In order to present a predictive drift model, Jeju National University's training ship was tested for about 11 hours and 40 minutes, and 81 samples that selected one of the entire samples at ten-minute intervals were subjected to regression analysis after verifying outliers and influence points. In the outlier and influence point analysis, although there is a part where the wind direction exceeds 1 in the DFBETAS (difference in Betas) value, the CV (cumulative variable) value is 6%, close to 1. Therefore, it was judged that there would be no problem in conducting multiple regression analyses on samples. The standard regression coefficient showed how much current and wind affect the dependent variable. It showed that current speed and direction were the most important variables for drift speed and direction, with values of 47.1% and 58.1%, respectively. The analysis showed that the statistical values indicated the fit of the model at the significance level of 0.05 for multiple regression analysis. The multiple correlation coefficients indicating the degree of influence on the dependent variable were 83.2% and 89.0%, respectively. The determination of coefficients were 69.3% and 79.3%, and the adjusted determination of coefficients were 67.6% and 78.3%, respectively. In this study, a more quantitative prediction model will be presented because it is performed after identifying outliers and influence points of sample data before multiple regression analysis. Therefore, many studies will be active in the future by combining them.

Among the fishing vessels operating in the coastal waters, jigging fishing vessels were considered representative vessels engaged only by wind, sea, tide, and external force. Then, a fishing vessel with a length of shorter than 10 m from July 1, 2018 to August 5, 2019 was studied to obtain a drift prediction model by multiple regression analysis. In the correlation analysis between variables for leeway of speed and direction, the speed and direction of tidal seem to be the most affected in coastal waters. Therefore, it should be considered an explanatory variable when conducting drift tests. As a result of multiple regression analysis on the predicted equations of leeway speed and direction due to the external force on the drift of the fishing vessel, p < 0.000 was considered significant in the F-test, but the coefficient of determination was 55.2% and 37.8%. The effect on the predicted leeway speed was in the order of the tidal speed and current speed. In addition, the impact on the predicted leeway direction was in the order of the tidal speed and current speed.

안정적인 선원 수급을 위해서는 선원의 임금 보장이 필수적이다. 하지만 선원들이 임금을 제대로 받지 못하는 임금체불 분쟁 이 발생하고 있다. 본 연구에서는 선원 임금체불을 해결하기 위해 블록체인 기반 스마트 컨트랙트를 이용하여 임금지불 자동체결시스템 을 설계하였다. 설계한 시스템은 정보등록부, 매칭처리부, 평점관리부, 스마트 컨트랙트를 배포하기 위한 임금 송금 등으로 구성된다. 매 칭처리부는 선원과 선주의 자동알림설정을 위해 임금, 선종/어업, 직위, 면허 등 4가지 변수의 가중치 합이 임계값보다 넘으면 전송되도록 설계하였다. 또한, 평상시 근로조건을 상호 간 잘 이행해 나갈 수 있는 매개체 역할을 위해 평균과 중앙값을 조합하여 평점관리방식을 제 시하였다. 스마트 컨트랙트는 중개자 없이 당사자 간 근로계약을 자동으로 이행하게 함으로써 선주에 의한 임금체불 문제뿐만 아니라 선 원에 의한 선불금 사기, 무등록 직업소개소업자의 횡령, 선원수첩 위조 등의 문제들이 자연히 해결될 것이다. 이러한 시스템 설계가 상용 화되어 제도적으로 활성화될 경우, 선원에게는 안정적인 임금보장과 더불어 선주에게는 인력수급의 어려움이 해결될 것으로 기대된다. 향후 본 시스템 개발을 위해 로컬 환경에서 테스트할 예정이다.

선박의 해양사고 중 부유물 감김사고는 운항지연에 그치지 않고 대형 인명 피해사고까지 이어질 수 있어 이에 대한 예방책이 요구되고 있다. 이에 본 연구는 영해와 베타적경제수역 등을 포함한 해역의 최근 5년간 선박의 부유물 감김사고 데이터를 시·공간적 측면 에서 분석하고, 관련 연구 분야에 기초 자료를 제공하고자 한다. 부유물 감김사고의 상대적 밀도 분포를 시각화하기 위하여 이차원 평활 히스토그램을 적용하였으며, 시간대, 주·야간, 계절에 따른 각 변수가 감김사고에 미치는 영향을 분석하기 위해 다항 로지스틱 회귀모형 을 적용하였다. 공간적 분석결과 전체 사고에 대해 평활화된 밀도 값이 높은 곳은 진해만을 포함한 거제도~통영 해상이었으며, 서해 전곡 항 인근 해상, 제주도 북부 해상으로 나타났다. 시간적 분석결과 부유물 감김사고는 주간에 71.4%로 가장 많이 발생하였으며, 계절별로는 가을철이 다른 계절에 비해 가장 많이 발생한 것으로 분석되었다. 또한, 어선, 수상레저기구, 낚시어선의 감김사고 발생 가능성이 화물선 보다 높은 것으로 조사되었다. 본 연구의 시·공간적 분석결과는 향후 부유물에 대한 단속강화 및 제거를 위한 해양경찰함정 배치와 시간 별·계절별 사고방지를 위한 부유물 사전 제거작업 대책 마련의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

The fishery compensation by marine spatial planning such as routeing of ships and offshore wind farms is required objective data on whether fishing vessels are engaged in a target area. There has still been no research that calculated the number of fishing operation days scientifically. This study proposes a novel method for calculating the number of fishing operation days using the fishing trajectory data when investigating fishery compensation in marine spatial planning areas. It was calculated by multiplying the average reporting interval of trajectory data, the number of collected data, the status weighting factor, and the weighting factor for fishery compensation according to the location of each fishing vessel. In particular, the number of fishing operation days for the compensation of driftnet fishery was considered the daily average number of large vessels from the port and the fishery loss hours for avoiding collisions with them. The target area for applying the proposed method is the routeing area of ships of Jeju outer port. The yearly average fishing operation days were calculated from three years of data from 2017 to 2019. As a result of the study, the yearly average fishing operation days for the compensation of each fishing village fraternity varied from 0.0 to 39.0 days. The proposed method can be used for fishery compensation as an objective indicator in various marine spatial planning areas.

본 연구는 시계제한으로 인한 선박 출항통제 해제 후 교통량이 폭주하는 것을 예방하기 위해 현 선박통제규정을 개선하고자 하였다. 평상시의 교통량과 출항통제 해제 후의 교통량를 분석하기 위해 AIS 데이터를 수집하였다. 출항통제 유무에 따른 피크시간 교통량의 차이를 확인하기 위하여 통계검정을 실시하였다. 연구결과 1만톤 미만 그룹에서는 t-test를 실시한 결과, 유의미한 교통량의 차이가 있는 것으로 나타났다. 1만톤 이상 그룹에서는 Mann-Whitney test 결과, 선박 통제 유무에 따른 교통량의 차이가 없는 것으로 나타났다. 출항통제 해제 후 1만톤 미만의 중소형 선박들은 평상시 보다 교통량이 142% 증가하여 1만톤 이상 대형선박과 동시에 출항하게 됨에 따라 교통 폭주를 야기한 것으로 분석되었다. 이러한 교통량 폭주에 따른 선박 충돌사고 개연성을 미연에 방지하고자 현 규정을 길이 160 m 미만 또는 총톤수 1만톤 미만의 선박은 항해 가능하도록 개선할 것을 제언하였다.

우리나라는 세계에서 가장 빠르게 고령화 사회로 접어들고 있다. 본 연구는 급속한 고령화 사회를 대비하기 위하여 고령 해기사와 해양사고와의 관계를 분석하여 고령화되어 가는 해기사 정책에 기초 자료를 제공하고자 한다. 수집한 데이터는 2006년부터 2016년 까지 11년간이며, 부원을 제외한 해기사만을 대상으로 현황 조사 및 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 60대 이상의 고령 해기사의 취업자 수는 지난 11년 동안 약 2.7배 증가하여 증가 추이 폭이 다른 연령대 보다 큰 것으로 조사되었다. 둘째, 해양사고로 징계를 받은 고령 해기사사는 약 2.6배 증가 추이를 보였다. 셋째, 고령 해기사는 비고령 해기사보다는 해양사고율이 약 1.5배 높은 것으로 나타났다. 넷째, 고령 해기사의 취업자 수와 징계자 수 간에 회귀분석을 실시한 결과, 고령 해기사 취업자 수가 고령 해기사 징계자 수를 설명하는 설명력의 정도가 75.1%로 나타났다. 고령화 사회가 신속히 진행될 수 있으므로 고령 해기사 면허 갱신 교육과 갱신 자격을 강화하는 규정 등의 정책이 필요할 것으로 판단된다.

현 경비 함정의 위치는 해양사고 위치와의 접근성이 떨어져 있어 합리적이고 과학적인 기준이 아닌 주관적인 판단으로 배치되 어 있다. 이에 본 연구에서는 과거 해양사고 데이터를 기반으로 정량적으로 최적의 경비 함정 배치 위치를 도출하고자 한다. 연구 해역은 포항 연안을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 k-평균 군집화 알고리즘으로 경비 함정의 배치 위치를 도출한 후, 보로노이 다이어그램으로 각 경비 함정 간 경비 구역을 구획하였다. 연구 결과, 해양사고 1건당 경비 함정의 평균 항해 거리는 4.4해리, 평균 도착 시간은 13.2분이 개선될 수 있었다. 경비 함정을 유동적으로 배치 수를 달리해야 할 경우 본 연구에서 적용한 기법을 활용하여 최적 배치가 가능하며, 신 속한 구조 지원 체계가 더욱 확보될 것으로 판단된다.

The Coastal VTS will be continuously constructed to prevent marine traffic accidents in the coastal waters of the Republic of Korea. In order to provide the best traffic information service to the ship operator, it is important to understand the navigation risk factor. In this study, we analyzed the navigational hazards of Gunsan coastal area where the coastal VTS will be constructed until 2020. For this purpose, major traffic flows of merchant ships and density of vessels engaged in fishing were analyzed. This study was conducted by Automatic Identification System (AIS) and Vessel Pass (V-PASS) data. The grid intervals are 10 minute × 10 minute (latitude × longitude) based on the section of the sea. A total of 30 sections were analyzed by constructing a grid. As a result of the analysis, the major traffic flows of the merchant vessels in the coastal area of Gunsan were surveyed from north to south toward Incheon, Pyeongtaek, Daesan, Yeosu, Pusan and Ulsan, and from east to west in the port of Gunsan Port, 173-3, 173-6, 173-8, 183-2, 183-5, 183-8, 183-3, 184-1 and 184-2. As a result of the study, the fishing boats in Gunsan coastal area mainly operated in spring and autumn. On the other hand, the main traffic flow of merchant ships and the distribution of fishing vessels continue to overlap from March to June, so special attention should be paid to the control during this period.