해상교통관제는 관제사의 업무 특성과 작업 환경에 따라 제공되는 서비스의 질이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 해상교통관제사의 근무 여건을 분석하여 추후 대한민국 해상교통관제 작업 환경 개선과 이를 통한 양질의 서비스 제공을 실현할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 전국 20개소의 해상교통관제 센터에서 근무하고 있는 관제사를 대상으로 근무 여건 문제점 및 개선방안에 대한 인식을 설문하였다. 해상교통관제사의 작업 환경과 작업 스트레스, 이직의도 등을 분석하여 향후 해상교통관제 센터의 작업 환경과 조직 개선을 위한 기초 자료로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 소형선박 등이 관제대상으로 점차 확대됨에 따라 해당 선박이 VTS(Vessel Traffic Service) 관제사에게 미치는 충돌사고 위험도를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 VTS 관제구역내에서 발생한 소형선박이 관여한 사고 및 준사고 사례를 VTS 관제사 관점에서의 충돌위험도 모델 (CoRI)로 위험도를 분석하였다. 또한 소형선박의 관제대상 포함 여부가 VTS 관제사에게 미치는 위험도를 CoRI로 분석함으로써, 향후 다양한 사례 연구를 통해 관제 대상 선박의 적절한 범위 설정을 위한 방안 마련에 기여하고자 한다.
본 연구는 유선, 어선 등이 관제대상으로 확대됨에 따라 해당 선박이 VTS(Vessel Traffic Service) 관제사에게 미치는 충돌사고 위험도를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 VTS 관제사를 대상으로 설문을 하고 소형선박의 범위를 정하여 부산 VTS 관제 구역을 항해하는 일반상선과 소형선박의 침로 등을 3일간 조사하였다. 이를 VTS 관제사 관점에서의 충돌위험 평가모델(CoRI)로 위험도를 구한 결과, 침로 편차에 따른 위험도의 증가 감소 패턴은 비슷하였고, 최댓값과 최솟값은 큰 차이가 없었다. 또한 대부분 VTS 관제사는 선박근접상황에 대해 안전하게 관제할 수 있는 최소 시간으로 3분이 필요하다 응답하였는데, 소형선박의 충돌위험도는 3분의 시간 동안 매우 급격하게 위험도 변화를 보여 VTS 관제사의 업무량 증가와 집중도 저하 우려가 있다고 판단된다. 본 연구는 소형선박의 관제대상 포함 여부가 VTS 관제사에게 미치는 영향을 충돌위험도로 검토한 것으로, 향후 다양한 사례를 통한 CoRI 모델의 각 지수에 대한 분석과 검증을 통해 관제 대상 선박의 적절한 범위 설정을 위한 방안 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
VTS 관제에서 시스템적 환경은 선박의 트래픽 이동 및 주변 상황 인지가 매우중요하다. 즉, VTS 에서 도선예정 선박의 정보와, 스케줄의 내용을 파악하여야하며, 정박된 선박의 출항 도선을 하는 경우, 해당정보는 관제사가 파악하고 있어야 하는 정보이다. 따라서 본 논문에서는 도선 스케줄을 VTS 시스템에 적용, 관제사가 쉽게 이해 처리될 수 있도록 구조로 설계 및 구현하였다. 이러한 정보는 향후 e-Navigation 연계 등 관제시스템의 진화시에 실시간 정보교환하여 관제에 도움을 주는 부가 기능으로 제공, 예측관제에 활용될 수 있다.
본 연구는 해상교통관제사(이하 'VTS 관제사')의 해상교통관제(Vessel Traffic Service: 이하 'VTS') 수행 속성을 상황인식(situation awareness: 이하 'SA')과 관련된 세부 과제들의 수행 빈도와 SA 역량에 대한 주관적 평가의 측면에서 살펴보기 위해 실시되었다. SA 세부 과제들에 대한 수행 빈도 자료는 3개 VTS 센터의 VTS 관제사가 보인 VTS 수행을 직접 관찰하여 수집하였고, SA 역량에 대한 주관적 평가 자료는 18개 VTS 센터에서 근무하는 VTS 관제사를 대상으로 설문조사법을 통해 수집하였다. 수행 빈도 자료는 SA의 세 수준과 각 세부 과제에 따라 비교하였고, 주관적 평가 점수에 대해서는 VTS 관제사의 성별과 근무경력을 추가적으로 고려하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, VTS 관제사는 SA 수준 중 정보지각에 해당하는 과제를 가장 높은 비율로 수행하였고, 이어서 정보통합과 예측에 해당하는 과제들을 각각 유사한 수준으로 수행하는 것이 관찰되었다. 둘째, VTS 관제사는 정보를 획득하거나 통합하는 역량에 비해 미래 상황을 예측하는 역량을 상대적으로 더 낮게 평가하였다. 셋째, 성별 차이를 비교한 결과, 남성 VTS 관제사는 여성에 비해 더 높은 수준으로 자신의 SA 역량을 평가하였다. 넷째, 성별로 근무경력에 따른 주관적 평가 차이를 비교한 결과, 남성의 경우 근무경력이 15년 이상인 VTS 관제사는 5년 미만의 VTS 관제사에 비해 SA의 모든 수준에 걸쳐 상대적으로 더 높은 주관적 평가를 보였으나, 여성의 경우는 근무경력에 따른 주관적 평가에서의 차이가 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 VTS 관제사의 SA 과제 수행 빈도와 SA에 대한 주관적 평가가 SA 수준과 개인차 변인에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 우리나라 각 항만 VTS에서 근무하고 있는 현직 관제사들을 대상으로 관제 구역 내에서 선박의 안전한 운항을 위해 선박과 선박 사이 및 선박과 육지(장애물)와의 최소 안전거리를 조사하여 VTS 관제의 효율성을 제고하는데 그 목적이 있다. 이러한 안전한 선박 통항을 위한 기초 자료를 제시하기 위해 우리나라 각 항만 VTS 관제사들이 관제하는 안전이격거리를 각 VTS 센터별, 개인별로 설문 조사 및 분석을 하고 실습선을 이용하여 선박 통항이 밀집되어 있는 싱가포르와 말라카 해협에서의 관제 거리를 서로 비교하여 VTS 관제사간의 최소안전거리에 어떠한 차이점이 있는지를 조사하였다. 설문조사 결과 같은 VTS 소속임에도 불구하고 개인별로 관제하는 최소안전거리에는 많은 차이가 있고 전체적으로 해안선이 완만한 동해항의 경우 관제 안전거리가 타 항만보다 컸으며 해안선이 복잡하고 어선 및 여객선의 입출항이 잦은 목포항이 관제 안전거리가 가장 짧음을 확인할 수 있었다. 또한 동일한 VTS에 근무하는 관제사들이 정형화된 관제 방법에 따라 관제를 할 수 있도록 항만의 자연조건이나 교통량에 적합한 모듈(Module)을 개발할 필요성이 필요하며 향후에는 표준관제절차 수립을 위한 전문가 집단의 충분한 논의가 있어야 할 것으로 사료된다.
해상교통관제센터(VTS)의 관제사는 구역 내 교통 상황을 빠르고 정확하게 파악하여 관제가 필요한 선박에게 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 그러나 교통량이 급격히 증가하는 경우 관제사의 업무 부하로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이러한 이유에서 관제사의 업무 부하를 줄이고, 일관성 있는 관제 정보를 제공할 수 있는 관제 지원 기술의 개발이 필요한 실정이며, 본 논문에서는 구역 내 이상 운항 선박을 자동으로 식별하는 모델을 제안하였다. 제안하는 이상 운항 식별 모델은 규칙 기반 모델, 위치 기반 모델, 맥락 기반 모델로 구성되며, 대상 해역의 교통 특성에 최적화된 교통 네트워크 모델을 사용하는 특징이 있다. 구현된 모델은 시범센터(대산항 VTS)에서 수집되는 실해역 데이터를 적용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 실해역의 다양한 이상 운항 상황이 자동으로 식별됨을 확인하였고, 전문가 평가를 통해 식별 결과를 검증하였다.
인간의 모든 행위가 그러하듯 VTS 관제 역시 관제사의 마음에서 시작된다. 관제의 시작이 되는 심리적 동기(마음)는 집단무의식, 공포, 책임감, 인간애로 대별되며 이들은 관제사를 각성시키고 관제 전반을 지배한다. 그 중 상위요소(책임감, 인간애)는 기반요소에 비해 보다 긍정적으로 관제 행위에 적용되므로 VTS 운영 목적인 해상교통안전 달성을 위한 효과적인 수단이 될 수 있다. 관제사가 이러한 덕성을 함양할 수 있도록 교육 과정의 개선이 필요하다.
항만 및 연안의 관제구역 내에서는 VHF를 이용하여 24시간 해상교통관제가 이루어지고 있다. 그러므로 VHF 교신을 분석하면 관제구역 내의 선박 움직임이나 관제사의 관제패턴을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 VHF 교신분석으로 관제사가 관제구역 내 위험상황을 관제하는 간격을 도출하고 관제 가이드라인 및 위험한 상황을 사전에 대비할 수 있는 기초 자료로 제공하고자 한다. 이를 위하여 부산항을 대상으로 7일간 VHF 교신을 청취하고, VTS가 직간접적으로 관제한 선박에 대하여 Park 모델을 이용하여 위험도를 도출하였다. 이를 이용하여 단위시간당 일정 위험도 이상의 선박을 관제하는 빈도확률이 푸아송 분포를 따르고 있음을 확인하였고, 그 결과 VTS가 선박을 직접 관제에 개입할 경우는 3.50시간마다, 특히 주간시간대의 경우 2.85시간마다 관제하는 것으로 분석되었다. 그리고 3.84시간마다 일정 위험도 이상의 선박간의 교신이 있음을 확인하였다.
해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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