본 연구는 목포대교 부근 해상교통 현황을 분석하고 선박의 안전한 교량 통항 방안을 검토하였다. AIS 데이터를 활용하여 교통 밀집도, 항적, 통과선, 교각과의 이격거리를 분석한 결과, 목포대교를 통과하는 선박은 설계지침보다 열악한 조건에서 항해하고 있었으며 교량 하부 수로 통항에 관한 명확한 규정이 부재한 것으로 나타났다. 항적 분석 결과, 선박 조종법과 외력, 타선박 존재 여부에 따라 항적 분포가 달라져 위험성이 확인되었으며, 교통 밀집도 분석에서는 좁은 항로폭과 정기선 운항으로 충돌 위험이 증가했다. 통과선 분석에서 는 내항, 주경간, 측경간, 외항 모두에서 항적이 중첩되어 충돌 확률이 높았고, 근접도 분석에서는 주탑 PY1에 최소 82m까지 근접 항해하 는 사례가 확인되어 통항 지원 시스템과 안전 대책 마련이 요구되었다.

국제해운의 탈탄소 전환과 IMO GHG 전략에 따른 규제 강화로 선박별 정밀 배출 산정이 요구되고 있다. 그러나 실제 운항 선 박의 주기관 출력 정보는 외부 데이터베이스에 의존하는 경우가 많아 데이터 수집 단계에서 상당한 경제적 비용과 시간 지연이 발생한 다. 이러한 제약을 완화하기 위해, 본 연구는 AIS 정적 정보 중 선체길이를 단일 입력변수로 활용하여 선종별 주기관 출력을 기계학습으 로 추정하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 선형회귀, K-최근접이웃, 랜덤포레스트, 그래디언트부스팅, AdaBoost, XGBoost, LightGBM, CatBoost 등 8종의 기계학습 모델을 적용하였다. 수집한 데이터는 선종별로 분리한 뒤 무작위 분할하였고, 90% 학습셋에서 10-fold 교차검 증을 수행한 후 10% 홀드아웃 테스트로 최종 성능을 평가하였다. 테스트셋 기준 화물선은 CatBoost가 R²=0.96, 탱커선은 Gradient Boosting이 R²=0.96으로 가장 우수하였다. 여객선은 XGBoost가 R²=0.89, 예인선은 CatBoost가 R²=0.76을 보였다. 본 연구를 통해 AIS 데이터를 이용하여 주기관 출력을 추정할 수 있음을 확인하였다.

효과적인 해양 교통관리 및 사고 예방 체계 구축에 있어서 AIS는 매우 중요한 요소이다. AIS는 선박의 동적, 정적, 항해 정보를 송수신하여 항해 의사결정을 지원하고 효과적인 선박 교통관제에 도움을 준다. 이러한 AIS는 환경적 요인, 기계적 요인 등에 의해서 손실 이 발생하며, 손실이 생긴 AIS 데이터는 선박 운항자 및 관제의 측면에서 의사결정에 혼동을 야기한다. 때문에, 본 연구에서는 AIS 데이터 를 통해 선박 항적 데이터를 수신하고, 해당 항적 데이터의 손실을 복원한다. AIS 데이터 수신 시 저비용의 싱글보드 컴퓨터인 Raspberry Pi와 AIS 수신 보드인 dAISy HAT을 활용하여 하드웨어를, Raspberry Pi의 운영체제인 LINUX환경과Open chart plotter인 OPENCPN을 통해 소 프트웨어를 구성하였다. 해당 시스템을 활용하여 수신한 AIS 데이터의 손실이 발생하는 데이터 중 활용이 가능한 위도, 경도, 시간 데이 터를 통해 손실이 발생한 구간의 데이터를 보간하고, 보간된 데이터는 “INTERP”라는 태그를 통해 기존의 데이터와 함께 인터넷 웹 서버 인 AWS S3에 저장한다. 본 연구를 통하여, AIS 수신기를 통하여 선박 항적 데이터를 수신하고, 손실이 발생한 부분을 보간함으로써 항적 데이터의 활용도를 높일 수 있을 것으로 보인다. 향후 손실된 AIS 데이터로 인한 선박 항적 데이터의 복원을 위한 다양한 기법을 활용한 연구가 필요하다.

Efficient yet realistic ship routing is critical for reducing fuel consumption and greenhouse-gas emissions. However, conventional weather-routing algorithms often produce mathematically optimal routes that conflict with the paths mariners use. This study presents a hybrid approach that constrains physics-based weather routing within an AISderived maritime traffic network (MTN) built from one year of global Automatic Identification System data. The MTN represents common sea lanes as a graph of approximately 10,956 waypoints (nodes) and 17,561 directed edges. Using this network, an optimal low-emission route is computed via graph search and then compared against both a traditional unconstrained route and an advanced weather-routing model (VISIR-2). In a May transitionseason case (Busan–Singapore voyage), the AIS-constrained route reduced fuel consumption and CO₂ emissions by about 1.9% relative to the fastest feasible route, while closely following real traffic corridors (over 90% overlap with actual 2024 AIS tracks). While this 1.9% saving does not reach the high-end potential of an unconstrained, state-of-the-art model like VISIR-2 (which can demonstrate double-digit savings in certain conditions), it is achieved with an increase in transit time of ~6.5 h (≈3.2%). This represents a crucial trade-off, prioritizing operational realism and adherence to real-world traffic corridors over maximum theoretical efficiency.

형사절차법은 형사사법기관에 부여된 권한의 법적 근거를 명확히 하고 그 한계를 설정함과 동시에, 피의자·피고인의 절차적 권리를 보장하는 기제 로 작용한다. 따라서 국민 관점에서는 자신의 절차적 권리 보장을 위해, 형 사사법기관 관점에서는 적법절차 실현을 위해 이는 이해하기 쉽게 구성될 필요가 있다. 그러나 우리 「형사소송법」 편장 체계를 살펴보면, 마치 ‘법이 론서’처럼 공판절차에서 공통적으로 적용될 수 있는 내용을 제1편 총칙으 로 하고, 이후 형사절차 전 과정에서 이를 준용하는 방식으로 구성되어, 일 반 국민뿐만 아니라 법률 전문가들조차도 이해에 어려움을 겪고 있다는 비 판이 제기되고 있다. 특히, 수사절차와 관련해서는 형사실무에서 가장 먼저 개시되는 절차임에도 불구하고 관련 법조문은 제1편 총칙 이후 제2편 제1 장 제195조에 이르러서야 비로소 등장하고, 강제수사 등에 있어 법원의 재 판을 기준으로 설정된 총칙상의 강제처분 요건과 절차를 준용하도록 하는 등으로 인해 이러한 현상은 가장 심각하게 나타난다. 본 논문은 現 「형사소 송법」 편장 체계 개선 연구를 위한 시론(時論)으로, 우리 「형사소송법」의 원 류라고 알려진 프랑스 형사절차법 편장 체계를 검토한다. 1959년에 제정· 시행되고 있는 프랑스 「형사절차법전」뿐만 아니라, 일제(日帝)가 수용하여 우리 법제 형성에 영향을 끼친 1808년 「치죄법전」의 편장 체계를 함께 검 토하여 두 법전 간의 변화 양상을 살펴보고, 우리 「형사소송법」과의 비교법 적 분석을 통해 향후 우리 법제 개선을 위한 시사점을 도출한다. 연구 결 과, 프랑스 형사절차법 편장 체계가 보이는 기관중심·실무중심적 특성은 우 리 「형사소송법」 편장 체계가 나타내는 단점을 해소하는 방안이 될 수 있 을 것으로 판단되며, 향후 「수사절차법」 제정이나 「형사소송법」 편장 체계 개선논의에 있어 참고할 필요가 있을 것으로 생각한다.

선박의 선장이 일정한 목적을 가지고 일시 운항을 정지하는 경우인 정류는 실무에서 흔한 일이다. 이러한 정류 중인 선박의 법적 지위는 COLREG에서 정의하고 있지 않고, 학자들의 의견과 판례에서 일반항법 적용과 선원의 상무규정 적용이 상호 대립하고 있는 상황이다. 따라서 선박 상호 간에 어떠한 선박이 유지선, 피항선이 되는지 모호한 상황이다. 또한, 법적 지위의 불명확성으로 인하여 정류 중인 선박은 대수속력이 없는 항행중인 동력선이 되고, 이는 다른 선박에서 정류 중인 선박을 외관상 식별할 방법이 없는 상황이다. 이에 정류 중인 선박의 충돌사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 모호성을 제거하여 선박충돌사고를 예방할 필요가 있다. 한편, 선박자동 식별장치(AIS)는 선박의 위치, 침로, 속력 등의 정보와 더불어 항해상태에 대한 정보를 실시간으로 제공하는 장치이다. 항해상태는 IMO Res.A.1106(29)에 따라 항행중, 정박중, 조종제한선 등 선박의 현재 상태를 외부로 표시할 수 있는 기능인데, 현재 13번째 항목이 미래 사용 을 위하여 남겨두었다. 따라서 해당 항목에 ‘정류 중인 선박’을 할당하여 외부에서 정류 중인 선박의 상태를 확인할 수 있도록 하는 것을 제안한다.