Korea is facing a significant problem with historically low fertility rates, which is becoming a major social issue affecting the economy, labor force, and national security. This study analyzes the factors contributing to the regional gap in fertility rates and derives policy implications. The government and local authorities are implementing a range of policies to address the issue of low fertility. To establish an effective strategy, it is essential to identify the primary factors that contribute to regional disparities. This study identifies these factors and explores policy implications through machine learning and explainable artificial intelligence. The study also examines the influence of media and public opinion on childbirth in Korea by incorporating news and online community sentiment, as well as sentiment fear indices, as independent variables. To establish the relationship between regional fertility rates and factors, the study employs four machine learning models: multiple linear regression, XGBoost, Random Forest, and Support Vector Regression. Support Vector Regression, XGBoost, and Random Forest significantly outperform linear regression, highlighting the importance of machine learning models in explaining non-linear relationships with numerous variables. A factor analysis using SHAP is then conducted. The unemployment rate, Regional Gross Domestic Product per Capita, Women's Participation in Economic Activities, Number of Crimes Committed, Average Age of First Marriage, and Private Education Expenses significantly impact regional fertility rates. However, the degree of impact of the factors affecting fertility may vary by region, suggesting the need for policies tailored to the characteristics of each region, not just an overall ranking of factors.

국제항로표지협회(IALA)는 선박의 안전하고 효율적인 운항을 위해 2016년에 선박교통관제서비스(VTS) 운영을 위한 VTS 매뉴 얼 권고지침을 제시하였으며, 한국해양경찰청(KCG)은 IALA VTS 매뉴얼 및 VTS 관제사의 교육훈련 지침에 근거하여 2022년까지 전국 항 만 및 연안 수역에 총 19개의 VTS 센터를 설치·운영하고 있다. 또한, IALA는 효율적인 e-Navigation 시스템 서비스와 관제 당국의 안전하고 효율적인 VTS 서비스 지원을 위해 2011년에 VTS 간 데이터 교환 표준인 Inter-VTS Exchange Format(IVEF) 서비스권고안(V-145)을 제시했다. IVEF 서비스는 선박 정보교환을 위한 공통 프레임워크로 일곱 개의 기본 IVEF 서비스(BISs) 모델을 제시하고 있으며, VTS 서비스 제공자 는 IVEF 표준을 이용하여 공동 운항구역에 대한 VTS 정보공유를 통해 보다 안전하고 효율적인 VTS 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에 서는 KCG에서 수행하고 있는 클라우드 기반 VTS 통합 플랫폼 및 개발 서비스를 BISs의 데이터 모델, 상호작용 모델, 인터페이스 모델에 근거하여 제시했다. 또한, IVEF 서비스 구현을 위한 클라우드 VTS 통합 플랫폼 테스트 베드를 구축하고, IVEF 서비스의 주요 기능을 구현 한 결과를 보였다.

우리나라 해양생태계의 현황을 조사 및 분석하여 해양을 지속하게 이용할 수 있도록 하며 해양생태를 보전하고 관리할 수 있 도록 국가 해양생태계 종합조사를 해양수산부의 위탁을 받아 해양환경공단에서 진행하고 있다. 국가 해양생태계 종합조사는 주요 조사정 점을 설정하여 한반도 주변 해역의 생태계 변화를 조사하고 있지만, 정점이 연안을 중심으로 설정되어 근해역 등 조사범위 확대가 필요 한 실정이다. 한편 해양수산부 항로표지과에서는 항로표지 인양점검 시 부착생물의 사진을 촬영하여 제공함으로써 국가 해양생태계 종합 조사를 지원하고 있지만, 해양환경공단과 협의하여 지정된 등부표에 한해서 부착생물 사진을 제공한다. 이에 항로표지를 국가 해양생태 계 종합조사의 정점으로 활용할 수 있도록, 항로표지 및 등부표 인양점검 시 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용하여 부착생물의 정보를 생성하는 연구를 진행했다. 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용한다면 항로표지의 활용 가치를 제고하고 우리 나라 근해의 이상 해황 및 생태계 변화를 분석할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.

본 연구는 10톤 미만 어선의 내항성능 기반의 해양활동 기준 마련을 위한 기초 연구이다. 10톤 미만의 어선은 우리나라 등록어 선의 약 95%를 차지하고 있고 항해, 조업 등의 해양활동 중에 사고와 인명손실도 많이 발생하고 있다. 이에 따라 해양수산부에서는 어선 출항통제기준을 정하여 풍랑주의보 발효 시 어선의 운항을 제한하고 있지만 선박톤급과 파고에 따른 기준 없이 동일하게 적용하고 있어 해양활동 시 파고에 의한 선박의 동요에 많은 차이가 있을 수 있다. 파고에 의한 선박의 동요는 승선감 및 장비의 성능을 떨어뜨려 해양 사고의 요인이 될 수 있으므로 항해, 조업 등 안전한 해양활동 확보를 위해서 파랑 중 내항성능 검토가 필요하다. 하지만 어선에 대한 내 항성능 기반 기준 마련 검토는 부족한 실정이다. 이에 따라 우리나라 연안조업어선 10톤급(G/T 9.77톤) 어선을 대상으로 내항성능을 평가 하였고 설정된 내항성능 평가 기준의 Operation과 Survival 기준을 적용하여 유의파고와 선속에 따른 해양활동 충족 정도를 해석하였다. 해 석 결과 횡동요는 유의파고 0.4m부터 Operation 기준을 초과하였고 유의파고 2.2m부터 Survival 기준을 초과하는 것으로 나타났다. 종동요 는 유의파고 1.7m부터 Operation 기준을 초과하였고 유의파고 3.0m까지 Survival 기준은 넘지는 않았으나 횡동요가 유의파고 2.2m부터 Survival 기준을 초과한 상태로 안전하다고 할 수 없다. 따라서 10톤 미만 어선은 풍랑주의보 발효 전까지 출항은 가능하나 해양활동 관련 하여 내항성능 평가 기준에는 충족하지 못한다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 10톤급 어선을 대상으로 제한적으로 평가 되었으나 해양활 동 기준 마련에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

Pair trading is a statistical arbitrage investment strategy. Traditionally, cointegration has been utilized in the pair exploring step to discover a pair with a similar price movement. Recently, the clustering analysis has attracted many researchers' attention, replacing the cointegration method. This study tests a clustering-driven pair trading investment strategy in the Korean stock market. If a pair detected through clustering has a large spread during the spread exploring period, the pair is included in the portfolio for backtesting. The profitability of the clustering-driven pair trading strategies is investigated based on various profitability measures such as the distribution of returns, cumulative returns, profitability by period, and sensitivity analysis on different parameters. The backtesting results show that the pair trading investment strategy is valid in the Korean stock market. More interestingly, the clustering-driven portfolio investments show higher performance compared to benchmarks. Note that the hierarchical clustering shows the best portfolio performance.

해상교통정보의 수집, 관리 및 공유를 개선하기 위해서는 해상교통정보 관련 기술 동향 파악 및 해상교통정보의 현황·문제점 분석이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 해상교통정보의 국내외 기술 동향을 조사하였으며 국내 해상교통정보의 수집·관리· 공유에 대한 현황·문제점을 분석하여 정리하였다. 자료를 토대로 문제점을 분석한 결과 우선 수집단계의 문제점은 주로 LTE 통신권을 벗 어나는 원거리 RADAR·CCTV·카메라 영상정보 수집의 어려움으로 나타났으며 이로 인해 EEZ를 거쳐 영해로 진입하는 밀입국 선박 등의 조기 탐지가 어려운 것으로 나타났다. 그리고 관리단계의 문제점은 대부분 해상교통시스템이 자체 구축한 물리 저장 공간을 사용함으로 써 저장 공간의 유연성 부족으로 인해 편리한 축소·확대가 어렵고 시스템 장애 발생 시 대비책으로 시스템 이중화·백업 등이 힘든 상황이 다. 또한 공유단계의 문제점은 대부분 해상교통정보 공유시 주로 내부망을 사용하고 있는 현황상 운영기관 외부로의 정보 공유가 어려운 것으로 나타났으며 LRIT·SASS와 같이 정부 클라우드를 통해 정보 공유가 되고 있다고 하여도 정부 클라우드의 특성상 해양 빅데이터 등 을 효과적으로 활용할 수 있는 다양한 애플리케이션의 제공이 원활히 되고 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 우선 수집단계의 경우 무인기·위성 등 수집장비의 추가 구축을 제시함으로써 수집구역을 확장하였고 관리·공유단계는 각 해상교통시스템의 운 영 주체·정보 공개성을 고려한 민간 클라우드 도입 및 구축형태를 제시함으로써 클라우드 도입 시 전문성·보안성 향상을 기대하였다.

본 논문에서는 압입시험을 통해서 초탄성 재료 물성치를 평가하는 간단한 방법을 제시하였다. 초탄성 재료 모델 중, 3개의 물성치(C10, C20, C30)를 가지는 Yeoh 모델을 선택하여 주연신률로 표현되는 변형률 에너지 밀도를 적용하였다. Yeoh 물성치를 변화시키며, 구형 압입시험 유한요소해석을 수행하여 압입자 반력-변위 곡선을 획득하였다. 압입자 반력-변위 곡선을 3차 다항식으로 근사하였고, 이 다항식을 물성치(C10, C20, C30)의 3차 곱으로 근사된 3차 다항식으로 표현하였다. 압입자 반력-변위 곡선 근사를 위해 회귀분석을 진행하여 수식들의 계수를 결정하였으며, 이 회귀식을 이용하여 초탄성 재료의 물성치를 평가 하였다. 초탄성 재료 물성치 평가를 수행하고 오차를 비교하여 유효성을 보여 주었다.

해상교통관제사 훈련에 관한 IALA 권고안 및 국제 기준에 근거하여, 현재 국내에서는 세 개의 훈련과정이 개설되어 운영 중에 있으며 이러한 훈련과정의 교육 효과 증진을 위해 시뮬레이터가 도입되어 사용 중에 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 시뮬레이터에는 관제 대상 선박의 움직임에 대한 수학모델이 부정확하고 특정한 장소에만 설치가 되어 있어서 훈련에 제약이 많은 실정이다. 이에 본 연구에서는, 정확한 선박운동 수학모델을 이용함으로써 교육 효과를 높이고, 또한 인터넷 기반으로도 훈련이 가능하도록 함으로써 장소에 제약을 받지 않는 새로운 시뮬레이터를 설계 개발하였으며, 시범 운영을 통해 시스템의 기능을 검증하고 그 활용도를 평가하였다.

영상매체에 등장하는 PPL광고가 실제 소비자인 시청자들에게 미치는 영향에 대하여 대학생들을 대상으로 조사하였다. PPL에 대한 인식의 차이를 조사하고 그 차이가 유행관여도과 어떤 관계가 있으며, 또 이것은 실제소비로 어떻게 이어지는지 조사하였다 대학생 189명을 대상으로 PPL인식도, TV나 영화에서 배우가 입은 의복 구매여부, 구매만족도, 유행관여도, PPL이 소비자의 의복 구매에 미치는 영향 등에 대해 조사하였다. 유행관여도를 기준으로 고저의 두 집단으로 나누어 이에 따라 분석한 결과, 유행에 민감하고 유행 관여가 높은 학생일수록 PPL광고에 등장하는 의복에 주목하고 있었으며 PPL광고에 사용된 브랜드 중에서 기억하는 브랜드 수가 많았다. 유행관여도 저집단은 의복구매시에 또래의 스타일, 주변의 충고 등을 많이 참고하는 반면에, 유행관여도 고집단은 패션잡지와 PPL의복을 많이 참고하고 있었다. 또 PPL 의복을 관심 있게 보는 학생이 실제로 스타 옷을 많이 구입하고 있었다 PPL로 인한 의복구매 영향력이 크다고 인식하고 있을수록 해당 브랜드, 기업, 제품의 선호도가 긍정적으로 변경되었다고 답하였다. 유행관여도가 클수록 기업의 선호도가 긍정적으로 변경되었다고 답하였다.

이 연구는 전자해도(ENC) 데이터를 이용한 현실감 있는 3차원 해상환경 데이터베이스를 제작하는 방법에 관한 것이다. 종이해도로부터 해안선, 등심선, 수심 및 항로표지와 같은 정보를 수작업으로 이산화해서 얻는 기존의 방법에 비해, 본 연구에서 제안하는 방법은 각종 정보를 전자해도 데이터로부터 직접 얻을 수 있기 때문에 기존의 방법보다 손쉽고 정확하게 해상환경 데이터베이스를 제작할 수 있다. 또한 국제수로기구(IHO)의 표준규격(S-57)에 따라 제작되어 전 세계적으로 통일된 규격을 가지고 있는 전자해도 데이터를 이용함으로써 국내 및 외국항에 대한 데이터베이스를 정확하게 제작할 수 있으며, 해상환경 데이터베이스 제작 이외에도 해도의 경.위도 정보를 사용하는 여러 연구 분야에 유용하게 사용될 것으로 판단된다.

본 연구는 우리나라 최대 항만인 부산항의 남외항 정박지를 VTS(Vessel Traffic Service)에서 효율적으로 관리하는 방안을 제시하기 위해 정박선간 적정한 영역감시(Domain Watch)를 산정하는 데 목적이 있다. 이를 위해 영역감시 산출 방법을 제시하고 최근 정박지 이용 현황 중 정박선이 가장 많았던 기간에 선박 길이(L), 정박선간 거리( Dij), 영역감시 반경(R), 선박 길이 대비 영역감시 반경(R/L)을 1시간 간격으로 조사하였다. 조사된 자료에 대해 기술 분석을 한 결과, 정박선 한 척이 다른 정박선과 안전거리를 확보할 수 있는 최소 R/L을 조사된 전체 자료의 70 %ile(백분위수)에 해당하는 2.85를 기준으로 산정할 수 있었다. 이 결과를 부산항 남외항 정박지에 적용하여 이를 ‘항만 및 어항 설계 기준(2014)과 비교한 결과 상당 부분 일치하였고, 이를 통해 VTS에서 정박선의 영역감시 반경을 최소 2.85L 이상으로 설정하는 것이 타당함을 확인하였다. 본 연구는 정박지 안전 관리를 VTS 차원에서 검토한 것으로, 부산항과 같은 집단 정박지를 운영 중인 타 항만에 적용할 경우 정박지를 이용하는 선박의 안전과 VTS의 안전 관리 방안 마련에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.