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        85.
        2014.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 강조류 해역을 통과하는 선박의 해양사고를 방지하기 위해 안전한 항행속력과 적절한 통과시기를 제시하였다. 이 자료의 해석을 위하여 2010년 7월 12일부터 15일까지 명량수도를 대상으로 통과선박의 AIS 데이터 수집과 2010년 9월 4일 현장조사를 실시하였고, 여기서 수집된 자료를 바탕으로 최소항행속력(minimum navigation speed)과 여유 제어력을 감안한 적정항행속력(optimum navigation speed), 조류속력별 대응타각(respond rudder angle)을 산출하였다. 또한 조위와 조류속력 데이터를 분석해 안전한 통과시기를 제시하였다. 이 연구를 통해 얻은 결과는 다음과 같다. (1)조류의 유속이 4.4 kn 이상이 되면 선박의 타만으론 자력 조선이 불가능하다. (2) 강한 조류에 의해 발생되는 유압력과 회두모멘트에 대응하기 위해서는 최소항행속력은 조류의 2.3배, 적정항행속력은 조류의 4.0배 이상이어야 한다. (3)사리 기간 중 명량수도 적정 통과 시기는 고∙저조시간 1시간 전부터 최소 30분 전까지이며 고∙저조가 된 이후 5시간 동안은 4 kn 이상의 유속이 남아있는 시간으로 이 지역 항해를 자제해야 한다.
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        86.
        2014.02 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 시계열 분석과 인공신경망 모형을 이용하여 장래 해상교통량을 예측하였다. 특히, 시계열 분석을 통한 예측값을 인공신경망 모형에 추가 입력변수로 적용하여 장래 해상교통량 예측을 제고하고자 하였다. 본 연구는 인천항의 1996년부터 2013년까지 월별 관측값을 대상으로 하였다. 모형의 예측력 검증을 위해 1996년부터 2012년까지 관측값을 대상으로 구축한 모형으로부터 2013년을 예측하여 실제 관측값과의 비교로 적합한 모형을 판별하였다. 인천항의 2015년 장래 해상교통량은 매월 평균 교통량보다 5월과 11월에 각 5.9 %, 4.5 % 많았으며, 1월과 8월은 매월 평균 교통량보다 각 8.6 %, 4.7 % 적은 것으로 예측되었다. 따라서 인천항은 계절에 따른 월별 교통량의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구는 해상교통 현장관측 조사시 계절에 따른 교통량의 특성을 반영할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.
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        87.
        2013.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 금융, 경제, 무역 등 다양한 분야의 수요 예측에 널리 적용되고 있는 시계열 분석 방법을 시도하였다. 인천항의 1996년 1월부터 2013년 6월까지 입항 척수 자료를 바탕으로 정상성 검증, 모형의 식별, 모수의 추정, 진단 과정을 거쳐 장래 해상교통량을 예측하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 예측한 결과 2월달의 교통량이 다른 달 보다 적게 예측된 반면, 1월달의 교통량은 다른 달 보다 많을 것으로 나타났다. 또한 인천항은 지수평활법 보다 ARIMA 모형이 적합하며, 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 분석으로 장래 교통량을 월별로 예측하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 기존의 회귀분석으로 예측한 장래 해상교통량보다 시계열 분석으로 예측한 장래 해상교통량이 더 적합한 모형인 것으로 판단된다.
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        93.
        2013.10 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 우리나라 전국 무역항 중 입항 선박이 많은 주요 4개 항만을 선정하여 10일간의 AIS 실측 자료를 분석하였다. 실측 조사로 산출한 주요항만의 피크시간 혼잡도는 시간당 평균혼잡도 보다 약 3.8~5.7배 높게 나타났다. 이는 기존의 Port-MIS 통계자료로 울산항 본항의 해상교통혼잡도를 평가한 선행연구 사례에서 피크시간 혼잡도가 시간당 평균혼잡도 보다 약 1.7배 높은 것과는 많은 차이가 있어 현 항로의 교통특성을 왜곡하는 문제를 확인할 수 있다. 따라서 해상교통혼잡도를 평가할 때에는 Port-MIS 통계자료보다 실측조사를 기반으로 해상교통혼잡도를 산출하는 것이 타당하다고 본다.
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        94.
        2013.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        IWRAP 프로그램은 수로에서의 위험성을 평가하는데 유용한 프로그램이다. 그러나 이 프로그램의 기본 버전의 경우 AIS 데이터를 수집하는 기능이 포함되지 않아서, 더구나 베트남과 같은 개발도상국에서는 해상교통량 통계 데이터가 없는 실정이다. 사용자들은 수동으로 준비하여 입력하여야 한다. 이 연구는 IWRAP Mk2 프로그램 기본 버전을 사용하는데 있어 AIS 데이터를 전처리(pre-process) 할 수 있는 프로그램을 개발하고자 하였으며, 선박 형태, 선박 크기, 통과 시간 등으로 분류한 통항로에서의 선박 통항 척수 및 항로 배치와 같이 해역 내 해상교통에 관한 정보들을 사용자에게 제공하도록 고안되었다. 이렇게 개발된 통합 AIS 프로그램(Total AIS, TOAIS)은 베트남 Vung Tau 해역의 AIS 수집 데이터를 전처리할 수 있는지에 대하여 검증하였다. 그 결과, 통합 AIS 프로그램에서 전처리한 데이터를 이용한 IWRAP 프로그램은 베트남 해역의 위험성을 효율적으로 평가할 수 있었다.
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        95.
        2013.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        이 연구는 필리핀 연안수역의 해양안전과 선박교통관제서비스에 대한 설문조사 결과의 일부를 나타낸 것이다. 이 연구는 응답자의 경력과 육 해상 경험, 친숙해역, 위험요소별 위험지역별 선박운항자의 주관적 위험인식을 조사하였다. 설문은 202명이 응답해 주었고 설문 데이터는 엑셀 프로그램과 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다. 전체 응답자의 97 %가 다양한 종류와 크기의 선박에서 승선한 경험이 있었고 88 %는 선박 항해에 직접적으로 종사한 사람이었으며 마닐라 지역(NCR지역)에서 가장 높은 응답률이 있었다. 위험요소별 위험지역별 위험인식 부분에서 위험수준 3단계 '때때로 위험 증가'와 위험수준 4단계 '자주 위험 증가'라는 높은 위험 지표를 보였다. 이 연구에서 가장 높은 위험 요소는 위험수준 5단계 '매우 자주 위험 증가'에 해당되는 "법과 규정의 위반" 으로 나타났다. 그리고 전체 친숙 해역 중 가장 높은 위험 인식을 보인 마닐라 베이 지역(NCR 지역)에서도 역시 위험수준 5단계로 나타났다. 그러므로 각 지역내에서 실행가능한 법과 규정의 광범위한 검토(해상교통체계와 구조물들의 강화, 이해당사자들의 교육(국가의 혼잡 수역, 특히 마닐라 베이 지역))의 실행이 이 연구에 의해 권고된다. 이 연구의 궁극적인 목적은 안전 관련 정보를 수집 분석하여 국내 해상교통안전의 개선과 향상의 지침으로 활용될 기술과 모델을 개발하는 것이다.
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        96.
        2013.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        해상에서는 선박 운항과 관련하여 크고 작은 해양사고가 지속적으로 발생하고 있으며, 이러한 해양사고는 소중한 인명의 사상과 재산상의 손실뿐만 아니라 심각한 해양환경 오염 피해를 유발하고 있다. 그리고 해상물동량 증가 및 교통 환경의 복잡화에 따른 해양사고 발생 개연성 및 사고로 인하여 해양오염 피해가 증가하고 있는 것 또한 사실이다. 최근 우리나라에서는 이러한 해상에서의 해상교통 안전성 평가를 위하여 대상해역에서의 해상교통환경과 관련된 일반적인 정보 및 위험도 정보를 제공하고, 해상교통환경 평가를 통한 해역 위험도 여부를 평가할 수 있는 평가지표 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 선박운항자의 위험의식을 바탕으로 하여 다양한 운항 조건에서 선박운항을 재현할 수 있는 선박조종 시뮬레이션을 이용하여 해상교통 평가의 유효성을 확인하고자 하였다. 이러한 시뮬레이션 결과에 대한 주관적 위험도의 측정이 통항선박의 해상교통 평가의 유효성을 대표하는지를 확인하기 위하여 분산분석법을 이용하여 선박운항자의 특성과 선박간 거리, 속력, 조우형태와 같은 각 요소들 간에 차이가 존재하는지를 분석하였다. 또한 각 요소들 간의 위험도 차이 정도를 다중비교를 통하여 분석하여 위험도 차이를 통계적 측면에서 수치의 변화를 확인할 수 있었다.
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