해양사고가 빈번하고 교통밀도가 높은 서남해 연안해역에 통항선박의 안전과 항만 입출항 선박의 지원을 위해 해상교통안전관리체 제가 2006년 7월부터 시행되고 있다. 본 해역에서 RADAR와 AIS의 정보를 이용하여 해상교통환경평가를 위해 통항량을 조사하고, 최근 5년간 해양사고의 분포 경향을 조사하였다. 또한 동 해역에서 자연환경의 영향, 어장현황 및 설문조사 분석을 통해 연안해역 항행위해요소를 알아보았다. 최근 5년간 대상해역에서 상선의 해양사고는 점진적으로 감소하는 경향을 보였으나. 어선의 경우는 반대로 증가하는 경향을 보였다. 6월에서 8월 사이의 짚은 안개와 어로행위 및 VHF 청취의무를 이행하지 않는 선박으로 인해 항행위해요소로 나타났다.
말라카해협의 해상교통 안전 확보는 우리나라를 비롯하여 중국, 일본을 포함한 극동아시아의 경제 발전에 직접적인 영향을 미치므로 세계적으로 중요한 해역이다. 이러한 의미에서 이 해역의 해상교통안전을 분석하는 것은 중요한 의미가 있다. 이 연구에서는 말라카해협을 대상으로 TOAIS 프로그램에 의한 선박 AIS 데이터를 1개월 동안 수집하였고, EasyFit 프로그램을 이용하여 해상교통의 통항분포를 통계적으로 분석하였다. 그 결과, 현재까지 해상교통공학 분야에서 선박통항의 분포는 정규분포라고 알려져 사용되고 있었지만, 말라카해협의 해상교통조사 결과 그 통항분포가 정규분포와 상이하다는 것을 확인하였다. 이러한 상이한 해상교통 분포 모델을 적용한 IWRAP모델을 이용하여 이 해역을 평가하였고, 그 결과 추월과 횡단상황이 가장 위험한 것으로 분석되었다. 또한 말라카해협의 충돌위험이 가장 높은 해역은 말라카해협과 포트클랑 해협 간 횡단지점으로 분석되었다.
해양공간 이용 수요와 중요도의 지속적인 증가에 따라 국내에서의 해양탐사 및 해양조사활동이 활발히 수행중이다. 이러한 활동을 위해 운항되는 해양탐사조사선은 목적 및 탐사선박에 따라 특수한 운항패턴을 가지므로 해상교통위험도를 고려한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 해양탐사·조사선의 운항이 해상교통에 미치는 영향을 각 요인별 상관관계로 파악하고자 하였다. 우리나라에서 활동중인 해양탐사·조사선 현황을 파악하였고 일부 해양물리탐사선의 특수한 운항실태를 식별하였다. 운항자부담감의 결과를 비교하기 위해서 운항요인 중 각 2가지를 독립변수로하여 ES Model 기반의 해상교통류시뮬레이션을 수행하였다. 분석결과 교통량, 선박 길이, 속력 순으로 운항자 부담감이 두드러지게 변화하는 것을 확인하였다. 또한 인근 해상교통흐름과 선수방위(침로)가 거의 유사한 운항 침로를 설정할 경우 운항자 부담감이 다소 감소하는 것을 확인하였다. 이에 따라 해양탐사·조사선이 운항계획을 설정할 단계에서 인근 해상교통현황을 파악하여 운항방식에 반영한다면 운항자 부담감을 감소시키는데 기여할 것이다.
본 연구에서는 선박의 충돌이나 좌초와 같은 사고의 예방에 기여할 수 있는 가상교통관제시스템의 개념을 소개한다. 지금의 VTS는 사고의 억지효과가 있음에도 불구하고, 그 한계점을 가지고 있다. 그래서 현 시스템을 광역 VTS개념으로 확대 시행하더라도 그 효과에 많은 의문이 발생할 수 있다. 가상교통관제시스템은 인공위성에 의한 해상환경의 리모트센싱과 여기서 얻어진 데이터에 기반을 둔 환경부하 모델(INOUE model)로 구성된다. 인공위성 리모트센싱은 선박, 기상, 해양 정보를 포함하는 대부분의 해상 교통 환경 정보를 제공해 줄 수 있다. 이들 정보를 이용해서 각 선박에 대한 환경 부하를 시뮬레이션 함으로써, 미래의 (예, 5분후) 교통환경을 예측하고, 교통제어를 할 수 있는 시스템을 제시한다. 마지막으로, 인공위성 데이터를 사용해서 선박정보를 추출하는 방법을 보여준다.
선박은 충돌방지를 위해 해상충돌예방규칙에 의해 운항한다. 하지만 다수의 선박이 동시에 운항하는 특수상황 시에는 해상충돌예방규칙을 적용하기 곤란하며 이때는 운항자의 개인능력에 의한다. 이러한 경우 해상교통관제를 통한 교통상황 관리가 필요하다. 이에 전 세계적으로 VTS(Vessel Traffic Services)를 통해 해상교통이 관리되고 있으며 운용 방법은 관제요원이 VTS 시스템을 이용하여 위험상황을 판단하고 통신시설을 이용하여 선박들에게 안전운항을 권고한다. 이 연구에서는 기존 방법에 AI(Artificial Intelligence) 기법을 추가하여 운항자의 관점에서 위험상황을 판단하는 방법에 대해 고찰한다. 또한, 관제 효율성 증대를 위해 AR(Augmented Reality)기법을 추가한 해상교통안전모니터링 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 위험상황 및 위험 우선순위 예측이 정량적으로 가능하여 복잡한 교통상황시 실제 운항자가 충돌회피하는 방법과 동일한 순차적 위험상황 해소가 가능하다. 특히, 위험상황을 관제요원의 관점뿐만 아니라 각 선박의 운항자의 관점에서 분석할 수 있어 기존의 방법보다 실제적이다. 또한, 분석결과를 통해 정량적인 위험수역 파악이 가능하여 충돌회피를 위한 권고항로 지원이 가능하다. 결과적으로 이 시스템은 해상교통상황이 복잡한 해역에서의 선박간 충돌방지에 도움이 될 것이다. 특히, 해양분야 제4차 산업혁명에 주요한 분야를 차지하는 자율운항선박에 충돌방지 기능으로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 해상교통정보시스템의 정보제공에 대한 구조를 퍼지구조모델법을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 퍼지구조모델법에서는 임계치와 파라메타의 선정의 어려움으로 인해 시스템의 전체적인 구조를 파악하기가 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 계층구조 그래프와 분할도를 이용하여 해상교통정보시스템의 정보제공에 대한 전체적인 구조를 분석할 수 있었다. 또한 몇가지의 예를 통해 모델의 해석과 실제 문제점을 제시하고 분석하였다.
해상교통관제사들의 과도하고 장기화된 스트레스가 그들의 삶의 질 뿐만 아니라 제공되는 서비스의 질에도 부정적인 영향을 미쳐 결과적으로 업무과중을 일으켜 선박사고 발생 위험률을 높일 수 있다는 데에 주목하고 스트레스 수준을 측정함과 아울러 스트레스에 영향을 미치는 직무스트레스 유발요인들을 추출해 보았다. 표준화된 측정도구(KOSS, PWI)로서 관제사들의 스트레스 수준을 측정해 보고, 배경적 변수(연령, 근무경력, 해상교통량 등)에 따라 스트레스에 차이가 있는가를 분석하였다. 그 결과, 관제사들은 일반인보다 높은 수준의 사회심리적 스트레스를 겪고 있었으며 연령 및 근무경력 별 스트레스 수준은 역U자 형태를 보였다. 또한 스트레스를 유발하는 직무환경적 요인들을 규명하였으며, 스트레스 관련 교육 및 근무환경 개선, 새로운 휴식시설 마련 등은 직무스트레스를 유의하게 낮게 함을 밝혔다. 그리고 근무환경, 교대근무 등의 직무환경적 스트레스 요인으로서 관제사의 직무스트레스를 설명할 수 있는 회귀모형을 도출하였다. 본 연구는 인적재해발생의 주요 원인인 직무스트레스에 관하여 고찰하고 해상교통관제 분야의 인적요인 연구에 필요한 기초자료로 삼고자 한다.
기후변화로 인한 거대 자연재해 발생의 위험이 지속적으로 증가하고 있으며, 국외의 경우 주요정부기관, 보험사 및 연구기관 중심으로 자연재해 피해예측 모델을 개발하여 사용하고 있다. 침수사고 인한 피해는 건물은 물론이고 가재도구, 재고자산, 기계시설 등의 내용물에서도 발생하며, 건축물 신축단가 등을 이용해 비교적 쉽게 자산가치를 산정할 수 있는 건물구조물과 다르게, 건물내용물의 자산가치는 시설물의 업종, 용도, 사용자 특성 등에 따라 변동성이 큰 특징이 있다. 내용물의 피해액 추정을 위해 자연재해 피해예측 모델은 건물 구조물과 내용물 가치의 비율인 CSVR(Contents to Structure Value Ratio)을 사용하며, CSVR은 시설물 용도에 따른 자산가치평가 통계를 이용해 산정할 수 있다. 충분한 자산가치평가 DB를 확보할 경우 CSVR의 정확도 확보가 가능할 것이며, 이를 위해 국내에서는 민간보험사의 재물보험 계약 4만여건의 건물, 내용물 보험가입금액을 행정안전부 도로명전자지도에서 분류하는 건물 용도에 따라 분석한 연구결과가 있다. 하지만, 일반적으로 보험가입단계에서 대략적으로 추정하는 보험가입금액과 실제 자산의 가치는 차이가 있을 수 있지만, 보험가입물건의 실제 자산가치는 일부만 DB화 되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 사고 발생 후 작성되는 손해사정보고서에서 평가한 정확한 자산가치 DB를 수집하여, 보험가입금액을 기준으로 산정한 CSVR의 결과와 비교하였다. 손해사정보고서에서 평가한 실제 자산가치를 기준으로 분석한 CSVR과 보험가입금액을 기준으로 산정한 CSVR은, 업종에 따라 유사하거나 큰 차이를 보이는 경우도 있었으며, 침수로 인한 정확한 피해액 추정을 위해서는 보다 양질의 DB확보를 통한 CSVR의 정확도 확보가 필요한 것으로 분석되었다.
본 연구는 우리나라 전국 무역항 중 입항 선박이 많은 주요 4개 항만을 선정하여 10일간의 AIS 실측 자료를 분석하였다. 실측 조사로 산출한 주요항만의 피크시간 혼잡도는 시간당 평균혼잡도 보다 약 3.8~5.7배 높게 나타났다. 이는 기존의 Port-MIS 통계자료로 울산항 본항의 해상교통혼잡도를 평가한 선행연구 사례에서 피크시간 혼잡도가 시간당 평균혼잡도 보다 약 1.7배 높은 것과는 많은 차이가 있어 현 항로의 교통특성을 왜곡하는 문제를 확인할 수 있다. 따라서 해상교통혼잡도를 평가할 때에는 Port-MIS 통계자료보다 실측조사를 기반으로 해상교통혼잡도를 산출하는 것이 타당하다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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