해상교통관제 업무의 최적화를 위하여 요구되는 인적요소 분야 중 관제사의 상황인식(SA: Situation Awareness)와 관제 업무부하 (Workload)와의 관계성을 확인하는 것이 해상교통 분야에서는 중요한 실정이다. 이 연구에서는 관제사의 상황인식과 업무부하를 상황인식 평가기술(SART)과 다차원 작업부하 지표(NASA-TLX)를 실제적으로 측정하고, 측정 결과를 비교함으로서 개념들에 대한 이해와 시스템적 으로 관리할 수 있는 방법을 제시함으로써 해상교통관제사 전문성 제고방안에 기여하고자 한다.

This thesis introduced a model of diagnosing a company's quality management, and a process of achieving quality innovation based on the model. As for study methods, books and theses related to quality and process innovation were collected for investigation, a survey on internal employees to investigate major issues of quality and standard consciousness was conducted, and 5DP was discussed for balanced process analysis.

본 연구는 속리산 국립 공원의 이용자관리를 위한 기초자료의 제시를 목적으로 이용객들의 사회경제적 특성, 방문동기, 시설 및 서어비스에 대한 태도 등을 조사하여 현재의 이용객 및 이용특성을 경험적으로 정의하고, 시간적, 공간적 이용량 분포를 조사분석하여 속리산국립공원의 이용분포특성을 규명하고자 하였다. 조사분석 결과, 속리산국립 공원을 찾는 방문객들은 혼잡한 도시에서의 탈출, 일상생활에서 벗어나 자연과의 접촉을 가지려는 동기로써 방문하며, 공원내에서 주로 사찰방문, 산책, 등산 등의 활동을 하였다. 이용객들은 비교적 규모가 큰 단체로 이용하고 있었으며, 20대의 고졸이상 학력 자들의 비율이 높았다. 속리산지역은 법주사 일대, 화양동 계곡 등 일부지역에 집중적으로 많은 사람이 몰리어 혼잡상태가 심각하며, 등산로도 매우 단조로워서 등산로에서의 혼잡도 심각한 것으로 조사되었다. 공원내에서는 보통 5~6시간 정도 머무는 경우가 많고, 이용객들의 태도를 볼 때, 등산로 상태, 공원내 시설물, 교육적 환경, 관리인의 서어비스 등 모든 면에서 불만의 소리가 높았으며, 이용 후 만족수준도 높지 않았다. 통행량의 분포를 보면, 주로 법주사 일대에 대부분의 사람들이 물리고 있으며, 문장대까지 등산하는 비율은 전체 입장객의 15% 미만이었다.

In this study, we investigated the relationship between the number of tourist visits to Taebaek and snowfall. We used the number of train passengers of Taebaek rail station and daily fresh snow records from Korea Railroad Corporation and Korea Meteorological Administration in the winter of 2010-2011 and 2013-2014. The results from our research show that heavy snowfall substantially attracts visitors who want enjoy snowy scenery whereas light snowfall has no influence on the number of tourist visits. In fact, according to our analysis, the number of visitors increases by 34% in the winter 2010-2011 and 72% in the winter of 2013-2014 at maximum in case of heavy snowfall events. The sharp increase in the number of visitors after the heavy snowfall reflects the positive effect of heavy snowfall, which creates beautiful scenery.

기상청에서 제공하는 강우자료는 현재 ASOS(종관기상관측장비)와 AWS(자동기상관측시스템) 등이 대표적으로 존재하고 다양한 분야에서 이를 활용한 연구·분석이 이루어지고 있다. 특정지점에서의 기상조건을 탐색하기 위한 방법으로는 지역의 기상조건을 대표할 수 있는 관측소의 값을 이용하거나 일련의 내삽(Interpolation)방법을 통해 공간적인 분석이 이루어 질 수 있다. 하지만 이러한 방법으로는 분석을 위해 자료를 개량하고 추측을 통해야 한다는 한계점이 존재한다. 공간에 기반을 둔 분석을 위해 이러한 한계점을 개선하기 위해서는 일정한 규모의 격자자료가 필요할 것이라 판단된다. 기상청에서는 동네예보를 지원하기 위해 RSA(실황분석자료, Real State Analysis)자료를 생산하고 있다. 이는 KLAPS(초단기 기상분석 및 예측시스템) 재분석자료, 합성레이더 강우량, AWS 관측자료를 합성시켜 생산한 자료로써 5km×5km의 공간해상도를 가진 격자자료이다. 본 연구에서는 ASOS와 AWS, RSA 자료에서 제공되는 강우량과 환경부에서 제공되는 대기측정자료를 이용하여 서로 다른 성격의 기상자료에서 제공되는 기상조건의 변화가 대기오염망에는 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석하고자 한다. 이를 통해 지점(Point)자료와 격자(Raster)자료간에 분명한 차이가 존재한다면 산사태 지점, 교통사고 지점 등과 같이 위치 중심의 공간분석에서 비교적 정밀한 결과를 도출하는데 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

기상재해(Meteorological disasters)는 폭설, 한파, 호우, 태풍, 강풍, 폭염 등으로 대표되는 극한기상(Extreme Weather) 현상이 원인이 되어 피해를 발생시키는 자연재해이다. 극한기상으로 발생되는 산사태, 교통사고, 건축물 붕괴, 화재, 홍수 등과 같이 기상재해는 다양한 형태로 사회·경제부문에 영향을 미치게 된다. 국내에서 폭설로 인한 피해규모를 공표하는 자료들은 직접적인 피해정도를 가늠할 수 있는 정보로써 간접적인 피해정도를 가늠하기에는 한계가 있는 자료이다. 눈은 정상적인 상황으로 복구하기 위해서는 상당한 시간이 소요된다. 눈으로 인해 발생되는 자연재해는 재해기간 외에도 복구 기간에 발생하는 사회적인 편익과 비용이 발생하게 된다. 따라서 폭설기간 이후에 회복되는 기간의 추정은 간접적인 비용을 측정하기 위한 자료로써 중요한 의미를 가질 수 있다. 이에 본 연구에서는 영동지역 고속도로 일별 유입교통량과 열차를 이용한 일별 방문객 수를 이용하여 극한기상상황으로 인해 피해가 발생된 폭설기간의 유입량 변화를 살펴보고자 한다. 또한 폭설이 종료된 이후에 언제쯤 다시 폭설이 시작된 이전과 같은 수준의 유입교통량으로 회복하는지에 대한 분석을 수행하고자 한다. 연구를 위해 2014년 2월에 발생한 대설사례를 중심으로 폭설이 고속도로 유입교통량과 열차 이용객 수에 미치는 영향을 시계열 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석을 위해 영동지역에 소재한 9개 고속도로 톨게이트 유입교통량과 기상청 ASOS 최심신적설 관측치, 강릉역 이용객 수 자료를 이용하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 기상재해로 인한 직·간접적인 비용을 측정하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

We analyzed the impact of the heavy snowfall occurred from Feb. 10 to Feb. 14, 2011 on the inbound daily traffic volume of the Gangneung Highway Tollgate using time series regression models. We found that the maximum reduction rate of inbound highway tra˜c volume during the heavy snowfall period is 70%. °e inbound tra˜c volume increased steadily to normal inbound tra˜c volume after 2 to 4 days from the date when the snowfall stopped. The reason why 2 to 4 days are needed to reach normal inbound tra˜c volume is that it took substantial time to clear snow from the roads.

본 연구는 기상청에서 개발한 초단기 강수예측시스템인 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)와 KLAPS를 기반으로 생산된 한반도강수합성장(composite precipitation on Korean peninsula)을 비교·분석하여 산사태 위험도 평가를 위한 데이터 활용성과 효과성을 검토하고자 한다. 그리고 GIS기법 및 산사태발생예측식을 이용하여 기상관측자료, KLAPS, 한반도강수합성장의 실제 산사태발생 모의정도를 파악하고자 한다. 이를 통해 KLAPS와 한반도강수합성장이 산사태 예측 및 특성분석을 위한 자료로써 사용될 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

본 연구에서는 유사한 기상패턴이 유사한 재해피해를 가져오는가를 분석한다. 자연재해와 관련한 수많은 의사결정은 과연 자연재해를 가져올 가능성이 있는 다가오는 기상패턴이 과거 어떤 정도의 피해를 가져왔는가에 의존한다. 그리고 이러한 의사결정 방식은 기상패턴과 자연재해 피해 사이에 일정한 상관관계가 존재한다는 전제이 의존한다. 그러나 만약 기상패턴과 자연재해 사이에 뚜렷한 상관관계가 존재하지 않는다면 이러한 의사결정방식은 잘못된 것이다. 본 연구에서는 2000년 이후 기상청 AWS, ASOS 기상관측자료와 소방방재청 재해연보 자료를 이용하여 유사한 기상패턴이 유사한 자연재해 피해를 가져오는가를 분석하여 기상상황과 자연재해에 관한 기존의 전제를 정당성을 검토한다.

본 연구에서는 우리나라 주요 해변관광지인 강릉지역 고속도로 톨게이트를 대상으로 기상상황의 변화가 고속도로 일별 유입교통량에 미치는 영향을 분석한다. 기상청이 운용하는 ASOS 및 AWS 관측자료를 이용하여 일별 기상상황을 파악하고 호우 및 폭설 등 일별 기상상황의 변화가 강릉지역 톨게이트 유입교통량에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 파악한다.

기상청에서는 AWS(Automatic Weather System)의 위치정보를 제공한다. 하지만 자료에 따라 실제 위치정보와 경위도로 제공된 위치정보상의 차이가 발생한다. 본 연구는 기상청에서 제공되는 경위도 정보와, 실제 GPS 관측정보, 정사영상을 활용하여 AWS 위치정보상의 차이를 검증한다. 그리고 각각의 위치정보별로 공간내삽법을 적용하였을 경우 어떠한 특성이 나타나는지 분석한다.