1. 서 론 Other SectionsAbstract초록1. 서 론 2. 부유물 감김 사고 현황 3. 항행안전(접촉) 확률 모델 개발 4. 시뮬레이션 결과 5. 결 론 AcknowledgmentsFigureTableReference

항행장애물은 ^「해상교통안전법_」에서 선박으로부터 떨어진 물건, 침몰ㆍ좌초된 선박 또는 이로부터 유실(遺失)된 물건 등 해양수산부령으로 정하는 것으로서 선박항행에 장애가 되는 물건으로 정의하고 있다.

항행장애물을 발생시킨 선장, 선박소유자 또는 선박운항자가 그 항행장애물의 위치와 법에 따른 위험성 등을 보고 하도록 하고 있고, 항행장애물을 발생시킨 선장, 선박소유자 등을 항행장애물제거책임자로 규정하고 있다(제24조). 그리고 항행장애물이 다른 선박의 항행안전을 저해할 우려가 있는 경우에는 지체 없이 항행장애물에 위험성을 나타내는 표시를 하거나 다른 선박에게 알리기 위한 조치를 하도록 하고 있다(제25조).

부유물 감김으로 인한 사고 사례로는 2024년 8월 전남 해남 해상에서 여객선이 양식장 부유물에 감겨 승객 50명을 구조하였고, 2015년 9월 추자도 해상에서 발생한 낚시어선 돌고래호 전복 사고(탑승 인원 21명 중 15명 사망)와 1993년 10월 전북 부안군 위도 해상에서 발생한 여객선 서해훼리호 전복 사고(탑승 인원 362명 중 292명이 사망)도 부유물 감김이 한 원인이었다.

부유물 관련 연구로는 선박의 부유물 감김 사고 데이터를 시·공간적 측면에서 분석하여 감김 사고의 상대적 밀도 분포를 시각화하고 시간대, 주·야간, 계절에 따른 감김 사고에 미치는 영향을 분석한 연구(Yoo et al., 2021)와 감김 사고로 인한 2차 사고 예방을 위하여 소형선박용 프로펠러 및 샤프트 이물질 제거를 위한 수중절단기 기구 설계 및 제어기를 개발한 연구(Lee et al., 2019) 등이 있다.

본 연구에서는 항행장애물이 항행하는 선박과 충돌(접촉) 할 확률을 연구하기 위하여 2장에서 부유물 감김 사고 현황을 조사한다. 3장에서 항해안전(접촉) 확률 모델 개발을 위하여 주요 위험성 평가 방법론을 검토하고, 위험성 결정 요소와 입력 변수를 정의하여 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 모델 설계 절차 및 충돌(접촉) 확률을 도출한다. 4장에서는 선정된 대상 해역에서의 시뮬레이션 결과에 따른 격자 공간 통항 패턴과 변수를 할당하여 시각화하고, 5장에서는 연구의 한계점 및 향후 연구 계획을 제시한다.

2. 부유물 감김 사고 현황 Other SectionsAbstract초록1. 서 론 2. 부유물 감김 사고 현황 3. 항행안전(접촉) 확률 모델 개발 4. 시뮬레이션 결과 5. 결 론 AcknowledgmentsFigureTableReference

해양안전심판원의 최근 5년간 해양사고통계(2019~2023)를 사고 유형별로 Table 1과 같이 분류하면 기관 손상 사고가 4,367건(29.5%), 부유물 감김 사고가 1,839건(12.4%) 순으로 많이 발생하고 있다(KMST, 2024). 선박 운항 중 추진기에 폐로 프·폐그물 등 부유물이 감기게 되면 대부분 운항 지연 문제가 발생하나, 기상악화 시에는 감김 사고로 추진력을 잃게 되어 선박 전복 사고 등 대형 인명사고로 이어질 수 있다.

2017년부터 2023년까지 7년간 선박 부유물 감김 사고를 분석하면 약 2,439건이 발생하였으며, 연평균 348.4건이 발생 하였다(KMST, 2024). 사고 현황을 시간적으로 분석한 결과, 08~12시에 520건(21.32%), 12~16시에 563건(23.08%) 순으로 많이 발생하였으며, 계절별로는 9월~11월(가을)에 664건(27.22%), 6~8월(여름)에 625건(25.63%) 순으로 가장 많이 발생하였다. 사고 현황을 공간적으로 분석한 결과, 서남해 영해에서 총 861건으로 가장 많은 사고가 발생하였으며, 특히 남해안 및 제주도 북부 인근 해상에서 발생 밀도가 높은 것으로 확인되었다. 선박 종류별로는 어선이 1,913척(78.43%)으로 가장 많았으며, 다음으로 수상레저기구가 308건(12.63%) 등 순으로 많이 발생하였다.

3. 항행안전(접촉) 확률 모델 개발 Other SectionsAbstract초록1. 서 론 2. 부유물 감김 사고 현황 3. 항행안전(접촉) 확률 모델 개발 4. 시뮬레이션 결과 5. 결 론 AcknowledgmentsFigureTableReference

3.1 주요 위험성 평가 방법론

위험성 평가 방법론으로는 전문가 집단에 의한 평가 방법, 사고 등 데이터 통계에 의한 방법, 분석적 계층화 방법 론(Analytic Hierarchy Process, 이하 AHP) 등이 있다.

전문가 집단에 의한 평가 방법은 해당 분야 전문가들의 경험과 지식을 바탕으로 위험성을 평가하는 방식으로, 미국 연안경비대(USCG)의 항만 및 수로 안전성 평가 기법(Ports and Waterways Safety Assessment, 이하 PAWSA)이 있다(USCG, 2012).

PAWSA는 평가 대상 수로 관련 전문가들과 이해관계가 있는 사람들이 참여함으로써 실질적인 위해요소를 식별하는데 유리할 수 있으나, 전문가들의 주관적인 판단이 개입 될 수 있고 서로 다른 전문가 간의 의견 차이로 인해 평가 결과가 일관되지 않을 수 있다. 또한 소수 의견이 배제될 위험이 있어 동일 배경을 가진 전문가들 사이에서 새로운 시각이나 아이디어가 제한될 가능성이 있다.

선박 교통량 등 데이터 통계에 의한 방법은 각 항목 요소와 과거의 사고 데이터 간 상관관계를 분석하거나, 비슷한 상황에서 사고가 발생할 가능성을 예측하는 방법으로, IALA (International Association of Lighthouse Authorities)에서 추천하는 해상안전성 평가모델 중 정량적인 모델인 IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program)이 있다(IALA, 2009).

IWRAP의 주요 입력 요소는 선박 교통량 및 통항로 항적 분산 등 선박 교통조건과 수심, 항로폭 등 항로조건을 기초 자료로 연간 충돌 및 좌초 확률을 계산한다((Kim et al., 2011). 그러나 선박이 충돌을 피하기 위한 대각도 변침 등 급격한 선박 조종의 변화를 배제하고 있고(Friis-Hansen, 2008), 선박 통항 항적이 복잡할 경우 평가에 어려움이 있다(Kim, 2011). 또한 좀 더 정확한 결과 산출을 위하여 해당 수로의 맞는 Causation Factor를 적용하여야 하나, 대부분 평가에서 IWRAP에서 기본으로 설정된 값을 사용하고 있다(Lee, 2017).

AHP는 다수의 복잡한 문제를 계층화하여 각 요소 간의 상대적 중요도를 평가하고 이를 통해 최종 결정을 내리는 방법론으로(Saaty and Vargas, 2012), 복잡한 의사결정 문제를 해결하기 위해 사용되며, 위험성 평가에서는 각 위험 요소의 상대적 중요도를 평가하는 데 활용된다. 그러나 평가자의 주관적 판단이 개입될 수 있고, 의사결정 요소가 너무 많아 분석을 위한 하위 항목의 구성이 복잡하거나, 상위 계층으로 적절히 군집되지 않는 경우 분석 과정이 복잡해질 수 있다.

몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation, 이하 MCS)은 복잡한 시스템이나 과정의 결과를 예측하기 위해 무작위 샘플링을 사용하는 방법으로, 주로 통계적 분석, 수학적 모델링, 그리고 위험 분석에서 활용되며, 특정 조건에서 다양한 결과를 시뮬레이션하여 확률 분포를 이해하는 데 사용된 다(Balas et al., 2004). 다양한 변수와 조건을 쉽게 반영할 수 있어 현실적인 상황 모사가 가능하고 불확실성이나 변동성이 큰 상황에서 여러 시나리오를 시뮬레이션 함으로써 다양한 결과를 얻을 수 있지만, 입력 변수나 확률 분포의 설정이 정확하지 않으면 시뮬레이션 결과가 왜곡될 수 있고, 시뮬레이션에 사용되는 변수나 조건이 많아질수록 모델 자체가 복잡해져 해석이 어려워질 수 있다.

본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션(MCS)을 활용하여 임의의 제한된 공간 격자 체계에서 조류에 따라 표류하는 임의의 부유물과 임의로 이동하는 선박이 접촉할 확률을 산출하는 항행안전 모델을 연구하고자 한다.

3.2 MCS를 활용한 모델 설계 절차

MCS은 다양한 시나리오를 반복적으로 시뮬레이션함으로써 보다 현실적인 충돌 확률을 계산할 수 있으며, 회귀 모델에 필요한 데이터를 효과적으로 제공함으로써 위험 관리 기준을 도출하는 데 도움을 준다(Banack et al., 2022).

본 연구에서 모델 설계를 위한 가설은 임의의 제한된 공간(격자 체계)에서 표류하는 임의의 장애물과 임의로 이동하는 선박들이 접촉할 확률을 산출하는 것이다. MCS의 입력 변수를 정의하기 위해 ^「해상교통안전법_」시행규칙 제24조 행행장애물의 위험성 결정 요소 12가지 중에서 항행안전과 관련된 요소를 검토하여 모델의 입력 변수로 Table 2와 같이 정의하였다.

항행장애물 위험성 평가 모델의 개발 과정은 Fig. 1과 같다. 여기서 항행장애물의 위험 요소 및 평가요소를 입력하고 항해장애물의 위치와 크기 그리고 항해하는 선박을 생성한다. 선박 교통 패턴 및 통항분리방식(Traffic Separation Scheme, 이하 TSS) 등 특정 항해 패턴이 존재하는 해역은 그 특성에 따라 선박의 척 수 및 방향을 고려하여 모델을 설계 한다. 공간은 격자 체계(정방형 공간)로써 바다누리 해양정보 격자 체계를 따르며, 표류하는 장애물은 조류 등 환경의 불확실성을 반영하기 위하여 임의의 물체 또는 군집의 개 수, 크기, 방향 및 속력을 설정할 수 있도록 시뮬레이션을 설계한다. 항행장애물과 선박의 위치를 무작위로 설정하고 선박의 위치와 속력, 방향을 초기화하여 몬테카를로 시뮬레 이션 실행한다. 각 시간 스텝에 따라 선박의 위치가 업데이트되고 선박이 항행장애물과 근접 지역 내에 포함되는지 여부를 판단한다. 선박과 항행장애물 간의 거리를 산출하여 접촉(충돌) 여부를 판단하며, 임계값 이하일 경우 접촉으로 간주한다. 시뮬레이션을 반복 수행하여 통계적으로 유효한 결과를 구하고 충돌이 발생할 확률을 도출한다.

3.3 항행장애물 접촉(충돌) 확률

몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 접촉(충돌)확률은 식(1) 과 같다.

여기서, collisions은 시뮬레이션을 N번 수행하여 충돌이 발생한 횟수를 말하며, 입력변수는 다음과 같이 정의 한다.

장애물의 초기 위치는 식(2)와 같이 무작위로 결정되며, 이동하는 선박의 경로는 식(3)과 같이 2차원 좌표로 무작위로 생성된다.

또한 장애물이 움직이는 방향은 식(4)과 같이 무작위로 설정되며, 장애물의 위치는 식(5)와 같이 업데이트가 된다.

여기서, O_i 는 현재 장애물의 위치이고 dir_i는 식(4)에 의해 설정된 방향 벡터이다.

두 점(시작점과 종료점)을 지나는 이동하는 선박의 경로와 표류하는 장애물 사이의 최단 거리(distance)는 식(6)와 같고, 접촉(충돌) 발생 조건은 distance ≤ S 이다.

각 변수의 영향력을 측정하기 위한 초기 시뮬레이션 환경은 다음과 같다.

4. 시뮬레이션 결과 Other SectionsAbstract초록1. 서 론 2. 부유물 감김 사고 현황 3. 항행안전(접촉) 확률 모델 개발 4. 시뮬레이션 결과 5. 결 론 AcknowledgmentsFigureTableReference

2023년 부유물 감김사고 현황도(MOF, 2023)에서 대산-군산 해역 중 2018년부터 2022년 사이의 소해구별 집계에서 부유물감김사고가 100회 이상 발생한 구역은 웅도항로 인근 해역과 보령항, 군산항 인근 해역으로 확인된다. 이 중 통항 분리대가 포함된 태안 웅도 인근 해역을 대상해역으로 Fig. 2와 같이 선정하여 시뮬레이션을 진행하였다.

또한 부유물 감김사고 현황도에서 대상해역에 대한 계절별 감김사고 집계 결과, 겨울을 제외한 봄, 여름, 가을에 많이 발생함을 알 수 있고, 본 연구에서는 한국해양교통안전 공단(이하 KOMSA)에서 제공된 데이터 중 봄에 해당하는 2023년 3월 1일부터 3월 30일까지 30일 동안 대상 해역의 AIS 데이터(MTIS)를 활용하여 중복·이상치 데이터 및 정류· 정박 선박 데이터를 제거한 선박의 항적과 격자 5단계(0.5´) 공간 내 항해 선박(MMSI)의 동적 데이터를 군집화하여 연구를 진행하였다.

Table 3은 격자 공간에서 선박통항 패턴을 분석한 결과로, 셀 속성(TSS, 교통패턴, 그 외 일반)별 항해 선박 통항량과 정규화 결과, 충돌 확률을 비교하였다.

Table 4는 대상해역의 선박 항적과 교통 패턴, 격자 공간 변수를 할당하여 시각화한 것으로, 교통 패턴 추출을 위하여 각 격자 공간 내 선박 동적 데이터(위도, 경도, 침로)를 군집화한 결과, 대상 해역 내 격자 공간과 TSS 등 폴리곤 객체가 포함되는지 여부를 판별하였다.

입력 변수 D, S, V 그리고 M에 따른 접촉확률을 구한 결과는 Fig. 3과 같다. 시뮬레이션 결과, 부유물의 크기와 이동하는 선박의 개수(교통량)에 따라 충돌 확률이 증가함을 확인할 수 있었다. 부유물의 개수는 증가할수록 충돌 확률이 계속해서 증가하지 않고 5개 이상이면 충돌 확률에 영향이 오히려 줄었다. 그리고 부유물의 속도는 증가할수록 선박간 충돌 확률이 감소함을 확인할 수 있었다.

5. 결 론 Other SectionsAbstract초록1. 서 론 2. 부유물 감김 사고 현황 3. 항행안전(접촉) 확률 모델 개발 4. 시뮬레이션 결과 5. 결 론 AcknowledgmentsFigureTableReference

본 연구는 몬테카를로 시뮬레이션을 기반으로 한 항행안전 확률 모델을 개발하여, 부유물과 선박 간의 충돌에 영향을 미치는 요소와 셀 속성별 교통 패턴과 충돌 확률을 도출하여 이를 비교하였다.

특히 부유물의 크기, 이동하는 선박의 개수와 같은 요소가 충돌 확률에 큰 영향을 미쳤으며, 선박의 항적과 통항 패턴 분석을 통해 특정 해역, TSS, 그 외 해역에서 충돌 확률을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 해양 사고 예방과 관리 방안 수립에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 실제 해양 운항 상황에서의 부유물 등 항행장애물이 발생할 경우 위험 및 장애 요소를 파악하여 사고를 예방하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 주요 성과는 다음과 같다;

연구의 한계점은 첫째, 입력 변수로 설정된 데이터의 정확도와 분포에 따라 시뮬레이션 결과가 달라질 수 있다. 둘 째, 선박 운항 패턴 및 해양 환경의 변화에 따른 추가적인 분석과 모델 개선이 필요하다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 향후 연구에서는 더욱 정교한 데이터 수집과 입력변수의 확대를 통한 시뮬레이션 방법론의 개선이 이루어져야 할 것이다.