• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제30권2호
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• pp.311-336
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• 2015

본 논문은 무인항공기 관련 현행 국제법을 국제항공공법과 국제항공사법의 관점에서 조사하고, 무인항공기관련 현행 호주 국내법과 입법 예고된 호주 국내법을 무인항공기 운항에 따른 위험요소 (민사책임, 안전, 사생활보호)에 중점을 두면서 검토한다. 현재 전체 상업용 비행에서 무인항공기 운항이 차지하는 비율은 미미한 수준이지만, 상업용 목적의 국제무인항공비행은 현실이 될 것이다. 무인기 관련산업이 빠르게 발전하고 있으므로, 빠른 시일 내에 정책적인 해결방안이 연구되어야만, 무인항공기관련 위험요소들이 실제로 일어났을 때 적절하게 대응할 수 있는 법규범이 만들어 질 수 있을 것이다. 호주의 무인항공기관련 성공적인 국내입법에서 보듯이, 국내법적 또는 지역단위의 접근이 무인항공기 관련 문제를 주도하고 있고, 계속해서 주도할 것이다. 안전문제는 호주의 현행 입법 예고된 무인항공기관련 법규에 가장 중요한 요소이고, 국제적으로도 마찬가지이다. 안전관련 법규를 만드는 것은 매우 중요하고, 민사책임 관련법규를 만드는 것보다 선행되어야 한다. 그 이유는 안전관련 법규를 만드는 것이 민사책임 법규가 적용되는 사고의 발생위험 자체를 줄일 수 있기 때문이다. 무인항공기 운항자에 대한 구속력 있는 감항기준이 구비되어 있지 않다는 점은, 운항자의 엄격책임이 적용되는 민사책임 체계가 무인항공기 분야에는 적절하지 않다는 주장을 가능하게 할 수 있다. 이에 대한 해결책으로 ICAO 지침개정과 무인기 안전 및 감항관련 SARPs 개정, 또한 잠재적으로는 민사책임 (참가자, 승객, 지상손해 대상)관련 문제들을 포함하는 SARPs 개정의 필요성을 제안한다. 이러한 ICAO지침은 적절한 절차를 거쳐서 각국의 국내법으로 차용될 수 있을 것이고, 이럴 경우 국제협약을 제정하고 발효까지 필요한 행정적 부담과 시간을 피할 수 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.594-604
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• 2021

신지명사십리 해수욕장에서 해빈침식의 원인을 파악하기 위해, 2019년 3월부터 2020년 3월까지 조석, 조류 및 파랑과 같은 외력과 표층퇴적물에 대한 현장조사가 계절별로 수행되었다. 그리고 이들 외력에 반응하는 해빈의 변화양상을 파악하기 위해, 정기적으로 해안선 및 해빈표고가 측량되었고, 과거에 간헐적으로 수행되었던 측량자료도 분석에 활용되었다. 대상해역에서 조류는 해빈변화에 영향을 줄 만큼 충분하지 않았으나, 남측으로 열려있는 이 해역에서 유의파고 1m 이상의 입사파들은 모두 S ~ SE 파향으로 춘하추계에 출현하였으며, 유의파고 2m 이상의 고파랑은 하추계에 태풍의 영향으로 나타났다. 이에 따라 태풍의 영향이 2년 동안 없었던 2018년 7월의 해빈면적은 2019년 3월에 비해 30,138m² 증가해 있었고, 이후 2차례의 태풍의 영향을 겪었던 2020년 3월은 해빈면적이 61,210m²가 줄어든 것으로 나타났다. 그리고 2018년 7월 이후 2차례의 태풍 내습이 있었던 2019년 3월은 5.4%의 해빈체적이 감소한 상태였고, 이후 2019년 9월까지 다시 2차례의 태풍내습에 의해 해빈체적이 7.3% 감소하였으며, 2020년 3월은 해빈체적이 4.4% 감소로서 추동계동안 다소 회복되는 경향을 보였다. GSTA에 의한 퇴적물 이동벡터는 해빈중앙의 소하천으로 부터 토사가 약하게 유입되며, 서측해빈에서 이동경향은 두드러지게 나타나지 않으나, 동측해빈에서 육상역의 토사가 바다쪽으로 그리고 동측에서 서측으로 퇴적물이 이동하는 경향이 아주 우세하게 나타났다. 이러한 퇴적물 이동경향벡터는 해빈에 대해 반시계방향으로 24° 기울어져 있어 연평균파향의 파랑이 입사할 때 서향의 해빈류가 발달하는 것으로 설명할 수 있었다. 이에 따라 서측해빈역은 모래가 풍성하지만, 동측해빈역은 표사공급원의 부재로 자갈이 드러나고 곳곳에 사구포락이 발생하는 것과 같은 침식이 심각하였다. 따라서, 이같은 토사이동구조를 가진 동측해빈역에 양빈과 같은 새로운 표사원을 조성하고, 동측해안 끝단역에서 입사파를 저감시키는 것과 같은 노력이 필요할 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.