4차 산업혁명의 도래로 인한 기술혁신은 자율운항선박을 중심으로 해상 운송분야까지 활발한 발전을 불러왔다. 특히, 현재의 선원이 직접 운항하는 방식인 유인선박 사이에서 운항하게 될 자율운항선박은 자율도에 따라 원격제어를 통해 운항을 수행하며, 육상에 서 이를 제어할 원격운항자에 대한 관심 또한 늘어나고 있다. 하지만 아직 원격운항자가 개입이 필요한 상황이 동시에 발생하는 등을 고 려한 원격운항자 최소 인력 요구사항에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 특정 해역 구간의 누적된 항적데이터를 활용하여 선박 간에 발생할 수 있는 조우상황에서 원격운항자의 개입이 필요한 상황을 정의하고, 해당 구간을 특정 규모의 자율운항선박 선대로 운항하 였을 때, 원격운항자의 개입이 동시에 필요한 상황이 얼마나 발생하는지를 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 연구의 결과는 향후 실제 자율 운항선박 선대를 운행할 원격운항센터의 원격운항자의 적정인력 배치 등의 계획 또는 정책 수립에 활용될 기초 자료로 활용될 것으로 기 대한다.

본 연구에서는 신갈나무와 졸참나무 임분의 입지환경인자 및 기후인자 자료를 활용하여 출현확률을 평가하였으며, 자료 분석은 Binary logit model을 이용하였다. 추정 결과, 신갈나무는 해발이 높고, 산복이나 산정의 지형에서 확률이 높게 나타난 반면 졸참나무는 대체로 해발고가 높지 않으며, 평탄지와 완구릉지에 비하여 산록과 산복의 지형에서 확률이 증가되는 경향이 나타났다. 그 외 적색산림토양군의 토성을 가지는 지형과 점토군이 아닌 미사군과 모래군으로 갈수록 출현확률이 높아지는 공통적인 특성이 나타났다. 본 연구의 결과는 장기적인 산림경영 측면에서 조림수종 선정에 유용하게 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.

최근 우리나라 연안해역은 선박교통량의 증가로 인해 해상교통이 폭주하고 있다. 이러한 교통폭주는 연안해역에 대해 인명, 재산, 환경오염 등의 심각한 해양사고를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 해양사고를 확률적으로 분석한다. 본 연구의 수행을 위해 해상교통량과 기상조건, 해양사고 등의 다양한 연관성을 기반으로 원인을 분석하였다. 그리고 해양사고의 형태를 선박의 크기, 선령, 선종 등 다양한 관점에서 분류하고 세부적으로 분석하였다.

본 연구에서는 실측자료를 기반으로 한 새로운 면적강우량 산정기법인 ‘레이더 폴리곤 기법(Radar polygon Method, PRM)’을 제시하였다. RPM은 (1) 강우공간분포의 실측자료인 기상레이더 자료를 이용하여 지점관측소가 위치한 곳에서의 강우강도와 주변지역의 강우강도를 비교하여 유사강우 발생지도 작성; (2) 위의 단계를 관측소별로 반복하여 각 관측소별 유사강우 발생 확률 지도 작성; (3) 주어진 격자에서의 각 관측소의 유사강우 발생 확률의 비교를 통한 지배범위 결정의 알고리즘으로 관측소별 가중치를 결정하는 방법이다. RPM 방법을 안성천 유역에 적용하여 Thiessen법과 결과를 비교하였 다. 안성천 유역의 경우 RPM과 Thiessen방법에 근거한 다각형의 공간적 형태는 관측소 위치의 강우 특성에 따라 차이를 보였으나 관측소별 가중치 값의 차이는 크지 않았다. 본 연구는 관측기간 및 정확도의 문제로 인하여 제한적으로 활용되어 온 레이더 강우관측자료의 새로운 활용분야를 개척하였다는 점에서 큰 의미를 찾을 수 있다.

The characteristics on the transtion probabilities and periodicity for the daily precipitation occurrence in Korean peninsula are investigated by applying the Markov chain properties to daily precipitation occurrence. In order to examine the responses of Markov Chain properties to the applied period and their magnitudes, three cases (Case A: 1956∼1985 at 14 stations, Case B: 1965∼1994 at 14 stations, and Case C: 1985∼1994 at 63 stations) are considered in this study. The transition probabilities from wet day to wet day for all cases are about 0.50 and in summer, especially July, are higher. In addition, considering them in each station we can find that they are the highest at Ullung-do and lowest at Inchon for all cases. The annual equilibrium probabilities of a wet day appear 0.31 in Case A, 0.30 Case B, and 0.29 Case C, respectively. This may explain that as the data-period used becomes shorter, the higher the equilibrium probability is. The seasonal distributions of equilibrium probabilities are appeared the lowest(0.23∼0.28) in winter and the highest(more than 0.39) in spring and monthly in July and in October, repectively. The annual mean wet duration for all cases is 2.04 days in Case A, 1.99 Case B, and 1.89 Case C, repectively. The weather cycle obtained from the annual mean wet and dry duration is 6.54∼6.59 days, which are closely associated with the movement of synoptic systems. And the statistical tests show that the transitions of daily precipitation occurrence for all cases may have two-state first Markov chain property, being the stationarity in time and heterogeneity in space.