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해양환경안전학회지 KCI 등재 Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety

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Vol.31 No.2 통권 제140호 (2025년 4월) 13

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풀빅산(FA)은 Fe(III)을 킬레이트화하여 생물학적으로 이용 가능한 Fe(II)로 전환함으로써 대형 해조류의 성장을 촉진하고 손 상된 해중림의 복원을 돕는다. 이에 본 연구에서는 풀빅산의 공급에 따른해중림 개선에 미치는 효과를 조사, 분석하였다. FA 보충제는 철(Fe) 부족 해역 내 인공 어초에 설치되었으며, 해조류 군집 및 해양 환경조사는 사계절을 대표하는 학술 잠수를 통해 수행되었다. 연 구 결과, 풀빅산 공급으로 인해 가용 철(Fe) 농도가 증가하면서 해조류의 광합성과 영양소 흡수가 촉진되어 성장률이 향상되는 것으로 나타났다. 우점종의 총 생물량은 전체 해조류 총 생물량과 비우점종에 비해 더욱 강한 상관관계를 나타내었다. 이는 철 보충제가 특정 우점종의 양적 증가에 기여하며, FA 보충제가 설치된 어초에서 해조류 군집의 양적 및 구조적 변화를 유발했음을 시사한다. 본 연구 결과는 풀빅산을 해중림 복원에 적용하기 위한 기초적인 정보를 제공하며, 향후 해조류 생태계 관리 및 보존 전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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우리나라 농어촌지역은 소득원의 다각화와 도시민의 관광수요에 대응하기 위해 농어촌민박사업을 추진해왔다. 이 사업은 사업자의 개인적인 소득증대와 더불어 인구 유입, 지역사회 지탱, 지역경제 활성화 등 다방면에서 부가가치를 창출하고 있다. 최근 10 년간 농어촌민박 수가 약 37.4% 증가한 것은 소득증대 및 지역활성화의 효과를 실증하는 결과이다. 그럼에도 농어촌민박과 관련한 규 제 완화 등은 산업의 양적 팽창을 초래함과 동시에 과잉 경쟁, 초기 정착의 어려움, 품질 저하와 같은 구조적 불안정성을 심화시키고 있다. 이에 따라 최근에는 농어촌민박의 질적 향상을 위한 제도 개선과 관리 강화 방안이 마련되고 있으나, 산업의 지속가능성에 영향 을 미치는 결정요인에 대한 정보는 부족한 실정이다. 본 연구는 농어촌민박의 생존현황과 생존결정요인을 분석하고, 지속가능성을 제 고하기 위한 정책적 제언 도출을 목적으로 한다. 이를 위해 행정안전부가 제공하는 지방행정인허가 데이터 등 공공데이터를 바탕으로 머신러닝기법을 적용하여 전국 농어촌민박의 지속성을 실증 분석하였다. 분석 결과, 농어촌민박의 생존에는 업체특성 중 주택면적, 소 재지 면적, 객실 수와 건물특성인 소화기, 비상경보시설, 그리고 지역특성 중 동종업체 수, 의료기반시설, 도농 교류프로그램 및 인프 라, 교통인프라가 주요 요인으로 작용하는 것으로 도출되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구는 농어촌민박 산업의 지속가능한 발전을 위한 구체적인 전략을 제시하였다.
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해양오염사고가 발생하면 해양경찰청에서는 긴급방제에 관한 전략 수립을 위해 유출유 확산 예측모델을 구동한다. 이러한 유출유 확산예측모델은 바람, 해류, 조류 등 해양기상을 기반으로 해상에서 유출유 이동방향과 소멸시간 등을 예측하며, 그 결과를 기 반으로 해양경찰청에서는 방제전략을 수립하고 필요한 방제자원을 동원한다. 이뿐만 아니라 유출유 확산예측모델은 해양경찰청의 해 양환경에 관한 다양한 법률 분야와 연계된 형사법 작용의 기술적 근거를 제공한다. 우선 행정법적 측면에서 해양경찰청이 방제의무자 에게 이행하도록 하는 권력적 행정행위로서의 방제명령 등에 대한 비례성 원칙에 부합하는지를 확인할 수 있고, 이는 행정의무 미이행 에 대한 형사법 작용의 전제 요건이 될 수 있다. 그리고 국제법적 측면에서 관할해역 이원에서 발생한 오염에 대해 국가의 개입여부를 판단할 수 있는 근거를 제공하고, 이는 형사관할권에 대한 판단에 있어 기술적 자료가 될 수 있다. 더불어 형사법적 측면에서는 예측 모델은 해양오염과 유출원 사이의 인과관계를 증명하는 방법으로 활용할 수도 있다. 그리고 기후위기로 친환경선박이 도입되고, 이에 따라 해양오염사고는 인명과 환경에 함께 피해를 주는 복합사고 형태로 변화할 것이다. 이에 따라서 기술적 측면에서 기존 해상에서의 유출유 예측모델은 대기ㆍ해양ㆍ수중에 대한 통합모델로 전환되어야 한다. 그리고 제도적 측면에서 친환경선박의 위험 연료에 대한 관리의무 규정을 마련하여야 하고, 의무이행을 위한 형사정책적 측면에서는 위험연료 유출로 해양환경 위해가 있는 경우에 형사벌 대 상이 될 수 있다. 여기서 통합모델은 환경ㆍ안전이 관한 보호법익 침해를 증명하는 과학적 증거로 활용할 수 있다.
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본 연구는 불규칙한 파도 환경에서 선박의 횡동요 운동 특성을 토대로 내항성능 및 횡동요 주기 변화를 분석하여 실해역 운항 안전성을 평가하였다. 총톤수 3,000톤급과 9,000톤급 실습선을 대상으로 다양한 전진 속도, 파랑과의 만남각 및 유의파고 조건에서 선체 운동응답을 수치계산하였다. 불규칙파 중 선수사파 또는 선미사파 방향으로 운항하면 횡동요 운동진폭을 감소시킬수 있으며, 선미사파 (30도) 방향에서의 고속 운항은 횡동요 평균주기가 길어지기 때문에 속도를 10노트 이하로 감속하거나 선수사파 방향으로 침로를 변경하 여 운항하는 것이 안전성을 높이는 방법인 것으로 검토되었다. 본 연구는 실해역 조건에서의 내항성능을 종합적으로 평가하였으며, 안전 한 선박 운항 계획 및 실행에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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정확한 선박 항적 예측은 선박의 충돌 회피 전략 수립과 자율운항 선박의 안전 운항에 중요한 요소이다. MMG(Maneuvering Modeling Group) 모델이나 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 활용하여 선박 항적을 계산할 수 있지만, 계산을 위한 선박의 정확한 계 수등을 확보하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 대한 대안으로, LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 인공지능을 활용한 항적 예측 연 구가 진행되고 있다. 그러나 LSTM 단독으로는 선박의 복잡한 비선형적 움직임을 완벽히 예측하는데 한계가 있다. 예측 정확도를 향상 시키기 위해 본 연구에서는 STL-CNN-LSTM 하이브리드 모델을 제안한다. 이 모델은 STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess)을 이용한 데이터를 분해하고, CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 데이터의 특징 추출, 그리고 LSTM을 통한 학습이 이뤄진다. 이 연구는 CNN-LSTM에 비해 얼마나 더 높은 항적 예측도를 보여주는지 비교 분석한다. 분석 결과, STL-CNN-LSTM 모델은 CNN-LSTM보 다 우수한 예측 성능을 보이며, 예측 오차는 1~5미터 범위 내에 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 정밀한 충돌 회피 전략 개 발에 기여할 수 있으며, 향후 연구에서는 실무 적용을 위한 충돌회피 모델의 설계 고도화 연구에 적용될 것이다.
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어선은 다른 어선들과 근접 운항하는 경우가 많아 선회 반경이 작고 빠른 방향 전환이 가능해야 한다. 어선은 또한 파도와 조류 의 영향을 많이 받기에 순간적인 조종이 필요한 경우가 많다. 해양교통안전정보시스템에 따르면 10톤 미만의 소형 선박에 대한 사고는 전 체 사고의 69%에 해당하며 접촉, 충돌, 좌초가 주요인인 사고는 낮은 조종성능으로 인한 사고이다. 이에 소형 어선에 대한 조종성능 평가가 필요하다. 본 연구에서는 4.99톤급 소형 어선을 대상선으로 선정하여 CFD 기반 수치해석 프로그램인 STAR-CCM+을 활용하여 주요 제원 변 화에 따른 조종성능 시뮬레이션을 구축하였다. 조종 성능 평가로는 ∘ /∘ zig-zag test, ∘ /∘ zig-zag test, ∘ portside turning test를 진행 하였다. zig-zag test에서는 L/B가 우세한 선형들이 B/D가 우세한 선형들과 Overshoot angle에서는 큰 차이를 보이지 않았지만 빠른 변침 속도 를 보였다. 반대로 Turning test에서는 B/D가 우세한 선형들이 L/B가 우세한 선형들보다 비교적 작은 선회 반경을 보였다. 이를 바탕으로 4.99톤급 어선의 초기설계 단계에서 조종성능을 고려한 주요 제원을 선정할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
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본 논문은 선박·항만안전과 운항(영)의 효율성 확보를 위해 도입된 강제도선의 법적 문제점을 검토하고, 관공선 운항 사례를 중심으로 그 적용상의 불합리성과 형평성 문제를 분석하였다. 해군 및 해양경찰 함정의 경우, 별도의 군 도선사 제도와 자력도선을 통해 묵시적으로 강제도선 적용을 배제하고 있으나, 이는 법령상의 명확한 근거 없이 행정해석에 의존하는 문제를 야기하여 법률유보원칙과 예측가능성에 저촉되는 것으로 보인다. 또한, 관공선 중 실습선만 유일하게 동일한 공익 목적에도 불구하고 차별적 규제가 적용되어 자의 금지원칙 및 평등 원칙에 저촉됨을 확인하였다. 이에, 본 연구는 강제도선 적용 대상 및 예외 규정을 명확히 하고, 운항목적·안전성 평가· 승무원의 숙련도 등을 종합적으로 고려한 세부기준 마련의 필요성을 제시하며, 실습선의 경우 도선구 내 항로 사용을 한정한 자력도선 허용 방안과 이외 관공선은 강제도선 면제에 관한 법적 근거를 마련하는 것을 입법적 개선안으로 제안하였다. 추가로 실습선의 경우 향 후 사고 없이 항만 내에서 선박운항을 수행한다면 다른 관공선과 함께 전면적인 강제도선 면제방안을 제시하는 것도 법리적으로 혹은 비 교법적으로도 무리는 없어 보임으로 추가적인 개정안을 제안하였다.
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연구는 내항여객선의 상가 주기를 조정함으로써 연료비를 포함한 운항비용의 절감 가능성을 분석하는 데 목적이 있다. 선박의 연료 효율에 영향을 미치는 요소 중 하나인 선체부착생물은 선박과 해수 간 마찰을 증가시켜 더 많은 연료 소모를 유발하는 것으로 알려 져있다. 선박안전법에 따라 감항성 유지 및 운항 안전을 위해 매년 정기검사 또는 제1종 중간검사를 받아야 하는 내항여객선은 일반적으 로 이러한 검사에 대비하여 연 1회의 상가 수리를 통해 선체부착생물을 제거한다. 이에 본 연구에서는 실제 운항 중인 3척의 내항여객선 을 대상으로 AIS 데이터, 항해일지 및 상가 수리 비용 등의 자료를 수집하고, 연간 표준운항비용을 산정하였다. 이를 바탕으로 MATLAB 기반의 시뮬레이션을 통해 각 선박의 상가 주기별 운항 비용 산출하여 비용 절감 효과를 분석하였다. 분석 결과, 선박별로 최대 비용 절 감 효과가 나타나는 시점이 상이하였으나, 연료비 절감과 추가 상가 비용 간의 균형점이 존재함을 확인하였다. 본 연구는 내항여객선의 선체 유지관리에 있어 상가 주기 조정이라는 운영 전략을 정량적으로 분석하였으며, 선사의 유지보수 계획 수립에 실질적인 근거를 제공 한다는 점에서 실무적 의의가 있다.
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메타버스는 현실 세계가 확장된 가상 세계를 말하며, 상호 작용을 위한 교수·학습 플랫폼으로 수업에 활용되고 있다. 이는 현실 세계와 가상 세계가 적절하게 융합된 학습자 중심의 교육을 가능하게 하고 학습의 몰입감을 제공한다. 현재 메타버스를 적용한 해기 교 육 연구 사례가 드물며, 본 연구는 이러한 메타버스의 장점을 해기 교육에 적용했을 때 나타나는 효과를 학습 흥미도와 참여도, 학업 성 취도, 현장 실무 능력 측면에 적용하기 위함이다. 이에 해기 교육에 활용할 실감형 메타버스 해기 교육 프로그램을 제작하여 실제 B고등 학교에서 해기 교육을 수료 중인 기관과 학생 74명을 대상으로 수업을 실시하였다. 연구 결과는 학습 흥미도와 참여도, 학업 성취도, 현장 실무 능력 영역이 모두 향상되었으며, 특히 학업 성취도가 낮은 학생들의 성취도가 향상되어 전체적인 학업 성취도가 높아지는 효과를 확인하였다.
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해상에서의 안전한 의사소통은 선박 운항의 핵심 요소로, 국제해사기구(IMO)는 SMCP(Standard Marine Communication Phrases)를 제정하여 선내외 교신에서 활용할 수 있도록 하였다. SMCP를 포함한 해사영어는 효과적이고 정확한 의사소통을 위해 일반 영어와는 다 른 문법적, 어휘적, 구조적 특성을 반영하고 있으며, 간결성과 명확성에 초점이 맞추어져 표준화되어 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 상 용 LLM 모델의 해사영어 활용 능력을 PHP Text Similarity 알고리즘과 BERT 기반 모델을 활용하여 평가하였다. 먼저 ChatGPT, Google Gemini, Meta LLaMA 3 70B Instruct 모델을 대상으로 SMCP 기반 문장 구성, 용어 정의, 빈칸 채우기 문제를 포함한 총 60문항을 활용하여 성능을 비교 분석하였다. 이후 해사고등학교 학생들의 시험 결과와 LLM 모델의 결과를 비교하여, LLM이 실제 해기사 교육 수준과 비교 했을 때 어느 정도의 해사영어 이해 및 문장 구성 능력을 갖추었는지 평가하였다. 대체적으로 LLM 모델들은 높은 정답률을 보였으나, 표 준화된 문구를 정확하게 활용하거나 관용적으로 사용되는 해사영어 표현을 이해하고 적용하는 데 한계점이 있음을 확인하였다. 본 연구 는 해기교육기관 및 실무 현장에서 상용 LLM 모델의 해사영어 활용 가능성을 평가하는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 향 후 보다 정교한 모델을 대상으로 추가연구가 필요하다.
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일반적으로 수중함은 대부분의 운항 조건이 수중조건이기 때문에, 수중에서 운항 성능이 최적화될 수 있도록 설계된다. 하지만 수중함은 작전에 따라 다양한 운항 조건이 요구되고, 입/출항 시 수상 조건을 무조건 만나기 때문에 수상 조건에서의 운항성능도 중요한 설계 인자로 다뤄져야 한다. 상선 및 부유체의 내항 성능 해석을 위해 대부분의 조선업계에서는 포텐셜 코드를 이용하여 수치해석을 수 행하고 있으며, 실제 프로젝트에 널리 적용하고 있다. 하지만 수중함의 내항 성능 해석을 위해 포텐셜 코드를 적용할 경우 수중조건에서 는 수치해석이 가능하나, 수상 조건에서는 수치해석의 정확도가 현저히 떨어지는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 Computational Fluid Dynamics(CFD)를 이용하여 수중함의 수상 조건에서의 내항 성능 해석 정확도를 개선하고자 했으며, 실제 수중함의 작전 상황을 고려하여 함속 변화에 따른 내항 성능 특성을 분석하였다. CFD 계산 결과를 통해 수중함의 전진 속도에 따라 파랑의 조우 주파수가 바뀌고 공진 영역이 변화함을 확인할 수 있었고, 이는 수중함의 수상 조건 운항 시 함속의 변화에 따른 내항성능 특성을 잘 이해하는 것이 중요함을 보여준다.
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13.
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본 연구는 다시마 양식을 위한 통합 자동화 시스템을 개발하고, 이를 통해 생산성, 비용 효율성, 환경적 지속 가능성을 모두 개선하는 데 중점을 두고 있다. 기존의 노동 집약적 수확 방식과 넓은 공간을 필요로 하는 수평 건조 방식은 비효율적이며, 환경적 부작 용을 초래했다. 이에 본 연구는 자동화된 수확 시스템, 해상-육상 연계 운송 시스템, 그리고 수직 건조 시스템을 통합적으로 개발하여 양 식업의 생산성을 극대화하고 자원 사용을 최적화하였다. 자동화된 수확 시스템은 작업 속도를 약 35% 향상시켰으며, 작업의 일관성을 유지하여 품질 오차율을 2% 이하로 줄이는 성과를 보였다. 해상-육상 연계 운송 시스템은 모듈형 컨테이너를 활용하여 운송 중 손상률 을 기존 15%에서 5%로 감소시켰고, 운송 시간을 평균 6시간에서 4시간으로 단축하였다. 또한, 수직 건조시스템은 고밀도 적재와 자연 대류 방식을 도입하여 건조 시간을 기존 48시간에서 28시간으로 40% 단축하였으며, 에너지 소비를 25% 감소시켰다. 이러한 시스템은 데이터 기반으로 설계 및 검증되었으며, 통합적으로 양식업의 경제성 향상과 환경적 부담 감소를 동시에 실현하였다. 본 연구의 결과는 다른 해조류 양식에도 적용 가능하며 지속 가능한 해양 자원 관리에 기여할 것으로 기대된다.
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