국민소득 증대와 여가시간 증가에 따른 여가 활동에 대한 수요가 증가하고 해양관광 및 해양레저에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 기존의 낚시 활동이 전문낚시객에서 가족중심의 체험을 통한 해양관광 형태로 변화하고 있어 해양관광 활성화와 이에 적합한 모델 개발이 시급한 실정이다. 낚시활동을 기반으로 한 새로운 해양관광 모델인 낚시복합타운조성을 위한 낚시인구 및 이용자 실태조사를 실시하여 낚시복합타운 조성을 위한 기초자료로 사용하고자 한다.
해양리터러시는 우리에게 바다가 미치는 영향 그리고 우리의 삶이 바다에 미치는 영향을 이해하는 것이다. 본 연구에서는 이러한 해양리터러시 개념에 기반한 부산지역 23개 기관에서 시행하고 있는 해양교육 프로그램을 분석하여 7개의 해양교육 모델코스를 개발하였다. 7개의 해양교육 모델코스는 실내이론, 실내체험, 현장탐방, 현장체험 등 4가지 형태의 교육방법이 다양하게 조합되어 있다. 또한 이러한 해양교육을 학생과 일반인들이 쉽게 구분하고 선택할 수 있도록 76cm*56cm 크기의 해양교육 안내지도를 제작하였다. 이는 부산지역의 지리적 여건과 관광지가 결합된 형식이며, 교육기관, 교육내용, 교육시간 등 상세한 내용이 포합되어 있어서 수요에 따라 계절적 변화요인 또는 기호에 맞게 피교육생들이 탄력적으로 운영이 가능하다. 해양교육 모델코스를 이용한 해양교육 안내지도의 제작은 해양교육의 활성화를 위한 초석이 될 것이며, 해양교육의 궁극적인 목표인 해양의식 함양과 바다와의 친숙화를 통한 해양전문인력 육성을 유도할 수 있을 것이다. 또한 해양교육용 교재 및 부교재의 개발, 교육보조재를 활용한 실내교육의 단점보완, 동영상 콘텐츠 개발을 통한 사이버 해양교육 개발 등을 통한 후속연구가 지속되어야 할 것이다.
해상교통관제센터(VTS)의 관제사는 구역 내 교통 상황을 빠르고 정확하게 파악하여 관제가 필요한 선박에게 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 그러나 교통량이 급격히 증가하는 경우 관제사의 업무 부하로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이러한 이유에서 관제사의 업무 부하를 줄이고, 일관성 있는 관제 정보를 제공할 수 있는 관제 지원 기술의 개발이 필요한 실정이며, 본 논문에서는 구역 내 이상 운항 선박을 자동으로 식별하는 모델을 제안하였다. 제안하는 이상 운항 식별 모델은 규칙 기반 모델, 위치 기반 모델, 맥락 기반 모델로 구성되며, 대상 해역의 교통 특성에 최적화된 교통 네트워크 모델을 사용하는 특징이 있다. 구현된 모델은 시범센터(대산항 VTS)에서 수집되는 실해역 데이터를 적용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 실해역의 다양한 이상 운항 상황이 자동으로 식별됨을 확인하였고, 전문가 평가를 통해 식별 결과를 검증하였다.
현대 해양 산업은 기술적 발전을 통해 신속한 발전을 이루고 있다. 이러한 발전을 주도하는 주요 기술 중 하나는 데이터 처리 기술이며, 이 중 자연어 처리 기법은 사람의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 본 연구는 자연어 처리 기법을 통해 해양안전심판원의 재결서를 분석하여 이미 재결이 이루어진 선박 충돌사고의 원인 제공 비율을 학습한 후, 새로운 재결서를 입력하면 원인 제공 비율을 예측하는 모델을 개발하고자 하였다. 이 모델은 사고 당시 적용되는 항법과 원인 제공 비율에 영향을 주는 핵심 키워드의 가중치를 이용하여 사고의 원인 제공 비율을 계산하는 방식으로 구성하였다. 이 연구는 이러한 방식을 통해 제작한 모델의 정확도를 분석하고, 모델의 실무 적용 가능성을 검토함과 동시에 충돌사고 재발 방지 및 해양사고 당사자들의 분쟁 해결에 기여할 것으로 기대한다.
한국의 부산에 위치한 감천만에서의 해수유동을 파악하기 위하여 3차원 유동모델을 사용하여 계산을 하고 그 결과를 관측치와 비교하였다. 모델은 개방경계에서의 조직, 바람, 화력발전소에서의 온배수에 의해 힘을 받아 해수유동을 재현한다. 난류 혼합계수는 $\kappa-\varepsilon$난류클로즈 모델의 의해 계산하였다. 수온, 염분, 해조류를 현장관측하여 관측자료와 모델결과를 비교하였다. 소용돌이 형태의 흐름이 현장관측자료와 모델결과에서 관측되었는데 이는 약한 조류와 풍성류, 온배수의 상호작용에 의해 형성된 것으로 분석되어진다. 표층과 저층의 흐름은 서로 연관되어 있는데 즉, 표층의 흐름이 강해지는 저츠으이 흐름이 약해지고 반대의 경우도 성립한다.
해양생태계로 유입되는 화학물질의 총합적인 평가 및 관리를 위해서는 동 화합물의 해양환경중의 거동 및 운영, 생태계에의 영향, 관리방안에 따른 화학물질의 변화 예측 및 리스크 평가 등을 행할 필요가 있으며, 이를 위하여는 화학물질에 대한 생태계 모델이 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 여러 화학물질에 적용할 수 있으며, 지역특성, 존재 데이터 상황, 대상 수산물의 특성을 고려하여 여러 상태함수 및 프로세스의 추가와 삭제가 가능한 3차원 생태계 모델(EMT-3D)을 사용하여 해양환경중의 PFCs 관련물질을 대상으로 그 적용성을 검토하였으며, 민감도 분석 및 시나리오 분석을 행하여 영향인자를 판별하고 대안에 따른 영향을 평가하였다.
중 소형 어항에서 제한된 자원을 활용하여 수요자 중심의 맞춤형 고품질 해양경찰 서비스를 극대화 할 수 있는 서비스 표준 모델의 개발을 목적으로 어항과 관련된 해양경찰업무를 영역별로 조사하고 녹동항을 중심으로 분야별 수요분석을 하였다. 또한 어항 이용자의 민원 분석과 어항의 미래 치안 수요를 고려하여 녹동항 해양경찰 서비스 표준 모델을 구성하였다.
본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.
국내 조선소에서 해양플랜트공사 수주가 증가함에도 불구하고 관련 직무종사자들은 전문영어교육을 받지 못하여 직무 진행에 있어서 발주자들과 다양한 분쟁이 발생하고 있다. 따라서 해양플랜트 전문인력 양성 및 직무능력강화를 DACUM(Developing A Curriculum) 직무분석기법을 이용하여 표준해양플랜트 영어교육과정 모델을 개발하여 산업현자에 적합한 교육과정을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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