해상운송에서 충돌사고는 인명과 재산에 막대한 피해를 끼치는 중요한 안전 문제로써, 국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)가 제정한 국제해상충돌예방 규칙(International Regulations for Preventing Collisions at Sea, COLREGs)의 철저한 준수가 권장 된다. 그러나 복잡한 해상 환경과 인간의 인지적 한계로 인해, 항해사가 실시간으로 최적의 충돌회피 의사결정을 내리기란 쉽지 않다. 본 연구는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)인 GPT를 활용하여, 유인선 항해사가 COLREGs 규칙에 부합하는 충돌회피 판단을 신속 하고 정확하게 내릴 수 있도록 지원하는 단계별 프롬프트 설계안을 제시한다. 특히 4단계 충돌회피 과정을 확장하여, 항해사가 GPT와 자 연어로 상호작용할 때 사용할 표준화된 프롬프트를 구체화하였다. 가상의 시나리오 적용 결과, 항해사는 GPT의 조언을 통해 주변 상황 인식부터 회피경로 선정, 실행 단계까지 일관적으로 보고받을 수 있었으며, COLREGs의 준수와 충돌위험지수(Collision Risk Index, CRI) 계 산 등의 복잡한 작업을 AI가 보완함으로써 인적 오류를 줄일 가능성을 보였다. 이러한 결과는 자율운항선 뿐만 아니라 현행 유인선 운항 에서도 AI-항해사 협업을 통한 안전성 향상을 도모할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 대학생의 불확실성에 대한 인내력 부족과 진로관여행동의 관계에서 경험회피와 계획된 우연기술의 매개역할을 검증하고자 하였다. 온라인 설문조사를 통해 총 230명의 데이터가 수집되었고, spss 29.0을 활용하여 기술통계와 상관분석을 실시하였다. 매개효과 검증을 위해 spss process macro에서 부트스트랩을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 불확실성에 대한 인내력 부족이 경험회피, 경험회피 와 계획된 우연, 계획된 우연과 진로관여행동 간의 관계에서 유의한 상 관이 나타났다. 둘째, 불확실성에 대한 인내력 부족은 경험회피와 계획 된 우연기술을 거쳐 진로관여행동으로 가는 경로가 유의한 것으로 나 타났다. 본 연구는 대학생의 불확실성에 대한 인내력 부족과 진로관여 행동 간의 관계에서 나타나는 경험회피와 계획된 우연기술의 역할을 검증한 것에 그 의의가 있다.

본 연구에서는 대학생의 우울이 비관적인 삶의 관점을 유도하여 학업 동기에 부정적인 영향을 미칠 것이라는 점을 전제하고, 이를 완화할 수 있는 요인으로 사회적 지지의 역할을 검증해보았다. 학부생 329명을 대상으로 설문을 실 시하여 우울, 비관주의, 학업접근동기, 학업회피동기, 사회적 지지 정도에 대한 자료를 수집하였다. 주요 결과는 다음 과 같다. 첫째, 상관분석 결과 높은 우울와 비관주의는 모두 낮은 접근동기와 높은 회피동기를 예측한 반면, 높은 사회적 지지는 높은 접근동기와 낮은 회피동기를 예측하였다. 둘째, 매개분석결과 비관주의는 우울과 접근동기 간의 부적 관계를 매개하였고 우울과 회피동기 간의 정적 관계를 매개하였다. 셋째, 사회적 지지는 우울와 접근동기 간의 관계는 조절하지 않은 반면, 우울과 회피동기 간의 관계를 조절하였다. 넷째, 사회적 지지는 우울에서 비롯된 비관주의가 접근동기를 예측하는 경로를 조절하지 않은 반면, 회피동기를 예측하는 경로를 조절하였다. 본 연구의 결과는 많은 대학생들이 경험하는 우울이 학업을 수행하는 장면에서 인지적 동기적으로 부정적인 영향을 미친다는 점을 확 인하면서, 개인의 정신건강을 예측하는 대표적인 요인인 사회적 지지가 이러한 과정에서 어떠한 역할을 하는지를 구체적으로 확인한 결과라 할 수 있다.

본 연구는 상선과 어선의 충돌사고를 예방하기 위한 인공지능(AI) 기반 충돌 회피 시스템의 도입을 위하여 해외 사례를 조사하 고 도입에 필요한 기술적 요소 고찰을 통해 구체적인 도입 방안을 제안하였다. 최근 10년간 발생한 상선의 해양사고 통계를 분석한 결과, 약 87%가 인적 과실에 기인함을 확인하였다. 기존의 충돌 예방 대책은 주로 선원 교육과 항해 규칙 준수에 초점을 맞추었으나, 인적 오류 를 완전히 배제하는 데에는 한계가 있었다. 이에 따라 AI 기반 충돌 회피 시스템의 도입이 해상 안전을 위한 효과적인 해결책으로 주목받 고 있다. 본 연구에서는 AI 기반 충돌 회피 시스템의 기술적 개념과 핵심 요소를 고찰하고, 해외 사례를 통해 시스템의 실효성을 검증하 였다. 또한 우리나라 해운업계의 현황을 분석하여 도입을 위한 절차와 방법을 제시하였으며, 기술 도입이 미치는 긍정적인 영향을 평가하 였다. 연구 결과, AI 기반 충돌 회피 시스템은 실시간 데이터 분석과 자율적 회피 기능을 통해 충돌 위험을 효과적으로 줄일 수 있음을 해외 사례 연구를 통해 확인하였다. 그러나 기술 개발, 법적 규제 정비, 산학연 협력 강화 등 도입을 위한 다양한 과제가 존재하며, 이를 해결하기 위한 정책적 지원이 필요함을 강조하였다. 본 연구는 선박 충돌사고 예방 등 해상 안전에 기여할 수 있는 실질적인 방안을 제시 함으로써 관련 분야의 학술적 및 실무적 발전에 이바지하고자 한다.

본 연구는 대학생의 타인 회피와 타인 갈등이 거부민감성에 미치는 영향이 어떠 한지를 검증하였고 그 검증된 결과를 중심으로 타인 회피와 타인 갈등이 대인관계 에서 회복될 수 있는 대안을 찾는 데 있다. 연구대상은 서울, 경기, 인천지역의 대 학생 250명이다. 연구문제는 첫째, 타인 회피는 거부민감성에 어떠한 영향을 미치 는가? 둘째, 타인 갈등은 거부민감성에 어떠한 영향을 미치는가? 이다. 이 연구문 제에 따라 분석된 결과는 다음과 같다. 첫째, 타인 회피는 거부민감성에 어떠한 영향을 미치는가? 에 관한 분석 결과에 서 타인 회피는 거부민감성에 유의한 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 거부민감 성은 자신이 거부당했다고 느낄 때, 타인에 대한 회피가 나타나게 되면, 친밀한 대 인관계를 형성하는데 장애 요인이 될 수 있고, 이는 왜곡된 인지·정서적 현상으로 나타날 수 있다. 타인 회피로부터 타인과의 친밀감을 형성할 수 있는 적응력과 그 상황을 잘 극복할 수 있는 인내심과 그 상황이 회복될 수 있는 탄력성을 기를 필요 가 있다. 둘째, 타인 갈등은 거부민감성에 어떠한 영향을 미치는가? 에 관한 분석 결과에 서 갈등이 발생하는 것은 다른 사람과 관계를 형성하고 자신의 기대와 목표, 다른 사람에 대한 바람이 깨어질 때 야기되는 상호 대립이다. 대인관계에서 발생하는 갈 등은 스트레스를 불러일으키게 되고 오해나 불신을 낳게 되어 관계가 단절되는 등 부정적인 결과를 가져오게 된다. 이러한 현상은 타인에 대한 인지·정서적 왜곡으로 인하여 발생할 수 있는 것으로서 이해와 수용, 배려와 용납 등 다른 사람과의 친밀 한 관계를 유지할 수 있도록 지원해야 한다.

선박의 안전운항에서 충돌회피는 핵심적인 요소이며, 자율운항선박의 출현과 인공지능 기술의 발전에 따라 충돌회피 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 충돌회피 기준 설정에는 객관적인 기준이 없어 어려움이 있으며, 국제해상충돌예방규칙 17조에서도 유지 선박의 충돌회피협력 동작 시점이 명확히 정의되지 않아 실무적인 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 Lee and Furukawa(2022)는 새로 운 충돌평가 모델인 CDC(Computed Distance at Collision)를 제안하였으며, 이 모델은 두 선박 간의 충돌 위험을 정확하게 평가하는 데 기여 하였다. 본 연구는 기존 CDC의 한계를 보완하고 실용화를 목표로, 선박의 기준좌표를 GPS 안테나 위치로 개선하여 충돌평가의 실용성을 높이고자 한다. 시나리오로 부산 신항과 통영 입항 구간을 선택하여 개선된 CDC를 적용한 결과, 두 선박 간 충돌 회피의 구체적인 시점 을 정량적으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 VTS의 선박 관제에 실질적인 도움을 제공할 수 있는 데이터로 활용될 수 있으며, 향후 선박 운항 안전성을 높이는 데 기여할 것이다.

운전 시뮬레이션을 통해 3-수준 자율주행 중 차량 전방에 장애물이 출현하는 상황에서 서로 다른 연령대의 운전자 들이 보이는 제어권 전환 반응시간과 상황인식, 그리고 차량통제 수행에서의 차이를 장애물 회피 이전(before the obstacle avoidance: BOA)과 이후(after the obstacle avoidance: AOA) 구간으로 구분하여 분석하였다. 본 연구의 결 과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 실험참가자들의 상황인식은 AOA 구간에 비해 BOA 구간에서, 그리고 청년운전자 집단에 비해 고령운전자 집단에서 더 낮았는데, 이러한 경향은 AOA 구간에 비해 BOA 구간에서 더 뚜렷하였다. 둘째, 제어권 인수 시간은 청년운전자 집단에 비해 고령운전자 집단에서 유의하게 더 느렸다. 셋째, 네 가지 차량통 제 측정치 모두에서 BOA 구간보다는 AOA 구간에서, 그리고 청년운전자 집단보다는 고령운전자 집단에서 더 저하 된 수행이 관찰되었으나 차량통제 수행에서의 연령집단간 차이는 BOA 구간보다는 AOA 구간에서 더 컸다. 이러한 결과는 자율주행 중 제어권을 인수받아 수동으로 운전하여 장애물을 회피하는 상황에서 운전자의 상황인식과 차량 통제는 BOA 구간과 AOA 구간에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.

In this article, improvement of heat screen failure for battle tank is proposed. The heat screen applied to protect a cam sensor from engine heat was cracked by vibrations generated in the engine. To solve this problem, the configuration of the heat screen was changed to a structure that can avoid engine vibration levels. The improved heat screen has first mode frequency at 4,000 RPM band outside the main operating range of the engine, and heat dissipation is at the same level as conventional heat screen. As a result, the improved heat screen secured reliability by improving vibration effects by approximately 163% while maintaining heat dissipation performance.

씨고자리꽃파리(Delia platura)는 온대지역의 해충으로 콩과, 백합과, 십자화과 작물뿐만 아니라 옥수수, 감자, 당근 등 기주범위가 매우 넓 은 해충으로 알려져 있다. 씨고자리꽃파리는 여름철 이후 발생이 급격히 감소하거나 사라지는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 이러한 씨고자리꽃 파리의 특이한 연간 발생양상을 이해하기 위하여 몇 가지 온도와 광조건에서 발육실험과 야외에서 성충발생양상을 조사하였다. 광조건(16L:8D, 12L:12D)과 관계없이 처리온도 21, 24, 27°C에서 하면증상 없이 성충까지 성공적으로 발육하였다(번데기 생존률 : 93.5~100.0%). 고온(광조 건 16L:8D)인 30 및 33°C에서도 하면이 유도된 발육단계는 관찰되지 않았다. 따라서 씨고자리꽃파리의 여름철 후 감소현상은 하면가설로 설명 이 어려웠다. 2021년과 2022년 포장조사(제주)에서 7월 중순부터는 성충이 점착트랩에 거의 유살되지 않는 양상을 보였다. 고도별 트랩을 설치 한 2023년 조사에서 높은 고도인 620미터 트랩에서는 전체적으로 발생량이 적었고 연간 특별한 양상을 보이지 않았다. 저고도 70미터와 중간고 도 300미터는 2개의 발생최성기(peak)가 관측되었으며, 보다 서늘한 지점의 300미터 트랩의 발생최성기는 70미터 트랩과 비교하여 약 40일 정 도 지연되어 나타났다. 특히 300미터 트랩에서는 여름철 이후 9월 중순까지도 트랩에 유살되는 성충이 관찰되었다. 아직은 완벽하지 않지만 고온 회피설이 씨고자리꽃파리의 후기 발생을 부분적으로 설명할 수 있었다. 더 정확한 해석을 위해서는 앞으로 고온 산란임계온도와 더불어 생식적 휴면(하면)의 여부, 고온회피행동의 구체적 양상 등에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단되었다.

본 연구의 목적은 과거 12년(2010~2021년)간 발생한 상선의 충돌사고 668건을 조사하여 충돌의 원인요인을 조사하고 이를 통계 적으로 분석하여 항해사의 인적과실 예방 충돌회피(HEPCA) 모델을 제안하는 것이다. 중앙해양안전심판원의 통계연보 및 충돌사건 재결서 를 조사하여 상선의 충돌 원인요인 데이터를 수집하고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석을 수행하였다. 1단계 분석으로 상선 충 돌사고 668건을 대상으로 충돌원인을 분석하였고, 2단계 분석에서는 식별된 최대빈도 원인요인을 세부적으로 분석하였다. 분석결과, 충돌 원인은 항해사의 인적과실이 98 %인 것으로 식별되었으며, 빈도 높은 요인 순서는 경계소홀 〉항행법규위반 〉조선 부적절 순이었다. 경계 소홀의 원인 요인은 주로 상대선 초인 후 지속감시 소홀이었으며 상대선박의 존재를 인식하지 못한 원인은 주로 당직시간에 다른 작업을 한 요인이었다. 분석결과를 적용하여 인적과실 예방을 위한 HEPCA 모델을 제안하였고, 이를 재결서의 충돌사건에 적용해보았다. 본 연구결과는 해기사 교육기관 및 실무에서 항해사의 인적과실로 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 교육 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

중앙해양안전심판원(2019)에서 발표한 최근 5년의 해양사고통계자료에 따르면 충돌사고의 대부분은 20톤 미만의 어선에서 발 생하고 있으며 전방 부주의, 경계 소홀 등의 운항과실로 인한 사고가 주요 원인으로 나타나고 있다. 이러한 사고 방지를 위해 운항자를 대상으로 훈련 및 교육을 강화하고 있지만 충돌사고는 빈번히 발생되고 있으며 충돌 사고를 줄이기 위한 기술적인 방안 또한 지속적으로 개발중에 있다. 본 연구에서는 고속 활주형 소형 선박에 WAVE 통신 기술을 적용하여 선박 간 거리, 속도, 방위에 기반한 조우 상황을 고 려하여 충돌 회피 동작이 가능한 제어 알고리즘을 개발하였으며, WAVE 통신-제어기를 결합하여 충돌 회피 시스템을 구축하였다. 그리고 충돌 회피 동작의 검증을 위해 두 소형 선박간의 정면, 추월, 교차의 3가지의 조우 시나리오에 대해서 시뮬레이션을 수행하고 실선 시험 을 통해서 충돌 회피 알고리즘을 검증하였다.