1. 서 론
도선사는 항만을 이용하는 선박이 안전하게 입·출항 할 수 있도록 서비스를 제공한다. 항만 안전을 위한 도선사의 중요성은 1968년 IMO(국제해사기구)에 의해 공식적으로 인정되었다(IMO, 1968). 도선사는 선박 운항 전문성뿐만 아니라 현지 언어를 사용하면서, VTS(해상교통관제), 예선 등과 소통할 수 있으므로 선박 운항의 안전성을 향상시키며 비상시에도 효과적인 대응이 가능하다. 일부 연구에서는 도선사의 승선유무에 따라 선박의 사고율에 상당한 차이를 보였음을 확인한 바 있고(Ulusçu et al., 2009; Istikbal, 2006), Abreu et al.(2022)는 도선사를 승선하지 않을 경우, 선박의 사고 확률이 약 5.15배에서 8.92배까지 증가하는 것을 확인하기도 하였다.
도선 서비스는 항만 운영 효율성과 안전성을 고려하여 특수한 경우를 제외하고는 주·야간 모두 제공되고 있다. 각 항만 도선사회는 이러한 도선사의 24시간 당직 근무를 고려하여 충분한 예비 인력을 바탕으로 안정적인 당직 근무 체계를 운영하고 있다. 그러나 야간근무를 포함한 불규칙적 교대근무가 도선사의 건강 및 안전에 미치는 영향이 크기 때문에, 야간도선 업무는 주간도선에 비하여 여러 가지 제약사항으로 인한 위험에 노출될 수 있다(Tait et al.,2021). 야간시간대로 인해 제한되는 시야, 피로, 인지저하 등이 대표적인 제약사항이며 이것들은 해양사고의 위험성을 증가시키는 직접적인 요인이다.
Kevin Gregory et al.(2020)은 샌프란시스코 도선사 61명의 1년간 업무일정을 활용하여 야간근무에 따른 피로축적 정도를 평가하였다. 평가 결과, 야간근무가 포함되어있는 근무형태가 상대적으로 낮은 성과 달성과 관련이 있음을 확인하였다. Tait et al.(2021)은 호주의 항만 도선사 40명의 야간 근무나 호출대기와 같은 근무형태가 도선사 수면의 질을 저하시키고 수면부족을 유발하여 도선업무 위험을 증가시킬 가능성을 확인하였다. NTSB(2014)는 도선사의 피로관리를 위해 최대 근무시간을 15시간으로 제한하고, 최소 8시간의 수면시간을 보장할 것을 권고하였다. Oldenburg et al(2021)는 도선사가 불규칙한 근무시간, 예측불가한 휴식기간, 긴 연속 작업으로 높은 심리적 스트레스를 겪고 있음을 확인하였다. Ceyhun and Ozbag(2014)는 도선사 야간작업으로 인해 겪는 수면부족이 직무만족도를 낮추는 요인으로 분석하였다. Timothy and Luana(2015)는 호주와 뉴질랜드 도선사 50명을 대상으로 조사한 결과 근무형태에 따른 수면 부족, 집중력 저하, 감정 기복 등의 증상이 빈번히 발생하였음을 확인하였다.
국내에서 수행되었던 도선사 관련 연구는 항만의 해상교통 안전성과 도선사 수요산정에 관한 연구가 많으며(Kim and Jeon, 2020; Kim et al., 2023), 항만 물동량이 국내 경제에 미치는 비중이 크고 국내 도선사의 역량과 항만 효율성에 대한 관심이 증가하고는 있으나, 도선사의 업무환경에 대한 인적측면의 연구와 개선 노력은 부족한 실정이므로 이에 대한 연구가 필요하다.
본 연구의 목적은 야간 도선의 정량적인 위험성을 도출하고 이를 기반으로 야간 도선 안전성 향상 방안을 제안을 하는 것이다. 이를 위해 과거 20년간 발생한 도선사 과실의 해양사고를 조사하여 원인을 위험요인으로 추출한다. 추출된 위험요인을 대상으로 부산항 도선사 대상 설문조사를 실시한다. 결과에 따른 주·야간별 주관적 위험도를 도출하고 통계적 유의성을 확인하다. 마지막으로, 증거이론과 베이지안 네트워크 기법을 사용하여 설문결과에 대한 심각도와 빈도확률 분석을 정량적인 최종 위험도로 평가하였다. Fig. 1은 본 연구의 추진 흐름을 나타낸 연구 모형도이다.
2. 부산항 도선 현황 및 해양사고 원인
2.1 국내 무역항 입·출항 척수와 도선 서비스 건수
부산항은 국내 항만중 가장 물동량이 많은 항만이다. Fig. 2는 PORT-MIS 분석에 따른 2024년 무역항별 선박 입·출항 척수와 그 중 도선서비스를 받은 선박과 자력 입·출항 선박의 척수를 분석한 것이다(MOF, 2025).
분석결과 부산항이 국내 무역항 중에서 가장 많은 선박이 이용한 항만으로 나타났다. 총 92,470척의 입출항 척수가 기록되었고 그 중 38.2%인 35,349척이 도선사가 승선하여 입·출항이 이루어졌다. 부산항 다음으로 여수항, 울산항, 인천항 순으로 많은 선박이 도선사가 승선하여 항만을 이용하였다. 즉 부산항은 국내 주요 무역항 중에서 가장 많은 선박이 입·출항하며, 도선사의 근무도 가장 활발하게 수행되고 있는 항만이다.
2.2 부산항 항만 및 관할 도선구
Fig. 3은 부산항의 항계, VTS 관제 범위, 부산 신항, 부산 감천항, 부산 북항 및 도선사 승하선 구역을 나타낸 것이다(BPA, 2025a). 부산항은 지리적 위치에 따라 부산 북항, 부산 감천항, 부산신항으로 구분되어 있다. 각 항만의 진입구간에는 도선사의 승하선이 이루어지는 구역이 지정되어 있고 모두 VTS 관제센터의 관할 범위 내에 위치하고 있다.
2.3 근무 인원 및 방식
2025년 6월 기준, 부산항 도선구에서 근무하고 있는 부산항 도선사의 인원은 총 57명이다(BPA, 2025a). 근무 방식은 항만에 따라 다소 차이가 있으나, 부산항 도선사회의 경우 순번에 따라 12시간씩 2교대로 24시간을 근무를 원칙으로 하고있다. 06시부터 18시까지 근무를 주간근무, 18시부터 다음날 06시까지 근무를 야간근무로 규정되어 있다. 근무 순번은 주간근무를 2일 연속으로 수행하고 야간근무를 1일 수행한 뒤 1일의 휴식일수가 부여되는 방식으로 운영되고 있다. 휴가는 도선사가 16일을 근무한 후 10일이 부여된다(BPA, 2025b).
2.4 도선사 관련 해양사고 원인 조사
중앙해양안전심판원 재결서 중 도선사에 의해서 발생한 해양사고 원인을 분석하였다. 재결서 분석 기간은 최근 20년, 총 109건의 해양사고 원인을 수집하였다.
분석 결과 Fig. 4와 같이 해양사고에 원인은 운항적, 인적, 설비측면, 환경적 크게 4개의 계층으로 구분할 수 있었고 이것은 다시 하위 계층으로 분류하였다. 운항적 측면의 하위 위험요소로는 ‘과속’과 ‘부적절한 조선’, ‘경계소홀’이 있었다. 인적 측면의 하위 위험요소는 ‘브릿지팀의 소통 부재’, ‘과신’, ‘당황’, ‘피로’, 항만 부두의 계선주 체결을 돕는 ‘라인맨의 숙련도’가 있었다. 설비측면의 하위 위험요소는 ‘항해계기 미숙’, ‘예선’, ‘타기고장’, ‘기관고장’이 있고, 환경적 측면의 하위 위험요소로는 ‘교통량’, ‘강풍’, ‘조류영향’, ‘시계제한’으로 구성하였다.
3. 주·야간 도선 위험도 설문 조사
3.1 설문조사 개요
부산항 도선사를 대상으로 주·야간 도선업무에 대한 설문조사를 실시하였다. 설문 항목은 최근 20년간 도선사에 의해서 발생한 해양사고의 위험요소들을 대상으로 설정했다. 응답자가 생각하는 주·야간 업무에 따른 도선 위험도에 대하여 주관적 점수 입력하도록 설계하였다. Table 1은 설문조사 내용의 예시를 나타낸 것이다. 예를 들어, 경계소홀이라는 위험요인에 대하여 주간도선과 야간도선시 느끼는 주관적 위험도를 1점에서 최대 5점까지의 척도로 나타내는 것이다. 5점에 가까울수록 매우 위험하다는 것을 의미한다. 각 요인에 대한 위험성이 실제 업무 중 얼마나 자주 발생하는지 빈도에 대한 설문도 수행하였다. 예를 들어, 50번의 도선업무를 수행할 때 1회 피로에 대한 위험성이 발생한다면 1/50로 기록된다.
설문대상자는 부산항 도선사회의 소속 도선사 57명을 대상으로 하였고 설문방법은 온라인 설문 플랫폼을 활용하였다.
3.2 설문조사 결과
설문조사는 대상자 총 57명 중 34명이 응답하여 응답률 59.6%였다. Table 2는 설문조사 결과를 정리하여 위험요인별 주·야간 위험도 평균과 표준편차를 나타낸 것이다. 주간시간대 중에서 위험도가 가장 큰 요인은 4.32점을 기록한 기관고장으로 나타났다. 뒤를 이어 타기고장(4.29), 강풍(3.91), 과속(3.62) 순으로 위험도가 높았고 라인맨의 숙련도는 2.50점으로 상대적으로 가장 낮은 위험도를 보였다.
야간시간대 중에서 위험도가 가장 큰 요소는 타기고장으로 4.41점으로 분석되었다. 기관고장(4.35), 과속과 강풍(4.15), 경계소홀(4.06) 순으로 위험도가 높았고 라인맨 숙련도가 2.88점으로 상대적으로 가장 낮은 위험도로 분석되었다.
모든 위험요인에서 야간시간대의 위험도 평균이 주간시간대 보다 높았으며, 위험도 표준편차는 작은 것으로 분석되었다. 이는 야간시간대 도선작업에 대한 도선사 의견은 명확히 주산시간대 보다 위험하다고 느끼는 것을 의미한다.
Fig. 5는 이러한 야간시간대 도선업무가 주간시간대에 비하여 얼마나 차이가 나는지 나타낸 그래프이다. 경계소홀이 모든 주·야간 위험도의 차이 중에서 가장 컸으며, 피로, 당황, 부적절한 조선, 과속, 과신, 교통량 등의 순서로 차이의 편차를 보였다. 하위구간대로 나타난 위험요인의 경우 기관고장, 타기고장, 강풍의 순으로 차이가 작은 것으로 분석되었다.
3.3 주·야간 위험도의 통계적 유의성 분석
Table 3은 위험요인별 조사된 도선 위험도가 통계적으로 유의성을 갖는지 Wilcoxon 부호 순위 검정을 통해 수행한 결과를 나타낸 것이다. 모든 원인요소들의 정규성을 검정한 결과 p-value가 0.05를 넘지 않아 정규성을 따르지 않는 것으로 나타났다. 이 경우 비모수 검정 방법이 필요하며 Wilcoxon 검정법은 모집단이 정규성을 만족하지 못할 경우 사용되는 대표적인 비모수 검정방법이다(Woolson, 2005).
Wilcoxon 검정에서 p-value가 0.05 이하인 경우 통계적으로 유의하다고 볼 수 있다. 검정결과 기관고장의 Wilcoxon test p-value는 0.739, 타기고장은 0.206, 강풍은 0.07으로 나타났고 나머지 위험요인들은 모두 0.05를 초과하지 않았다. 이에 따라 기관고장, 타기고장, 강풍은 주간 및 야간도선에 따른 위험도의 차이가 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났고 나머지 위험요인들은 주·야간에 따른 위험도의 차이가 통계적으로 유의함을 나타내었다.
3.4 위험요인의 주·야간 빈도 확률 분석
Fig. 6은 설문에 응답한 34명의 부산항 도선사가 느끼는 주간도선과 야간도선의 위험성 발생 빈도를 확률의 평균으로 분석한 것이다. 주간도선 중 항해계기 미숙에 대한 위험성의 평균 빈도 확률이 약 0.032으로 가장 높게 나타났다. 16개의 위험요인 중 피곤, 과신, 타기고장, 예선, 시계제한, 강풍, 라인맨 숙련도는 야간도선이 주간도선 보다 높은 빈도확률을 보인 것으로 분석되었고 나머지 요인들은 비슷하거나 주간도선의 빈도확률이 더 높은 것으로 분석되었다.
4. 주·야간 도선 위험도 분석
4.1 위험도 분석 방법론
4.1.1 증거이론(Evidential theory)
앞서 수행한 설문조사 중 주·야간 위험도에 대한 응답은 주관적이다. 그러므로 주관적인 내용을 객관화하여 통합하기 위해 Dempster-Sharfer가 제안한 증거이론을 활용하였다. 증거이론은 불확실한 사항에 대한 전문가의 믿음 정도(신념)를 병합하여 신뢰구간으로 표현하는 방법이다(Shafer, 1976).
발생가능한 사건의 집합을 θ라 하고, θ의 부분집합 A에 대하여, 기본 신념할당은 식(1)과 같다. 이때 A에 대한 모든 부분집한의 신념값은 총합이 1이 되어야 한다. 여기서 신념함수(Belief function, Bel(A))는 A에 완전히 포함되는 부분집합들에 대해 신념값을 합산한 함수이고 식(2)와 같다. A에 완전히 포함되어 있지 않더라도 A와 포함되어있는 모든 집합의 신념의 합을 개연도 함수(Plausibility function, Pl(A))라 하고 식(3)과 같이 나타난다. 신념함수는 개연도 함수를 초과할 수 없고, A의 여집합의 신념함수와 A의 개연도 함수의 합은 반드시 1이 된다. 서로 독립적인 두 신념도함수 m1과 m2의 결합은 식(4)와 같다. 여기서 계수 K는 서로 모순된 정보가 얼마나 많은지를 나타내는 계수이고 식(5)와 같이 나타낸다.
본 연구에서는 빈도와 심각도의 5점 척도를 가설집단으로 설정하고, 5개의 원소로 구성된 32개의 부분집합의 멱집합을 활용하여 신뢰구간 제시, 각 척도는 삼각퍼지수로 나타내었다.
여기서, θ : 전체 가능한 사건의 집합
A, B, C : 특정 사건의 발생 집합 A, B, C
m1, m2 : 신념도 함수
2θ : 멱집합
Ā : A의 여집합
∅ : 공집합
4.1.2 베이지안 네트워크(Bayesian Network)
베이지안 네트워크는 베이즈이론을 활용하여 대상의 사전확률과 추가적인 관측을 통해 대상의 사후 확률을 추적하는 방법론이다(Peal, 1985). 식 (6)은 베이지안 네트워크의 바탕이 되는 베이즈 이론을 설명한 것으로, 데이터 X를 관측한 뒤 사전 θ가 발생하였을 확률을 계산하는 프레임워크를 의미한다. Fig. 7은 본 연구의 베이지안 네트워크 프레임워크이다. 총 16개의 위험요인을 주간시간대와 야간시간대 노드와 연결하여 최종 도선 위험도를 분석하는 것으로 설계하였다.
여기서, p(θ) : θ에 대한 사전확률
p(X|θ) : θ와 관련된 관측 X의 확률분포
4.2 분석 결과
4.2.1 주·야간 위험도에 대한 신념도 결합
Fig. 8과 Fig. 9는 증거이론을 활용하여 주간도선과 야간도선에 대한 도선사 주관적 위험도의 신념도 결합을 수행한 결과이다. 각 위험요인에 대하여 매우 낮음에서 매우 높음까지 5개의 신념값을 나타내었으며 주간도선과 야간도선에 따라 위험요인에 대한 인식 분포의 경향 차이를 나타낸다. 각 위험요인별 신념값은 증거이론에 따라 총합이 반드시 1이 된다.
분석결과 주간도선과 야간도선 모두 공통적으로 기관고장과 타기고장에 대한 위험도가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한, 야간도선이 주간도선에 비하여 상대적으로 위험도가 높았고 매우 높음의 비중이 더 컸으며 낮음과 매우 낮음의 비중이 더 작은 것으로 나타났다.
이에 따라 야간도선의 위험요인이 주간 도선의 위험요인에 비하여 더 위험성을 크게 인식하고 있는 것은 객과화할 수 있는 것으로 해석된다.
4.2.2 베이지안 네트워크 분석 결과
Fig. 10은 베이지안 네트워크의 프레임워크 구성 요소를 시각적으로 나타낸 것이다. 본 구성 요소는 주·야간에 대한 노드를 최상위 노드로 하여, 각 위험요소별 3개의 계층으로 구성되었다. 3개의 계층은 주·야간 최상위 노드와 연결된 심각도 노드와 빈도 노드, 그리고 빈도와 심각도가 함께 고려된 위험성 노드이다. 심각도 노드는 각 위험요인이 최상위 노드로부터 엣지로 연결됨으로써 주·야간 사전 확률(Prior pribability)에 따른 심각도 영향성을 나타낸다. 빈도 노드도 마찬가지로 각 위험요인이 최상위 노드로부터 엣지로 연결됨에 따라 발생확률에 대한 주·야간 영향성을 나타낸다. 동일한 위험요인의 심각도 노드와 빈도 노드를 엣지로 연결받는 위험도 노드는 주·야간에 따른 각 위험요인의 최종 종합 위험도를 도출한다.
ISO의 위험에 대한 정의에 따르면, 위험성은 빈도와 심각도의 결합으로 나타나므로(ISO, 2009), 앞서 분석한 주·야간 위험요인의 빈도와 심각도 평가를 결합하여 최종 위험평가를 도출하였다. 심각도는 범주에 따라 ‘매우 낮음’ 1점에서 ‘매우 높음’ 5점까지 가중치를 부여하여 데이터를 처리하였다. 최종점수는 정수화된 심각도 가중치를 같은 위험요인의 빈도확률과 결합하여 도출되었다. 앞절에서 언급한 바와 같이, 16개의 위험요인 중 통계적으로 유의하지 않은 기관고장, 타기고장, 강풍을 제외하면 13개의 위험요인이 되므로 모든 요인의 최대 가중치일 때 최대값 65를 갖게된다. 주간시간대와 야간시간대, 그리고 주·야간을 통합한 종합 위험평가 실험을 10,000회 반복 시행하였고 모든 점수 결과의 빈도를 나타내었다.
Fig. 11은 주간도선 위험도와 야간도선 위험도, 주·야간 종합 위험도의 최종평가 결과를 점수별 빈도로 나타낸 그래프이다. 모든 경우에서 10,000회 중 최종점수 13점의 빈도가 가장 높았고 12점 이하이거나 27점 이상인 결과는 없었다.
5. 결 론
항만의 안전과 효율의 가장 효과적인 역할로서 도선사는 매우 중요하지만, 도선사 야간근무환경이 불러올 잠재적 위험성에 대해선 국내 연구가 부족한 실정이다. 해외에서는 지속적으로 야간도선이 도선사의 피로 누적과 인지저하 등 도선 업무의 위험성을 증대시키는 것으로 지적하였다. 본 연구는 야간도선의 정량적인 위험성을 도출하고 이를 기반으로 야간도선의 안전성 향상 필요성을 제안하기 위해서 수행되었다.
국내에서 가장 도선 서비스의 규모가 큰 부산항 도선사를 대상으로 주·야간 도선업무와 관련한 위험요인의 주관적 심각도와 빈도를 설문하였다. 설문 결과를 데이터로 하여 증거이론과 베이지안 네트워크 분석을 수행하여 정량적 위험도의 차이를 분석하였다. 본 연구의 결과와 시사점을 정리하면 다음과 같다.
최근 20년간 도선사 관련 해양사고의 원인은 총 109개로 분석되었으며 운항적, 인적, 설비측면, 환경적으로 구분할 수 있었다. 이렇게 식별된 원인을 위험요인으로 활용하여 설문조사를 수행한 결과, 부산항 도선사들은 위험요인의 모든 항목에서 야간도선의 위험성이 주간조선보다 높다고 응답하였다. 주간도선 대비 야간도선의 위험 요인의 차이가 가장 큰 항목은 경계소홀과 피로로 나타났다. 이러한 결과는 선행연구 등에서 확인한 것과 같이, 야간도선이 상대적으로 더 낮은 업무 성과와 관련이 있고, 수면문제를 일으키므로 도선 업무의 위험을 증가시킬 수 있다는 사실과 관계된다. 즉 야간도선작업은 생리적 조건에 불리한 환경으로 경계소홀과 피로의 주·야간 위험도 편차가 큰 것으로 판단된다. 반면, 기관고장, 타기고장, 강풍은 야간과 주간의 위험도 차이가 가장 작은 위험요인으로 분석되었고 Wilcoxon 검정법에 따른 통계적 유의성도 만족하지 못하였지만, 주관적 위험도의 값은 가장 큰 것으로 나타났다. 이러한 결과는 도선사들이 해당 위험요인들을 주·야간 관계없이 유의미한 위험으로 인지하고 있다는 것을 의미한다.
베이지안 네트워크 분석에 따라 도출된 최종위험평가 결과, 야간 위험도는 종합 위험도 대비 6.7% 높았고 주간 위험도 대비 9.0% 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 야간도선작업이 주간도선작업보다 정량적으로 더 위험함을 밝혀낸 것에 의의가 있다. 야간작업 위험요소에 대한 전반적인 안전대책이 필요하며, 특히 야간에 위험성이 크게 증가하는 경계소홀과 피로에 대한 안전관리 방안이 선제적으로 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 부산항 도선사를 대상으로만 진행되어 타 항만의 특성은 반영하지 못한 한계가 있다. 또한 실제 발생했던 해양사고의 원인을 활용했으나 도선사 설문조사를 중심으로 위험도를 제시한 것이 한계이다. 추후에는 대상항만을 확장하고, 실제 선박데이터를 활용한다면 현실적인 주ㆍ야간 위험도 비교가 될 수 있을 것으로 판단된다.
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