해상교통로 구축을 위한 해양공간 빅데이터 기반의 밀집도 분석에 관한 연구

Abstract

최근 해상교통은 수출입 물동량의 증가, 선박의 대형화, 자율운항선박의 출현 등으로 새롭고 다양한 교통환경에 직면해 있다. 선박의 광범위한 활동과 해양관광 및 해상풍력발전단지 개발 등으로 해양이용에 대한 수요가 증가함에 따라 연안을 항해하는 선박의 해상교통안전 확보의 중요성이 대두되고 있다. 한편, 정부 국정과제로‘해상교통망 구축’이 선정되어 전국 연안에 유형별 해상교통로를 지정하여 관리하고자 추진 중이다. 해상교통망은 선박의 운항상 안전을 확보하고 원활한 운항흐름을 위하여 해양수산부장관이 영해 및 내수에 설정하는 각종 항로, 각종 수역 등의 해양공간과 이에 설치되는 해양교통시설의 결합체를 의미한다. 연안에 형성된 관습적 통항로를 해상교통로로 지정하고 보전하여 선박교통환경 변화에 대비하고 해상에서 선박의 안전한 통항흐름이 이루어질 수 있도록 하기 위한 목적이다. 해상 및 항만에서의 해상교통 위험요소를 조사하고 안정성을 평가하는 해상교통평가를 통해 식별한 항행안전 저해요소를 해소하고 선박통항이 잦은 해역을 해상교통로로 지정하고 관리하는 것이 주요 내용이다. 본 연구는 우리나라 연안해역을 대상으로 수심과 선박 항적 데이터를 이용하여 해양 공간분석을 수행하였다. 먼저, 저수심 및 제한수역이 빈번한 연안해역에서 선박의 정밀한 가항수역 계산과 확보를 위해 기존 ENC에서 제공하는 표준등심선 이외에 1m 단위의 고밀도 등심선을 생성하고자 수심 데이터를 기반으로 공간분석을 수행하였다. 개별 포인트마다 수심과 위치 정보를 포함하고 있는 수심데이터를 이용하여 TIN(Triangulated Irregular Network) 보간 알고리즘을 적용하여 서로 중첩되지 않은 삼각형 면을 구성한 고도표면을 생성하였다. 이를 래스터 구조인 DEM(Digital Elevation Model)으로 변환하고 선형 보간을 통해 최종적으로 1m 간격의 등심선을 생성하였다. 또한, 연안해역 내 관습적인 선박 통항흐름을 파악하기 위해 공간분석을 수행하였다. 선박자동식별시스템(Automatic Identification System, AIS) 데이터인 해상교통 빅데이터를 이용하여 밀집도 분석을 수행하였다. 우리나라 전 연안해역을 대상으로 공간적 분석범위를 정의하고 1km × 1km 크기의 그리드 셀을 생성하였다. 분석에 사용할 AIS 데이터를 추출하고 전처리 과정을 거쳐 계절별 1개월 기간의 주요 선종을 대상으로 그리드 셀 내 선박의 점유시간을 계산하는 밀집도 분석을 수행하였다. 위치정보인 공간적 개념에 선박 항해시간이라는 시간적 개념을 추가하여 새로운 시공간 밀집도 분석방법을 구현하였다. 결과값의 로그스케일 적용을 통해 정규성을 높이고 스트레치 시각화 방법을 적용하여 통계적으로 지도화하였다. 그 결과, 외해통항로, 연안통항로, 내해통항로, 접속항로 등 유형별 다양한 형태의 통항로를 식별할 수 있었다. 또한, 상대적으로 밀집도가 높은 영역을 식별하고자 스트레치 색상 램프의 비율을 줄여가면서 표출하였다. 그 결과, 평균으로부터 양측으로 표준편차 1개 범위 내를 연장하고 색상 표출을 전체 램프의 25%만을 나타내었을 때 우리나라 연안을 순환하는 형태의 주요 통항로를 식별할 수 있었다. 마지막으로, 일정 기준 이상의 밀집도 값을 가진 영역을 추출하여 최소한으로 보존해야 할 관습 통항로를 제시하였다.