본 연구에서는 해상교통혼잡도에 영향을 미치는 요소인 선박점용영역크기, 선박의 속력, 항로폭에 대한 민감도 분석을 실시하였으며, 가장 민감한 요소로 선박점용영역을 도출하였다. 선박점용영역에 대해 일본, 덴마크 해협, 중국 상하이항에서의 점용영역에 대한 기존 연구사례를 조사하고, 우리나라 진해만 피항시의 해상교통관측조사를 통한 선박점용영역을 도출하여 비교 분석하였다. 민감도 분석결과, 선박속력 1노트 변화시 10 %, 항로폭 100미터 변화시 18 %, 점용영역 장직경 1L 변화시 34 %~43 %의 영향이 미치는 것으로 분석되었다. 그 결과, 현행 진단제도에서 사용하는 $8L{\times}3.2L$, $6L{\times}1.6L$은 일본의 $3.5L{\times}1.5L$, 중국 상하이항 $5.9L{\times}2.2L$, 덴마크 해협 $4L{\times}5B$ 및 진해만 피항시의 선박점용영역 $3L{\times}2L$과 큰 차이가 있음을 확인하였다.
본 연구는 평택항 도선구 주변해역의 해상교통 시스템 개선방안을 찾고자 하는 연구로서, 평택항의 도선사와 기항 선박 선장들의 전문가적 시각에서 평택항 도선구 주변의 교통환경을 분석하였다. 또한 장안서 도선사 승하선 구간과 입파 도선사 승하선 구간의 위해요소를 실증적인 관점에서 분석하여 다음과 같은 해상교통시스템 개선 방안을 제안하였다. 먼저 목덕도 분리수도와 안도수역에 분리수도 설정을 제안하였고, 장안서 분리수도의 폭을 조정하여 혼잡도를 개선함은 물론 분리수도 외측경계선에 등부표를 설치하여 어구가 침범하지 못하도록 제안하였다. 또한 장안서 입파도 구간 해역에 교통안전 특정해역을 설정하도록 제안하고, 입파도 정박지 및 장안서 정박지 확충을 제시함으로서, 이러한 교통시스템 개선을 통하여 평택항 도선구 주변 통항선박의 안전운항 증진방안을 기대할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
최근 선박 대형화 추세가 급격하게 진전된 반면 국내 무역항의 수역시설 조건은 과거와 동일하여 특정 항로에서의 해상교통 혼잡이 발생할 개연성이 매우 높다. 국내항의 해상교통혼잡도를 평가하기 위해 사용하는 표준 선박길이는 70 m로, 30년 전부터 현재까지 그대로 사용하고 있어 이에 대한 검토가 시급하다. 본 연구에서는 국내 Port-MIS 데이터베이스에 저장된 60,000여척 선박 주요 제원을 기반으로 선박 대형화 추세를 분석하고, 최근선박의 총톤수와 선박 길이와의 상관함수를 이용해 선박 대형화가 반영된 표준 선박길이를 제안하였다. 또한 최근 5년간 국내 무역항 이용 선박에 대한 톤수별 척수를 기초로 소형선을 제외한 누적 빈도수가 50 % 이상 차지하는 기준점을 도출해 국내항의 표준 선박길이를 제안하였고, 각 표준 선박길이는 국내 무역항의 특성을 고려하여 적용할 필요가 있다.
최근 우리나라 연안해역은 선박교통 용량의 대형화로 해상교통이 폭주하고 있다. 이러한 교통혼잡은 연안해역에 대해 인명, 재산, 환경오염등의 심각한 해양사고를 야기한다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 해양사고를 확률적으로 분석한다. 본 연구의 수행을 위해 해상교통 용량과 기상조건, 해양사고등의 다양한 연관성을 기반으로 원인을 분석하였다. 그리고 해양사고의 형태를 선박의 크기, 선령, 선종등 다양한 관점에서 분류하고 세부적으로 분석하였다.
VLCC에 의한 SK에너지 울산CLX와 인천CLX의 일원화된 효율적 원유 수급체계에 따른 물류비용의 절감, 이에 따른 국가 산업 경쟁력확보 및 항만경쟁력 강화를 위한 고도화 사업의 일환으로 고부가가치 선박인 VLCC가 인천항에 처녀입항하게 되었다. 이로 인한 해상교통관제센터(VTS)의 안전대책이 요구되어 비교적 통항량이 많고 항로길이가 긴 인천항의 VLCC운항 계획에 따른 해상교통 혼잡도 등, 다각적인 통항 안전성 및 VLCC 입출항에 따른 타 통항선과의 항행안전 관계등을 점검하여, 계속적인 VLCC 입항에 따른 항행 위험성을 파악하고, 앞으로의 인천항만 안전을 위한 통항안전관리대책을 모색하고자 한다.
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.
오늘날 세계 각국은 글로벌 경제 체제에서 교역의 증대에 따라 해상 물동량이 증대되고 있으며 선박의 대형화, 고속화, 자동화, 또 해상대교나 신항만 건설 등 해상교통질서와 관련하여 항로표지 등 해양교통시설의 여건이 급격히 변화되었다. 이와 관련하여 항로표지는 항로의 혼잡을 방지하여 해운 물류를 원활히 하기 위한 수단이 된다. 항로표지는 광파, 형상, 음파, 전파 표지 등인데 이의 제도적 정비 및 규격의 표준화의 필요성과 방안을 분석하였다. 또한 국제표준과 한국표준의 제정 절차를 분석하고 국내용 항로표지용품 국토해양부 규격의 표준화 방안을 검토하였다. 향후, 항로표지의 기술적 분석, 항로 운영과 항로표지의 효율성, ICT 기술이 적용된 효과적 항로표지시스템분야에 있어서의 연구가 더욱 진행되어야 할 것이다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.
그동안 관제사의 업무량과 관제권 설정 연구는 해상교통량과 혼잡도를 기반으로 한 위험성 평가에 치중되어 왔으나 실제 관제사의 업무는 해상교통을 유효하게 모니터링하는 것 뿐만 아니라 음성교신을 통해 관제업무를 수행하고 이를 기록하는 범위에 이른다. 관제통신을 측정하고 분석, 평가하는 방식이 보다 효과적인 데이터로 활용된다면 관제 한계치를 가름할 수 있는 수단으로 활용될 뿐만 아니라 관제권역의 구성, 해상교통안전성 평가, 해양안전정책 수립 등, 활용될 수 있는 새로운 가치가 창출될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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