선박통항로의 Risk 기반 항로표지 배치 최적화에 관한 연구

Abstract

해양수산부에서 해양사고 감소를 위해 노력하고 있지만 최근 10년간(2010년~2019년) 선박등록척수 1만척당 사고건수는 연평균 7.9 %의 증가세, 인명피해 사고는 연평균 48.7 %의 증가세를 보이고 있다. 최근 10년간(2010년~2019년) 선박등록척수 1만척당 평균 사고건수는 227.1 건이고, 평균 인명피해 사고는 26.4 건으로 이는 주요 해양선진국에 비해 높은 비율인 것으로 나타났다. 이러한 해양사고 감소 노력에도 불구하고 해양사고 비율이 증가하고 있어 지금과는 다른 방법의 검토가 필요하다. 지금까지 해양안전을 위한 방안은 암초, 저수심 지역 등 사고가 잦은 위험구역 등에 해상교통안전시설인 항로표지 설치를 하는 방식으로 정책을 추진하였다. 이미 발생한 사고를 토대로 정책을 수립하는 특성상 사후대응에 머무를 수 밖에 없는 근본적인 한계가 있다. 그리고 항로표지 배치 기준은 정성적인 요소가 많아 전문가의 견해에 따라 상이할 수 있다. 항로표지 배치를 위한 정량적 평가기준이 필요하지만 현재까지 우리나라 해역 실정에 적합한 평가모델이 부재하여 정확한 진단과 평가가 이루어지지 않고 있다. 해상교통은 선박의 출항ㆍ입항, 여객의 승선ㆍ하선, 화물의 선적ㆍ양하 등을 위한 시설인 항만, 선박의 항행안전을 확보하기 위해 한쪽 또는 양쪽 방향으로 항행할 수 있도록 되어 있는 일정한 범위의 수역인 선박통항로와 복합적인 상호관계에 의해 발생하는 선박을 이용하여 해상에서 이루어지는 교통이다. 그러므로 잠재적인 선박통항로 Risk를 분석하기 위해서는 해양사고를 해상교통환경 속에서 이해하려는 노력이 필요하다. 해양사고가 실제로 발생하지 않은 해역이라 하더라도 해상교통환경을 고려했을 때 해양사고 발생 개연성이 높은 곳은 예방적 차원에서 항로표지 배치 최적화 모듈을 적용하여 대응함으로써 해상교통안전을 한 단계 발전시킬 수 있다. 향후 스마트항로표지 도입에 따라 특정해역의 해상교통환경과 준해양사고의 빅데이터 수집이 가능해질 것으로 예상됨에 따라 이 모듈의 확장가능성을 고려하여 전통적인 통계적 분석기법 외에 머신러닝 기법인 의사결정나무와 K-근접이웃도 포함하여 항로표지 배치 최적화 모듈을 설계하였다. 항로표지 배치 최적화 모듈의 신뢰성을 더 높이기 위해서는 각 국가기관에서 구축하고 있는 해양사고 데이터(해양수산부 항로표지과의 등부표 접촉사고, 해양경찰의 해상조난사고 통계자료)를 수집하여 분석하고, 스마트항로표에서 수집하는 첨단의 신뢰성 높은 해상교통정보를 활용하고 해상교통 안전에 관한 정책방향에 따라 적합한 모듈을 계속해서 적용하고 검증하는 것이 필요하다.