해양사고 발생시 대응능력 향상을 위해 대응훈련 및 이를 위한 시나리오 개발이 필요하다. 본 연구에서는 위험유해물질 유출사고 대응체계 구축의 일환으로 가상 위험유해물질 유출사고에 대한 대응 시나리오를 개발하였다. 가상 시나리오는 부산 해역을 대상으로 개발하였으며, 대상해역에서 발생될 수 있는 가상 사고 시나리오와 이에 대한 대응 시나리오를 각각 개발하였다. 가상 사고 시나리오는 대상해역인 부산해역의 위험평가 및 취약성분석을 통해 발생될 수 있는 위험유해물질 유출사고를 선정하고, 가상 사고로 인해 발생될 수 있는 피해를 예측하여 구축되었다. 가상 사고에 대한 대응 시나리오는 가상 사고 시나리오의 피해예측에서 제시된 피해를 수습하기 위한 단계별 조치사항으로서 제시하였다. 부산해역의 위험유해물질 가상 유출사고는 부산 감천항 충돌사고로 인한 자일렌(xylene) 1,000톤 유출사고로 선정하였으며, 이로 인한 피해는 자일렌의 대기확산 및 해양확산 계산을 통해 예측하였다. 또한 가상 사고에 대한 대응 시나리오는 피해지역의 주민 대피, 자일렌 확산 방지 및 회수, 대응요원 보호조치, 사고지역 사후 관리 등에 대한 단계별 조치사항을 제시하였다.
하천에서 유해화학물질 유입 사고 발생 시 수환경 피해를 최소화하기 위해 신속한 초기 대응이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 수환경 화학사고 대응 시스템 구축을 위해 하천 실시간 모니터링 지점에서 관측된 유해화학물질의 농도 자료를 이용하여 발생원의 유입 지점과 유입량을 역추적하는 프레임워크를 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 프레임워크는 첫 번째로 하천 저장대 모형(Transient Storage Zone Model; TSM)과 HEC-RAS 모형을 이용하여 다양한 유량의 수리 조건에서 화학사고 시나리오를 생성하는 단계, 두번째로 생성된 시나리오의 유입 지점과 유입량에 대한 시간-농도 곡선 (BreakThrough Curve; BTC)을 21개의 곡선특징 (BTC feature)으로 추출하는 단계, 최종적으로 재귀적 특징 선택법(Recursive Feature Elimination; RFE)을 이용하여 의사결정나무 모형, 랜덤포레스트 모형, Xgboost 모형, 선형 서포트 벡터 머신, 커널 서포트 벡터 머신 그리고 Ridge 모형에 대한 모형별 주요 특징을 학습하고 성능을 비교하여 각각 유입 위치와 유입 질량 예측에 대한 최적 모형 및 특징 조합을 제시하는 단계로 구축하였다. 또한, 현장 적용성 제고를 위해 시간-농도 곡선을 2가지 경우 (Whole BTC와 Fractured BTC)로 가정하여 기계학습 모형을 학습시켜 모의결과를 비교하였다. 제시된 프레임워크의 검증을 위해서 낙동강 지류인 감천에 적용하여 모형을 구축하고 시나리오 자료 기반 검증과 Rhodamine WT를 이용한 추적자 실험자료를 이용한 검증을 수행하였다. 기계학습 모형들의 비교 검증 결과, 각 모형은 가중항 기반과 불순도 감소량 기반 특징 중요도 산출 방식에 따라 주요 특징이 상이하게 산출되었으며, 전체 시간-농도 곡선 (WBTC)과 부분 시간-농도 곡선 (FBTC)별 최적 모형도 다르게 산출되었다. 유입 위치 정확도 및 유입 질량 예측에 대한 R2는 대부분의 모형이 90% 이상의 우수한 결과를 나타냈다.
본 논문에서는, 국내와 외국에서 선행된 항만분야의 SOM신경망을 이용한 클러스터 분석과 관련된 선행연구들을 간략하게 검토하였으며, 또한 국내 컨테이너터미널 8곳의 3년간(2002년, 2003년, 2004년)자료를 이용하고, 4개의 투입물[종업원수(명), 부두길이(m), 부지면적(평방m), 갠트리크레인 대수(대)])과 1개의 산출물[년간 컨테이너 처리실적(TEU)]을 이용하여 DEA방법 및 SOM신경망을 이용한 클러스터링으로 실증분석하는 방법을 보여주었으며, 그 결과가 갖는 현실적인 의미와 정책적인 함의를 제시하였다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, DEA분석결과에 의하면, 각 터미널의 참조터미널들이 감천터미널을 제외하고 지리적으로 근접지역에 위치하고 있는 것으로 나타나서 클러스터형성이 가능하며, 시너지 효과도 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 광양터미널들은 지리적으로 멀지만, 감만, 우암터미널들과 클러스터를 구축할 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, SOM신경망을 이용한 클러스터링분석결과를 보면, 클러스터 1, 클러스터 2, 클러스터 3에 위치함 감만터미널, 클러스터 4에 위치하고 있는 허치슨터미널과 신선대터미널, 클러스터 5에 위치한 15개의 터미널들이 나름대로 클러스터링에 대한 의미를 가지고 있는 것으로 추정되었다. 셋째, DEA기법에 의한 참조터미널들에 의한 클러스터링과 SOM신경망에 의한 클러스터링 사이에서는 약67% 수준에서 일치하였다. 본 연구의 정책적인 함의는 첫째, 컨테이너터미널에 대한 정책입안자는 북항에 속한 자성대, 우암, 신감만, 감만 터미널은 터미널운영을 통합하는 것이 필요하다. 즉, 클러스터링의 효과를 극대화시키기 위해서는 부두운영사의 숫자를 줄여나가는 정책을 강제적으로 입안하여 시행하는 것이 가장 시급한 문제이다. 둘째, 부산북항에 위치한 터미널들의 최대약점은 터미널마다 부두운영사가 서로 달라서 화주들에게 원스톱서비스를 제공하지 못하고 있다는 점이다. 즉, 년간 물동양의 44%가 환적화물임을 감안해 보았을 때, 북항의 컨테이너 터미널들은 향후 신항과의 화물수주경쟁에서 성공하기 위해서는 반드시 클러스터링을 하는 정책을 도입해야만 한다.
국제해사기구는 선체부착생물의 위험성을 인식해서 2011년 '선체부착생물에 의한 외래위해종 이동 저감을 위한 관리 및 제어 가이드라인'을 공표하였고, 향후 이를 강제화하기 위한 국제 협약을 계획하고 있다. 본 연구에서는 향후 강제화 될 국제협약에 효과적으로 대응하기 위해 선체부착생물관리 관련 선도국 사례를 소개하고 수중제거에 대한 환경 위해성 평가 기법에 대해서도 알아보았다. 선체부착생물관리 관련해서 선도국인 호주와 뉴질랜드는 수중제거 시나리오 의거해 수행한 생물 및 화학 위해성 평가를 근간으로 선체부착생물관리규제안을 마련하였다. 자국 정부의 특별한 규정이 없는 대부분의 유럽 국가들은 국제해사기구의 선체부착생물 규정에 따라 수중제거를 수행하는 것으로 확인되었다. 우리나라인 경우 선체부착생물에 대한 국내법은 존재하지 않고, 해양 생태계법에 의거해서 약 17종의 해양생태게교란생물만 지정해서 관리하고 있다. 선박 선체에 대한 수중제거는 외래생물 확산 및 수생 환경으로의 화학 물질 방출을 수반하므로, 생물학적 위해성평가와 화학적 위해성평가를 별개로 수행한 후 이 둘의 평가를 종합하여 수중제거 수용 여부를 판단하였다. 생물학적 위해성평가는 수중제거과정에서 외래생물 유입에 영향을 미치는 핵심요소를 기반으로 40 code의 수중제거 시나리오 작성하고 위해성우선순위(Risk Priority Number, RPN) 점수를 산정하였다. 화학적 위해성평가는 수중제거 시 용출되는 구리(Copper) 농도를 기준으로 MAMPEC(Marine Antifoulant Model to Predict Environmental Concentrations) 모델 프로그램을 사용하여 PEC(Predict Environmental Concentration) 값과 PNEC(Predict No Effect Concentration) 값을 산출하였다. 최종적으로 PEC/PNEC 비의 값이 1 이상이면 화학적 위해성이 높음을 의미한다. R/V 이어호가 부산감천항에서 수중제거를 수행한다는 가정하에 위해성평가를 시범 실시한 결과, 생물학적 위해성은 RPN이 <10,000 이어서 저위험으로 판단되었으나, PEC/PNEC 비의 값이 1 이상으로 화학적 위해성이 높아 최종적으로 수중제거가 불가능한 것으로 평가되었다. 따라서 우리나라도 선도국 사례를 참조해서 수중제거기술을 개발하고 또한 국내 항만 현실에 맞는 선체부착생물규제 국내법을 제정해야 할 필요가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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