지난 22년 동안의 선박 통항자료와 2015년부터 2017년까지 3년 동안 매년 72시간씩 실시간 선박 통항량 조사를 통해 여수광양항의 해상교통량의 장기변동과 출입항로에 대한 통항특성을 분석하였다. 2017년도 기준으로, 여수광양항의 선박 통항척수는 약 66,000척이며, 선복 량은 약 804,564천톤으로 1996년도 189,906천톤에 비해 400 % 이상 증가하였고 위험화물 물동량은 140,000천톤으로 1996년에 비해 250 % 이상 증가한 것으로 나타났다. 실시간 선박 통항량 조사결과, 1일 평균 통항 선박은 357척이며 통항로 이용율은 낙포해역이 28.1 %, 특정해역이 43.8 %, 연안통항로와 돌산연안 및 금오도 수역이 6.8 %로 동일하였다. 다수의 항로가 만나는 낙포해역은 선박간의 병항 및 교차항행이 가장 빈번했으며, 특정해역도 주변의 연안통항로에서 소형 작업선들이 다수 진출입하여 대형 선박과 교차되는 경우가 자주 발생하였다. 화물선박 의 묘박지 투묘 대기율은 약 24 % 정도였으며, 케미컬선, 유조선 등의 위험화물 선박의 야간 통항율은 약 20 %에 달하였다. 여수광양항의 선 박 통항량은 매년 증가하지만 선박 통항로는 과거와 큰 차이가 없기에 사고의 위험이 상존한다고 볼 수 있다. 따라서 다수의 항로가 중첩되어 통항 선박간의 사고 위험이 높은 제1항로 ~ 제4항로의 준설 및 항로 확장, 항로 부근 암초 제거, 항로표지 보강 등 항로 여건을 우선적으로 개선할 필요가 있다. 또한 위험성이 높은 항만의 진출입 시간과 위험화물 선박의 통항시간을 일부 제한할 수 있도록 항행규칙을 개정할 필요가 있으며, 연안통항로를 이용하는 소형 선박들의 통항관리를 적극적으로 시행할 수 있도록 VTS체계의 고도화가 요구된다.

본 연구에서는 선박의 속력을 고려한 해상교통량 평가 방법을 제안하였으며, 이를 선박의 속력을 고려하지 않은 기존의 방법 과 비교하였다. 평가를 위하여 평택·당진항 10일간의 GICOMS 자료를 본 연구에 적용하였다. 그 결과 제안된 방법으로 평가된 환산교통량은 기존의 평가 방법에 비해 4.41(±0.99)배 증가하거나, 0.59(±0.04)배 감소하는 것으로 나타났다. 제안된 평가 방법을 적용한 각 시간대별 평균 해상교통혼잡도는 기존의 평가 방법 결과에 비해 1.43(±0.10)배 높게 나타났으며, 각 시간대별 최대 해상교통혼잡도는 1.62(±0.34)배 높게 나타났다. 해상교통혼잡도 최대 평가 결과인 피크타임 해상교통혼잡도는 선박의 속력 분포로 인하여 기존의 평가 방법과 다르게 평가됨을 확인하였다. 결과적으로 선박의 속력은 실용교통용량 평가 시 중요 값으로 적용되기 때문에 해상교통량을 평가할 때 선박의 속력 을 고려하여야 할 것으로 사료된다.

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.

항만개발의 적정성 및 해상교통 환경평가를 위하여 대상항만의 현재의 입출항 교통량을 이용하여 장래의 교통량을 추정하고 있다. 이는 장래 교통량의 추정을 기초로 하여 항로의 혼잡도, 항로 폭의 결정, 각종 운영규정을 설정하기 때문에 상당히 중요한 요소로 반드시 고려되어야 할 요소이다. 장래 해상교통량 추정방법은 프레터 법칙, 경향 추세식을 이용한 방법 등이 있는데 이전 연구의 대부분은 교통량 추정요소는 그 항만의 입출항 척수를 기초로 장래교통량을 추정하고 있다. 그러나 항만 특성상 입출항 선박의 종류 및 크기가 상이하여 지금과 같이 입출항 척수라는 하나의 요소로 변화 추이를 이용한 장래 교통량 예측은 상당히 어렵다. 이 논문에서는 각 항만의 해상교통 구성 특성요소인 연안 외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수, 각 선박 당 수송 물동량 등의 변화 추이를 이용하여 장래 교통량 추이를 조사하여 예측하고자 한다. 그리고 수학적으로 모델을 구하기 어려운 비선형 시스템이라 할지라도 입 출력 특성을 묘사할 수 있으며, 입력정보의 왜곡, 잡음 등에 강인한 특성을 가지고 있어서 최근에 비선형 동특성 시스템의 동정(Identification)에 응용되고 있는 신경회로망을 이용하여 장래교통량을 예측한 결과와 상호 비교하고자 한다.