1. 서 론
해양안전심판원 통계자료에 의하면 연평균 2,526여건의 해양사고가 발생하고 있다(KMST, 2020). 사고 종류 중 인명 피해를 동반한 주요 6대 사고는 충돌, 전복, 화재폭발, 기관 손상, 안전사고, 부유물 감김사고였다. 부유물 감김사고는 항해 중 추진기에 폐로프, 폐어망 등 해상부유물이 추진기 에 감겨 항해를 계속할 수 없는 사고를 의미한다.
부유물 감김사고는 선박의 운항 지연에 그치는 것이 아니 라, 선체 전복으로 이어져 대형 인명피해를 가져오기도 했 다. 1993년 10월 전라북도 부안군 위도 해상에서 발생한 여 객선 서해훼리호 전복사고도 부유물 감김이 한 원인이었다. 이 사고로 탑승인원 362명 중 292명이 사망했다. 2015년 9월 추자도 해상에서 발생한 낚시어선 돌고래호 전복사고(탑승 인원 21명 중 15명 사망) 역시 부유물 감김이 원인이었다 (Lee et al., 2018). 이처럼 부유물 감김사고는 중·소형 선박 에서 발생하게 될 경우 대형 인명 피해사고의 원인이 될 수 있으므로 이에 대한 연구가 필요하다.
Ki and Kim(2015)는 해상 부유물 수거를 위한 수상 로봇 개발에 관한 연구를 수행하였다. Lee et al.(2018)은 선박 추진 기에 감긴 해상 부유물을 제거하기 위해 선박에 설치된 로 프 커터의 효용성을 실증하였으며, Lee et al.(2019)은 로프 커 터의 설치 만족도를 조사하기 위해 설문조사를 실시하였다.
본 연구는 부유물 감김사고의 시·공간적 분석을 통해 관 련 연구 분야에 기초 자료를 제공하고자 한다. 공간적 분석 을 통해 선박 종류별 부유물 감김사고의 상대적 밀도 분포 를 식별하고자 하였으며, 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 시간대, 주·야간, 계절별 변수 등이 부유물이 감긴 선박 종류 에 미치는 영향을 분석하고자 하였다.
2. 부유물 감김사고 현황
부유물 감김사고 현황 자료를 수집하기 위해 중앙해양안 전심판원의 해양사고 통계와 재결서를 이용하였다. Table 1 은 최근 5년간(2015 ~ 2019년) 선박 종류별 부유물 감김사고를 나타낸다. 부유물 감김사고는 연평균 약 292건이 발생하였 다. 선박 종류별로는 어선에서 998건(68.2 %)으로 가장 많이 발생하였으며, 수상레저기구(동력보트, 동력요트 등 포함) 186건(12.7 %), 낚시어선 155건(10.6 %) 등 순으로 나타났다.
3. 시·공간적 분석 방법
3.1 공간적 분석
부유물 감김사고 밀도가 높은 해역을 시각화하하기 위해 이차원 평활 히스토그램(two-dimentional smoothing histogram) 기법을 적용하였다(Eilers and Goeman, 2004). 분석 범위는 우 리나라 영해와 배타적경제수역 등을 포함한 해역으로 설정 하였다. 먼저, 분석 해역을 격자(200 × 200)로 구성하고, 수집 한 데이터를 해당하는 격자에 분류하였다. 각 격자의 데이 터 수를 상대적인 밀도값으로 나타내기 위해 총 데이터 수 로 나눴다. 다음으로 각 격자의 밀도값(Hi,j)을 수식 (1)과 (2) 를 사용하여 평활화된 밀도값(Fi,j)으로 산출하였다.
여기서,
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I : 격자 크기(200×200)의 단위행렬(identity matrix)
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i : 격자의 행(row) 인덱스(index) (i = 1, 2, ⋯, 200)
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j : 격자의 열(column) 인덱스(index) (j = 1, 2, ⋯, 200)
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D1 : I의 차분행렬(first order difference matrix, matrix size 199×200)
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D2 : D1의 차분행렬(second order difference matrix, matrix size 198×200)
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D1T, D2T : D1, D2의 전치행렬(transpose matrix)
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λ : 조정 매개변수(tuning parameter)
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H : 각 격자의 데이터 수를 상대적인 밀도값으로 나타낸 행렬(matrix size 200×200)
여기서,
다음으로 각 격자의 평활화된 값(Fi,j)을 0과 １사이의 밀 도값( )으로 산출하기 위해 수식 (3)을 이용하여 행렬 F에 서 가장 큰 값으로 나누었다.
각 격자의 평활화된 밀도 값 ( )을 RGB 색상 c개로 표 현하기 위해 수식 (4)를 이용하여 0부터 1사이의 c개로 범주 화된 값의 인덱스(υ)를 산출하였다.
여기서,
수식 (5)를 이용하여 각 격자의 평활화된 밀도 값 ( )의 인덱스 υ에 상응하는 Rυ , Gυ, Bυ로 시각화하였다.
3.2 시간적 분석
시간대, 주·야간, 계절에 따른 각 변수가 부유물이 감긴 선박 종류에 미치는 영향을 분석하고자 다항 로지스틱 회귀 분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 범주 형일 때 변수들의 영향력을 통계적으로 추정하기 위해 사용 하며, 종속변수가 3가지 이상의 범주형일 경우 다항 로지스 틱 회귀분석을 한다(Kooperberg et al., 1997).
시간대 변수는 4시간 단위(00-04시, 04-08시, … , 20-24시) 로 범주화하였다.
주·야간 변수는 사고 위치에 따라 일·출몰 시간이 매일 달라지는 것을 반영하기 위해 미 해군 관측소(US Naval Observatory) 홈페이지의 박명시간을 활용하였다(USNO, 2020). 시민박명은 태양의 중심이 수평선에서부터 수평선 아래 6° 사이의 구간에 위치할 때의 박명이다. 즉 태양이 뜨기 약 30 분전부터 태양이 뜨기 전까지의 여명시간과 태양이 지고 30 분까지의 박모시간이다. 이 시기에는 육안으로 사물의 구분 이 가능하며 조명 없이도 일상적인 야외 생활이 가능한 시기 이다. 한편 항해박명은 태양 고도가 수평선 아래 6 ~ 12°에 있 을 때의 박명으로 하늘은 어둡고 밝은 별이 보이기 시작한다. 천문박명은 태양고도가 수평선 아래 12 ~ 18°가 될 때의 어두 컴컴한 상태를 말한다. 천문박명과 항해박명시간의 조도는 0.001 ~ 5 lx이지만, 시민박명시간의 조도는 5 ~ 1,000 lx로 육안 으로 선박의 구분이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 시민 박명의 여명과 박모시간을 기준으로 주·야간으로 범주화하 였다(Yoo and Jung, 2018).
계절 변수는 부유물 감김사고가 발생한 월에 따라 봄(3 ~ 5 월), 여름(6 ~ 8월), 가을(9 ~ 11월), 겨울(12월 ~ 2월) 4계절로 범 주화하였다.
4. 결과 및 고찰
4.1 공간적 분석에 따른 결과
Fig. 1(a)는 전체 선박의 부유물 감김사고에 대한 밀도 분 포를 0부터 1사이의 값으로 시각화한 것이다. 평활화된 밀도 값 ( )이 0.6 이상인 곳은 진해만을 포함한 거제도~통영 해상이 부유물 감김사고 밀도가 높았으며, 서해 전곡항 인 근 해상, 제주도 북부 인근 해상에서 발생 밀도가 높은 것을 식별할 수 있다.
Fig. 1(b) ~ Fig. 1(d)는 부유물 감김사고가 상대적으로 많이 발생하는 선박 종류별 밀도 분포를 나타낸 것이다. 어선은 거제도 ~ 통영 해상과 제주도 북부 해상에서 발생 빈도가 높 은 것을 알 수 있다(Fig. 1(b)). 수상레저기구는 부산 광안리 ~ 해운대와 서해 전곡항 앞 해상에서 부유물 감김사고 발생 빈도가 상대적으로 높은 것을 알 수 있으며(Fig. 1(c)), 낚시 어선은 진해만과 서해 대천항 앞 해상에서 발생 빈도가 높 은 것을 식별할 수 있다(Fig. 1(d)).
Fig. 1(e) ~ Fig. 1(f)는 주·야간 구분에 따른 부유물 감김사 고의 밀도 분포를 나타낸 것이다. 주간에는 진해만을 비롯 거제도 ~ 통영 해상에서 발생 빈도가 높으며(Fig. 1(e)), 특히 야간에는 제주도 북부 해상에서 발생 빈도가 높은 것을 확 인할 수 있다(Fig. 1(f)).
4.2 시간적 분석에 따른 결과
시간적 각 변수별 부유물 감김사고 현황은 Table 2와 같다. 시간대에 따른 부유물 감김사고는 08-12시에 333건(22.7 %), 12-16시 328건(22.4 %) 등 순으로 많이 발생하였다. 주·야간 구분에 따른 부유물 감김사고는 주간 1,046건(71.4 %), 야간 418건(28.6 %) 순으로 나타났으며, 계절별로는 가을 431건 (29.4 %), 여름 379건(25.9 %) 순으로 많이 발생하는 것으로 나타났다.
Table 3과 Table 4는 다항 로지스틱 회귀모형의 적합 정보 와 유사 R-제곱을 나타낸 것이다. 카이제곱 값은 2391.6이고 유의확률은 .000이므로 모형은 적합하게 나타났으며, 모형의 설명력은 80.5 ~ 82.8 %이다.
Table 5는 우도비 검정 결과를 나타낸 것이다. 시간대, 주· 야간, 계절 변수 모두 유의확률이 유의수준 .05보다 낮아 유 의한 변수임을 알 수 있다.
Table 6은 선박 종류별 모수 추정값을 나타낸 것으로 부유 물 감김사고가 상대적으로 많이 발생하는 어선과 수상레저 기구, 낚시어선을 나타낸 것이다.
시간대별 변수의 경우, 유의수준 .05 기준으로 어선의 00 ~ 04시 부유물 감김사고 발생 가능성은 화물선보다 약 52.0배, 04 ~ 08시 39.3배 등으로 높은 것을 알 수 있다.
주·야간 변수의 경우, 유의수준 .05 기준으로 주간이 야간 에 비해 부유물 감김사고가 발생할 가능성은 화물선보다 어 선이 약 5.9배, 수상레저기구는 약 9.3배, 낚시어선은 약 11.9 배 높은 것을 알 수 있다.
또한, 계절별 변수의 경우 가을철이 겨울에 비해 부유물 감김사고가 발생할 가능성은 유의수준 .01 기준으로 화물선 보다 어선이 약 7.2배 높으며, 유의수준 .05기준으로 수상레 저기구는 약 30.0배, 낚시어선은 약 18.1배 높은 것으로 나타 났다.
5. 결 론
선박의 부유물 감김사고는 6대 해양사고 중 하나로 연평 균 약 292건이 발생하고 있다. 부유물 감김사고는 선박의 운 항지연에 그치는 것이 아니라, 대형 인명 피해사고로이어지 는 경우가 있어 이에 대한 예방대책이 요구되고 있다.
본 연구에서는 선박의 부유물 감김사고 데이터를 기반으 로 공간적 분석을 통해 선박 종류별 감김사고의 상대적 밀 도 분포를 식별하고, 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 시간 대, 주·야간, 계절별 변수 등이 감김사고 선박 종류에 미치는 영향을 분석하였다.
공간적 분석 결과, 전체 선박의 부유물 감김사고는 서해 전곡항 인근 해상, 제주도 북부 인근 해상에서 발생 밀도가 높은 것으로 식별되었다. 어선의 경우 거제도 ~ 통영 해상과 제주도 북부 해상에서 발생 빈도가 높고, 수상레저기구는 부산 광안리 ~ 해운대와 서해 전곡항 앞 해상, 낚시어선은 진해만과 서해 대천항 앞 해상에서 발생 빈도가 높았다.
시간적 분석 결과, 부유물 감김사고는 시야가 확보되는 주간에 71.4 % 발생하고 있다. 어선, 수상레저기구, 낚시어선 의 주간 발생 가능성은 화물선보다 높은 것으로 나타나 항 해 중 철저한 견시가 요구된다. 또한, 가을철 부유물 감김사 고는 봄, 겨울보다 발생 빈도가 높으며, 특히 어선, 수상레저 기구, 낚시어선은 화물선보다 다른 계절에 비해 가을철 발 생 가능성이 매우 높은 것으로 나타났다.
본 연구의 결과는 부유물 감김사고에 대해 선박 종류별로 계도 단속 및 홍보자료로 이용할 수 있을 것이며, 부유물 제 거를 할 수 있는 해양경찰 구조대 인력배치의 기초자료로도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
특히 최근 5년간 부유물 감김사고가 가장 많이 발생한 어 선과 낚시어선은 조업 중 기관 사용시 조류에 따라 위치를 이동하는 해묘 로프를 확인하고, 추진기 주변 장애물 유무 확인이 항상 필요할 것으로 보인다. 사고 발생 시에는 무리 한 기관사용을 피해야 기관손상 등에 따른 2차사고를 예방 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 부유물 감김의 원인으로 가을철에 발생하였던 여객선 서해훼리호와 낚시어선 돌고래 호 전복사고와 같은 인명 및 해양사고 재발방지를 위한 계절 별 부유물 제거작업 대책 마련이 필요할 것으로 판단된다.
