코로나19는 선원교대를 지연시키면서 선박과 선원의 안전에 위협을 가하고 있다. 선원의 승선환경에 있어 해운기업과 정부가 놓치고 있는 사각지대는 존재하고 있다. 선원의 안전을 위협하는 비상체제 상황에서 인적사고를 유발할 가능성을 제거하기 위해 효과적인 교대방안을 구상해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 전직 및 현직 선원을 대상으로 설문조사를 진행한 결과, 승선생활에서 가장 중요하게 생각하는 요인은 안전이었으며 비상체제 상황에서 가장 필요한 것은 임금 및 복지의 향상보다 선원의 원활한 교대방안이 우선적으로 확보되어야 한다고 응답하였다. 국적해운기업의 대륙별 주요 항로를 분석하여 기항 횟수가 많고 항공연계성지수가 높은 항만을 거점항만으로 선정하였다. 또한, 국제해운에 승선하는 국내 선원의 효과적인 교대를 위한 이동경로를 구상하였다. 그를 위해 비상 시 선원의 안전한 본국 귀환 및 이송을 위하여 선박과 항만, 항공을 연계한 이동경로 구축은 다른 나라와의 협의가 필수적이다. 또한, 국제해사기구의 협 력을 통해 선원교대의 어려움에 처해있는 선원들을 위해 함께 노력할 필요가 있다. 이를 시작으로 국적 선원이 승선하는 정기선과 부정 기선의 귀항로 및 불귀항로 정보와 선원 수에 대한 모니터링 체계를 갖추어 상시 확인할 수 있어야 한다. 그러한 체계가 갖추어진다면 비상체제 발생 시 우리나라의 정책 대응방향을 보다 빠르게 결정할 수 있을 것이다. 선원들의 처우를 개선하기 위한 해운기업의 노력과 더 불어 개정이 필요한 국내법을 검토하고 선원에 대한 인식을 개선하기 위한 국민적·사회적 관심이 필요할 것이다.

Hidden Markov Models(HMM)을 이용한 생물음향 분석은 장기간 동안 녹음된 대용량 데이터에서 생물종의 식별을 용이하게 수행할 수 있는 머신러닝 기법 중 하나이다. 본 연구에서는 HMM을 이용하여 양서류 번식울음에 대한 자동식별을 목적으로 진행하였다. 연구대상지는 서울시 북한산국립공원 진관동습지이었다. 연구기간은 2018년 6~7월 중 양서류가 집중적으로 번식울음을 내는 3일 선정하였다. 연구대상종은 진관동 습지에서 여름철 번식울음을 내는 청개구리, 무당개구리, 맹꽁이 3종이었다. 번식울음 녹음은 생물음향 측정기기(SM4, Wildlife Acoustics Inc., Concord, MA, USA)를 습지를 바라보도록 수변의 수목에 설치(높이 1.0m)하고, 시간당 5분씩 24시간 녹음되도록 스케쥴을 설정하였다. 양서류 번식울음 자동식별을 위한 분석프로그램은 Kaleidoscope Pro(Wildlife Acoustics Inc., Concord, MA, USA)를 이용하였다. 연구결과, 양서류 종별 번식울음 특성을 고려하여 주파수 범위와 음절 지속시간, 음절 간격을 달리한 결과 분류 정확도가 매우 높은 것으로 나타났다. 청개구리의 경우 주파수 범위를 3000~3600Hz, 지속시간을 0.1초, 음간격을 0.12초 로 설정한 결과 총 45개의 클러스터가 자동분류되었다. 이 중 연구자에 의해 청개구리 번식울음으로 명확히 분류된 클러스터는 45개 중 10개 클러스터였다. 10개 이외의 클러스터는 대부분 야생조류 종이 포함되어 있었다. 무당개구리의 경우 주파수 범위를 500~700Hz, 지속시간을 0.15초, 음 간격을 0.3초로 설정한 결과 무당개구리 이외에 다른 종은 포함되지 않는 단일 클러스터로 분석결과가 도출되었다. 맹꽁이의 경우 주파수 범위를 1500~2500Hz, 지속시간을 0.3초, 음간격을 0.5초로 설정한 결과 맹꽁이 이외에 다른 종은 포함되지 않는 단일 클러스터로 분석결과가 도출되었다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 생물음향 빅데이터를 효율적으로 분석함으로서 생물음향을 이용한 생태계 다양성 평가의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

생물학에서 마르코브 프로세스 (Markov processes)는 DNA 서열, 생태계 천이 등 복잡하며 연속된 서열 자료를 분석하기 위해 사용되어져 왔다. 특히 은닉마르코프모델(Hidden Markov Model; HMM)은 관찰 가능한 시계열 자료(observable event)가 가진 상태(hidden state)의 변화를 예측하기 위해 사용되었다. 본 연구에서는 2012년 5월부터 12월까지 영등포구 일대 토지 피복/이용(주거지역, 상업지역, 문화체육, 공공시설, 초지, 내륙습지, 나지, 내륙수, 공업지역, 교통지역) 정도가 다른 12 지점에서 관측된 모기 발생량을 예측하기 위하여 HMM을 사용하였다. 추가적으로 3개의 기상 관측소에서 측정된 기상요인(온도, 습도, 풍속, 강수량, 일사량, 일조량)이 관찰 자료로 사용되었다. 모기 발생의 정도를 HMM의 상태(state)로 지정하고 동일한 값의 시작 전이확률(transition probability matrix; TPM)을 적용하였다. 그리고 앞서 제시된 기상요인과 출현 정도의 관계인 출력 전이확률 (emission probability matrix; EPM)을 지정하여 HMM(100 iteration)에 적용하였다. 모델을 통해 예측된 전이확률을 통해 각 기상요인에 따른 모기 발생 확률의 측정이 가능했다. 또한 발생단계에 따라 기상요인이 가지는 예측 확률이 계산되었다. 또한 토지 피복 상태에 따라 높은 예측 확률을 보이는 기상인자의 추출이 가능하였다.

컴퓨터 게임에서 대부분의 사용자 인터페이스 방법은 키보드, 마우스, 터치스크린이다. 사운 드 형태 명령어의 전체 처리 시간은 크게 명령어 입력 시간과 인식 시간으로 구성된다. 본 논 문은 명령어 신호 전체를 입력받지 않고 일부 앞부분 신호만을 받음으로써, 입력 시간을 줄여 전체 처리 시간을 단축하는 방법을 제안한다. 우리의 방법에서는 HMM(Hidden Markov Process)를 이용해 명령어 신호를 인식하는데, 전체 신호 및 부분 신호들에 대해 별도의 HMM 을 구성한다. 플랫홈 게임의 대표 명령어들을 음성과 손바닥 소리로 표현해, 본 논문의 방법을 실험했다. 실험 결과, 인식률의 큰 저하 없이 명령어 처리 시간을 줄임을 알 수 있었다. 본 연 구는 게임의 사용자 인터페이스 방법을 다양화하는데 기여할 것이다.