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 있으며, 위험 상황이 약 20분에 1회씩 발생하고 있는 것으로 분석되어 그 위험성은 크다고 할 수 있다. 이러한 사고는 선박운항 및 해상교통관제 정보 제공 시 충돌 위험에 대한 안전 기준을 적시에 제공함으로써 사고를 감소시킬 수 있을 것으로 조사되었다. 이에 본 연구는 선박의 충돌위험도를 선박운항자의 관점에서 평가할 수 있는 모델을 이용하여 그 위험을 선박의 속도, 침로 등을 조정하여 각 교통 상황별 충돌 위험도를 사전에 예측 할 수 있는 위험도 예측 모듈을 개발하였다. 이 모듈을 이용하여 선박운항자 및 관제사는 복잡한 교통 상황에서 위험요소를 쉽게 식별 할 수 있어, 가까운 장래의 위험 정도의 변화를 선박침로 및 속력변경 등을 제시할 수 있는 등의 적절한 피항조치를 취할 수 있다. 이 모듈의 효용성을 검증하기 위해 부산항 해역을 대상으로 조우 상황별 위험도를 예측 후 구체적인 침로 및 속력 변경에 따른 위험도 변화를 식별할 수 있는 것으로 확인되었다.
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 있으며, 위험 상황이 약 20분에 1회씩 발생하고 있는 것으로 분석되어 그 위험성은 크다고 할 수 있다. 이러한 사고는 선박운항 및 해상교통관제 정보 제공 시 충돌 위험에 대한 안전 기준을 적시에 제공함으로써 사고를 감소시킬 수 있을 것으로 조사되었다. 이에 본 연구는 선박의 충돌위험도를 선박운항자의 관점에서 평가할 수 있는 모델을 이용하여 그 위험을 선박의 속도, 침로 등을 조정하여 각 교통 상황별 충돌 위험도를 사전에 예측 할 수 있는 위험도 예측 모듈을 개발하였다. 이 모듈을 이용하여 선박운항자 및 관제사는 복잡한 교통 상황에서 위험요소를 쉽게 식별 할 수 있어, 가까운 장래의 위험 정도의 변화를 선박침로 및 속력변경 등을 제시할 수 있는 등의 적절한 피항조치를 취할 수 있다. 이 모듈의 효용성을 검증하기 위해 부산항 해역을 대상으로 조우 상황별 위험도를 예측 후 구체적인 침로 및 속력 변경에 따른 위험도 변화를 식별할 수 있는 것으로 확인되었다.
In ports of Korea, the marine traffic flow is congested due to a large number of vessels coming in and going out. In order to improve the safety and efficiency of these vessels, South Korea is operating with a Vessel Traffic Service System, which is monitoring its waters for 24 hours. However despit...
In ports of Korea, the marine traffic flow is congested due to a large number of vessels coming in and going out. In order to improve the safety and efficiency of these vessels, South Korea is operating with a Vessel Traffic Service System, which is monitoring its waters for 24 hours. However despite these efforts of the VTS (Vessel Traffic Service) officers, collisions are occurring continuously, the risk situation is analyzed that occurs once in about 20 minutes, the risk may be greater. It investigated to reduce these accidents by providing a safety standard for collision danger in a timely manner. Thus, this study has developed a risk prediction module to predict risk in advance. This module can avoid collision risk to adjust the speed and course of ship using a risk evaluation model based on ship operator's risk perspective. Using this module, the ship operators and VTS officers can easily be identified risks in complex traffic situations, so they can take an appropriate action against danger in near future including course and speed change. To verify the effectiveness of this module, this paper predicted the risk of each encounter situation and confirmed to be capable of identifying a risk changes in specific course and speed changes at Busan coastal water.
In ports of Korea, the marine traffic flow is congested due to a large number of vessels coming in and going out. In order to improve the safety and efficiency of these vessels, South Korea is operating with a Vessel Traffic Service System, which is monitoring its waters for 24 hours. However despite these efforts of the VTS (Vessel Traffic Service) officers, collisions are occurring continuously, the risk situation is analyzed that occurs once in about 20 minutes, the risk may be greater. It investigated to reduce these accidents by providing a safety standard for collision danger in a timely manner. Thus, this study has developed a risk prediction module to predict risk in advance. This module can avoid collision risk to adjust the speed and course of ship using a risk evaluation model based on ship operator's risk perspective. Using this module, the ship operators and VTS officers can easily be identified risks in complex traffic situations, so they can take an appropriate action against danger in near future including course and speed change. To verify the effectiveness of this module, this paper predicted the risk of each encounter situation and confirmed to be capable of identifying a risk changes in specific course and speed changes at Busan coastal water.
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문제 정의
2009년부터 5년간 우리나라 VTS 관제구역 내 충돌사고가 39건(29.7%)으로 가장 많았던 부산항을 대상으로(kmst, 2014) 연안해역의 선박 충돌 위험도 예측 모듈을 적용하여 효용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 부산항 인근 해역에 통항하는 선박에 대하여 2014년 7월 중 24시간 동안 통항선박 조우 상황에 따른 위험도를 분석하였다.
선박운항자의 위험도를 기반으로 한 충돌위험도 예측 모듈을 구축하기 위하여 선박 및 관제실에서 사용 중인 기존의 충돌위험도 판별법을 고찰하고자 한다.
또한 최근 e-Navigation 제도 시행을 위하여 육상으로부터의 선박안전 통항을 위한 지원방안 마련이 절실히 필요한 시점이다. 이 연구는 선박에서 타 선박과 조우할 경우에 선박의 침로 및 선속 변경에 의한 예측 위험도 산출 모듈을 운항자 위험도 기반으로 개발하고, 부산항 관제구역에서 적용하여 위험상황을 감소할 수 있는지를 검증하였다. 이 연구의 결론은 정리하면 아래와 같다.
이 연구에서는 관제 구역에서 항행하는 선박의 선속 및 침로 변경에 의한 위험도 예측 계산을 통하여, 충돌 위험상황을 감소시키기 위한 적정한 정보를 제공하고자 VTS 관제용 충돌 위험도 예측 모듈을 제안하고자 한다. 이 연구에서 제시된 충돌 위험도 예측 모듈을 부산항 해역에 적용하여 충돌 위험 상황을 감소시킬 수 있는 지를 실제 해역에서 검증하여 이 모듈의 효용성을 제시하고자 한다.
이 연구에서는 관제 구역에서 항행하는 선박의 선속 및 침로 변경에 의한 위험도 예측 계산을 통하여, 충돌 위험상황을 감소시키기 위한 적정한 정보를 제공하고자 VTS 관제용 충돌 위험도 예측 모듈을 제안하고자 한다. 이 연구에서 제시된 충돌 위험도 예측 모듈을 부산항 해역에 적용하여 충돌 위험 상황을 감소시킬 수 있는 지를 실제 해역에서 검증하여 이 모듈의 효용성을 제시하고자 한다.
해상에서 선박을 운항하는 주체는 운항자이므로 선박운항자가 느끼는 가까운 장래교통 상황에 대한 위험도에 대한 정보제공이 중요할 것으로 판단된다. 이번 연구는 우리나라 선박운항자가 느끼는 위험도를 설문조사(Heo, 2012) 및 선박조종 시뮬레이션 검증(Park et al, 2013) 등을 통하여 개발하여 최근접거리 및 최근접시간을 통하여 위험도를 최종 계산하는 PARK (Potential Assessment of Risk) 모델(Nguyen, 2014)을 사용하고자 한다.
제안 방법
AIS를 통하여 수집한 선박의 정적・동적 정보를 바탕으로 1척 대 1척의 단순한 조우상황에 대한 위험도 예측과 1척 대 다수의 척수의 다중조우상황의 위험도 예측 두 가지 상황으로 구분하여 분석하였다. 단순한 조우상황은 2척의 선박간에 1척의 선박이 피항동작을 취하면 충돌상황을 회피할 수 있는 상황을 말한다.
18은 Case 3 상황에서 L선박이 그대로 진행하였던 경우(‘Before’로 표시)와 침로변경(5도～15도)ž속력변경(5kts 감속)으로 인한 예측 위험도를 시계열로 나타낸 것이다. 우현 5도로 변침으로 위험한 조우상황을 피할 수 있었으나, 변침으로 인하여 14:39에 뒤따라오는 선박과 위험도 5.0(위험상황)이상의 상황을 형성하였다. 10도, 15도의 변침으로는 위험한 조우 상황을 회피하고 14:39에 뒤따라오는 선박과 위험도 5.
위험 상황 발생 가능성이 있을 경우 선박 속력 및 침로 변경에 따라 일정 시간 후의 선박 이동 상황을 한눈에 볼 수 있도록 트라이얼 기능을 설계 하였다.
충돌위험도 평가모델은 PAWSA, IWRAP, ES model 등 여러 가지가 있지만(Kim, 2014), 이번 연구에서는 우리나라의 실제 연안해역을 항해하는 선박운항자가 느끼는 위험도를 대상으로 하여 구현된 식(3)과 같은 위험도 평가 모델 PARK(The Potential Assessment of Risk) Model을 이용하고자 한다(Nguyen, 2014). 이 모델은 본선 선박 종류(type), 톤수(ton), 선박길이(length), 선박 폭(width), 타선이 접근하는 각도(crossing factor) 및 방향(side factor), 항내 및 항외, 선박간 속력 차이, 선박간 거리, 운항자의 경력, 직급, 면허 등을 고려하였다.
7%)으로 가장 많았던 부산항을 대상으로(kmst, 2014) 연안해역의 선박 충돌 위험도 예측 모듈을 적용하여 효용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 부산항 인근 해역에 통항하는 선박에 대하여 2014년 7월 중 24시간 동안 통항선박 조우 상황에 따른 위험도를 분석하였다. 24시간 동안의 부산항 부근을 항해한 선박 항적도는 Fig.
대상 데이터
이를 위하여 부산항 인근 해역에 통항하는 선박에 대하여 2014년 7월 중 24시간 동안 통항선박 조우 상황에 따른 위험도를 분석하였다. 24시간 동안의 부산항 부근을 항해한 선박 항적도는 Fig. 9와 같으며, AIS 정보로 획득한 선박은 총 3,508척이었다.
VTS 관제사들의 관제 당직 시 선박 간 충돌위험 상황이 어느 정도 발생하고 있는 지를 파악하고자 우리나라에 선박통항량이 가장 많은 부산항, 부산신항, 울산항 그리고 마산항의 VTS 관제사 65명을 대상으로 설문조사를 실시하였다.
이론/모형
충돌위험도 평가모델은 PAWSA, IWRAP, ES model 등 여러 가지가 있지만(Kim, 2014), 이번 연구에서는 우리나라의 실제 연안해역을 항해하는 선박운항자가 느끼는 위험도를 대상으로 하여 구현된 식(3)과 같은 위험도 평가 모델 PARK(The Potential Assessment of Risk) Model을 이용하고자 한다(Nguyen, 2014). 이 모델은 본선 선박 종류(type), 톤수(ton), 선박길이(length), 선박 폭(width), 타선이 접근하는 각도(crossing factor) 및 방향(side factor), 항내 및 항외, 선박간 속력 차이, 선박간 거리, 운항자의 경력, 직급, 면허 등을 고려하였다.
성능/효과
(1) 관제구역내의 위험한 조우상황은 시간당 약 3회는 발생하고 있어, 이에 대한 관제는 관제사가 객관적 데이터로 위치를 예측하여 주관적으로 위험을 판단하여 사용하고 있어, 사용자에 따라 위험 판단 기준이 상이한 것으로 조사되었다.
(3) 운항자 위험도 기반 충돌 예측 위험도로 제시된 모듈은 침로 또는 속력 변경 유무 등에 따른 충돌 예측 위험도를 표시할 수 있도록 설계되었다. 이 모듈을 부산항 관제구역 내에 적용하여, 위험한 조우상황을 식별하였고, 이 위험 상황에서의 예측 상황을 통하여 위험도를 감소할 수 있는 선박 침로와 속력 등을 파악할 수 있었다.
3kts 속력 감속까지는 CPA의 변화에 크게 영향을 끼치지 못하지만, 4kts∼5kts의 속력 감속으로 타선박과 가까운 조우상황이 발생하는 것으로 분석되었다.
관제사의 32%는 관제프로그램 내의 CPA 및 TCPA를 통해, 27%는 경험에 의한 패턴에 따라, 21%는 선박의 출입항 예보를 통해, 18%는 레이더 ARPA(Automatic Radar Plotting Aids) 기능을 통하여 선박이 근접하는 상황을 예측하고 있는 것으로 조사되었다. 이러한 선박 근접상황의 위험도를 예측하는 방법은 수신된 정보를 바탕으로 하여 관제사의 경험을 더하여 판별하는 방법이므로 정형화 되지 않은 주관적인 위험도 판별법이라 할 수 있다.
그러나 변침각에 따라 2차 근접 조우관계가 발생하는 경우가 있어, 속력변경으로는 단순 마주보는 선박과 조우 시에는 위험도 변화에 큰 영향을 미치지 못하였다. 그리고, 횡단 선박이나 다중 조우 상황의 경우, 시간에 따라 조우관계가 발생 하지 않거나 다른 조우관계가 발생하는 등 복잡한 상황이 발생하여 위험도 5.0(위험상황)이상의 상황을 발생시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 선박 속력 또는 침로 변경 유무를 통하여 본선에게 가장 위험도가 낮은 안전항행 방법을 제시하여 충돌 위험성을 낮출 수 있다고 할 수 있다.
단순 조우의 경우, 본선의 변침 및 변속 이후에는 CPA가 일정함으로 상황별 CPA의 수치를 기술하였다. 우현 10도 변침으로 위험한 조우상황을 피할 수 있었으며, 변침각이 커질수록 위험도가 낮아지며 CPA가 증가하는 것을 알 수 있었다.
우현 20도 변침으로 위험한 조우상황을 피할 수 있었으며, 변침각이 커지면 커질수록 위험도가 낮아지며 CPA가 증가 하는 것을 알 수 있다. Case 2는 횡단하며 조우하는 상황으로 선박 속력변경만으로 충돌 위험도가 낮아지는 것으로 나타났다.
(3) 운항자 위험도 기반 충돌 예측 위험도로 제시된 모듈은 침로 또는 속력 변경 유무 등에 따른 충돌 예측 위험도를 표시할 수 있도록 설계되었다. 이 모듈을 부산항 관제구역 내에 적용하여, 위험한 조우상황을 식별하였고, 이 위험 상황에서의 예측 상황을 통하여 위험도를 감소할 수 있는 선박 침로와 속력 등을 파악할 수 있었다.
타선과의 조우 상황에서 침로 변경 시 변침각이 커질수록 위험도가 낮아지고 CPA가 멀어지는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 변침각에 따라 2차 근접 조우관계가 발생하는 경우가 있어, 속력변경으로는 단순 마주보는 선박과 조우 시에는 위험도 변화에 큰 영향을 미치지 못하였다.
후속연구
추후에는 이러한 충돌위험도 예측 모듈을 해상교통관제실의 현장에 설치하여 관제사의 의사 결정에 어떻게 도움이 되는지와 관제사의 인지적 부하 증가 정도 등에 대하여 분석하여 그 실효성을 입증하고자 한다. 또한 선박이 외력의 영향 등으로 예측 위치에서 다소 멀어질 경우도 있으므로 선박의 운동방정식을 반영한 예측 기능을 가미하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
추후에는 이러한 충돌위험도 예측 모듈을 해상교통관제실의 현장에 설치하여 관제사의 의사 결정에 어떻게 도움이 되는지와 관제사의 인지적 부하 증가 정도 등에 대하여 분석하여 그 실효성을 입증하고자 한다. 또한 선박이 외력의 영향 등으로 예측 위치에서 다소 멀어질 경우도 있으므로 선박의 운동방정식을 반영한 예측 기능을 가미하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
VTS의 장점은 무엇입니까?
해상교통관제(Vessel Traffic Service, 이하 VTS)는 1993년 포항항에 최초로 시스템이 도입된 이후, 경인항 및 아라뱃길의 경인 VTS까지 우리나라 항만 15개소, 연안 3개소에 설치되어있다. 이 VTS는 선박의 통항을 모니터링 하며 통항의 안전과 효율성을 증진하고, 일정한 범위 내에서는 안전운항을 위한 조언 또는 필요한 정보를 제공하여 항만운영의 효율성을 높이는데 기여하고 있다(Park et al., 2013).
충돌위험도 평가모델 PARK(The Potential Assessment of Risk) Model은 무엇을 고려합니까?
충돌위험도 평가모델은 PAWSA, IWRAP, ES model 등 여러 가지가 있지만(Kim, 2014), 이번 연구에서는 우리나라의 실제 연안해역을 항해하는 선박운항자가 느끼는 위험도를 대상으로 하여 구현된 식(3)과 같은 위험도 평가 모델 PARK(The Potential Assessment of Risk) Model을 이용하고자 한다(Nguyen, 2014). 이 모델은 본선 선박 종류(type), 톤수(ton), 선박길이(length), 선박 폭(width), 타선이 접근하는 각도(crossing factor) 및 방향(side factor), 항내 및 항외, 선박간 속력 차이, 선박간 거리, 운항자의 경력, 직급, 면허 등을 고려하였다.
1993년 이래로 우리나라의 해상교통관제(VTS) 설치현황은 어떻습니까?
해상교통관제(Vessel Traffic Service, 이하 VTS)는 1993년 포항항에 최초로 시스템이 도입된 이후, 경인항 및 아라뱃길의 경인 VTS까지 우리나라 항만 15개소, 연안 3개소에 설치되어있다. 이 VTS는 선박의 통항을 모니터링 하며 통항의 안전과 효율성을 증진하고, 일정한 범위 내에서는 안전운항을 위한 조언 또는 필요한 정보를 제공하여 항만운영의 효율성을 높이는데 기여하고 있다(Park et al.
참고문헌 (14)
Park, J. S., Park, Y. S. and Nha, S. J.(2014), Marine Traffic Engineering & Policy, pp. 291-292.
KMI(2013), A Study on the Cost Benefit Analysis of Marine Traffic Analysis, pp. 23-28.
Bente L. Gustavsen.(2009), VOC5060 ENC Operation Manual, pp. 4-13.
Etoday(2010), Decreased vessel accidents 23% after installation of VTS, Newsview, http://www.etoday.co.kr/news/section
Heo, T. Y., Park, Y. S. and Kim, J. S.(2012), A Study on the development of Marine Traffic Risk Model for Mariners, Journal of Korean Society Transportation, Vol. 30, No. 5, pp. 91-100.
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Kim, J. S.(2014), A Study on the Development of Marine Traffic Assessment Model based on Vessel Operator's Risk Consciousness, Ph D. thesis, Mokpo Maritime University, pp. 7-8.
Kim, J. S., Park, Y. S., Heo, T. Y., Jeong, J. Y., Park, J. S.(2011), A Study on the Development of Basic Model for Marine Traffic Assessment Considering the Encounter Type Between Vessels, Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, Vol. 17 No. 3 pp. 227-233.
Kim, K. I.(2013), A Study on the Development of Vessel Collision Risk Assessment tool, Journal of Korean Institute of Intelligent System, Vol. 23 No. 3 pp. 29-30.
Lee, H. K.(2011), Development of Marine Traffic Supporting System through ES Model for VTS, Ph D. thesis, Pukyong national university, p. 37.
Nguyen, X. T.(2014), A Study on the Development of Real Time Supporting System (RTSS) for VTS Officers, Ph D. thesis, Korea maritime and ocean university, pp. 60-65.
Park, Y. S.(2013), Estimation and Alarm Technic of Collision Risk for SOLAS Vessels including Non-SOLAS Vessel, 2013 Autumn Proceeding Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, pp. 145-147.
Park, Y. S., Kim, J. S., Kim, C. S., Jeong, J. Y., Lee, H. K. and Jeong, E. S.(2013) A Study on the Marine Traffic Risk Assessment by using Ship Handling Simulator, Journal of Korean Society of Marine Environment, Vol.19 No.2 pp. 138-144.
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