본 연구는 네트워크 이상 감지 및 예측을 위해 벡터 자기회귀(VAR) 모델의 사용을 비교 분석한다. VAR 모 델에 대한 간략한 개요를 제공하고 네트워크 이상 체크로 사용 가능한 두 가지 버전을 검토하며 두 종류의 VAR 모델을 통한 경험적인 평가를 제시한다. VAR-Filtered moving-common-AR 모델이 단일 노드 이상 감지 성능에서 우수하며, VAR-Adaptive Learning 버전은 몇 개의 노드 간 이상을 효과적으로 식별하는 데 특히 효 과적이며 두 가지 주요VAR 모델의 전반적인 성능 차이에 대한 근본적인 이유도 분석한다. 각 기술의 장단점 을 개요로 제공하고 성능 향상을 위한 제안도 제시하고자 한다.

수산실무상 쟁점인 연근해 어업의 어업조정과 자원보전이라는 공익상 목적 으로 제정된「연근해어업의 어업조정 고시」는 법령보충규칙에 해당하고, 고시제정당시 전체 동해구 트롤어선 43척 중에 14척에 한해서만 선미식 조업을 허 가하고 나머지 어선에 대해서는 선미식으로 건․개조를 금지하게 함으로써 기존 에 선미식으로 조업했던 어선이 대체 · 상속 · 매매 · 침몰되었을 때 선미식 조업 어선을 양수한자는 선미식 조업을 할 수 있는지 논란이 된 것이다. 이것은 어 업허가의 양도성과 직결되는 것으로 어업허가는 대물적 허가인지 아니면 혼합 적 허가인지에 대해 의견이 나누어지지만 대물적 허가로 보는 것이 다수견해이 다. 대물적 허가로 보는 견해나 추가된「수산업법」제44조 규정취지를 해석하 면 어업허가는 양도되어야 하지만, 대법원 판결은 기존 어업허가를 받은 자에 게 어선을 양수하더라도 어업허가권까지 양수되는 것이 아니고 양수인은 어업 허가를 새로이 받아야만 허가어업에 종사할 수 있는 것이라고 하여서 어업허가 의 권리양도를 부정하고 있다. 따라서 판례에 따르면 양도인은 선박을 양도한 것이지 어업허가를 양도한 것은 아니므로 선미식 조업 허가권은 여전히 양도인 에게 존재하고, 양수인은 선박을 양수 받은 것이고, 선미식 조업 허가권을 양수 받은 것은 아니다. 동해구 트롤어선의 어업허가권의 법적성격과 승계는 수산실 무에서는 계속 분쟁이 지속되는 문제이므로 이에 대한 연구는 학문적이나 실무 적으로 검토할 가치가 있다.

본 연구는 시스템 다이내믹스를 기반으로 해양구조물 분리시스템(Separation system)의 설계검증 방법을 제안하였다. 해양구조물 분리시스템은 부가가치 측면에서 EPC 프로젝트의 성공 여부를 결정할 수 있는 상부구조(Topsides)의 가장 중요한 시스템 중 하나이다. 그럼에도 불구하고, 설계검증에 대한 지금까지의 실태는 설계 작업의 프로세스 진행이나 도면작성 및 제공에 국한되어 있어 기본설계 단계에서 설계검증의 미흡으로 인하여 계약 후 잦은 설계변경에 의한 기업손실이 발생되어 왔다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 해양구조물의 전체 프로젝트 수행 기간에 성공적인 사업수행을 도모하고자 설계검증 모델을 구축하여 적용하도록 하였다. 제안된 설계검증 방법은 상세 설계의 효과적인 실행뿐만 아니라 초기설계 단계에서 기술적 오류나 불일치 사항을 미리 찾아냄으로써 해양구조물의 엔지니어링, 조달 및 건조에 대한 경쟁력을 향상시키는데 기여 할 것으로 예상한다. 본 연구에서는 먼저 건조한 실적선 자료를 바탕으로 설계검증을 수행하여 FPSO 분리시스템에 적용하고 ISO 15288 국제 표준을 준수하였다. 결과적으로, 제안된 설계검증 방법이 해양구조물의 FEED 검증 프로세스에 적용될 수 있으며, 향후 해양 프로젝트의 성공적인 수행에 의한 이익창출을 도모할 수 있을 것이다. 또한, 해양구조물 건조 시 설계변경 에 의한 막대한 손실을 최소화 할 수 있을 것으로 기대한다.

In recent years, studies on various 3D scanner applications, including those on quality control and reverse engineering, have been conducted in the shipbuilding industry. Appropriate scanner selection, scanning environment setting by targets, and data postprocessing are essential for effective 3D scanning projects for small crafts. In this study, a non-contact handheld-type 3D scanner was used for molds and hull products for the 10– 30-ft class of small crafts. Small crafts have fewer geometric features and several glare surfaces; thus, anti-glare and texture feature addition preprocessing is critical. The 3D scanning results are used for geometry quality control of single panels and curved surfaces in craft hulls. Consequently, international rule-based weight estimation calculation sheets have been developed and applied for product weight quality control.