일반적으로 항만 내 선박 교통류 평가는 AIS 데이터를 이용하여 수행이 되어져 왔다. AIS 데이터는 선박의 위치 확인에 용이하여 항로상 선박 교통분포 분석에 용이하였다. 하지만, AIS 데이터는 VTS에 저장되어 있는 기간이 짧고, 처리할 데이터의 양이 많은 단점이 있다. 한편, PORT-MIS 선박 입출항 데이터는 10년 이상 저장이 되어 있으며, 통항로상 통계적 선박교통밀도 분석에 활용이 용이하다. 본 연구에서는 PORT-MIS 빅데이터 분석 방법과 선박 입출항 데이터를 항로상의 통항데이터로 변환하는 방법을 개발하여 제시하고자 한다.
최근 목포 해상교통관제(VTS)구역 내 만곡부 항로상에 연륙교가 건설됨에 따라 연륙교를 통과하는 선박들의 충돌사고 위험성이 높아질 개연성이 커졌다. 해당 수역에서의 선박교차와 관련된 선박교통의 분석을 집중적으로 실시함으로써 향후 해상교통관제 업무와 관련하여 주의하여야 할 사항 및 대책들을 제시하였다. 특히 교차빈도가 높은 여객선과 예부선 간의 C PA를 분석함으로써 해상교통사고의 위험을 줄이기 위해 확보되어야 할 최소안전거리에 대해서 중점적으로 검토하였다.
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.
울산항은 입출항 선박의 항행안전을 위해 1996년 9월부터 해상교통관제실(VTS)을 설치운영하고 있으나 많은 물동량으로 빈번한 선박통항과 액화가스, 케미컬 등의 위험화물운송선박의 통항 등의 여러 가지 위험요소가 상존하고 있는 개항장이다. 특히 현대 미포조선소와 인근에 산재해 있는 중소 조선소 등에서 발생되고 있는 선박 조립용 블록을 운송하는 예 부선들의 빈번한 운항은 울산항의 안전한 물류유통에 많은 어려움을 야기하고 있는 실정이다. 한편 울산항 해상교통관제실에서는 레이더사이트의 운항선박에 대한 데이터, PORT-MIS의 선박관련 데이터 및 최근 선박자동식별장치(AIS)의 데이터 등 많은 정보들에 의해 운항 선박들의 항행 안전을 도모하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선박 조립용 블록을 주로 운송하는 울산항의 (주)보성해상개발에서 TRS를 이용한 자체 운항관리실을 운용하여 운송효율과 안전운항을 노력하고 있는 상황과 그 결과 울산항 해상교통관제에 미치는 효과에 대해 분석하여 그 효율성을 나타내었다.
항로는 선박의 통항이 빈번하고 특히, 항로의 입구부는 선박의 출입이 잦아 사고의 위험이 높은 지역이지만, 항로 단면에서의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로 통항 선박간의 시간분포에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 대상항로에서의 통항선박간의 시간 최적분포를 분석하기 위해서 1주일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로 입구부에 1개의 Gate line을 선정하고, Gate line을 통과하는 선박을 입출항, 교통량으로 구분하여 분석하였다. 대상항로의 해상교통 분석 자료를 바탕으로 입출항과 교통량으로 구분하여 항로 통항 선박간의 시간 최적 확률분포를 분석하였다. 최적 확률분포를 분석하기 위하여 경계분포, 비경계분포, 비음수분포, 고급분포로 구분하여 총 31개의 확률분포를 적용하였으며, 최적 확률분포 상위 3개를 분석하기 위하여 KS 검정을 사용하였다. 분석 결과 대상항로에서 통항 선박간의 최적 시간 확률분포는 Wakeby 분포로 분석되었으며, 도로교통 등의 선행연구에서 사용한 비음수 분포와 다르게 고급분포가 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 항로 통항 선박간의 시간 분포를 적용함에 있어 다른 교통 분야의 선행연구에서 사용한 대표적인 확률분포를 적용하는 것은 적합하지 않는 것으로 판단된다. 또한 실제 교통조사 시 통항 선박간의 거리와 최적 확률분포로 추정한 거리가 비교적 유사함을 확인하였다. 다만 본 연구는 대표적인 1개의 항로를 분석한 만큼 향후 다양한 항로에서의 통항 선박간의 시간간격 및 교통용량 산정 등의 후속연구가 필요한 것으로 판단된다.
국토해양부 해상교통안전진단 시행지침에는 안전진단 항목으로 해상교통현황조사 및 측정, 혼잡도 분석, 선박조종시뮬레이션에 의한 통항 및 접이안 안전성 평가, 계류안전성 평가 등을 명시하고 있으며, 각 진단 항목별로 평가 방법 및 기준을 제시하고 있다. 해상교통안전진단 수행과정에서 이러한 평가 방법 및 기준에 대한 개선 방안 등을 고찰하였다.
해상교통안전진단제도의 시행으로, 해상교통에 영향을 미칠 가능성이 있는 모든 건설 사업은 필히 선박운항자 관점에서 그 안전성을 검토하여야 한다. 진단제도의 정량적 평가항목 중에, 선박이 장애물이나 위험지역과의 충돌확률을 평가하는 근접도 평가항목이 있는데, 이는 항로상의 어떤 단면에서의 선박 궤적 분포가 정규 분포를 한다는 가정에 근거하고 있다. 한편, 진단제도의 또 하나의 정량적 평가기법중 하나인 해상교통류 시뮬레이션에서는, 대상 선박들의 예상 항차수로부터 선박을 통계적으로 발생시키는 기법을 사용하는데, 여기에서는 항로상의 특정 지점을 연속해서 통과하는 선박들의 시간 간격이 Poisson 분포를 따른다는 가정을 사용한다. 본 논문에서는 이러한 기본적인 가정들이 적합한지를 고찰하기 위하여, 광양 및 인천항에서 실측한 해상교통현황 조사 결과를 분석하였다.
어떤 해역의 해상교통혼잡도를 평가하는 데 있어서 단위 시간당 항행 척수인 교통량을 분석하는 것보다 어떤 시간 단면에 존재하는 단위 면적당의 밀집도 분석을 활용하는 것이 합리적일 수 있다. 본 연구에서는 해상교통안전진단 대행기관의 해상교통혼잡도 평가기법을 표준화하고, 선박톤급별 환산교통량 사용으로 인한 평가오차를 최소화하기 위하여 새로운 방안을 찾고자 한다. 이를 해결하기 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)의 통항선박 데이터를 활용하여 항로구간면적 대비 식별된 개개의 통항선박이 갖고 있는 점용영역의 면적을 합산한 값과의 백분율을 해상교통혼잡도로 평가하는 방안을 제시하였다. 새로운 모형에서는 정보통신기술의 획기적인 발달로 인해 실제 데이터 사용이 가능하여 환산 데이터에 의한 오차발생을 줄일 수 있고, 항로구간별 해상교통혼잡도 평가도 가능하게 되었다.
해상교통시스템은 국내의 경제 활동을 촉진하고 국가 간의 운송에 많은 역할을 담당하고 있다. 해상교통시스템의 가능이 유지되고 더욱 발전하기 위해서는 해상에서의 선박교통흐름에 대한 정확한 이해가 필요하다. 지금까지의 해상교통에 대한 연구는 일정기간의 선박 입출항 데이터를 기초로 한 통계적인 분석이 주로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 피항판단평가함수에 의하여 자동 피항이 이루어지는 선박교통흐름을 재현하였다. 모델 구축을 위하여 상대선박의 동작에 따른 본선의 피항판단영역의 설정과 피항판단평가의 함수를 고려한 충돌회피 알고리즘을 구성하였다. 또한 선형구성, 속력 및 발생시간간격 등을 고려하여 다수 선박군내에서의 흐름을 재현하는 통합프로그램을 구축하였고, 시뮬레이션을 실시하여 선박 발생 및 그 피항 관계를 검증하였다.
조선기술의 발달과 해운업체의 요구로 선박이 점차 고속화 대형화됨에 따라 선박의 통항량은 매년 증가하고 있으며, 해양사고의 위험도 함께 높아지고 있다. 또한 최근 들어 어선이나 예선 등 소형선도 선박자동식별장치(AIS;Automatic Identification System)를 설치하면서 관제대상 선박은 시간이 갈수록 증가하고 있으며, 이로 인한 관제사의 업무량 및 스트레스도 증가하는 실정이다. 그러나 현재 관제센터에서 관제운영을 위해 사용중인 관제시스템을 제외하고는 관제사의 업무량을 효과적으로 감소시키고 지원할 수 있는 시스템은 연구된 바가 없다. 이 연구에서는 전자해도 기반의 관제사 지원 시스템의 주요 기능 중 관제정보 데이터베이스를 구축하여 해양사고를 방지할 수 있는 관제통계분석 기능에 대한 개념, 주요기능 및 활용방안에 대하여 모색하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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