†Corresponding author, 1. 서 론
우리나라 등록 선박 108,584척 중 어선은 64,385척을 차지하고 있으며, 선박 용도별 해양사고 현황에 따르면, 최근 5년간 전체 해양사고 16,446건 중 어선 해양사고는 10,601건으로 전체의 64.45%를 차지한다(KMST, 2024).
선박 해양사고 중 충돌사고는 기관손상과 부유물 감김 사고에 이어 높은 비율을 차지하는 주요 사고 유형으로 나타났다(Korea Coast Guard, 2023). 2024년 동해에서 발생한 서동해구외끌이중형저인망어선과 화물선 간 충돌사고는 이러한 사고 유형의 심각성을 잘 보여주는 사례로, 인명 피해까지 초래하였다(MOF, 2024). 해양교통안전정보시스템(MTIS)을 통해 최근 5년간의 선박 충돌 사고 통계를 검토한 결과, 선종 중 어선이 가장 많은 사고를 기록했으며, 이 중 근해어업선이 339건으로 가장 높은 사고 발생률을 보였다. 특히 어선 충돌사고는 인명피해와 직결되는 경우가 많아, 사망 및 실종자 52명 중 88.5%인 46명이 어선원으로 확인되었다(MTIS, 2024).
선박 충돌사고를 예방하기 위해 해양수산부는 선박 통항로 안전성 평가, 바다내비통신망(LTE-M), 항로표지 특별점검 등의 정책을 통해 사고를 저감하고자 하였으며(MOF, 2024), 자율항해 기술과 사고 예방 및 대응을 위한 선박-육상 간 원격 지원기술 등 선박 자동화에 관한 연구를 지속하고 있다(MOF, 2024). 아울러, 충돌사고 저감 또는 예방을 위한 다양한 연구도 진행 중이다(Kim et al., 2000; Son and Kim, 2010; Cho et al., 2017; Lee et al., 2021). 특히, 충돌사고를 해결하기 위해 선박을 동일한 객체로 간주하여 충돌 안전거리를 설정하고, 이를 기반으로 위기 평가와 사고의 위험성을 분석하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다(Fujii and McDonald, 1972; PIANC, 2003; Kim and Park, 2023; Kim et al., 2023).
어선의 해양사고에 대한 연구도 다양하게 수행되고 있지만(Kang et al., 2007; Jung et al., 2012; Chung, 2014; Park et al., 2014; Cho et al., 2017, Kim et al., 2020; Park and Park., 2023), 해양사고 중에서도 인명 피해 가능성이 높은 충돌사고, 특히 어선과 비어선 간의 충돌사고에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이는 어선과 비어선이 서로 다른 운항 특성을 가지고 있어, 사고 원인을 규명하고 예방 대책을 마련하는 과정이 복잡하기 때문으로 보인다(Kang et al., 2013). 어선은 조업 방식의 다양성과 운항 패턴의 유동성으로 인해 다른 선박에 비해 복잡한 위험 요인을 가진다(Kim et al., 2013; Cho et al., 2017). 뿐만 아니라, 단순한 목적지 이동이 아닌 조업 활동을 위한 이동, 어장 탐색, 대기 등 다양한 요소가 포함된 복합적인 작업 과정을 수행한다. 이로 인해 어선은 일정하지 않은 운항 패턴을 보이며, 이는 충돌사고 위험성을 높이는 요인으로 작용한다. 나아가 어선의 조업 활동은 저인망어업, 선망어업, 자망어업 등 다양한 방식으로 구분되며(NIFS, 2024), 이러한 조업 방식과 항해 특성에 따라 선박 조우 상황에서 요구되는 안전거리와 회피 조치에 영향을 미친다(Lee and Hwang, 2010). 따라서 어선의 특수한 운항 및 조업 특성을 반영하여, 선박 조우 상황별 물리적 및 인식적 안전거리를 분석하고, 이를 기반으로 어선과 비어선 간 충돌사고를 예방하기 위한 구체적인 안전관리 방안을 마련할 필요가 있다.
이러한 필요성에 따라 본 연구는 어선의 운항 특성을 고려한 안전거리 분석을 통해 선박의 항해 안전성을 확보하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 어선 운항 특성에 따른 수치적 검토를 통해 물리적 최소안전거리를 설정하고, 어선 운항자(선장 및 항해사 포함)를 대상으로 조우 상황과 조업 상황별 인식적 안전거리를 분석하는 데 중점을 둔다. 연구의 범위와 방법은 2장에서 정의되며, 3장에서는 설정된 범위와 방법에 따라 구체적인 검토 및 조사를 수행한다. 또한, 4장에서는 물리적 및 인식적 방법을 통해 도출된 최소안전거리 조사 결과를 제시하고 이를 분석하고자 한다.
2. 연구 방법
어선 충돌사고 예방을 위한 연구 방법은 Fig. 1에 제시된 바와 같이 구성되었다. 먼저, 어선 운항 특성을 검토하여 연구 범위를 설정하였다. 이 과정에서 기존의 어선 충돌사고 예방 또는 평가 연구를 검토하고, 어선별 조업 방법을 분석하여 본 연구의 범위를 구체화하였다. 연구 범위가 설정된 후, 수치적 해석을 통해 예망어선의 물리적 최소안전거리를 계산하였다. 동시에, 예망어선 운항자를 대상으로 선박 간 최소안전거리에 대한 인식조사를 수행하였다. 수집된 인식조사의 결과는 통계 분석을 통해 유의성 검정이 수행되었다.
2.1 어선 해양사고 검토에 따른 연구 대상 선박 설정
어선은 주로 어구와 어법 및 어획 대상 어종에 따라 구분되므로, 모든 어선을 동일한 기준으로 연구하는 것은 적합하지 않다고 판단되었다. 2018년 기준, 우리나라 연근해어업에서 사용되는 어법은 근해어업 21종, 연안어업 8종, 구획어업 3종으로 총 32종에 이른다(IKF, 2018). 어선의 조업 방식은 32종의 어법으로 구별되지만, 동일한 어법을 사용하는 선박이라도 조업 대상과 계절적 요인에 따라 선박별 운항 특성이 달라지며, 이에 따라 어구의 부설 위치 및 조업 특성에도 영향을 미친다. 따라서, 어선별 조업 방식과 운항 특성을 고려하여 충돌사고 위험도를 검토할 필요가 있다.
해양수산부 해양안전종합정보시스템의 해양사고 상황전파 데이터를 검토한 결과, 최근 3년간(2019∼2022) 총 2,139건의 해양사고가 발생했으며, 그중 70% 이상이 어선 관련 사고로 나타나 어선 사고가 해양사고에서 상당한 비중을 차지하는 것으로 확인되었다(MOF, 2023). Fig. 2는 자망(Gillnet), 선망(Purse seine), 예망어선(Dragged fishing ship), 연안복합(Composite fishing), 채낚기(Jigging), 안강망(Stow nets on anchor), 연승(Long Line), 통발(Water port)의 총 8가지의 어법별 해양사고 종류에 따른 발생 건수를 나타낸다. 특히, 자망어선, 연안복합어선, 예망어선의 사고 발생 빈도가 다른 어선에 비해 높은 비율을 보였다. 이는 자망어선과 연안복합어선의 등록 척수가 다른 선종에 비해 상대적으로 많기 때문으로 판단되며, 단순 사고 빈도 비교뿐만 아니라 어선 등록 척수 대비 사고 발생률에 대한 추가적인 분석이 필요할 것으로 판단되었다.
통계청의 2022년 시도별 선종별 어선 척수 자료를 바탕으로 어선의 등록 척수 대비 충돌 해양사고 발생률을 분석한 결과는 Fig. 3에 나타나 있다. 선박 척수에 따른 충돌사고 발생률은 채낚기, 예망어선, 연승, 안강망 순으로 높은 비율을 보였다. 특히, 채낚기어선과 예망어선은 평균 대비 2배 이상의 높은 충돌사고 발생률을 보였으며, 이는 해당 어선들에 대한 대책 마련이 시급한 것으로 판단되었다.
충돌사고 빈도와 발생률에서 높은 값을 보였던 자망어선과 채낚기어선, 예망어선은 각각 어선 및 어구의 형태가 다르므로, 이에 따라 충돌사고 예방 대책의 우선순위를 결정하기 위해 조업 방식에 대한 검토가 필요하였다. 자망어선의 경우 그물을 수직으로 전개한 후 고기가 지나가는 경로에 어구를 부설하여 대상 생물을 어획하는 방식으로 이루어진다(NIFS, 2024). 이때 그물을 투망한 후 일정 위치에서 대기하며, 뜸과 부표를 통해 그물의 위치를 확인할 수 있으므로, 자망어선은 본 연구 대상의 우선순위에서 제외하였다. 채낚기어선은 조업 시작 시 물돛을 띄운 후 정류 상태에서 조류의 영향을 받아 1노트 이하의 속도로 표류하며 조업을 진행한다. 반면, 예망어선은 긴 자루그물을 부착한 상태로 항해와 조업을 동시에 수행하기 때문에, 이러한 항해 특성상 충돌 위험이 높아질 가능성이 크다고 판단하였다. 따라서 어선의 조업 방식을 종합적으로 검토한 결과, 여러 종류의 어선 중 예망어선은 끌어구를 사용하는 특수성으로 인해 항해 안전에 가장 큰 영향을 미치는 어선으로 판단되었다.
본 연구에서 정의한 예망어선(Dragged fishing ship)은 트롤어선, 기선저인망어선, 기선권현망어선과 같은 끌그물 또는 끌어구를 사용하여 어구를 수평 방향으로 일정 시간 동안 끌어서 어획하는 어선을 의미한다. 이러한 예망어선은 조업 시 긴 자루그물을 부착한 채 선속 3∼4knot로 약 1∼2시간 동안 항해를 지속하기 때문에, 타 선박과의 충돌 위험을 증가시키는 요인이 된다. 이에 따라, 본 연구에서는 다양한 어법 중 충돌사고 예방 대책이 시급한 예망어선을 대상으로 어선의 운항 특성을 고려한 최소안전거리를 분석하고자 한다.
2.2 예망어선 안전거리 수치적 해석
예망어선의 조업 형태는 Fig. 4와 같이, 자루그물을 어선의 선미 뒤쪽으로 늘어뜨려 조업하는 방식으로 이루어진다(Cho and Cho, 2000; Lee and Lee, 2000; Park and Yoon, 2002). 이러한 특수성을 반영하여, 기존의 비어선 안전 영역 연구에서 다루지 않았던 어구의 크기와 배치 특성에 따른 수면 점유 면적을 고려함으로써, 충돌사고를 예방할 수 있는 최소안전거리를 설정하여야 한다.
본 연구는 예망어선이 어구를 일정 속도로 예망하고 있고, 끌줄의 길이, 전개판과 트롤망의 깊이에 변화가 없는 정상 상태(Steady State Towing)의 상황을 가정하였다. 이를 바탕으로, 어구의 예망 수심을 계산하기 위한 현수곡선 식을 유도하고자 끌줄의 장력, 끌줄 자체의 중량, 그리고 끌줄과 수면이 이루는 각도를 고려하여 수치해석을 수행하였다(Kim and Lee, 1999). 예망 중인 트롤 모식도를 기반으로 분포하중을 받는 줄의 역학을 적용하여 수식을 나타내면, 어구의 예망 수심(h)은 식(1)과 같다. 이때, T는 끌줄의 최대 장력, T0는 끌줄의 최소 장력, w는 단위길이 당 끌줄의 중량(kgf/m), s는 끌줄의 길이를 의미한다.
끌줄과 수면이 이루는 각(θ)은 식(2)을 이용하여 계산할 수 있다.
최종적으로, 어선의 선미와 전개판 사이 거리(Lo)는 식(3)을 통해 계산할 수 있다. 이는 어구의 형태에 따른 수면상 길이를 수치적으로 산출하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 최소안전거리 분석을 위해, 식(1)과 식(2)을 활용하여 예망 수심이 최대일 때의 수심과 끌줄과 수면이 이루는 각도를 산정하고, 이를 바탕으로 최소안전거리 변화의 양상을 분석하고자 하였다.
더불어, 비어선인 상대 선박이 본선 주변을 항해 중인 상황을 가정할 경우, 최소안전거리는 상대 선박의 흘수(draft)에 따라 달라진다. 특히, 본선과 근접한 상황에서는 물리적 접촉을 방지와 어구 성능 저하 최소화를 위해 선저여유수심(Under Keel Clearance, UKC)을 고려하여야 한다. 예망어선이 어구를 투망할 때, 배의 선미로부터 조업 수심까지 그물이 천천히 펼쳐지므로, 선저여유수심이 충분히 확보되지 않으면 어구가 선체 바닥에 닿아 손상되거나, 제대로 펼쳐지지 않을 위험이 있다. 이는 어구 성능 저하뿐만 아니라 조업 활동 전반에 지장을 초래할 수 있다. 따라서, Fig. 5와 같이 PIANC Rule에 따른 최대 반영 계수인 1.2배의 여유수심을 적용하여 상대 선박의 여유수심을 산출하였다(PIANC, 2004). 이를 기반으로 상대 선박과 본선의 어구 간 접촉을 방지하기 위한 물리적 최소안전거리(Ls)을 계산하는 식(4)을 도출하였다.
최종적으로, 상대 선박의 흘수와 여유수심을 고려한 깊이를 바탕으로, 상대 선박의 흘수에 따른 예망어선의 안전거리(Ls)을 수치적으로 계산할 수 있다. 이 계산 결과로 도출된 해면상의 거리는 상대 선박이 어선의 선미 방향에 위치한 어구와 접촉하지 않는 수치적 최소안전거리로 산출된다.
2.3 예망어선 운항자 안전거리(Ls) 인식조사
수치적으로 계산된 안전거리와 실제 어선 운항자가 인식하는 안전거리에는 차이가 있을 수 있으므로, 이를 보완하기 위해 안전거리 인식조사를 수행하였다. 이 조사는 예망어선에 포함되는 트롤어선(Trawl), 쌍끌이기선저인망어선(Pair trawler), 기선권현망어선(Anchovy boat seiner net)의 운항자를 대상으로 진행하였다. 설문조사 과정에서 비대면 방식이 설문 내용의 이해도와 응답의 정확성을 저해할 가능성이 있다고 판단하여, 가능한 대면 조사를 통해 데이터를 수집하였다.
2.4 통계 분석
본 연구에서는 수집된 데이터를 바탕으로 분산분석(Analysis of Variance, ANOVA)과 다변량 분산분석(Multivariate Analysis of Variance, MANOVA) 기법을 활용하여 데이터의 신뢰성을 검증하고, 안전거리 인식에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 일원 분산분석(one-way ANOVA)은 하나의 종속변수에 대해 여러 그룹 간의 평균 차이를 분석하는 통계 기법으로, 총변동을 집단 간 변동과 집단 내 변동으로 나누어 그룹 간 차이가 유의미한지를 검정한다(St and Wold, 1989). 이는 두 그룹 이상의 그룹 평균 간의 차이를 통계적으로 검정할 때 사용하며, 식(5)의 분산을 주로 적용한다(Park, 2018).
여기서, SS는 Sum of Square, df는 degree of freedom을 의미한다.
다변량 분산분석은 분산분석의 확장된 형태로, 여러 종속변수를 동시에 고려하여 그룹 간 차이를 분석할 수 있는 통계 기법이다(Anderson, 1958). 이 방법은 종속변수 간의 상관관계를 반영하여, 독립변수가 종속변수에 미치는 종합적 영향을 평가할 수 있다. 다변량 분산분석에는 Wilks’ LambdaPillai’s Trace, Hotelling-Lawley Trace, Roy’s Greatest Root 등의 통계량을 사용해 독립변수에 따른 종속변수의 변화가 유의미한지를 검정한다. 이 중, Wilks’ Lambda(Λ)는 종속변수 집합에서 독립변수의 효과를 검정하는 주요 통계량으로, 모델에서 설명되지 않은 변동량의 비율을 나타낸다(Wilks, 1935).
본 연구에서는 일원 분산분석(one-way ANOVA)을 활용하여 그룹 간의 차이가 유의미한지 분석하였으며, 다변량 분산분석(MANOVA)을 통해 독립변수(A1:연령, A2:선종, A3:승선경력, A4:조업 구역)가 종속변수 집합(B1∼B8)에 미치는 종합적인 영향을 평가하였다.
3. 어선 안전거리 분석 결과
3.1 수치적 산출 방법에 따른 최소안전거리(Ls)
어선의 최소안전거리를 수치적으로 산출하기 위해, 비어선과 예망어선의 제원이 필요하다. 비어선의 경우, 국내를 통항하는 선박 중 최대 흘수를 가지는 VLCC(Very Large Crude Carrier) 또는 VLOC(Very Large Ore Carrier)를 기준으로 선정하여, 흘수 22.5∼24.0m를 반영하였다. 예망어선은 설문조사 대상 어선의 조업 구역 수심을 기준으로, 부경대학교 실습선인 트롤어선의 조업 시 제원을 참고하여 분석하였다. 이때, 어선의 최대 장력 T는 2200kgf, 6x19 규격의 28mm 와이어 로프인 끌줄의 단위길이 당 중량 w는 2.81kgf/m, 끌줄 길이 s는 250m로 설정하였다. 상대 선박의 흘수는 최소 흘수 1m에서 최대 잠긴 정도(흘수+UKC)인 28.8m까지 산출한 결과를 반영하였다. 이후, 수치해석을 통해 끌줄과 수면이 이루는 각도 을 계산하고, 예인 깊이(h)을 계산하여 상대 선박과 어구가 접촉하는 지점까지의 거리(Ls)을 Table 2와 같이 산출하였다.
수치적으로 산출된 상대 선박과 본선 어구 간 접촉 영역 거리(Ls)는 상대 선박의 흘수가 최소일 때 3.76m, 최대 잠김 정도일 때 108.231m로 나타났다. 따라서, 부산항 또는 우리나라 부근에서 항해하는 상대 선박과 예망어선이 교차하는 상황에서 예망어선의 선미를 안전하게 통과하기 위한 물리적 최소안전거리는 108.23m로 나타난다.
3.2 안전거리 인식조사 결과 분석
예망어선 운항자 안전거리 인식조사의 기본 사항에 대한 통계 결과는 Table 3에 제시되어 있다. 설문조사는 총 102명이 응답하였으나, 데이터의 정확성을 높이기 위해 기관장이 운항자로 보조하는 경우와 이상치를 제외하여 최종적으로 54명의 응답 결과를 분석 대상으로 선별하였다. 이들은 선종, 연령, 승선경력, 조업 구역별로 구분되었다. 주요 운항자는 트롤어선 17명(31.5%), 쌍끌이기선저인망 8명(14.8%), 기선권현망 29명(53.7%)으로 구성되었다. 연령 분포는 50대 이상이 37명(68.5%)으로 가장 많았으며, 승선경력은 15년 이상이 41명(75.9%)으로 가장 많았다. 조업 구역별로는 연근해에서 활동하는 운항자가 27명(50.0%)으로 가장 높은 비중을 차지했다.
예망어선 운항자 안전거리 인식조사 결과는 Table 4에 요약되어 있으며, 상대 선박과의 조우 상황, 주간 및 야간, 항해 및 조업에 따른 안전거리 인식 차이를 분석하였다. 항해 중 마주 보는 상황에서 주간 평균 253.9m, 야간 평균 411.3m로 나타났으며, 교차 상황에서는 주간 평균 383.0m, 야간 평균 511.2m로 조사되었다. 반면, 조업 중 마주 보는 상황에서는 주간 평균 434.6m, 야간 평균 556.0m로 나타났으며, 교차 상황에서는 주간 평균 712.6m, 야간 평균 879.4m로 나타났다. 이는 항해 중과 조업 중, 주간과 야간에 따라 안전거리 인식에 차이가 있음을 보여준다. 항해 중과 조업 중의 안전거리 차이를 살펴보면, 마주 보는 상황에서는 주간에는 180.7m, 야간에는 144.7m의 차이가 발생했다. 교차 상황에서는 주간에는 329.6m, 야간에는 368.2m의 차이가 나타났다. 이러한 결과는 조업 중일 때 선박의 기동성이 제한되므로, 운항자가 충돌 위험을 최소화하기 위해 더 큰 안전거리를 확보하려는 경향이 반영된 것으로 판단된다. 또한, 조사 참여자의 83.33%(45명)가 상대 선박과의 거리로 인해 조업에 영향을 받은 경험이 있다고 응답하였으며, 주요 원인으로는 상대 선박의 움직임이 어구에 미치는 위험성을 언급하였다.
Table 4에 제시된 표준편차는 응답자들의 안전거리 인식 변동성을 나타내며, 표준편차가 클수록 응답자들 간 인식 차이가 크다는 것을 의미한다. 항해 중 마주 보는 상황의 표준편차는 주간 298.9, 야간 477.3으로 나타났으며, 교차 상황에서는 주간 436.1, 야간 524.2로 나타났다. 조업 중에서도 이와 유사한 패턴이 나타났으며, 조업 중 마주 보는 상황의 표준편차는 주간 506.0, 야간 573.5로 나타나며, 교차하는 상황에서는 주간 567.6, 야간 706.1로 표준편차가 크게 나타났다. 이는 야간 조업 시 제한된 시야와 조종성 감소로 인해 인식 차이가 증가했을 것으로 판단된다.
Fig. 6∼9는 조업 시간에 따른 조우 상황별 안전거리 인식 값의 분포를 보여준다. Fig. 6과 Fig. 7은 주간과 야간의 마주 보는 상황에서 항해 중과 조업 중의 안전거리 분포를 나타내며, Fig. 8과 Fig. 9는 주간과 야간의 교차 상황에서의 안전거리 분포를 제시하고 있다. Fig. 6∼9의 가로축은 선원이 근무하는 선박의 길이, 세로축은 인식된 안전거리(Perceived safety distance) 값을 나타내며, 파란색과 빨간색 기호는 항해 중, 초록색과 보라색 기호는 조업 중의 인식 값을 나타낸다. 전반적으로, 야간(Fig. 7, Fig. 9)에서 Perceived Safety Distance 값이 주간(Fig. 6, Fig. 8)보다 더 크게 나타났으며, 특히 교차 상황에서는 야간 조업 중의 안전거리 값이 현저히 높은 것으로 관찰되었다. 이는 야간에 조업 중인 선박이 항해 중인 선박보다 더 넓은 안전거리를 유지하려는 경향을 보여준다.
이러한 결과를 바탕으로, 조업 중인 예망어선의 인식적 최소안전거리는 항해 중일 때보다 더 크게 설정해야 하며, 주간과 야간의 상황에 따라 다른 기준을 고려할 필요가 있다. 최종적으로, 조업 중인 예망어선의 인식적 최소안전거리는 현측 방향 434.6m, 선미 방향 712.6m, 야간에는 현측 방향 556.0m, 선미 방향 879.4m로 산출되었다.
3.3 안전거리(Ls) 인식조사 통계 분석 결과
본 설문조사에 참여한 응답은 총 102건으로, 데이터의 품질을 높이기 위해 결측값 처리 및 이상치 제거 등의 데이터 정제 과정을 거쳤다. 먼저, 본선 길이에 결측값이 있는 경우, 동일 선종 내에서의 응답 데이터 분포를 확인한 후, 해당 변수의 중앙값으로 결측값을 대체하였다. 또한, 기관장이 운항자로 보조하는 경우, 데이터의 정확성에 영향을 줄 값을 제거하여 총 61명의 응답으로 축소하였다. 이후 비정규 분포 데이터의 이상치 제거를 위해 IQR(Interquartile Range)방법을 사용하여, Q1-1.5IQR보다 작거나, Q3+1.5IQR보다 큰 값을 이상치로 간주하고 제거하였다. 이러한 정제 과정을 통해 최종적으로 54개의 데이터가 확보되었다.
ANOVA 분석 결과는 Table 5와 같다. F-값은 28.14로 매우 크며, 이는 그룹 간 차이가 크다는 것을 의미한다. 또한, p-value는 0.000으로 유의수준 0.05보다 작아, 그룹 간 평균 차이가 통계적으로 매우 유의미함을 보여준다. 총제곱합은 집단 간 변동(C(Group)) 6.161e+07, 잔차 변동(Residual)은 1.186e+08로 나타난다. 따라서, 일원 분산분석(ANOVA)을 통해 그룹 간 변동이 잔차 변동보다 매우 크며, p-값이 극히 낮은 점을 감안할 때 B1∼B8의 그룹 간 평균 차이가 통계적으로 유의미하다는 결론을 내릴 수 있다.
Table 6은 다변량 분산분석(MANOVA)을 통해 절편(intercept)과 독립변수(연령, 선종, 승선경력, 조업 구역, 선박 길이)가 종속변수 집합(B1∼B8)에 미치는 영향을 분석한 결과를 나타낸다.
먼저, 절편(intercept)은 Wilks' Lambda, Pillai's Trace, Hotelling-Lawley Trace, Roy's Greatest Root 통계량에서 p-값이 0.0214로 나타나 유의수준 0.05보다 작아 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 독립변수의 p-값 분석 결과, 연령(Age) 0.2270, 선종(Ship type) 0.2874, 승선경력(Experience) 0.4884, 조업 구역(Fishing area) 0.5703, 선박 길이(Ship length) 0.0002로 나타났다. 이 중 선박 길이(Ship length)는 p-값이 유의수준 0.05보다 작아 종속변수 집합에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. Wilks' Lambda 통계량에서는 연령(Age) 0.7721, 선종(Ship type) 0.7890, 승선경력(Experience) 0.8333, 조업 구역(Fishing area) 0.8491, 선박 길이(Ship length) 0.4831로 나타났으며, 다른 다변량 통계량(Pillai's Trace, Hotelling-Lawley Trace, Roy's Greatest Root)에서도 유사한 결과가 관찰되었다.
결론적으로, 선박 길이는 종속변수 집합(B1∼B8)과의 관계에서 통계적으로 유의미한 영향을 미친 반면, 연령, 선종, 승선경력, 조업 구역은 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 추후 연구에서는 B1∼B8의 최소안전거리 항목과 선박 길이와의 관계를 중심으로 한 심층 분석이 필요할 것으로 판단된다.
4. 결 론
본 연구에서는 연구 범위로 설정한 예망어선에 대한 최소안전거리를 조사하기 위해 수치적 해석 방법과 예망어선 운항자 대상 안전거리 인식조사를 수행하였다. 어선의 운항 특성을 반영한 수치적 분석과 예망어선 운항자의 인식조사를 통해, 조우 상황 및 조업 상황별 최적의 안전거리를 분석하였다. 이 결론은 다음과 같이 요약한다.
먼저, 수치적 해석 결과, 상대 선박과 본선의 선미 방향의 어구가 접촉하지 않는 최소안전거리(Ls)는 상대 선박의 흘수가 최소일 때 3.76m, 최대일 때 108.23m로 나타났다.
두 번째, 예망어선 운항자 대상 안전거리 인식조사 결과, 항해 중과 조업 중에 따라 차이가 있었으며, 조업 중에 최소안전거리가 늘어나는 경향이 나타났다. 최종적으로, 조업 중인 예망어선의 인식적 최소안전거리는 현측 방향 434.6m, 선미 방향 712.6m, 야간에는 현측 방향 556.0m, 선미 방향 879.4m로 산출되었다.
세 번째, 수치적 최소안전거리와 인식적 최소안전거리는 상당한 차이가 있으며, 이는 어선 운항자의 어구보호 우려 및 운항자들의 경험적 판단 차이 등이 반영된 것으로 해석된다. 특히, 어구 투망 및 양망 과정에서 어구가 선미로 더 멀리 벌어지는 특성이 안전거리 평가에 영향을 미쳐 더 큰 값으로 나타난 것으로 보인다.
본 연구에서 분석한 물리적 및 인식적 최소안전거리는 추후 예망어선 안전영역(Ship Domain) 개발을 위한 기초 데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 데이터를 바탕으로 구축된 예망어선 도메인은 해상 교통의 밀집도 분석과 안전성 평가에 중요한 도구가 될 수 있으며, 어선 모니터링을 위한 최소 평가 지표로도 활용될 수 있다. 이를 통해, 해상 교통 관리와 어선 안전성 향상에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
그러나, 본 연구에서는 상대적으로 높은 사고 발생률을 보였음에도 불구하고, 조업 방식 등의 이유로 연구 대상의 우선순위에서 제외된 자망어선과 채낚기어선에 대한 고려가 부족하다. 이들의 경우, 기존의 안전 영역 설정이 아닌 추가 요소가 포함된 다른 유형의 대응 방안이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 한계는 본 연구가 다루지 못한 분야로, 향후 연구에서는 다양한 어선 종류와 조업 방식에 맞춰 보다 포괄적인 안전 대책이 마련되어야 할 필요가 있다. 또한, 어선의 조업 특성은 계절에 따른 어획 대상 및 어장의 위치에 따라 그물의 수심, 예망 속력 등 여러 요소가 변화한다. 따라서 이후에는 그에 맞는 다양한 요소를 종합적으로 고려하여 안전거리 설정과 대응 방안을 고려한 연구가 필요할 것이다.
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