해양 환경에서 발생하는 화재는 일반적인 화재 상황에 비해 빠르게 화염이 전파되기 때문에 초기 발견과 대응이 매우 중 요하다. 최근의 화재 감지 시스템은 카메라 센서와 딥러닝 검출 모델을 활용하여 개발되고 있지만, 해양 환경에 특화된 딥러닝 모델 을 학습하기 위해 해양 환경에서 화재 데이터를 실제로 수집하는 것은 기술적, 경제적 측면에서 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 언리얼 엔진 기반 가상 데이터 생성 도구를 활용하여 가상 환경에서 해양 환경을 구축하고 여러 상황 의 시나리오에서 데이터를 수집하여 해양 환경 화재 가상 데이터셋을 구축하였다. 가상 데이터셋으로 학습한 RT-DETR-L 모델은 실 제 해양 환경에서 발생한 화재 상황을 수집하여 제작한 테스트 데이터셋에서 mAP50:95 0.529를 달성하였다. 또한 가상 데이터로 학습 한 검출 모델은 일반적인 화재 상황이나 항만시설에서 연기만 발생하는 상황에서도 화재를 검출하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통해 실제 데이터가 아닌 가상 데이터셋을 사용하여 데이터셋을 구축하여도 해양 환경 화재와 같은 특수한 상황에서의 검출 모델 성능 향 상에 도움을 줄 수 있다는 것을 확인하였다.

최근 정부는 중소기업 부담을 완화할 수 있도록 불편한 인증 폐지, 통합, 개선 등을 포함한 인증규제 개선방안을 마련하여 추 진하였다. 정부 방침에 맞춰 해양오염방제 자재․약제 검정 제도도 규제 완화를 위한 제도개선을 진행 중이다. 주요 내용은 제품 판매전 시행하는 검정을 폐지하고 형식승인을 받은 제품에 대하여 정기검사, 수거검사 등의 사후관리시스템을 도입하는 것이다. 본 연구는 해양 오염방제 자재․약제 검정제도의 역할을 대체하고 제품 품질을 지속적으로 유지할 수 있는 합리적 방안을 제시하는 것을 목표로 하고 있 다. 현재 제도의 문제점 고찰, 국내․외 주요 제품 인증제도를 조사 등을 통해 방제자재 및 약제에 적합한 사후관리제도의 방향을 연구하 였다.

해양경찰청 경비함정의 선박용 디젤기관은 MTU와 Pielstick사의 고출력 엔진으로 윤활유의 성능이 매우 중요하다. 경비함정 엔 진의 부하변동이 많고 운행시간 등이 증가되면서 열에 의한 산화 및 연료유, 수분 등 혼입으로 동점도 등 윤활유 성질이 변할 수 있다. 본 연구에서는 윤활유의 열화요인 및 영향을 파악하기 위해 경비함정 윤활유를 사용 시간별(100, 200, 300, 400 hr)로 채취하였다. 채취된 윤활유로 열화요인 분석 위해 연료 혼입량 등을 측정하였다. 또한 열화 영향 분석을 위해 동점도 등을 측정하였다. 특히 윤활유의 산화 여부를 분석하기 위해 산화 안정도 등을 확인하였다. 열화의 외부요인인 연료 혼입량의 경우 사용 시간이 늘어나면서 5.1%에서 14.0%로 증가하였으며, 이에 따라 동점도는 낮아지는 결과를 보였다. 윤활유의 사용 시간이 늘어나면서 열 및 수분 혼입에 의한 산화는 확인할 수 없었다.

기후변화로 인해 대기 중 온실가스가 빠르게 증가하면서 전 세계적으로 극한 기상 현상이 급증하고 있다. 해양 기후기술은 기 후변화 관찰, 온실가스 감축, 흡수 및 저장, 해양 분야에서의 기후 관련 피해 방지를 목표로 함으로써 환경 문제를 극복하고 기후변화를 해결하는 유망한 대안으로 여겨진다. 본 연구는 해양 기후기술에 대한 분류체계를 수립하고 연구 동향을 파악하며, 한국, 미국, 중국, 일 본, 유럽연합(EU) 등 주요국의 기술 수준을 분석하여 기술 개발 전략을 위한 정보를 제공하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 해양 기후기술의 온실가스 감축 및 흡수 분야를 중심으로 주요국의 관련 연구 논문 데이터를 수집하여 2013~2022년의 연구 활동과 영향력을 분석 및 비교하였다. 또한, 본 연구는 델파이 기법을 활용하여 주요국의 현재 기술 현황에 대한 정량적 및 정성적 분석 결과를 제시하였 다. 2단계에 걸쳐 수행된 설문 결과는 기술 수준, 기술격차, 기술 발전단계 등의 중요한 측면을 포함하였다. 결과에 따른 우리나라의 기술 격차 주요 요인은 기초 연구 지원 및 연구 개발 자금 부족, 정부 정책 미비 등인 것으로 조사되었다. 우리나라의 해양 기후기술 발전을 위해서는 기초 연구 지원 확대, 연구개발 자금 증대, 그리고 체계적인 정부 정책 마련이 필요할 것으로 시사된다.

Marine microalgal biotoxins can accumulate in seafoods, posing significant risk to human health. These toxins include tetrodotoxin (TTX) and can cause paralytic shellfish poisoning (PSP), diarrhetic shellfish poisoning (DSP), and amnesic shellfish poisoning (ASP). With accelerating climate change, the frequency and intensity of harmful algal blooms capable of producing biotoxins have increased. In South Korea, the Ministry of Food and Drug Safety (MFDS) regulates traditional toxins, including TTX and toxins causing PSP, DSP, and ASP. In contrast, the U.S. Food and Drug Administration (FDA) and European Food Safety Authority (EFSA) have established regulatory standards for a broader spectrum of marine biotoxins, including yessotoxins (YTXs), brevetoxins (BTXs), azaspiracids (AZAs), and ciguatoxins (CTXs), to ensure seafood safety. To effectively address this global concern, the MFDS launched an R&D project entitled "Establishment of the Safety Management System for Marine Biotoxins" (2020–2024). This project focused on enhancing analytical methods to detect unregulated toxins, assessing contamination levels, and developing rapid detection techniques. The project proposal emphasizes the need to establish a comprehensive monitoring system to mitigate future risks, particularly as climate change expands the range of toxic marine species. This project aims to advance our understanding of marine biotoxin contamination and strengthen seafood safety measures in South Korea by aligning them with international standards. This special issue compiles knowledge accumulated and technical advancements related to marine biotoxins, stemming from the outcomes of this project. It includes 12 papers describing analyses of various regulated and unregulated marine biotoxins, the current prevalence of seafood contamination, toxicity assessments, rapid analytical methods, and the state of safety management.

식품의약품안전처는 기후 변화 및 수입 식품 다변화에 따른 위험 요소에 선제적으로 대응하기 위해 신규 출현 가능 해양생물독소 뿐만 아니라 현재 관리하고 있는 분야 까지 포함한 ‘해양생물 독소의 선제적 대응을 위한 안전 관리망 구축’ 사업을 5년에 걸쳐 추진하고 있다. 이 사업 을 통해 국내 연안에서 발생하는 해양생물독소 뿐만 아니 라 해외에서 발생하는 독소 사고에 신속하게 대응함으로 새로운 해양독소의 유입과 피해를 방지하고, 국내외에서 관리되는 독소 및 신규 독소를 국가 차원에서 관리 감독 할 수 있는 시스템을 마련하여 우리나라 수산물 안전관리 수준을 국제적으로 향상시켜 국내 수산업의 안전을 강화 하고 수출 경쟁력 확보에도 기여할 것으로 기대된다.

기후 변화로 인한 해양 온도 상승으로 해양생물독소의 발생 빈도가 점점 증가하고 있으며, 이는 식품 안전과 공 중 보건에 중대한 위협을 가하고 있다. 해양생물독소를 검 출하기 위한 기존의 방법인 마우스 생체검사(MBA), 고성 능 액체 크로마토그래피(HPLC), 액체 크로마토그래피-질 량 분석법(LC-MS) 등은 절차가 오래 걸리고 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안 으로 바이오센서 기술이 유망한 해결책으로 부상하고 있 다. 이러한 바이오센서는 세포, 항체, 압타머, 펩타이드와 같은 바이오리셉터를 이용해 해양생물독소를 신속하고 정 확하게 검출한다. 본 리뷰에서는 다양한 종류의 바이오리 셉터를 논의하고, 해양생물독소 검출을 위한 바이오센서 기술의 최근 발전을 탐구한다. 또한, 이러한 바이오리셉터 의 장점을 강조하며, 해양생물독소 검출을 위한 바이오센 서 성능 향상을 위한 미래 연구 방향을 고려한다.

Recently marine accidents involving floating objects have been continuously increasing due to domestic coastal traffic conditions, and as a result cases of secondary-linked reduction gear damage have also occurred one after another. This research aims to evaluate the ship propulsion system safety through the analysis the effect of the torsional stress generated on the propeller shaft system when a rope or net is wrapped around a propeller at sea through theoretical analysis, simulation analysis, and ship empirical test.

본 연구는 연안해양 수치모델에 활용되는 LDAPS 강우예보 자료의 시공간적 오차와 한계점을 분석하고 자료의 신뢰성을 검증 하였다. LDAPS 강우자료의 검증은 진해만 주변 우량계 3개소를 기준으로 2020년의 강우를 비교하였으며 우량계와 LDAPS의 비교 결과, LDAPS 강우자료는 장기적인 강우의 경향은 대체로 잘 재현하였으나 단기적으로는 큰 차이를 보였다. 정량적인 강우량 오차는 연간 197.5mm였으며, 특히 하계는 285.4mm로 나타나 계절적으로 강우변동이 큰 시기일수록 누적 강우량의 차이가 증가하였다. 강우 발생 시점 의 경우 약 8시간의 시간 지연을 나타내어 LDPAS 강우자료의 시간적 오차가 연안해양환경 예측 시 정확도를 크게 감소시킬 수 있는 것 으로 나타났다. 연안의 강우를 정확히 반영하지 못하는 LDAPS 강우자료를 무분별하게 사용할 경우 연안역에서 오염물질 확산 또는 극한 강우로 인한 연안환경 변화 예측에 심각한 문제를 발생시킬 수 있으며 LDAPS 강우자료의 적절한 활용을 위해서는 검증과 추가적인 개선 을 통한 정확도 향상이 필요하다.

황해 식물플랑크톤의 계절별 군집 구조와 해양환경 요인과의 상관관계를 파악하기 위하여 2019년 계절별로 15개 정점에 대해 조사하였다. 동계와 춘계에는 규조류가 높은 출현율을 나타내었으며, 하계와 추계에는 20μm 이하의 미동정 미소편모조류가 높은 출현율 을 나타내었다. 이는 낮은 농도의 영양염류로 인한 것으로, 특히 인산염의 경우 검출 한계까지 낮게 나타남에 따라 식물플랑크톤 성장에 심각한 저해 현상을 가져온 것으로 판단된다. 성층이 강화되는 하계와 추계 표층 혼합층에서 초미소형 크기의 식물플랑크톤 기여도가 높 았으며, 중복분석 결과 초미소형 크기의 식물플랑크톤은 영양염(질산염, 인산염) 및 수심에 대해 강한 음의 상관성을 나타내고 있었다. 결 론적으로 하계와 추계 성층 강화로 인한 표층 혼합층 내에서의 영양염 감소는 영양염류의 요구량이 낮은 상대적으로 크기가 작은 식물플 랑크톤 성장에 유리한 환경을 제공하며, 식물플랑크톤 군집 구조는 소형화가 진행된 것으로 판단된다.

2011년 일본 후쿠시마 원자력발전소 사고로 인해 130만 톤 이상의 방사능 오염수가 발생하였고, 2023년부터 일본 정부는 다량 의 오염수를 바다로 방류하고 있다. 이 사고는 해양방사능 오염에 대한 우려와 해산물 섭취에 대한 불안감을 증가시켰으며, 특히 수산물 소비량이 높은 우리나라에서 방사선감수성이 높은 어린이와 태아에게 미치는 영향에 대한 걱정 등을 야기시켰다. 이러한 해양 방사능 오 염 사태를 포함한 다양한 해양 방사능 누출 사고에 대비하기 위해 방사선 방호물질에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 천연 방사선 방호제는 화학적 방사선방호제에 비해 부작용이 적고 상용화가 용이하다. 따라서 본 연구는 천연 항산화물질인 엽산과 α-토코페롤 혼합 물이 방사선으로부터 생체를 보호하는 기능을 확인하고자 하였다. 실험은 방사선감수성이 높은 태아를 대상으로 하기 위하여 Spraque-Dawley rat (SD rat)을 사용하여 임신을 유도하였으며, 출산 후 2세대의 골격계, 혈액분석, 체중, 비장, 뇌 및 소장을 관찰하였다. 혈 액분석과 소장의 융모길이, 대뇌피질 두께 측정에서 혼합물 투여 후 방사선조사군이 비교군(방사선조사군)에 비해 유의미한 회복(p<0.05) 을 보였으며, 이는 엽산과 α-토코페롤 혼합물이 해양 방사능 오염 환경에서 생체 내 방사선방호에 효과적임을 시사한다.

본 연구의 목적은 유해 해양생물의 고밀도 출현을 조기에 탐지하기 위한 시스템 구축이다. 수중영상 기반 객체탐지 모델의 정 확도와 이미지 처리속도를 고려하여 실시간 적용에 적합한 YOLOv8m을 선정하였다. 영상 데이터를 해양생물 탐지 알고리즘에 적용한 결 과 다수의 어류 및 간헐적인 해파리 출현을 탐지하였다. 학습 모델의 검증 데이터에 대한 평균 정밀도는 0.931, 재현율은 0.881, mAP는 0.948로 산출되었다. 또한, 각 클래스별 mAP는 어류 0.970, 해파리 0.970, 살파 0.910로 모든 클래스에서 0.9(90%) 이상으로 산출되어 우수한 성능을 확인하였다. 과학어탐 시스템을 통해 객체의 탐지 범위와 시간에 따른 수중 객체탐지 결과를 확인할 수 있었으며 에코적분 격자 평균을 적용하여 시공간축으로 스무딩 처리된 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 평균체적후방산란강도 값이 분석 도메인 내 객체탐지 여부에 따른 변동성을 반영하는 것을 확인할 수 있었다. 수중영상 기반 객체(해양생물)탐지 알고리즘, 환경조건(야간 포함)에 따른 수중영상 보정 기법, 과학어탐 시스템 기반의 정량화된 탐지결과를 제시하고 향후 다양한 사용처에서의 활용 가능성을 토의하였다.

Climate change has led to a significant increase in jellyfish populations globally, causing various problems. For power plants that use nearby seawater for cooling, the intrusion of jellyfish into intake systems can block the flow, leading to reduced output or even shutdowns. This issue is compounded by other small marine organisms like shrimp and salps, making it urgent to develop solutions to prevent their intrusion. This study addressed the problem using the BioSonics DT-X 120 kHz scientific fish finder to conduct preliminary tank experiments. We also deployed underwater acoustic and camera buoys around the intake of nuclear power plant, utilizing a bidirectional communication system between sea and land to collect data. Data collection took place from July 31, 2023 to August 1, 2023. While harmful organisms such as jellyfish and salps were not detected, we successfully gathered acoustic data on small fish measuring backscattering strength (SV). Analysis showed that fish schools were more prominent in the evening than during the day. The highest fish distribution was observed at 3:30 AM on July 31 with an SV of -44.8 dB while the lowest was at 12:30 PM on the same day with an SV of –63.4 dB. Additionally, a solar-powered system was used to enable real-time data acquisition from sea buoys with smooth communication between the land server and the offshore buoy located 1.8 km away. This research developed an acoustic-based monitoring system for detecting harmful organisms around the intake and provided foundational data for preventing marine organism intrusion and planning effective measures.