우리나라에서는 연간 250건 이상의 해양 기름유출사고가 발생하고 있으며, 이는 지역 사회 및 환경에 큰 영향을 미친다. 국제 협약 및 국내법에서는 오염자부담의 원칙을 바탕으로 기름유출에 대한 피해 배상을 유출 당사자에게 책임지도록 하고 있으며, 민·형사적 책임 규명을 위해 유출 행위자에 대한 적극적인 조사가 이루어지고 있다. 기름 유출사고의 행위자 조사의 중요성 확대에 따라서 CEN 15522-2, ASTM D 3248 등의 표준을 이용해 기름 시료 간의 유사성 판정을 하고 있다. 이 중 가장 활발히 활용되고 있는 유럽표준인 CEN 15522-2가 2023년 EN 15522-2로 3차 개정되었다. 본 연구는 EN 15522-2를 이용하여 국내 발생한 해양 기름유출사고 시료를 분석하고, 적용 성에 대하여 확인하였다. 그 결과 경질유 유출사고가 40% 이상을 차지하는 국내 유출사고의 특징을 비춰볼 때 Adamamtanes와 같은 저비 점의 물질이 추가된 EN 15522-2의 적용은 효용성이 높은 것으로 확인되었다.

해양을 이용하려는 수요자 증가에 따라, 해양공간을 합리적으로 배분하기 위해 해양공간계획(Marine Spatial Planning)제도가 도 입되었다. 이 중 어업활동보호구역은 수산자원보호 등 어업활동 보호를 위해 지정되었다. 그러나, 어업활동보호구역을 주로 항해하는 어 선은 우리나라에서 발생하는 해양사고의 약 70 %를 차지할 정도로 위험에 노출되어 관리가 필요하다. 본 연구의 목적은 어업활동보호구 역 내 어선 통항 안전 확보를 위해 어업활동보호구역과 항만·항행구역에서 발생하는 해양사고를 분석하는 것이다. 이를 위해 해양용도구 역의 교통량을 조사하고 선종별, 사고 유형별, 톤수별, 사고원인별, 인명피해별로 해양사고를 조사하였다. 분석 결과 각 유형별 단위 면적 당 해양사고는 대부분 항만·항행구역에서 더 많이 발생하였으나 전체적으로 발생한 해양사고는 어업활동보호구역이 높았다. 특히 인명사 고가 많이 발생하여 통항 안전관리가 필요한 것으로 식별되었다.

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로 써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통 의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하 여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하 였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기 반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제 시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.