신재생 에너지 자원중 풍력발전은 비약적인 기술 발전과 시장 규모가 급속하게 성장하고 있다. 최근 육상풍력발전단지의 공간적 한계, 환경 문제 등으로 인하여 설치 공간이 해상으로 이동되었고, 더욱 풍부한 풍황 조건을 가진 깊은 수심에 설치되는 부유식 해상 풍력단지의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 해상교통관점에서 해상풍력단지의 최적위치 선정은 선박과 풍력기들의 간섭을 최소화 하고 사고 확률이 적은 곳이며, 선박 밀집도가 낮은 해역이 최적위치로 선정된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘 기반의 계절별 1주일 기간 선박자동식별장치 데이터를 유전자 및 염색체로 구성하였다. 80개의 유전자로 구성하고 유전 알고리즘의 적합도 평가를 거쳐 부유식 해상 풍력단지의 계절별 최적위치를 선정하였다. 더 나아가 계절별 최적위치 점수를 합산하여 최종 최적위치를 선정하였다. 분석 해역에서 최적위치는 11개로 나타났으며, 해상교통관점에서 유전 알고리즘을 통한 최적위치 선정이 적용 가능함을 확인하였다.

선박은 충돌방지를 위해 해상충돌예방규칙에 의해 운항한다. 하지만 다수의 선박이 동시에 운항하는 특수상황 시에는 해상충 돌예방규칙을 적용하기 곤란하며 이때는 운항자의 개인능력에 의한다. 이러한 경우 해상교통관제를 통한 교통상황 관리가 필요하다. 이에 전 세계적으로 VTS(Vessel Traffic Services)를 통해 해상교통이 관리되고 있으며 운용 방법은 관제요원이 VTS 시스템을 이용하여 위험상황을 판단하고 통신시설을 이용하여 선박들에게 안전운항을 권고한다. 이 연구에서는 기존 방법에 AI(Artificial Intelligence) 기법을 추가하여 운항자의 관점에서 위험상황을 판단하는 방법에 대해 고찰한다. 또한, 관제 효율성 증대를 위해 AR(Augmented Reality)기법을 추가한 해상교통안전모니터링 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 위험상황 및 위험 우선순위 예측이 정량적으로 가능하여 복잡한 교통상황시 실제 운항자가 충돌회피하는 방법과 동일한 순차적 위험상황 해소가 가능하다. 특히, 위험상황을 관제요원의 관점뿐만 아니라 각 선박의 운항자의 관점에서 분석할 수 있어 기존의 방법보다 실제적이다. 또한, 분석결과를 통해 정량적인 위험수역 파악이 가능하여 충돌회피를 위한 권고항로 지원이 가능하다. 결과적으로 이 시스템은 해상교통상황이 복잡한 해역에서의 선박간 충돌방지에 도움이 될 것이다. 특히, 해양분야 제4차 산업혁명에 주요한 분야를 차지하는 자율운항선박에 충돌방지 기능으로 사용될 수 있을 것이다.

서남해 해상풍력발전단지 내 선박 통항 금지와 조업 제한으로 인해 사업자와 어민간의 갈등이 심화되고 있다. 이러한 문제 해결을 위하여 국내에서도 유럽의 해상풍력발전단지와 같이 발전단지 내 선박 통항과 어로작업 허용을 검토하고 있다. 이 연구는 서남해 해상풍력발전단지 내 선박 통항을 가정하여 항로의 형태에 따른 해상교통위험도 발생비율을 ES 모델과 IWRAP을 이용하여 분석하였다. 또한, 항로의 형태(십자형 항로 및 격자형 항로)와 선박 통항량(현재, 3배, 5배, 10배)에 변화를 주어 위험도를 정량적으로 평가하였다. 주요 평가결과는 다음과 같다. 현재의 교통량에서 십자형 항로와 격자형 항로를 운영할 경우 조선부담감(종합환경스트레스치가 750 이상)이 높은 구간은 발생하지 않았으며, 연간 충돌확률도 큰 차이가 발생하지 않았다. 그러나 통항량이 현재보다 3배, 5배, 10배 증가함에 따라 교차지점에서 조선부담감과 연간 충돌확률이 급격히 증가함을 확인하였으며, 이를 통해 격자형 항로에서 교통류 분리를 통해 위험도를 효과적으로 분산시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 서남해 해상풍력발전단지 내에서 항로설정, 항로운영방식, 안전대책 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ±20°, 풍속이 ±2 m s−1 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산 란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴 드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.

본 연구는 해상풍력발전단지 내 어업의 가능성을 살펴보고자, 어구 및 어법이 해상풍력발전단지 내 터빈과 해저케이블에 미치는 위험도를 평가하였다. 서남해 해상풍력발전단지를 연구 대상 해역으로 설정하여, 주변 국가어항의 선박 현황을 조사하였다. 어선의 현 황을 참조하여 22개의 어구 및 어법에 대하여 위험도 평가 기준을 설정하고, 전문가를 통해 위험도를 평가하였다. 위험도가 낮아 해상풍 력발전단지 내에서도 조업이 가능하다고 판단되는 어구 및 어법은 외줄낚시, 대낚시, 멸치챗배였으며, 위험도가 보통으로서 조업이 가능 하기는 하나, 주의가 필요하다고 생각되는 어구 및 어법은 바닥주낙, 뜬주낙, 끌낚시, 오징어채낚기, 문어단지, 주꾸미소호, 연안통발, 주목망, 낭장망, 고정자망, 유자망이었다. 위험도가 높아 해상풍력발전단지 내 조업이 어렵다고 판단되는 어구 및 어법은 형망, 빔트롤, 건착망 류였으며, 위험도가 아주 높아 해상풍력발전단지 내 어업이 허용되기 어렵다고 판단되는 어구 및 어법은 안강망, 기선권현망, 오터트롤, 외끌이기선저인망, 쌍끌이기선저인망이었다.

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.