부산남항은 개항질서법상 항계 밖으로 1975년부터 부산시가 관리권을 위임받아 관리하는 지방정부가 관리하는 항구로서 하루 평균 약 450여척의 선박이 계류되어 있는 상태에서 빠르게 운항하는 여객선, 냉동운반선, 수리조선소의 각종 이동선박 및 어선 등 많은 선박이 통항하고 있으나 선박통항의 해상교통관제가 이루어지지 않아 항상 선박안전사고 발생 가능성을 내포하고 있다. 따라서 부산남항 선박통항의 안전성 증대와 안전사고 대책 등을 대비할 수 있는 총체적인 선박 안전관리시스템을 구축하기 위하여 부산남항의 해상교통 상황을 조사 분석하고 이에 대한 대책 방안으로 적합한 선박 안전관리시스템을 제안하고 그 장단점 비교 분석한다. 해상교통량을 조사한 결과 하루 평균 1,157척, 1시간 평균 48척으로 선박통항량이 가장 많은 시간인 16~17시 사이에는 120척의 선박이 통항하는 것으로 조사되어 선박통항의 안전성을 확보하기 위한 시스템을 반드시 운영되어야 하는 것으로 분석되어 좁은 수역에 가장 효율적인 선박 안전관리시스템을 설계 분석하여 그 대책 방안으로 제시하고자 한다.
선박교통관제사는 선박 교통의 안전과 효율을 도모하기 위하여 선박교통관제 설비로 지정된 시스템 및 센서 장비를 활용하여 선박교통관제 업무를 수행한다. 선박교통관제의 효과적 운영을 위한 관제 필요 정보는 지정된 선박교통관제 설비 이외의 부가적인 정보 창구의 접근이 요구되며, 이러한 다양한 정보 열람 창구를 일원화하기 위하여 선박교통관제 클라우드 시스템 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 선박교통관제 클라우드 시스템 도입에 따른 사용자 필요 정보 식별을 위하여 선박교통관제 업무 분석 및 운영 정보와 선박교통관제 설비 연계 분석을 수행하였다. 국내외 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통하여 선박교통관제 업무 분석을 수행하였으며, 선박교통관제 설비에 따른 필요 정보를 식별·연계하였다. 분석 결과 전체 내·외부 정보 창구의 필요 정보는 37개의 범주로 식별되었으며, 필수 및 보조관제 설비 이외 열람이 필요한 추가 요구 정보는 8개의 정보창구를 통하여 수집 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 식별한 사용자 요구사항은 선박교통관제 클라우드 시스템 구축을 위한 데이터 수집·처리 구조 설계에 적용될 것이다. 향후 시나리오 기반 관제 시스템 사용자 운영 분석을 통하여 사용자 요구 및 필요 정보를 개정·보완하고, 시스템 인터페이스 디자인 설계에 관한 추가 연구가 필요하다.
해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 선박운항자의 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 선박운항자 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 발표에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 선박운항자의 충동회피를 위한 행동 분석를 수행했으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 선박운항자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델 개발현황을 소개하고자 한다.
해양 공간 개발과 신개념 선박이 출현함에 따라 해상교통 환경은 복잡해지고 있으며, 이에 해양안전을 확보하기 위한 다각적인 대비책이 마련되어야 한다. 특히, 선박운항 시뮬레이터 및 과거 항적 데이터를 이용한 기존의 해상교통안전진단체계는 이러한 교통 환경의 변화를 반영하지 못하기 때문에 분석에 한계가 존재한다. 동적인 해상교통 환경에 적합한 시뮬레이션 기반 분석 방법이 개발되어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 에이전트 개념을 기반으로 하는 모델링-시뮬레이션(M&S) 플랫폼을 제안하고자 한다.
해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
육상, 철도, 항공 등 타 교통분야에서 지속적으로 사고와 인명피해가 줄어든 반면, 해양분야는 해양사고가 증가하며 실효적 해양교통안전관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 최근 3년간 국내 해상에서 발생한 충돌사고 중 어선을 포함한 충돌사고가 전체의 약 84%를 차지하며, 해상교통의 주요 변수인 어선을 포함한 국가의 해상교통량 파악은 반드시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현 정부 국정과제인 '디지털 해상 교통망 구축'과 더불어 해양교통안전관리체계 마련의 일환으로 국내 전체 선박위치발신장치(AIS, V-PASS) 데이터를 활용하여 해상교통량을 분석하고 예측 모델을 개발한다. 이를 위해 선박 밀집도를 통한 그리드별 공간가산분석과 항적 데이터 전처리 및 선형화, 선박 길이에 따른 점용면적 산정을 통한 단위 그리드별 해상교통량을 분석한다. 또한, 과거 교통량 데이터는 딥러닝 기반의 시계열 특성을 지닌 RNN과 LSTM 모델을 활용하여 교통량 예측 모형을 개발한다. 본 연구의 결과는 해상교통량과 해양사고의 연관성 분석 및 속력제한구역 등 해상정책 수립의 정량적 근거를 제공하며, 국민에게 해상교통정보 제공을 통해 교통복지 증진에 기여할 수 있다.
해상 교통량 증가에 따른 연안해역 해상교통밀집도가 증가되고 있다. 그러므로 해상교통안전관리를 위해 실 해역의 해상교통패턴을 파악하여 해상교통지수를 평가하는 것이 중요하다. 분석대상해역의 실제 선박위치, 속력, 침로를 고려한 CPA-TCPA분석은 통계적인 선박데이터에 의한 분석보다 해당해역의 실제적인 VTS영향 등 교통환경을 반영한다. 본 연구에서는 횡간수도와 완도진입수로의 항로가동률을 분석하고, 해당 해역에서 교차되는 선박들의 CPA, TCPA 등을 분석하여 해상교통안전지수를 평가하고자 한다. 또한 산출된 해상교통안전지수를 해당 해역의 통계적인 해상교통안전지수와 비교 및 분석하고자 한다.
해상교통조사는 국내 해상교통안전진단 및 선박 통항과 관련한 안전성 평가에 혼잡도 평가 등 중요한 역할응 한다. 이 연구에서는 해상교통조사 기간에 대한 통계학적 검토를 통한 통계적 적정성과 선박 통항의 특성을 반영하여 부산항 북항의 PORT-MIS를 바탕으로 항만의 입출항 선박 통계를 바탕으로 일별, 월별, 특정 기간에 대하여 분석하고 현재 해상교통안전 진단 등에 규정된 해상교통안전기간에 대한 통계적 검토를 시행하였다. 월별 검토 결과 부산항은 12월에 0.88로 가장 적은 수의 선박이 입출항 하였고 8월에 1.13으로 가장 많은 수의 선박이 입출항 하였으며 약 22%많았다. 요일별로는 일요일에 가장 작은 수의 선박이 입출항 하였으며 관측 시기에 따라 3일에는 약 30%이내에 오차가 발생하였으며 7일에는 20%이내의 오차가 발생하였다.
해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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