선박과 선박간의 사고 위험도를 예측하는 교통정보 생성 기술을 해상교통관제센터에 적용하기에는 위험도 정보의 정확성에 한계가 있다. 또한 대상 해역에 대한 교통 패턴을 파악하는 밀집도 및 혼잡도와 같은 교통정보 생성 기술은 위험 우선순위 선박을 도출하는 것이 불가능하다. 복잡한 교통 패턴을 보이는 해상교통관제 해역에서 위험 선박을 인지하여 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해서는 새로운 접근이 필요하다. 본 연구에서는 관제대상해역의 교통 상황을 총체적으로 파악하고 위험 선박을 사전에 인지할 수 있는 교통정보 생성을 위해서 기계학습 기법을 검토하였으며, 기존의 인공지능 한계를 극복하기 위한 딥러닝 프레임워크 도입을 검토하였다. 해상교통관제센터의 이미지, 메시지, 음성 등 다양한 형태의 연속적 자료들을 통합하고 이를 토대로 총체적인 분석을 통해 관제 업무를 지원할 수 있는 교통 상황 인지 정보를 생성할 수 있을 것으로 파악되었다. 빅데이터 기반의 기계학습은 보다 의미 있는 상황 인지 정보를 생성할 수 있기 때문에 이를 위한 관제 센터의 각종 데이터 통합이 필요하다.
해상교통환경은 기술 발전과 더불어 자율운항선박(MASS)의 출현에 직면하여 있다. 이러한 자율운항선박을 비롯한 다양한 해상이동체(드론, 무인선, 다목적 해양레저선 등)는 선박교통관제(VTS)의 추가 관리대상이 될 것이다. MASS 및 다양한 해상 이동체의 관제구역내 안전운항을 위한 VTS의 적극적 대응을 제안하고자 하였다.
우리나라는 국제해사기구에서 제시한 자율수준 3단계의 자율운항선박 기술개발 사업을 추진 중에 있으며, 자율운항선박 및 원격운항센터의 사이버보안에 관한 기술개발이 핵심과제로 포함되어 있다. 국제해사기구는 현존선의 대한 사이버 위협에 대한 조치로 제98차 해사안전위원회에서 '해상 사이버 위험관리 지침(Guidelines on maritime cyber risk management)'을 채택 및 승인하였다. 자율운항선박이 디지털 센서의 거대시스템임을 고려할 때 기술개발 완료시 해상에서 기존 선박과 자율운항선박의 공동 운항을 고려하여 해상교통관제체계(VTS)에 대한 사이버보안 측면을 고려 할 필요가 있다. 이 논문에서는 부산항 VTS 관제사(VTSO)를 대상으로 하여 자율운항선박 운영을 고려한 VTS 관제시스템의 사이버보안 만족도를 조사하였다. VTSO를 대상으로 한 사이버보안 만족도 조사 및 분석방법은 IPA(Importance Performance Analysis) 매트릭스를 적용하였다.
최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
해상기상은 재박 및 운항 선박의 안전에 중요한 영향을 미친다. 따라서, 관제구역에서 선박 안전운항을 관리하는 VTS에 있어 기상예보 및 국지적 실시간 기상정보를 모니터링 하여 대상선박에 대해 사전 안전조치를 취하거나 실무 관제에 중요한 참고자료로 활용해야 함이 해양사고 예방을 위해서 절대적으로 요청되고 있다. 이 논문에서는 겨울철 기압골 형성에 따라 동해안에서 자주 발생하고 있는 북동방향으로 부터의 스웰 유입에 대해, 2011년 1월 1일 포항항에 큰 스웰 유입 당시의 해상기상에 대한 예보 및 실측 자료를 분석하여, 문제점을 고찰하고 선박관제 운용에 있어 기상정보 활용의 중요성을 부각시키고자 노력 하였다. 아울러, 기상청 홈페이지에서 제공하고 있는 상세 기상정보를 선박관제 운용에 활용하고 있는 포항청 사례를 소개하여 타 항만에서도 해상기상 악화에 대비 대응할 수 있는 방안 모색에 도움이 되고자 한다.
현대 사회에서 해상 운송은 전체 화물 운송의 약 80%를 차지하는 국제 무역 및 경제 활동의 핵심적인 요소이다. 이에 따라 선박 교통 관제는 해상 안전과 운송 효율성을 향상시키는 데 있어 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 보다 안전한 해상 운송을 지속하기 위해서는 효율적이고 스마트한 선박 교통 관제 시스템이 필수적이므로 본 연구에서는 선박 교통 관제 시스템인 VTS 운용 콘솔 상 해상교통위험도를 시각화하는 것을 제안한다. 우선, 현 관제사를 대상으로 시선 추적 실험을 실시함으로써 관제사의 시선 분포를 통해 주요 관찰 대상과 작업 우선순위 등을 살펴보았다. 이후 동일한 해역에 동일한 시간대의 교통 밀도와 해상 교통 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 관제사의 시선 추적 데이터와 비교 분석하였다. 분석 결과, 객관적인 데이터를 활용하여 관제사의 의사 결정과 수행 업무를 지원하는 것이 해상 교통 관리의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 미래에 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템의 구현을 위한 실질적인 기여가 될 것으로 기대된다.
해상교통관제서비스는 그 수요자인 항해자들의 요구사항을 만족시키는 것이 최우선 과제이다. 본 연구에서는 인청항 VTS를 이용하는 선박들을 대상으로 관제서비스 이용자 만족도 조사를 실시한 결과를 중점적으로 분석하였다. 우선 선박통항량과 항행안전정보 제공의 상관관계를 분석하였고, 그 중 유용한 정보에 어떤 것들이 있는지 알아보았다. 이러한 분석을 토대로 선박 통항량 폭주 시 효율적인 관제서비스를 제공하기 위해서는 관제사의 탄력적 배치 및 고객의 요구에 부응하는 맞춤형 관제정보제공 체제를 구축하여야 한다는 결론을 도출하였다.
선박교통관제 기본계획에 따라, 우리나라는 '26년까지 전 연안해역에 관제구역을 설치하여 안전관리를 강화할 예정이다. 본 연구의 목적은 관제구역 사각지대를 없애고 연속적인 관제 실현을 위한 관제구역 간 정보공유 활성화의 필요성을 제안하는 것이다. 이를 위해 우리나라 연안해역을 대상으로 해상교통 및 해양사고조사를 통해 우리나라 연안해역의 해상교통환경을 분석하였다. 그리고 해상교통관제사를 대상으로 설문조사를 실시하여 VTS 센터 간 정보공유 현황을 조사하고 문제점을 도출하였다. IALA에서 권고하고 있는 IVEF 서비스의 현황을 조사하고 정보공유 활성화를 위한 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과를 통해 관제구역 간 정보공유의 필요성을 확인하고 나아가 IALA 표준을 개정할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
본 연구는 선박사고의 발생과 선박이 지닌 특성(선종/톤수/국적)간에 연관이 있을 것으로 가정하여 관제전문가를 대상으로 하는 설문조사 및 사고통계 분석을 통해 각 특성 별 가중치를 계량화하여 기준점수표를 마련하고자 하였다. 가중치 산정은 분석적 계층화 과정(AHP: Anlaytic Hierachy Process)를 거쳤으며 이를 통해 얻은 기준점수표를 바탕으로 인천항의 1일간 입항선에 적용하여 결과를 준사고이력 보유선박군의 점수와 비교하여 양 집단 간 높은 위험지수 해당선박 존재 비율을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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