Efficient and safe maritime navigation in complex and congested coastal regions requires advanced route optimization methods that surpass the limitations of traditional shortest-path algorithms. This study applies Deep Q-Network (DQN) and Proximal Policy Optimization (PPO) reinforcement learning (RL) algorithms to generate and refine optimal ship routes in East Asian waters, focusing on passages from Shanghai to Busan and Ulsan to Daesan. Operating within a grid-based representation of the marine environment and considering constraints such as restricted areas and Traffic Separation Schemes (TSS), both DQN and PPO learn policies prioritizing safety and operational efficiency. Comparative analyses with actual vessel routes demonstrate that RL-based methods yield shorter and safer paths. Among these methods, PPO outperforms DQN, providing more stable and coherent routes. Post-processing with the Douglas-Peucker (DP) algorithm further simplifies the paths for practical navigational use. The findings underscore the potential of RL in enhancing navigational safety, reducing travel distance, and advancing autonomous ship navigation technologies.

세계 해양산업은 자율운항선박 기술의 등장으로 급속도로 발전하고 있으며, 해양 데이터에서 파생된 인공지능 활용에 관한 관 심이 높아지고 있다. 다양한 기술 발전 중에서 선박 항로 군집화는 자율운항선박 상용화를 위한 중요한 기술로 부각되고 있다. 항로 군집 화를 통해 해상에서 선박 항로 패턴을 추출하여 가장 빠르고 안전한 항로를 최적화하고 충돌 방지 시스템의 개발에 기반이 된다. 항로 군 집화 알고리즘의 정확성과 효율성을 보장하기 위해 고품질의 잘 처리된 데이터가 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 항로 군집화 방법 중 항로의 실제 형태와 특성을 정확히 반영할 수 있는 선박 항로 유사도 기반 군집화 방식에 주목하였다. 이러한 방식의 효율을 극대화하 기 위해 최적의 데이터 전처리 기술 조합을 구성하고자 한다. 구체적으로, 4가지의 선박 항로 간 유사도 측정법과 3가지의 차원 축소 방 법을 조합하여 연구를 진행하였다. 각 조합에 대해 k-means 군집 분석을 수행하고, 그 결과를 Silhouette Index를 통해 정량적으로 평가하여 최고 성능을 보이는 전처리 기법 조합을 도출하였다. 본 연구는 단순히 최적의 전처리 기법을 찾는 것에 그치지 않고, 광범위한 해양 데 이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 과정의 중요성을 강조한다. 이는 4차 산업혁명 시대의 해양 및 해운 산업이 직면한 디지털 전환에 효과적으로 대응하기 위한 기초 연구로서 의의를 갖는다.

We report a new route of akaganéite (β-FeOOH) formation and maghemite (γ-Fe2O3) formation. Akaganéite can be produced by stirring Fe2+ at room temperature for a day under mild conditions. We used FeCl2 ·4H2O as the precursor and mixed it with the Na-rich particle from the oxidation debris solution. The role of the concentration ratio between graphene oxide (GO) and NaOH was addressed to generate oxidation debris (OD) on the surface. In particular, the characterization of OD by transmission electron microscope (TEM) imaging provides clear evidence for the crystal formation of Na-rich particle under electron beam irradiation. For the base treatment process, increasing the concentration of a NaOH in Na-rich solution contributed primarily to the formation of γ-Fe2O3. The characterization by scanning electron microscope (SEM) and TEM showed that the morphology was changed from needle-like to small-oval form. In addition, β-FeOOH can be effectively produced directly using GO combined with FeCl2 ·4H2O at room temperature. More specifically, the role of parent material (Hummer's GO and Brodie's GO) was discussed, and the crystal transformation was identified. Our results concluded that β-FeOOH can be formed in basic and acidic conditions.

Vertical takeoff and landing (VTOL) is a core feature of unmanned aerial vehicles (UAVs), which are commonly referred to as drones. In emerging smart logistics, drones are expected to play an increasingly important role as mobile platforms. Therefore, research on last-mile delivery using drones is on the rise. There is a growing trend toward providing drone delivery services, particularly among retailers that handle small and lightweight items. However, there is still a lack of research on a structural definition of the VTOL drone flight model for multi-point delivery service. This paper describes a VTOL drone flight route structure for a multi-drone delivery service using rotary-wing type VTOL drones. First, we briefly explore the factors to be considered when providing drone delivery services. Second, a VTOL drone flight route model is introduced using the idea of the nested graph. Based on the proposed model, we describe various time-related attributes for delivery services using drones and present corresponding calculation methods. Additionally, as an application of the drone route model and the time attributes, we comprehensively describe a simple example of the multi-drone delivery for first-come-first-served (FCFS) services.

해사 분야에 관련한 광범위한 여러 법규들을 통틀어 해사법규라고 할 수 있다. 국내 법규에도 해사법규라고 할 수 있는 상당수 의 법규들이 제정되어 시행되고 있다. 해사법규를 포함한 모든 법에 있어 법을 준수해야 하는 자, 법을 공부하는 자, 법을 집행하는 자 등 을 위해 법규 조문은 그 의미가 명료해야 한다. 그럼에도 불구하고 여러 해사법규에 명시되고 규정되어 있는 ‘항로’와 관련하여 그 정의도 규정되어 있지 않고, 실질적으로 법규 조문의 내용상 정확한 의미 파악이 어려운 경우나 다양한 의미로 해석될 수 있는 경우가 많아 상당 히 혼란을 일으킬 소지가 크다. 또한 유사한 의미를 가지고 있는 다른 용어들을 혼용하여 사용하고 있음으로 인해 더욱 혼란을 가중시키 고 있다. 해사 분야가 더욱 다양해지고 변화하고 있는 상황에서 이를 반영하기 위해 많은 관련 해사법규들이 제정되거나 개정되고 있는 시점에 개별 법규에 명확한 항로 정의를 명시하는 방안과 불필요한 오해를 일으킬 수 있는 부분은 유사 용어로 대체할 수 있는 방안을 제 시하였다. 이러한 개정이 이루어진다면 법을 준수하고 집행하는데 혼란을 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.