본 논문에서는 지속적인 상황인지 작업이 요구되어 업무 피로도가 매우 높은 선박교통관제 업무의 업무 부하 저감을 위해 관제맥락 정보를 활용한 의사결정지원 시스템을 제안하였다. 제안하는 의사결정지원 시스템은 선박교통관제에 활용되는 다양한 정보들을 정량화하여 사실 데이터베이스를 구축하고, 여기에 선박교통관제에 활용되는 비정형의 규칙들을 정형화하여 적용함으로써 의사결정에 필요한 정보를 도출할 수 있도록 하였다. 또한 여러 단계로 추상화된 관제맥락정보를 생성 및 적용할 수 있도록 하여 고수준의 논리 적용이 가능하도록 함으로써 선박교통관제 규칙 생성이 용이하도록 하였다.
해상교통환경은 기술 발전과 더불어 자율운항선박(MASS)의 출현에 직면하여 있다. 이러한 자율운항선박을 비롯한 다양한 해상이동체(드론, 무인선, 다목적 해양레저선 등)는 선박교통관제(VTS)의 추가 관리대상이 될 것이다. MASS 및 다양한 해상 이동체의 관제구역내 안전운항을 위한 VTS의 적극적 대응을 제안하고자 하였다.
부산신항은 지형적인 특성상 마산 방면에서 입출항하는 선박과 신항으로 입출항하는 선박이 서로 교차하는 경우가 빈번하고 대형 컨테이너선과 저속 예부선 등의 통항량이 많을 뿐만 아니라 년 중 안개일수도 많아 충돌사고 위험이 상존한다. 따라서 선박에 정보제공 정도만 하는 소극적 관제 보다는 선박의 이동에 개입하는 적극적인 관제가 사고 방지에 더욱 효과적이라 할 수 있다. 부산신항의 관제 자료 및 해양안전심판원의 재결사례 등을 통하여 충돌사고의 원인을 분석하는 과정에서 적극적 관제의 필요성을 확인할 수 있었다. 본고에서는 부산신항에서의 적극적 관제 사례와 문제점을 주로 법률적인 측면에서 살펴보고, 적극적 관제의 개선 방안을 도출하여 보았다.
선박의 출항부터 입항까지 전 과정에서 선박 안전과 보안 및 해양환경 보호 증진을 목적으로 선박과 육상 관련 정보의 수집, 통합, 교환, 표현 및 분석을 수행하고자 하는 e-Navigation 정책 하에 북유럽에서는 선박들 간 및 선박 대 육상 간 Way Point로 구성된 선박의 Route 정보를 교환하여 항행정보로 사용하는 개념인 Route Exchange 방안을 연구 중으로 향후 e-Navigation 시스템에서는 선박통합항행시스템의 주요 기능으로써 구현 및 현 VTS 관제 방식에도 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 이에 따라 이 연구는 북유럽에서 선행 연구 중인 Route Exchange 개념을 소개하고 실제 사고사례를 통해 Route Sharing의 필요성을 제기하며 항만과 연안 VTS 관제 해역 내 적용 시에 고려되어야 할 문제점 및 방향성 제시와 함께 시급히 개선되어져야 할 관제장비 기능에 대하여 소개함으로써 관제해역 내 적정 Route Exchange 도입방안을 모색한다.
자율운항선박 관련 기술개발은 2010년도 중반부터 충돌회피, 항로 지정, 디지털 트윈 및 통신 기술개발 등의 주제로 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 이와 비교하여 자율운항선박과 연계된 물류시스템, 항만시설 및 선박교통관제 등의 육상 인프라에 관한 연구는 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 이 연구에서는 자율운항선박의 등장에 따라 기존 선박교통관제 업무에 미치게 되는 영향을 분석함과 동시에 이를 대비하기 위한 관제 업무 변화 방안을 제시하였다. 이를 위하여 현행 선박교통관제 업무를 분석하고, 동시에 자율운항선박 기술 중 선박교통관제에 영향을 미칠 수 있는 요소를 파악하였다. 또한, 선박교통관제사들을 대상으로 자율운항선박 관제 관련 항목 도출을 위한 설문조사를 수행하였으며, 이를 AHP 기법으로 분석한 결과 비상 상황 대응 및 자율운항선박과의 통신 방법에 대한 준비가 가장 중요한 것으로 도출되었다. 이를 기반으로 해상교통관제구역 내에서 데이터 통신을 기반으로 한 기본적인 자율운항선박 관제 절차 및 비상 대응 절차 등 세부 방안을 도출할 수 있었다. 이 연구에서 제안하는 자율운항선박 관제 절차는 향후 자율운항선박의 연안 해상교통안전에 관한 문제점들을 해소하는 방안으로 활용될 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.
해상교통 관제구역은 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 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
항만 및 연안의 관제구역 내에서는 VHF를 이용하여 24시간 해상교통관제가 이루어지고 있다. 그러므로 VHF 교신을 분석하면 관제구역 내의 선박 움직임이나 관제사의 관제패턴을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 VHF 교신분석으로 관제사가 관제구역 내 위험상황을 관제하는 간격을 도출하고 관제 가이드라인 및 위험한 상황을 사전에 대비할 수 있는 기초 자료로 제공하고자 한다. 이를 위하여 부산항을 대상으로 7일간 VHF 교신을 청취하고, VTS가 직간접적으로 관제한 선박에 대하여 Park 모델을 이용하여 위험도를 도출하였다. 이를 이용하여 단위시간당 일정 위험도 이상의 선박을 관제하는 빈도확률이 푸아송 분포를 따르고 있음을 확인하였고, 그 결과 VTS가 선박을 직접 관제에 개입할 경우는 3.50시간마다, 특히 주간시간대의 경우 2.85시간마다 관제하는 것으로 분석되었다. 그리고 3.84시간마다 일정 위험도 이상의 선박간의 교신이 있음을 확인하였다.
그 동안의 선박교통관제에 대한 법률적 연구는 관제지시를 법률적 효력이 없는 비권력적 행정작용인 행정지도에 불과하여 행정법 측면에 있어 행정행위나 행정처분으로 인정하지 않아왔으며 이에 따라 그 강제력을 부정하여 왔으나, 실무상의 선박교통관제에 있어 관제지시는 선박에 일정한 조치의무를 명령하는 행위로 사용되고 있으며, 관제지시의 상대인 선박에는 실효성을 위하여 관제지시에 따르지 않을 경우 벌금이 부과되도록 규정되어 있는 등 이론과 실제가 불일치하여 관제지시의 행정행위로서 효력과 한계에 대한 분석을 통해 근거 규정의 개선점을 제시해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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