이 글은 반폐쇄해인 태국만에서 한 세기 이상 지속되어 온 태국-캄보디 아 간 해양 분쟁의 복잡한 연원과 해양경계 협상을 살펴보고, 대륙붕 공동 개발 등 양국 간 해양 분쟁 관리의 핵심적 틀로 여겨지는 2001년 ‘해양경계획정 및 공동개발체제 수립에 관한 양해각서(MoU44)’의 쟁점 과 법적 성질을 규명하는 것을 목적으로 한다. 양국 간 국경분쟁은 1907년 프랑스-샴 조약과 부속 지도에 대한 해석에 서 비롯되었다. 1907년 부속 지도는 양국 간 합의로 프랑스 지도회사가 제 작한 것으로, 육상 경계는 자연 분수령을 따르기로 하였다. 프레아 비헤아 르 사원이 캄보디아 영토로 표기되었다는 점에 대해 태국이 이의를 제기하 면서, 양국 모두 영유권을 주장하는 지역이 생겨났다. 1962년 국제사법재 판소는 이 사원이 캄보디아에 속한다고 판정하였고, 2013년 사원 주변 지 역에 대해서 1962년 결정을 재확인하였다. 그러나 양국 간 육상 영토 분쟁 은 현재에도 이어지고 있다. 양국 간 해상 분쟁은 1907년 부속 지도상 꼬꿋섬(Koh Kut)과 연결된 선에 대한 상반된 해석에서 비롯되었다. 캄보디아는 이 선을 해양 경계선으 로 보면서 꼬꿋섬에 대한 영유권을 주장하였다. 태국은 이를 육상 국경 설 정을 위한 시야선으로 보았고, 실효적 지배를 근거로 영유권을 주장하였다. 1972년 캄보디아가 과도한 직선기선을 선포하여 주장중첩수역(OCA)을 형 성하면서 분쟁은 격화되었다. 태국만 내 약 26,000㎢에 달하는 OCA는 막 대한 양의 탄화수소 자원이 매장되어 있을 것으로 추정되어서 양국 간 첨 예한 대립의 원인이 되었다. 양국의 타협 없는 주장으로 인해 해양경계획정 협상은 결국 교착 상태에 빠지게 되었다. 이러한 교착 상태를 타개하기 위해 2001년 체결된 MoU44는 이원적 접 근법(Dual Track Approach)을 채택하였다. 이는 OCA 북부 지역의 경계 획정과 자원이 풍부한 남부 지역의 공동 개발을 동시에 추진하는 것을 핵 심으로 한다. 그러나 MoU44의 가장 큰 실패 요인이자 근원적 한계는 불 가분 패키지(Indivisible Package) 조항이라고 할 수 있다. 이 조항은 두 트랙의 합의가 연계되어서, 어느 한쪽의 합의 없이는 다른 쪽 합의도 효력을 발휘될 수 없도록 규정하였다. 결국 양국 간 현실적으로 해결이 어려운 꼬꿋섬 영유권 및 해양경계획정 문제로 인하여 실용적 협력이 가능한 공동 개발 논의가 발목 잡히면서, 불가분 패키지는 MoU44 체제 전체를 마비시 키는 구조적 요인으로 작용하였다. MoU44는 최종적 권리·의무를 확정하는 실체적 조약이 아니라, 합의 도출을 목표로 하는 ‘향후 합의를 위한 의사표시’(agreement to agree) 로서의 법적 성질이 강하다. 한편으로 MoU44는 양국에 UNCLOS 제74 조 및 제83조에 규정된 ‘잠정조치 의무’를 구체화하는 법적 의미를 지 닌다. 즉, MoU44는 양국에 실질적인 잠정 약정(공동 개발 등) 체결을 위해 ‘신의성실하게 교섭할 절차적 의무’를 부과하고, 최종 합의를 위태 롭게 하는 일방적 행위(자원 탐사 및 개발 등)를 삼가야 할 ‘자제 의 무’를 강화하는 역할을 한다. 결론적으로 MoU44는 분쟁의 근본 원인을 해결하지 못한 채 오히려 불 가분 패키지라는 조항으로 인해 UNCLOS상의 잠정조치 의무 이행마저 형 해화시키는 결과를 초래한 것으로 평가할 수 있다. 따라서 향후 분쟁 해결 을 위해서 양국은 경직된 일괄 타결 조항에서 벗어나, 태국-말레이시아 공 동 개발 사례처럼 경계획정 문제를 잠정적으로 유보하고 공동 개발을 우선 추진하는 유연한 접근법을 모색하거나, 동티모르-호주 사례처럼 제3자 개 입을 통한 해결 방안을 적극적으로 고려해 볼 필요가 있다. 아울러 이 사례 는 한·일 대륙붕 공동개발협정의 미래에도 중요한 시사점을 제공할 수 있으 며, 한·일 해양경계협정에 대비한 철저한 준비의 필요성을 역설해 주고 있 다.

Piloti-type buildings are widely constructed in urban areas of South Korea. Due to stiffness irregularities, piloti-type buildings are vulnerable to lateral loads such as earthquakes. Although seismic retrofitting is necessary for piloti-type buildings, many of these structures are privately owned, and the extensive number of buildings creates significant challenges in terms of cost and time for regional seismic performance evaluation. This study proposes a methodology for determining the seismic performance of multiple piloti-type buildings within a region by utilizing structural parameters. Information on piloti-type buildings is classified into public building data and exterior building data, which are integrated to define structural parameters for estimating the first natural period of the buildings. Linear regression analysis was performed to develop a regression equation correlating structural parameters with the natural period. Additionally, the natural period and structural parameters are used to perform another linear regression analysis to estimate the yield and ultimate points of the capacity curve. The capacity curves derived from the regression equations facilitate seismic performance evaluation based on structural parameters.

Rapidly changing environmental factors due to climate change are increasing the uncertainty of crop growth, and the importance of crop yield prediction for food security is becoming increasingly evident in Republic of Korea. Traditionally, crop yield prediction models have been developed by using statistical techniques such as regression models and correlation analysis. However, as machine learning technique develops, it is able to predict the crop yield more accurate than the statistical techniques. This study aims at proposing the onion yield prediction framework to accurately predict the onion yield by using various environmental factor data. Temperature, humidity, precipitation, solar radiation, and wind speed are considered as climate factors and irrigation water and nitrogen application rate are considered as soil factors. To improve the performance of the prediction model, ensemble learning technique is applied to the proposed framework. The coefficient of determination of the proposed stacked ensemble framework is 0.96, which is a 24.68% improvement over the coefficient of determination of 0.77 of the existing single machine learning model. This framework can be applied to the particular farmland so that each farm can get their customized prediction model, which is visualized by the web system.

다중 운집 사고는 주로 도시 내 밀집된 공간에서 발생하며, 보행자의 자유로운 이동이 제한될 때 더욱 위험하다. 이러한 상황에서 군중의 물리적 압력이 더해지면 대형 참사로 이어질 수 있어 예방과 신속한 대응이 필수적이다. 사고 발생 가능성을 최소화하기 위해 서는 실시간으로 군중 밀도를 모니터링하고, 위험 상황을 사전에 경고할 수 있는 예측 시스템 구축이 필요하다. 그러나 현재 사용되는 CCTV 기반 모니터링 시스템은 특정 구역에 국한되며, 설치 및 유지 비용이 높아 광범위한 모니터링에는 한계가 있다. 이에 본 연구 에서는 Cell Transmission Model(CTM)을 기반으로 한 양방향 보행 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고, 이를 모바일 통신 데이터로 검증하였다. 연구 과정에서는 먼저 1)단방향 보행 CTM을 구축하고, 2)이를 양방향 보행 CTM으로 확장하여 경계 셀을 재설정하고 유 입량을 조정하는 방식으로 진행했다. 또한, 다중 운집 사고를 구현하기 위해 체류 개념을 추가했다. 검증 단계는 1)대상지 선정, 2)보행 네트워크 구축, 3)시뮬레이션 적용, 4)모바일 통신 데이터와의 비교 검증 순으로 이루어졌다. 대상지는 이태원 참사가 발생했던 이태원 역 부근으로, 20×20m 셀 단위로 보행 네트워크를 구축했다. 시뮬레이션 결과, 모바일 통신 데이터와의 높은 유사도를 보였다. 본 연구 에서 개발한 시뮬레이션은 대규모 행사나 혼잡한 보행 환경에서 군중 밀집을 예측하고, 사고 가능성을 조기에 경고하는 데 활용될 수 있다. 특히, 대형 이벤트나 도시 재난 관리에서 실시간 대응 시스템의 기초 자료로 사용할 수 있다.

The idea of phytosanitation has continuously received attentions since 1950s, as the volume of international trade began to rise. All aspects of phytosanitation, including regulatory framework as well as the supporting technologies and sciences, have developed intercorrelatedly to the exponential growth of the trade, for the protection of an importing country’s agriculture, landscape, and industries from potential damages by invasive non-native pests. Phytosanitary regulatory framework has chiefly been developed by the International Plant Protection Convention (IPPC), which is the foundation of the standardized phytosanitary measures across the borders, as delineating roles/responsibilities of every stakeholder on a trade continuum. Changes and modifications on the framework will be continuously required to cope with the on-going challenges by invasive non-native pests. Its role is no longer limited to plant protection but has blended into other frameworks, such as biosecurity and food safety.

In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy’s status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of ‘AIR_TEMPERATURE’ data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real- world scenarios.

PURPOSES : An automated driving guidance framework was developed for automated vehicles based on cooperation between infrastructure and automated vehicles. The proposed automated driving guidance framework is assumed to function only when an automated vehicle encounters situations in which it cannot safely pass through without cooperation with the infrastructure. METHODS : A four-step concept of automated driving guidance levels was employed, and the decision criteria, such as moving object, event, and externality, were defined as the criteria for determining the automated driving guidance level. The judgment criteria of each stage and procedure for determining the autonomous driving guidance level were determined based on successive judgments, and the proposed automated driving guidance framework was designed based on an expert survey. The survey was aimed at experts with experience related to automated driving system research or technology development. RESULTS : The resulting framework shows the steps and criteria for determining whether automated driving guidance is required under a specific situation and what the guidance should be. CONCLUSIONS : The proposed automated driving guidance framework is designed to function only when an automated vehicle encounters situations in which it cannot safely pass through without cooperation with the infrastructure.

이 연구의 목적은 공공기관이 스마트시티 사업을 수행함에 있어 어느 정도의 수준과 역량을 보유하고 있는지 판단하기 위한 수준진단 프레임워크를 수립하는 것이다. 이러한 연구목적 달성을 위해 기존의 지자체 GIS수준평가 방법과 국토부의 스마트시 티 인증체계 기준, 미래사회의 변화 모습 등 다양한 요소를 검토하여 최종적으로는 스마트시티 인프라역량, 기술 및 데이터 보유역 량, 연계통합역량, 미래의 스마트시티 정책수용역량 등 4개의 분야의 총 50개 세부 항목을 도출하고, 이를 계량화시킬 수 있는 틀을 마련하였다. 이 프레임워크를 공공기관 A, B, C에 적용한 결과를 상호비교하였다. 본 연구에서 제시한 스마트시티 사업수행 수준진단 틀은 각 기관에서 시간이 흐른 후에 역량 변화에 활용될 수도 있고, 각 기관의 특성에 맞게 일부 세부항목을 변경하여 활용될 수 있을 것이며, 각 기관이 스마트시티 분야의 활동계획과 전략을 수립하기 위해, SWOT 분석 대신 활용할 수 있을 것이다

The proportions of both the fishery industry and the gross regional domestic product in the national economy are gradually decreasing. If high value-added processed fishery products suitable for regional characteristics are developed, these proportions can be improved. In pursuit of this, it is first necessary to discover processed fishery products specialized in each region and then establish a development framework for them. In this study, location coefficient was used to find processed fishery products specialized in each region. Then, dynamic shift-share analysis was used to establish a development framework which consisted of four development types of processed fishery products. Based on the magnitudes of the industrial mix effect and the regional shift effect, the supporting strategy directions were proposed for four development types of processed fishery products. The supporting strategy directions were all focused on revitalizing the local economy.

As companies develop more and more collaborative inter-firm relationships with others on new product development, successful configuration and management of R&D alliance portfolios becomes even more challenging. This paper seeks to understand how different characteristics of a firm’s R&D alliance portfolio influence its ability to acquire external knowledge and how knowledge acquisition in turn influences the firm’s innovation outcomes. The central argument is that a firm’s R&D alliance portfolio strategy entails both knowledge structure benefit and relational benefit. Firms seek to achieve these two different types of benefits by bringing in different desired partners. As a result, a firm’s choice or preferences for different types of R&D alliance partners influence both the scope of external knowledge it is exposed to (knowledge structure benefit) as well as the partner’s willingness to share and the focal firm’s ability to absorb and learn from its partners (relational benefit). While certain strategies may offer firms’ the opportunity to achieve both types of benefits simultaneously, other strategies may force firms to choose one benefit over the other. In order to exploit the value of the acquired knowledge acquired from external partners, firms need to further apply this knowledge to come up with innovative products or services. Literature has further classified new product offerings into radical vs. incremental innovations based on their innovativeness and customer benefit increase. Due to the different characteristics and knowledge requirements for radical vs. incremental innovation, we investigate how different dimensions play differential roles in the development process of these two types of innovation. We empirically tested our hypothesis in the context of pharmaceutical industry with a panel data of 64 firms over 15 years. The statistical results largely support our hypothesis.

본 논문은 시뮬레이터 시스템이 가지는 복잡성과 확장성 문제를 해결하기 위한 방법으로 웹 기술을 이용한 선박운항 시뮬레이터 프레임워크를 제안한다. 기존 시뮬레이터 시스템의 필수 기능을 분석하고, 이를 대체할 수 있는 웹 기반 기술을 선별하여 프레임워크를 구성하였다. 또한, 이를 바탕으로 서버와 클라이언트 핵심 기술을 구현하였으며, 이를 통합하여 웹 브라우저를 통해 사용이 가능한 선박운항 시뮬레이터 시스템의 시작품을 제작하였다. 제작된 시작품은 시험평가를 통해 시간과 장소의 제약을 받지 않고 다수의 사용자가 동시에 시뮬레이션 서비스를 이용할 수 있음을 확인하였으며, 향후 다양한 시뮬레이션 분야에 적용될 수 있기를 기대한다.