Epoxy-based composites find extensive application in electronic packaging due to their excellent processability and insulation properties. However, conventional epoxy-based polymers exhibit limitations in terms of thermal properties and insulation performance. In this study, we develop epoxy-based siloxane/silica composites that enhance the thermal, mechanical, and insulating properties of epoxy resins. This is achieved by employing a sol–gelsynthesized siloxane hybrid and spherical fused silica particles. Herein, we fabricate two types of epoxy-based siloxane/ silica composites with different siloxane molecular structures (branched and linear siloxane networks) and investigate the changes in their properties for different compositions (with or without silica particles) and siloxane structures. The presence of a branched siloxane structure results in hardness and low insulating properties, while a linear siloxane structure yields softness and highly insulating properties. Both types of epoxy-based siloxane/silica composites exhibit high thermal stability and low thermal expansion. These properties are considerably improved by incorporating silica particles. We expect that our developed epoxy-based composites to hold significant potential as advanced electronic packaging materials, offering high-performance and robustness.

원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면 에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연 구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA 를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수 목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일 반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각 도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수 성을 확인하였다.

본 논문에서는 3차원 엮임 재료의 재료 물성치들을 효율적으로 분석하고 추후 최적설계 연구에 활용하기 위해서 파라메트릭 배치 해석 워크플로우를 제시하였다. 3차원 엮임 재료를 구성하는 와이어들 사이의 간격을 설계 매개변수로 하는 파라메트릭 모델에 대해 서 임의의 변수 조합을 가지는 2,500개의 수치 모델을 생성하였으며, 상용 프로그램인 매트랩과 앤시스의 여러 모듈을 사용하여 체적 탄성계수, 열전도도, 유체투과율과 같은 다양한 재료 물성치들을 배치 해석을 통해서 자동으로 얻어질 수 있도록 구성하였다. 이와 같 이 얻어진 대용량의 재료 물성치 데이터베이스를 활용해서 회귀 분석을 수행하였으며, 그 결과 설계 변수들과 재료 물성치 사이의 경 향성과 수치 해석 결과의 정확도를 검증하였다. 또한 확보된 데이터베이스를 통해서 3차원 엮임 재료의 물성치를 예측할 수 있는 인 공 신경망을 구성하고 학습시켰으며, 그 결과 임의의 설계 매개변수 값들을 가지는 엮임 재료 모델에 대해서 구조 및 유체해석 과정 없 이도 높은 정확도로 재료 물성치들을 추정할 수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으 로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개 수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되 는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.

Fish school monitoring technology is utilized for various purposes, such as boat fishing and resource surveys. With advancements in information and communication technology, this technology has expanded its application to remote areas. Its significance has grown in fishing sites, particularly for improving the efficiency and cost-effectiveness of set-net fishing. Set-net fishing gears are not limited to coastal areas, but are also installed in inland and remote sea regions. Consequently, fishermen require technology that allows them to quickly transmit information about approaching fish schools and enables them to perform long-term monitoring. The development of remote monitoring technology for set-net fish schools must consider crucial design factors such as communication range, transmission speed, power consumption of information modules, and operational expenses. In this study, we developed a low-power remote monitoring module for set-net fish school based on WCDMA. The module was specifically designed to minimize power consumption, allowing for communication over long distances and extended operation times in set-net fishing applications. Furthermore, we developed a web server software application that enables remote access to fish schools and provides real-time weather information. The performance of the developed module was evaluated through set-net fishing site application and experiments with moving ships on the sea. The experimental results demonstrated that the remote monitoring system, consisting of the developed low-power remote monitoring module for set-net fish school based on WCDMA and a fish finder, had an average power consumption of 4.6 W, a maximum communication range of 22.84 km, and a data transmission and reception rate of 98.79%. The maximum fish school information transmission and reception rate was 97.26%.

효율적인 산림관리와 경영이 이루어지기 위해서는 일정한 공간단위를 가지는 산림의 구획(Zoning)이 정의되어야 한다. 현재 국유림은 임･소반 기준으로, 공･사유림은 필지 단위를 기준으로 공간을 구획하여 활용하고 있다. 이러한 이원적인 공간구획체 계는 통일된 산림계획, 경영, 관리가 어려우며 장기적인 공간단위의 정보 구축과 생성, 관리에도 어려움을 끼칠 수 있다. 이에, 본 연구에서는 DEM(Digital Elevation Model) 기반으로 추출한 산줄기 유역을 소개하고 활용성 검토를 위해 현재 산림관리 단위인 임･소반도, 경영계획구, 산지/산림 관련 주제도와 중첩 분석을 수행하였다. 이를 통해 표준산림관리단위의 대안으로 제안한 각 규모별 산림유역 단위의 공간적 적합성을 검토하고 산림관리, 산림 디지털 공간자료 구축 및 관리 등의 분야에서 산줄기 내포 유역 기반 표준산림관리단위의 활용 방안을 제안하였다.

주소 관련 미래 산업의 확장으로 새로운 주소체계에 대한 수요가 증가하였으며, 특정 사물에 주소를 부여하는 체계인 사물주소의 중요성이 강조되고 있다. 현행 사물주소는 행정안전부가 제작 및 배포하고 있으며 데이터베이스 제작 등 사물주소의 활성화를 위한 노력이 지속되고 있다. 하지만 현행 사물주소는 하향식 방법으로 부여되고 있기 때문에 수요자 응답형 정보제공 대응에 미흡한 현실이다. 이에 본 연구에서는 상향식 방법으로 운영 중인 포켓몬 고 DB와 사물주소 DB의 공간적 분포를 탐색함으로 써 사용자 참여형 주소정보 생성 및 적용 가능성을 제시하였다. 각 DB의 지점별 티센 폴리곤을 생성한 뒤 ANOVA 분석을 수행한 결과 두 DB간의 면적 차이가 있음을 확인하였다. 또한 지니 계수를 산출하여 분포 불평등성을 확인하여 DB를 통합하여 활용하는 방법을 제시하였다. 본 연구는 사물주소의 확산과 알기 쉬운 대국민 주소정보체계 확립에 정책적인 활용이 가능할 것이다.

본 연구는 에너지 저장 응용을 위한 PVI-PGMA/LiTFSI 고분자 막 전해질 및 CxNy-C 유연 전극의 합성 및 특성 에 관한 연구이다. 이중 기능을 갖는 PVI-PGMA 공중합체는 우수한 이온 전도성을 나타내었으며, PVI-GMA73/LiTFSI200 막 전해질은 1.0 × 10-3 S cm-1의 최고 전도도를 달성하였다. CxNy-C 전극의 전기화학적 성능을 체계적으로 분석하였으며, C3N2-C는 나노와이어와 다면체로 구성된 높은 연결성을 갖는 하이브리드 구조와 이중 Co/Ni 산화물을 포함하여 풍부한 산 화환원 활성 부위와 이온 확산을 용이하게 하는 특징으로 인해 958 F g-1의 최고용량 및 최소한의 전하 전달 저항(Rct)을 달성 하였다. 흑연 탄소 껍질의 존재는 충전-방전 동안 높은 전기화학적 안정성에 기여하였다. 이러한 결과들은 고성능 에너지 저 장 장치인 슈퍼커패시터 및 리튬 이온 전지와 같은 첨단 에너지 저장 장비에 PVI-PGMA/LiTFSI 고분자 막 전해질과 CxNy-C 전극을 활용하는 잠재력을 보여주었으며, 지속 가능하고 고성능의 에너지 저장 기술을 더욱 발전시키는 길을 열어가 고 있다.

본 총설은 탄소중립 및 에너지순환을 실현하기 위한 재생에너지로부터 그린수소 생산 전략 중 하나인 바이오수소 생산 및 정제법에 관해 소개하고자 한다. 바이오수소는 생물질과 미생물과 같은 재생에너지원을 이용하며, 상온 및 상압 등의 마일드한 실험조건에서 작동하여 에너지소비 및 공정비용이 적게 드는 친환경 공정으로 알려져 있다. 하지만, 이러한 바이오 수소를 상업적으로 이용하기 위해서는 해결해야 할 중요한 도전적인 과제가 존재한다. 특히, 바이오수소는 생물반응기내의 복합한 화학반응으로 합성되어, 낮은 수소생산 속도 및 반응기내 다양한 혼합물이 존재하여, 바이오수소 고순도화를 위해서 연속공정 형태의 분리 및 정제 기술이 반드시 필요하다. 이를 위해, 저온 증류법, 압력 흡착법, 분리막법 등을 비롯한 다양한 분리 및 정제 기술이 고순도 바이오수소를 얻기 위해 제안되었다. 본 총설에서는 바이오수소 생산 및 정제 연계화를 위한 비 다공성 고분자 분리막의 가능성에 대해 소개하고자 한다.

환경 오염과 천연 자원의 고갈에 대한 증가하는 우려는 환경적으로 지속 가능한 기술의 개발을 촉진했습니다. 퍼 바포레이션은 낮은 에너지 소비, 환경 영향 및 성능 효율로 인해 최근 수십 년 동안 주목을 받아 왔습니다. 이 방법은 막이 원하는 선택도를 충족하도록 미세 조정될 수 있기 때문에 화학 종을 분리하고 유기 용매를 탈수하는 데 사용되었습니다. 역 삼투 및 증류와 같은 여러 분리 공정은 실험 환경 및 산업 응용 분야에서 모두 활용되고 있습니다. 그러나 퍼바포레이션은 작동 압력 및 온도가 낮고 거부율이 높은 등 여러 이점이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 현재 막 기술의 상태만으로는 실용적 인 응용에 대한 요구를 충분하게 할 수 없습니다. 반면, 복합막은 유기 물질과 무기 물질의 장점을 모두 활용할 수 있습니다. 많은 연구들이 현재 한계를 해결하기 위해 그래핀 산화물(GO) 및 MXene (MX)과 같은 무기 나노 물질을 고분자 막에 효과 적으로 통합했습니다. 이 검토는 투과증발에서의 2D 복합막의 최근 발전을 조사하고 성능 향상을 평가합니다.

공유 유기 프레임워크(COF)는 분자 분리, 염료 분리, 가스 분리, 여과 및 담수화를 포함한 다양한 응용 분야에서 가능성을 보여주었습니다. COF를 막에 통합하면 투과성, 선택성 및 안정성이 향상되어 분리 공정이 향상됩니다. 단일 벽 탄 소 나노튜브(SWCNT)와 COF를 결합하면 염료 분리에 이상적인 높은 투과성과 안정성을 가진 나노 복합막을 생성합니다. COF를 폴리아미드(PA) 막에 통합하면 합성 계면 전략을 통해 투과성과 선택성이 향상됩니다. 혼합 매트릭스 막(MMM)의 3 차원 COF 필러는 CO2/CH4 분리를 향상시켜 바이오가스 업그레이드에 적합합니다. COF와 금속 유기 프레임워크(MOF) 막 을 결합한 모든 나노 다공성 복합재(ANC) 막은 투과성-선택성 트레이드오프를 극복하여 가스 투과성을 크게 향상시킵니다. 가상 COF (hypoCOF)를 사용한 계산 시뮬레이션은 CO2 분리 및 H2 정제와 관련하여 우수한 CO2 선택성과 작업 능력을 입 증합니다. 박막 복합재(TFC) 및 폴리술폰아미드(PSA) 막에 통합된 COF는 유기 오염물, 염 오염물 및 중금속 이온에 대한 거 부 성능을 향상시켜 분리 능력을 향상시킵니다. TpPa-SO3H/PAN 공유 유기 프레임워크 막(COFM)은 대전된 그룹을 활용하 여 정전기적 반발을 통해 효율적인 담수화를 가능하게 함으로써 기존의 폴리아미드 막에 비해 우수한 담수화 성능을 보여 이 온 및 분자 분리의 잠재력을 제시했습니다. 이러한 연구 결과는 투과성, 선택성 및 안정성을 향상시켜 향상된 분리 공정을 위 한 막 기술에서 COF의 잠재력을 강조합니다. 이 검토에서는 분리 공정에 적용된 COF에 대해 논의합니다.

PURPOSES : This paper proposes an artificial neural network (ANN)-based real-time traffic signal time design model using real-time field data available at intersections equipped with smart intersections. The proposed model generates suitable traffic signal timings for the next cycle, which are assumed to be near the optimal values based on a set of counted directional real-time traffic volumes. METHODS : A training dataset of optimal traffic signal timing data was prepared through the CORSIM Optimal Signal Timing program developed for this study to find the best signal timings, minimizing intersection control delays estimated with CORSIM and a heuristic searching method. The proposed traffic signal timing design model was developed using a training dataset and an ANN learning process. To determine the difference between the traditional pre-time model primarily used in practice and the proposed model, a comparison test was conducted with historical data obtained for a month at a specific intersection in Uiwang, Korea. RESULTS : The test results revealed that the proposed method could reduce control delays for most of the day compared to the existing methods, excluding the peak hour periods when control delays were similar. This is because existing methods focus only on peak times in practice. CONCLUSIONS : The results indicate that the proposed method enhances the performance of traffic signal systems because it rapidly provides alternatives for all-day cycle periods. This would also reduce the management cost (repeated field data collection) required to increase the performance to that level. A robust traffic-signal timing design model (e.g., ANN) is required to handle various combinations of directional demands.

PURPOSES : The primary objective of this study is to analyze the relationship between the factors that affect traffic incident duration in the mainline, tunnel, and ramp segments of an expressway. In addition, this study derived the most suitable statistical prediction model based on various incident duration distributions. METHODS : South Korean expressway crash data for 11 years, from 2011 to 2021, were analyzed. The incident durations on the mainline, tunnel, and ramp segments were selected using the accelerated failure time model, which is a parametric survival analysis approach. RESULTS : The mainline segment showed that the incident duration increased during accidents, including guard pipe collisions, multivehicle collisions, and snowfall. In particular, collisions in a tunnel with shoulder facilities increase the incident duration, while decreasing the time in the ramp segment. CONCLUSIONS : The incident duration model for each segment type yielded the most accurate results when applying a log-logistic distribution.

PURPOSES : The objective of this study is to develop the data driven pavement condition index by considering the traffic and climatic characteristics in Incheon city. METHODS : The Incheon pavement condition index (IPCI) was proposed using the weighted sum concept with standardization and coefficient of variation for measured pavement performance data, such as crack rate, rut depth, and International Roughness Index (IRI). A correlation study between the National Highway Pavement Condition Index (NHPCI) and Seoul Pavement Condition Index (SPI) was conducted to validate the accuracy of the IPCI. RESULTS : The equation for determining the IPCI was developed using standardization and the coefficient of variation for the crack rate, rut depth, and IRI collected in the field. It was found from the statistical analysis that the weight factors of the IPCI for the crack rate were twice as high as those for the rut depth and IRI. It was also observed that IPCI had a close correlation with the NHPCI and SPI, albeit with some degree of scattering. This correlation study between the NHPCI and SPI indicates that the existing pavement condition index does not consider the asymmetry of the original measured data. CONCLUSIONS : The proposed pavement condition provides an index value that considers the characteristics of the original raw data measured in the field. The developed pavement condition index is extensively used to determine the timing and method of pavement repair, and to establish pavement maintenance and rehabilitation strategies in Incheon.

Thermoelectric (TE) energy harvesting, which converts available thermal resources into electrical energy, is attracting significant attention, as it facilitates wireless and self-powered electronics. Recently, as demand for portable/wearable electronic devices and sensors increases, organic-inorganic TE films with polymeric matrix are being studied to realize flexible thermoelectric energy harvesters (f-TEHs). Here, we developed flexible organic-inorganic TE films with p-type Bi0.5Sb1.5Te3 powder and polymeric matrices such as poly(3,4-eethylenedioxythiophene):poly(styrene sulfonate) (PEDOT:PSS) and poly (vinylidene fluoride) (PVDF). The fabricated TE films with a PEDOT:PSS matrix and 1 wt% of multi-walled carbon nanotube (MWCNT) exhibited a power factor value of 3.96 μW ‧ m-1 ‧ K-2 which is about 2.8 times higher than that of PVDF-based TE film. We also fabricated f-TEHs using both types of TE films and investigated the TE output performance. The f-TEH made of PEDOT:PSS-based TE films harvested the maximum load voltage of 3.4 mV, with a load current of 17.4 μA, and output power of 15.7 nW at a temperature difference of 25 K, whereas the f-TEH with PVDF-based TE films generated values of 0.6 mV, 3.3 μA, and 0.54 nW. This study will broaden the fields of the research on methods to improve TE efficiency and the development of flexible organic-inorganic TE films and f-TEH.

췌장낭성병변은 최근 영상기술의 발전으로 우연히 발견되는 비율이 점차 증가하고 있으며, 유병률은 복부컴퓨터단층촬영을 시행한 사람에서 많게는 13.5%까지 보고되었다. 그러나 췌장낭성질환의 정확한 진단은 양성에서 악성 질환까지 다양한 형태로 보일 수 있어 영상학적 진단만으로는 매우 어렵다. 초음파내시경은 췌장낭성병변을 비교적 정확하게 진단하고 치료를 결정하는 데 매우 중요한 도구로 사용된다. 그러나 내시경 초음파는 악성으로 진행 가능한 점액성 췌장낭종과 다른 췌장낭종질환을 구분하는 데 정확도가 65-75%에 불과하다. 인공지능은 대장암, 폐암, 유방암과 같은 여러 종류의 암 진단의 정확도를 향상시키는 데 효과적인 도구로 사용되고 있으며, 최근 연구에서는 췌장낭성병변에서도 점액성 종양과 비점액성 종양을 구분하고 악성으로 진행 위험도를 평가하는 데 도움이 되는 것으로 보고되고 있다. 인공지능의 적용은 영상분석에도 국한되지 않고 최근에는 췌장낭종의 액체 분석, 유전자 분석, confocal laser endomicroscopy 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 기대되는 연구 결과를 발표하고 있다. 인공지능은 의료 분야에서 아직 시작단계에 있어, 임상에 적용하기 위해 적절한 알고리즘을 개발하는 데에는 개발자들의 큰 노력이 필요하다. 그러나 이러한 기술은 앞으로 췌장낭종 병변을 보다 정확하게 진단하고 효과적이고 효율적으로 관리하는 데에 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 하겠다.

본 연구는 자녀와의 상호작용에서 나타나는 부모의 피드백 특성을 에니어그 램 성격유형에 기반하여 살펴보고, 부모 스스로 자신의 피드백 특성을 파악하 고, 바람직한 피드백을 실행할 수 있도록 돕는 자료를 제공할 수 있는 척도를 개발하고 타당화하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 문헌조사 및 워크숍을 실시하여 에니어그램 성격유형별 부모의 피 드백 특성을 추출하고, 전문가 내용타당도 및 문항 분석을 통해 최종 107문항을 선정하였다. 선정된 문항의 신뢰도는 문항 내적 합치도를 통해 산출하였으며, 전체 Cronbach ɑ 계수는 .93, 각 유형별 .56∼.84로 나타났다. 또한, 개발된 척도 의 타당화는 비전에니어그램 성인용 척도(VETI-A)와의 공인타당도를 실행하 였으며, 집단별 교차타당도를 실행하여 검증하였다. 본 연구에서 개발된 에니어그램 성격유형에 기반한 부모의 피드백 척도는 부 모와 자녀의 상호작용에 있어 부모 자신의 피드백 특성을 파악하고, 심층적인 이해를 도모함으로써 긍정적이고 발전적인 피드백을 할 수 있도록 돕는 실질적 인 도구를 개발하고, 신뢰도와 타당도를 검증하였다는 점에서 의미가 있다.

본 연구는 국내 대학교 교육 현장을 중심으로 대학생 대상 중국어 관련 수업에서 활용할 수 있는 온라인 국제협력학습 기반 중국어, 상호문화 교육 프로그램 개발을 목표로 관련 교수-학습모형을 설계하고 제시하고자 한다. 온라인 국제협력학습 기반 중국어 프로그램은 우리나라 중국어 학습자가 중국어를 활용할 수 있는 실제적인 상 황을 제공할 수 있어 원어민 학생들과 유의미한 의사소통이 가능하다. 또한 중국어 학습과 함께 중국 문화를 이해하고 우리 문화를 소개 및 성찰할 수 있는 학습경험을 제공할 수 있다. 이러한 활동이 성공적으로 운영되고 유지되기 위해서는 온라인 매 체 관리, 학습 방안, 매체 활용 단계 및 방안, 학습자와 교사의 역할, 학습자 간 역할 및 상호작용 확대, 학습 전략, 교수 전략 등의 절차가 명확하게 계획되고 구성될 필 요가 있으며, 본 연구가 중국어 교육과 한중 상호문화교육을 설계하고 개발하는데 기초 자료가 되고, 국내 중국어 학습자들의 상호문화역량, 글로벌 역량 등에 긍정적 인 영향을 줄 수 있기를 기대한다.

The cutting process, which is a key processing technology in various industrial fields is achieving continuous growth, and the demand for high-quality cutting surfaces is continuously demanded. Plasma cutting continues to be studied for its excellent workability and productivity, but problems with cutting surface quality such as dross formation occur, so research to secure excellent cutting surface quality through appropriate control of process variables is essential. In this study, we propose a method for predicting surface roughness using real-time current and cutting speed data obtained while performing plasma cutting on A106 B steel pipe. Surface roughness was predicted based on the RBF algorithm applicable to prediction and control models. It was shown that the surface roughness of the plasma cutting surface can be predicted with the arc current waveform and process speed data. This study can be used as a basic study to control the surface roughness of the cut surface in real time.

우리나라는 기상 악화 속에서 감항성이 확보된 선박만이 항해할 수 있도록 선박출항을 해사안전법에 근거하여 통제하고 있으 나 통제 대상선박 지정에 대한 과학적 평가 결과 및 정량적 근거가 미비하여, 항행안전의 확보와 합리적 출항통제 운영을 위한 개선 의견 이 제기되고 있다. 본 연구는 풍랑 주의보 발효 시 주요 통제대상 선종인 예인선의 실선계측을 통해, 현행 출항통제 기준의 적정성을 평 가하고 현실성 있게 개선될 수 있도록 정량적 근거를 제시하는 것에 연구 목적이 있다. 이를 위해 예인선에 선박의 3축 운동과 선체가속 도를 측정하는 Sensor를 설치하여 유의파고 3m인 해역 내에서 운항하여 선체운동 성능을 계측하였고, 계측된 수치를 내항성능 평가요소 및 한계 값 기준을 바탕으로 비교 분석하였다. 실측 선박은 톤수에 따른 현행 통제기준에서 제외되었으나, 분석 결과 Pitch 값이 Operation 기준을 넘어 항행안전에 위험성이 존재하였다. 본 연구 결과는 선박 출항통제 대상에 대한 검토와 다양한 선종 및 제원을 대표할 수 있는 추가적 실측연구가 필요함을 시사한다.