Journal Search Engine

ISSN : 1229-3431(Print)
ISSN : 2287-3341(Online)

Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.32 No.3 pp.457-471
DOI : https://doi.org/10.7837/kosomes.2026.32.3.457

A Study on the Development and Application of a Maritime Security Threat Index for Detecting Abnormal Vessel Activities

Young Hun Min^*†, Sung Jin Cho^**, Dong Hyun Park^***

^*Senior Researcher, Korea Maritime Institute, Busan 49111, Korea
^**Associate Research Fellow, Korea Maritime Institute, Busan 49111, Korea
^***Researcher, Korea Maritime Institute, Busan 49111, Korea

※ 이 논문은 2025년 한국해양수산개발원에서 수행된 해양안보 위협지수 개발 및 활용방안 연구를 수정 보완한 것으로 해양경찰청 ‘미래 해양경비체계 발전을 위한 법제 연구’의 재원으로 작성된 연구임.

^† Corresponding Author : yhmin@kmi.re.kr, 051-797-4730

Received May 11, 2026 Review June 22, 2026 Accepted June 26, 2026

Abstract

This study proposes a Maritime Security Threat Index system to quantitatively assess vessel-based maritime threats within the jurisdictional waters of the Republic of Korea. The study analyzed international maritime risk assessment systems, including the United States’ MSRAM, the United Kingdom’s MRA, and Lloyd’s List Intelligence, and also reviewed domestic safety assessment frameworks. Based on the Korea Coast Guard’s Vessel of Interest (VOI) classification system, threat factors for 18 vessel types were identified across the national security, law enforcement, and safety sectors. An integrated assessment model was developed by combining quantitative indicators, such as frequency of occurrence and scale of damage, with qualitative indicators, including threat intent and resistance to enforcement. The proposed system calculates a comprehensive threat index on a scale of 0–100 and classifies threats into four levels, providing a practical framework for real-time maritime security response, efficient resource allocation, and evidence-based maritime security policymaking.

Key Words : Maritime Security Threat Index , Maritime Security Risk Analysis Model , Abnormal Vessel Activities , Vessel of Interest , Maritime Domain Awareness

선박 이상 행위 탐지를 위한 해양안보 위협지수 개발 및 활용방안 연구

민영훈^*†, 조성진^**, 박동현^***

^*한국해양수산개발원 전문연구원
^**한국해양수산개발원 부연구위원
^***한국해양수산개발원 연구원

초록

본 연구는 우리나라에 영향을 미칠 수 있는 선박 이상 행동을 정량적으로 평가할 수 있는 해양안보 위협지수 체계를 제시한다. 이를 위해 미국, 영국 등의 정보 기관에서 활용하고 있는 위협지수를 조사 및 분석하고 국내 교통 분야 위험기반 지수 체계를 분석하였다. 연구에서는 미국의 해양안보위험분석모델(MSRAM), 영국의 MRA, Lloyd’s List Intelligence 등 국외 해양위협 평가 제도를 분석하고, 국내의 항공안전 위험도 평가체계 및 해양교통안전지수 사례를 참고하여 우리나라 해양환경에 적합한 지수 체계를 설계하였다. 특히 해양경찰청의 관심선박(VOI) 분류체계를 활용하여 국가안보, 법집행, 안전 분야의 18개 선박 유형별 위협요인을 도출하고, 출현빈도·피해규모·대응난이도 등의 정량지표와 위협의도·위장가능성·대응저항성 등의 정성지표를 결합한 통합 평가모델을 구축하였다. 또한 로그 스케일과 백분위 기반 표준화를 통해 서로 다른 단위의 지표를 비교 가능하도록 설계하였으며, AHP 기반 가중치를 적용하여 0~100점 범위의 종합 위협지수를 산출하였다. 제안된 지수는 관심, 주의, 경계, 심각의 4단계 등급체계로 구분하여 정책적 의사결정과 현장 대응에 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구는 제한된 감시·경비 자원의 효율적 운용과 관계기관 간 협력 강화, 실시간 해양안보 대응체계 구축을 위한 기초자료와 해양영역인식에 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

키워드 : 해양안보 위협지수 , 해양보안위험분석모델 , 선박 이상 행동 , 관심선박 , 해양영역인식

This article has been cited by 0 article in crossref

Cited-By

Funding:

1. 서 론

남중국해 항해의 자유 작전 등 강대국간 해양경쟁의 격화, 해저케이블 등 해양인프라에 대한 위협, 중첩 수역 주변국의 공세적 활동 등 다양한 지정학적 요인들은 해양안보의 불확실성을 증대시키고 있다. 서해 한․중 잠정조치수역의 양식 시설 및 인공구조물 설치, 홍해 및 호르무즈 해협의 지속적인 무력 충돌, 발틱해 및 대만해협 등의 해저케이블 손상 사건 등 최근 다양한 지정학적 요인들이 해양안보의 불확실성을 증대시키고 있다. 특히, 이러한 해양안보의 위협은 해양환경의 특성상 선박이라는 매개 또는 수단을 통하여 이루어지며, 이는 선박의 비정상적 활동 분석을 통해 탐지할 수 있다(Min et al., 2025). 그러나 해양에서 발생하는 위협과 선박의 이상 활동을 지속적이고 연속적으로 감시하는 것은 현실적으로 어렵다. 특히, 위성 모니터 체계, 무인항공기 등 대규모 국가 인프라 및 장비를 구축한 국가를 제외하고 선박의 불법적 행위 또는 이상 활동을 연속적으로 감시하는 것은 사실상 매우 어려운 작업이라 할 수 있다.

이에 본 연구에서는 위성 등을 통해 수집할 수 있는 선박 자동식별장치(Automatic Identification System, AIS) 정보 등을 근거로 개별 선박에 대한 위협을 정량적으로 평가할 수 있는 체계(가칭, ‘해양안보 위협지수’)를 제시하고자 한다. 이러한 위협지수 체계는 개별 선박의 이상 행동 패턴 또는 활동을 정량적으로 산출하여 추후 발생할 수 있는 위험에 미연에 대비할 수 있는 근거를 제공할 수 있다. 현재 미국, 영국 등 해양 주요국가들은 해양에서 발생할 수 있는 안보와 관련된 위험을 정량적으로 평가할 수 있는 제도를 도입하고 이 제도를 통해 선박의 이상 행동을 정량적으로 평가하여 정상 범주에서 벗어나는 경우 이를 지속적으로 모니터링하고 있다. 이러한 제도는 국가의 위협이 되는 선박의 이상 활동을 미연에 탐지할 뿐만 아니라, 장기적으로 이를 활용하여, 국가 자원을 합리적으로 운용하는 정책적 근거에도 활용한다. 한편, 국내에서도 유사 교통 분야인 항공 교통은 항공기 안전에 관한 위험성 평가 제도를 구축하여 항공 운항 시 발생할 수 있는 위험을 평가하여 일정 수준 이상의 위험을 미연에 제거함으로 미래에 발생할 수 있는 위험을 사전에 예방하도록 정책을 추진하고 있다.

이러한 배경에 따라 본 연구는 우선 국내ㆍ외에서 활용되고 있는 해양 위협 또는 위험 지수를 조사 및 분석하고, 이를 기반으로 국내 해양 분야에 적용할 수 있는 해양안보 위협지수의 기본적 틀을 제시하고자 한다. 더불어, 국가적인 해양 위협의 효과적 대응과 예방을 위한 해양안보 위협지수의 정책적 활용 방향 또한 제시하고자 한다.

2. 국외 해양안보 위험 평가 적용 사례 분석

본 장은 해양안보와 관련된 위협을 확인하기 위해 국외에서 사용하고 있는 위험 평가 사례를 분석하여 국내 해양안보 위협 평가 지수에 대한 시사점을 도출한다. USCG의 MSRAM과 영국의 MRA의 경우 해양으로부터 발생하는 위협을 국가적으로 대응하기 위해 정책 수립 단계에서부터 이행단계까지 광범위하게 적용 및 활용되는 모델이다. 또한 Lloyd’s List Intelligence (이하 LLI) 위협 평가의 경우 개별 선박의 위협을 제재, 소유 상태, 항해 상태, 화물 정보 등에 따라 구체적으로 제공하고 있다.

2.1 미국 USCG 해양안보 위협 평가 모델

2.1.1 USCG 해양안보위험분석의 개요 및 평가체계

미국은 해안경비대(US. Coast Guard, USCG)에서 해양보안위험분석모델(Maritime Security Risk Analysis Model, MSRAM)을 두어 해양안보 위험을 평가하고 있다.

MSRAM은 국가⋅지역⋅현장 수준에서 테러리즘으로부터 해양안보 위험을 체계적으로 평가하고, 위험 기반 자원 배분을 가능하게 하는 의사결정 지원도구로 설계되었다(GAO, 2005). 이 시스템은 미국 국토안보부(DHS)의 핵심 인프라 부문을 모두 포괄하도록 설계되어, Table 1과 같이 고도화되어 현재 해양뿐만 아니라 국가 전체의 통합적 위험 관리 체계 구축에 기여하고 있다(GAO, 2011).

MSRAM의 핵심은 위험을 위협(Threat), 취약성(Vulnerability), 결과(Consequence)의 함수로서 정량화하는 것이며 이는 식(1)과 같이 표현할 수 있다. 이는 확률론적 위험분석의 기본 구조를 해양안보에 맞게 확장한 것으로 각 요소는 Table 2와 같은 요소로 표현된다(GAO, 2011).

Risk = Threat \times Vulnerability \times Consequence

(1)

MSRAM은 ‘시나리오(Scenario)’ 단위로 위험을 평가한다. 2019년 기준 미국 전역 48,000개 이상의 자산에 대해 150,000개 이상의 시나리오가 운영되고 있다. 주요 공격 방식은 자살 테러, 선박 납치, 차량 폭탄, 수중 침입, CBRN 공격, 사이버 공격 등 약 18종으로 분류된다(MSC, 2019). MSRAM의 평가방식은 Fig. 1과 같다.

MSRAM은 4단계 계층적 검토 체계를 통해 이루어진다. 1단계인 현장 평가에서는 COTP(Captain of the Port)/Sector 단위로 지역 해상보안위원회(Area Maritime Security Committee) 의견을 반영하여 초기 평가를 수행한다. 2단계는 관할구역(District) 단위에서 정합성을 검토하고, 3단계는 지역(Area) 단위에서 정규화 작업을 거친다. 그리고 4단계에서는 본부(HQ) 단위에서 통합 검토 및 전략적 분석을 수행한다.

2.1.2 USCG 해양안보위험분석 적용 사례 및 한계

① 통합적 활용

MSRAM은 USCG의 부대별 관할구역의 고유한 위험 특성을 분석하여 포괄적인 보안 위험 프로필을 구축하고, 이를 바탕으로 지역 및 광역 차원의 운영계획 수립과 자원 배분 의사결정을 지원한다. 특히, GIS와 연동하여 국가 전략 차원의 해양안보 위험 현황을 시각화함으로써 기존의 복잡했던 DHS 보안 평가절차를 대폭 간소화하고, 자원을 효율적으로 활용할 수 있게 하였다(Down, 2008). 또한, 항만보안보조금 제안에 대한 위험 기반 평가를 실현하여 DHS 보조금 및 훈련 사무소가 객관적이고 투명한 의사결정을 할 수 있도록 만들었다(Down, 2008).

② GAO 5단계 위험 관리 도구 활용

MSRAM은 미국 Government Accountability Office(GAO, 이하 미 감사원)가 제시한 위험 관리 사이클을 체계적으로 지원하는 도구로 활용되고 있다. 1단계에서는 해양안보의 전략적 목표와 정책적 제약 조건을 명확히 설정한다. 2단계는 각 해역과 항만에 대한 체계적인 위험 평가를 수행한다. 이 과정에서 위협, 결과, 취약성의 삼원 구조를 통해 정량화된 위험도를 산출하고 우선순위를 결정한다. 3단계에서는 식별된 위험에 대응하기 위한 다양한 대안들을 평가하며, 비용 대비 효과성을 분석하여 최적의 대응방안을 도출한다. 4단계에서는 분석된 결과를 바탕으로 자원 배분과 보안 투자에 관한 관리적 의사를 결정한다. 5단계에서는 결정된 조치의 실제 구현과정을 모니터링하고 그 효과성을 지속적으로 평가하여 다음 사이클로 환류한다(GAO, 2011).

③ 데이터의 전략적 활용

MSRAM의 평가 결과는 미국의 해양상황인식체계(Maritime Domain Awareness, 이하 MDA)에 통합되어 실시간 위협 모니터링에 활용되고 있다. 미 MDA는 미국 연안 및 관할 해역에서 발생하는 모든 해양 활동을 통합적으로 감시하고 분석하는 국가 차원의 상황인식 체계로, MSRAM의 위험 평가 결과를 기반으로 보다 정교한 위협 탐지와 대응을 가능하게 한다. 2014년부터 운영된 MSRAM 기반 통합 시스템은 위험 기반 선박 추적, 이상행동 탐지, 다기관 정보 공유, 예측적 위험 분석 등 Table 3과 같은 주요 기능을 제공한다.

이러한 통합 시스템은 대량의 상선 및 레저 보트 활동을 효과적으로 모니터링하고, 위험 기반 검색 효율성을 크게 향상시키는 성과를 거두었다. 또한, 다기관 간 정보 공유 속도를 대폭 단축하여 대응 효율성을 현저히 개선했다(Min et al., 2025).

④ MSRAM 구조적 한계

MSRAM의 가장 근본적인 한계는 위험 평가의 세 가지 핵심 요소인 위협, 취약성, 결과의 평가 각각에서 발견되는 구조적 문제점들이다. 먼저 위협(Threat) 평가의 경우, DHS 정보통합센터(ICC)의 중앙집중식 정보에 과도하게 의존함으로써 지역 수준의 급변하는 위협 상황을 실시간으로 반영하지 못하는 한계를 보인다(GAO, 2011). 보고서가 지적했듯이, 국가 안보 관점의 획일적인 위협 평가는 개별 항만이 직면한 고유한 위험 요인들을 충분히 고려하지 못하며, 비밀 정보에 기반한 위협 점수는 제3자 검증이 불가능하여 평가의 투명성과 신뢰성을 저해하는 요인으로 작용한다. 또한 취약성(Vulnerability) 평가에서는 객관적이고 표준화된 측정 도구의 부재로 인해 평가자의 주관이 과도하게 개입되는 문제가 지속적으로 제기되고 있다(GAO, 2011). MSC(2019) 연구에 따르면, 동일한 시설에 대한 취약성 점수가 평가자에 따라 차이를 보이는 것으로 나타났으며, 특히 사이버 보안이나 내부자 위협과 같은 새로운 형태의 위협에 대한 취약성 평가 기준이 미흡한 실정이다(MSC, 2019).

결과(Consequence) 평가에서는 다양한 피해 유형을 단일 지표로 통합하는 과정의 타당성이 핵심적인 문제로 지적된다. 현행 MSRAM은 인명 피해를 주로 사망자 수 중심으로 평가하여 부상자나 장기적인 심리적 피해를 과소평가하는 경향이 있으며, 경제적 손실 역시 직접적인 피해만을 계산하여 공급망 차질과 같은 2차, 3차 파급효과를 충분히 반영하지 못한다. 환경 피해의 경우에도 단기적인 오염만을 고려할 뿐 10년 이상 지속될 수 있는 장기적인 생태계 영향은 평가에서 배제되는 한계를 보인다. 더욱이 국가 안보나 사회적 심리적 영향과 같은 정성적 요소들은 정량화의 어려움으로 인해 평가의 정확성을 저해하는 요인이 되고 있다.

2.2 영국 해양위험평가

2.2.1 해양위험평가의 개요 및 평가체계

영국은 해양을 해양인프라, 해상교통로, 해저케이블, 해양환경, 해양 사이버위협 등이 복합적으로 연계된 국가 및 경제 안보의 핵심 영역으로 인식하고 있다(UK Government, 2022). 이에 영국은 2022년 국가 해양안보전략(National Strategy for Maritime Security, 이하 NSMS)을 발표하고, 위험을 객관적으로 평가하는 해양위험평가(Maritime Risk Assessment, 이하 MRA)를 도입했다(UK Government, 2022). MRA는 특정 위협의 발생 가능성(Prabaiblity)과 영향(Impacts)을 기준으로 정부 정책 결정을 지원하고 국가 예산이 적절히 투입될 수 있도록 객관적인 근거를 제공한다. 영국 NSMS는 최근 MRA 결과를 통해 나타나는 해양안보 위협을 Table 4와 같이 분석하고 있다(UK Government, 2022).

MRA는 국가안보위험평가(National Security Risk Assessment, 이하 NSRA)를 기반으로 해양 분야의 특수성을 고려한 평가체계이다(UK Government, 2022). NSRA는 국내외 광범위한 국가 안보위험을 2년 주기로 종합적으로 평가하며, MRA는 이를 해양영역에 특화해 시나리오별로 위험의 가능성과 영향을 계량적으로 분석한다(Emergency Services Times, 2023; Associated British Ports, 2025). 위험은 통상 위협, 취약성, 결과로 해석하며, 해양 위험평가는 테러, 범죄, 해적, 환경오염, 공급망 위협 등 다차원적 요소를 고려한다(Associated British Ports, 2025). 이를 위해 NSMS는 영국 정부가 고려해야 하는 해양 위협을 Table 5와 같이 정의한다.

MRA의 구체적인 평가체계는 위험요소 식별, 위험분석 및 시나리오 도출, 위험 평가 및 우선순위화, 통제방안 도출 및 결과 반영, 정기 평가 등으로 구성된다. 먼저 위험요소 식별은 해양환경 내 위험요소와 대상을 포괄적으로 구분한다. 위험요소는 테러, 범죄, 환경오염 등을 포함하며, 이들을 통해 발생하는 위협으로 위험이 되는 대상은 항만시설, 선박, 기타 해양 시설 등이 있다. 이러한 위험요소 식별을 위해 MRA는 정부, 정보기관, 산업계 및 학계의 자료를 활용한다(UK Government, 2022)

다음으로 위험분석 및 시나리오 도출을 위해 MRA는 위협별 가능성 및 영향, 노출, 영향 등에 따른 다양한 위협 시나리오를 개발하여 분석을 실시한다. 시나리오 분석에서 MRA는 주요 해양 거점, 전략 해협, 공급망 등 주요 지역 및 해역에 대한 위험을 정량 및 정성 평가를 통해 산출한다(UK Government, 2014; University of BRISTOL, 2021).

MRA는 분석된 시나리오와 시나리오에 따른 정량 및 정성 평가 이후 각 위험요소의 발생 가능성과 예상피해를 분석하여 위험 매트릭스를 작성한다. 이를 통해 MRA는 위험을 평가하고 각 위험 요소에 대한 우선순위를 도출하고, 국가 해양안보전략 및 목표(NSMS)에 위협이 되는 위협의 형태와 지역을 도출한다(UK Government, 2014; UK Maritime & Coastguard Agency, 2023).

이후 MRA는 분석된 위험성을 토대로, 위협의 영향과 대상의 취약성을 분석하여 이러한 위험에 대한 완화 방안을 설계한다. 이러한 위험 완화 방안에는 법적조치, 거버넌스 개편을 포함하여 물리적 보안을 포함한다. 특히, 이러한 방안들은 효과성과 실효성을 분석하여 실용적으로 허용 가능한 수준에 따라 위험을 관리할 수 있도록 수립된다(UK Maritime & Coastguard Agency, 2023).

마지막으로 MRA는 분석을 통해 수립된 방안의 실효성과 효과성을 확인하고 유지하기 위해 정기적으로 그 평가결과를 갱신한다. 이를 위해 최소 2년을 주기로 계속적인 평가를 실시하며, 이를 통해 새로운 위협 동향, 정책 변화, 해운물동량 변화 등 신흥 위협과 환경 변화를 반영한 새로운 방안이 수립될 수 있도록 유도한다(UK Government, 2014).

2.2.2 해양위험평가 적용 사례

2025년 3월 스코틀랜드 연안에서 추진 중인 해상풍력 전력 케이블 교체와 관련하여 영국 해양경비청과 스코틀랜드 해양국은 MRA를 실시했다. 그리고 이를 통해 전력 케이블 설치과정에서 주변 항로의 선박 통항 안전과 해양 생태계에 대한 영향을 확인하고 관련 보완 조치를 수립하였다(Anatec, 2025; XODUS, 2025).

2.3 LLI 선박위협지수

2.3.1 LLI 선박 위협 평가 개요

Lloyd’s List Intelligence (이하 LLI)의 위협평가(Threat Assessment)는 고위험 선박을 식별하고 잠재적 위협을 효율적으로 완화할 수 있도록 자사 위협 평가 솔루션을 통해 실시간 위협 정보와 정부기관 및 해운기업에게 분석 데이터를 제공하고 있다(Lloyd’s List Intelligence, 2025). 특히 국가 관할 해역의 해상교통로를 관련 기관과 기업체가 안정적으로 운영 및 영위할 수 있도록, AIS의 정보 조작(Spoofing), 그림자 선박(Dark Shipping), 선박간 불법화물 이송, 선박 제재 등의 정보를 선별, 조사 및 모니터링을 통해 해상에서의 위협을 분석하고 관련 정보를 제공한다(Lloyd’s List Intelligence, 2025).

2.3.2 LLI 선박 위협 평가 기능

① 제재 및 선박 감시 정보 모니터링

LLI의 위협 평가는 선박 활동과 관련된 선박 제재, 불법행위, 항해위험, 사고경보, 화물 정보 등 다층적 정보를 분석하여 위험을 평가한다. 그리고 개별 선박이 가지고 있는 상세한 다층 정보를 수요자에게 제공하여 특정 선박의 위협을 지속적으로 감시하고 예방할 수 있도록 지원한다(Lloyd’s List Intelligence, 2025). 이를 항행 정보와 개별 정보로 구분하여 분석하는 정보와 적용가능한 분야를 구분하면 Table 6과 같다.

② 신속 위험 식별 및 조사 정보

LLI 위협 평가 솔루션은 잠재적 위협을 직관적으로 인식할 수 있는 영상정보를 시각화하여 위험을 판단하고 분석하는 시간을 최소화한다. 그리고 이를 통해 위협 관리의 효율성을 제고하고 운영상 위협 대응 절차에 대한 지연을 최소화하며 고위험 선박에 대한 관련 기관의 신속한 대응을 유도하고 있다(Lloyd’s List Intelligence, 2025).

③ 선박 및 화물 정보 분석

LLI 위협 평가는 선박의 위협을 합목적적으로 분석하기 위해 선박 및 화물에 대한 정보를 제공 및 분석한다. 분석대상에는 선박 항적, 화물 상태, 선박 소유 상태가 들어가며,기타 선박의 화물 운송 활동과 관련된 정보도 포함된다. 특히 화물과 선박의 특성에 따른 일반적 항로를 분석하여 항로를 이탈할 경우에 대한 잠재적 위협을 분석하고, 개별 선박에 관한 소유권 상태를 평가하여 실질 소유자와 관련된 위험성을 분석한다. 또한, 여러 선박에 걸쳐 이동하는 개별 컨테이너의 동선을 추적하여 복잡한 물류 단계를 거치는 화물에 대한 위험성 역시 고려하여 잠재적 위험을 평가하고 있다(Lloyd’s List Intelligence, 2025).

④ 실시간 추적 및 도착 시간 예측 정보 분석

LLI는 상황에 적합한 위협을 정확하게 도출하기 위해 선박의 동적 상황을 실시간으로 추적하여 위협 평가에 반영한다. 선박의 AIS 및 위성 정보를 수집하여 선박의 실질적인 위치 정보를 보정하며, 이를 통해 잠재적 위험을 미연에 파악할 수 있도록 지원한다. 또한, 특정 선박을 대상으로 실시간 모니터링이 가능한 플랫폼을 제공하여 대상 선박의 위치 및 이동 경로의 이상 상황을 모니터링할 수 있도록 지원함으로써 위협에 대응할 수 있도록 하고 있다(Lloyd’s List Intelligence, 2025).

2.4 소결 및 시사점

미국 MSRAM, 영국 MRA, LLI는 해양의 위협을 평가하기 위한 정량적 평가체계로서 관련기관 및 이해관계자가 위협을 객관적으로 대응할 수 있는 근거를 제공한다. 특히, 각각의 모델은 해양의 주된 활동 주체인 선박을 주요 평가대상으로 고려하고 AIS 정보 등을 통해 선박의 주요 활동 및 이상 행동을 평가하는 시스템을 구축하고 있다. 특히, 각각의 모델은 국내 해양안보 위협지수 개발과 관련하여 다음과 같은 시사점을 제공한다.

MSRAM은 먼저 시나리오 기반 평가 방식과 위협-취약성-결과의 통합 모형으로 복잡한 해양 안보 위험을 체계적으로 분석하는 효과적인 틀을 제공한다. 다음으로 다층적 검토 체계와 전문가 판단의 체계적 통합을 통해 평가의 신뢰성과 수용성을 높이는 체계를 구축하고 있다. 마지막으로 평가 결과를 정책 수립과 자원 배분에 직접 연계할 수 있도록 제도적 장치를 통해 MSRAM의 실효성을 담보하고 있다.

다음으로 MRA는 해양안보국가전략에서 위협을 관리하기 위한 객관적 분석 모델로서 활용된다. 즉, 영국의 MRA는 해양에서 발생할 수 있는 위협을 효과적으로 관리하기 위한 공식적인 모델로서 개별 규정을 통해 표준화된 평가 체계를 제공하여 개별 부처에서 이를 활용할 수 있도록 제도적 근거를 마련한다.

LLI 위협 평가는 민간 정보 기관의 위협 평가체계라는 한계를 가지고 있지만, 선박의 다층적 정보를 광범위하게 활용하여 개별 선박에 관한 위협 수준을 평가하고 있어 관련 정부기관에서 다양하게 참조 및 활용하고 있는 것으로 보인다. 특히, LLI는 선박의 제재 정보, 불법행위, 항해 위험, 사고 경보 및 화물 정보, 신속 위험 정보 및 조사, 실시간 추적 정보, 위성을 통한 선박의 동적 정보 등 선박의 활동에 영향을 미치는 방대한 정보를 수집하여 위협 평가에 활용한다. 다만, 위협 수준을 도출하기 위한 개별 요인의 계산 및 위협 수준 산출 방법을 구체적으로 확인하기 어려워 최종 분석 결과에 관한 검증 또한 구체적으로 이루어져야 하는 것은 사실이다. 그럼에도 불구하고 LLI 위협 평가가 개별 선박에 관한 위협을 평가하기 위해 수집 및 활용하고 있는 범위는 현재 본 연구에서 개발하고자 하는 해양안보 위협지수의 요인 설정에 많은 시사점을 제공한다고 할 수 있다.

3. 국내 유사지수 사례 검토 및 분석

3.1 항공안전 위험도 평가

3.1.1 배경 및 목적

｢항공안전법｣및 ｢항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정｣은 위험도 관리를 위해 “위험도”를 항공안전위해요인이 항공안전을 저해하는 사례로 발전할 가능성과 그 심각도를 의미하는 “Safety Risk”로 정의하고, “항공안전위해요인”인 항공기사고, 항공기준사고 또는 항공안전장애를 발생시킬 수 있거나 발생 가능성의 확대에 기여할 수 있는 상황, 상태 또는 물적·인적요인을 평가하도록 정하고 있다(항공안전법 제2조10의2호 및 10의3호; 항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정 제2조6호). 더불어 ｢항공안전법｣등은 위해 요인을 식별하고 위험도를 평가하여 관련 위험을 경감할 수 있도록 절차와 대책을 마련하고 있으며, 그 구체적인 절차는 Fig. 2와 같다(국가항공안전프로그램 제43조; 항공안전데 이터 처리 및 활용에 관한 규정 제6조, 제23조, 제34조, 제43 조, 제52조, 제70조, 제72조 등).

3.1.2 항공안전 위험도 관리

① 국가 위해요인 식별

「항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정」은 위험도 관리를 위해 항공시스템의 특성, 규모, 복잡성 등 운영 여건 변화에 관한 자료를 수집 및 분석하도록 규정하고 있다.

분석은 연 1회 이상 실시해야 하며, 분석 사항에는 비행편수, 운항 규모 및 향후 전망, 항공운송 관련 서비스 제공자 현황 및 해당 서비스 제공자별 안전관리체계, 항공종사자 현황 및 향후 전망, 항공기 운용 현황 및 향후 전망, 공항 등의 지정학적 위치 및 지형⋅기후, 사회⋅정치적 현황 등 기타 사항이 들어간다(항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정 제47조).

분석된 여건을 바탕으로 국토교통부는 사고⋅준사고 조사, 안전점검 또는 안전관리시스템의 모니터링 및 감독, 항공안전의무보고, 항공안전자율보고 등 안전보고분석, 사실 조사, 각종 항공안전데이터 경향성 분석 등을 활용하여 국가 위해요인을 식별한다(항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정 제48조 및 제49조; 국가항공안전프로그램 제35조). 그리고 위해요인의 식별시 물리적 여건, 기상, 장비, 제3의 기관에 위탁한 업무, 휴먼-머신 인터페이스, 인적요인, 정비 절차 또는 조종절차, 운영환경, 조직 문화 또는 조직적 문제점, 정책⋅규정⋅규칙 등을 고려하여야 하며, 다양한 전문가의 검증을 통해야 한다(항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정 제49조).

② 국가 위해요인 분석

「항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정」은 국가 위해요인의 심각도 및 발생빈도를 등급별로 분류하고, 위험도를 수치화하여 위험도 평가 매트릭스에 따른 국가 위해요인 위험도 평가를 실시하도록 규정하고 있다(항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정 제56조; 국가항공안전프로그램 제 36조). 발생결과의 심각도는 인명피해, 항공기파손, 운영상에 끼친 영향에 따라 A에서 E등급으로 구분하며, 각 등급에 따른 상세 내용은 Table 7과 같다(항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정 제55조 및 별표3).

심각도의 정량적 산출을 위해 관련 규정은 항공안전의무보고서, 항공안전자율보고서, 항공⋅철도 사고조사결과, 사실조사, 항공안전 활동 과정에서 수집된 자료, 그 외 항공안전이벤트, 위해요인 및 전조 징후의 발생여부를 파악할 수 있는 자료 등을 입력 데이터로 사용하도록 정하고 있다. 그리고 식(2) 계산식에 따라 위해요인의 심각도 점수를 계산한다.

S_{i} = \frac{\sum_{e = 1}^{n} (o_{e} \times t_{e} \times c_{i} \times {tw}_{e})}{n}

(2)

위 수식에서 S_i는 요인에 대한 심각도를 의미한다. o_e는 요인에 의해 발생한 이벤트 등급을 의미한다. t_e는 요인에 의해 발생한 이벤트 유형을 의미한다. c_i는 이벤트 발생에 대한 요인의 기여도를 의미한다. tw_e는 이벤트에 대한 시간 가중치를 의미한다. n은 요인에 의해 발생한 이벤트 총 건수를 의미한다(항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정 별표12).

③ 위험도 평가

국가 위해요인의 심각도 및 발생빈도가 산출되면 Fig. 3에 따라 위험도를 평가한다.

④ 위험도 경감

「항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정」에 의하면 국가 위해요인 위험도 평가 매트릭스에 따라 개별 위해요인에 대한 위험도가 평가 결과가 도출되면, 관련자는 위험도 경감조치 수준을 결정해야 한다(항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정 제57조). 개선조치가 완료된 경우, 해당 개선 조치의 효용성을 평가하기 위해 당해 위해요인에 대한 위험도를 재평가해야 한다. 특히, 개별 개선조치가 3개월 이상 장기간에 걸쳐 취해지는 경우, 관련 개선조치가 취해진 시점부터 매 3개월 위험도를 재평가해야 한다. 또한, 재평가 결과 위험 경감조치에도 불구하고 위험도가 낮아지지 않는 경우, 이를 보완하고, 관련 서비스를 제한적으로 운영하거나 운영을 중단하는 등의 조치를 취해야 한다(항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정 제58조).

3.2 해양교통안전지수

해양교통안전지수는 해상교통 환경에서의 안전 수준을 정량적으로 평가하여 항만 및 해역별 위험도를 체계적으로 관리하기 위한 정책적 도구이다(Korea Maritime Transportation Safety Authority, 2025). 해양수산부 주최로 한국해양교통안전공단에서 개발하여 운영하고 있으며, 한국해양교통안전공단의 해양교통안전정보시스템을 통해 서비스되고 있다. 이 지수는 단순히 사고 발생 통계를 나열하는 수준을 넘어, 선박 운항, 해상교통류, 환경 조건, 그리고 항만 인프라의 복합적 상호작용을 분석하여 해양사고 취약성을 예측하고 선제적 안전관리를 구현하는 데 목적이 있다(Korea Maritime Transportation Safety Authority, 2025). 특히, 최근 해양교통량의 지속적인 증가와 항만 자동화 확대로 인한 복잡한 항행 환경 속에서 해상교통안전지수는 국가 차원의 위험 관리 체계로서 중요한 의미를 가진다.

3.2.1 지수 체계

해상교통안전지수는 해양사고위험도, 교통혼잡도, 환경요소, 운항관리체계 등 다양한 요인을 종합적으로 평가하여 해역 또는 항만별 해양교통안전수준을 수치화한 것이다. 지수 체계는 Table 8과 같다.

3.2.2 산정 절차

① 데이터 수집

해양교통안전정보시스템(MTIS)와 해양교통안전 빅데이터 플랫폼을 통해 실시간 AIS 정보, 해양사고 통계, 기상청 및 해양수산부(Ministry of Oceans and Fisheries, MOF)의 해황정보를 통합 수집한다. 또한, 한국해양교통안전공단은 각 항만⋅해역별 교통류, 선종별 혼잡도, 항행저해요소(부유물, 조류, 안개 등)를 포함한 데이터셋을 구축한다(Korea Maritime Transportation Safety Authority, 2025).

② 위해요소(위험요인) 평가

해상교통안전에 영향을 미치는 요인은 인적요인(운항자 숙련도, 피로도, 통신 오류 등), 장비 요인(항행 보조장치, AIS 및 레이더 운영 상태), 환경요인(조류, 시정, 풍속 등), 관리 요인(관제 시스템, 항만관리체계 등)으로 구분된다. 각 요인은 사고 통계와 전문가 평가를 통해 가중치가 부여된다(Korea Maritime Transportation Safety Authority, 2025).

③ 지표 산출

수집된 데이터를 정규화하여 각 하위지표의 점수를 계산한 뒤, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 활용하여 지표별 가중치를 설정한다. ‘해상교통혼잡도’는 AIS 데이터를 기반으로 항로 구간 내 단위시간당 통항선박의 점유면적 비율로 계산되며, ‘사고발생빈도’는 지역별 사고건수를 선박 통항량으로 나눈 비율로 산정된다. 이렇게 산출된 지표들은 분야별 중간지표로 집계된다(Korea Maritime Transportation Safety Authority, 2025).

④ 지수 산정 및 검증

중간지표들을 종합하여 최종 해양교통안전지수를 도출한다. 산정결과는 통계적 민감도 분석과 GIS를 통해 검증된다. GIS 기반 분석은 각 지역의 고위험 해역(Hot Spot)을 시각화하여 위험 분포의 공간적 특성을 파악하도록 지원한다(Korea Maritime Transportation Safety Authority, 2025).

⑤ 결과 활용 및 환류

최종 산출된 지수는 지역별 해양교통안전 수준을 비교하거나 연도별 추세를 분석해 정책에 활용된다. 해양수산부는 이를 기반으로 안전관리 취약구간을 지정하고, 항로개선 해상교통관제(VTS) 강화, 표지 설치 등 구체적 개선계획을 수립한다. 또한, 지수가 일정 수준 이하로 평가된 지역은 해상교통안전진단 및 사전컨설팅 제도의 대상으로 지정되어 집중 관리받는다(Korea Maritime Transportation Safety Authority, 2025).

3.3 소결 및 시사점

항공안전 위험도 평가는 항공기 운영 및 항공사업 분야의 안전 위해 요소 식별 및 분석, 위험 관리와 연계하여 정책 및 실무에서 광범위하게 활용되고 있다. 특히, 항공안전 위험도 평가는 ｢항공안전법｣, ｢국가항공안전프로그램｣, ｢항공안전데이터 처리 및 활용에 관한 규정｣등을 통해 제도적 모델로서 구축되어 있어 안정적 운영이 가능하고 향후 제도 개선을 통해 지속적인 고도화가 가능하다. 뿐만 아니라, 항공안전 위험도 평가는 단일 비행 작업에서부터 항공사 안전 시스템 운영, 공항 인프라 구축 방향까지 광범위한 범위에서적용 및 활용되고 있어, 다양한 관계자에게 위해 요인을 도출하기 위한 표준적인 모델로 활용되고 있다. 이는 다양한 이해 관계자에게 항공안전에 관한 위험의 표준화된 기초자료를 제공하여 위해 요인과 위험도 경감 방안 및 대책을 수립하는 데 효율성을 더하고 자원을 효과적으로 활용할 수 있도록 근거를 제공한다.

다만, 항공안전 위험도 평가는 해양·물류·보안 분야처럼 ‘불확실하고 복합적인 위협’을 다루는 데에는 한계가 존재할 것으로 판단된다. 즉, 항공이라는 단일화된 교통 체계를 중심으로 안전에 관한 위험도를 측정하기에 이를 다양한 활동 개체가 존재하는 해양에 바로 적용하기는 어렵다. 즉, 항공안전 위험도 평가를 위한 개별 평가 요인 및 대상을 다양한 선박 및 해양시설물에 적용하기는 다소 한계가 존재하며, 따라서 항공안전 위험도 평가가 채택하고 있는 표준적 평가 체계, 정량화 방안, 절차, 정책적 환류 등의 정책 모델을 해양안보 위협지수 활용 방안에 반영하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

해양교통안전지수는 특정 지역의 안전수준을 손쉽게 설명할 수 있는 압축된 정보 제공 수단이므로 이러한 지수를 기반으로 해양교통안전 취약 지역, 교통 위해 요인 우선순위 등을 분석하여 안전을 개선하기 기초자료로 지수를 활용할 수 있다. 특히, 해양교통안전지수는 안전 취약 지역 및 위해 요인에 관한 우선순위를 제시하고, 이에 따라 한정된 국가 자원을 우선순위에 따라 투입하도록 유도할 수 있어 안전을 개선하기 위한 정책의 실효성을 제고할 수 있다. 또한 안전 관리 기관의 경우, 해양교통안전지수의 결과를 기반으로 안전 취약 지역 및 위해 요인을 중심으로 사고에 대비할 수 있어, 안전 관리 업무의 효율성 또한 제고할 수 있다.

4. 해양안보 위협지수 구축 방향

4.1 위협 요인 도출

4.1.1 해양경찰 MDA 체계 및 VOI 유형 분류 개요

해양경찰청(Korea Coast Guard, 이하 KCG)은 2024년부터 해양상황인식체계(MDA)를 중심으로 전국 단위의 해양위협선박(Vessel of Interest, 이하 VOI) 분류 및 감시체계를 운영하고 있다(KCG, 2025a). MDA는 다원 정보(Multi-source Intelligence) 통합 분석 플랫폼으로서 AIS, VTS, 위성영상, 드론(UAV), 레이더, RF 신호를 활용한다. VOI 분류체계는 해양 위협 요소를 체계적으로 식별하고 대응 우선순위를 설정하기 위한 분류기준이다. 현재 국가안보, 법⋅질서, 안전분야를 중심으로 총 18종 유형으로 구성된다(KCG, 2025a).

본 연구의 해양안보 위협지수는 MDA 기반 VOI 분류체계를 기초 분류체계로 활용하였다. 이는 실제 해경 단속 및 감시 데이터와 직접 연계되어 위협지수 산출의 실효성과 정책 활용성을 보장할 수 있기 때문이다. 또한, MDA에서 생성되는 데이터는 위협지수 산출에 필요한 정량지표(출현빈도, 피해규모 등)와 정성지표 측정의 기초자료(위협의도, 위장가능성 등)로 활용된다.

4.1.2 위협 유형별 발생 특성과 데이터 기반성 검토

위협 유형별 데이터 기반성 측면에서 객관적 정량화 가능성에 따라 명확한 차이를 보인다. 불법조업, 해양오염, PSC 위반 등은 KCG 단속 데이터베이스, 수산청 통계, 해양환경공단 등 확실한 정보를 기반으로 수치 산출이 가능하다(Kim et al., 2014). 반면, 해양테러 의심선박, WMD 관련 선박 등은 국가정보원 첩보, 해경 정보분석관의 전문 판단, 관련국 정보 공유 등에 의존하여 일부 부정확한 정보가 포함되어 있다(Kim, 2020). 밀수⋅밀입국 의심선박, 위험물 운반선박 등은 정량적 데이터와 정성적 판단이 복합적으로 요구되는 형태로 관세청과 해경 수사 데이터베이스를 통해 일정 수준의 객관적 정보 확보는 가능하나 은밀성과 위장가능성으로 인해 완전한 정량화에는 한계가 있다. 이러한 유형들의 데이터 신뢰도는 비교적 양호한 수준으로 평가된다(MOF, 2022).

4.2 정량 및 정성 지표 구성

본 연구는 VOI 유형별로 동일한 지표군을 적용하되, 세부 가중치 조정을 통해 각 유형의 특성을 반영하도록 설계하였다. 이는 유형 간 상대위험 비교, 정책 우선순위 설정, 대응 자원 배분 등에 일관성 있는 기준을 제공하기 위함이다.

4.2.1 정량 지표 항목 구성 및 자료 확보 가능성

본 연구는 KCG 및 연계 기관에서 가용한 자료로 산출 가능한 출현빈도, 피해규모, 대응난이도의 3가지 항목을 중심으로 정량지표 체계를 Table 9와 같이 설계하였다. 이는 KCG의 단속 이력, 피해규모, 발생 빈도 등 명확한 수치로 측정되어 시계열 분석과 비교 평가가 용이한 지표로, 현재 KCG 데이터를 통해 확보가 가능하고 정책 결정자들에게 직관적이고 설득력 있는 근거를 제공할 수 있는 지표들이다.

4.2.2 정성 지표 항목 구성 및 전문가 기반 평가체계

정성지표는 수치로 직접 측정하기 어려운 요소들을 체계적으로 평가하기 위해 구조화된 평가 기준에 따라 점수화하는 방식으로 구성된다. 해양 위협의 특성상 선박의 실제 의도나 은밀한 행위 패턴, 위장가능성 등은 단순 통계 수치만으로는 평가가 어려우며, 전문가 판단과 첩보 분석이 수반되어야 한다. 이러한 배경을 근거로 정성지표의 항목은 미국의 MSRAM과 영국의 MRA에서 이미 평가요소로 포함되어 있는 위협의도, 위장가능성, 대응저항성을 Table 10과 같이 구성된다.

위협의도는 선박이 불법적 목적을 가지고 있을 가능성을 평가하는 항목으로, 전문가 평가와 이상 항적 패턴 분석을 통해 측정되며, 주요 평가 요소로는 목적지 불일치, AIS 신호 차단, 항로 이탈, 특정 해역 접근 등이 포함된다. 위장가능성 지표는 선박이 정체성이나 활동 목적을 은폐할 가능성을 평가한다. 주로 데이터 분석이나 정보 첩보에 기초해 판단하며, 평가 요소는 제3국 선박기 사용, 무기명 화물 또는 화물 정보 은닉, 선박 등록 정보와 실제 운항 패턴 불일치, 환적 행위나 선박 간 접촉 이력 등을 고려한다. 대응저항성 지표는 해경 단속 과정에서 위협 선박의 저항 정도나 도주 가능성 등을 과거 이력 정보를 토대로 평가한다. 저항·도주 사례 빈도, 무장 가능성, 승선 검색 거부, 현장 충돌 발생 가능성 등을 종합적으로 고려하여 평가한다.

4.3 지표별 정의 및 측정 방식

4.3.1 지표 정의 및 변수 설정 기준

해양안보 위협지수 체계에서 각 지표는 위협 요소를 객관적으로 설명할 수 있는 명확한 정의를 기반으로 구성되며, 지표 선별 과정에서는 측정 가능성, 변별력, 정책 활용성이라는 세 가지 핵심 기준이 적용된다. 측정 가능성은 해당 지표가 현실적으로 수집 가능한 데이터를 통해 일관되고 반복적으로 측정될 수 있는지를 판단하는 기준이며, 변별력은 서로 다른 위협 수준 간의 차이를 명확하게 구분할 수 있는 민감도를 의미한다. 지표별 산출 방식은 Table 11과 같이 정의한다.

출현빈도는 “연간 VOI 발생률”로 정의되며, 측정 변수는 연간 탐지 건수를 기준으로 한다. 산출 방식은 로그 스케일 정규화를 적용하여 극값의 영향을 완화하고 분포의 안정성을 확보한다. 피해규모는 “사고 발생 시 예상 피해”로 정의되며, 주요 측정 변수는 피해 금액, 오염 유출량, 인명 피해 수 등이다. 산출 방식은 백분위 환산을 통해 서로 다른 성격의 피해 유형들을 0-100점 범위의 동일한 척도로 비교 평가한다. 대응난이도는 “단속 및 대응 작업 복잡성”으로 정의되며, 단속 소요 자원 및 시간, 현장 충돌 빈도, 법적 절차 복잡성을 측정 변수로 설정한다. 상황보고서와 작전 일지를 기반으로 백분위 환산으로 평가한다.

위협의도는 “불법적 목적 가능성”으로 정의되며, 항적 분석, 행위 패턴, 첩보 정보를 종합한 측정 변수를 기준으로 전문가 점수화를 통해 1-5점 척도로 평가된다. 위장가능성은 “은폐 가능성”으로 정의되며, 선박 등록 정보와 실제 운항 패턴의 불일치 등을 측정 변수를 토대로 데이터 분석과 정보 첩보를 병행하여 5단계 등급으로 평가한다. 대응저항성은 “저항 및 도주 가능성”으로 정의되며, 저항·도주, 무장 가능성, 승선검색 거부 등 과거 사례 분석을 통해 위험도 점수로 산출된다.

4.3.2 표준화 방식

해양안보 위협지수 체계에서 표준화는 서로 다른 단위와 성격을 가진 지표들을 동일한 척도에서 비교 평가할 수 있도록 변환하는 핵심 과정이다. 본 연구에서는 지표의 특성과 데이터 분포에 따라 차별화된 표준화 방식을 적용하여 최적의 변별력과 신뢰성을 확보하도록 설계하였다.

로그 스케일 정규화는 주로 출현빈도 지표에 적용되는 방식으로, 극값의 영향을 완화하고 데이터 분포의 안정성을 확보하는 데 효과적이다. 변환 공식 식(3)과 같다:

Y = \frac{\log (X + 1) - \log (\min + 1)}{\log (\max + 1) - \log (\min + 1)} \times 100

(3)

여기서 X는 원시 빈도값, Y는 정규화된 점수(0-100)이다. 해양 위협 발생 빈도는 위협 유형에 따라 연간 수십 건에서 수백 건까지 큰 편차를 보이므로, 이러한 변환을 통해 중국 어선 불법조업과 같은 고빈도 발생 유형이 전체 지수에 과도한 영향을 미치는 것을 방지한다. 백분위 환산은 피해규모 지표와 대응난이도 지표에 주로 활용되는 방식이다. 산출 공식은 식(4)와 같다:

P = \frac{R}{N} \times 100

(4)

여기서 P는 백분위 점수, R은 해당 값보다 작거나 같은 데이터의 개수, N은 전체 데이터 개수이다. 과거 3년간 축적된 사고 데이터를 기준으로 백분위를 산정하여 역사적 맥락에서 각 사건의 상대적 심각성을 평가한다.

전문가 점수화는 정성지표 평가의 핵심 방식으로, 위협의도, 위장가능성, 대응저항성 등을 1-5점 척도로 점수화한다. 평가의 객관성과 일관성을 확보하기 위해 표준화된 평가 매뉴얼을 제공하며, 각 점수에 대한 구체적인 판단 기준과 사례를 명시한다. 예를 들어, 위협의도 평가에서 1점은 ‘정상적 상업 활동’, 3점은 ‘의심스러운 행동 패턴’, 5점은 ‘명백한 불법 의도’로 구분하여 평가자 간 편차를 최소화한다.

5단계 등급 평가는 위장가능성과 대응저항성 지표에 적용되는 방식으로, 정량적 데이터와 정성적 판단을 결합한 종합 평가 체계이다. 각 단계별로 명확한 기준을 설정하여 ‘매우 낮음’, ‘낮음’, ‘보통’, ‘높음’, ‘매우 높음’의 5단계로 구분하고, 이를 다시 20점 단위의 수치로 환산하여 최종 지수 계산에 반영한다.

4.3.3 VOI 유형별 지표 매핑 구조 및 위협지수 산출 항목

VOI 유형별 지표 매핑 구조는 해양안보 위협의 다양성을 체계적으로 반영하면서도 일관된 평가 기준을 적용할 수 있도록 설계된 통합 평가 체계이다. 모든 위협 유형에 동일한 6개 지표군을 적용하되, 각 유형의 고유한 특성에 따라 지표별 측정 방식과 가중치를 차별화하여 적용한다.

기본 매핑 구조는 정량지표 3개와 정성지표 3개로 구성되며, 각 지표는 해당 VOI 유형의 특성에 맞는 측정 변수와 데이터 수집 체계를 적용받는다. 정량지표는 출현빈도, 피해규모, 대응난이도로 구성되며, 정성지표는 위협의도, 위장가능성, 대응저항성으로 이루어진다. Table 12는 주요 위협 선박 유형별로 위협지수 산출에 사용되는 정량·정성지표 항목과 해당 정보를 수집할 수 있는 자료 출처(수집 매체)를 정리한 것이다.

4.4 위협지수 산출 메커니즘 통합 설계

4.4.1 동일 메커니즘 적용의 필요성 및 구현 조건

현재 KCG가 관리하는 VOI 유형들은 각각 상이한 특성을 가지나, 정책 결정자와 현장 대응자에게는 통일된 기준에 의한 상대적 위험도 비교가 요구된다(KCG, 2025b). 따라서 정책적 실효성과 과학적 신뢰성 확보를 위해 위협지수의 산출에는 동일 메커니즘이 적용될 필요가 있다. 이는 전혀 다른 유형의 위협을 동일한 방식으로 평가함으로써 제한된 자원을 가장 위험한 대상에 우선 배치하는 정책 우선순위 설정의 과학적 근거가 될 수 있기 때문이다. 또한, 대응 자원 배분에서도 함정, 항공기, 인력 등의 투입 규모를 위협지수에 비례하여 결정할 수 있는 객관적 기준을 제공할 수 있다. 다만, 선행 조건으로는 지표 정의의 표준화가 중요하다. 또한, 각 지표는 VOI 유형에 상관없이 동일한 개념 정의를 가져야 한다. 측정 방식과 산출식도 통일성을 유지해야 한다. 그리고 측정 단위의 표준화를 통해 서로 다른 단위의 지표들을 동일한 백분위 척도로 변환해야 한다.

4.4.2 위협지수 계산식 및 가중치 적용 방안

해양안보 위협지수(Marine Security Threat Index)의 계산식은 정량지표와 정성지표를 체계적으로 통합하여 0-100점 범위의 종합 위험도를 산출하는 방식이다. 이 계산식은 서로 다른 성격과 단위를 가진 6개 지표를 일관성 있게 통합하면서도, 각 지표의 상대적 중요도를 적절히 반영할 수 있도록 설계되었다. 기본 계산식 구조는 가중평균 방식 기반이며, 다음의 식(5)와 같이 구성된다.

MSTI = \sum_{i = 1}^{n} (Z_{i} \times W_{i}) = \sum_{j = 1}^{m} (S_{j} \times W_{j})

(5)

Z_i는 정량지표(출현빈도, 피해규모, 대응난이도), S_j는 정성지표(위협의도, 위장가능성, 대응저항성), W_i와 W_j는 각각의 가중치를 의미한다. 가중치는 AHP로 도출된 중요도를 반영해 종합점수를 계산한다. 다만, 본 연구에서는 연구 기간의 제한으로 개별 VOI 유형에 대한 가중치를 제시하지는 못하였으며, 이는 추후 고도화 연구 등을 통해 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 해양환경의 가변성으로 인해 가중치는 정기적으로 재평가되고 환류되어야 할 것이다.

4.4.3 위험 등급화(4단계) 체계 적용 기준

위험등급화 체계는 0-100점 범위의 위협지수 산출 결과를 정책적 의사결정과 현장 대응에 직접 활용할 수 있도록 4단계로 구분하는 분류 체계이다. 이러한 등급화는 복잡한 수치 정보를 직관적으로 이해할 수 있는 형태로 변환하여, 해양경찰 지휘관과 현장 대응자가 신속하고 일관성 있는 판단을 내릴 수 있도록 지원한다. 앞서 산출식에 의해서 계산된 위협지수의 결괏값(0~100점)은 Table 13과 같은 위험등급으로 구분된다.

구체적으로, 심각(75-100점)은 긴급조치가 필요한 최고 위험 수준, 경계(50-74점)는 주기적 감시·대응이 요구되는 중간 위험, 주의(25-49점)는 정기 모니터링이 필요한 낮은 위험, 관심(0-24점)은 우선순위가 낮은 최소 위험으로 구분되며, 각 등급별로 차별화된 대응 자원 배분과 감시 체계가 적용되어 제한된 해양경찰 역량을 효율적으로 활용할 수 있는 과학적 근거를 제공한다.

이러한 등급 체계는 해양경찰청의 기존 비상 대응체계와 완전히 호환되며, MDA 통합 대시보드에 실시간 반영되어 자동 경보 시스템과 연동할 수 있다. 다만, 향후 신종 위협이나 국제 정세 급변 시 기존 등급별 기준의 적절성 검토와 임시 조정이 필요할 수 있다.

5. 결론 및 지수 활용 방안

본 연구는 우리나라 관할 해역에서 발생하는 해양안보의 위협을 객관적인 지수로 산정하기 위해 국외 사례를 분석하였다. 또한, 현재 국내에서 활용되고 있는 유사지수 체계를 살펴보고 국내 해양안보 위협지수 개발에 관한 여건을 검토하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 해양안보 위협과 관련하여 해양의 가장 주된 활동 객체인 선박의 위협 가능성을 판단하는 지수 체계의 기본적인 구조를 설계하여 제시하였다.

해양안보 위협지수는 해양안보 위해 요소를 식별하고, 대상 해역 및 선박의 취약점, 위협 실현 수단의 정도, 향후 발생 가능한 위협 동향 등을 도출할 수 있다. 단기적으로는 해양안보 위협과 관련하여 위협 분야 및 우선순위에 따라 단기적 대응 정책을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 보인다. 중장기적으로는 위협 취약점을 개선하고 향후 해양위협을 대비하기 위한 국가 자원의 배분, 정책 및 제도의 개선 사항을 도출하는 데 주요 근거 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

특히, 본 연구에서 제시한 해양안보 위협지수는 위협을 예방 및 대응하기 위한 정책과 관련하여 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 먼저, 본 지수는 잠재적 위협을 정량적으로 산출하여 위협지수가 높은 대상 및 해역에 대해 실시간으로 해양 위협을 효과적으로 감시할 수 있도록 지원할 수 있을 것이다. 이는 현재 국가적으로 해양경찰청, 국방부, 해군 등 다양한 해양 위협 대응 기관이 구축하고 있는 MDA 체계와 연계하여 실시간으로 지수를 산정할 수 있는 정보시스템으로 구성하여 그 활용성을 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.

또한 해양안보 위협지수를 근거로 사고 및 위협이 다발적으로 발생할 수 있는 해역을 중심으로 국가 자원을 집중적으로 배치하여 보다 효과적인 위협 대응이 이루어질 수 있도록 할 수 있다. 예를 들어, 해양경찰청은 위협지수가 높은 특정 해역에 경비함정과 감시 인력을 증강 배치하고, 저위험 해역에 기동순찰 체제를 운영하여 자원 효율성을 최대화할 수 있다.

마지막으로 해양안보 위협지수는 해양안보 위협의 효과적 대응을 위한 국제 협력 또는 공조 체계 운영에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 우리나라 관할 해역은 중국, 일본, 러시아 등 지정학적으로 복잡한 이해관계를 가지는 해역이다. 이에 해양안보 위협지수 산정 및 분석을 통해 협력국 내지 관련 국가에게 위협지수 결과를 공유하고, 이를 근거로 해적 발생, 불법이주, 불법어업, 테러 발생 가능성이 높은 해역 또는 선박에 대해 공동 감시 또는 합동 훈련, 공동 조사 및 협력 체계를 구축하도록 협력을 요청할 수 있을 것이다.

Figure

Fig. 1.

Scenario-based MSRAM evaluation method (Down, 2008).

Fig. 2.

Procedure for Aviation Safety Risk Management.

Fig. 3.

Aviation Safety Risk Assessment Matrix.

The assessment result ‘1A’ may be categorized as Level 2 or Level 3 considering expert opinions and other relevant factors

Table

Table 1.

MSRAM evaluation factors

Year	System	Kea Features
2001~2005	PSAT	-Start risk assessment by port
2006	MSRAM 1.0	-Risk⋅Consistency and Outcome Data Enhancement, Evaluation in units of COTP
2007	MSRAM 2.0	-Training⋅Verify Improvements, Scenario Extension, Include armed projects
2008~2015	MSRAM +	-Including chemical, biological and radioactive (CBRN), expanding to DHS overall risk analysis framework

Table 2.

MSRAM evaluation factors

Factors	Contents
Threat	- Likelihood of a specific type of attack occurring - Based on threat assessment data from the intelligence agencies
Vulnerability	- Likelihood that a specific asset may be exposed to the attack - Based on on-site assessments such as physical security and response capabilities
Consequence	- Level of impact in the event of an attack - Based on a multidimensional assessment of human casualties, economic impact, environmental damage, national security, symbolic significance, and others

Table 3.

Key Functions of the MSRAM-Based Integrated System

Key Functions	Description
Risk-based vessel tracking	Automatically identify high-risk vessels derived from MSRAM assessments and track them in real time using GPS and AIS data
Anomalous behavior detection	Automatically generate alerts by analyzing anomalous behavior patterns with AI algorithms against baseline normal operating patterns established in MSRAM
Multi-agency information sharing	Establish an integrated response system through real-time information sharing with the FBI, Customs and Border Protection (CBP), local law enforcement, and port authorities
Predictive risk analysis	Combine historical data with current threat intelligence to predict future risk scenarios and propose proactive response measures

Table 4.

UK MRA Threat Types

No	Threats
1	Terrorism affecting the UK and its maritime interests, including attacks against cargo or passenger ships
2	Disruption to vital maritime trade routes resulting from war, criminality, piracy, or changes in international norms
3	Attack on UK maritime infrastructure or shipping, including cyber-attack
4	The transportation of illegal items by sea, including weapons of mass destruction, controlled drugs, and arms
5	People smuggling and human trafficking

Table 5.

Maritime threats in different ways the UK must consider

Threats	Description
Threats on the water	where a threat actor uses the sea to cause an incident on the sea. This includes and is not limited to illegal fishing, blockading of ports, or theft.
Threats from the water	where a threat actor uses the sea as a means to achieve goals on land. This includes and is not limited to the smuggling of drugs, weapons, or people.
Threats under the water	where a threat actor uses the sea for illicit, illegal, or threatening purposes, including intelligence gathering, threatening subsea infrastructure or hostile intent.

Table 6.

LLI threat assessment function

Division	Contents	Applications
Comprehensive sanctions and navigation data	-Real-time data on ship sanctions, navigation hazards, and cargo information	-Establishing information-based threat response resource planning and risk reduction strategies
Individual vessel information analysis data	-Real-time movement data (AIS, etc.), ownership information, cargo information, etc.	-Identification and mitigation of potential risks

Table 7.

Severity of outcomes of risk factors analysis

Severity	Description
A	refers to a hazard with a very severe level of severity, including fatal aircraft accidents, total aircraft loss, or incidents considered equivalent in seriousness. It may have a critical impact on flight operations or escalate into a risk to aircraft occupants.
B	refers to a hazard involving an aircraft accident that does not result in total aircraft destruction or fatalities, but may still have a serious impact on flight operations or require immediate safety measures
C	refers to a significant hazard, including aircraft incidents or aviation safety disruptions that are considered to have a substantial impact on flight operations.
D	refers to a minor hazard that qualifies as an aviation safety disruption but is considered to have only a minimal impact on flight operations.
E	refers to a very minor hazard that qualifies as an aviation safety disruption but is not considered likely to affect flight operations or develop into a risk to aircraft occupants.

Table 8.

Maritime Transportation Safety Index

Index Type	Description
Sub-Index (Detailed Indicators)	Data collected from the Maritime Traffic Information System (MTIS) and other sources, including vessel traffic volume, traffic congestion level, number of accidents, status of navigational safety facilities, weather conditions, and tidal/current information
Intermediate Index (Sectoral Safety Indicators)	Scores for each sector, such as navigational safety, operational environment safety, and traffic control management efficiency, are calculated by applying statistical normalization and weighted averaging to the sub-indicators
Comprehensive Safety Index (Final Indicator)	-Calculated by reflecting the weighting of each sectoral indicator and evaluated on a scale ranging from 0 to 100 -A higher score indicates a higher level of maritime traffic safety

Table 9.

Structure of Quantitative Indicator Categories

Indicator items	Data source	Explanation
Frequency of appearance	AIS, VTS, Enforcement history	Annual VOI detection count
Scale of damage	Pollution amout, property damage, casualties, etc	Coast Guard Statistics, Marine Pollution Accident DB
Difficulty of response	Situation Report	Time required for enforcement, possibility of on-site collisions, etc

Table 10.

Structure of Qualitative Indicator Categories

Indicator items	Evaluation method	Indicator Examples
Threat intent	Expert evaluation, abnormal track pattern	Destination mismatch, AIS off
Possibility of disguise	Data analysis and intelligence	Use of third-country vessel flags, bearer cargo
Response resistance	Analysis of past cases	Frequency of resistance and escape incidents, possibility of armament

Table 11.

Structure of Qualitative Indicator Categories

Indicator	Indicator definition	Measurement variables	Calculation method
Frequency of appearance	Annual VOI incidence rate	Annual detection count	Log-Scale normalization
Scale of damage	Expected damage in the event of an accident	Amout of damage, amout of spill, casualties	Percentile conversion
Difficulty of response	Complexity of enforcement and response operations	Enforcement resources and time, frequency of on-site collisions	Percentile conversion
Threat intent	Possibility of illegal purpose	Tracks, activities, intelligence	Expert scoring (1-5 points)
Possibility of disguise	Possibility of concealment	Ship registration, operation patterns	5-Level Rating
Response resistance	Possibility of resistance and escape	Case frequency, rejection history	5-Level Rating

Table 12.

Threat Index Assessment Factors for VOI Type

Category	VOI Type	Evaluation Items	Reference Materials
National Security	Unfriendly Warships / Government Vessels	Frequency of approach, operational waters, duration of stay	Policy tension level, diplomatic friction level, coast guard assessment
	Marine Survey Vessels in Sensitive Waters	Number of detected survey vessels	Intent to infiltrate sensitive waters
	Facilities of Neighboring Countries	Approach distance, number of operations	Dispute risk level, assessment of operational purpose
	Sanctioned / North Korean Vessels	History of violations, UN list designation, voyage records	Intent assessment, national intelligence evaluation
	Transport of WMD-Related Materials	Cargo information, number of transshipments	Assessment of suspected illegal purposes
	Submarine Cable-Related Activities	Distance from cables, duration of stay, route deviation	Intentionality assessment, suspicion of equipment onboard
	Piracy / Terrorism, etc.	Cases of denied berthing requests, number of VOI designations	Terrorism threat level
Law & Order	Illegal Fishing Foreign Vessels	Number of enforcement cases, fishing days, IUU listing, criminal convictions	Voyage pattern, resistance to enforcement actions
	Illegal Fishing Domestic Vessels	Number of violations, route deviation records	Reliability of captain’s statements
	Drug-Related Vessels	Amount seized, number of persons involved, communication records	Suspicious circumstances of criminal involvement, intelligence from investigative agencies
	Suspected Smuggling / Illegal Immigration Vessels	Port entry/exit records, cargo information	National security assessment, possibility of disguise
	PSC / ISPS Regulatory Violations	History of PSC and ISPS violations	Possibility of concealed cargo
Safety	Signal Loss / Distress Alerts	Drifting distance, number of rescue operations	Abnormal voyage patterns, circumstantial evidence
	Suspected Marine Pollution Vessels	Number of pollution incidents, reporting frequency	Intentionality of pollution, risk of delayed response
	Hazardous Material Transport Vessels	Transport volume, cargo load	Intent to evade quarantine measures
	Public Health Risks	Number of quarantine refusals, fever records	Possibility of intrusion into hazardous waters
	Abnormal Navigation in Restricted Areas	Approach distance, AIS manipulation history	Purposefulness regarding sensitive waters
	General Marine Survey Vessels	Survey duration/frequency, departure regions	Possibility of disguising research purposes

Table 13.

Structure of Threat Index Result

Level	Range	Interpretation
Severe	75-100	Very high necessity for response; urgent action required
Alert	50-74	Periodic monitoring and response system required
Caution	25-49	Regular monitoring required
Watch	0-24	Continued surveillance required; low priority

Reference

Anatec ( 2025), Appendix 15.1 Navigational Risk Assessment, Outer Dowsing Offshore Wind, Revision No. 2.0, Anatec Document Reference A4700-ODOW-NRA-1.
Associated British Ports ( 2025), UK Maritime Security Frequently Asked Questions, https://www.southwalesports.co.uk/Port_Information/Security/ (Accessed on Oct 21st, 2025)
Down, Bradly ( 2008), Maritime Security Risk Analysis Model (MSRAM), U.S. Coast Guard LCDR, https://www.chds.us/c/maritime-security-risk-analysis-model-msram/ (Accessed on Oct 21st, 2025).
Emergency Services Times ( 2023), Refreshed National Risk Register to be published in ‘mid 2023’, https://emergencyservicestimes.com/2023/03/14/refreshed-national-risk-register-to-be-published-in-mid-2023/ (Accessed on Nov. 11th, 2025).
GAO ( 2005), Risk Management: Further Refinements Needed to Assess Risks and Prioritize Protective Measures at Ports and Other Critical Infrastructure, US Government Accountability Office, https://www.gao.gov/products/gao-06-91 (Accessed on Oct 21st, 2025).
GAO ( 2011), Coast Guard:Security Risk Model Meets DHS Criteria, but More Training Could Enhance Its Use for Managing Programs and Operations, US Government Accountability Office, https://www.gao.gov/products/gao-12-14 (Accessed on Oct 21st, 2025).
Kim, J. -S. ( 2020), Maritime Interdiction against the DPRK’s Illicit Maritime Practices, Strategy 21, Vol. 23, No. 1, pp. 29-56.
Kim, S. -T., S. -G.Gang, J. -Y.Jeong, and D. -B.Kim ( 2014), A Study on Inspection Status of Port State Control and Improvement Measures in Korea, Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, Vol. 20, No. 6, pp. 671-676.
Korea Coast Guard ( 2025a), Coast Guard MDA Information⋅Analysis Utilization Plan, Internal Document, Korea Maritime Institute.
Korea Coast Guard ( 2025b), MDA Maritime Threat Information Management System, Internal Document, Korea Maritime Institute.
Korea Maritime Transportation Safety Authority ( 2025), Maritime Transportation Safety Infromation System, https://mtis.komsa.or.kr/mn/view (Accessed on Oct 21st, 2025)
Lloyd’s List Intelligence ( 2025), Maritime Domain Awareness; Threat Assessment, https://www.lloydslistintelligence.com/maritime-domain-awareness/threat-assessment (Accessed. Oct 30th, 2025).
Ministry of Oceans and Fisheries ( 2022), How to prepare for ship terrorism and piracy, Republic of Korea Policy Briefing, https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156539038&call_from=seoul_paper (Accessed on May 21st, 2026).
Min, Y. -H., S. -J.Cho, S. -H.Lee, and S. -J.Park ( 2025), A study on the Development and Application of a Maritime Security Threat Index: Focusing on Abnormal Vessel Behavior, Ad-hoc Research Report, Korea Maritime Institute.
MSC ( 2019), Annual Report Year 4, Maritime Security Center. Stevens Institute of Technology. https://assets.stevens.edu/mviowpldu823/3VFSsgQymzO5pMWUDjrdgQ/0f0d88b33a4728832708974763c1eda5/MSC_YR4_Annual_Report_For_Website-5-.pdf (Accessed on May 21st, 2026).
University of BRISTOL ( 2021), Time to make it count: Implementing the UK’s new maritime security strategy, https://www.9news.com.au/national/ruby-princess-coronavirus-report-findings-released-by-gladys-berejiklian-all-passengers-should-have-been-tested/f6e91390-ff72-4f90-9541-f55d16579800 (Accessed on Oct. 21st, 2025).
UK Government ( 2022), National Strategy for Maritime Security, HM Government. https://www.gov.uk/government/publications/national-maritime-security-strategy (Accessed on Oct. 21st, 2025).
UK Government ( 2014), National Strategy for Maritime Security, HM Government, https://www.gov.uk/government/publications/national-strategy-for-maritime-security (Accessed on Oct. 21st, 2025).
UK Maritime & Coastguard Agency ( 2023), Methodology for Assessing Marine Navigational Safety & Emergency Response Risks of Offshore Renewable Energy Installations (OREI) Version 3.1, UK Government. https://assets.publishing.service.gov.uk/media/656f2dc49462260721c56932/NRA_Methodology_2023_v3.1.pdf (Accessed on Oct. 21st, 2025).
XODUS ( 2025), Mossbank-Yell Emergency Cable Replacement, High-Level Navigation Risk Assessment (HLNRA), Scottish Hydro Electric Power Distribution Plc, https://marine.gov.scot/sites/default/files/00011142_-_high-level_navigation_risk.pdf (Accessed on Oct. 21st, 2025).