신규 제시된 42항목은 중요도 '상' 18항목, '중' 14항목, '하' 10항목으로 나타났다. 이들 교과목에 대한 전문가 6인의 심층분석을 통하여 자율운항선박에 적용된 진보된 기술 및 정보의 이해를 위한 기초이론 등 기초역량 배양을 위한 '기초과정(10과목)', 자율운항선 운용과 직접적으로 관련 있는 실무역량 배양을 위한 '직무과정(10과목)', 자율운항선 육상 원격운항자 양성을 위한 '심화과정(7과목)'으로 분류하여 제시하였다. 자율운항선박의 도입 및 확산이 급속히 진전될 것이므로 자율운항선박의 자율운항 수준을 반영하여 자율운항선 해기사 양성 교과목의 개발 및 보완을 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제62권3호
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• pp.215-220
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• 2023

최근 국내에서 외래 곤충인 (가칭)마른나무흰개미(Cryptotermes domesticus)가 서울에 위치한 주택에서 발견되었다. 이 종은 국내에 정착할 경우 잠재적으로 목재나 목조건물에 피해를 줄 수 있어 시급한 국내 발생 조사가 필요하다. 본 연구에서는 종 분포 모델 기법을 활용하여 마른나무흰개미의 정착 가능성과 관련된 기후적합성을 추정하는 것을 목표로 하였다. 문헌 자료를 바탕으로 전세계 분포 정보를 수집하고, 생물기후변수를 활용하여 4개의 모델링 알고리즘으로 기후적합성 예측 모델을 구동하였다. 개발한 모델들의 결과를 종합하여 최종적으로 마른나무흰개미의 평균 발생 확률로 표현되는 앙상블 모델을 개발하였다. 그 결과 마른나무흰개미는 열대 지방에서에서 해양성 기후를 보이는 연안이나 도서지역에서 기후적합성이 높을 것으로 예상되었다. 국내에서는 기후적합성이 전반적으로 낮을 것으로 추정되었다. 하지만, 마른나무흰개미의 정착 및 확산 가능성을 염두해두고, 최근 발생이 보고된 지점을 중심으로 정밀 역학 조사가 필요할 것으로 보인다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.599-609
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• 2023

국내 항만 방파제의 내진보강시 현장여건, 현장상황 등으로 회수율이 불확실한 경우가 많아 문제점이 지속적으로 발생하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 저유동성 몰탈주입 공법 적용 후 그라우팅 확인방법으로 시추조사를 통한 회수율 및 개량체의 압축강도를 분석하였으며, 추가적으로 다운홀 테스트 및 토모그래피로 탄성계수를 확인하여 지반개량 후 연약지반의 보강 증대 효과를 확인하고자 하였다. 실험결과, 다운홀테스트의 경우 BH-1번과 3번공에서 심도 28.0 m까지에 대한 지반의 평균 전단파속도는 229 m/s에서 288 m/s로 증가하였고, 심도 30.0 m까지에 대한 지반의 평균 전단파속도는 224 m/s에서 282 m/s로 증가하는 경향을 보였다. 이는 보강후 지반의 강성이 증대되어 나타난 결과로 판단된다. 토모그래피 탐사 결과, Site1번의 시료의 연약지반의 Vs가 113 m/s에서 214 m/s, Site2번 시료의 Vs는 120 m/s에서 224 m/s로 증가하였다. 이는 전단파속도에 따른 암질의 분류에서 Vs값이 180~360 m/s를 만족하는 값으로 내진보강 후의 지반의 강성이 단단한 흙으로 보강됨을 확인할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.116-118
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• 2023

최근 환경오염에 대한 규제 강화로 인해 선박 운항은 경제적이며 지속가능한 최적화 항법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 하지만 기상예보 기술의 발전에도 불구하고, 여전히 잘못된 기상예보로 인한 악천후에 조우하는 선박 사고들은 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구에서는 악천후에 조우하는 선박의 실태를 파악하고 분석하기 위해, 운항중인 선박의 정보를 측정하고자 하였다. 여기서 측정한 데이터의 종류는 항해 (위치, 속도, 방위, 타각 등) 및 엔진 (엔진 회전수, 출력, 축 추력, 연료 소비량) 관련 정보, 기상 상태 (바람, 파도), 선박운동 (선박종, 횡운동 등) 등의 정보들이 포함되었다. 실측 실험을 시행한 선박의 종류는 28,000 DWT급 벌크선, 63,000 DWT급 벌크선, 20,000 TEU급 컨테이너선, 12,000 TEU급 컨테이너선박이다. 각 선박의 실선실험은 여러 가지 종류의 데이터를 각각 취득하여 다목적으로 선박 운항에 관련한 연구들에 활용하고자 한다. 또한 실선실험 시의 해상 상태를 확인하기 위해, 파도 시뮬레이션 모델을 이용하여 방향성 파랑 스펙트럼 등을 재현하였다. 실선 실험의 데이터 취득 및 파도 시뮬레이션 결과 등을 통하여, 선박레이더를 이용한 정확한 파도정보 파악 및 화물 붕괴 사고 등에 대한 연구를 진행하고 있다. 이에 더불어, 선박운항의 안전성 및 효율성 관점에서 다양하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.483-490
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• 2022

부유식 라이다는 해상풍력단지 조성 시 필수적인 풍황관측의 새로운 패러다임을 제공하는 시스템이다. 시간과 비용을 절약하고 환경에 미치는 영향을 최소화하며 지역사회의 반발까지 줄일 수 있어 업계의 표준으로 떠오르고 있다. 하지만 부표의 동요에 의한 교란요인이 관측자료의 신뢰도에 영향을 미치므로 안정적인 플랫폼의 설계 및 검증이 매우 중요하다. 국내에서는 이 분야의 기술 진출이 늦어짐에 따라 다수의 외국계 장비업체들이 국내시장을 장악하고 있다. 우리나라 서해안은 조수간만의 차가 매우 큰 천해성 환경이기 때문에 강한 해류가 반복적으로 나타나고, 계절별로 다른 강한 에너지의 파도가 형성된다. 본 논문은 이와 같이 복합적인 환경 특성을 지닌 우리나라 해역에서 라이다 운영에 적합한 부표식에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 가장 먼저 적용된 선박형 부표식의 최적화 설계 및 검증 사례를 소개하고, 향후 다양한 플랫폼 개발의 기반이 될 중요한 개념을 도출하고자 한다.

• 한국어류학회지
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• 제35권4호
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• pp.325-332
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• 2023

이번 연구에 사용된 쥐노래미는 2020년 3월부터 2021년 2월까지 매월 인천 연안에서 통발과 개량안강망에 의해 어획되어 위판된 376개체를 이용하였으며, 전장(TL: Total length, 0.1 cm)과 체중(BW: Body weight, 0.1 g)을 측정한 뒤, 위를 적출한 후 현미경을 이용하여 위내용물을 가능한 종 수준까지 분석하고, 분류된 먹이생물들은 계수하고 무게를 측정하였다. 위내용물 분석 결과는 상대중요도지수비를 이용하였으며, 시기별 및 크기군에 따른 먹이조성 변화를 알아보았다. 쥐노래미의 가장 중요한 먹이생물은 복족류(Gastropoda)였으며, 그 다음으로 중요한 먹이생물은 어류(Teleostei)였다. 그 밖에 단각류(Amphipoda), 집게류(Anomura), 이매패류(Bivalvia) 등이 출현하였으나, 0.9% 이하의 상대중요도지수비를 보여 그 값은 매우 낮았다. 시기별 위 내용물 조성을 분석한 결과, 춘계는 두족류, 하계는 갯지렁이류, 추계는 어류, 동계는 복족류가 중요한 먹이생물로 나타났다. 크기군별 위내용물 조성을 알아본 결과, <25.0 cm, 25.0~30.0 cm 크기군에서는 어류가 우점한 먹이생물이었고, 30.0~35.0 cm, ≥35.0 cm 크기군에서는 복족류가 중요한 먹이생물로 나타났다. 쥐노래미는 어류를 주로 섭식하며 큰 크기군으로 갈수록 어류의 비율은 감소하고 복족류의 비율이 점차 증가하는 양상을 보였지만, 크기군별 쥐노래미의 개체당 평균 먹이생물 개체수와 습중량은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.

• 한국습지학회지
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• 제26권1호
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• pp.72-81
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• 2024

한국은 삼면이 바다로 되어 있어 염습지와 이에 인접한 해안사구가 발달되어 있다. 본 연구는 한국 서·남해안의 염습지와 사구에서 나타나는 염생식물의 군집과 식물상의 특성을 48개 지소의 571 식분에서 조사하고, 분석하여 연안 생태계의 특성을 밝히고자 시도하였다. 그 결과, 염습지에 분포하는 식물군락은 39개이었으며, 갈대군락의 분포면적이 가장 넓었고, 버들명아주군락이 가장 좁았다. 나문재군락이 해안선으로부터 가장 근접하여 분포하였고, 해홍나물군락이 해양쪽으로 가장 멀리까지 분포하였다. 해안사구에 분포하는 식물군락은 29개이었으며, 갯그령군락의 분포면적이 가장 넓었고, 수송나물군락이 가장 좁았고, 갯메꽃군락이 해안선으로부터 가장 근접하여 분포하였고, 해당화군락이 내륙쪽으로 가장 멀리까지 분포하였다. 염습지의 식물상은 6과 14속 17종 1변종 18분류군 이였으며(식물구계학적 점수; 16점), 해안사구는 11과 18속 20종 1변종 21분류군(식물구계학적 점수; 34점)으로 해안사구가 염습지 보다 약간 높게 나타났다. 이러한 결과는 한국 서남해의 연안에서는 해안사구가 염습지보다 해수의 영향을 간접적으로 받기 때문에 염도에 약한 식물도 생육할 수 있기 때문으로 해석된다.

• 한국제4기학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-13
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• 2024

후빙기 해수면 상승 이후 형성된 지형인 석호는 최근 인간 간섭의 증가로 인해 급격한 지형 변화가 발생하고 있다. 본 연구는 국내 석호 중 면적과 형태가 비교적 크게 변화한 청초호, 경포호, 풍호를 대상으로, 홀로세 동안에 석호와 그 일대에서 급격히 증가한 인간 간섭이 지형 변화에 미친 영향을 추론하였다. 그 결과, 인위적 변화가 급격하게 발생한 시기는 세 지역에서 공통적으로 1960~1970년대부터 시작된 것으로 확인되었고, 이후 인간 간섭이 본격화되며 지형 경관이 빠르게 변화된 것으로 나타났다. 또한 집약적 개발은 수심, 면적, 형태 변화뿐만 아니라, 수환경, 생물 다양성 측면에도 큰 영향을 미친 것으로 나타났는데, 이는 준설 및 인공구조물 설치로 담수와 해수 사이 흐름이 교란된 결과로 보인다. 마지막으로 여러 인간 간섭 유형이 복합적으로 관찰되었는데 이는 육지와 해양 환경의 영향을 모두 받는 지형 형성 과정과 관련되어 있을 것으로 보이며, 환경 조건 변화에 더하여 지형을 개발하고 이용하려는 인간 사이의 복잡한 상호작용에 의한 결과인 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.145-153
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• 2024

국제해사기구(IMO) 해사안전위원회(MSC)의 제106차 회의를 통해, 해상 산업활동을 위해 이송되거나 수용되는 모든 인원에 대한 의무적인 안전 교육 요구사항이 SOLAS 제15장 IP(산업인력) 코드로 제정되고 채택되었다. 이 규정은 항해 및 작업 환경에서의 유해한 위험을 예측하고 완화할 수 있도록 승선 전 안전 교육을 의무화한다. u 또한, IP 코드에는 산업인력을 위한 교육 내용 및 필수 교육을 이수하지 않은 산업인력에 대한 승선 거부 규정이 포함되어 있다. IP 코드는 2024년 7월에 발효될 예정이며, 그에 앞서 이러한 선박에 승선하는 산업인력을 위한 안전 교육이 개설되어 운영이 필요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 IP코드 내 교육과 관련된 법적 요건에 대해 검토하고 현행 선박과 관련하여 진행되는 안전교육인 STCW 교육, OPITO 교육, GWO 교육 및 기타 수탁 교육의 교수요목, 교육대상, 기간 및 강의구성을 포함한 모델의 세부 내용을 분석하였다. 아울러 이를 통하여 총 2일간의 16시간으로 구성된 한국해양수산연수원에서 개설한 IP 교육과정에 대해 교수요목, 기간 및 강의구성 등 커리큘럼의 모델에 대하여 제안하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.78-88
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• 2024

수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.