Black carbon (BC), which is mainly contained in fine particulate matters, is one of the typical anthropogenic air pollutants that are generated from the incomplete combustion process and discharged into the atmosphere, and its various health effects particularly on children have been a growing concern. In this study, BC and particulate matters were closely analyzed in an elementary school adjacent to a high- traffic road in a large metropolitan city. The investigation showed that black carbon behaved similarly to ultrafine dust of 0.3 μm or less in the air, accounting for 20%-40% of it. The occurrence of high concentration outdoor pollution influences the BC content in indoor particulate matters. The average I/O value was 0.7 during the class-hours, and 0.8 without students. However, when students played in the classroom, the range of BC concentrations varied from 0.25 to 1.15, wider than 0.41-1.13 without students. Although this study was conducted with regard to just one elementary school, it can be considered to represent the typical air quality status of domestic schools, and it is believed to present valuable data which can be utilized to assist with preparing measures to enhance the air quality management of schools.

항만 및 연안의 관제구역 내에서는 VHF를 이용하여 24시간 해상교통관제가 이루어지고 있다. 그러므로 VHF 교신을 분석하면 관제구역 내의 선박 움직임이나 관제사의 관제패턴을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 VHF 교신분석으로 관제사가 관제구역 내 위험상황을 관제하는 간격을 도출하고 관제 가이드라인 및 위험한 상황을 사전에 대비할 수 있는 기초 자료로 제공하고자 한다. 이를 위하여 부산항을 대상으로 7일간 VHF 교신을 청취하고, VTS가 직간접적으로 관제한 선박에 대하여 Park 모델을 이용하여 위험도를 도출하였다. 이를 이용하여 단위시간당 일정 위험도 이상의 선박을 관제하는 빈도확률이 푸아송 분포를 따르고 있음을 확인하였고, 그 결과 VTS가 선박을 직접 관제에 개입할 경우는 3.50시간마다, 특히 주간시간대의 경우 2.85시간마다 관제하는 것으로 분석되었다. 그리고 3.84시간마다 일정 위험도 이상의 선박간의 교신이 있음을 확인하였다.

The purpose of this study is to find suitable probability distribution function of complex distribution data like multimodal. Normal distribution is broadly used to assume probability distribution function. However, complex distribution data like multimodal are very hard to be estimated by using normal distribution function only, and there might be errors when other distribution functions including normal distribution function are used. In this study, we experimented to find fit probability distribution function in multimodal area, by using AIS(Automatic Identification System) observation data gathered in Mokpo port for a year of 2013. By using chi-squared statistic, gaussian mixture model(GMM) is the fittest model rather than other distribution functions, such as extreme value, generalized extreme value, logistic, and normal distribution. GMM was found to the fit model regard to multimodal data of maritime traffic flow distribution. Probability density function for collision probability and traffic flow distribution will be calculated much precisely in the future.

본 연구의 목적은 통항분포함수 계산 시 적용하는 기준선의 방향과 기준점의 수평위치 및 수직위치에 따라서 통항분포함수가 변하는 양상을 식별하기 위한 것이다. 목포항 입구에 있는 항로를 대상으로 2013년 1월달의 AIS 실측자료를 이용하여 기준선의 방향(θ), 수평위치(ℒH) 및 수직위치(ℒV) 등의 3가지 변수가 통항분포함수의 평균(χ)과 표준편차(δ)에 미치는 영향을 실험하였다. 실험결과, θ에 따라 추출되는 샘플 데이터가 달라지기 때문에 θ의 변화에 따라서 χ와 δ가 변화됨을 나타냈고, θ에 따른 χ와 δ의 변화는 사인(sine)함수 합의 관계로 도출되었다. 또한 항로가 복잡한 해역에서 최적의 통항분포함수를 결정하기 위해서는 의 변화 값이 최소가 되는 θ을 기준선의 방향으로 설정하는 것이 타당함을 알았다. 본 연구의 결과는 정규분포가 보다 더 정량화된 수치로 표현되어 해상교통흐름을 파악하고 해상교통안전관리 의사결정을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

말라카해협의 해상교통 안전 확보는 우리나라를 비롯하여 중국, 일본을 포함한 극동아시아의 경제 발전에 직접적인 영향을 미치므로 세계적으로 중요한 해역이다. 이러한 의미에서 이 해역의 해상교통안전을 분석하는 것은 중요한 의미가 있다. 이 연구에서는 말라카해협을 대상으로 TOAIS 프로그램에 의한 선박 AIS 데이터를 1개월 동안 수집하였고, EasyFit 프로그램을 이용하여 해상교통의 통항분포를 통계적으로 분석하였다. 그 결과, 현재까지 해상교통공학 분야에서 선박통항의 분포는 정규분포라고 알려져 사용되고 있었지만, 말라카해협의 해상교통조사 결과 그 통항분포가 정규분포와 상이하다는 것을 확인하였다. 이러한 상이한 해상교통 분포 모델을 적용한 IWRAP모델을 이용하여 이 해역을 평가하였고, 그 결과 추월과 횡단상황이 가장 위험한 것으로 분석되었다. 또한 말라카해협의 충돌위험이 가장 높은 해역은 말라카해협과 포트클랑 해협간 횡단지점으로 분석되었다.

항로는 선박의 통항이 빈번하고 특히, 항로의 입구부는 선박의 출입이 잦아 사고의 위험이 높은 지역이지만, 항로 단면에서의 통항 분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로 통항 선박간의 시간분포에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 대상항로에서의 통항 선박간의 시간 최적분포를 분석하기 위해서 1주일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로 입구부에 1개의 Gate line을 선정하고, Gate line을 통과하는 선박을 입출항, 교통량으로 구분하여 분석하였다. 대상항로의 해상교통 분석 자료를 바탕으로 입출항과 교통량으로 구분하여 항로 통항 선박간의 시간 최적 확률분포를 분석하였다. 최적 확률분포를 분석하기 위하여 경계분포, 비경계분포, 비음수분포, 고급분포로 구분하여 총 31개의 확률분포를 적용하였으며, 최적 확률분포 상위 3개를 분석하기 위하여 KS 검정을 사용하였다. 분석 결과 대상 항로에서 통항 선박간의 최적 시간 확률분포는 Wakeby 분포로 분석되었으며, 도로교통 등의 선행연구에서 사용한 비음수 분포와 다르게 고 급분포가 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 항로 통항 선박간의 시간 분포를 적용함에 있어 다른 교통 분야의 선행연구에서 사용한 대표적인 확률분포를 적용하는 것은 적합하지 않는 것으로 판단된다. 또한 실제 교통조사 시 통항 선박간의 거리와 최적 확률분포로 추정한 거리가 비교적 유사함을 확인하였다. 다만 본 연구는 대표적인 1개의 항로를 분석한 만큼 향후 다양한 항로에서의 통항 선박간의 시간 간격 및 교통용량 산정 등의 후속연구가 필요한 것으로 판단된다.

항로는 선박의 통항이 빈번하여 사고의 위험이 높은 지역이지만, 선박의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로의 특성과 선박의 크기별 통항패턴에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 3개의 주요 항로에서의 통항분포와 통항패턴을 분석하기 위해서 3일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로를 10개의 Gate line으로 구분하고 각 Gate line을 통과하는 선박크기를 소형선, 중형선, 대형선으로 세 분류하여 분석하였다. 각 항로의 통항분석을 바탕으로 각 Gate line에서의 통항분포에 대하여 ND-K-S(Normal Distribution-Kurtosis-Skewness)를 적용하여 평가하였다. ND 평가 결과 통항분포에서 대형선은 정규분포를, 중형선은 편도항로에서만 정규분포를 만족하고, 소형선은 정규분포를 만족하지 않는 것으로 평가되었다. K-S 평가 결과 통항패턴은 왕복항로와 편도항로에서 뚜렷한 구분을 보였다. K 평가의 결과 편도항로에서는 고루 항로를 이용하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 한 부분에 집중하는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되고, S 평가의 결과 편도항로에서는 항로의 중앙을 따라 항행하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 우측에 치우치는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되었다. 다만 본 연구는 3개의 주요 항로를 비교한 만큼 향후 다양한 환경에서의 항로분석이 필요 할 것으로 판단된다.

인터넷의 확장과 고속망에도 불구하고 MMORPG와 같이 대용량 멀티미디어 서비스의 요구수준은 통신 기반구조 이상을 요구하기도 한다. 본 논문에서는 MMORPG 트래픽에 대응하여 멀티캐스트 프로토콜인 CBT를 분석하고, 코어라우터의 병목현상 발생시 Anycast로의 전환을 제안하였다. 시뮬레이션 모델에서는 멀티캐스트 그룹 수와 멤버 수를 설정하고 Anycast 라우팅의 종단간 게임팻킷 지연시간을 측정하였으며 CBT 및 PIM-DM 비교하였다. 결과적으로, 128바이트, 512바이트, 1K 바이트의 게임 패킷에 대하여 Anycast 라우팅은 각각 PIM-DM 대비 8.7%, 25.5%, 34.0%와 CBT 대비 38.6%, 51.8%, 56.6%의 평균지연시간 개선을 보였다. CBT/Anycast 전략은 MMORPG트래픽의 지연특성 개선으로 안정적인 서비스가 가능하다.