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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 우리나라 총 15개의 VTS 관제구역 중 최근 운용을 시작한 완도, 진도, 부산 신항을 제외한 12개 항만 및 진입로에서 발생한 교통관련사고를 VTS 관제선박(G/T 300 이상)과 비관제선박(G/T 300 미만)으로 비교하여 분석함으로써 VTS의 운용상 개선점을 조사하였다. 또한 교통관련사고의 사고예측모형을 통해 VTS 관제 업무 개선을 위해 통제되어야 할 요소를 식별하고 개선에 필요한 기본 방향을 검토하였다.
- 이 연구는 항만 및 진입로에서 발생한 교통관련사고를 VTS 관제대상선박을 비관제대상선박과 비교하여 분석하여 VTS의 운용에 있어 개선되어야 할 내용을 조사하였다. 또한, 교통관련 사고에 영향을 미치는 변수를 VTS 관제사의 지원업무를 중심으로 선정한 후 통계적 방법론을 활용한 사고예측모형을 개발함으로써 VTS 관제 업무에 영향을 주는 요소를 식별하고 개선을 위해 필요한 기본 방향을 검토하였다.
- 이 장에서는 이러한 결과를 바탕으로 관제구역을 항행중인 선박을 지원하기 위한 VTS센터의 해상교통 관제업무에 지장을 초래할 내용을 독립변수로 하고 관제선박(G/T 300 이상) 및 비관제선박(G/T 300 미만)의 교통관련사고를 종속변수로 하여 회귀모형을 구축함으로써 VTS 지원 업무 개선을 위해 우선적으로 통제되어야 할 요소들을 확인하고자 한다.
- 05)가 없음을 확인하였다. 즉, 비관제선박의 교통관련사고는 관제사의 업무지원에 영향을 주는 요인들과 관계없이 발생하고 있는 것으로 별도로 그 원인 요소를 찾아야 할 것이나 이 연구의 기본 목적은 아니므로 생략한다.
제안 방법
- VTS 관제구역내에서 발생한 VTS 관제선박(G/T 300 이상)의 교통관련사고수를 종속변수로 하고 일평균 교통량, 일평균 입항 L2 척수, 일평균 위험물운반선 입항 척수, 일평균 교신량, 단위관제 면적을 독립변수로 선정하였다.
- VTS 관제구역내에서 발생한 VTS 비관제선박(G/T 300 미만) 의 교통관련사고수를 종속변수로 하고 일평균 교통량, 일평균 입항 L2 척수, 일평균 위험물운반선 입항 척수, 일평균 교신량, 단위관제 면적을 독립변수로 선정하였다.
- 관제 면적은 해당 VTS 관제구역의 면적을 계산하고 관제 구역 내에 어항이 존재하는 경우에는 어항의 항계 내 면적을 빼고, 만일 섬이 존재하면 그 면적을 뺀 넓이를 계산하였다.
- 따라서 독립변수로써 입항선박 및 출항선박 척수와 항내에서 화물 적·양하를 위하여 부두를 이동하는 선박 등의 척수 등의 일평균 교통량을 파악하기 위하여 공식통계자료인 Port-MIS자료를 이용하여 분석하였다.
- 따라서 본 연구에서는 우리나라 총 15개의 VTS 관제구역 중 최근 운용을 시작한 완도, 진도, 부산 신항을 제외한 12개 항만 및 진입로에서 발생한 교통관련사고를 VTS 관제선박(G/T 300 이상)과 비관제선박(G/T 300 미만)으로 비교하여 분석함으로써 VTS의 운용상 개선점을 조사하였다. 또한 교통관련사고의 사고예측모형을 통해 VTS 관제 업무 개선을 위해 통제되어야 할 요소를 식별하고 개선에 필요한 기본 방향을 검토하였다.
- 이 연구는 항만 및 진입로에서 발생한 교통관련사고를 VTS 관제대상선박을 비관제대상선박과 비교하여 분석하여 VTS의 운용에 있어 개선되어야 할 내용을 조사하였다. 또한, 교통관련 사고에 영향을 미치는 변수를 VTS 관제사의 지원업무를 중심으로 선정한 후 통계적 방법론을 활용한 사고예측모형을 개발함으로써 VTS 관제 업무에 영향을 주는 요소를 식별하고 개선을 위해 필요한 기본 방향을 검토하였다.
- 일평균교통량, 입항 L2 척수, 일평균 교신량의 독립변수와 VTS 관제선박의 교통관련사고에는 선형회귀모형이 존재하는 것을 분산분석을 통해 확인(P = 0.000 < 0.05)하였고 이들 독립변수로 종속변수를 설명율은 85.9%이며 회귀식을 통한 예측모형은 다음과 같다.
- 입항 선박의 크기를 고려한 입항 교통량을 L2 환산계수를 이용하여 분석함으로써, 각 항만별로 대형선박의 입항에 따른 교통관련사고의 변화 유무를 확인할 수 있다. L2 환산계수는 Table 8과 같이 통상적으로 1,000톤, 전장이 70미터를 표준선으로 정하고 이것을 1로 하여 환산 계수를 취해서 적산하는 것이 일반적이다.
대상 데이터
- Table 8의 일평균 교통량은 2006년 11월 1일～11월 7일까지 7일간의 데이터가 이용되었다.
- 0)을 이용하였다. 교통량, L2 척수, 위험물 운반선척수 등은 2006년 11월 1일부터 11월 7일까지 해운항만물류정보 센터 공식 통계자료인 Port-Mis자료를(해운항만물류정보센터, 2006)이용하였고 VTS 센터의 교신량은 2007년 4월 20일에서 23일까지 각 VTS 센터별로 조사하였다.
- 일평균 교신량은 2007년 4월 20일에서 23일까지 VTS 센터의 교신량 데이터를 기초로 계산되었다.
데이터처리
- 상기 예측모델의 독립변수 계수값을 통해 일평균 입항 L2 척수나 일평균 교신량(SPSS는 소수점 3자리값까지만 제공하므로 소수점 4자리 이하의 계수값을 가짐)은 VTS관제선박의 교통관련사고 건수에 미치는 영향이 아주 미미함을 알 수 있다. 따라서 독립변수의 영향력을 확인하기 위하여 단계별 회귀방법을 실시하였다.
- 분석은 심판이 완료된 최근 6년(1999-2004년)간의 해양안전심판재결서를 바탕으로 이루어 졌으며 분석을 위해 통계프로그램(SPSS 13.0)을 이용하였다. 교통량, L2 척수, 위험물 운반선척수 등은 2006년 11월 1일부터 11월 7일까지 해운항만물류정보 센터 공식 통계자료인 Port-Mis자료를(해운항만물류정보센터, 2006)이용하였고 VTS 센터의 교신량은 2007년 4월 20일에서 23일까지 각 VTS 센터별로 조사하였다.
- 종속변수와 독립변수가 모두 등비척도이며 산점도 및 분산분석(P = 0.000 0.05)검증, Fig. 1과 같이 잔차의 등분산 여부를 확인하였으므로 예측 모형의 구축에는 다중선형회귀분석을 이용하였다.
성능/효과
- 1) VTS 관제구역의 해양사고에서 교통관련사고(충돌, 좌초, 접촉) 비율은 76.7%로 사고의 대부분을 차지하고 있으며 이러한 사고로 인한 사상자의 비율이 전체 인명 사상자의 77.9%에 이므로 교통관련사고의 통제가 시급히 강화되어야 할 필요가 있다. 특히, VTS 관제선박(84.
- 2) 교통관련사고의 경우 관제여부에 따른 발생시각(P = 0.378 > 0.05)의 차이는 없었으나 사고발생원인(P = 0.00 < 0.05), 시정상태(P = 0.00 < 0.05), 충돌사고의 상대선 인식거리(P = 0.00 < 0.05), 충돌사고의 상대선 인식지체원인(P = 0.002 < 0.05)에 통계적인 차이가 발생하였다.
- 3) VTS 관제선박의 예측모형을 통해 교통관련사고는 일평균 교통량에 절대적인 영향(88.4%)을 받고 있음을 확인하였다. 그러나 교통관련사고를 줄이기 위하여 교통량을 통제한다는 것은 현실적으로 어려우므로 VTS 관제업무 개선의 기본방향은 VTS 운영자가 사고의 위험성이 높은 선박을 우선적으로 식별하여 관련 정보를 신속하고 적극적으로 제공할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축하는 방향으로 이루어져야 할 것으로 판단된다.
- VTS 운영자가 효과적으로 선박을 지원하여 안전을 확보하기 위해서는 항만을 운항하는 선박 척수가 적절해야 할 것이고 항구별 교통관련사고와 일평균 교통량 사이에는 높은 상관관계를 가지는 것으로 분석 되었다. 따라서 독립변수로써 입항선박 및 출항선박 척수와 항내에서 화물 적·양하를 위하여 부두를 이동하는 선박 등의 척수 등의 일평균 교통량을 파악하기 위하여 공식통계자료인 Port-MIS자료를 이용하여 분석하였다.
- 관제여부에 따른 사고원인의 차이를 확인하기 위하여 교차분석(Chi-square test)을 실시한 결과, 통계적으로 유의한 차이를 발견하였으며(P = 0.00 < 0.05) 관제선박은 비관제선박에 비해 경계소홀의 비중은 줄었으나(40.2% / 61.7%) 기술지식부족(13.1% / 4.9%) 및 의사소통실패(9.0% / 1.9%) 등의 비율이 크다는 것을 알 수 있었다.
- 관제여부에 따른 상대선 인식 거리에 대한 변화를 확인하기 위하여 교차분석(Chi-square test)을 실시한 결과, 통계적으로 유의한 차이가 있으며(P = 0.00 < 0.05) 충돌직전에 이르러서야 상대선을 발견하는 비율이 관제선박(38.6%)이 비관제선박(70.7%)에 비해 현저히 낮음을 확인할 수 있었다.
- 관제여부에 따른 상대선 인식의 지체원인에 대한 차이를 알아보기 위해 교차분석(Chi-square test)을 실시한 결과 통계적으로 유의한 차이가 있으며(P = 0.002 < 0.05) 관제선박(80.7%)이 비관제선박(66.0%)에 비해 경계 태만의 경우가 많으므로 VTS의 지속적인 지원이 필요함을 확인하였다.
- 관제여부에 따른 시정별 차이를 확인하기 위하여 교차분석(Chi-square test)을 실시한 결과, 통계적으로 유의한 차이를 발견하였으며(P =0.00 < 0.05) 관제선박(39.6%)은 비관제선박(13.5%)에 비해 시계가 제한된 상태에서 사고가 많이 발생하고 있으나 눈으로 상호 식별이 가능한 상태에서의 교통사고 발생율이 60.4%로 제한된 시계 상태의 1.5배에 이르는 것을 볼 때 VTS 지원이 시정과 상관없이 지속적으로 이루어져야 함을 알 수 있다.
- 7%)에 비해 현저히 낮음을 확인할 수 있었다. 그러나 관제선박의 충돌사고에 있어서 77.2%의 선박이 타 선박을 1해리 이내에서 최초로 인식하는 것으로 나타나 VTS의 지원이 충분한 시간을 갖고 이루여 져야 함을 확인하였다.
- 해양사고는 다양한 원인에 의해 발생하고 그 대부분은 운항자의 인간과실에 의해 기인한다고 알려져 있다. 그러나 이러한 인간과실을 예방하기 위해 VTS의 지원이 이루어 졌으며 선행연구를 통하여 VTS의 지원은 교통관련사고 예방에 효과가 크다는 것이 확인되었다.
- 단계별 회귀를 통해 최적변수를 선택한 결과 일평균 교통량만이 선택되었으며 일평균 입항 L2 척수(P = 0.667 > 0.05), 일평균 교신량(P = 0.918 > 0.05)은 통계적으로 유의하지 못하여 단계별 회귀모형에서 제외되었다.
- 독립변수들 간의 다중공선성, 즉 독립변수가 상호간에 촉매작용을 하여 각각의 독립변수가 종속변수에 미치는 영향보다 훨씬 높은 영향이 미치는 지 여부를 확인한 결과 다중공선성은 없는 것으로 확인(VIF < 3 이하)되었다.
- 4%이며 회귀식을 통한 예측모형은 다음과 같다. 이러한 결과를 통해 VTS관제선박의 교통관련사고는 일평균 교통량에 절대적인 영향을 받고 있으므로 이러한 사고를 예방하기 위해서는 일평균 교통량이 많은 VTS 관제구역에 우선적인 지원이 이루어져야 한다는 사실을 확인하였다.
- 종속변수와 독립변수에 대하여 Pearson 상관분석을 실시한 결과 표 10과 같이 통계적으로 상호간의 상관관계(P > 0.05)가 없음을 확인하였다.
- 종속변수와 독립변수에 대하여 Pearson 상관분석을 실시한 결과 표 9와 같이 일평균교통량, 입항 L2 척수, 일평균 교신량만이 통계적으로 상관관계(P < 0.05)가 있음을 확인하였으므로 입항 위험선 척수 및 단위관제면적은 독립변수에서 제외하였다.
후속연구
- 우리나라의 항만 VTS 및 연안 VTS는 현재 15개 구역에서 운영되고 있으며 차후 관제해역의 범위가 연안해역으로 크게 확대하면서 광역관제체제를 구축할 가능성이 커지고 있는 실정이다. VTS는 교통관련사고(충돌, 좌초, 접촉)의 예방에 큰 역할을 담당하였으나 VTS의 운용 개선을 통하여 예방효과를 더욱 높일 수 있을 것으로 판단된다.
- 4%)을 받고 있음을 확인하였다. 그러나 교통관련사고를 줄이기 위하여 교통량을 통제한다는 것은 현실적으로 어려우므로 VTS 관제업무 개선의 기본방향은 VTS 운영자가 사고의 위험성이 높은 선박을 우선적으로 식별하여 관련 정보를 신속하고 적극적으로 제공할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축하는 방향으로 이루어져야 할 것으로 판단된다.
- 이러한 시점에서 우리나라의 VTS의 관제 범위에 있는 항만 및 진입로에서 발생한 해양사고를 분석하는 것은 사고의 원인으로 대부분을 차지하고 있는 항해자의 인간과실을 예방하는 수단으로서 VTS의 개선방향 검토에 유용할 것으로 판단된다. 또한 이러한 연구 결과는 차후 VTS의 확대 운영과 관련된 논의에 중요한 기초 자료를 제공할 것으로 기대된다.
- 이러한 결과를 통해 VTS의 지원이 적극적이고 지속적이며 정확하게 이루어져야 할 것으로 판단된다.
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