본 연구에서는 계절별 혼잡도 변화를 검토하기 위해 1년 동안의 주요 연안 통항로 및 항만 입출항로를 대상으로 계절별 기상특보가 발효되지 않은 1주일간의 GICOMS Data를 바탕으로 혼잡도 평가를 실시하였다. 그 결과 시간당 평균 혼잡도의 계절별 차이는 최대 약 11 %, 평균 약 3.5 %, 피크시간 혼잡도의 계절별 차이는 최대 약 82 %, 평균 약 30 %를 보이는 것으로 분석되었다. 향후 혼잡도 평가시에 이러한 계절별 혼잡도 변화를 감안하여야 하며, 특히 해상교통안전진단에서의 평가 시에는 이러한 계절별 차이가 존재하므로 혼잡여부에 대한 해상교통 안전대책 마련에 더욱 주의를 기울여야 할 것이다.
본 연구에서는 계절별 혼잡도 변화를 검토하기 위해 1년 동안의 주요 연안 통항로 및 항만 입출항로를 대상으로 계절별 기상특보가 발효되지 않은 1주일간의 GICOMS Data를 바탕으로 혼잡도 평가를 실시하였다. 그 결과 시간당 평균 혼잡도의 계절별 차이는 최대 약 11 %, 평균 약 3.5 %, 피크시간 혼잡도의 계절별 차이는 최대 약 82 %, 평균 약 30 %를 보이는 것으로 분석되었다. 향후 혼잡도 평가시에 이러한 계절별 혼잡도 변화를 감안하여야 하며, 특히 해상교통안전진단에서의 평가 시에는 이러한 계절별 차이가 존재하므로 혼잡여부에 대한 해상교통 안전대책 마련에 더욱 주의를 기울여야 할 것이다.
In this study, a congestion assessment was conducted to verify seasonal differences in congestion for major coastal traffic routes and fairways in major ports with GICOMS Data for 7 days without issuing a special weather report. As a result, a maximum of 11 % and 82 % are shown, with an average of 3...
In this study, a congestion assessment was conducted to verify seasonal differences in congestion for major coastal traffic routes and fairways in major ports with GICOMS Data for 7 days without issuing a special weather report. As a result, a maximum of 11 % and 82 % are shown, with an average of 3.5 % and a 30 % seasonal difference for hourly average congestion and peak time congestion. Therefore, seasonal differences for the target area should be taken into consideration to perform further congestion assessments, particularly for maritime traffic safety assessments, and keen attention should be given to setting up safety measures against congestion.
In this study, a congestion assessment was conducted to verify seasonal differences in congestion for major coastal traffic routes and fairways in major ports with GICOMS Data for 7 days without issuing a special weather report. As a result, a maximum of 11 % and 82 % are shown, with an average of 3.5 % and a 30 % seasonal difference for hourly average congestion and peak time congestion. Therefore, seasonal differences for the target area should be taken into consideration to perform further congestion assessments, particularly for maritime traffic safety assessments, and keen attention should be given to setting up safety measures against congestion.
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문제 정의
연구의 지역적 특성상 2014년 전체기간의 GICOMS Data를 확보하여 우리나라 전체해역 통항량에 대해 월별로 통항척수를 분석하였다. 그리고 계절별로 가장 통항척수가 많은 달을 선정하여 기상특보가 발효되지 않은 1주일간의 GICOMS Data를 대상으로 교통량 분석 및 혼잡도를 평가하고자 한다.
본 연구에서는 왜곡된 결과를 바탕으로 한 안전대책 수립을 방지하고 보다 정밀한 안전진단 평가·분석을 위해, 주요 연안통항로 및 항만 입출항로를 대상으로 계절별 통항량에 따른 혼잡도 평가를 실시하고, 다양한 해역의 혼잡도 평가를 통해 각 항로별 평균 혼잡도 및 피크시간 혼잡도의 계절별 혼잡도 차이점을 분석하여 이에 대한 시사점을 제시하도록 한다.
본 연구에서는 우리나라 주요 항만 중 해상교통이 집중되어 있는 부산항, 인천항, 여수광양항 및 울산항 등 대형 항만의 항계 내 항로를 선정하여 혼잡도 평가를 수행·분석 하고자 한다.
한편, 2009년 해상교통안전진단제도가 도입된 이후에 수행된 대부분의 안전진단에서는 범퍼모델을 통하여 혼잡도를 평가하고 있으며, 본 장에서는 범퍼모델에 따른 혼잡도 평가 이론과 평가 현황을 살펴보고자 한다.
제안 방법
본 연구에서는 해사안전법 및 지방해양수산청에서 고시된 주요 연안 통항로 및 주요 항만 입출항로를 대상으로 봄, 여름, 가을, 겨울 계절별로 선박통항량이 가장 많은 달을 선정하여 기상특보가 발효되지 않은 1주일간의 GICOMS Data를 바탕으로 혼잡도 평가를 실시하였다.
실측조사 자료에 의한 계절별 혼잡도 평가 차이를 분석하기 위해 평가 대상 해역을 선정하고 교통량 및 혼잡도 분석 기간을 설정한다. 평가대상 해역은 결과의 정밀도를 높이기 위해 항로가 지정이 되어 있고 항로의 폭을 명확하게 알 수 있는 수역을 대상으로 하며 1년간의 데이터 중 각 계절별 1주일의 GICOMS Data를 바탕으로 교통량을 분석하고 혼잡도를 평가하였다.
인천은 교통안전특정해역에 서수도 및 동수도 등이 포함되어 있으므로 기 평가 대상을 제외하고 인천항으로 접근하는 수역 중 선박 통항이 집중되는 인천대교를 대상으로 평가한다. 여수광양항의 경우에도 교통안전 특정해역을 제외하고 항계 내에서 통항이 집중되는 제1항로를 대상으로 평가하고 울산항도 선박의 통항이 가장 많은 울산 1항로를 대상으로 평가한다.
본 연구는 우리나라 전체 해역에 고루 퍼져있는 연안 통항로와 인천, 울산, 여수광양, 부산 등 다양한 지역을 대상으로 한다. 연구의 지역적 특성상 2014년 전체기간의 GICOMS Data를 확보하여 우리나라 전체해역 통항량에 대해 월별로 통항척수를 분석하였다. 그리고 계절별로 가장 통항척수가 많은 달을 선정하여 기상특보가 발효되지 않은 1주일간의 GICOMS Data를 대상으로 교통량 분석 및 혼잡도를 평가하고자 한다.
실측조사 자료에 의한 계절별 혼잡도 평가 차이를 분석하기 위해 평가 대상 해역을 선정하고 교통량 및 혼잡도 분석 기간을 설정한다. 평가대상 해역은 결과의 정밀도를 높이기 위해 항로가 지정이 되어 있고 항로의 폭을 명확하게 알 수 있는 수역을 대상으로 하며 1년간의 데이터 중 각 계절별 1주일의 GICOMS Data를 바탕으로 교통량을 분석하고 혼잡도를 평가하였다.
해상교통혼잡도 평가는 대상항로가 수용할 수 있는 최대의 교통용량과 실제 해상교통량의 비교로 이루어진다. 현재 또는 장래에 대상항로를 통항하는 선박의 척수와 크기를 조사하고 이를 토대로 실제 해상교통량(QT)을 추정하여 항로가 수용할 수 있는 최대교통용량(QP Practical Traffic Volume, 실용교통용량)과 비교한 후 해상교통혼잡도를 평가한다. 해상교통혼잡도(TC)를 구하는 식은 다음 식(1)과 같다.
혼잡도 평가 결과에 따라 계절별로 혼잡도의 변화와 차이를 분석하였다. 시간당 평균 혼잡도는 Table 7과 같이 가장 높은 혼잡도와 낮은 혼잡도 비율의 차이가 인천대교에서 약 11 %로 가장 높게 나타나고 5 % 이상의 차이를 보이는 항로는 지방청 고시 마산항로, 부산 신항 입출항 및 주의해역, 교통안전특정해역 여수지역 및 부산 신항, 울산항로 등으로 나타났다.
혼잡도 평가는 실용교통용량 산출, 표준선박 기준, 점용영역 및 선박속력 등 결괏값에 영향을 미치는 요소들이 있으나 본 연구는 특정지역의 계절별 혼잡도 차이를 비교·분석하는데 목적이 있기 때문에 최근 수행된 혼잡도 평가에 가장 많이 쓰인 기준을 위주로 평가에 적용하기로 한다.
대상 데이터
그 밖에 해사안전법 제31조에 따라 각 지방해양수산청에서 지정·고시하고 있는 항로 중 항로 폭을 명확하게 산정하기 어려운 추천항로와 평균 혼잡도가 1 % 이하로 항로 폭에 비해 통항량이 적어 혼잡도 평가의 유의한 결과를 얻기 어려운 항로는 평가에서 제외하고, 항로 폭을 명확하게 산정할 수 있으면서 평가에 유효한 장안서(인천, 평택), 옹도, 목포구, 마산, 안정, 부산신항 입출항로 등의 지방청 고시항로를 평가대상으로 선정하였다.
다양한 해역에 대한 계절별 혼잡도 변화를 알아보기 위해 Fig. 1과 같이 대상해역은 우리나라 주요 항만 입출항로 뿐만 아니라 해사안전법 상 교통안전특정해역 및 통항분리방식 항로, 지방청 고시 항로 등 주요 연안통항로도 포함하여 선정하였다.
본 연구는 우리나라 전체 해역에 고루 퍼져있는 연안 통항로와 인천, 울산, 여수광양, 부산 등 다양한 지역을 대상으로 한다. 연구의 지역적 특성상 2014년 전체기간의 GICOMS Data를 확보하여 우리나라 전체해역 통항량에 대해 월별로 통항척수를 분석하였다.
선속은 각 항로 특성에 따라 교통안전특정해역 및 항만 내 항로는 10 kts, 통항분리방식 및 지방청 고시항로는 12 kts 등으로 적용한다. 실용교통용량은 기본교통용량의 1/4로 적용하고 표준선박 길이는 70 m, 점용면적은 장직경 8 L, 단직경 3.2 L을 적용한다. 단, 해역특성 상 좁은 수로 및 항만 내 항로로 구분되는 부산 신항 항로(제5항로), 여수광양 제1항로, 울산 제1항로는 장직경 6 L, 단직경 1.
부산항은 본항이 교통안전특정해역 내의 항로로 지정되어 있고 신항 가덕수도 인근 수역이 지방청 고시항로로 평가에 포함되어 있으므로 신항 항계 내 항로(제5항로)를 평가 대상으로 추가한다. 인천은 교통안전특정해역에 서수도 및 동수도 등이 포함되어 있으므로 기 평가 대상을 제외하고 인천항으로 접근하는 수역 중 선박 통항이 집중되는 인천대교를 대상으로 평가한다. 여수광양항의 경우에도 교통안전 특정해역을 제외하고 항계 내에서 통항이 집중되는 제1항로를 대상으로 평가하고 울산항도 선박의 통항이 가장 많은 울산 1항로를 대상으로 평가한다.
성능/효과
그 결과 시간당 평균 혼잡도는 최대 11.67 %, 피크시간 혼잡도는 최대 82.33 %의 혼잡도 차이를 보이고 있으며, 평균적으로 볼 때 시간당 평균 혼잡도는 약 3.5 %, 피크시간 혼잡도는 약 30 % 정도의 차이를 보이고 있는 것을 알 수 있다.
반면, 피크시간 혼잡도는 Table 8과 같이 시간당 평균 혼잡도에 비해 차이의 정도가 심한 것으로 나타났는데 안정항로에서 80 % 이상, 여수광양항로에서도 70 % 가까이의 차이를 보이는 등 평가 대상 17개 항로 중 11개 항로에서 혼잡도 차이가 20 % 이상 나타나는 것으로 분석되었다.
혼잡도 평가 결과에 따라 계절별로 혼잡도의 변화와 차이를 분석하였다. 시간당 평균 혼잡도는 Table 7과 같이 가장 높은 혼잡도와 낮은 혼잡도 비율의 차이가 인천대교에서 약 11 %로 가장 높게 나타나고 5 % 이상의 차이를 보이는 항로는 지방청 고시 마산항로, 부산 신항 입출항 및 주의해역, 교통안전특정해역 여수지역 및 부산 신항, 울산항로 등으로 나타났다.
이상으로 계절별 혼잡도 변화를 분석해 본 결과, 시간당 평균 혼잡도는 인천대교 주경간 항로에서 최대 11.67 %의 혼잡도 차이를 보이고 있으며, 전체적으로 보면 0.24 ~ 11.67 %, 평균적으로 약 3.5 %의 차이를 보이고 있다.
33 %의 차이를 보이고 있으며, 여수광양항로에서도 약 70 % 정도의 혼잡도 차이를 보이고 있다. 전체적으로 보면 4.04 % ~ 82.33 %, 평균적으로 약 30 % 정도의 차이를 보이고 있는 것을 알 수 있어 실측자료에 의한 혼잡도 평가 시 이러한 계절별 차이가 발생 할 수 있음을 감안하여야 할 것이다.
계절별 해상교통혼잡도 평가 결과, 각각의 통항로에서 혼잡도는 유사한 패턴을 나타내었다. 통항분리방식 항로와 지방청 고시 항로의 시간당 평균 혼잡도는 Fig. 3과 같이 부산 신항 입출항 항로 및 주의해역에서 여름철에 최대 26.23 %로 가장 높게 나타났다. 장안서(평택) 항로가 가을철에 10.
후속연구
물론 특정항로에서 대형선이 특정시간에 집중되면서 혼잡도가 일시적으로 급격하게 늘어나거나 줄어들 수 있겠지만 시기별로 피크시간 혼잡도가 차이를 보이고 있으므로 향후 해상교통안전진단 등에서 실측자료를 활용하여 혼잡도를 평가할 때 이러한 계절별 차이에 대한 주의가 요구된다.
혼잡도에 적용하는 교통량은 Port-MIS 통계를 활용하는것 보다 실측자료를 이용하는 것이 타당하나 실측조사 기간이 해역 통항량을 모두 반영하였는지에 대한 검증에 한계 (Yoo et al., 2013)가 있으므로, 이를 보완하기 위해 시기별·계절별 선박의 통항량이 실질적으로 어느 정도 차이를 보이는지 세부적인 연구가 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
해상교통혼잡도 평가란?
항로 등 수역시설의 수용도에 대한 평가는 해양사고 예방에 매우 중요한 요소가 되고 특히, 항만 및 수로의 해상교통 혼잡 여부를 평가하는 해상교통혼잡도 평가(Park et al., 2013)는 해사안전법 상 해상교통안전진단제도의 안전진단항목에 포함되는 등 중요한 평가기법으로 사용되고 있다(Cho et al., 2010).
본 연구에서 실시한 혼잡도 평가 결과는 어떻게 되나요?
그 결과 시간당 평균 혼잡도는 최대 11.67 %, 피크시간 혼잡도는 최대 82.33 %의 혼잡도 차이를 보이고 있으며, 평균적으로 볼 때 시간당 평균 혼잡도는 약 3.5 %, 피크시간 혼잡도는 약 30 % 정도의 차이를 보이고 있는 것을 알 수 있다.
혼잡도 평가에 가장 영향을 미치는 요소는?
선행연구 결과와 같이 표준선박 길이, 점용면적 및 실용 교통용량 등 각각의 요소들이 혼잡도 평가 결과에 영향을 미치지만 결국 평가에 가장 영향을 많이 미치는 것은 선박 통항량 기초데이터의 신뢰성이라고 할 수 있다. 정확한 교통량 분석을 위해 1년 이상의 연속 실측이 필요하나 현실적으로 매번 반영하기가 어렵기 때문에, 최소 3일 이상의 교통량 조사가 필요하며, 7일 정도의 조사 기간이 유효성을 갖는다는 연구 결과(Inoue, 1973) 등에 따라 우리나라 해상교통안 전진단제도에서는 최소 1주일 이상의 GICOMS 자료와 최소 72시간 이상의 현장 관측 자료를 요구하고 있다.
참고문헌 (10)
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Yoo, S. R., C. Y. Jeong, C. S. Kim, S. H. Park and J. Y. Jeong(2013), A Study on Evaluation of Marine Traffic Congestion based on Survey Research in Major Port, Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, Vol. 19, No. 5, pp. 483-490.
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