1.서 론

우리나라는 해상교통의 안전 확보를 위해 15개의 항만 VTS(Vessel Traffic Service)와 3개의 연안 VTS를 운영 중이다. VTS는 선박들의 동정을 관찰하고 항행 안전 정보를 제공함 으로써 해양사고를 미연에 방지하는 역할을 하고 있다. 이 런 VTS의 노력에 힘입어 VTS 서비스 이후 해양사고 저감율 은 평균 39.3 %로 VTS 설치에 따른 해양 사고 감소의 기여도 는 큰 것으로 볼 수 있다(Kim, 2015b).

한편, 각 항만에는 관제구역의 관제채널을 이용하여 VTS 는 선박을 관제하며, 통항하는 선박은 동정을 VTS에 보고하 거나 조우관계의 선박과 교신하여 위험상황을 회피한다. 관 제구역 내 선박의 관제는 대부분 VHF를 통해서 이루어지므 로, 관제 구역 내 VHF관제 채널의 교신분석을 통하여 항만 내의 선박 움직임이나 관제사의 관제 패턴 등을 파악하는 것이 가능하다고 사료된다. Kim(2015a)은 VTS 교신 분석을 통하여 관제사가 다양한 측면에서 관제정보를 획득할 수 있 는 방식을 구현하였으며, Park(2015)은 VTS 교신 분석을 통 하여 선박의 조우 상황별로 적정한 관제시기를 제안하였다. 하지만, VHF 교신 분석을 통하여 관제하는 선박의 위험도를 분석하고, 분석된 위험도로 관제 구역 내 위험상황 발생 간 격을 예측하는 연구는 없었다.

따라서 본 연구는 우리나라에서 선박의 입출항이 가장 많 은 부산항(MOF, 2015)을 대상으로 7일간 VTS의 교신을 청취 하여 관제사가 직간접적으로 관제를 실시한 시기를 파악하 고, 이 때 선박운항자의 의식이 반영된 위험도 모델(PARK 모델)을 이용하여 VTS 서비스 이용자인 선박운항자의 위험 도를 평가하였다. 평가된 위험도 중 위험도 5.0 이상의 상황 이 발생하는 빈도확률이 푸아송 분포를 따름을 검증하고, 관제구역 내 교통 위험상황의 발생간격을 예측하고자 한다.

2.부산항 관제구역 내 교신 분석

2.1.조사 방법 및 대상

Inoue and Hara(1973)는 모집단의 대표성을 갖기 위한 해상 교통 관측조사일은 6~7일이 적당하다고 제시하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 부산항 관제구역 내 관제사의 교신을 분석하고 통항선박의 위험한 조우상황을 식별하기 위하여 2015. 4. 6.(월) 08:00~9.(목) 08:00까지 3일간, 2015. 12. 11.(금) 14:00~14.(월) 14:00까지 4일간, 총 7일간(168시간) Fig. 1의 부 산항 VTS 관제구역 중 VHF 채널 12번(부산북항 주변)의 교 신 내용을 수집하고, 동일한 시기에 선박의 AIS 정보를 수집 하여 해상교통 위험도를 계산하였다.

2.2.선박운항자 의식기반 위험도 모델

관제 시에는 CPA 및 TCPA를 관제사들이 많이 사용하고 있지만, 이는 선박간의 거리, 속력, 침로의 요소를 이용하여 나타낸 값이다. 하지만, 선박운항자는 선박의 크기, 조우형 태, 주변해역 등과 같은 요소들도 반영하여 선박간 위험도 를 판단하는 것이 일반적이다.

따라서 이번 연구에서는 Kim(2014)이 조사한 PAWSA, IWRAP, ES model 등의 여러 가지 위험도 평가모델 중에서 우리나라 의 실제 연안해역을 항해하는 선박운항자가 느끼는 위험도 를 대상으로 하여 구현된 PARK(The Potential Assessment of Risk) 모델을 이용하고자 한다. 이 모델은 선박 종류, 톤수, 선박길이, 선박 폭, 타선이 접근하는 각도 및 방향, 항내 및 항외, 선박간 속력 차이, 선박간 거리, 운항자의 경력, 직급, 면허 등을 고려하여 선박의 위험도를 나타내는 모델이다 (Park and Park, 2016).

PARK 모델의 위험도(이하 위험도)는 1~7 범위로 1~3은 안전하다고 식별된 상황, 3~5은 안전하지도 위험하지도 않 은 상황, 5 이상은 위험한 상황으로 구분하여 판단하며, 여 기에서는 위험한 상황으로 판단하는 위험도 값 5.0 이상의 관제교신을 대상으로 분석하였다.

2.3.부산항 VTS 교신 분석 기반 위험상황 식별

부산항 VTS의 교신 대상은 선박에서 VTS를 호출하는 경 우, VTS에서 선박을 호출하는 경우, 그리고 선박과 선박간 호출하는 경우로 분류하였으며, 7일 동안 교신량은 Table 1 과 같이 분석되었다.

7일간 총 6,811건의 교신이 부산항 VTS VHF 채널 12번에서 이루어졌으며, 시간당 평균 40.54건, 1.5분에 한번씩 교신이 있 는 것으로 조사되었다. 여기에서는 부산항 VTS의 VHF 채널 12번 교신 내용 중에서 관제사가 통항선박에 개입하여 직접 관제하는 경우를 식별하기 위하여 VTS가 선박을 호출하는 경 우에는 권고 및 지시, 감도체크, 의도확인, 정보제공, 미확인 선박식별, 채널변경, 기타의 7개의 항목으로 세분화하였다. 또 한, 관제사가 선박의 교신을 감시하는 경우를 식별하기 위하 여 선박과 선박간에 교신하는 경우에는 의도 확인, 채널변경, 잡담, 기타의 4개의 항목으로 세분화하여 분석하였다.

(1)VTS의 관제 개입 교신 분석

Table 2는 7일간 VTS가 선박을 호출하는 경우의 내용과 교신 건수를 시간대 별로 나타내고 있다.

시간별 교신량을 살펴보면, 주간시간대(06:00-18:00)는 642, 야간시간대(18:00-익일 06:00)는 356으로 주간시간대가 약 1.8 배 교신건수가 많은 것으로 조사되었다. Table 3은 시간대별 통항량과 교신량을 비교한 것으로, 주간 시간에 통항하는 선박량이 많아 VTS가 선박을 호출하는 교신이 많은 것으로 보인다.

한편, 관제사가 관제 개입한 교신을 분석하기 위하여 7일 간 VTS가 선박을 호출하여 관제 개입을 실시한 528건의 교 신 중 두 척 이상의 선박에 직접적인 개입이 있었던 145건을 추출하였다. 단, 이번 논문에서는 AIS 정보가 없는 경우, 상 대선이 없는 접·이안선과 타선박과 교행이 없는 경우를 제 외하였다. 여기에서 교신량이 상대적으로 많았던 06:00부터 18:00까지 12시간을 주간시간대로 분리하여 분석하였다.

주간시간대 선박 관제는 94건, 야간시간대는 51건으로 주 간시간대가 야간시간대 보다 1.84배 많았으며, 관제사는 주 간시간대에 더 많이 통항선박에 대하여 직접 개입하여 관제 하는 것을 확인 할 수 있었다.

관제사가 통항 선박에 대하여 관제에 개입하는 경우의 위 험도를 살펴보기 위하여 추출한 145건의 교신이 이루어진 선박의 위치를 Fig. 2와 같이 위험도로 표시하였다. 이 때의 위험도를 색깔별로 구분하여 안전상황(1~3)은 녹색, 안전하 지도 위험하지도 않은 상황(3~5)은 노란색, 위험한 상황(5~7) 은 빨간색으로 표시하였다.

관제사가 통항선박에 관제 개입하는 경우 위험도 5.0 이 상의 교신은 145건 중 48건(33.1 %)이 있었으며, 대부분은 항 내에서 이루어 진 것을 확인할 수 있었다.

(2)통항선박 간의 교신 분석

Table 4는 7일간 관제채널 안에서 통항선박 간 교신한 경 우의 내용과 교신 건수를 시간대 별로 나타내고 있다.

관제구역 내에서 부산항 VTS 채널로 통항선박 간 교신하 는 내용은 관제사들도 청취할 수 있으므로 이는 관제절차 1 단계인 관찰 확인의 일환으로 볼 수 있다. 특히, 통항관련 한 의도확인 교신의 경우 당시의 교통상황이 적합하다고 판 단되면 VTS는 그 상황에 개입하지 않고 감시할 수 있다.

부산항 관제채널 내 선박간의 교신 중 통항선박 간 교신 580건 중 AIS 정보가 없는 경우를 제외하고, 두 척 이상의 선박에 교신이 있었던 145건을 추출하였다. 추출한 145건의 선박위치와 위험도는 Fig. 3과 같이 표시하였다. 이 때의 위 험도를 색깔별로 구분하여 1~3의 위험도는 녹색, 3~5의 위험 도는 노란색, 5 이상의 위험도는 빨간색으로 표시하였다.

통항 선박간 교신한 경우 위험도 5.0 이상의 교신은 145건 중 44건(30.3 %)이 있었으며, VTS의 직접 관제보다는 상대적 으로 관제구역 전역에 걸쳐서 교신을 하는 것을 확인 할 수 있었다.

3.푸아송 분포를 활용한 위험 교통상황 간격 분석 및 예측

3.1.위험상황 간격 분석 방법

푸아송 분포는 많은 사건 중에서 특정한 사건이 발생할 가능성이 적은 확률변수가 갖는 분포이다. 또한 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산확 률 분포이다. 그리하여, 푸아송 분포는 일정한 시간과 공간 에서 발생하는 사건의 발생횟수를 파악할 때 사용한다. 이 러한 푸아송 분포는 단위시간당(시간) 교차로를 지나가는 자동차의 대수(발생횟수) 등 도로교통에서도 사용되며, 해상 에서는 단위시간당(시간) Gate Line을 지나가는 선박의 척수 (발생횟수)를 파악할 때도 사용되고 있다(Park et al., 2013).

본 연구에서는 단위시간 당 관제사가 관제구역 내에서 위 험한 상황을 관제할 빈도확률을 푸아송 분포를 이용하여 예 측하고자 한다. 푸아송 분포는 식(1)과 같이 표현할 수 있다.

여기서, x_a : 단위시간 동안 위험도 5.0 이상의 교신 횟수

λ_a : 관제구역 내에서 단위시간 동안 위험도 5.0 이상을 관제할 기댓값

e : 근사값이 2.718281828... 인 자연로그의 밑

지수분포는 사건과 사건 사이의 경과시간을 확률변수로 하는 확률분포이며, 어느 사건이 푸아송 분포 확률에 따라 발생한다면, 이 사건이 발생하는 사이에 경과되는 시간은 지수분포를 따르게 된다(Park et al., 2013). 본 연구에서는 단 위시간당 위험도 5.0 이상의 선박을 관제한 교신의 빈도가 푸아송 분포의 확률을 따른다는 것을 검증하고자 한다. 이 는 위험한 상황의 관제를 실시 한 후 다음 위험한 상황 관제 까지의 시간간격은 지수분포를 따른다는 것을 의미하며, 이 지수분포를 이용하여 위험한 선박의 관제 간격을 예측하고 자 한다.

3.2.관제구역 내의 위험상황 간격 분석 및 예측

7일간의 부산항 관제구역의 교신을 바탕으로 관제사가 직 간접적으로 위험한 통항선박에 대하여 단위시간 당 얼마나 관제가 이루어졌는지를 분석하였다.

(1)위험 상황 선박을 직접 관제하는 경우

Fig. 4는 부산항 관제구역 내에서 관제사가 2시간 간격으 로 위험한 선박(위험도 5.0 이상)에 대하여 관제한 빈도 및 식(1)에 의한 발생확률을 그래프로 나타낸 것이다.

Fig. 4의 데이터를 이용하여 이 분포가 푸아송 분포를 따 르는지의 검증은 7일(168시간)을 2시간의 단위시간 나눈 84 개의 샘플을 대상으로 카이제곱을 이용하여 실시하였다. 카 이제곱의 검증 시 관측빈도가 5 이하일 때 기대 빈도 값에 영향을 미치므로 표본의 크기를 증가시키거나, 둘 이상의 범주를 하나로 축소·통합하여야 한다(Tabata, 1994). 본 논문 의 검증에는 2~5회의 범주의 관측빈도를 9로 통합하였다.

Table 5은 카이제곱검증 결과를 나타내고 있으며, P 값이 0.21로 관측빈도와 예상빈도가 차이가 없다는 귀무가설을 5 % 유의 수준 하에서 기각하지 못하여, 이 분포는 푸아송 확률을 따른다고 할 수 있다.

2시간당 관제사가 위험도 5.0 이상의 선박을 관제하는 빈 도가 푸아송 분포를 따름을 증명하였으므로, 단위시간당 평 균 0.57회 위험도 5.0 이상의 선박을 관제한다고 볼 수 있다. 그리고 다음의 위험도 5.0 이상의 선박을 관제할 때까지의 대기시간은 기댓값이 0.57 인 지수분포를 따르며, 식(2)와 같 이 나타낼 수 있다.

여기서, T_b : 다음 위험도 5.0 이상의 교신까지의 대기시간 (단위 : 2시간)

Fig. 5는 부산항 관제구역 내에서 위험도 5.0 이상의 선박 을 관제할 때까지의 대기시간을 지수분포로 나타낸 그래프 로, x축은 다음 위험도 5.0 이상의 선박을 관제할 때까지의 대기시간, y축은 그에 따른 확률을 나타낸다. 예를 들어 위 험도 5.0 이상의 선박을 관제하고 2시간 뒤에 다시 위험도 5.0 이상을 관제할 확률은 32.2 %가 되는 것을 알 수 있다.

관제구역에서 2시간 동안 위험도 5.0 이상을 관제할 기댓 값은 0.57(회/단위시간)이므로 관제시간간격 확률변수의 평 균은 1.75 단위시간(2시간)으로 3.50시간마다 한번 씩 위험한 상황의 선박을 관제하는 것으로 분석되었다.

(2)주간시간대 위험 상황 선박을 직접 관제하는 경우

Fig. 6은 부산항 관제구역에서 주간시간대 1시간간격으로 위험한 선박(위험도 5.0 이상)에 대하여 관제한 빈도 및 식 (1)에 의한 발생확률을 그래프로 나타낸 것이다.

이 분포가 푸아송 분포를 따르는지의 검증은 7일(168시 간) 중 주간시간대 84시간(84개의 샘플)을 대상으로 카이제 곱을 이용하여 실시하였으며, 2~5회의 범주의 관측빈도를 5로 통합하였다.

Table 6은 카이제곱검증 결과를 나타내고 있으며, P 값이 0.07로 약하지만, 관측빈도와 예상빈도가 차이가 없다는 귀 무가설을 5 % 유의 수준 하에서 기각하지 못하여 5 % 유의 수준 하에서는 푸아송 분포를 따른다고 할 수 있다.

주간시간대에서 1시간당 관제사가 위험도 5.0 이상의 선 박을 관제하는 횟수가 푸아송 분포를 따름을 증명하였으므 로, 주간시간대에는 1시간당 평균 0.35회 위험도 5.0 이상의 선박을 관제한다고 볼 수 있다. 주간시간 내 다음 위험도 5.0 이상의 선박을 관제할 때까지의 대기시간은 지수분포를 따르며 식(3)과 같다.

여기서, T_c : 주간시간 내 다음 위험도 5.0 이상의 교신까 지의 대기시간 (단위 : 1시간)

Fig. 7은 주간시간대 동안 다음 위험도 5.0 이상의 선박 을 관제할 때까지의 대기시간을 지수분포로 나타낸 그래프 이다.

예를 들어 주간시간 동안 교신을 통한 위험도 5.0 이상의 선박을 관제하고 1시간 뒤에 다시 위험도 5.0 이상을 관제할 확률은 24.6 %가 되는 것을 확인 할 수 있다. 주간시간 동안 1시간 동안 위험도 5.0 이상을 관제할 기댓값은 0.35(회/단위 시간)이므로 관제시간간격 확률변수의 평균은 2.85시간으로 2.85시간마다 한번 씩 위험한 상황의 선박을 주간시간대에 관제하는 것으로 분석되었다.

(3)위험 상황 선박을 간접 관제하는 경우

Fig. 8은 부산항 관제구역 내에서 관제채널로 교신할 때 선박간 위험도가 5.0 이상인 경우를 2시간을 단위시간으로 하여 빈도 및 식(1)에 의한 발생확률을 그래프로 나타낸 것 이다.

이 분포가 푸아송 분포를 따르는지의 검증은 7일(168시 간) 중 2시간의 단위시간 나눈 84개의 샘플을 대상으로 카이 제곱을 이용하여 실시하였으며, 2~4회의 범주의 관측빈도 를 7로 통합하였다.

Table 7은 카이제곱검증 결과를 나타내고 있으며, P 값이 0.56으로 관측빈도와 예상빈도가 차이가 없다는 귀무가설을 5 % 유의 수준 하에서 기각하지 못하여 5 % 유의 수준 하에서는 푸아송 분포를 따른다고 할 수 있다.

Fig. 9는 위험도 5.0 이상의 선박간 교신이 다시 발생할 때 까지의 대기시간을 지수분포로 나타낸 그래프이다.

예를 들어 관제구역 내 위험도 5.0 이상의 선박간 교신 이 발생하였고, 2시간 뒤에 다시 위험도 5.0 이상의 선박이 상호간에 교신을 할 확률은 31.0 %가 되는 것을 확인 할 수 있다.

2시간 동안 위험도 5.0 이상의 선박이 교신할 기댓값은 0.52(회/단위시간)이므로 관제시간간격 확률변수의 평균은 1.92 단위시간(2시간)으로 3.84시간 마다 한번 씩 위험도 5.0 이상의 선박이 교신하는 것으로 분석되었다.

4.결 론

관제사와 선박운항자가 관제구역 내에서 VHF로 안전운항 을 위하여 실시한 교신은 관제사나 선박운항자의 위험에 대 한 인식이나 범위, 의도 등이 반영되어 있어, 관제구역 내의 위험도를 측정할 수 있는 자료로 활용 할 수가 있다.

이번 연구는 부산항 VHF 교신을 분석하여, PARK 모델에 의한 위험도 5.0 이상의 선박을 관제구역 내에서 단위시간 당 관제할 확률이 푸아송 분포를 따름을 확인하였으며, 이 를 통하여 장래의 위험도 5.0의 선박을 관제할 시간간격을 예측 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다.

이번 연구에서는 관제구역 내 위험한 선박을 관제할 확률 이 푸아송 분포를 따른다는 것을 검증하였다. 추후에는 푸 아송 분포의 확률과 실제 해양사고와의 연관관계를 도출하 여 보완한다면, 해당 해역의 사고건수를 사전에 예상할 수 있는 모델을 구성할 수 있을 것이다. 또한, 관제 구역 내 VHF 교신 분석을 기초한 관제사의 관제 방법에 관한 연구 가 지속되어야 할 것이다.