This study examines an 8-ja (1,66 m) gnomon built by the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI, 127°22′32″ N, 36°23′57″ E) in 2011. This gnomon is an astronomical instrument with the same function as the Small Gnomon, which was built in 1440 during the reign of King Sejong of the Joseon Dynasty. The length of the column’s (or crossbar’s) shadow cast by the sun at the meridian passage was measured for a total of 303 days out of the 1,492-day observation period, which lasted from December 2015 to December 2019. The shadow lengths showed a measurement error of -0.8 to 1.2 cm compared to modern calculations. Furthermore, this study also estimated the time of the winter solstice using shadow lengths obtained from modern calculations for 50 days before and after the winter solstice. This calculation method was first introduced in the Daming Calendar (462) by Zu Zhongzhi (祖冲之, 429-500) and was applied to the Shushi Calendar (1281) by Guo Shoujing (郭守敬, 1231~1316). The time of the winter solstice did not demonstrate a constant value on the days before and after the winter solstice but showed a decreasing pattern, which had a constant slope each year. The tropical year can be obtained from the time of the winter solstice of two consecutive years. The fractional part of the tropical year (0.242 189 days) was estimated 0.242 789 ± 0.003 570 days in 2015-2016 (using data from 23 days both before and after the winter solstice) and 0.242 480 ± 0.004 616 days in 2016-2017 (using data from 45 days both before and after the winter solstice). Ultimately, the length of the tropical year estimated from the shadow lengths measured by the KASI’s 8-ja gnomon achieved an accuracy of 365.24 days. The observation value of the 8-ja gnomon showed an error of 0.1624 (±0.1229) days. It was found that this actual measurement error could result in an error of 3.9 h in the estimation of the time of the winter solstice or the accuracy of the length of the tropical year.

Background: As the length of stay for rehabilitation and medical care services for occupational injury patients continues to increase, this study aims to explore alternative solutions that can support the corporation's efforts to develop rehabilitation treatment programs in response. Objectives: By analyzing the most frequent diseases among occupational injury patients over the past five years and comparing the average length of stay (LOS) for each disease by disease type, occupation, gender, and type of accident, it is expected that the necessity for developing rehabilitation treatment programs for occupational injury patients can be identified. Furthermore, when applying the developed treatment programs, a reasonable LOS can be derived. Design: Patient clinical data lab. Methods: From January 2017 to December 2021, data from 292,423 occupational injury patients who submitted their initial medical treatment applications to the Korea Workers' Compensation & Welfare Service (KWCWS) and received approval for their occupational injuries were de-identified. After data preprocessing, the cases were categorized by diagnosis, and statistical analysis was conducted using Excel ver. 21.0. Results: In the intensive rehabilitation treatment process, inpatient and outpatient care show a very strong correlation with r=0.8817, followed by the total number of treatment days (r=0.6431) and the number of treatment sessions (r=0.6441). Conclusion: It is necessary to establish application criteria for injury groups that significantly impact the average medical care days and medical care benefits of industrial accident patients. These criteria should consider factors such as exceeding the average length of medical care for specific injury groups (orthopedic/neurological), gender differences (female patient group), discrepancies in inpatient and outpatient medical care benefits, the proportion of high disability grades (Grade 1-3), common injury (accident) types, and the top 1/2/3 associated injury groups by occupation type. Based on these criteria, simultaneous management of the provision timing of rehabilitation service programs and the average medical care days for the 50 most common injury groups is required.

본 연구는 도로 관리 주체의 Scope-3 배출량을 포함한 교량의 탄소 배출량을 정량적으로 산정하는 것을 목표로 한다. 기존의 탄소 배출량 산정 방식은 주로 직접 배출(Scope-1)과 간접 배출(Scope-2)에 초점을 맞추었으나, 도로 및 교량과 같은 사회간접자본(SOC) 시설에서 발생하는 Scope-3 배출량을 포함하는 종합적인 평가가 필요하다. 이를 위해 HDM-4 모델을 활용하여 교량의 노면 상태(IRI, Roughness)에 따른 연료 소비량 변화를 분석하였으며, PSC BEAM교를 대상으로 사례 연구를 진행하였다. 연구에서는 공기 저항, 구름 저항, 구배 저항 등의 주요 동력 저항 요소를 고려하여 연료 소비량을 산정하였으며, 이를 통해 단위시간당 연료소모량(IFC)과 총 연료 소비량을 평가하였다. 연구 결과, 도로 관리 주체가 교량 운영 단계에서 발생하는 Scope-3 배출량을 정확히 평가하는 것이 전체 탄소 배출량 산정에서 중요한 요소임을 확인하였다. 본 연구는 향후 도로 및 교량 설계, 유지보수 단계에서 탄소 저감 전략을 수립하 는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

도로의 기하선형 정보는 도로 설계, 유지보수, 그리고 안전성 평가에서 핵심적인 요소이다. 특히 종단경사와 곡선반경은 차량의 속도 변화, 제동 거리, 원심력 등에 영향을 미쳐 사고 위험을 높이는 요인으로 작용한다. 따라서 도로 유지관리 측면에서 도로의 기하선형 정보를 정밀하게 측정하고 관리하는 것은 필수적이다(Park et al., 2008). 국토교통부에서는 노드·링크(Node·Link)를 통해 국내 도로망 데이터 통합 시스템을 구축하고 있다. 노드·링크는 교차로, 도로의 시종점, 행정경계 등으로 도로구간을 구분하는 시스템으로, 도로구간을 의미하는 각 링크에는 도로등급, 차로수, 제한속도, 연장 등 다양한 도로특성정보가 입력되어 있으나 곡선반경, 종단경사와 같은 도로의 기하학적 구조 데이터는 포함되어 있지 않다(MOLIT, 2025). 또한, 각 지자체는 “도로대장정보시스템”을 통해 도로의 시설물 및 기하구조를 통합 관리하게 되어있으나, 시스템화 현황이 저조할 뿐만 아니라 연구 등의 목적으로 접근이 제한된다(LX, 2025). 이와 같이, 도로의 기하구조는 중요도에 비해 데이터 관리 부족하며 접근성이 낮다. 따라서 본 연구에서는 노드·링크 시스템에서 제공하는 평면선형 데이터(.shp 파일)를 활용하여 곡선반경과 종단경사를 산출하고 도로 구간별 기하학적 구조 정보를 추정하였다. 이는 향후 도로 주행특성, 안전관리 등 다양한 분야의 연구에 기초자료로 활용될 수 있으며, 도로 안전관리 측면에서 위험구간 판단 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

결빙(Black Ice)은 도로 포장체 표면의 균열 등에 스며든 습기나 눈, 그리고 차량 주행 중 발생하는 타이어 분진 및 배 기가스 등의 영향으로 인해 도로 표면과 유사한 색상의 얇은 얼음막이 형성되는 현상을 의미한다(Cho et al., 2021). 도로 노면이 결빙 상태일 경우, 평균 미끄럼 저항 계수는 건조 노면의 약 30% 수준으로 크게 낮아진다(Lee et al., 2024). 또 한, 결빙은 도로 표면과 색상이 유사하여 운전자가 노면 상태를 즉각적으로 인지하기 어렵고, 이에 따라 제동이나 회피 를 위한 충분한 시간을 확보하기 어렵다. 최근 5년간 발생한 서리·결빙 노면 교통사고의 치사율(사고 100건당 사망자 수) 은 2.69명으로, 이는 건조 노면 교통사고 치사율의 약 2배, 습윤 노면의 1.3배 수준에 해당한다(KoROAD, 2024). 이러한 위험성을 고려하여 국토교통부는 2020년 전국 고속국도 및 일반, 위임국도를 대상으로 403개 구간을 결빙 취약 구간으로 지정하였으며, 이후 464개소로 확대하여 자동염수분사시설, 그루빙(Grovving), 결빙주의표지판 등 안전시설을 확충하여 결빙사고를 집중적으로 관리하고 있다(MOLIT, 2020; BAI 2021). 하지만, 결빙사고 발생건수는 2020년 524건, 2021년 1,204건, 2022년 1,042건으로 증가추세를 보이고 있어, 결빙 취약 구간의 평가 적절성과 실효성에 대한 검토 필요성이 대 두되고 있다(KoROAD, 2024). 본 연구에서는 최근 10년 고속국도에서 발생한 결빙사고와 결빙사고 영향인자를 Random Forest Algorithm으로 분석하 여 도로 구간별 결빙사고 위험도를 평가하였다. 국가교통정보센터의 노드·링크(Node·Link) 체계를 기반으로 전국 고속국 도의 동절기 기상, 기하구조, 교통량 등 결빙사고 영향인자를 구간별로 수집하였다. 각 구간은 최근 10년 결빙사고 데이 터를 통해 결빙사고 발생구간과 비발생 구간으로 분류하였다. 구간별 수집한 결빙사고 영향인자를 독립변수, 사고발생유 무를 종속변수로하여 알고리즘 학습을 위한 데이터셋(Data Set)을 구성하고, 데이터불균형 문제를 해결하기 위해 오버샘 플링(OverSampling) 기법 중 하나인 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)을 적용하였다. 최종적으로 Random Forest Classification Model을 학습하고, 모델의 하이퍼파라미터 조정(HyperParameter Tunning)을 거처 결빙사 고 발생구간 예측성능이 가장 높은 모델을 결정하였다. 이를 통해, 전국 고속국도의 구간별 결빙사고 발생 위험도를 평 가하고 각 결빙사고 영향인자의 변수중요도를 분석함으로써 결빙 취약구간 평가 방안의 신뢰성 제고를 기대한다.

중앙버스전용차로는 일반 도로 대비 높은 교통량과 반복적인 축하중이 작용하는 구간으로, 정차 및 출발 과정에서 발생 하는 국부적인 응력 집중으로 인해 포장 파손이 빈번하게 발생한다. 그러나 기존 도로 설계에서는 정적인 교통량을 기준 으로 축하중을 산정하여, 실제 교통 환경에서의 버스 유형별 차이, 재차 인원, 시간대별 하중 변화 등 동적인 요소를 충 분히 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 대중교통 빅데이터를 활용하여 중앙버스전용차로의 버스 유 형 및 시간대별 재차 인원을 반영한 새로운 축하중 산정 모델을 개발하였다. 이를 위해 서울시 열린 데이터 광장의 교통 정보를 활용하여 버스 유형 및 시간대별 재차 인원 데이터를 수집하고, 카카오맵 및 네이버 로드뷰 데이터를 이용해 결 측치를 보완하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 활용하여 기존 ESAL(Equivalent Single Axle Load) 방식과 비교 분석한 결과, 새로운 축하중 모델에서는 기존 방식 대비 평균 111.8% 높은 축하중이 산정되었으며, 일부 구간에서 는 최대 128.9%까지 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이는 기존 포장 설계가 중앙버스전용차로의 실질적인 교통 하중 을 충분히 반영하지 못하고 있음을 시사하며, 추가적으로 버스 중하중의 가·감속의 영향을 고려한다면, 시간대별·노선별 실시간 축하중 변화를 보다 정밀하게 분석할 수 있으며, 이를 통해 과소 산정된 설계 하중을 보완하고 포장 공용성을 향 상시킬 수 있는 최적의 설계 및 유지보수 전략 수립이 가능할 것으로 기대된다.

결빙되거나 적설이 있는 도로와 같이 마찰이 작은 노면에서는 일반 노면과 비교했을 때 제동거리가 크게 증가하기 때문에 심각한 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 블랙 아이스(Black ice)와 같은 노면 위험을 감지 하기 위한 노면 분류 기술에 대한 연구가 지금까지 지속적으로 이루어지고 있다. ESC(Electronic Stability Control) 시스템은 차량 자세 제어를 통해 마찰이 작은 노면에서 차량의 미끄러짐 및 전복을 방지하는 능동 안전시스템(Active safety system)이다. ESC 시스템의 성능을 위해서는 정확한 노면 마찰 계수(Road friction coefficient) 추정을 통한 노면 분류가 중요하다. 최근의 노면 분류 기술은 카메라, LiDAR 등의 이미 지 기반의 방법에 중점을 두고 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 이미지 기반의 방법들은 정확도가 낮을 뿐만 아니라 높은 계산 복잡도의 문제를 가지고 있다. 이뿐만 아니라 높은 비용으로 인해 상용화 측면에서도 단점을 드러내고 있다. 본 연구에서는 그림1처럼 센서 융합 기술을 활용하여 이미지 기반 방법의 문제점을 해결하고자 한다. 차량 횡방향 동역학 모델(Vehicle lateral dynamic model)을 선형화하여 칼만 필터(Kalman filter)를 적용한 노면 마찰 계수 추정 알고리즘을 설계하고, 기계학습(Machine learning) 모델을 적용하여 블랙 아이스 검출 알고 리즘을 설계한다. 전기차 CAN 버스로부터 얻을 수 있는 차량 종방향 가속도(Vehicle longitudinal acceleration)를 제어 입력으로 하고, 요 레이트(Yaw rate)를 측정값으로 하여 칼만 필터에 적용하여 차량 종 방향 속도(Vehicle longitudinal velocity)와 차량 횡방향 속도(Vehicle lateral velocity), 요 레이트, 차량 횡방 향 힘(Vehicle lateral force)을 추정한다. 이때 전통적인 칼만 필터 대신 EKF-UI(Extended kalman filter with unknown input)를 적용하여 시스템 행렬의 크기를 줄여 계산 복잡도를 감소시키고 차량의 거동 변화 를 보다 정확하게 반영할 수 있도록 하였다. 추정된 차량 종방향 속도, 차량 횡방향 속도, 요 레이트를 통해 사이드 슬립 각(Side slip angle)을 구해 사이드 슬립 각과 차량 횡방향 힘의 관계를 이용해 특징들을 찾아 기계학습 모델(e.g. 앙상블 기법, SVM 등)을 적용하여 블랙 아이스를 검출할 수 있다. MATLAB/Simulink SW 및 CarSim을 사용하여 개발한 알고리즘의 성능을 검증하였으며, 본 연구의 결과는 ESC 시스템의 성능 을 개선시켜 차량의 미끄러짐으로 인한 교통사고의 예방에 도움이 될 것으로 예상한다. 여기에 스마트 타이 어(Smart tire)의 센서도 추가해 노면과 타이어 사이의 직접적인 데이터를 추가해 검출 성능을 높일 것이다.

본 논문은 자동계류시스템에 활용 가능한 선박의 6자유도 자세 추정을 위한 기법을 다루고 있다. 일반적으로 계류 중인 선박은 바람, 파도, 화물 적·양하로 인한 흘수의 변화, 기조력에 의한 해수면의 높이 변화 등 선박의 운동을 유발하는 다양한 외력이 존재한다. 이 러한 외력은 선박의 자세를 변경시키는데, 선박의 자세가 안정되도록 제어하는 것이 자동계류시스템의 역할이다. 본 논문은 이러한 상황 을 고려하여 대상 선박에 대하여 비접촉식 방법으로 높은 정확도 및 정밀도를 가지는 6-자유도 자세 추정기법을 제안한다. 제안된 방법은 스테레오 비전을 이용하여 2D 텍스쳐 정보와 3D 깊이 정보를 함께 이용한 기법으로, 2D 특징 추출/표현, 3D 필터링, 특징 매칭, 3D 대응쌍 의 가중치 계산, 자세 파라미터 추정 단계로 구성되어 있다. 본 논문에서는 자세 추정 정확도/정밀도를 더욱 개선하기 위해 기하학적 매칭 기법을 통해 두 단계의 특징 선별 및 가중치 산출 전략을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 자유도에 대한 변위에 대해 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.

본 연구는 해양에서 선박 운항 시 발생할 수 있는 항행장애물, 특히 부유물과의 충돌 위험성을 예측하기 위해 몬테카를로 시뮬 레이션을 적용한 항행안전 충돌 확률 모델을 개발하는 데 중점을 두고 있다. 항행장애물은 해양에서 선박의 운항을 방해하거나 위험을 초 래할 수 있는 물체로, 선박 사고의 주요 원인 중 하나이다. 연구는 부유물 감김 사고와 관련된 최근 5년간의 해양사고통계 정보와 7년간 사 고 데이터를 분석하여 사고 발생 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 위험성 평가 방법론을 검토하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 임의 의 제한된 해상 공간 내에서 표류하는 부유물과 이동 중인 선박이 접촉할 확률을 도출하였으며, 다양한 변수(부유물의 크기, 개수, 속도, 이 동하는 선박의 개수, 선박의 통항 패턴 등)가 충돌 확률에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 표류하는 장애물의 속도보다는 장애물의 크기와 이동하는 선박의 개수에 따라 충돌 확률이 영향을 받음을 확인할 수 있었다. 이 연구는 해양과 선박 데이터 기반 실행 가능한 모델 을 제안하며, 이를 통해 선박 운항의 안전성을 높이고, 사고 예방을 위한 효과적인 관리 방안을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.

To understand effects of the compositions of marine macrobenthic communities on carbon storage in subtidal rocky habitat, a diving survey was conducted at Aewol and Biyangdo stations in the northwestern regions of Jeju Island in the summer of 2023. Cluster analysis revealed no significant differences in community composition between the two stations. The mean biomass of the dominant species was Cnidaria (2,047.4 gwwt m-2) of macroinvertebrate, followed by Rhodophyta (745.4 gwwt m-2) of seaweed in studied areas. According to similarity percentage analysis, Alveopora japonica and Ecklonia cava were major contributors to the communities in Aewol, whereas diverse marine organisms, including these two species, contributed to the community in Biyangdo. The estimated mean carbon storage by benthic communities derived from their carbon contents in surveyed areas was 202.7 gC m-2, with variations reflecting differences in community compositions. The biomass of Cnidaria, dominated by A. japonica, showed a positive correlation with carbon storage, whereas the biomass of Rhodophyta, primarily composed of coralline algae, showed a negative correlation. These variations in carbon storage among marine communities may result from species-specific carbon assimilation patterns, survival strategies, marine carbon cycling, and intra-community interactions such as competition and feeding.

The management of pollutant emissions from industrial sites involves various crucial steps, including estimating emission quantities and assessing their impact on surrounding areas. While emissions from point sources, such as exhaust outlets, are relatively easier to manage, emissions from area sources, such as workshops and livestock facilities, are often challenging to measure due to various constraints. To address this issue, this study proposes a method for estimating emissions from area sources by utilizing data collected at site boundaries and applying a reverse modeling approach. Using data from actual livestock facilities, along with reverse modeling results, this study identified a strong correlation between the facility area and the number of livestock raised. Correlation analyses revealed positive relationships between the facility area and the average odor emission rate, as well as between the number of livestock and the average odor emission rate. In addition, the results of reverse modeling confirmed a significant correlation between odor emissions, the number of livestock, and the facility area. Based on these findings, this study developed an odor emission factor for livestock facilities using the number of livestock and the facility area as activity indicators. The odor emission factor is expressed in units of OU/s/pig/m², where “OU” represents odor units, “s” denotes seconds, “pig” corresponds to the number of livestock, and “m²” refers to the total facility area. By multiplying the number of livestock by the facility area, the total odor emission rate (OU/sec) can be calculated. Unlike traditional emission factors that rely solely on the number of livestock, this newly developed factor incorporates all facilities contributing to odor emissions within a livestock operation. This approach allows for the estimation of odor emissions using external measurement data and facility information, even in cases where direct measurements are impractical. The results of this study are expected to be effectively utilized for odor evaluation and management in livestock facilities.

This study sought to improve the accuracy of estimating national emissions of volatile organic compounds (VOCs) from consumer solvent products (CSPs) by updating emission factors and category-specific activity data. The classification of the CSPs, which was originally proposed by the U.S. Environmental Protection Agency, was reorganized to reflect domestic consumption patterns in Korea. VOC contents, product sales, and atmospheric evaporation rates of the CSPs were analyzed for subcategories including personal care products, household products, and automotive aftermarket products to update their emission factors. Additionally, the category-specific activity data, previously based on only population statistics, were newly applied to count the characteristics of each classification, such as the number of households and the number of registered automobiles. The updated emission factors were calculated to be 1.90 kg/capita·yr for personal care products, 4.37 kg/household·yr for household products, and 2.36 kg/car·yr for automotive products. An evaluation of uncertainties revealed the limitation in the product classification, the shortage of sales data, and the lack of information on VOC contents depending on the product forms (liquid, solid, and aerosol). This study highlighted the necessity of developing detailed classification systems and standardized VOC content measurement methods, ultimately contributing to more accurate and practical assessments of VOC emissions from the CSPs.

구조물에 작용하는 바람하중을 정량적으로 예측하는 것을 거의 불가능하다. 그러나 그 하중이 백색잡음으로부터 재생될 수 있다는 가정은 동적해석을 위한 수치시뮬레이션에 매우 유용할 뿐만 아니라 역해석과정에서 바람하중에 대한 유일 해를 추정할 수 있 는 가능성을 높일 수 있는 추가적인 구속조건을 제공한다는 측면에서 매우 유리하다. 그러한 가정에 의하여, 구조물 응답에 영향을 미 치는 동적특성과 하중특성(하중모델)을 차례로 제거하고 나면 순수한 백색잡음만 남게 되므로 이러한 백색화과정을 통하여 구조물의 동적 특성과 하중특성을 동시에 추정할 수 있는 방안을 모색할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 스펙트럼 백색화과정을 통하여 구조물 의 모달 파라미터와 모달하중(하중모델을 구성하는 파라미터)을 동시에 추정하는 새로운 역해석 기법을 제안한다. 백색화과정을 모달 응답에 적용하여 모달 파라미터과 하중모델 파라미터를 구하는 과정을 유도하였으며, 제안된 동시 추정기법을 단자유도 모형, 공탄성 모델에 대한 풍동실험에 적용하여 모달파라미터 특히 감쇠비추정의 신뢰성을 검증하였으며, 그 결과 신뢰도가 높은 모달 파라미터, 하 중모델 파라미터 추정이 가능함을 알 수 있었다.

This study aims to examine total factor productivity (TFP) and its determinants in offshore fisheries under the worsening fishing environment and to propose policy improvement based on the estimation results. We identified a decline in TFP of offshore fisheries from 2012 to 2020 employing the global Malmquist productivity index (GMPI), with the primary cause being the regression of the production possibility frontier due to the reduction of fishery resources. Moreover, utilizing the system generalized method of moments (GMM), we found that the determinants, such as the cessation of operations in Japan’s EEZ, vessel age, fishing experience, and oil prices, contribute to a decrease in the TFP of offshore fisheries. Therefore, this study suggests implementing a total allowable catch (TAC)-centered fishery resource management policy, along with reducing loan interest rates and extending the repayment period for the vessel modernization project. Furthermore, it is necessary to improve the TFP of offshore fisheries by providing regular training for fishermen, implementing the tax-free petroleum stockpiling project, and developing alternative fishing grounds.

This study aimed to assess the current global efforts to reduce greenhouse gas emissions and understand the domestic scenario, particularly focusing on pavement-marking works during road-construction projects. Using internationally commercialized programs, this study aimed to calculate carbon emissions from these projects, identify areas that require further action or improvement, and propose strategies to address them. This study assessed the current global efforts to reduce greenhouse gas emissions and understand the domestic scenario, particularly focusing on pavement-marking works during road-construction projects. Using internationally commercialized programs, this study aimed to calculate carbon emissions from these projects, identify areas that require further action or improvement, and propose strategies to address them. Carbon dioxide emissions from pavement-marking projects were estimated. For a 5,746 m2 construction project, a total of 96.637 was emitted; for a 5,032 m2 project with four types of markings, 89.840 was emitted. A project involving five types of markings, traffic controls, and safety measures resulted in 6.662 emissions. On average, 16.8 was emitted per 1 m2, with 17.8 for the four types and 9.3 for the five types of markings. This study is significant because it calculated the carbon dioxide emissions from domestic pavement-marking works. The use of unit price data is convenient, and for more accurate calculations, expanding environmental product declaration (EPD) certified items and accelerating the establishment of a domestic life-cycle inventory (LCI) are recommended.

This study aims to estimate the trawl net width based on the design drawing and towing condition of sampling trawl used in past surveys to improve the accuracy of estimation for fishery resources. To this end, the trawl gear was modeled as a flexible structure and numerically analyzed, and the analysis results were subjected to multiple regression analysis. As a result, a model was derived to calculate the net width by the towing conditions. When the towing conditions from past surveys were input into this model, it was confirmed that the net width increased in a natural logarithmic manner with the increase in the warp length and that decreased linearly as the water depth increased at the same warp length. For verification of the model, the theoretical formula of other study and this model were compared. As a result, despite the values of the two were slightly different, the tendency of changing net width by increasing warp length was consistent each other. Therefore, it is thought that the derived model can obtain the net width according to various towing conditions and can contribute to improving the accuracy of fishery resources estimation.