우리나라는 수출주도형 경제구조를 지니고 있어 세계 무역질서에 능동적으로 대 응할 필요가 있다. 중국의 G2 부상에 따라 미국은 중국을 견제하는 데 외교적 역량을 집중하고 있으며, 이는 지역 질서의 분절화 ․ 진영화로 나타나고 있다. 이러한 진 영화는 역내포괄적동반자협정(Regional Comprehensive Economic Partnership Agreement, RCEP), 포괄적 ․ 점진적환태평양경제동반자협정(Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership, CPTPP), 인도태평양경 제프레임워크(Indo-Pacific Economic Framework, IPEF) 등 자유무역협정(FTA) 에서 본격화되고 있다. 우리나라의 통상정책은 중국이 주도하는 FTA인 RCEP에 가입한 이후 일본이 주 도하는 FTA인 CPTPP에 가입할 것인가? 그리고 미국이 주도하는 경제통상플랫폼 인 IPEF에 어느 분야에 참여할 것인가 하는 것이 당면한 과제가 되고 있다. 이러한 문제점을 인식하여 본 논문에서는 RCEP, CPTPP 및 IPEF의 효율적 추진 을 위해 그동안 추진되어왔던 통상정책의 방향 및 성과를 알아보고 RCEP, CPTPP 및 IPEF의 내용과 함께 추진 성과 제고를 위한 해양 ․ 수산분야의 환경조성 및 과제 를 알아보고자 한다.

본 연구는 델파이 기법 및 전문가 설문을 통해 지역별 교육인프라 격차가 심한 해양수산안전분야의 교육시설을 설립하기 전 평가해야 하는 항목과 지표를 도출하였다. 그 결과 지리적요인, 사회적요인, 행정적요인에서 고려해야 하는 7개의 지표를 선정하였다. 각 지표를 객관적으로 평가하기 위해 ‘국가균형발전종합정보시스템’, ‘국가통계포털’ 등에 공표된 자료를 활용하여 평가할 수 있도록 평가지 표를 개발하였다. 각 지표별 가중치 선정을 위해 계층분석(AHP) 방식을 적용하였으며 AHP분석 결과, 해양수산안전 교육시설 입지선정에 가장 중요한 영향을 미치는 10가지 요인은 해기사 분포, 고속․고속화철도 접근성, 5톤미만 소형선박 수, 고속도로 IC접근성, 어선세력 분 포, 관련산업 밀접도, 신항만 예정지, 무역항 분포, 해양레저승선인원 수, 지자체의 토지장기무상임대 가능여부 순으로 나타났다. 본 연구 에서 개발한 해양수산안전교육시설의 입지평가 지표는 국가 공공데이터를 활용하여 각 지역별로 평가할 수 있는 지표로 객관적인 평가 가 가능한 장점을 가지고 있다. 따라서 본 평가지표는 해양수산안전 교육시설 뿐만아니라 다른 해양 관련 시설 설치 타당성을 검증하는 데에도 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

진해만은 우리나라 남해 연안의 주요 어장으로서, 여전히 전체 수산생산량에서 적지 않은 기여를 창출하고 있다. 그러나, 수십 년간 산업개발과 고수온과 같은 환경변화로 인하여 진해만의 해양생태계는 과거와 달라지고 있다. 본 연구는 2005년부터 2022년 까지 진해만 연안 5개 시군구의 수산생산량, 폐기량, 평균영양단계 및 어업균형지수를 분석하였으며, ARIMA 모델을 이용하여 2027년까 지 단기적인 변동 추세를 함께 관찰하였다. 그 결과, 고성지역은 2027년까지 지속적으로 수산생산량이 감소할 것으로 예측되었다. 통영 지역은 이매패류의 부산물 처리가 필요한 것으로 평가된다. 해양생태계 지표의 경우, 통영지역에서는 대형 어류 생산 비중이 회복되고, 어업균형지수가 0 이상을 나타내어 해양생태계 구조가 안정적인 것으로 나타났다. 마지막으로 IPCC의 기후변화 시나리오에 따라 2060 년까지 진해만의 부어성 어종 6종의 생산량 변동 추이를 비교하였으며, 2020년대 초반 2만 ton 부근까지 감소했던 생산량은 2020년대와 2040년대에 4만 ton 부근 가까이 회복한 후, 2060년까지 점진적인 감소 경향을 나타내는 것으로 예측되었다.

This study aims to establish a development strategy for higher education in Indonesia’s marine and fisheries sector and to present a direction for international development cooperation through evaluating policies and current problems related to higher education in marine and fisheries sector. To achieve the goals of human resources development in marine and fisheries sector, Indonesian government needs to secure non-salary expenditures to strengthen support for areas directly related to the effects of education, such as improving educational facilities, expanding scholarships, and so on. Education institution needs to develop effective teaching methods and systematic practice-based curriculum that reflects the needs of the local fishermen community and fisheries industry. In addition, it is necessary to support the supply of manpower throughout the fisheries industry. Fisheries industry needs to stop relying on the government or education institutions to secure excellent human resources and actively participate and cooperate in the education field so that excellent human resources can flow into the industry. Based on this strategy, international development cooperation for human resources development in Indonesia’s marine and fisheries sector should focus on qualitative rather than quantitative expansion of higher education institutions.

Governments around the world are enacting laws mandating explainable traceability when using AI(Artificial Intelligence) to solve real-world problems. HAI(Human-Centric Artificial Intelligence) is an approach that induces human decision-making through Human-AI collaboration. This research presents a case study that implements the Human-AI collaboration to achieve explainable traceability in governmental data analysis. The Human-AI collaboration explored in this study performs AI inferences for generating labels, followed by AI interpretation to make results more explainable and traceable. The study utilized an example dataset from the Ministry of Oceans and Fisheries to reproduce the Human-AI collaboration process used in actual policy-making, in which the Ministry of Science and ICT utilized R&D PIE(R&D Platform for Investment and Evaluation) to build a government investment portfolio.

As the uncertainty of technology development and market needs increases due to changes in the global business environment, the interest and demand for R&D activities of individual companies are increasing. To respond to these environmental changes, technology commercialization players are paying great attention to enhancing the qualitative competitiveness of R&D. In particular, R&D companies in the marine and fishery sector face many difficulties compared to other industries. For example, the R&D environment is barren, it is challenging to secure R&D human resources, and it is facing a somewhat more difficult environment compared to other sectors, such as the difficulty in maintaining R&D continuity due to the turnover rate of researchers. In this study, based on the empirical data and patent status of private companies closely related to the R&D technology status, big data analysis, and simulation analysis methods were used to identify the relative position of individual companies' R&D capabilities and industrial perspectives. In this study, based on industrial evidence and patent applications closely related to the R&D technology status, the R&D capabilities of individual companies were evaluated using extensive data analysis and simulation analysis methods, and a statistical test was performed to analyze if there were differences in capabilities from an industrial point of view. At this time, the industries to be analyzed were based on all sectors, the maritime industry, the fisheries industry, and the maritime industry integration sector. In conclusion, it was analyzed that there was a certain level of difference in the R&D capabilities of individual companies in each industry sector, Therefore when developing a future R&D capability system, it was confirmed that it was necessary to separate the population for each industry and establish a strategy.

최근 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전되고 있으며, 이를 활용한 산업이 점차 확대되고 있다. 또한 사회과학 연구분야에서 도 인공지능기술의 텍스트 마이닝을 활용한 분석연구가 활발하게 전개되고 있다. 해양수산부에서 소관하는 법률은 125여개로 해양환 경, 수산, 선박, 어촌, 항만 등 다양한 분야에서 제정되었다. 해양수산부 법률을 대상으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 이 연구는 해양수산부 법률 관련 연구논문을 대상으로 텍스트 마이닝을 적용하여 국내 연구동향을 분석하였 다. 연구방법으로 첫째 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하여 잠재된 토픽을 파악하였다. 둘째 특정 법률을 주제로 다룬 연 구논문의 동시출현 네트워크 분석을 수행하여 주요 주제를 도출하였다. 마지막으로 저자 네트워크 분석을 수행하여 저자 간 사회 연결 망을 탐색하였다. 분석결과 시기에 따라 핵심 토픽의 변화를 확인하였으며, 선박안전법, 해양환경관리법 등 법률별 주요 주제를 탐색하 였다. 또한 저자 네트워크 분석하여 핵심 연구자를 도출하고, 저자 간 공동연구 성향을 파악하였다. 이를 통해 해양수산부 법률 관련 연구주제의 변화를 탐색하였으며, 향후 연구주제의 다양화와 해양수산 분야 연구의 양적 증가와 질적 성장을 기대한다.

본 연구에서는 제외국 관리 해양생물독소인 YTXs의 원 인조류, 독화생물, 국내·외 관리현황 및 분석법에 대해 리뷰하였다. 현재까지 YTXs에 의한 국내 수산물 오염이 보고된 사례는 없지만 기후변화로 인한 국내 연안 해역의 아열대화로 독성조류의 국내 유입 가능성이 있을 뿐 아니라 외국의 경우 YTXs에 의한 오염이 빈번하게 발생하고 있기 때문에 해당 국가로부터 수입되는 수산물의 경우 잠재적인 오염가능성이 있어 이에 대한 선제적 대응이 필요하다. YTXs는 와편모조류인 Protecratium reticulatum, Gonyaulax polygramma, Gonyaulax spinifera과 Lingulodinium polyedrum에 의해 생성되는 것으로 알려져 있으며, 이들은 국내 연안에도 출현한다. 현재 패류 내 YTXs는 메탄올 추출, SPE 카트리지 정제 후 LC-MS/MS를 이용하여 분석하고 있다. YTXs, pectenotoxins, azaspiracids와 같은 지용성 패독은 추출 및 정제 등의 전처리 과정이 유사하여 동시 분석이 가능할 것으로 보이며, 이에 대한 분석법 최적화가 필요하다. 향후 국내 해역의 YTXs의 원인조류 출현 및 국내 유통(국내산 및 수입산) 수산물의 오염에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다.