1. 서 론

정부(해양수산부)는 매 5년 단위로 해사안전 증진을 위한 국가해사안전기본계획을 수립1)하고 있다. 2017년 수립된 제 2차 국가해사안전기본계획(2017 ~ 2021)에 따르면, 해양수산 부는 ‘중소형 선박 및 안전관리 취약선박에 대한 관리·지원 강화’의 필요성에 시사점을 인식하여 해사안전 5대 핵심미 래과제로서 ‘취약선박 등 관리강화로 안전사각지대 해소’를 선정하고 이에 대한 세부이행과제의 대상으로 다중이용선 박, 연안여객선, 노후선, 어선을 지정하였다(MOF, 2017).1)

또한, 정부의 선박검사 대행기관인 선박안전기술공단(現 한국해양교통안전공단, KOMSA)은 해양사고 저감을 위한 자 체노력의 일환으로서 안전관리에 취약한 선박을 대상으로 KOMSA 소속 선박검사원이 1:1전담 안전관리서비스를 제공 하는 케어쉽프로그램(Care Ship Program, CSP)을 운영하고 있 으며, CSP에서는 안전관리 취약선박을 해양사고 다발선박2) 또는 KOMSA 소속 선박검사원이 안전관리가 취약하다고 인 정하는 선박으로 선정하였다(KST, 2017).

선박의 안전관리는 선박이 해상에서 조우할 수 있는 위험 요소를 사전에 인식하여 해양사고 예방을 위한 정확한 대비 책을 마련하는 총체적 행위로서, 안전관리에 취약한 선박을 대상으로 하는 정책과 제도의 실효성을 확보하기 위해서는 체계적이고 구체적인 방안이 마련되어야 하며, 무엇보다 선 행적으로 모든 선박이 갖고 있는 개별적 위험요소에 대한 객관적이고 정량적인 위험성평가를 통해 안전관리강화의 필요성을 판정하고 취약요인을 식별하여야 한다. 그러나 앞 서 언급한 안전관리 취약선박에 대한 관련정책과 제도에서 는 다소 추상적 개념으로 대상선박을 선정하고 있어 실효성 확보에 아쉬움이 확인되었다. 이는 선박별 안전관리에 대한 위험성평가를 위한 구체적 방법이나 기준이 마련되지 않았 기 때문이라 할 수 있다.

선박에 대한 ‘위험성평가’의 용례로서 국내 선행연구를 살펴보면, Cho(2010)는 항해사의 피로에 의한 해양사고 발생 위험성을 평가한 바 있으며, Lee(2018)는 IMO의 Formal Safety Assessment를 기반으로 해양사고 재결서를 분석하여 기관손 상사고의 위험성에 대한 대응방안을 마련하였고, Kim et al.(2018)은 정박 중인 선박의 주묘에 따른 해양사고의 위험 성을 계산하는 프로그램을 개발·검증하였다. 이와 같이 대부 분의 선행연구는 선박의 위험성 평가범위를 충돌사고, 기관 손상사고, 화재사고 등 특정 해양사고에 관련한 단편적 위 험성에 한정하고 있어 포괄적 해양사고 예방을 위한 정책의 실효성을 마련하기 위해선 선박안전관리에 대한 새로운 위 험성평가 방법이 필요하다.

이에 따라, 본 연구에서는 Fig. 1과 같이 국내 해양사고 및 선박등록 현황분석을 통해 선박안전관리 위험성평가의 우선 적용 대상을 선정하고, 문헌조사를 통해 선박안전관리에 대 한 총체적 위험성평가 사례를 조사·분석하여 위험성 평가인 자 결정의 기반을 마련하였으며, 마지막으로 AHP분석기법을 활용하여 선박안전관리 위험성평가 지표를 개발·적용하였다.

2. 선박안전관리 위험성평가 우선적용 대상 선정

해양수산부 통계자료에 따르면, 최근 5년간(2016 ~ 2020) 발 생한 연간 해양사고 발생건수는 Table 1과 같이 지속적으로 증가하고 있으며, 선종별 발생건수를 살펴보면 매년 어선이 가장 많은 비중을 차지하고 있다. 어선의 해양사고 발생 건 수는 해양사고 발생건수 총계와 마찬가지로 5년간 지속적으 로 증가하고 있으며 증가추세는 연평균 6.79 %에 달하고, 5 년간 발생한 해양사고 전체건수 중 어선이 차지하는 비중은 67.12 %로 매우 높다(MOF, 2021a).

또한, 국내 선박등록척수 총계는 74,709척이며 이 중 여객 선(327척), 화물선(660척), 유조선(782척) 등 일반선이 8,874척 이고, 어선은 65,835척으로 일반선 대비 7.4배 많은 비중을 차지하고 있다. 어선은 어업의 형태 등에 따라 크게 원양, 연근해, 내수면으로 구분되며 어선 등록척수 중 원양어업에 종사하는 어선은 211척이며, 내수면어업에 종사하는 어선은 3,067척으로 원양과 내수면어선을 제외한 62,557척이 연근해 어업에 종사하는 연근해어선으로서 국내 전체 선박등록척 수의 83.73 %를 차지한다(MOF, 2021b).

먼 대양에서 조업하는 원양어선보다 비교적 육지에 가 까이 있는 해상에서 조업을 하는 연근해어선은 연안어업과 근해어업을 총칭하며, 대부분 생계형 조업이라는 일반적인 환경특성에 따라 자체적인 선박안전관리가 미흡하다. 또 한, 해양사고 및 국내 등록선박에 많은 비중을 차지하고 있어 선제적 안전관리강화를 위한 위험성 평가의 적용이 필요하다.

3. 선박안전관리 위험성평가 사례분석

선박별 안전관리현황에 대한 위험성을 정량적으로 평가· 적용한 대표적 사례는 항만국통제(Port State Control, PSC) 우 선점검 대상선박선정에 사용되는 새로운 PSC 점검대상선박 선정방식(New Inspection Regime, NIR)과 NIR의 모체라 할 수 있는 안전관리불량지수(Target Factor, TF)가 있다. 아태지역 항만국통제위원회(Tokyo-MOU)에서는 선박자체의 위험성평 가에 중점을 둔 TF방식을 운영선사에 대한 평가를 포함한 새로운 방식(NIR)으로 2014년 전환하였다(Kim, 2014). 종전방 식인 TF는 선령, 선종, 국적, 결함 및 출항정지 이력, 선급, 미시정결함 및 점검기간으로 8개의 평가항목으로 구분하고 있으며, 항목별 평가점수의 합계치를 절대평가방식에 따라 우선점검 대상선박을 4등급3)으로 구분한다. 이에 비교하여 2014년 도입된 NIR의 평가항목은 각 선박에 대하여 선종, 선 령, 국적, 인정된 단체(Recognized Organization, RO)4), 회사의 안전수준, 결함이력, 출항정지이력 7개이며 TF와 마찬가지 로 평가항목에 대한 절대평가점수에 기반하여 3등급5)으로 구분한다(MOF, 2013).

선박안전관리 강화를 목적으로 선박검사이력관리를 활용 하여 정부의 선박검사 대상선박에 대해 위험성평가를 실시 하는 사례로서는 노르웨이 해사국(Norwegian Maritme Authority, NMA)6)의 선박검사전산시스템(TilsynsSystent, TS)이 있다. NMA는 자국에 등록된 모든 선박에 대하여 자체적으 로 선령, 선박검사 시 지적사항 발생율, 사고발생 여부 등의 요소를 가지고 위험성평가를 실시하여, Red/Yellow/Green으로 식별관리하며, 위험도가 높은 선박에 대해서는 Unscheduled Inspection을 별도 실시한다(Song et al., 2018).

이와 같은 사례를 분석한 결과는 Table 2와 같이, 선박의 안전관리에 대한 위험성을 평가하는 공통인자로서 선령, 선 종, 결함사항과 출항정지이력이 식별되었으며, NIR에서 새 롭게 도입한 평가인자인 ‘선사의 안전관리이행수준’은 선사 (또는 선박소유자)의 능동적 안전관리의 중요성이 대두되고 있음을 시사하고 있으며, NMA의 경우 해양사고 및 불·편법 적 위반이력을 위험성 평가인자로 적용하고 있어 위험성평 가의 범위를 실질적으로 확대적용하고 있음이 분석되었다. 특히, 해양사고이력에 대한 평가인자 적용은 Kim et al.(2010) 이 언급한 선박 위험성 선정에 해양사고이력의 분석·적용이 필요하다는 주장과 일치하고 있다. 또한, 각 선박의 위험성 등급에 대한 결정방법이 TF와 NIR에서는 상대평가(규준지 향평가) 방식이 아닌 항목별 평가점수의 합계에 근거한 절 대평가(목적지향평가) 결정방식이 적용되고 있어 모든 대상 선박의 평가항목에 대한 빅데이터 분석이 사용되고 있는 것 으로 사료된다.

4. 연근해어선 안전관리 위험성평가 지표개발 및 적용

4.1 평가인자 및 인자별 중요성 분석

3장에서 살펴본 평가항목을 기반으로 하여, 국내 연근해 어선의 현실상황을 고려하고 해양사고 예방활동의 연계성 확보를 위해 연근해어선의 검사업무를 수행하는 KOMSA 소 속 선박검사원 중 10년 이상 경력자와 해양사고 예방업무 담당자로 구성된 전문가그룹의 Brain Storming을 통해 연근해 어선의 안전관리 위험성 평가인자를 결정하였다.

연근해어선의 안전관리 위험성평가를 위한 대분류(Level 1)요소는 선박고유 HARD WARE적 요소인 선박기본정보와 SOFT WARE적 요소인 선박검사이력, 그리고 실질적 안전결 함정보인 해양사고이력으로 구분한다. 중분류(Level 2)요소 는 각 대분류요소에 대한 상세 평가인자의 구성으로서 선박 기본정보에 대한 평가인자는 선령, 총톤수, 조업시간 그리고 선장의 나이 4개의 인자로 구성되며, 선박검사이력의 평가 인자는 최종검사 경과일수, 선박검사 시 확인된 결함사항, 개조/구조변경 이력과 주기관 노후상태 4개이며, 해양사고이 력의 평가인자는 해양사고 발생이력, 인명사고 발생이력 및 주요해양사고 발생원인 3개로 구성되어, 전체 위험성에 대 한 평가인자는 총 11개로 구성된다. 각 평가인자별 상세는 Fig. 2와 같다.

위험성평가를 위한 평가인자별 중요도(가중치)는 AHP 분석 기법을 활용하여 결정하였다. AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 Thomas L. Saaty에 의해 개발된 다기준 의사결정모델 (multi-criteria decision making model)로 다양한 목적을 고려한 여러 가지 대안들 가운데 의사결정을 용이하게 하는데 이용 되고 있다(Kim, 2013). AHP 분석을 위한 설문조사는 연근해 어선 소유자 68명, KOMSA 소속 선박검사원으로 10년 이상 의 경력자 23명을 대상으로 2019.10.21부터 2019.10.25까지 1 주일간 실시하였으며, 전체 응답 중 일관성 비율(Consistency Ratio, CR) 0.1 미만의 자료에 대한 유효응답을 분석하였다.

평가인자의 중요성에 대한 응답자별 분석결과는 Table 3과 같이, Level 1 요소에 대해 소유자와 검사원 모두 동일하게 해 양사고이력, 선박검사이력, 선박기본정보 순으로 중요성이 높 게 나타났으나, 선박기본정보의 경우 소유자와 검사원 상호 간 중요성의 수치가 거의 동일한 반면에 소유자는 검사원보 다 해양사고이력을 0.024만큼 더 중요하게 인식하고, 검사원 은 상대적으로 선박검사이력이 0.023만큼 더 중요하다고 응 답하였다. Level 2 평가인자에 대해서 소유자는 ‘인명사상 수’ 를 위험성평가에 가장 중요한 인자로 인식하고, 검사원은 ‘해 양사고원인’을 중요하게 인식하고 있으며, 소유자와 검사원 모두 동일하게 총톤수, 조업시간, 선박검사 시 결함사항, 선장 의 나이 순으로 중요성을 낮게 인식하고 있음이 확인되었다.

4.2 평가지표 개발 및 적용

연근해어선의 개별적 안전관리 위험성을 정량적으로 표 현하기 위한 방안으로서 본 연구에서는 안전관리 위험성지 수(Safety Management Risk Figure, SMRF)를 다음과 같이 제시 하며, SMRF는 불특정다수의 어선 전체무리 중 안전관리에 취약성이 있는 특정어선을 식별하기 위한 방법으로 절대평 가가 아닌 상대평가의 방법으로 접근하였다.

각 선박에 대한 SMRF는 평가대상선박 전체무리에서의 상대평가(규준지향평가) 수치로서 25 ~ 100의 값을 가지며 아 래 식(1)과 같이 각 평가인자의 위험점수(S_n)에 평가인자별 가중치(W_n) 곱의 전체 합으로 산정된다.

여기서, n값은 각 평가인자(Factor)별 고유번호를 나타내 며, 각 평가인자의 정량적 위험점수(S_n) 산정방법은 전체 평 가대상선박의 평가인자 표본수를 사분위수 범위에 따라 4등 급으로 구분하여 상대적 비교값(25/50/75/100)을 부여한다. 예 를 들어 전체 평가대상선박의 모든 선령의 분포에서 최솟값 과 제1사분위수값 사이에 해당하는 선박은 25점을 최댓값과 제3사분위수값 사이에 해당하는 선박은 100점을 부여한다. 이때 평가인자 총톤수(S₂)의 경우는 일반적으로 배의 크기가 작을수록 위험성이 커진다는 특징을 고려하여 내림차순(역 순)으로 적용하며, 해양사고원인(S₁₁)은 해양수산부(중앙해양 안전심판원) 통계자료 중 해양사고의 원인으로 분류하는 ‘운항과실’, ‘취급불량 및 결함’, ‘기타’에 대한 중요성 설문 결과를 반영하여 해양사고발생의 주요원인이 ‘운항과실’의 경우 100을, ‘취급불량 및 결함’은 75, ‘기타’의 원인은 50, 해 양사고발생이력이 없는 경우 25로 한다. 각 평가인자에 대한 가중치(W_n)는 AHP 분석결과(Table 3)를 반영한 값으로 Table 4와 같다.

이와 같이 정의된 평가지표를 2019년 KOMSA의 CSP 대상 중 실제 운항(조업)하는 연근해어선 68척에 Table 5와 같이 적용하여 각 어선별 SMRF를 분석하여 정량적 위험도를 포 함하여 주요 위험요소를 파악하였다. 평가지표 적용을 위한 연근해어선 68척에 대한 선박기본정보 및 검사이력정보는 KOMSA의 전산자료를, 해양사고이력정보는 해양수산부자료 (중해심 재결본)를 이용하였으며, 조업시간 및 선장나이 등 기타정보는 소유자대면 설문조사를 실시하였다.

그 결과 전체 68척에 대한 SMRF 평균(산술)값은 55.31점 이며, 총톤수 5.2톤의 제2**호가 SMRF 80.0점으로 가장 위험 성이 높게 평가되었다. 제2**호의 가장 높은 위험인자 (Factor)는 최근 5년간 6건의 해양사고발생이력과 1명의 인명 사상이력 그리고 선령(19년), 장기간 조업시간(300시간) 및 노령의 선장 나이(68세)로 확인되었다. 이에 반해 뉴**호의 SMRF는 31.68점으로 가장 낮은 수치가 확인되었으며, 뉴** 호의 위험도가 높은 Factor는 최종검사로부터 경과일수(438 일)로 확인되었으며 이외 모든 Factor는 상대적으로 보통 이 하의 위험성으로 확인되었다. 또한 전반적으로 위험인자의 가중치가 높은 해양사고이력이 SMRF에 매우 많은 영향을 미치고 있는 특징이 식별되어 해양사고이력에 대한 Factor를 보다 세분화하여 각 Factor간 상호균형적인 영향형성이 필요 할 것이다.

5. 결 론

정부를 비롯해 모든 해양수산 관계기관에서는 국내 해양 안전 구현을 위한 해양사고 예방활동에 많은 노력을 다하고 있다. 본 연구에서는 해양사고 예방노력의 실효성 확보방안 으로서 연근해어선의 안전관리에 대한 위험성 평가지표를 개발하고 그 실효성 검증을 위해 실제 운항 중인 연근해어 선 68척을 대상으로 위험성평가를 실시하였다. 그 결과 각 어선에 대한 위험성을 계량화 수치(SMRF)로 확인하였으며, 각 선박의 안전관리 취약부분(Factor)이 무엇인지를 식별하 였다.

선박별 SMRF 및 Factor의 식별은 해양안전 확보를 위한 다양한 정책수립의 기초자료로 활용이 기대된다. 특히, 안 전관리 취약선박의 대상선정에 객관적 근거마련과 더불어 3장에서 살펴본 NMA의 불시점검(Unscheduled Inspection) 대 상선정 사례와 같이 특별안전강화 대상을 식별하거나, 자 발적 안전관리가 우수한 선박을 식별하여 자체검사제도와 같은 새로운 선박검사제도의 도입을 위한 선행적용 대상선 정이 가능할 것이다. 그러나 향후 선박 위험성평가의 실용 화를 위해서는 모든 선박에 대한 Factor의 데이터베이스 구 축이 선행되어야 하며, Factor에 대한 빅데이터 분석을 실 시하여 선박 위험성에 대한 절대지수 개발의 병행이 필요 하다.