해양환경안전학회지 Vol.25 No.5 (p.527-534)

|Research Paper|
해상교통혼잡도와 IWRAP Mk2 기반의 항로 위험도 연관성 분석에 관한 연구

Analysis of Correlation between Marine Traffic Congestion and Waterway Risk based on IWRAP Mk2
키워드 :
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목차

요 약
Abstract
1. 서 론
2. 해상교통안전성 평가모델 현황
   2.1 항로 위험도 평가모델(IWRAP Mk2)
   2.2 해상교통혼잡도 평가모델(Marine Traffic Congestion)
   2.3 IWRAP Mk2 및 해상교통혼잡도 모델 비교
3. IWRAP Mk2 기반 항로 위험도 평가
   3.1 대상 항로 및 기본사항 설정
   3.2 평가결과
   3.3 항로 위험도 민감도 변수
4. 해상교통혼잡도 평가
   4.1 대상 항로 및 기본사항 설정
   4.2 평가 결과
   4.3 해상교통혼잡도 민감도 변수
5. 항로 위험도 및 해상교통혼잡도와의 연관성 분석
   5.1 그룹 설정
   5.2 분석결과
   5.3 종합결과
6. 결 론
References

초록

항로에서의 위험도 평가 모델은 해상 교통량을 기초로 다양한 형태의 수학적 분석 방법 등이 응용되고 있다. 국내 해상교통안 전진단에서는 항로를 통항하는 선박 규모를 표준화시킨 해상교통혼잡도 모델을 활용하고 있으며, 해상교통혼잡도가 높으면 충돌과 같은 위험상황이 발생할 개연성이 높다고 해석하고 있다. 그러나 항로의 특정 지점에서 관측된 해상 교통량의 밀도 변화가 항로의 위험도를 표현할 수 있는지 보다 면밀한 과학적 검토가 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 항로에서의 충돌 및 좌초 등의 위험도를 확률적 기법으로 평가하는 IWRAP Mk2(IALA 공식 추천 평가모델) 모델로 항로 위험도를 체계적으로 평가하고, 동일 해역에서 해상교통혼잡도 모델로 해상교통혼잡도를 평가하여 항로 위험도와 해상교통혼잡도의 연관성을 분석하였다. 분석 결과, R2이 0.943인 선형함수가 도출되었으며, 유의수준에서도 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 또한 Pearson 상관계수가 0.971로 높게 나타나 강한 정적 상관관계를 보였다. 이처럼 각각의 수학모델의 공통적인 입력 변수의 영향으로 항로 위험도와 해상교통혼잡도는 강한 연관성을 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과를 기반으로 항로 위험도를 예측할 수 있는 평가 기법이 고도화될 수 있는 모델 개발을 위한 응용 자료로 활용되기를 기대한다.
Several types of mathematical analysis methods are used for port waterway risk assessment based on marine traffic volume. In Korea, a marine traffic congestion model that standardizes the size of the vessels passing through the port waterway is applied to evaluate the risk of the waterway. For example, when marine traffic congestion is high, risk situations such as collisions are likely to occur. However, a scientific review is required to determine if there is a correlation between high density of maritime traffic and a high risk of waterway incidents. In this study, IWRAP Mk2(IALA official recommendation evaluation model) and a marine traffic congestion model were used to analyze the correlation between port waterway risk and marine traffic congestion in the same area. As a result, the linear function of R2 was calculated as 0.943 and it was determined to be significant. The Pearson correlation coefficient was calculated as 0.971, indicating a strong positive correlation. It was confirmed that the port waterway risk and the marine traffic congestion have a strong correlation due to the influence of the common input variables of each model. It is expected that these results will be used in the development of advanced models for the prediction of port waterway risk assessment.