전통적인 항로표지는 빛, 형상, 음향, 전파 등을 이용하여 선박의 위치를 인식하거나 장애물의 위치 정보를 제공하는 해상교통 시설물로서 해상에서 선박의 안전 운항을 지원한다. 한편, 4차 산업혁명과 미래 해상환경 변화에 대응하기 위해 국제항로표지협회(IALA)에서는 항로표지 기반 정보를 통합하여 디지털화와 표준화에 노력 중이며, 자율운항선박의 도입될 예정이다. 이에 자율운항선박이 활용할 수 있도록 디지털 정보를 생성하고, 이를 디지털 항로표지 형식으로 변경하여 자율운항선박에게 제공하고자 한다.
우리나라 연안해역에 급증하는 해상풍력단지 등 대규모 해양개발 행위로 인해 무분별한 해역을 점용하게 됨에 따라, 과거 관습적으로 이용해오는 해상교통로와 상충되어 발생하는 사회적 충돌이 문제가 되고 있다. 특히, 선박 대형화 및 자동화, 자율운항선박 등장 등 해상교통환경 변화에 따라 안전한 연안 해상교통환경 조성이 시급한 상황이다. 모든 연안해역의 해상교통 흐름 및 교통밀집도 분석에 따른 관습적 해상교통망을 식별하고, 이를 지정·구축하고자, 빅데이터 및 지리정보시스템(GIS) 기반 해양공간분석기법을 활용하여 검토 및 분석하였다. 이렇게 분석 및 식별된 결과는 DB화하여 디지털 GIS 관리시스템과 연계하도록 추진중이다.
선박 및 VTS에서 선박교통량이 밀집되는 혼잡해역의 선박교통밀도 평가는 중요하다. 본 연구에서는 선박 충돌 회피를 위한 적절한 반경인 Ship Domain 영역과 혼잡구역 내 선박 체류시간 및 전 방위 통항류를 고려하여 혼잡해역의 항로가동률 및 실시간 해상교통밀도 산출 모델을 제안하고자 한다. 또한 제안된 모델식을 기반으로 시뮬레이터를 프로그래밍하여, 실 해역 해상교통 데이터를 적용하여 제안한 모델식의 유효성을 평가하고자 한다.
해상 교통량 증가에 따른 연안해역 해상교통밀집도가 증가되고 있다. 그러므로 해상교통안전관리를 위해 실 해역의 해상교통패턴을 파악하여 해상교통지수를 평가하는 것이 중요하다. 분석대상해역의 실제 선박위치, 속력, 침로를 고려한 CPA-TCPA분석은 통계적인 선박데이터에 의한 분석보다 해당해역의 실제적인 VTS영향 등 교통환경을 반영한다. 본 연구에서는 횡간수도와 완도진입수로의 항로가동률을 분석하고, 해당 해역에서 교차되는 선박들의 CPA, TCPA 등을 분석하여 해상교통안전지수를 평가하고자 한다. 또한 산출된 해상교통안전지수를 해당 해역의 통계적인 해상교통안전지수와 비교 및 분석하고자 한다.
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.
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.
항구 등 선박교통이 밀집된 구역에서 선박의 사고는 빈번하게 발생한다. 해양사고는 한번 발생하면 대형사고로 이어질 확률이 높으므로, 철저한 해상교통관리가 필요하다. 본 연구에서는 실 해역의 통계적인 해상교통정보와 실시간 선박 통항분포를 바탕으로 항로 위험도를 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하고자 한다. 항로 위험도 평가 시뮬레이터는 항로정보 입력부, 통항분포 분석부, 알고리즘 실행부로 구성하였다. 또한 완도해역의 해상교통정보를 시뮬레이터에 적용하여 항로의 정량적인 항로 위험도를 산출하고자 한다.
해양사고 예방에 대해 연안 해역이 취약함에 착안하여 서남해안을 중심으로 연안 해상교통관제서비스(연안VTS) 시스템이 설치되고 있다. 인천, 평택, 대산항이 밀집되어 있는 경인 지역은 복잡한 해안 구조와 교통량이 많아 허베이스피리트호 사건과 같이 대형 해양사고에 취약한 지역으로서 안전관리를 위해 경인 연안VTS가 2017년 개국될 예정이다. 관제서비스 제공의 품질을 향상하기 위하여, 경인 연안VTS 관제구역을 설정해 보고, 교통여건, 해상교통량, 해상교통흐름 및 해양사고 현황을 조사하여 항행 위해 요소를 분석해 보았다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권3호
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pp.318-325
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2015
우리나라는 세계 조선 강국으로 많은 선박이 우리나라 조선소에서 건조되고 있다. 건조된 선박은 선주에게 인도되기 전 한국연안에서 해상 시운전을 실시한다. 해상 시운전의 특성상 통항량이 많은 해역에서 주변을 항행중인 선박에 위험한 상황이 자주 발생한다. 이러한 위험으로 인하여 최근 5년간 해상시운전 중에 발생한 충돌사고가 매년 1건 이상으로 조사되었다. 이 연구에서는 해상시운전이 타 선박 통항에 약 30%의 위험성을 증가시키는 것으로 해상교통류 시뮬레이션을 통하여 식별하였다. 그리고, 우리나라 연안을 대상으로 7일 동안 AIS 자료 수집을 통하여 해상교통량 밀집도를 분석하고, 최근 5년간 해양사고 위치 분석을 통하여 선박운항자의 위험부담이 거의 없는 전체 교통량 10/100 수준에서 시운전선박의 시운전금지해역을 각 지역별로 설정하였다. 또한 시운전금지해역 설정을 위한 기초 법령안을 검토하였다. 시운전금지해역 설정을 통하여 연안해역을 통항하는 선박의 안전성 향상을 도모하여 해양오염 예방에 이바지하고자 한다.
울산항 도선구는 부산항과 더불어 우리나라 도선구 중 도선사가 승선하는 선박이 가장 많은 지역이며, 항로 배치가 단순한 편이지만 항로 주위에 부두가 인접하여 해상교통흐름의 혼잡도가 높은 항만이다. 울산항을 이용하는 선박은 아침저녁 시각대에 집중하여 밀집되어 있고, 지형적으로 길이가 긴 항로와 항로 부근에 인접한 부두, 정박지 등으로 인하여 여러 곳에서의 선박간 교차로 위험이 상존하는 해역이다. 이에 이 해역을 이용하고 있는 도선사의 관점으로 울산항 도선구 현황 및 통항선박의 위험요인에 대하여 조사 분석하였다. 또한 선박운항자의 조선 부담감을 정량화한 환경스트레스 모델을 이용하여 어느 해역에 조선 부담감이 존재하는지를 제시하여 도선사들이 어느 정도의 위험을 안고 도선을 수행하고 있는지 조사분석을 통하여 확인할 수 있었다. 또한, 본 연구를 통하여 대상해역을 통항하는 선박들이 지정항법을 따를 수 없는 원인 분석이 가능하게 되어 향후 대상해역 통항 안전 개선방안 마련이 가능할 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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