The Coastal VTS will be continuously constructed to prevent marine traffic accidents in the coastal waters of the Republic of Korea. In order to provide the best traffic information service to the ship operator, it is important to understand the navigation risk factor. In this study, we analyzed the navigational hazards of Gunsan coastal area where the coastal VTS will be constructed until 2020. For this purpose, major traffic flows of merchant ships and density of vessels engaged in fishing were analyzed. This study was conducted by Automatic Identification System (AIS) and Vessel Pass (V-PASS) data. The grid intervals are 10 minute ${\times}$ 10 minute (latitude ${\times}$ longitude) based on the section of the sea. A total of 30 sections were analyzed by constructing a grid. As a result of the analysis, the major traffic flows of the merchant vessels in the coastal area of Gunsan were surveyed from north to south toward Incheon, Pyeongtaek, Daesan, Yeosu, Pusan and Ulsan, and from east to west in the port of Gunsan Port, 173-3, 173-6, 173-8, 183-2, 183-5, 183-8, 183-3, 184-1 and 184-2. As a result of the study, the fishing boats in Gunsan coastal area mainly operated in spring and autumn. On the other hand, the main traffic flow of merchant ships and the distribution of fishing vessels continue to overlap from March to June, so special attention should be paid to the control during this period.
Statistical analysis was performed on national forensic autopsy data collected in the Republic of Korea, with the exception of Ulsan, during 2017. A total of 8,777 cases were categorized based on the region; information was provided by the Police Agency and the Coast Guard regarding sex, age, manner of death, and cause of death. Analysis of the manner of death revealed that 3,971 cases (45.2%) were unnatural deaths, 3,679 cases (41.9%) were natural deaths, and 1,127 cases (12.8%) were unknown deaths. Among the unnatural deaths, the majority of the cases (1,740 cases, 43.8%) were accidents, 1,316 cases (33.1%) were suicide, 385 cases (9.7%) were homicide, and 530 cases (13.3%) were undetermined deaths. Among the unnatural deaths, the majority of the cases (1,575 cases, 39.7%) were trauma, followed by 793 cases (20.0%) of poisoning and 689 cases (17.4%) of asphyxia. Falling down was the major cause of death by trauma (737 cases, 46.8%). As a result of the classification of asphyxia based on previous study, strangulation was the major cause, with 538 cases (78.1%). Among the natural deaths, heart disease was the major cause (1,790 cases, 48.7%), followed by vascular disease (697 cases, 18.9%).
현재 통용되고 있는 화석연료로부터 발생되는 환경오염에 대한 대안으로써 대기오염이 발생하지 않는 수소를 사용하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 최근까지도 수소 누출에 의한 화재 및 폭발사고가 발생함에 따라 특수한 환경인 선박에서 수소를 상용화하기 위해 안전에 관한 연구가 더욱 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수소저장탱크가 설비된 수소연료전지 추진선박이 울산 장생포항을 운항하던 중 누출사고가 발생할 경우의 계절별 대안 시나리오와 최악의 시나리오를 가정하였다. 또한, 환경변수를 고려하기 위하여 기상청 2021년도 연평균 기상자료와 통계청 지리정보 자료를 토대로 ALOHA와 프로빗 분석을 통해 피해 영향 범위를 도출하였다. 복사열이 대안 시나리오와 최악의 시나리오 모두에서 과압과 화염의 피해 영향범위 보다 넓은 피해범위가 나타났고 프로빗 분석 결과 가정한 모든 구역에서 99%의 사망률을 확인하였다.
주변선박에 대한 선종 식별은 선박의 향후 이동 경로와 조종 특성을 유추할 수 있으므로 항해사와 VTS 관제사에게 모두 중요한 정보이다. 그러나 AIS메시지 전송 중 통신 문제, 항해사의 AIS 이용 미숙지로 인해 선박의 선종 확인이 불가능한 경우가 빈번하다. 따라서 이 연구는 AIS데이터를 학습 및 테스트 데이터셋으로 분할, 무작위의 숲 분류기(Random Forest Classifier)에 AIS데이터의 선박 특성(feature)과 선종을 훈련 및 예측하는 방법을 제시한다. 연구를 위해 2018년 한해 울산 앞바다 AIS데이터를 이용하였다. 이 방법을 사용하면 다수의 항해사 또는 VTS 관제사가 토론을 통해 선종예측 경험을 공유하는 것과 같은 기능을 할 수 있다.
1983년 7월 $25{\sim}31$일의 대한해협에서 실시한 관측자료를 사용하여 대한해협 서수도 수계의 화학적 성분을 분석 조사하였다. 그 결과 낙동강 유출수, 쓰시마 난류수, 거제도 연안수 및 울산 연안수의 4개의 수계로 구분되었다. 한편 낙동강 유출수의 영향은 거제도쪽 보다 부산영도인 동해 남부 연안쪽이 더 컸다. 이들 수계의 특성으로 먼저 낙동강 유출수는 투명도 3m 이하, 수색 7인 황토색 물로 표면의 수온, 염분, 용존산소, 인산염은 각각 $18{\sim}19^{\circ}C,\;31\%0$ 이하, $4.5{\sim}50ml/l,\;0.25{\sim}0.5{\mu}g-atom/l$이었고 또 질산염과 규산염은 해역중 가장 높은 간인 $10.0{\mu}g-atom/l$ 이상이었다. 쓰시만 난류수는 투명도 15m 이상, 수색 $4{\sim}2$의 맑은 물로 표면수온 $23^{\circ}C$내외 염분$32{\sim}33\%0$의 고온 저염수이다. 또한 표면의 용존산소는 5.0ml/l이상, 인산염, 질산염, 규산염은 각각 0.25, 2.0, $2.5{\mu}g-atom/l$ 이하로 해역중 가장 낮은 값이었다. 거제도 연안수는 표면수온 $20{\sim}21^{\circ}C$, 염분 $33\%0$이상의 비교적 저온 고염이고 표면 용존산소량이 5.0ml/l 이하, 인산염 $0.5{\mu}g-atom/l$ 내외 질산염과 규산염은 각각 $3.5{\mu}g-atom/l$ 이하로 나타났다. 또한 울산 연안수는 관측 해역중 가장 표면수온이 낮은 $16^{\circ}C$ 이하, $33.5\%0$ 이상의 저온고염이고, 용존산소, 인산염, 질산염, 규산염은 상당히 높은 값을 가져 저층수의 연안용승으로 인한 것이 아닌가 생각된다.
한반도 연안역 표층퇴적물 내 수은의 농도 분포 특성을 파악하기 위하여 수은의 배경농도를 산정하고 오염도를 평가하였으며, 분포를 조절하는 요인을 파악하였다. 표층퇴적물 내 수은 농도는 남해연안의 진해-마산만, 동해연안의 울산-온산만, 영일만에서 상당히 높게 나타났으며, 그 외 퇴적물은 Cs와 유사한 분포를 보이며 $0.21{\sim}39.5{\mu}g/kg$ ($13.6{\pm}7.80{\mu}g/kg$) 사이의 낮은 농도를 나타내었다. 국내 해저퇴적물 해양환경기준과 비교한 결과, 전 연안의 표층퇴적물 (n=282)의 8 %가 주의기준을 초과하였으며, 동해연안의 온산항 인근 해역 (n=6)에서 관리기준을 초과하였다. Cs에 대한 선형회귀선의 잔차분석을 통해 산정한 배경농도 (2.06Cs+1.75)를 이용하여 수은 농축도를 산정하였고, 이를 이용하여 농축 정도에 따른 조절요인을 살펴보았다. 수은 농축인자 <1.69 범위에서는 퇴적물의 입도, 1.69~4.03 범위는 Fe 산화수산화물 및 유기탄소가 좋은 관계성을 보여 주요 조절요인으로 판단되었다. 4.03~74.9 범위는 다른 금속들 (Cu, Zn, Pb)과 좋은 관계성을 보였으며, 동해연안의 고성, 속초, 울진 연안에서는 유기탄소가 주요 조절요인이었고, 영일만과 울산-온산만 (n=30)에서는 주변에 위치한 중화학 공업단지의 영향으로 금속입자의 직접적인 유입에 기인한다고 판단되었다. 또한 남해연안의 진해-마산만 시료의 경우에는 상대적으로 높은 황화물 형성과 관계하여 수은 농축이 일어나는 것으로 판단되었다.
맞굿은 주로 10년 두리로 굿을 거행하는 영덕과 울진의 해안 마을에서 연행된다. 맞굿은 1)무당 맞이, 2)당신(堂神)에게 고함, 3)무당소개와 패기 보기 과정으로 이루어진다. 맞굿이 연행되는 이유는 마을에 따라서 당주가 없거나, 당주가 있더라도 큰굿을 연행할 능력이 부족할 경우 굿을 연행할 무당을 섭외해 맞이하여야 하기 때문이다. 당주무의 역량에 충분하더라도 별신굿은 많은 수의 무당이 필요하기 때문에 여러 무당을 섭외할 수밖에 없다. 따라서 항상 맞이해야 할 무당이 있을 수밖에 없고, 일부 경북 해안 마을에서는 그 무당들을 대상으로 하는 맞굿이 연행된다. 별신굿이 세월의 흐름에 따라 변화하듯이 맞굿 역시도 변화하고 있는데, 2000년대 이후 맞굿은 별신굿의 전체 일정이 갈수록 짧아지면서 2)당신에게 고함 3)무당소개와 패기보기 절차가 사라지고 있다. 2000년대 이후 맞굿에서 나타나는 또 다른 중요한 변화는 맞굿 연행 담당이 달라졌다는 것이다. 옛날에는 마을 사람들이 연행의 주체로서 부족하나마 그 역할을 성실히 수행했다. 그런데 최근에는 마을에서 점차적으로 농협 풍물단 등 외부에서 사물놀이패를 초청하여 맞굿을 연행하는 양상이 나타난다. 맞굿은 속(俗)의 영역에 있는 무당들을 성의 영역으로 편입시키는 일종의 통과의례로써 연행하게 된다. 또, 맞굿은 무당패의 능력을 확인하는 절차로도 활용되었다. 그러나 굿에 대한 인식이 전통 예술로 변화하고, '굿박사' 어르신들도 얼마 남아 있지 않다보니 점차 맞굿은 마을 외부의 존재인 풍물단과 무당패가 흥겨운 분위기를 만드는 정도의 절차로 변화하고 있다. 또 굿의 주관을 대부분 무집단에게 일임하고, 굿의 의미와 목적을 모른 채 연행되다보니 굿거리의 형식조차도 온전히 지켜지지 못하고 있다. 오랫동안 경북 동해안 별신굿의 주요한 특징으로 거론되어 오던 맞굿은 이제 과거의 그 목적과 기능을 점차 잃어가고 있으며, 이제는 한바탕 신나는 놀이판을 형성하는 굿거리로 변화하고 있다.
한국(韓國) 동남해역(東南海域)의 대륙란(大陸爛)에 서식(棲息)하는 다모류군집(多毛類群集)의 종류를 파악(把握)하고, 또한 이들 군집(群集)이 서식지(棲息地) 환경(環境)에 어떻게 적응, 서식하는가를 밝히고자 하였다. 총80개 조사정점에서 채집된 다모류(多毛類)의 종류와 개체수의 자료로부터 집괴분석(集塊分析)을 실시한 결과 본 연구해역은 크게 연안역(沿岸域)과 외해역(外海域)으로 양분되었고, 8개의 다모류(多毛類) 군집(群集)이 구별되었다. 이질(泥質) 퇴적물(堆積物)이 우세한 연안역(沿岸域)에서는 Nothria holobranchiata 군집(群集)이 포항 근해역에, Magelona-Maldane 군집(群集), Ophelina acuminata 군집(群集), Nothria conchylega 군집(群集)이 연안해역의 남북방향으로 존재(存在)하였다. 이들 연안역(沿岸域)의 군집(群集)들은 종수가 적고 종다양성 지수도 낮았다. 외해역(外海域)에서는 이질퇴적물(泥質堆積物)로 구성된 대륙붕단에 Terebellides-Aglaophamus 군집(群集)이 존재(存在)하였고, 이사질(泥砂質)과 사질(砂質)이 우세한 지역에서는 Myriochele oculata 군집(群集), Spiophanes kroyeri 군집(群集) 및 Ninoe palmata 군집(群集)이 존재(存在)하였다. 외해역(外海域)의 군집(群集)들은 연안역(沿岸域)에 비해 종수나 종다양성이 높았으나, 평균서식밀도는 낮았다. 대부분의 우점종들은 그들의 식이형(食餌型)과 내장의 내용물로부터 특정 퇴적물(堆積物)에 높은 선호도를 보임을 알 수 있었다. 동일 퇴적물(堆積物)에서의 다양한 군집(群集)의 존재(存在)는 수심과 수온이 저서(底棲) 다모류(多毛類)의 분포와 관계가 있음을 시사하였다. 따라서 연구해역의 다모류군집(多毛類群集)은 퇴적물(堆積物)의 특성과 수심(水深) 또는 수온(水溫)에 따라 결정됨을 보여준다.
태풍은 전 세계적으로 상당한 재정적 피해를 입힌다. 정부, 지방자치단체, 보험회사는 태풍 위험 평가 모델을 개발하여 자연 재해에 따른 재정 위험을 정량화하고 완화하고자 한다. 이에 태풍 위험 평가 모델의 중요성이 증가하고 있으며, 정교한 평가를 위한 국지적 취약성을 반영하는 것이 중요하다. 자연 재해와 관련된 경제적 손실에 대한 실질적인 기존 연구들이 필수적인 위험 지표를 확인했지만 취약성과 경제적 손실 사이의 상관관계를 다루는 종합적인 연구가 여전히 필요하다. 본 연구의 목적은 태풍 매미로 인한 손실 데이터를 바탕으로 태풍 피해 예측 함수에 대한 평가지표를 개발하기 위함이다. 본 연구에서는 취약성 함수를 만들기 위해 풍속과 해안가로부터의 거리, 그리고 건물가치, 건물 유형, 층수 및 지하층 수의 정보를 사용하였으며 국내 보험사가 제공하는 태풍 매미의 실제 손실 기록을 분석하고 취약성 함수를 개발하여 최대 손실 발생의 예방에 기여하고자 하였다. 본 연구의 결과와 지표는 건물의 실제 재정 손실과 지역 취약성을 반영하는 정부 기관 및 보험 회사의 취약성 함수 개발을 위한 실질적인 지침으로 활용될 수 있다.
수영만의 CTD 관측자료와 모니터링 부이의 바람, 수온, 유속자료를 이용하여 해운대 냉수대의 변동과 원인을 연구하였다. 해류는 단주기 변동이 크고 바람과는 관련이 없었다. 해안에 평행한 북동-남서 방향의 바람은 전체 분산의 96% 이상을 차지하며 수온변화의 주된 요인이었다. 수온은 풍향에 민감하여 남서풍으로 바뀌면 바로 수온이 감소하기 시작하고 반대로 북동풍으로 바뀌면 상승하였는데, 남서풍이 2일 동안만 불어도 수온이 감소하는 경우가 세 번이나 되었다. 전체적으로 2009년에는 8월부터 5일 이하의 비교적 짧은 용승이 네 번, 그리고 2010년에는 총 7차례 중에서 7일간의 용승 3번과 18일간의 용승이 l회 기록되었다. 이 중에서 2010년 8월 중순에 발생한 용승은 7일 동안 수온이 $10^{\circ}C$ 이상 감소하여 바람에 비해 매우 강력한 용승 효과를 보였다. 감포, 울산, 기장에서도 냉수대 기간에 해운대와 같은 경향으로 수온이 감소하였고 CTD 관측과 인공위성의 수온분포 또한 연안용승 해역이 해운대-부산까지 확장될 수 있음을 보여주었다. Wavelet coherence 분석에 의하면 2~8일 주기의 성분이 용승이 잦은 기간에 상관성이 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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