본 연구는 관제사 관점의 해상교통관제 위험도 지수 개발을 하는 것을 목적으로 한다. 선행연구를 통해 위험도 지수의 요인을 살펴보고 관제 교신 청취 및 관제사 의견을 반영해 위험도 지수 요인을 도출했다. 도출한 위험도 지수 요인의 상관관계를 확인하기 위해 관제 구역 내에서 발생한 해양사고를 분석 했다. 해상교통관제 위험도 지수는 관제구역 내 위험도를 예측 하여 해양사고를 대비할 수 있을 것으로 예상된다.
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.
우리나라 항만의 최근 5년간 항만별 입출항척수, 대형선박 통항 비율, 위험화물 운반선 통항 비율 및 해양사고 발생 현황을 통하여 항만별 해상교통 위험도를 식별하였다. 이와 함께 해상교통관제 구역에 대하여 기초 조사를 실시하여 현재 VTS센터에 설정된 관제구역 수가 이러한 해상교통 위험도 인자들과 비교하여 적정하게 설정되어 있는지를 검토하였다.
부산항 신항은 현재 21개의 선석 규모에서 2030년까지 총 40선석까지 확대할 계획을 갖고 있다. 항만의 확대에 따라 선박 통항량 증가가 예상되며, 이를 대비해 해상교통관제도 해상교통량을 기반으로 집중관제구역을 설정할 필요가 있다. 본 연구는 부산항 신항을 대상으로 해상교통위험도 모델을 이용해 위험구역을 정량화하고 집중적으로 관제가 필요한 구역을 도출하는 것을 목적으로 한다.
부산해역은 부산북항과 부산신항 해상교통관제 구역으로 구분되어 있다. 이 부산해역 관제구역의 설정은 해상교통흐름에 기초하여 해양사고 위치 등 여러 가지 고려 요소에 의하여 설정되는 것이 바람직하다. 이 연구에서는 부산해역 관제구역내의 해상교통흐름, 해양사고분석, 위험도 분석, 외국관제구역 사례 조사 등을 기반으로 하여 부산해역 관제구역의 적합성을 검토하여야 하는 당위성을 제시하였다.
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.
해상교통환경평가는 선박 간 항행상황의 위험도를 정량화하여 나타냄으로써 선박의 안전운항을 효과적으로 지원하는 역할을 한다. 대표적인 해상교통환경평가모델로는 ES(Environmental Stress model)와 CR(Collision Risk)모델이 있다. 이러한 모델을 살펴보면, 각각의 평가지수를 이용하여 항행상황의 위험도를 정량화하며, 선박 간 조우관계를 기반으로 평가요소를 구성함을 알 수 있다. 이번 연구에서는 선박 간 조우관계를 포함한 항행상황의 위험도에 영향을 줄 것으로 기대되는 다양한 요소를 고려한 평가지수의 타당성을 살펴보고자 한다. 이를 위하여, AIS data를 이용하여 해상교통환경을 재현하고 분석하였으며, 동일한 항행상황을 ES, CR과 제안한 모델을 이용하여 위험도 평가를 실시하였다. 그 결과를 비교하여 제시함으로써 본 모델이 해상교통환경모델로서 항만 내 통항 안전성 평가에 적용 가능성을 평가하였다.
항로에서의 위험도 평가 모델은 해상 교통량을 기초로 다양한 형태의 수학적 분석 방법 등이 응용되고 있다. 국내 해상교통안전진단에서는 항로를 통항하는 선박 규모를 표준화시킨 해상교통혼잡도 모델을 활용하고 있으며, 해상교통혼잡도가 높으면 충돌과 같은 위험상황이 발생할 개연성이 높다고 해석하고 있다. 그러나 항로의 특정 지점에서 관측된 해상 교통량의 밀도 변화가 항로의 위험도를 표현할 수 있는지 보다 면밀한 과학적 검토가 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 항로에서의 충돌 및 좌초 등의 위험도를 확률적 기법으로 평가하는 IWRAP Mk2(IALA 공식 추천 평가모델) 모델로 항로 위험도를 체계적으로 평가하고, 동일 해역에서 해상교통혼잡도 모델로 해상교통혼잡도를 평가하여 항로 위험도와 해상교통혼잡도의 연관성을 분석하였다. 분석 결과, $R^2$이 0.943인 선형함수가 도출되었으며, 유의수준에서도 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 또한 Pearson 상관계수가 0.971로 높게 나타나 강한 정적 상관관계를 보였다. 이처럼 각각의 수학모델의 공통적인 입력 변수의 영향으로 항로 위험도와 해상교통혼잡도는 강한 연관성을 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과를 기반으로 항로 위험도를 예측할 수 있는 평가 기법이 고도화될 수 있는 모델 개발을 위한 응용 자료로 활용되기를 기대한다.
해상교통안전성평가는 크게 해양 안전 및 환경측면에서, 세부적으로는 해당해역의 특성을 파악하여 항로수립, 해상교통안전진단 및 해상교통영향평가 등을 수행 하는 측면에서 중요하다. IWRAP은 IALA Waterway Risk Assessment라는 평가도구로 항만수로의 위험도(선박의 충돌 및 좌초확률)를 분석하는 정량적인 평가모델이다. 정량적인 해상안전 평가방법은 통항량, 선속, 길이, 선박의 통항분포로부터 해상에서 통항의 위험도를 평가하므로 인적, 지리적, 환경적 등 주관적인 요소들이 많은 정성적인 평가방법에 비해 적용이 간단하다. 본 연구에서는 IWRAP을 해상교통안전진단제도로의 활용을 위해 목포항 진입수로를 대상으로 IWRAP분석을 하여 그 실효성을 평가 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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