육상, 철도, 항공 등 타 교통분야에서 지속적으로 사고와 인명피해가 줄어든 반면, 해양분야는 해양사고가 증가하며 실효적 해양교통안전관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 최근 3년간 국내 해상에서 발생한 충돌사고 중 어선을 포함한 충돌사고가 전체의 약 84%를 차지하며, 해상교통의 주요 변수인 어선을 포함한 국가의 해상교통량 파악은 반드시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현 정부 국정과제인 '디지털 해상 교통망 구축'과 더불어 해양교통안전관리체계 마련의 일환으로 국내 전체 선박위치발신장치(AIS, V-PASS) 데이터를 활용하여 해상교통량을 분석하고 예측 모델을 개발한다. 이를 위해 선박 밀집도를 통한 그리드별 공간가산분석과 항적 데이터 전처리 및 선형화, 선박 길이에 따른 점용면적 산정을 통한 단위 그리드별 해상교통량을 분석한다. 또한, 과거 교통량 데이터는 딥러닝 기반의 시계열 특성을 지닌 RNN과 LSTM 모델을 활용하여 교통량 예측 모형을 개발한다. 본 연구의 결과는 해상교통량과 해양사고의 연관성 분석 및 속력제한구역 등 해상정책 수립의 정량적 근거를 제공하며, 국민에게 해상교통정보 제공을 통해 교통복지 증진에 기여할 수 있다.
우리나라는의 선박자동식별시스템은 국제협약에 의거 강제시행됨에 따라, 정부에서는 2002년부터 정부예산을 투입하여 현재까지 육상기지국 33개소, 운영시스템 11기 및 전국통합망 구축사업을 추진하여 왔으며, 다양한 해상안전분야에서 활용되고 있다. 그러나 현재의 해상교통량 조사 및 분석방법에 있어서는 대부분이 레이더 기반의 VTS관제센터에서 수집된 정보를 조사함으로써 항만위주의 해역에 대한 교통량 분석이 이뤄지고 있는 실정이다. 따라서 이 논문에서는 AIS 전국망 데이터를 조사 분석하여 우리나라 전해상의 AIS 통신 음영지역 및 커버리지에 대한 분석 및 공해상에서 선박의 이동경로 분석 및 교통량을 분석함으로써 효율적인 연안관제 및 해싱관제 업무에 활용할 수 있도록 AIS기반의 해상교통량 조사 분석 시스템을 개발하고 그 내용을 소개하였다.
본 연구는 시계제한으로 인한 선박 출항통제 해제 후 교통량이 폭주하는 것을 예방하기 위해 현 선박통제규정을 개선하고자 하였다. 평상시의 교통량과 출항통제 해제 후의 교통량를 분석하기 위해 AIS 데이터를 수집하였다. 출항통제 유무에 따른 피크시간 교통량의 차이를 확인하기 위하여 통계검정을 실시하였다. 연구결과 1만톤 미만 그룹에서는 t-test를 실시한 결과, 유의미한 교통량의 차이가 있는 것으로 나타났다. 1만톤 이상 그룹에서는 Mann-Whitney test 결과, 선박 통제 유무에 따른 교통량의 차이가 없는 것으로 나타났다. 출항통제 해제 후 1만톤 미만의 중소형 선박들은 평상시 보다 교통량이 142 % 증가하여 1만톤 이상 대형선박과 동시에 출항하게 됨에 따라 교통 폭주를 야기한 것으로 분석되었다. 이러한 교통량 폭주에 따른 선박 충돌사고 개연성을 미연에 방지하고자 현 규정을 길이 160 m 미만 또는 총톤수 1만톤 미만의 선박은 항해 가능하도록 개선할 것을 제언하였다.
우리나라 항만을 입출항하는 선박은 연간 390,245척(2013년)이며, 연안해역을 통항하는 선박은 우리나라 남해안이 세계에서도 통항척수가 많은 해역이다. 이러한 연안 해역에서 거리별 통항교통량 분포 및 해양사고 분포를 통하여 연안해역 거리별 위험도를 파악하여 교통량 분산 등을 유도하여 해상교통 안전을 향상시키는데 목적이 있다.
해상교통량 조사 분석은 안전하고 원활한 항로 항만의 설계와 제반시설의 개선 및 항행관리를 위하여 반드시 필요한 수단이다. 해상교통량 조사 분석과정에서 정확한 조사방법을 통해 선박통항에 관한 데이터들을 수집하여야 하고, 수집된 선박교통량에 관한 다양한 정보는 정확하고 과학적으로 분석되어야 한다. 이 논문에서는, 해상교통량 조사과정에 있어 인력에 의해 일어날 수 있는 오차를 보완할 수 있으며, 정확한 조사의 실행 및 분석결과를 출력할 수 있는 시스템을 연구 제작함을 목표로 한다. AIS 및 전자해도를 기반으로 하여 정확하고 신속하게 선박교통정보를 수집하여 조사분석자의 수고를 경감시켜줄 수 있으며 표준화된 분석결과를 제시해줄 수 있는 해상교통량 분석 시스템을 제안하고 그 개발 내용을 소개하고자 한다.
해상교통량 조사 분석은 안전하고 원활한 항로 항만의 설계와 제반시설의 개선 및 항행관리를 위하여 반드시 필요한 수단이다. 해상교통량 조사 분석과정에서 정확한 조사방법을 통해 선박통항에 관한 데이터들을 수집하여야 하고, 수집된 선박교통량에 관한 다양한 정보는 정확하고 과학적으로 분석되어야 한다. 이 논문에서는, 해상교통량 조사과정에 있어 인력에 의해 일어날 수 있는 오차를 보완할 수 있으며, 정확한 조사의 실행 및 분석결과를 출력할 수 있는 시스템을 연구 제작함을 목표로 한다. AIS 및 전자해도를 기반으로 하여 정확하고 신속하게 선박교통정보를 수집하여 조사분석자의 수고를 경감시켜줄 수 있으며 표준화된 분석결과를 제시해줄 수 있는 해상교통량 분석 시스템을 제안하고 그 개발 내용을 소개하고자 한다.
본 연구에서는 선박의 속력을 고려한 해상교통량 평가 방법을 제안하였으며, 이를 선박의 속력을 고려하지 않은 기존의 방법과 비교하였다. 평가를 위하여 평택 당진항 10일간의 GICOMS 자료를 본 연구에 적용하였다. 그 결과 제안된 방법으로 평가된 환산교통량은 기존의 평가 방법에 비해 4.41(${\pm}0.99$)배 증가하거나, 0.59(${\pm}0.04$)배 감소하는 것으로 나타났다. 제안된 평가 방법을 적용한 각 시간대별 평균 해상교통혼잡도는 기존의 평가 방법 결과에 비해 1.43(${\pm}0.10$)배 높게 나타났으며, 각 시간대별 최대 해상교통혼잡도는 1.62(${\pm}0.34$)배 높게 나타났다. 해상교통혼잡도 최대 평가 결과인 피크타임 해상교통혼잡도는 선박의 속력 분포로 인하여 기존의 평가 방법과 다르게 평가됨을 확인하였다. 결과적으로 선박의 속력은 실용교통용량 평가 시 중요 값으로 적용되기 때문에 해상교통량을 평가할 때 선박의 속력을 고려하여야 할 것으로 사료된다.
최근 다양한 분야에 빅데이터 기술을 활용하기 위한 방법에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 해상-빅데이터는 인터넷 공간에 있는 정보들이 아닌 선박의 항해통신장비로부터 발생 및 수집되는 수많은 정보로 정의할 수 있다. 한편, 해상 교통량의 증가함에 따라 해양 사고도 증가하고 있으며, 이에 따라 해양 안전에 관한 요구가 증대되고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위한 일환으로, 본 논문에서는 해상에 있는 수많은 선박으로부터 수신되는 대량의 AIS 메시지 데이터를 기반으로 선박의 항적 표시 및 해상교통량 통계 분석을 전자해도를 통해 시각적으로 표현하는 시스템을 개발한다. 또한, 유용성 검증을 위해 개발한 시스템을 활용하여 선박 항적 표시 기능 및 해상교통량 통계 분석 기능을 수행하였다. 이를 통해 개발한 시스템의 선박 항적 표시 기능 및 해상교통량 통계 분석 기능을 통해 선박의 항적 표시, 비정상적인 운항 패턴, AIS 장비의 이상 유무, 해상교통량 통계 분석 등에 활용 가능함을 확인하였다.
본 연구는 물때에 따른 교통특성을 분석하여 선박통항관리 개발에 필요한 자료를 제공하고자 한다. 목포항의 1년간 선박자동식별장치 자료를 사용하였다. 물때에 따른 교통량을 분석하기 위해 목포항의 1년간의 선박자동식별장치의 양력 데이터를 음력으로 변환한 후, 서해안의 구전 물때를 적용하였다. 연구 결과, 출항선박은 2-3물때 교통량이 7물때 보다 약 23-24 % 많고, 입항선박은 12-13물때 교통량이 9물때 보다 약 29-33 % 많았다. 특히, 시간의 변화에 따른 물때별 변동지수는 sine 함수의 형태로 변화하였다. 본 연구는 물때에 따른 선박통항관리 개발에 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
컨테이너항만의 물동량이 증가하는 추세에서 장래에 발생될 컨테이너선박의 교통량을 예측한다면 항만의 효율적인 계획과 운영관리를 사전에 수립할 수 있다. 해상교통 관점에서도 컨테이너선박의 입 출항 척수를 장기적으로 추정하고, 이를 근거로 해상교통수요를 원활하게 처리할 수 있는 합리적인 방안을 계획할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 전국항만 기본계획에서 제시된 부산항, 광양항, 인천항의 컨테이너 물동량 예측자료를 토대로 각 항만에 대한 컨테이너선의 장래 입 출항 교통량을 추정하였다. 이를 위해서 컨테이너선박의 척당 물동량 추세를 ARIMA 모형을 통해 예측하고, 계절지수를 산출하였다. 이와 같이 예측된 척당 물동량을 2011년, 2015년, 그리고 2020년의 컨테이너 물동량에 대비시켜 발생예상의 해상교통량을 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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