항만 및 연안의 관제구역 내에서는 VHF를 이용하여 24시간 해상교통관제가 이루어지고 있다. 그러므로 VHF 교신을 분석하면 관제구역 내의 선박 움직임이나 관제사의 관제패턴을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 VHF 교신분석으로 관제사가 관제구역 내 위험상황을 관제하는 간격을 도출하고 관제 가이드라인 및 위험한 상황을 사전에 대비할 수 있는 기초 자료로 제공하고자 한다. 이를 위하여 부산항을 대상으로 7일간 VHF 교신을 청취하고, VTS가 직간접적으로 관제한 선박에 대하여 Park 모델을 이용하여 위험도를 도출하였다. 이를 이용하여 단위시간당 일정 위험도 이상의 선박을 관제하는 빈도확률이 푸아송 분포를 따르고 있음을 확인하였고, 그 결과 VTS가 선박을 직접 관제에 개입할 경우는 3.50시간마다, 특히 주간시간대의 경우 2.85시간마다 관제하는 것으로 분석되었다. 그리고 3.84시간마다 일정 위험도 이상의 선박간의 교신이 있음을 확인하였다.

본 연구에서는 해상교통혼잡도에 영향을 미치는 요소인 선박점용영역크기, 선박의 속력, 항로폭에 대한 민감도 분석을 실시하였으며, 가장 민감한 요소로 선박점용영역을 도출하였다. 선박점용영역에 대해 일본, 덴마크 해협, 중국 상하이항에서의 점용영역에 대한 기존 연구사례를 조사하고, 우리나라 진해만 피항시의 해상교통관측조사를 통한 선박점용영역을 도출하여 비교 분석하였다. 민감도 분석 결과, 선박속력 1노트 변화시 10 %, 항로폭 100미터 변화시 18 %, 점용영역 장직경 1L 변화시 34 %∼43 %의 영향이 미치는 것으로 분석되었다. 그 결과, 현행 진단제도에서 사용하는 8L×3.2L, 6L×1.6L은 일본의 3.5L×1.5L, 중국 상하이항 5.9L×2.2L, 덴마크 해협 4L×5B 및 진해만 피항시의 선박점용영역 3L×2L과 큰 차이가 있음을 확인하였다.

본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 시계열 분석과 인공신경망 모형을 이용하여 장래 해상교통량을 예측하였다. 특히, 시계열 분석을 통한 예측값을 인공신경망 모형에 추가 입력변수로 적용하여 장래 해상교통량 예측을 제고하고자 하였다. 본 연구는 인천항의 1996년부터 2013년까지 월별 관측값을 대상으로 하였다. 모형의 예측력 검증을 위해 1996년부터 2012년까지 관측값을 대상으로 구축한 모형으로부터 2013년을 예측하여 실제 관측값과의 비교로 적합한 모형을 판별하였다. 인천항의 2015년 장래 해상교통량은 매월 평균 교통량보다 5월과 11월에 각 5.9 %, 4.5 % 많았으며, 1월과 8월은 매월 평균 교통량보다 각 8.6 %, 4.7 % 적은 것으로 예측되었다. 따라서 인천항은 계절에 따른 월별 교통량의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구는 해상교통 현장관측 조사시 계절에 따른 교통량의 특성을 반영할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.

본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 금융, 경제, 무역 등 다양한 분야의 수요 예측에 널리 적용되고 있는 시계열 분석 방법을 시도하였다. 인천항의 1996년 1월부터 2013년 6월까지 입항 척수 자료를 바탕으로 정상성 검증, 모형의 식별, 모수의 추정, 진단 과정을 거쳐 장래 해상교통량을 예측하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 예측한 결과 2월달의 교통량이 다른 달 보다 적게 예측된 반면, 1월달의 교통량은 다른 달 보다 많을 것으로 나타났다. 또한 인천항은 지수평활법 보다 ARIMA 모형이 적합하며, 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 분석으로 장래 교통량을 월별로 예측하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 기존의 회귀분석으로 예측한 장래 해상교통량보다 시계열 분석으로 예측한 장래 해상교통량이 더 적합한 모형인 것으로 판단된다.