• 해양환경안전학회지
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• 제26권4호
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• pp.346-352
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• 2020

국내 여성 해기사 양성을 위하여 목포해양대학교와 한국해양대학교의 해사대학에 여학생이 입학한지 약 30년이 되었다. 해사대학 여학생은 승선근무예비역제도와 관련없이 해사대학을 선택하고 있으므로, 여학생의 입학 동기, 승선 선호도, 희망 진로 등에 대한 연구가 지속적으로 수행되어야 다른 대학과 해사대학의 차별화 및 비전을 도출할 수 있을 것으로 사료된다. 이에 따라 본 연구에서는 목포해양대학교 해사대학에 재학 중인 여학생 93명을 대상으로 해사대학 입학 동기 및 만족도, 전반적인 승선 인식과 선호도 및 그 이유, 여성의 승선에 대한 주위 인식과 영향, 졸업 후 희망 진로와 학부 교육과정 만족도 등에 대해 설문조사를 실시하였다. 해사대학 입학 이유로는 응답자의 35.5 %가 해양 관련 공무원 및 전문직에 종사하기 위해, 30.1 %는 해기사가 되기 위하여 입학하였다고 응답하여 현재의 해기사 양성을 위한 교육과 더불어 해양 전문가 양성을 위한 추가적인 교과목 편성이 요구된다. 여학생의 승선에 대한 인식으로는 응답자의 88.2 %가 여성의 승선이 보통 이상으로 힘들다고 생각하는 것으로 조사되어, 학교 및 선사에서 직무 외 여성 해기사의 승선 생활을 위한 체계적인 교육 프로그램이 필요할 것으로 사료된다. 여학생의 승선 선호도는 응답자의 69.6 %가 졸업 후에 해기사로 승선을 보통 이상 희망하는 것으로 분석되었다. 여학생의 졸업 후 희망 진로는 응답자의 32.3 %가 항해사 또는 기관사를 선호하는 것으로 조사되었으며, 해양 관련 공무원·공기업 전문직 24.7 %, 해양경찰 18.3 % 등으로 83.9 %가 해양 관련 분야의 진로를 희망하는 것으로 조사되었다. 이에 따라 해기 과목 이외의 여학생의 입학 동기 및 선호 직업군에 따른 교과목 편성 및 심화 교육이 필요한 것으로 분석되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1331-1340
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• 2020

해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.