We analyzed risk factors of coastal gillnet fishers during fishing process and considered work safety measures to reduce safety accidents during fishing using a UWB (ultra wideband) based positioning system. The static position accuracy of the UWB based positioning system was 45 cm. When entering a port, there is a risk of falling overboard. When casting a net, there was a risk of falling overboard due to being hit by fishing gear or guards, or getting caught in a buoy line or sinker line. When hauling a net, there is a risk of getting caught between fishing gear and net hauler, and the risk of musculoskeletal disorders due to repetitive work over a long period of time. Most safety accidents during work on fishing boats are blamed on human errors of the fisher and skipper, but safety accidents occur due to a mixture of mechanical and equipment factors, work and environmental factors, and management factors in addition to human errors. Therefore, the 4E were presented as countermeasures against the 4M, which are causes of safety accidents, and the proposed measures were used to identify risk factors for operation process, comply with work safety rules, and ensure the wearing of personal protective equipments. We need to reduce safety accidents during work by making it part of our daily routine. These research results can be used in the future for optimal placement of fishing gear and fishing nets in other coastal industries where safety accidents occur frequently.

본 연구에서는 형광측정기법을 사용하여 태안반도 인근 8지점의 표층 해수 내 미세플라스틱 정량분포를 조사하였다. 연구결과 미세플라스틱의 검출범위는 0~360.5 particles/l (평균 149.7 ± 46.0 particles/l)로 나타났다. 하지만 해양환경 내 미세플라스틱의 정량분석방법이 표준화되지 않아 타 연구결과와 직접비교 하는 것이 불가능한 상황이다. 본 연구결과 검출된 미세플라스 틱을 크기별로 분류하면 < 50 μm 크기가 우점하지만, St. 3의 경우 > 500 μm이 25.6%를 차 지하여 지역별로 우점하는 미세플라스틱의 크기에 차이가 나타난다. 또한 채집지역, 저질의 종 류, 검출되는 플라스틱 크기에 따른 미세플라스틱의 검출량 비교에도 뚜렷한 상관관계를 가지 는 요인을 확인할 수 없었다. 이는 플라스틱의 재질에 따른 물리 · 화학적 특성, 해양의 동적 조건(해류, 바람, 파도, 조류 등), 지질학적 특성(지형, 경사 등), 연안 생물을 포함한 저질의 구성 및 특성, 상호작용, 인간활동(어업, 개발, 관광 등), 기상조건(홍수, 강우 등)과 같은 다양한 요인 이 미세플라스틱의 거동에 영향을 주기 때문이다. 그러므로 향후 정량분석방법 표준화 및 환 경요인에 대한 분석이 수반된 미세플라스틱 모니터링 기초연구가 필요한 상황이다.

본 연구는 제주도 연안의 해역별 해조류 분포특성을 비교하기 위하여 2018년 5월부터 12월까지 제주도 본섬 4개 정점과 유인도서 2개 정점의 마을어장에서 수행되었다. 해조류는 총 101종으로 녹조류 13종(12.9%), 갈조류 24종 (23.8%) 그리고 홍조류 64종(63.4%)이 출현하였다. 계절별로는 5월에 가장 많은 해조류가 출현하고, 10월에 가장 적게 출현하는 전형적인 온대해역의 특징을 나타냈다. 수심별 해조류 출현 종수는 5m와 8m에서는 66종과 65종으로 유사하였으며, 12m에서는 74종으로 최대였다. 해역별로는 도서해역인 우도에서 66종으로 가장 많은 해조류가 출현하 였고, 본섬의 동부 표선에서 27종으로 가장 적게 출현하였다. 출현종 가운데 중요도가 높은 해조류는 감태(Ecklonia cava)와 둘레혹산호말(Corallina crassissima)로 각각 21.1%와 20.3%를 나타냈으며, 방황혹산호말(Corallina aberrans) 9.2%, 에페드라게발(Amphiroa ephedraea) 6.2% 그리고 큰열매모자반(Sargassum macrocarpum) 4.4%의 중요도를 나타냈다. 해조류 중 산호말류는 평균 11.2종이 출현하였고, 각 해역의 산호말류 중요도는 평균 32.6%로 우도에서 14.7%로 가장 낮았고, 표선에서 가장 높은 41.0%를 차지하였다. 해조류 군락의 생태학적 평가지수(EEI)는 2.1∼10.0으로 표선의 5월과 6월 12m에서 가장 낮았고, 그 밖의 다른 해역에서는 평균 7.3이상으로 좋은 상태를 나타냈다. 본 조사에서 설정한 생태등급기준 Ⅰ등급은 우도와 추자도의 수심 12m이었으며, Ⅱ등급은 사계와 추자도의 수심 5 m와 8 m가 해당되었다. Ⅲ등급은 표선과 귀덕2의 수심 5m와 12m, 평대의 수심 5m와 8m가 해당되었으며, Ⅳ등급은 귀덕2의 수심 8m가 해당되었다.

In recent years, macroalgal bloom occurs frequently in coastal oceans worldwide. It might be attributed to accelerating climate change. “Green tide” events caused by proliferation of green macroalgae (Ulva spp.) not only damage the local economy, but also harm coastal environments. These nuisance events have become common across several coastal regions of continents. In Korea, green tide incidences are readily seen throughout the year along the coastlines of Jeju Island, particularly the northeastern coast, since the 2000s. Ulva species are notorious to be difficult for morphology-based species identification due to their high degrees of phenotypic plasticity. In this study, to investigate temporal variation in Ulva community structure on Jeju Island between 2015 and 2020, chloroplast barcode tuf A gene was sequenced and phylogenetically analyzed for 152 specimens from 24 sites. We found that Ulva ohnoi and Ulva pertusa known to be originated from subtropical regions were the most predominant all year round, suggesting that these two species contributed the most to local green tides in this region. While U. pertusa was relatively stable in frequency during 2015 to 2020, U. ohnoi increased 16% in frequency in 2020 (36.84%), which might be associated with rising sea surface temperature from which U. ohnoi could benefit. Two species (Ulva flexuosa, Ulva procera) of origins of Europe should be continuously monitored. The findings of this study provide valuable information and molecular genetic data of genus Ulva occurring in southern coasts of Korea, which will help mitigate negative influences of green tide events on Korea coast.

The first step is to determine the principal dimensions of the design ship, such as length between perpendiculars, beam, draft and depth when accomplishing the design of a new vessel. To make this process easier, a database with a large amount of existing ship data and a regression analysis technique are needed. Recently, deep learning, a branch of artificial intelligence (AI) has been used in regression analysis. In this paper, deep learning neural networks are used for regression analysis to find the regression function between the input and output data. To find the neural network structure with the highest accuracy, the errors of neural network structures with varying the number of the layers and the nodes are compared. In this paper, Python TensorFlow Keras API and MATLAB Deep Learning Toolbox are used to build deep learning neural networks. Constructed DNN (deep neural networks) makes helpful in determining the principal dimension of the ship and saves much time in the ship design process.

목포항은 우리나라에서 가장 많은 연안여객선과 연안여객선의 항로를 운영 중이며, 지형적인 영향으로 목포항으로 입출항하는 연안여객선은 서남해안 곳곳의 좁은 수로를 통항하고 있다. 상대적으로 대형선박이 이용하는 항로에 비하여 연안여객선이 이용하는 좁은 수로에 대한 해상교통환경의 안전성을 체계적으로 검토한 사례는 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구에서는 목포항 항계 부근에 위치한 좁은 수로에 대하여 대상이 되는 연안여객선의 통항 안전성을 항만 및 어항설계 기준에서의 항로 폭, 수심, 굴곡도 기준에 따라 분석하였다. 분 석 결과, 맥도와 달리도 사이의 좁은 수로 폭이 대상 연안여객선이 통항 가능한 전장의 1.5배보다 좁을 뿐만 아니라, 수로의 굴곡 정도가 기준값인 30°를 초과하여 조선이 쉽지 않고, 좁은 수로 인근에 어구가 다수 존재하여 통항 시 지장을 초래하는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구의 결론으로, 동 좁은 수로에서 대상 연안여객선의 주간 단독 통항 및 야간·시계제한·저조 시의 경우 항내의 지정 항로로 우회하 여 통항할 것을 개선방안으로 제시하였다.

In this study, the risk factors of coastal purse seine fisherman were analyzed through a survey of fishery workers of coastal purse seine fishery and the accident compensation insurance data of the fisheries workers of the National Federation of Fisheries Cooperatives (NFFC). The classified fishing operation accident data was analyzed through 4M (Man, Machine, Media, Management) model of the National Transportation Safety Board (NTSB) and the accident prevention measures were presented using Harvey's 3E (Engineering, Education, Enforcement) model. The rate of accidents on coastal purse seinens each year was 75.8‰, 36.7‰ and 74.8‰ from 2015 to 2017. The accident frequency resulting from slipping was the highest, and the risk of a contact with gear was low. When comparing each insurance data, the average value of the contact with gear accident was the highest. This research result is expected to be important data in identifying and preventing safety hazards of coastal purse seiner fisherman in the future.

본 연구에서는 인공위성 해수면온도 편차(Sea Surface Temperature Anomaly, SSTA)를 이용하여 한반도 연안해역의 고수온 해역을 추출하고, 국립수산과학원의 고수온속보 발령 문서와 비교하였다. 일일 SSTA 이미지를 이용하여 임계값을 적용하는 고수온 탐지 알고리즘을 제안하였으며, 고수온 주의보는 2℃ 이상, 경보는 3℃ 이상인 것으로 가정하였다. 2017~2018년 7~9월의 일평균 SST를 기반으로 한 편차자료를 사용하였으며, 고수온속보에 사용되는 지역을 대상으로 위성기반 탐지 결과를 9개 영역으로 구분하고 비교하였다. 해역별 고수온 발생 횟수 비교 결과, 수온 관측 부이가 고르게 분포한 남해 연안은 고수온속보와 위성 탐지 횟수가 유사하게 나타났다. 반면에 다른 해역은 위성 탐지 횟수가 약 2배 이상 많았으며, 이는 고수온속보 발령이 해역의 일부 위치 수온만을 고려하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 위성기반 연안해역 고·저수온 모니터링 체계 개발에 활용하고자 한다.

본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 여름철(5월~8월) 내 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수(Upwelling age, UA)를 산출하고 수온(Surface sea temperature, SST)과의 상관성을 분석하였다. 동해 연안 근처의 6개 기상청 자동기상관측장비 Automatic weather system, AWS)와 종관기상관측장비(Automated synoptic observing system, ASOS) 지점에서 관측된 바람자료를 이용하여 용승지수를 계산하였으며, 수온은 국립수산과학원에서 제공하는 연안정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템 (Real-time information system for aquaculture environment, RISA) 자료를 이용하였다. 정량적으로 UA의 값은 낮게 산출되었지만 냉수대 발생 시기에 UA가 상승하였으며 실제와 유사하게 모사해 내었다. UA-SST와의 상관분석에서 음(-)의 상관이 우세하게 나타났다. 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 UA-SST 상관 분석 결과, 6개 분석지점에서 -0.65~-0.89의 매우 높은 상관성을 보였으며 이는 UA가 강할수록 SST가 하강하여 강한 냉수대가 출현하였음을 증명하였다. 본 연구를 통해 동해연안역의 냉수대에 따른 용승발생 경향을 장기적으로 평가 할 수 있었으며, 용승의 크기와 강도에 따른 연안 양식어장의 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.