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1. 서 론

 해상교통혼잡도는 대상 해역의 교통 용량을 조사하여 현재 및 미래에 대상 해역 항로가 해상교통을 충분히 수용할 수 있는지를 평가할 수 있는 개념이다. 해상교통혼잡도는 해사안전법에 따라 해상교통안전진단 시행지침에 이를 평가하도록 규정되어 있어 선박 통항의 혼잡한 상황을 수치로 나타내고 항로의 해상교통특성을 분석하는데 활용되고있다.

 해상교통혼잡도 평가에 관한 선행 연구를 살펴보면, Koo(1997a)는 부산 신항만 개발에 따른 가덕수도 항로에서 범퍼 모델을 이용하여 해상교통혼잡도를 산출하였으며, 울산 신항만의 항계 내 항로 직선부에서는 대기행렬 이론을 적용하고, 대기행렬 이론이 불가능한 항로의 분기점에서는 시뮬레이션 언어인 SLAM(Simulation Language for Alternative Modeling)을 사용하여 해상교통혼잡도를 추정하였다(Koo, 1997b). Yeo et al.(1998)의 연구에 의하면, 수로의 상황을 수치 모형화하여 시뮬레이션 언어인 Awe-Sim(Average Waiting Simulation)에 적용하여 부산항의 해상교통혼잡도를 평가하였다. 이상과 같이 해상교통혼잡도 평가 종류로는 범퍼 모델과 대기행렬 이론, 시뮬레이션 기법 등으로 분류된다.

 이 중 범퍼 모델을 통한 해상교통혼잡도의 선행 연구는 선박의 점용영역과 표준선을 대상으로 활발히 수행되었다. 점용영역에 관한 연구를 살펴보면, 1960년대 후반 일본의 선박기술연구소에서 제한수역 내 해상교통조사를 실시하여 소ㆍ중ㆍ대형선박의 점용영역을 도출하였으며(Fujii et al., 1966a; Fujii et al., 1966b), 국내에서는 중국 상해항에서 레이다 실측으로 점용영역을 산출한 연구(Jeong et al., 2006)와 선박 운항자들의 설문조사를 통해 선종별, 시정별, 풍속 등의 안전의식에 기초한 이격거리를 산출한 연구가 진행되었다(Park et al., 2010). 표준선박에 관한 연구로는 각 항만별 표준선박 길이를 조사한 연구(Um et al., 2012)와 국내 무역항의 톤수별 입항 척수를 기초로 500톤 미만의 소형 선박을 제외할 경우, 누적 빈도수가 50 % 이상 차지하는 기준점을 분석하여 표준선박을 제시한 연구가 진행되었다(Lee and Ahn, 2013). 이러한 선행 연구 결과들을 종합적으로 고려하면, 점용영역과 표준선박 선정에 따라 해상교통혼잡도 값에 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있다.

 하지만 범퍼 모델로 산출한 해상교통혼잡도 값 사이의 상호 관계에 대한 연구는 아직까지 이루어지지 않았다. 그 동안 범퍼 모델을 통한 해상교통혼잡도는 항만운영정보시스템(Port Management Information System, Port-MIS)의 입ㆍ출항 통계자료를 바탕으로 1년 단위 평균값으로 산출하여 왔다(Koo, 1997a; Gong and Yang, 2005). 즉, 연간 L² 환산교통량(척/년)을 계산한 후 항만가동일수(약 330일)로 나눈 값에 다시 24시간으로 나누어 시간당 L² 환산교통량(척/시)을 구하는 방식으로 평균값을 산출해 왔다. 따라서 여러 갈래로 나뉘는 광양항(1․2․3․4항로)과 대산항(1․2․3항로) 등에서와 같이 각 항로별로 해상교통혼잡도를 평가하기에는 어려워서 교통특성을 왜곡하게 되고, 피크시간 혼잡도 산출에도 한계점이 있었다.

 따라서 본 연구는 기존의 Port-MIS 통계자료를 기반으로 해상교통혼잡도를 평가한 선행연구 사례를 살펴보고, 실측조사를 기반으로 해상교통혼잡도를 산출한 후 상호 비교·분석하여 실측조사를 통한 피크시간 혼잡도 적용의 타당성을 입증하고자 한다.

2. 해상교통혼잡도 이론 고찰 및 파라미터 선정

2.1 해상교통혼잡도 이론

1) 해상교통혼잡도 수식

 범퍼 모델을 이용한 해상교통혼잡도는 항로가 수용할 수 있는 실용교통용량과 실제 해상교통량과의 비교로 이뤄진다. 즉, 현재 또는 장래의 항만 입·출항 선박의 척수와 크기를 조사하고 이를 토대로 해상교통량(QT, Traffic volume)을 추정하여 항로가 수용할 수 있는 실용교통용량(QP, Practical traffic volume)과 비교한 후 해상교통혼잡도(TC, Traffic congestion)를 평가한다. 해상교통혼잡도는 교통 조사를 바탕으로 구한 실제 해상교통량을 실용교통용량으로 나누어 그 값을 백분율하여 최종 해상교통혼잡도 값을 얻게 되며 다음 식 (1)과 같다.

2) 기본교통용량

 기본교통용량(Q, Basic Traffic capacity)은 항로가 수용할 수 있는 이론적인 최대 교통용량으로, 항로 폭과 평균 속력을 곱한 값에 선박의 점용영역의 크기로 나누어 구하며, 다음 식 (2)로 나타낸다(Fujii, 1966).

3) 실용교통용량

 실용교통용량은 기본교통용량에서 기상상태, 선박항행의 자유성, 교통체계에 따라 정해지는 서비스 수준과 실선박의 통항 가능 용량으로부터 정해지는 용량이다. 즉 실용교통용량은 실제 허용 가능한 교통량의 한도로 기본교통용량의 25 % 수준이다(Fujii, 1981). 한편, Koo and Yeo(2001)의 연구에 의하면, 일본 우리가(浦賀) 수도의 연도별 통항실적을 기본교통량의 19.26~19.52 %으로 확인하였다. 이는 이론적인 실용교통량 환산비율인 25 %보다는 낮은 수치이지만, 현실적으로 양질의 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 하에서 안전한 통항의 가능 한계를 나타낸 것으로 판단하여 실용교통용량을 기본교통용량의 20 % 수준으로 적용하였다. 본 연구에서는 국내 실정에 적합한 실용교통용량에 관한 연구가 더 필요하므로 이론적인 실용교통량 25 %를 적용하였다.

4) 실제 해상교통량

 실용교통용량이 표준선박을 기준으로 하므로 이 값과의 비교를 위해 표준선박 길이 비를 나타내는 L 환산계수 및 제곱 값인 L² 환산계수를 도입하여 실제 해상교통량으로 환산한다.

2.2 파라미터 선정

1) 표준선박

 항만에는 크기가 다양한 선박들이 혼재되어 운항하기 때문에 해상교통혼잡도를 평가하기 위해서는 표준선박을 기준으로 이 표준선박이 시간당 몇 척씩 통과할 수 있는지를 계산한다. 선박의 대형화 추세에 따라 선박 평균 길이가 계속 증가 추세이다. 그러나 표준선박을 어떤 크기로 설정하느냐에 따라 실용교통용량과 실제 해상교통량 값은 변화할 수 있지만, 그 비율인 혼잡도 값에 미치는 영향은 적다(Um et al., 2012). 본 연구는 우리나라 연안선 평균 톤수에 가까운 총톤수 1,000~1,500 톤급의 길이 70 m 선박을 표준선박으로 정했다.

2) 점용영역

 점용영역은 선박 1척이 항로상에 차지하는 영역을 말한다. 점용영역은 1960년대 일본에서 우라가(浦賀)와 간몬(関門) 해협 등에서 관측 조사를 수행한 후 넓은 수역은 장직경 8 L, 단직경 3.2 L, 좁은 수역은 장직경 6 L, 단직경 1.6 L을 적용하게 되었다(Fujii et al., 1967). 본 연구의 연구대상이 상황에 따라 감속 운항해야 하는 항만내 좁은 항로이므로 장직경 6 L, 단직경 1.6 L을 적용하였다.

3) 평균 속력, 항로 폭

 해상교통혼잡도 산출을 위해 통항한 선박들의 평균 속력과 항로 폭을 적용하였다

3. 기존의 해상교통혼잡도 평가

3.1 L² 환산교통량 및 실용교통용량

1) L² 환산교통량

 기존의 장래 해상교통혼잡도 산출은 Port-MIS 통계자료로 과거 연간 입항척수를 조사한 후 회귀분석(선형식, 로그식, 누승식, 지수식 등)으로 장래 교통량을 예측하고 있다. 다음은 울산항 본항의 장래 해상교통혼잡도를 산출한 선행연구 사례로 Table 1은 연도별 입항척수를 나타낸 것이다(SK Gas, 2011).

Table 1. The number of entry ship at Ulsan Main Port

 Table 2는 입항척수를 바탕으로 2015년의 장래 해상교통량을 추정하기 위해 톤급별 회귀분석을 통한 결정계수를 산출한 것이다. 연도별 선박 통항량의 변동이 크고, 일정한 증가 또는 감소 경향이 뚜렷하지 않아 전반적으로 결정계수 값이 상대적으로 매우 작은 결과를 나타내고 있다.

Table 2. R² under gross tonnage at Ulsan Main Port

 Table 2의 결정계수를 근거로 울산항 본항의 2015년 장래교통량을 각 회귀식별로 Table 3과 같이 추정한 것이다.

Table 3. Estimation of traffic volume at Ulsan Main Port

 Table 4는 각 회귀식별로 추정한 교통량을 평균한 후 L² 환산계수를 적용하여 2015년 울산항 본항의 연간 L² 환산교통량을 추정하는 과정이다. 

Table 4. L² conversion traffic volume at Ulsan Main Port

 Table 5는 2015년 울산항 본항의 시간당 평균 L² 환산 교통량을 산출하는 과정이다.

Table 5. L² conversion traffic volume at Ulsan Main Port

2) 실용교통용량

 Table 6은 울산항 본항의 항로폭과 속력에 따른 기본교통용량과 실용교통용량의 산출과정을 나타낸 것이다.

Table 6. Basic and practical traffic volume at Ulsan Main Port

3.2 해상교통혼잡도 결과

1) 시간당 평균혼잡도

 Table 7은 2015년의 시간당 평균혼잡도를 속력에 따라 산출하는 과정을 나타낸 것이다.

Table 7. Hourly average congestion of future at Ulsan Main Port

2) 피크시간 혼잡도

 Table 8은 실측조사를 바탕으로 각 시간대별 교통량 비율을 산출하여 장래에도 각 시간대별 비율이 같은 추세일 것으로 가정하여 피크시간 혼잡도를 산출한 것이다. 2015년 울산항 본항의 장래 피크시간 혼잡도를 속력에 따라 29.42 ~58.83 %로 추정하여 교통흐름이 원활하게 유지될 것으로 평가하였다.

Table 8. Peak time congestion of future at Ulsan Main Port

 Port-MIS 통계자료를 기반으로 울산항 본항의 해상교통혼잡도를 평가한 선행연구 사례를 통해 피크시간 혼잡도가 시간당 평균혼잡도 보다 약 1.7배 높은 것을 알 수 있다.

4. 실측조사 개요 및 절차

4.1 연구 대상 항만 및 기간

 우리 나라 전국 무역항 중 입항 선박이 많은 주요 4개(인천항, 광양항, 부산항, 울산항) 항만을 선정하였다(Statistical yearbook of MLTM, 2012). 정확한 교통량 분석을 위해 1년 이상의 연속 실측이 필요하나 많은 시간과 노력 및 비용이 소요되기 때문에 어렵다. 교통량은 최소 3일 이상의 조사가 필요하며, 7일 정도의 조사 기간이 유효성을 갖는다는 연구 결과가 있다(Inoue, 1973). 따라서 본 연구는 2012년 1월 1일부터 1월 10일까지 10일간의 AIS 실측 자료를 분석하였다.

4.2 연구 방법

 항만별 선박 통항량이 밀집되는 항로에 Fig. 1과 같이 통과선을 설정하여 이 통과선을 통항한 선박의 시간-톤수별 척수, 속력 등을 조사하였다. 설정한 각 항만별 통과선의 실용교통용량과 L² 환산교통량을 계산하여 해상교통혼잡도를 산출하는 등 Fig. 2와 같은 절차로 본 연구를 진행하였다. 각 항만별로 일자별 평균혼잡도, 시간대별 평균혼잡도, 주·야간시간대 평균혼잡도를 통해 항만별 교통 특성을 비교하였고, 시간당 평균혼잡도와 피크시간 혼잡도간 차이를 분석하였다.

Fig. 1. Gateline in each port.

Fig. 2. Procedure in this research.

5. 실측조사를 통한 해상교통혼잡도

5.1 실용교통용량 및 L² 환산교통량

1) 실용교통용량

 통과선별 평균속력, 항로폭, 장직경, 단직경을 통해 실용교통용량을 Table 9와 같이 산출하였다. 실용교통용량이 가장 많은 곳은 광양항으로 128.5(척/시)이었다. 실용교통용량이 적은 곳은 부산항으로 41.1(척/시)으로 나타났다. 이는 부산항 방파제의 통항 항로폭이 340 m로 좁은 반면, 광양항 1항로의 항로폭은 상대적으로 넓기 때문에 광양항의 실용교통용량이 가장 많은 것으로 나타났다.

Table 9. Practical traffic volume

2) L² 환산교통량

 시간대별 L² 환산교통량을 산출하기 위해 통과선을 통항한 선박을 일자별로 시간-톤수별 척수를 조사하였다. Table 10은 부산항 조도방파제를 사례로 총 10일간의 통항선박을 톤수별로 나타낸 것이다. 조사 기간 동안 100∼500톤 미만 선박이 396척(23.7 %)으로 가장 통항량이 많았으며, 100톤 미만 360척(21.5 %), 500∼3,000톤 미만 288척(17.2 %)의 순으로 나타났다. 3,000톤 미만 선박이 1,044척(62.4 %)으로 중·소형선박 비중이 많은 것을 알 수 있다.

Table 10. Passing vessel at Jodo breakwater of Bussan port

 시간-톤수별로 L² 환산교통량을 산출한 후, Table 9의 실용교통용량과 비교하여 다음 5.2절과 같이 해상교통혼잡도를 분석하였다

5.2 해상교통혼잡도 분석 결과

1) 일자별 평균혼잡도

 실측조사를 통한 일자별 평균혼잡도를 분석한 결과 Table 11과 같이 인천항은 1월 6일, 광양항 1월 9일, 부산항 1월 10일, 울산항 1월 6일에 높은 수치를 보였다.

Table 11. Daily average congestion (unit : %)

2) 시간대별 평균혼잡도

 Table 12는 조사 기간 동안의 시간대별 평균혼잡도를 나타낸 것이다. 시간대별 평균혼잡도가 높았던 시간은 인천항은 평균적으로 15-16시가 혼잡했으며 23.7 %로 나타났다. 광양항은 07-08시 26.4 %, 부산항 08-09시 75.3 %, 울산항 07-08시 49.2 %로 나타났다. 항만별로 평균적으로 혼잡도가 높게 나타난 시간대가 서로 다른 것을 확인할 수 있다. 인천항의 08-09시 21.2 %를 고려하면, 통상적으로 주요항만은 07-08시와 08-09시 시간대에서 다른 시간대에 비해 선박 교통량이 상대적으로 집중되는 것을 발견할 수 있다.

Table 12. Average congestion in every hour (unit : %)

3) 주간시간대와 야간시간대 평균혼잡도

 Table 13은 실측조사를 통한 항만별 주간시간대와 야간시간대 시간당 평균혼잡도를 나타낸 것이다. 주간시간대는 부산항 42.9 %, 울산항 27.5 %, 인천항 17.9 % 순으로 높았으며, 야간시간대는 부산항 32.3 %, 광양항 12.8 %, 울산항 12.7 % 순으로 나타났다. 또한 부산항 야간시간대 평균혼잡도는 인천항, 광양항 주간시간대 평균혼잡도 보다 높은 것을 알 수 있다. 또한 인천항의 주간교통량은 야간에 비교하여 약 1.8배, 광양항 및 부산항은 1.3배, 울산항은 2.2배 많아 대체적으로 주간시간대가 야간시간대보다 교통량이 혼잡한 것으로 조사되었다.

Table 13. Daytime and nighttime average congestion

4) 시간당 평균혼잡도 및 상대 지수

 Table 14는 항만별 시간당 평균혼잡도를 나타낸 것이다. 부산항 37.6 %, 울산항 20.1 %, 광양항 15.0 % 순으로 나타났다. 항만별 혼잡도의 상대적 비교를 위해 시간당 평균혼잡도가 가장 높은 부산항을 상대 지수 100으로 했을 경우, 울산항은 53.5, 광양항 39.9, 인천항 36.7로 분석되었다.

Table 14. Hourly average congestion and relative index

5) 피크시간 혼잡도와 시간당 평균혼잡도 비교

 Table 15는 실측조사 기간 동안 해상교통혼잡도가 가장 높았던 시간대에서의 피크시간 혼잡도를 나타낸 것이다. 부산항 157.6 %, 울산항 115.1 %, 광양항 84.0 %, 인천항 52.3 %로 나타났다. 주요 항만의 피크시간 혼잡도는 시간당 평균혼잡도 보다 약 3.8~5.7배 차이가 있는 것으로 분석되었다.

Table 15. Comparison of peak and hourly average congestion

6) 해상교통혼잡도 시간 분포

 Table 16은 실측조사 총 240시간의 해상교통혼잡도 값의 분포를 나타낸 것이다. 240시간 중 60 % 이상의 해상교통혼잡도가 나타난 시간대를 비교했을 경우 부산항은 43시간, 울산항 16시간, 광양항은 1시간이었다. 80 % 이상의 해상교통 혼잡도가 나타난 총 시간은 부산항은 16시간, 울산항 4시간, 광양항은 1시간이었다. 전반적으로 부산항 조도방파제에서 혼잡한 시간대가 많이 나타난 것을 알 수 있다.

Table 16. Result of marine traffic congestion value (unit : hour)

6. 결 론

 해상교통혼잡도는 대상 해역의 교통 용량을 조사하여 현재 및 미래에 대상 해역 항로가 해상교통을 충분히 수용할 수 있는지를 평가하는 개념이다. 그동안 범퍼 모델을 이용한 해상교통혼잡도는 Port-MIS 통계자료를 바탕으로 1년 단위 평균값을 적용하여 왔다. 따라서 여러 갈래로 나뉘는 광양항(1․2․3․4항로)과 대산항(1․2․3항로) 등에서와 같이 각 항로별로 해상교통혼잡도를 평가하기에는 어려워서 교통특성을 왜곡하게 되고, 피크시간 혼잡도 산출에도 한계점이 있었다.

 본 연구는 Port-MIS 통계자료로 해상교통혼잡도를 평가한 기존의 방법과 실측조사를 기반으로 산출한 결과를 상호 비교하여 실측조사를 통한 피크시간 혼잡도 적용의 타당성을 입증하였다는 점에서 의의가 있다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.

 첫째, 항만별 해상교통혼잡도의 상대적 비교를 위해 시간당 평균혼잡도가 가장 높은 부산항을 상대 지수 100으로 했을 때, 울산항 53.5, 광양항 39.9, 인천항 36.7로 분석되었다. 전반적으로 부산항 조도방파제, 울산항 동방파제, 광양항 1 항로, 인천항 인천대교 순으로 혼잡한 것으로 나타났다.

 둘째, 실측조사를 통한 해상교통혼잡도 산출이 좀 더 실질적인 교통상황을 반영할 수 있을 것으로 판단된다. 주요 항만의 실측조사로 산출한 피크시간 혼잡도는 시간당 평균혼잡도 보다 약 3.8~5.7배 높게 나타났다. 이는 Port-MIS 통계자료를 기반으로 울산항 본항의 해상교통혼잡도를 평가한 선행연구 사례에서 피크시간 혼잡도가 시간당 평균혼잡도 보다 약 1.7배 높은 것과는 많은 차이가 있어 현 항로의 교통특성을 왜곡하는 문제를 확인할 수 있다. 따라서 해상교통혼잡도를 평가할 때에는 Port-MIS 통계자료보다 실측조사를 기반으로 해상교통혼잡도를 산출하는 것이 타당하다고 본다.

 본 연구에서 도출한 분석결과는 해상교통관제 측면에서 섹터별ㆍ항로별 관제 범위설정, 피크시간대 선임관제사와 같은 적정 인원 배치 및 시간분할 교통관리 등 해상교통관련 연구의 기초자료가 될 것으로 기대한다.

 하지만, 실측조사 기간이 모집단에 가까운 표본 조사가 이루어 졌는지에 대한 검증의 한계가 있고, 항만별 표준선박과 점용영역의 장직경 및 단직경을 적용하지 못한 아쉬움이 있어 향후 연구 과제로 진행하고자 한다. 또한 연구 대상을 전국 항만으로 넓혀 시간당 평균혼잡도와 피크시간 혼잡도와의 관계를 분석하여 회귀식으로 도출하고자 한다.

후 기

 본 논문은 ㈜해천의 연구지원을 받은 해상교통안전진단 연구의 일환으로 수행하였습니다.