광양항은 부산항과 더불어 우리나라 컨테이너 화물 처리 Two Port System의 한축으로 개발 중인 동북아 중심항만(Hub Port)으로서 향후 2011년까지 총 33개의 컨테이너 선석 등이 개발 추진 중에 있어 해상교통량이 급격히 증가하고 있으며, 또한 거대선 ${\cdot}$ 위험화물운반선 ${\cdot}$ 고속여객선의 통항이 빈번하여 대형사고의 발생우려가 상존하고 있다. 본 연구에서는 광양항을 이용하는 선박의 입출항 항로 등에 대한 해상교통환경을 면밀히 분석${\cdot}$평가하고, 통항로 및 항행보조시설 등의 적정성 검토를 통하여 미래 지향적이고 안전한 해상교통환경을 조성하기 위한 체계적이고 종합적인 항로를 설정한다.
The purpose of this study was to analyze traffic safety assessments for fishing vessels near the southwest offshore wind farm. This study applied a collision model for safety assessment. It also involved a spatiotemporal analysis of vessels engaged in fishing to identify fishing hotspots around the offshore wind farm. This study used data from fishing vessel location transmission devices gathered over 1 year in 2014. As a result, in September, when the average number of vessels engaged in fishing is high, 62 ships were operating in fishing section 184-6 and 55 ships in section 184-6. In addition, in fishing sections 184-8 and 192-2, where an offshore wind farm was located, there were 55 and 38 ships operating, respectively. As the recovery period for a seaway near wind farm turbines is 55 years, it was determined that safety measures are required in order to reduce collision frequency while allowing fishing vessels to navigate through offshore wind farms. Meanwhile, the return period of Seaway B between the groups of generators considered was 184 years. A safety zone for offshore wind farms should be installed covering a distance of at least 0.3 NM from the boundary of turbines. Then, the collision return period was derived to be close to 100 years. Through this traffic safety assessment, it has been concluded that such measures would help prevent marine accidents.
본 연구는 우리나라 전국 무역항 중 입항 선박이 많은 주요 4개 항만을 선정하여 10일간의 AIS 실측 자료를 분석하였다. 실측 조사로 산출한 주요항만의 피크시간 혼잡도는 시간당 평균혼잡도 보다 약 3.8~5.7배 높게 나타났다. 이는 기존의 Port-MIS 통계자료로 울산항 본항의 해상교통혼잡도를 평가한 선행연구 사례에서 피크시간 혼잡도가 시간당 평균혼잡도 보다 약 1.7배 높은 것과는 많은 차이가 있어 현 항로의 교통특성을 왜곡하는 문제를 확인할 수 있다. 따라서 해상교통혼잡도를 평가할 때에는 Port-MIS 통계자료보다 실측조사를 기반으로 해상교통혼잡도를 산출하는 것이 타당하다고 본다.
명량수도 인근에 위치한 율도와 송도 해역의 항로는 통항분리대와 항로표지에 의해 잘 정비되어 있다. 그러나 율도 해역은 해상교통이 교차하고 있을 뿐만 아니라 항해에 잠재적 위험성이 있다. 안개 등의 기상 현상, 서측 통항대를 이용해야 하는 선박의 대부분이 동쪽 통항대를 이용하여 혼잡을 야기하기 하고 있으며, 율도의 위치와 높이로 인해 시야를 가리고 있기 때문이다. 이 논문은 통항분리대를 개선하여 수역에서의 항행을 효과적으로 가이드 하고자 한다. 이 연구에서는 지난 5년간의 환경 여건과 72시간 동안의 해상교통조사를 실시하고, 항해 위험과 해양사고를 도출하며, 그 결과를 분석하여 통항분리대개선을 위한 기초 자료로 사용한다. 통항분리대 개선안에 대해 ES 모델 지표를 사용한 해상교통류시뮬레이션과 전기능 선박조종시뮬레이션을 이용하여 평가한다.
최근 선박건조기술이 발전했음에도 불구하고 교통량의 증가와 해양레저의 활성화로 사고위험은 더욱 증가하고 있다. 이 논문에서는 그동안 발생했던 해양사고를 분석하여 사고발생을 최소화할 수 있는 여러 가지 방안과 사고발생시 신속하고 구조할 수 있는 체계적인 구조시스템에 대하여 논의한다. 선박이 해상에서 안전하게 항행하기 위해서는 선박기술, 항해관련 장비, 우수한 인적자원, 교통관제 등과 같은 구성요소들이 제도적으로는 구축되어야 하고, 각각의 항행요소들이 유기적으로 작동되어야 한다. 또한 사고발생시 사고수습이 신속하게 진행될 수 있도록 체계적으로 정부조직이 구성되어야 하고 그 조직들이 긴밀한 협력관계를 유지해야 한다. 민간부분에서의 협력지원도 현재보다 더욱 강화되어 국가의 관리영역에서 벗어난 해역에서는 민간부분에서 구조할 수 있도록 민간 구조대가 활성화되어야 한다.
말라카해협의 해상교통 안전 확보는 우리나라를 비롯하여 중국, 일본을 포함한 극동아시아의 경제 발전에 직접적인 영향을 미치므로 세계적으로 중요한 해역이다. 이러한 의미에서 이 해역의 해상교통안전을 분석하는 것은 중요한 의미가 있다. 이 연구에서는 말라카해협을 대상으로 TOAIS 프로그램에 의한 선박 AIS 데이터를 1개월 동안 수집하였고, EasyFit 프로그램을 이용하여 해상교통의 통항분포를 통계적으로 분석하였다. 그 결과, 현재까지 해상교통공학 분야에서 선박통항의 분포는 정규분포라고 알려져 사용되고 있었지만, 말라카해협의 해상교통조사 결과 그 통항분포가 정규분포와 상이하다는 것을 확인하였다. 이러한 상이한 해상교통 분포 모델을 적용한 IWRAP모델을 이용하여 이 해역을 평가하였고, 그 결과 추월과 횡단상황이 가장 위험한 것으로 분석되었다. 또한 말라카해협의 충돌위험이 가장 높은 해역은 말라카해협과 포트클랑 해협 간 횡단지점으로 분석되었다.
최근 국제적으로 풍력, 태양광, 파도, 연료전지 등의 친환경 신재생에너지 개발이 활발하다. 특히, 해상에서의 풍력발전단지 개발은 대형화를 통한 단가 절감, 고품질의 풍력자원 활용, 발전기로 인한 소음 피해 최소화를 위해 해안에서 멀리 떨어진 위치에 대규모 부유식으로 건설되는 추세이다. 풍력발전단지의 개발은 해사안전법에 의한 해상교통안전진단제도에 따른 평가가 필요하다. 풍력발전단지의 평가는 해당 수역의 체계적인 개발, 관리, 활용을 위해 선과 면적 개념을 모두 적용하여 수행되어야 하며, 이를 위한 평가 방법과 기준이 개발되어야 한다. 이 연구에서는 해상풍력발전단지처럼 해양 공간을 평가할 수 있는 해상교통조사방법과 평가에 대한 적절한 기준을 수립하고, 이를 시스템적으로 처리할 수 있는 방안에 대해서 연구하였다. 먼저 해상교통조사를 위해 AIS와 레이더를 이용한 이동식 해상교통데이터 수집장치를 설계하였다. 그리고 선과 면적의 개념을 모두 적용한 해상교통 항적도, 밀집도, 경로 분석을 제안하였다. 해상교통밀집도는 Grid-cell의 크기를 조절하여 단위 cell에 대한 공간적, 시간적 점유율을 구분하고 해상교통 경로 분석은 해상을 통항로 또는 작업 공간으로 사용할 때를 구분하여 선박의 이동 패턴을 평가할 수 있도록 제안하였다. 최종적으로 시스템적인 해상교통데이터의 수집과 평가가 가능한 해상교통안전평가솔루션의 개념설계를 수행하였다. 이는 자동적인 해상교통데이터의 수집 저장 분류를 통해, 데이터 누락이나 오표기와 같은 인적 오류를 최소화하고 해상 공간의 용도에 따라 선과 면적 개념을 반영하여 분석함으로써 신뢰성 있는 해상 공간의 평가가 가능하게 한다.
This paper describes the application method of bumper area defined in the ship domain theory and it is to identify risky sectors in VTS(Vessel Traffic Services) area. The final goal of this work is to develop early warning system providing the location information with high traffic risks in Mokpo VTS area and to prevent the human errors of VTS Officer(VTSO). The current goal of this paper is to find evaluation and detection method of risky sectors. The ratio between overlapped bumper area of each vessels and the summing area of a designated sector, Ratio to Evaluate Risk(RER) ${\gamma}$ is used as one of evaluation and detection parameter. The usability of overlapped bumper area is testified through three kinds of scenarios for various traffic situations. The marine traffic data used in the experiments is collected by AIS(Automatic Identification System) receiver and then compiled in the SQL(Structured Query Language) Server. Through the analysis of passing vessel's tracks within the boundary of Mokpo VTS area, the total of 11 sectors are identified as evaluation unit sector. As experiment results from risk evaluation for the 11 sectors, it is clearly known that the proposed method with RER ${\gamma}$ can provide the location information of high risky sectors which are need to keep traffic tracks of vessel movements and to maintain traffic monitoring by VTSO.
The purpose of this study is to find suitable probability distribution function of complex distribution data like multimodal. Normal distribution is broadly used to assume probability distribution function. However, complex distribution data like multimodal are very hard to be estimated by using normal distribution function only, and there might be errors when other distribution functions including normal distribution function are used. In this study, we experimented to find fit probability distribution function in multimodal area, by using AIS(Automatic Identification System) observation data gathered in Mokpo port for a year of 2013. By using chi-squared statistic, gaussian mixture model(GMM) is the fittest model rather than other distribution functions, such as extreme value, generalized extreme value, logistic, and normal distribution. GMM was found to the fit model regard to multimodal data of maritime traffic flow distribution. Probability density function for collision probability and traffic flow distribution will be calculated much precisely in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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