서론
1. 연구의 배경 및 목적
2. 연구의 범위 및 방법
선행연구
1. 도로교통 분야 좌회전에 관한 연구
2. 해상교통 분야 혼잡도에 관한 연구
3. 본 연구의 차별성
부산항 신항 부근 주의해역 현황
1. 주의해역부근 항만 현황
2. 주의해역 통항선박 현황
시뮬레이션
1. 시뮬레이션 설계
2. 시뮬레이션 결과
3. 고찰
결론
서론
1. 연구의 배경 및 목적
해양수산부 보도자료에 따르면, 2021년 전국 무역항에서 처리한 항만물동량은 15억 8,071만톤으로 전년 대비 5.4% 증가했다. 코로나 19의 영향에도 불구하고 수출과 무역의 호조로 컨테이너 물동량은 코로나 이전으로 회복하였다(MOF, 2022). 특히 부산항은 전년 대비 7.6% 증가하여 전국 무역항 중 가장 많은 물동량을 처리할 뿐만 아니라 증가율도 가장 큰 것으로 나타났다. 물동량의 증가는 주변해역을 통항하는 선박 수의 증가 및 대형화와 큰 관련이 있으며, 이는 통항 해역의 혼잡도에 영향을 미친다. 더불어 부산항 진해신항의 예비타당성조사가 통과되면서, 장래에 부산 신항 주변 해역에는 더욱 많은 선박과 대형 선박이 통항 할 것으로 예상된다(MOF, 2021b). ｢부산항 항법 등에 관한 규칙｣에 따르면, 선박이 밀집되거나 교차 항해의 우려가 있는 가덕수도 중심 해역을 주의해역으로 설정하고 선박 항행 속력도 제한하고 있다(MOLEG, 2021). 주의해역은 북쪽으로 부산항 신항, 북서쪽으로 진해, 마산항과 연결되어 있으며, 항로가 분리되어 있지 않기 때문에 부산항 신항에서 출항하여 주의해역을 접근하는 선박과 주의해역을 통과하여 진해, 마산항으로 입항하는 선박은 교차가 이루어질 가능성이 높은 구역이다. 항로 상에서 선박 간 교차상황이 발생하면, 필연적으로 선박의 항행 코스를 이탈하거나 속력을 줄여야 하며, 이는 계획된 항해에 지연을 유발한다. 이러한 관점에서 본 연구는 인프라 확충 등으로 해상교통이 복잡해질 것으로 예상되는 부산항 신항의 주의해역을 대상으로 해상교통조사를 통해 현재 혼잡도를 도출하고, 시뮬레이션으로 장래의 혼잡도를 전망하고자 한다.
연구의 목적은 항로의 효율적인 운영을 위해 부산신항 주의해역에서 좌회두 하면서 교차하는 선박의 현재와 장래의 정량적인 혼잡도를 도출하는 것이다. 이를 위해 부산신항 부근의 3일간 해상교통조사를 통해 기초 자료를 수집하였다. 그리고 수집된 기초 자료를 바탕으로 시뮬레이션을 설계하고, 현재와 장래의 주의해역 혼잡도를 도출하고자 한다. 도출된 혼잡도는 장래의 부산항 신항 주의해역 상황을 전망할 수 있으며, 타 해역의 교차 항로에 적용하여 혼잡도를 평가할 수 있을 것으로 사료된다.
2. 연구의 범위 및 방법
본 연구에서는 부산항 진해신항 등의 건설로 인해 해상교통이 더욱 복잡해질 것으로 예상되는 부산항 신항 주의해역을 대상으로 시뮬레이션을 이용하여 혼잡도를 도출하고 선박 대기가 발생하는 선박 척수를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 연구는 해상교통조사, 시뮬레이션 및 분석 등 3부분으로 나누어 진행하고자 하였다. 먼저 해상교통조사 영역에서 Inoue and Hara(1973)는 해상교통량의 주변화를 고려, 6-7일간의 해상교통 관측일수가 적당하다고 하였으며, ｢해상교통안전진단 시행지침｣에 따르면 AIS를 이용한 관측은 3일 이상으로 정하고 있다(MOLEG, 2014). 이에 따라 본 연구에서는 시뮬레이션을 수행하기 위하여 3일간 해상교통조사를 통해 해상교통량을 측정하였다. 해상교통량은 주요 구역에 Gateline을 그어 통과하는 척수를 측정하고 단위시간 당 지나는 선박의 척수를 이용하여 포아송분포에 적용하였다. 어느 사건이 포아송분포 확률에 따라 발생하면, 사건이 발생하는 사이에 경과되는 시간은 지수분포를 따르게 된다(Park et al., 2013). 다시말해서 선박이 Gateline을 통과한 후 다음 선박이 통과할 때까지는 지수분포를 따른다는 의미이다. 이 때 선박은 단순한 척수와 더불어 항행하는 선박의 크기를 고려하기 위해 L환산을 이용하여 변환한 척수도 적용하였다(Park et al., 2013).
시뮬레이션은 포아송분포에 따라 단위시간 당 선박을 발생시키고 주의해역에서는 CORLEG에 따른 피항선과 유지선 지위를 바탕으로 우선순위를 주었다. 이 때 주의해역이 수용가능한 한계치에 대비하여 선박이 몇 척 항해하는지를 도출하였다.
마지막으로 혼잡도를 제시하고 시뮬레이션을 통해 획득한 혼잡도 값에 대한 고찰을 하였다. Figure 1은 본 연구의 분석 체계이다. 본 연구에서 활용한 자료의 공간적 범위는 부산항 신항 부근 주의해역이다. 해상교통조사를 수행한 시간적 범위는 2020년 6월23일 00:00부터 6월25일 24:00까지 총 72시간이다.
선행연구
1. 도로교통 분야 좌회전에 관한 연구
도로교통분야의 좌회전은 크게 보호좌회전과 비보호좌회전으로 나눌 수 있다. 보호좌회전은 좌회전 신호가 있는 통제방식으로 선행좌회전은 좌회전 다음에 직진 신호가 오는 경우이며, 후행 좌회전은 직진현시 다음에 동시신호가 올 경우 사용된다(Kim and Jung, 2011). 한편 비보호좌회전은 직진교통량과 좌회전교통량이 비교적 짧은 교차로에서 사용되는 방식이며, 주기가 짧고 지체가 적은 것이 특징이다. 해상교통의 교차로 상황은 도로교통보다 교통량이나 속력이 작으며, 해상에는 도로교통에서 이용되고 있는 신호체계가 없으므로 본 연구에서는 도로교통의 비보호좌회전을 중심으로 선행연구를 살펴보고자 한다.
교통신호기 설치관리 매뉴얼은 비보호좌회전 시행기준을 연간 좌회전 교통사고 건수와 좌회전 교통량 및 대항교통량을 이용하여 제시하고 있다(KNPA, 2020). Figure 2는 차로별 좌회전 및 직진교통량에 따른 보호/비보호 좌회전 기준을 나타내는 그래프이다.
좌회전 교통량은 최대 시간당 90대 이하이며, 각 차로당 기준은 좌회전 교통량과 대항교통량의 곱이 시간당 50,000대2(1차로), 100,000대2(2차로), 150,000대2(3차로) 이다.
비보호좌회전 관련한 연구로 Baik and Park(2011)은 비보호 좌회전 효율성 제고를 위해 대향 직진 교통류의 Gap-Time 기준을 연구하였다. 비보호 좌회전 차량(군)의 교차로 통행소요시간과 대향직진 Gap-Time을 현장조사와 시뮬레이션을 통해 선형방정식을 도출하였으며, 좌회전 차량(군)의 통행소요시간 대비 약 1.5배의 대향직진 Gap-Time이 보장되었을 때 좌회전을 허용하는 것을 추천하였다. Song(2010)은 비보호 좌회전 적용을 위해 좌회전 교통량, 대향직진 교통량 및 차로수를 고려하여 시뮬레이션 분석을 하였다. 그리고 대향 직진 교통량 변화에 따른 처리 가능한 비보호 교통량을 제시하였다.
2. 해상교통 분야 혼잡도에 관한 연구
해상교통혼잡도는 항로가 수용할 수 있는 교통량을 평가하는 이론이다(Park et al., 2013). 해상교통혼잡도를 이용하여, 현재교통량과 예측을 통한 미래교통량이 대상 해역의 교통용량 대비 어느정도 수준인지 평가하여 항로의 교통 특성을 분석할 수 있다(Yoo, 2013). 해상교통혼잡도는 교통 조사를 통한 실제 해상교통량을 실용교통용량으로 나누고 백분율로 변환하여 도출하며, 해상교통혼잡도의 수식은 Equation 1과 같다.
여기서, : 항만 입 ‧ 출항 선박의 척수와 크기를 토대로 도출한 해상교통량
: 실용교통용량
: 해상교통혼잡도
기본교통용량은 시정 4마일 이상, 풍속 10노트 이하, 유속 3노트 이하의 통상적인 항행조건에서 같은 크기의 선박이 거의 같은 속력으로 일정 폭의 직선 수로를 한 방향으로 단위 시간에 통과할 수 있는 최대 척수를 나타낸다(Fujii, 1966). 그리고 실용교통용량은 이론적인 최대 교통용량인 기본교통용량의 25% 수준으로 기상상태의 출현빈도, 선박항행의 자유성, 해양사고 예상 발생 수, 적용되는 교통관리의 양식 및 항로 교통체계에 따라 정해지는 서비스 수준과 선박의 통행 가능한 용량으로부터 정해지는 용량이다(Fujii et al., 1985). 해상교통혼잡도는 해상교통 특성 분석을 위해 다양하게 사용되고 있다. Koo(1997a)는 항로 시스템의 능력인 교통용량에 따른 혼잡도를 평가하기 위해서는 선박이 차지하는 수면의 넓이가 기본이 되며, 이를 위해 해상교통의 실태를 관측하고 시뮬레이션이나 이론적인 방법(범퍼 모델)을 적용한다고 하였다. 특히 시뮬레이션의 방법은 선박의 도착을 발생시키고 각 지점에서의 대기시간을 구하여 혼잡도를 평가한다. 그리고 Koo(1997b)는 대기행렬의 시뮬레이션을 이용하여 울산신항만의 혼잡도를 평가한 바 있다. 혼잡도 평가에 대해서는 ｢해상교통안전진단시행지침｣에 따라 범퍼모델이나 대기모델 등 해당 해역의 통항 특성을 충분히 반영할 수 있는 모델을 사용하도록 규정하고 있다(MOLEG, 2014). 범퍼모델을 이용한 해상교통 혼잡도는 항로상에서 선박이 점유하는 영역의 규모를 나타내며, 일본 선박기술연구소에서 해상교통조사를 실시하여 도출한 선박의 점용영역이 주로 사용되고 있다(Fujii et al., 1966). 우리나라의 해상교통안전진단에서는 주로 범퍼모델을 이용하고 있으며, 범퍼모델의 요소인 점용영역, 표준선박, 선박 속력에 대한 연구가 주로 이루어지고 있다(Um et al., 2012).
도로교통과 다르게 신호등이 없는 해상교통의 경우 좌회전 신호는 따로 없으며, 비보호 좌회전과 같이 선박이 일정한 신호 없이 교차할 시에는 국제해상충돌예방규칙에 따라 피항선과 유지선의 지위가 구분되며, 이에 맞게 행동하도록 규정되어 있다(IMO, 1977).
3. 본 연구의 차별성
도로교통 분야에서는 단위 시간당 교통량이 양이 많고, 신호등을 통해 차량이 교차되는 상황을 관리하고 있다. 또한 교통량에 따라서 신호없이 비보호로 교차로를 운영하는 등 관리 기준이 명확히 제시되어 있다. 반면 해상교통은 도로교통의 좌회전 신호 등 관리 체계는 없으며, 국제규칙에 따라 각 주체의 지위가 구분되며 지위에 따른 책임이 규정되어 있다. 해상교통에서는 교차로에서 선박 간 조우하는 교통량이 도로교통분야와 같이 신호로 조절을 해야할 수준이 아니기 때문에 지금까지는 항로폭, 길이 그리고 항행하는 선박이 점용하는 영역을 이용한 직선 항로의 혼잡도에 집중되어 있었다. 교차로의 경우 대기행렬을 이용한 서비스율의 혼잡도 이외에는 연구가 많지 않은 편이다. 그러나 부산항 신항의 경우 선박 대형화 트렌드와 더불어 새로운 항만 건설로 인해 해상교통량 증가가 예상된다. 그리고 부산항 신항과 연결되는 가덕수도에는 선박이 교차하는 주의해역이 설정되어 있어 향후 해상교통량이 복잡해 질 때의 혼잡도에 대한 전망은 필요한 것으로 판단된다. 본 연구는 교차로 혼잡도 도출의 기초 연구로 해상교통량 증가가 예상되는 부산항 신항 부근 선박 간 교차가 빈번한 주의해역을 중심으로 현재와 미래의 혼잡도를 시뮬레이션으로 도출하고 부산항 신항의 가덕수도에서 선박의 대기가 발생하는 척수를 제시하는 것에 의의가 있다.
부산항 신항 부근 주의해역 현황
1. 주의해역부근 항만 현황
부산항 신항 부근에는 선박이 밀집되거나 교차항해의 우려가 있는 해역이 주의해역으로 지정되어 있다(MOLEG, 2021). 그리고 주의해역을 이용하는 무역항은 부산항 신항과 마산항이 있다. 제4차 전국 항만기본계획(무역항)에 따르면, 부산항의 2019년 기준 총물동량은 468,761천RT1)이다. 그리고 장래물동량은 2030년 615,691천RT, 2040년 863,124천RT로 각각 1.31배, 1.84배 증가할 것으로 예측되었다. 마산항의 경우 2019년 기준 25,985천RT이며, 장래 2030년에는 30,073천RT, 2040년 31,528천RT로 각각 1.15배, 1.21배 증가할 것으로 예측되었다(MOF, 2021a).
한편 제2차 신항만건설 기본계획에서는 부산항 신항을 동북아 Mega-Port로 육성할 계획을 제시하였다. Mega-Port는 18,000TEU급 이상 초대형 선박이 접안가능한 고생산성, 대수심, 대용량 항만이며 이러한 계획은 제 2신항을 2040년까지 건설하여 달성할 예정이다. Figure 3은 부산항 신항 부근 해역을 나타내는 그림이며, 경남 창원(진해) 방향에 제 2신항이 건설될 예정이다(MOF, 2019). 그러므로 부산항 신항 부근의 주의해역은 장래에 더욱 복잡해 질 것으로 예상된다.
2. 주의해역 통항선박 현황
주의해역을 통항하는 선박 중 좌회두로 교차 가능성이 있는 선박 현황을 확인하기 위해서 3일간(2020.6.23. 00:00-6.25. 24:00) 해상교통조사를 실시하였다. 그리고 게이트라인을 그어 선박 통항 현황을 확인하였다. Figure 4는 연구 범위의 주의해역을 나타낸다.
A Gate line은 가덕수도를 통과하여 주의해역으로 접근하는 입구에 설정했다. B Gate line은 부산항 신항을 출항하여 주의해역으로 접근하는 입구에 설정했다. C Gate line은 마산항 방향의 선박이 좌회두하여 주의해역을 빠져나가는 출구에 설정했다. A-C Gate line을 통과하는 선박은 주의해역을 통과하여 올라가는 선박의 교통현황을 파악할 수 있으며, B-A Gate line을 통과하는 선박은 신항 출항, 주의해역을 통과하여 내려가는 선박의 교통현황을 파악할 수 있다.
1) A-C Gate(가덕수도를 통과하여 마산, 진해방향으로 올라가는 선박) 선박 현황
3일간 A-C 게이트라인을 이용하여 주의해역을 통과한 선박은 총 75척으로 한 시간당 평균 1.04척 통과하였다. 단위시간 당 게이트라인을 통과하는 선박의 척수는 포아송분포를 따른다고 알려져있다(Park et al., 2013). Figure 5는 한 시간당 A-C 게이트라인을 통과한 선박의 관측치와 포아송분포를 따를 경우 예측할 수있는 예측치를 나타내는 그래프이다. 한 시간당 평균 통과 척수의 기대값은 1.04척으로 두고 Equation 2를 이용하여 확률을 계산하였다.
여기서, =0, 1, 2, 3, ...
𝜆 : 한 시간당 평균 게이트라인 통과 선박 척수
2.71828
Table 1은 카이제곱분포를 이용하여 검증한 표이다. 95% 유효구간 내에서 A-C 게이트라인을 이용하여 주의해역을 통과하는 한 시간당 선박 척수는 포아송분포를 따르는 것으로 나타났다.
Table 1.
Chi-square test for validation of the poisson distribution (N=72)
| Category | Expectation | Observation | Degree of freedom | |
| 0 | 25.40 | 31 | 4 |
8.95* (0.06) |
| 1 | 26.46 | 23 | ||
| 2 | 13.78 | 7 | ||
| 3 | 4.78 | 7 | ||
| 4 | 1.24 | 3 | ||
| 5 | 0.25 | 1 |
Figure 6은 A-C 게이트라인을 통과하는 선박의 길이를 나타낸다. A-C 게이트라인을 통과하는 선박의 평균 길이는 73.35m였으며, 20-40m 사이의 선박이 가장 많았다. 항만에는 다양한 크기의 선박이 운항하고 있으므로 해상교통 조사를 통해 해당 해역을 항행하는 선박의 길이를 도출한다. 이 때 표준선박의 길이를 이용하여 항행하는 선박의 상대적인 길이를 도출하며, 이를 L환산이라고 한다. 해상교통혼잡도는 L환산된 선박 척수를 이용하여 평가하고 있다(Park et al., 2013). 표준선박의 길이에 따라 실용교통용량과 해상교통량 값은 변화할 수 있으나 해상교통혼잡도는 비율을 나타내므로 그 영향이 적다(Um et al., 2012). 그러므로 본 연구에서는 해상교통안전진단에서 주로 사용되는 표준선박 길이 70m를 이용하여 각 선박 길이를 나눠서 선박척수를 환산 했으며, 이 때 값은 약 1.11척이였다. 즉 A-C 게이트라인을 통과하는 선박은 표준 선박길이인 70m 선박이 시간당 평균 약 1.11척 입항하고 있다는 의미이다.
Figure 7은 A-C 게이트라인을 통과하는 선박의 이동시간을 나타낸다. A-C 게이트라인을 통과하여 주의해역을 이동하는데 걸리는 시간은 평균 약 12.8분이다. 이를 한 시간당 통과하는 선박 척수로 변환하면 시간당 4.66척이다. 3일 교통조사를 기반으로 혼잡도는 22.3%이며, 표준 선박으로 환산하면 23.8%이다.
2) B-A Gate(부산항 신항을 출항하여 가덕수도를 통과하는 내려가는 선박) 선박 현황
3일간 B-A 게이트라인을 이용하여 주의해역을 통과한 선박은 총 124척으로 한 시간당 평균 1.72척 통과하였다. Figure 8은 한 시간당 B-A 게이트라인을 통과한 선박의 관측치와 포아송분포를 따를 경우 예측할 수 있는 예측치를 나타내는 그래프이다. 한 시간당 평균 통과 척수의 기대값은 1.72척으로 두고 Equation 2를 이용하여 확률을 계산하였다.
Table 2는 카이제곱분포를 이용하여 검증한 표이다. 95% 유효구간 내 에서 B-A 게이트라인을 이용하여 주의해역을 통과하는 한 시간당 선박 척수는 포아송분포를 따르는 것으로 나타났다.
Table 2.
Chi-square test for validation of the poisson distribution (N=72)
| Category | Expectation | Observation | Degree of freedom | |
| 0 | 12.86 | 16 | 3 |
4.74* (0.19) |
| 1 | 22.15 | 18 | ||
| 2 | 19.07 | 15 | ||
| 3 | 10.95 | 16 | ||
| 4 | 4.71 | 7 |
Figure 9는 B-A 게이트라인을 통과하는 선박의 길이를 나타낸다. 평균 선박길이는 140.6m이다. 부산항 신항은 우리나라 최대의 컨테이너 항만으로 대형선이 많이 입항하고 있으며, 20m 이하의 선박은 도선을 위한 도선선이 대부분이다. 표준선박 길이를 70m로 두고 L환산을 하면 선박 척수는 약 2.01척이다. 즉 B-A 게이트라인을 통과하는 선박은 길이를 고려하면, 표준선박의 약 2배 더 많은 선박이 통과하고 있다는 의미이다.
Figure 10은 B-A 게이트라인을 통과하는 선박의 이동시간을 나타낸다. 주의해역을 이동하는데 걸리는 시간은 평균 약 11.1분이다. 이를 한 시간당 통과하는 선박 척수로 변환하면 시간당 5.36척이다. 3일 교통조사를 기반으로 혼잡도는 32.1% 이며, L환산 척수를 기준으로 하면 37.5%이다.
3) 대기확률
부산항 신항을 출항하여 주의해역을 통항하는 선박은 침로유지선이며 통항우선권이 있다. 즉 주의해역을 통과하여 마산방향으로 올라가는 선박은 피항선이며 침로유지선에 영향을 받는다. 그러므로 해상교통공학의 교차로 대기행렬을 적용하면 마산방향 선박의 혼잡도를 다음식과 같이 나타낼 수 있다(Park et al., 2013).
여기서, : 실용혼잡도
: 주의해역을 통과하여 마산방향으로 항행하는 단위시간당 선박척수
: 부산항 신항을 출항하여 주의해역을 통항하는 선박의 혼잡도
: 주의해역을 통과하여 마산방향으로 항행할 수 있는 단위시간당 선박척수
즉 부산항 신항을 출항하여 주의해역을 통항하는 선박이 많을수록 마산방향으로 항행할 수 있는 선박의 용량이 줄어들며 결과적으로 실용혼잡도는 높아진다.
시뮬레이션
1. 시뮬레이션 설계
3일간 교통조사를 수행한 데이터를 기반으로 가덕수도 항로의 혼잡도 분석을 위한 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션을 위해서 Powersim studio 10을 사용하였다. 해당 소프트웨어는 시간에 따른 시스템의 동태적 변화 특성을 살펴 볼 수 있으며, 본 연구에서는 교차로를 선박이 입항하고 출항하는 현상을 시스템으로 구현하여 분석하였다(Kim, 2021). 시뮬레이션은 해상교통조사에서 이용한 게이트를 통과하는 선박의 한시간 당 통과 척수를 입력 변수로 설정하였다. 주의해역을 통항할 수 있는 시간당 최대용량은 ｢부산항 항법 등에 관한 규칙｣에 따라 주의해역의 최대속력인 12kt를 고려하였다(MOLEG, 2021). 안전한 항행을 위해 주의해역은 마산방향으로 올라가는 선박과 신항에서 내려오는 선박이 동시에 항행하지 못하며 신항에서 출항하는 선박에 우선순위를 두었다. 그 이유는 주의해역에서 좌회두 할 경우 마산방향으로 올라가는 선박이 피항선의 위치인 것에 기인한다. 설정한 값에 따라 시뮬레이션은 1,000회 시행하였다. Figure 11은 시뮬레이션의 분석흐름도이다.
2. 시뮬레이션 결과
1) 3일 기반의 자료를 활용
주의해역 시뮬레이션의 입력변수는 해상교통조사에 따른 값을 이용하여 주의해역을 지나 마산 방향으로 올라가는 선박의 시간당 척수(1.01척/1시간), 부산항 신항을 출항하여 주의해역을 지나는 선박의 시간당 척수(1.77척/1시간)로 설정하였다. Figure 12는 주의해역의 혼잡도를 나타내는 그래프이다. 평균 혼잡도는 39.3%로 나타났다.
해상교통공학에 따르면, 혼잡도가 약 60% 이상일 때부터 교차로에서 대기하는 선박이 나타난다고 하였다(Park et al., 2013). 1,000회 시행 중 혼잡도가 60% 이상의 경우는 249회(24.9%)였다. L환산계수(표준선박길이 70m)를 이용하여 척수를 나타내면, 마산 방향으로 올라가는 선박 척수는 1.11척/1시간이며, 부산항 신항을 출항하여 주의해역을 지나는 선박 척수는 2.01척/1시간이다. 선박길이를 고려한 혼잡도 평균은 약 43.97%이며, 60% 이상의 혼잡도는 1,000회 시행 중 315회(31.5%)였다. Figure 13은 시뮬레이션 횟수 중 혼잡도 비율을 나타내며, L환산 전/후로 구분하여 나타냈다.
2) 미래 교통현황
항만기본계획 및 신항만기본계획에 따르면, 마산항은 2030년까지 물동량 1.15배 증가, 부산항 신항은 물동량 1.31배 증가할 것이라고 발표하였다. 물동량 증가와 더불어 진해 신항까지 건설된다면, 주의해역을 통항하는 선박의 척수는 더욱 증가 할 것이며, 주의해역의 혼잡도도 더욱 증가할 것으로 예상된다. Figure 14는 주의해역을 통항하는 선박의 척수에 따른 혼잡도를 나타내는 그래프이다. Equation 3에 따라 마산방향 선박과 부산항 신항 출항 선박 척수는 1차 함수 관계가 있다. 선박의 크기에 따라 적재할 수 있는 화물량이 다르기 때문에 물동량과 선박척수는 완벽히 비례하지는 않지만, 물동량 증가와 입항척수는 큰 상관관계가 있다(Park et al., 2007). 현재 교통량을 기준으로 혼잡도는 39.3%, 선박의 길이를 고려하여 L환산한 경우의 혼잡도는 43.97%으로 나타났다. 여기서 미래 교통을 물동량 증가 비율에 적용했을 때, 마산방향 선박은 1.16척/1시간, 부산항 신항 출항선박은 2.31척/1시간이 되며, 이에 따른 혼잡도는 48.89%이다. 선박의 길이를 고려한 L환산 척수의 경우 마산방향 선박은 1.27척/1시간, 부산항 신항 출항선박은 2.63척/1시간이 되며, 이에 따른 혼잡도는 55.36%이다. 2020년을 기준으로 10년뒤에는 선박척수를 기준으로 9.59%, L환산척수를 기준으로는 11.39% 차이가 있는 것으로 분석되었다.
가덕수도를 통해 마산 방향으로 통항하는 선박의 척수가 증가할수록 주의해역의 실용교통혼잡도는 늘어난다. Figure 15는 마산 방향으로 통항하는 선박 척수에 따른 실용교통혼잡도 60% 이상이 발생하는 경우를 나타내는 그래프이다. 마산 방향 선박 척수에 따라 혼잡한 상황이 발생하는 경우는 선형으로 증가하는 것을 확인 할 수 있다. 그리고 부산항 신항에서 출항하는 선박의 척수가 증가할수록 60% 이상의 경우는 증가하였다. 시물레이션 결과에 따르면, 마산으로 향하는 선박의 척수가 시간당 4척, 부산항 신항에서 출항하는 선박이 시간당 3척 출항한다면 지속적으로 혼잡도 60%이상을 유지할 것으로 보인다.
3. 고찰
3일간의 해상교통조사를 통한 현재 가덕수도 주의해역 혼잡도는 약 39.3%으로 분석되었으며, 시간당 약 2.78척의 선박이 이동하고 있어 혼잡하지 않은 것으로 판단된다. 하지만, 선박의 크기에 따라서 선박운항자나 이를 관제하는 관제사가 느끼는 부담감은 다르기 때문에, 표준선박 크기를 적용하여 척수를 환산하면 혼잡도는 높아진다(Park et al., 2008). 부산항 신항은 우리나라 제1의 컨테이너 항만이므로 선형 증대에 따른 추세에 따라 장래에도 큰 선박이 입항 할 것으로 전망되고 있어 환산척수의 혼잡도는 더욱 증가 할 것이다. 실제로 교통조사에 따른 환산척수도 2.01척으로 길이 70m의 표준선박에 비해 약 2배 척수가 더 많은 것으로 조사되었다.
신항만 기본계획에 따라 건설 예정인 진해 신항은 부산항 신항 수준의 용량을 갖추게 될 것이므로 선박의 대형화는 물론 실질적인 척수도 증가될 것으로 예상된다. 물동량을 기준으로 선박척수를 환산하여 장래의 혼잡도를 계산하면 약 55%까지 상승된다. 여기서 55%의 의미는 일정한 시간 중에 절반 이상은 주의해역에 계속 선박이 항해하고 있다는 것이다. 특히 시뮬레이션에서 안전을 위해서 주의해역에서는 교차 통항하는 경우가 없다고 설정하였으나, 실제 교통조사 결과에 따르면, 3일동안 총 81건의 교차하는 사례가 있었으며, 그 중 31건(약 38.2%)은 주의해역에서 선박이 완전히 빠져나가기 전에 반대편에서 주의해역으로 접근하였다. 31건을 분석해보면 교차하는 선박이 평균 43.7% 진행했을 때, 주의해역에 접근했으며, 분으로 환산하면 약 8.8분 후에 접근하는 것으로 분석되었다. Figure 16은 한 선박이 주의해역에서 완전히 빠져나가기 전에 반대편의 선박이 주의해역으로 접근한 선박의 비율과 접근 시간의 비율을 나타낸다.
즉, 시뮬레이션 상에서 혼잡도는 L환산을 기준으로 장래 55.3%까지 증가할 수 있다고 도출되었으나, 실제로는 주의해역을 마주오는 선박이 동시에 통항하는 경우가 38%가 있으므로, 선박운항자나 VTS 관제사 입장에서 느끼는 혼잡도는 다를 것으로 판단된다. 더구나 진행 방향상으로는 마주오는 선박 간에는 충돌 코스이기 때문에 선박운항자와 VTS 관제사 입장에서는 안전에 대한 사항까지 고려해야하며, Figure 4의 주의해역에서는 좌회두 관련된 선박 이외에도 많은 선박이 통과하고 있으므로 부담감이 더욱 가중 될 것으로 판단된다. 이는 혼잡도와 위험도는 강한 상관관계가 있다고 제시한 Lee and Lee(2019)의 연구와도 연결된다. 다만 본 연구에서는 혼잡도를 중심으로 분석했으므로, 위험도에 대한 사항은 추후 연구로 남겨둔다.
결론
본 연구는 효율적인 항로 운영을 기초연구로 항로에서 좌회두하는 선박과 직진으로 이동하는 선박의 교차로 인한 항로 혼잡도를 도출하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 부산항 신항 주의해역을 대상으로 3일간 해상교통조사를 실시하였다. 해상교통조사를 통해 도출된 기초자료를 이용하여 시뮬레이션을 수행했으며, 현재 해역의 혼잡도와 미래 혼잡도를 전망하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다.
(1) 부산항 신항 주의해역을 통과하는 선박을 마산방향 교통흐름과 부산항 신항 출항 선박 흐름으로 구분하여 교통조사를 실시했으며, 마산방향 교통흐름은 시간당 1.04척, 부산항 신항 출항 선박은 시간당 1.72척으로 조사되었다. 표준선박길이 70m 기준으로 L환산 시에는 마산방향 교통흐름은 시간당 1.11척, 부산항 신항 출항 선박은 시간당 2.01척으로 부산항 신항은 표준선박 기준 약 2배 길이의 선박이 항해하고 있는 것으로 분석되었다.
(2) 시간당 주의해역을 통과하는 선박은 포아송분포를 따르는 것을 증명했으며, 이를 이용하여 시뮬레이션을 1,000회 수행한 결과 평균 혼잡도는 39.3%이며, 선박 대기가 발생하는 60% 이상 혼잡도는 249회 발생했다. 그리고 항만기본계획의 물동량 예측치에 따라 2030년 혼잡도는 48.89%까지 증가하는 것으로 분석되었다.
(3) 시뮬레이션을 통한 혼잡도는 높은 수준은 아니지만, 주의해역에서 동시에 통항하는 경우가 38.2%로 조사되었으며, 이는 선박 교차로 인해 위험도가 상승하므로 선박운항자나 해상교통관제사 입장에서는 부담이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 항로의 교차로에서 좌회두 하는 선박과 직진하는 선박의 교차로 인해 발생하는 혼잡도를 시뮬레이션을 통해 정량적으로 제시한 것에 의의가 있다. 본 연구의 결과로 도출된 내용은 해상교통관제사가 교차로의 교통관리를 위한 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다. 특히 결과로 제시한 시간당 출 ‧ 입항 4척, 3척의 선박은 선박대기를 유발하는 기준 선박 척수로, 해당 기준으로 도선사 배치나 출 ‧ 입항 시간의 지정 등을 한다면, 효율적인 교통관리를 수행할 수 있을 것으로 판단된다. 하지만 본 연구는 기초연구로 한계점도 분명히 나타났다. 우선 해상교통조사의 기간은 2020년 6월으로 코로나19의 영향이 본격적으로 시작된 시기이기 때문에 완전히 부산항 신항의 해상교통을 반영하지는 못했다. 또한 본 연구는 기초 연구로 항로운영에 대한 기본적인 사항만 고려한 점이 한계이다. 특히 주의해역에는 교차하는 선박 이외에도 동일한 방향으로 항행하는 선박도 존재한다. 그러므로 교차 상황 뿐만아니라 동행하는 선박이 차지하는 영역도 혼잡도에 반영되어야 할 것이다. 더불어 위험도를 고려한 해상교통관제사나 선박운항자 입장에서의 부담감 등 실무적인 연구도 진행되어야 할 것이다. 마지막으로 해당 연구는 교차 구간의 혼잡도에 집중 하였으나, 향후에는 자율운항선박 등장에 맞춰 좌회두 시작 시점을 위한 간격 등에 대한 연구도 필요할 것이다.
