구조선의 도착시간 산출을 위한 실험 데이터 구축

1. 서 론

해양 사고를 예방하기 위한 노력에도 불구하고, 최근 5년간(2010-2014) 대한민국 해상 조난사고는 연평균 1,496건의 선박사고와 9,989건의 인명사고가 발생하였다. 이로 인한 사망 및 실종자는 2010년 153명, 2011년 85명, 2012년 85명, 2013년 67명이었으며, 여객선 세월호 침몰 사고가 발생한 2014년에는 총 485명이 사망하거나 실종하였다[1].

해상에서 조난 사고가 발생한 경우 사망 및 실종자를 줄이기 위해서는 무엇보다도 구조선이 골든타임 내 도착하여 신속하게 초동조치를 하는 것이 중요하다. 물에 빠진 사람의 경우 생존시간은 해수 온도가 2℃ 미만인 경우 45분 미만이기 때문이다[2]. 그리고 시간이 경과함에 따라 조난자나 조난 선박을 구조 및 발견할 가능성이 급격히 낮아지기 때문에[3], 인명을 구조하기 위해서는 조난 현장의 위치를 정확하게 파악하고, 가장 빠른 시간 내에 도착하는 것이 중요하다.

통상 상황 발생 시 구조선은 도착시간을 현재 위치에서 조난 현장까지의 거리를 최대속력으로 나누어 구한다. 하지만, 이 방법은 구조선이 조우할 수 있는 여러 상황들을 종합적으로 고려하여서 구하지 않으면 정확성이 떨어질 수 있다. 구조선이 출동하게 되면 선박의 통항량, 타선박과의 조우 관계 등의 교통 조건과 안개, 바람 등의 기상조건, 유향 유속 등 해상조건에 영향을 받아 도착시간이 차이가 날 수 있기 때문이다.

이에 본 연구에서는 조난 상황 발생 시 구조선의 예상 항로를 예측하기 위한 실험 데이터를 개발하고자 한다. 이를 위하여 구조선이 출동 시 조우할 수 있는 여러 요소 중 교통 조건을 선박통항확률분포를 활용하여 분석하였다. 이를 통해 조난 사고 발생 시 구조선의 항로를 예측하는 방법을 개발할 수 있었다.

2. 연구의 이론적 배경

3. 실험 데이터 개발

3.1 실험 데이터 개발 절차

Figure 1은 실험 데이터를 개발하기 위한 연구 절차를 나타낸 것이다. 선박자동식별장치(Automatic Identification System, 이하 AIS라 한다) 데이터를 추출하고, 각 기준선별로 선박의 횡거리 분포를 조사 분석하여 확률분포함수로 적합 시킨 후 변침점을 선택하여 실험 데이터를 구축하였다.

Figure 1:

Study procedure for development of experimental data

3.2 연구 대상 해역 및 기준선 설정

Figure 2는 실험 데이터를 개발하기 위한 연구 대상 해역을 나타낸 것이다. 연구 대상 해역은 목포항으로서 구체적으로는 목포해양경비안전서 전용 부두가 있는 삼학부두에서 시하도까지 해역으로 설정하였다. 다도해로서 다양한 거리 산출이 가능하고, 일반화물선, 유조선, 어선 등의 해상교통 흐름이 다양하게 이루어지기 때문에 해당 해역을 연구 대상 해역으로 선정하였다.

Figure 2:

Setting of study area and gateline

선박통항확률분포를 조사하기 위해서는 기준선(gateline)이 필요한데, 여기서는 Figure 1과 같이 20개를 설정하였다. 출발 해점에서부터 목포구 등대까지(①~⑮)는 지정된 항로에 직각이 되게 설정하였으며, 목포구 등대에서부터 시하도까지( ~ )는 실제 항적 흐름의 직각으로 설정하였다.

3.3 AIS 데이터 추출

본 연구를 위해서 2013년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년간의 AIS 데이터를 확보하여 조사 분석하였다. 아래 Figure 3은 1년 동안의 목포항 항적을 나타낸 것이다.

Figure 3:

Vessel tracks of Mokpo port

3.4 선박 횡거리 분포 계산

Figure 4는 Figure 2에서 설정한 기준선 중 ⑧번 기준선(장좌도 등대 부근)에서 선박 횡거리 분포를 계산한 방식을 도시화하여 나타낸 것이다. 이는 선박 통항로에서 최적확률분포를 추정하기 위해서 Yoo가 제안한 방법을 활용한 것이다[29]. 한 선박이 기준선을 통과하기 전 AIS 위치와 통과 후 AIS 위치를 추출하여 기준선과의 교점을 구하여 최종적으로 중심으로부터 교점까지의 거리를 구하여 나타낸다. Figure 5는 이 방법으로 추출한 AIS 데이터를 나타낸 것이다. 그림에서 붉은 점이 기준선 통과 전의 AIS 위치이며 파란 점이 기준선 통과 후의 AIS 위치이다. 이를 통해 교통량, 교통밀도 및 교통흐름의 파악이 가능하다.

Figure 4:

Method for calculating vessel lateral distance

Figure 5:

AIS data extracted before and after passing gateline

선박 횡거리 분포 계산 방법은 다음과 같다. 식 (1)은 기준선을 일차 방정식으로 표현한 것이고, 식 (2)는 기준선을 통과하기 전·후 데이터 위치를 임의의 일차 방정식으로 나타낸 것이다. 이 두 식의 연립방정식의 해, 즉 교점을 산출하여 최종적으로 선박의 횡거리 분포를 산출하였다.

$\[ y_{\mathit{Lat}}={\mathit{ax}}_{\mathit{Long}}+b \]$

(1)

$\[ y_{\mathit{Lat}}={xa}_{\mathit{Long}}+d \]$

(2)

여기서, x_Long, y_Lat는 기준선을 통과하기 전·후 데이터 위치의 임의 직선 방정식과 기준선과의 교점 위치의 경도와 위도를 나타낸다. a, b는 기준선을 표현한 일차 방정식의 계수와 상수이며, c,d는 기준선을 통과하기 전·후 데이터 위치를 표현한 임의 일차 방정식의 계수와 상수이다.

3.5 선박통항확률분포의 적합

Figure 6은 ⑧번 기준선의 선박의 횡거리 분포의 확률을 히스토그램으로 나타낸 후 확률분포로 적합 시킨 것이다. 가장 많이 활용되고 있는 정규분포와 선박통항로에서는 이중 가우시안 혼합분포(Two Gaussian Mixture Distribution, 이하 GMD₂라 한다)가 가장 간결하면서도 적합한 확률분포라는 선행 연구(Yoo, 2016)에 따라 이 두 개의 확률분포를 적합 시켜 보았다.

Figure 6:

Fitting of traffic probability distribution

3.6 변침점 선택

Figure 7은 ①번 기준선에서 선박 횡거리 분포를 정규분포와 GMD₂로 적합 시킨 후 각 분포의 매개변수(parameter)의 위치를 나타낸 것이다. 여기서는 정규분포의 경우 평균과 평균에서 양쪽으로 1표준편차(μ±1σ), 2표준편차(μ±2σ)를 나타내었으며, GMD₂의 경우 두 개의 평균(μ₁,μ₂) 위치를 나타내었다.

Figure 7:

Position of parameter

목포항 입출항 항로와 같이 좁은 수로에서 항해하는 선박들의 실제 항적 분포는 대부분 항로 중심을 따르지 않고, 선박의 통항 상태 및 섬, 교각 등 장애 요소의 배치 때문에 한쪽으로 쏠려 있는 경우가 많다. 정규분포로 적합하다 보면 실제 선박 통항과는 달리 항로 밖을 나가는 경우(여기서는 μ+2σ)를 볼 수 있게 된다. 따라서 이번 연구에서는 μ와 μ±1σ 위치를 변침점으로 설정하고 그 때의 확률밀도를 실험 데이터로 설정하였다. GMD₂의 경우 4개의 매개변수가 있는데(μ₁,μ₂,σ₁,σ₂), 이중 가장 확률밀도가 높은 μ₁을 활용하여 변침점으로 설정하였다.

3.7 실험데이터 개발 결과

Table 1은 앞에서 살펴 본 Figure 1부터 Figure 7까지의 방법으로 정규분포의 μ+1σ, μ, μ-1σ 그리고 GMD₂의 μ₁에서의 위치와 확률을 정리한 실험 데이터를 나타낸 것이다. 각 기준선별로 4개의 변침점을 정규분포와 GMD₂로 적합 시켜서 구하였다.

Table 1:

Result of experimental data development

4. 실험 데이터 적용

4.1 시나리오 구축

도착시간을 추정하기 위해서는 구조선의 항로를 추정할 수 있는 객관적인 시나리오가 필요하다. 아래 Figure 8은 항로 시나리오 구축에 관한 기본 개념을 나타낸 것이다. 실험 데이터 Table 1과 같이 각 기준선에서 변침점을 도출하고 같은 종류대로 연결하여 시나리오를 구축하였다. 실험 데이터 Table 1과 같이 각 기준선에서 변침점을 도출하고 같은 종류대로 연결하여 시나리오를 구축하였다.

Figure 8:

Method of route scenario construction

아래 Figure 9에서부터 Figure 12는 Figure 8과 같이 각 기준선에서 선택한 변침점들을 연결하여 시나리오를 만든 것을 나타내고 있다. 4개 시나리오 모두 출발 해점에서부터 목포구 등대까지(①~⑮)는 거의 비슷한 항로 흐름을 보였으나, 목포구 등대에서부터 시하도까지( ~ )는 시나리오에 따라 다양한 항로가 도출됨을 알 수 있었다.

Figure 9:

Track of Normal Distribution μ(Scenario A)

Figure 10:

Track of Normal Distribution μ + 1σ(Scenario B)

Figure 11:

Track of Normal Distribution μ - 1σ(Scenario C)

Figure 12:

Track of GMD2μ1(Scenario D)

Table 2는 각 시나리오의 설명과 실험을 통해 도출된 거리를 나타내고 있다. 정규분포의 μ+1σ를 연결한 시나리오 B가 거리가 가장 길었고, 정규분포의 μ-1σ가 거리가 가장 짧았다. 정규분포의 μ를 연결한 시나리오는 10.58마일이었으며, GMD₂의 μ₁를 연결한 시나리오는 10.54마일로 조사되었다.

Table 2:

Scenarios and each distance

4.2 도착시간 계산

Table 2의 시나리오를 가지고 도착시간을 계산한 결과는 아래 Table 3과 같다. 거리는 앞에서 제시한 방법대로 각 시나리오의 변침점을 연결하여 각 변침점 사이 거리를 합하여 구하였다. 속력은 목포해양경비안전서 구조선 제원 조사 결과 최고 속력이 15노트에서 35노트 사이인 것을 감안하여 15노트, 20노트, 25노트, 30노트, 35노트로 설정하였다.

Table 3:

Result of arrival time calculation

계산한 결과 가장 많은 시간이 소요되는 시나리오는 B였으며 15노트인 경우 49분 07초가 소요되는 것으로 조사되었다. 가장 적은 시간이 소요되는 시나리오는 C였으며 35노트인 경우 17분 59초가 소요되는 것으로 조사되었다. 두 결과의 차이는 30분 29초로서 시나리오의 구축 결과에 따라 많은 차이가 남을 알 수 있었다.

5. 결 론

본 연구에서는 조난 상황 발생 시 구조선의 도착시간을 추정하기 위한 첫 단계로서 실해역의 교통조건을 반영한 실험 데이터를 개발하기 위하여 수행하였다.

이를 위하여 기존 선행 연구인 최적 항로 알고리즘 결정과 확률분포에 대해 알아보았다. 그리고 실험 데이터를 개발하기 위하여 연구 대상 해역을 목포로 설정하고 1년 동안 수집한 AIS 데이터를 활용하였다. 20개의 기준선을 설정하고 각 기준선의 중심으로부터 선박의 횡거리 분포를 계산하였다. 이를 정규분포와 이중 가우시안 혼합분포로 적합 시키고, 정규분포의 평균과 1표준편차, 이중 가우시안 혼합본포의 평균 위치와 확률밀도 값을 도출하여 도착시간을 추정하기 위한 총 80개의 실험 데이터 설정할 수 있다.

도착시간을 계산하기 위하여 도출한 실험 데이터를 각 종류대로 연결하여 4개의 시나리오를 구축하고, 구조선의 제원을 조사하여 각 시나리오별 도착시간을 산출할 수 있었다.

따라서 본 연구에서 제안한 방법으로 실험 데이터를 구축한다면 실제 해역에서 구조선의 도착시간을 추정하기 위해 항로 데이터 설계에 적용 가능할 것으로 고려된다.

추후에는 본 연구에서 구축한 시나리오 외에 다양한 시나리오를 구축하는 방법과 해상 및 기상요소를 반영하여 도착시간을 추정할 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

Acknowledgments

본 연구는 정초영의 Asia Navigation Conference 2016 발표논문(“A Basic Study on the Scenarios Construction to Estimate Traffic Route”)을 개선한 것이다.

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