우리나라 항구 주변에는 입 출항하는 선박으로 인하여 해상교통흐름이 복잡하다. 이러한 선박통항의 안전과 효율성을 증진하기 위해 우리나라에서는 해상교통관제 서비스를 시행하고 있다. 24시간 쉴 틈이 없는 해상교통 관제사들의 노력에도 불구하고 관제구역 내에서의 충돌사고는 지속적으로 발생하고 있다. 하지만 VTS관제에 관한 절차는 없어 VTS관제사의 주관에 의한 관제를 실시하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 부산항관제 VHF채널을 3일간 청취하여, 교신내용을 분석하였다. 부산항관제 교신 중 통항에 관련된 사항을 충돌위험도 모델에 적용하여 위험도로 표현하였으며, 관제사들이 선박에게 권고 지시를 하는 시점의 위험도를 조우상황별, 관제사의 경력별, 주 야간별로 도출하였다. 충돌위험도 모델의 위험도는 관제사가 관제시점의 가이드라인으로 이용될 수 있다.
해상교통관제사(VTSO; Vessel Traffic Service Operator)는 IMO RESOLUTION A.857(20) on Guidelines for Vessel Traffic Services와 IALA Recommendation V-103 on the Standards for Training and Certification of VTS Personnel에 의거 업무 수행에 있어 훈련되고 검증된 능력을 주기적으로 검증받고 만족스러운 수준을 유지할 수 있도록 갱신해야 한다. 또한, IMO Nav. 56th session Agenda item 8 Development of an E-navigation strategy implementation plan에 E-navigation 이행 전략 및 개발 프로그램에 의하면 육상에서 지원/제공해야 할 해양안전정보의 중요성이 대두되고 있으며, 향후 해상교통관제의 역할이 증대될 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 현재 VTS Hardware에 집중된 관심과 초점이 인적 요소에 모아져야 함을 강조하면서, 해상교통관제 운영자의 자질 강화에 중점을 둔 교육 훈련프로그램 개발 방안을 제시하였다.
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.
선박교통관제사는 관제구역 내 통항선박의 동정을 관찰하고 필요한 정보를 제공하고 있다. 이를 위해 관제구역 내 선박과 교신을 하며, 교신내용은 수기로 관제일지에 기록하고 있다. 그러나 수기로 작성하는 관제일지는 상황적 한계로 내용을 상세히 기록할 수 없으며, 여러 업무로 매 순간 기록하기는 어려운 실정이다. 본 연구의 목적은 관제사 시선분석을 통해 수기로 기록하고 있는 관제일지의 업무량을 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 부산항 선박교통관제사를 대상으로 시선추적장치를 활용하여 당직자의 시선을 측정했다. 시선 측정결과, 해상교통정보가 집중되는 운용콘솔에 약 65% 시선이 향하고 있었다. 관제일지는 약 9% 시선이 향하고 있는 것으로 분석되었다. 관제사의 시선이 향하는 영역은 대부분 정보를 수집하거나 제공하는 영역인데 반해, 관제일지는 정보를 기록하는 영역으로 집중적인 교통관리를 위해서는 정보 처리 및 제공에 업무가 집중되어야 할 것으로 판단된다.
해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
본 연구는 VTS 시스템을 통해 선박 통항 상황을 모니터링 중 선박 간에 발생할 수 있는 충돌 위험 상황에 대한 해상교통관제사(Vessel Traffic Service Operator: 이하 VTSO)의 상황 인식에 따른 위험 태도를 분석하고자 실시되었다. 양 선박이 서로 근접하고 있는 상황에서 VTSO들의 주관적 관점에서의 위험 정도를 설문조사를 통하여 파악하고 이를 선박 충돌 위험도 평가모델(이하 CoRi)에 의한 계산 값과 비교함으로써, 근접상황에 대한 각 VTSO의 위험 태도를 분석하였다. 그 결과, VTSO 전체의 40% 이상이 약한 위험 회피형임을 확인할 수 있었고, VTSO의 위험 태도가 성별, 연령, 근무경력, 센터직책, 사고경험, 승선경력에 따라 차이가 있는지 분석한 결과, 근무경력, 센터직책, 사고경험에 대해 유의한 차이를 확인할 수 있었다. 또한, 유의한 차이가 확인된 요인으로 VTSO의 위험 태도를 설명할 수 있는 회귀모형을 도출하였고, 이를 CoRi에 적용함으로써 VTSO 개인에 따른 충돌 위험도를 예측하여 더욱 정확하고 안전한 VTS 서비스를 제공하기 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
일반적으로 VTSO(Vessel Traffic Service Operator)는 양 선박의 충돌위험 정도를 판단할 때, 선박들의 침로와 속력, DCPA(Distance to CPA)와 TCPA(Time to CPA) 그리고 양 선박의 조우 상황 등을 종합적으로 고려한다. 이에 본 연구에서는 VTS(Vessel Traffic Service) 관점에서의 선박충돌위험을 예측하는 방법으로 위험지수(Risk Index, RI)를 선박 조우 상황에 따른 위험, 선박 간 근접거리에 따른 위험 그리고 접근시간에 따른 위험으로 나누어 구하고, VTSO의 위험 태도를 반영한 충돌 위험도를 제안하였다. 위험지표의 각 계수와 위험 태도는 VTSO 설문을 실시하여 구하였고, 제안한 위험도의 타당성 검증을 위하여 부산항의 실제 사고 사례에 ES(Environmental Stress) 모델의 교통 환경 스트레스치($ES_S$)을 함께 적용하여 유효성을 확인하였다.
최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.
우리나라 항구 주변에는 입 출항하는 많은 선박으로 인하여 해상교통흐름이 복잡하다. 이러한 선박통항의 안전과 효율성을 증진하기 위해 우리나라에서는 해상교통관제 서비스를 시행하고 있다. 24시간 쉴 틈이 없는 해상교통 관제사들의 노력에도 불구하고 관제구역 내에서의 충돌사고는 지속적으로 발생하고 있다. 해상교통관제에 관한 기본적인 절차는 있지만 선박간 위험에 대한 판단 기준이 없어 VTS관제사의 주관적인 판단으로 관제를 실시하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 부산항관제 VHF채널을 3일간 청취하여, 교신내용을 분석하였다. 부산항관제 교신 중 통항에 관련된 사항을 충돌위험도 모델에 적용하여 위험도로 표현하였으며, 관제사들이 선박에게 권고 지시를 하는 시점의 위험도를 조우상황별, 관제사의 경력별, 주 야간별로 분석하였다. 본 연구는 관제사의 정량적인 관제 시점 연구에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
선박교통관제사는 선박 교통의 안전과 효율을 도모하기 위하여 선박교통관제 설비로 지정된 시스템 및 센서 장비를 활용하여 선박교통관제 업무를 수행한다. 선박교통관제의 효과적 운영을 위한 관제 필요 정보는 지정된 선박교통관제 설비 이외의 부가적인 정보 창구의 접근이 요구되며, 이러한 다양한 정보 열람 창구를 일원화하기 위하여 선박교통관제 클라우드 시스템 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 선박교통관제 클라우드 시스템 도입에 따른 사용자 필요 정보 식별을 위하여 선박교통관제 업무 분석 및 운영 정보와 선박교통관제 설비 연계 분석을 수행하였다. 국내외 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통하여 선박교통관제 업무 분석을 수행하였으며, 선박교통관제 설비에 따른 필요 정보를 식별·연계하였다. 분석 결과 전체 내·외부 정보 창구의 필요 정보는 37개의 범주로 식별되었으며, 필수 및 보조관제 설비 이외 열람이 필요한 추가 요구 정보는 8개의 정보창구를 통하여 수집 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 식별한 사용자 요구사항은 선박교통관제 클라우드 시스템 구축을 위한 데이터 수집·처리 구조 설계에 적용될 것이다. 향후 시나리오 기반 관제 시스템 사용자 운영 분석을 통하여 사용자 요구 및 필요 정보를 개정·보완하고, 시스템 인터페이스 디자인 설계에 관한 추가 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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