본 연구에서는 시스템 다이내믹스 기법을 적용하여 기름유출사고의 동태적 현상을 분석하고, 기름유출 사고초기 사고해역의 위험성을 판단할 수 있도록 기름유출사고의 사고이력에 기초하여 해역별 위험도를 산출하고 위험도 프로그램을 개발하였다. 이를 통해 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 기름유출사고 고유데이터를 기초하여 전혀 다른 변수를 단일점수로 산출했으며, 해역별 기름유출 위험도를 정량적인 수치로 산출했다. 둘째, 산출된 사고별 위험도로 해역별 위험도를 도출했으며 이용의 극대화를 위해 스마트기기에서 실행기 가능한 프로그램을 구현했다. 셋째, 우리나라 해역별 기름오염 위험도를 직접적으로 비교평가가 가능해졌으며, 긴급시 신속한 의사결정을 유도할 수 있다. 기름유출사고 위험도를 특별한 제약없이 편리하고 신속하게 판단할 수 있게 됨에 따라 기름유출사고의 선제적인 대비(전략)에 도움을 줄 수 있을 것이라 판단된다.
해양유류오염사고 유출유 피해 위험도 산정을 위한 평가기법을 연구하였다. 본 연구의 위해도 평가에서는 과거 사고 사례에 근거하여 선정한 사고 해역에 대하여 여러 경우의 유출유 확산을 계산하고, 계산 결과를 통계 분석하여 유출유의 피해 가능성, 도달시간, 피해 규모 둥을 산정한다. 유출유의 피해 가능성, 도달시간, 피해규모는 환경민감자원 현황에 근거한 해역별 해안 및 어장 양식장을 대상으로 산정하며, 각 해역별 피해 정도를 비교함으로써 해역별 위해도를 산정한다. 이러한 결과는 특정 유류오염사고에 대한 보다 객관적이고 종합적인 피해 위험을 제시할 수 있으며, 실시간 피해 위험 예측과 연계하여 보다 타당성 있는 유류오염사고 위해도 평가 결과를 제시할 수 있다.
부산신항의 출입구라 할 수 있는 가덕수로 남단 해역에 해운불경기 등으로 인하여 불법, 무단으로 투묘한 선박들이 증가하면서 인근 해상에서 충돌사고 등을 야기할 수 있는 위험성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기투묘 선박들로 인한 위험요소와 문제점들을 살펴보고, 이를 해결하기 위한 방안으로 가덕수로 항로를 외곽으로 연장하는 접근항로를 설정 운영하는 방안을 제시하였다. 이와 함께 VTS 연계망을 유기적으로 구축하여 남동부 연안해역의 해양사고 위험성을 감소시키고 동 해역을 효율적으로 관리하는 방안을 제안하였다.
2007년 이후 세계적으로 해적 사건이 증가하고 있으며, 최근에는 기니만 해역을 포함하여 서아프리카 해역이 세계에서 가장 위험한 해역으로 대두되고 있다. 한국 정부에서는 우리 선원과 선박의 해적피해를 예방하기 2021년 8월 17일 「해적피해예방법」을 개정하여 해적 고위험해역 및 위험해역을 새롭게 정의하고, 고위험해역에 선박의 진입제한 근거를 마련하였다. 본 연구의 목적은 개정 법률에 따라 정부에서 고시해야 할 해적 위험해역 및 고위험해역 설정 방안을 검토하여 제시하는 것이다. 본 연구에서는 해적사고 동향, 국제적 고위험해역 설정 현황 및 해적퇴치에 관한 국제적 대응 현황을 조사 및 분석하여 고위험해역 등을 설정시 고려해야 할 사항을 도출하고 이를 바탕으로 위험해역과 고위험해역의 지리적 범위를 제시하였다. 본 연구의 결과로 제시된 해적 고위험해역 등에 관한 자료는 해적피해 예방에 관한 정부의 정책 개발뿐만 아니라 학술적 기초자료도 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.
해상등부표는 선박 통항의 안전을 위해 필요한 시설로 파손 및 유실되는 경우 예상치 못한 예산 지출뿐 아니라 등부표 운용이 불가능해짐에 따라 선박 통항 안전에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 해역의 교통흐름을 반영할 수 있는 해상교통평가지표를 적용하여 등부표 접촉사고의 위험성을 평가하고자 한다. 이를 위하여 평가대상 해역을 등부표 설치기수가 많고 등부표 접촉사고가 많이 발생하는 부산항 제5항로로 설정하고, 대상해역의 등부표 접촉사고 현황을 조사했다. 그리고 해상교통평가지표로 사용될 수 있는 해상위험평가도구인 IALA Waterway Risk Assessment Programme(IWRAP MkII)와 Potential Assessment of Risk Model(PARK Model)를 활용하여 등부표 접촉사고 발생의 위험성을 평가했다. 그 결과, 마산항 입출항 선박과 부산항신항 입출항 선박으로 교통흐름이 복잡한 경계해역 인근에 위치한 등부표와 항로를 따르지 않는 선박들이 항로를 가로지르는 운항패턴을 보이는 가덕수도 입구 인근에 위치한 등부표, 부산항신항 내항항로의 방파제 인근에 위치한 등부표가 접촉사고 위험성이 큰 것으로 평가되었다. 본 연구는 등부표 사고 위험성을 평가할 수 있는 통합 모델을 만드는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 추후에 다양한 해역의 접촉사고 위험성을 평가하고, 미래교통량을 추정·적용하여 등부표 신설 시 안전한 등부표 설치 위치를 선정할 수 있을 것이다.
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.
전자해도 및 레이더와 같은 첨단운항시스템이 도입되고 있으나, 선박간의 충돌사고는 줄어들고 있지 않고 있으며 전체 사고의 30%를 차지하는 선박충돌사고의 80% 이상이 운항자의 실수에 의해 발생되고 있어, 이를 방지할 수 있는 지능적인 운항지원 시스템이 필요하다. 이를 위하여, 본 연구에서는 선박 충돌위험도 식별 정보를 활용하여 운항자에게 안전운항정보를 지원할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존에 항해레이더에서는 운항자가 특정 선박을 지정하여야만 선박충돌여유거리 및 선박충돌여유시간 등의 충돌예방정보를 얻을 수 있으나, 신규로 개발된 시스템에서는 선박들 중에 충돌위험이 높은 선박들을 자동으로 식별하여 충돌예상선박들의 정보를 실시간으로 제공받을 수 있어, 충돌 전에 미리 사고를 예방하고 신속히 대처할 수 있다. 개발된 시스템은 선박에 탑재하여, 실해역 성능시험을 실시하였다. 본 논문에서는 선박 충돌 위험도 기반의 안전운항 지원 시스템의 특징과 실해역 시험결과에 대해 소개한다.
해상에서는 선박의 안전한 항해를 위해 각종 항로 표지가 이용되는데, 과학 기술이 발전함에 따라 환경적 요소 등의 이유로 항로표지를 설지 할 수 없는 지역에서는 가상항로 표지를 필요로 하고 있다. 선행연구에서는 가상항로 표지의 최적 배치를 위해 선박 항해의 물리적 항해 제한 및 항해 장애물요소, 선박 교통 위험도 등을 격자 단위로 파악하였다. 이에 본 연구는 격자별로 나눈 해역의 위험도 지수를 통합하여 통합 위험도 평가 지수를 개발하고자 한다. 이에 요소별 가중치를 설정하고, 레이어를 통합한 뒤 위험도를 산정하여 통계데이터 기반 위험도를 평가하였다. 요소별 가중치 설정을 위해 위험도 레이어 통합 가중치를 설정하였으며, 실제 해역에 적용하여 위험도를 평가하였다.
남해안은 우리나라 전체 항만의 입항척수의 58.1%출 차지하며, 위험화물 운반선의 척수를 기준으로 할 경우 68.9%를 차지하여 통항위험에 노출되어 있다. 따가서 남해안 주요항만에 입출항하는 선박의 교통량과 흐름을 조사하여 교통환경스트레스 모델을 적용하여 해역별 위험도를 평가하고, 위험도와 해양사고 및 입출항 척수와의 관계 분석을 통해 주요항만의 문제점과 해결책을 마련할 기초자료를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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