국내에서는 원활한 물류 수송과 도로 이용자의 편의를 위한 해상교량 건설 등 대규모 해상공사가 활발하게 추진되고 있다. 하지만 항만 및 주요 항로를 횡단하는 해상 교량과 시설물이 해상이용자의 통항 안전과 효율성에 대한 충분한 고려 없이 경제적인 측면만을 부각하여 건설되고 있다. 이로 인해 VTS 관제구역내 위치하는 4~9년 공사기간의 대규모 해상공사와 해상교통안전 확보를 요구하는 해상교통관제센터 및 선박운항자의 어려움이 반복되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 경인항VTS 관제구역에서 진행중인 영종도와 청라를 잇는 제3연륙교 건설의 해상공사가 해양사고 등 선박교통 위험성과 VTS 업무에 영향을 미치는 요소를 살펴보고, 이에 대한 대응 방안을 고찰해 보았다.
최근 선박의 대형화, 태풍 및 돌풍 등 급격한 자연환경의 변화, 한정된 정박지의 과밀 등으로 VTS 해역에서 선박 주묘가 자주 발생하고 있다. 선박의 주묘를 예측하기 위해서는 기상 조건에 의한 외력과 선박의 묘, 묘쇄 등 대항력의 정확한 비교, 현수부 및 파주부를 고려한 주묘 발생 가능 시점 예측 등의 노력이 요구된다. 본 연구에서는 VTS 관제 구역에서의 주묘 사고 사례 분석을 통하여 주묘 위험성 판단 프로그램을 검증하고, 관제 시스템에서 활용을 위한 시스템 개선 방안을 제안하고자 한다. 향후 관제 시스템의 주묘 위험성 판단 기능 도입을 통하여 주묘 사고의 예방 및 조기 대응이 가능할 것으로 기대한다.
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.
향후 변화될 해양 4차 산업시대에 대응하고 상호 정보 공유를 위해 외부 시스템과 연계할 수 있는 기반환경 마련이 필요한 바 관제센터에서 수집되는 정보를 활용하기 위해서는 관제정보 관리 및 공유 체계가 필요하다. 하지만 정보의 보존 기간이 짧고 접근에 제약이 많아 기술개발에 활용될 관제 정보의 빅데이터화가 어렵다. 또한 정보를 관제 센터 내 독립적으로 보관하고 있어 연구 개발 목적의 접근이 쉽지 않다. 본 연구에서는 민간 클라우드를 활용한 관제 정보 관리 및 공유 체계 방안을 살펴보았다.
최근 항만과 해역의 안전성확보가 국제경쟁력의 주요 요인 중 하나로 대두됨에 따라 해상교통관제센터의 효율적인 운영과 관제사의 능력이 강조되고 있으며, 국제적으로 해상교통관제시스템과 관련된 사업이 팽창되고 있어 이와 관련된 국산화 기술 확보가 시급한 실정이다. 하지만 국내의 경우 해상교통관제시스템과 관련된 국산화 기술이 미미하며 해상교통관제에 사용되고 있는 시스템 및 해상교통관제사의 교육에 이용되는 시뮬레이터 개발이 전무하여 문제발생 시 해외제작사에 의존해야하며 교육을 위한 개선사항과 요구사항의 반영에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 해상교통관제(VTS) 시뮬레이터를 이용한 해상교통관제사들의 학습능률을 극대화하고, 개발된 해상교통관제(VTS)시뮬레이터의 국내 외 시장경쟁력을 확보하기 위하여 해상교통관제(VTS) 시뮬레이터의 권고 규정 분석 및 설문조사를 통한 해상교통관제사들의 사용자 요구사항을 분석하고자 한다.
선박교통관제에 관한 법률이 시행된 지 2년이 지난 현재, 선박운항자들의 선박교통관제 법률 인지 실태를 조사하였다. 해사안전법과 입출항법은 대다수의 운항자들이 인지 하고 있지만, 이에 반해 선박교통관제법률은 운항자들의 인지도면에서 많이 저조한 실정이다. 이에 따라 선박교통관제 법률 홍보 방안을 제안한다. 또한 관제사들은 과태료 부과에 있어 행정 업무가 복잡하고, 부과 기준 미비로 어려움이 있다. 효율적인 과태료 부과로 관제사들의 행정업무부담을 덜어내고, 선박운항자들에게 경각심을 고취시켜 선박교통관제 법률에 위상을 높일 것으로 기대된다.
해상교통관제 업무의 최적화를 위하여 요구되는 인적요소 분야 중 관제사의 상황인식(SA: Situation Awareness)와 관제 업무부하(Workload)와의 관계성을 확인하는 것이 해상교통 분야에서는 중요한 실정이다. 이 연구에서는 관제사의 상황인식과 업무부하를 상황인식평가기술(SART)과 다차원 작업부하 지표(NASA-TLX)를 실제적으로 측정하고, 측정 결과를 비교함으로서 개념들에 대한 이해와 시스템적으로 관리할 수 있는 방법을 제시함으로써 해상교통관제사 전문성 제고방안에 기여하고자 한다.
해상 교통 환경은 해운 산업이 발전함에 따라 더욱 복잡해지고 다양화되었다. 이에 따라 해상 교통 관제를 시행하는 선박교통관제사 업무의 중요성이 높아졌으며, 효율적인 교통 관제 시스템 지원을 위한 새롭고 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 그러나 현재 선박교통관제에 관한 법률에서는 선박교통관제사의 업무에 대해 해양수산부령으로서 항만운영정보시스템에의 자료 입력을 규정하고 있으며, 이는 교통환경 파악 및 교통 관제에 집중하여야 하는 관제사에게 주의력 상실 등 비효율적인 관제 업무를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구는 가장 입출항 선박이 많고 해양사고가 많이 발생하였던 부산항 VTS 센터의 관제사를 대상으로 시선측정실험을 실시하여 실제 관제 업무 시 관제 일지가 차지하는 비율을 확인하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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