# 사례1
한국해양교통안전공단 운항관리센터에 근무하는 B씨는 우리나라 인근 해역을 운항하는 배들의 운항 상황을 상시 모니터링하고 있다. 관제 화면상에 표시되는 혼잡도 예측정보를 보니 2시간 후부터 제주 인근 북쪽 해상에 혼잡도가 ‘높음’단계로 나타났다. B씨는 사전에 설정된 항로상 2시간 후 제주 인근 혼잡 구역 해상을 지나게 될 여객선들을 대상으로 혼잡정보를 전달하고 안전에 유의해 해역을 통과할 것을 당부했다.

# 사례2
서해에서 관광객 대상 주말 낚싯배를 운영하는 A씨에게는 한적하고 물고기가 많이 몰리는 포인트로 손님들을 안내하는 것이 중요한 일이다. 예년의 경우 잘 알려진 낚시 포인트에 도착해 보면 이미 다른 배들이 먼저 도착해 있어 충돌위험을 피해 자리를 옮겨야만 하는 경우가 빈번했다. 하지만, 이제는 걱정이 없다. 해양교통안전정보시스템을 통해 제공되는 해상 교통혼잡도 예측정보(최대 72시간)를 활용해 인근 해상의 혼잡도를 미리 파악하고 배들이 많이 몰리지 않을 것으로 예상되는 장소로 처음부터 바로 이동할 수 있게 되었기 때문이다.

정부가 해양 안전사고 예방 및 해양 교통정책 수립을 위해 각 기관의 공공데이터를 활용해 국내 최초의 해상 혼잡도 예측분석 모델 개발을 마치고 대국민 서비스를 시작한다.

전체 해양사고 유형중 안전사고에 이어 두 번째로 사상자가 많은 선박간 충돌사고 예방에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

참고로 사고유형별 인명피해 현황(′18년~′22년)을 보면 가장 많은 사고유형은 안전사고(39.2%)다. 그 뒤를 충돌(31.5%), 좌초(8.4%)가 잇고 있다.

행정안전부 통합데이터분석센터와 한국해양교통안전공단은 지난해 7월부터 공공데이터 분석을 통해 해상 선박사고 예방에 활용될 해상 혼잡도 예측 모델개발을 추진해 왔다.

모델개발 과정에는 선박위치데이터(선박의 위도,경도,속도)와 선박제원정보(길이,너비,종류), 기상정보(파고,해상풍) 등 약 9억 건의 데이터를 활용했다.

이번 모델은 현재 해수부와 해양경찰청에서 각각 관리하고 있는 선박위치 데이터(AIS:해수부, V-PASS:해양경찰청)를 통합분석하여 해상 혼잡도를 예측한 사례로서 국내에서는 처음이다.

예측 모델은 선박의 구역 내 체류시간, 선박의 제원 정보를 토대로 일정구역 내 유효선박면적을 산출하고 해상의 기상 상황을 종합적으로 고려하여 혼잡도를 예측하게 된다.

모델은 배타적 경제수역(EEZ) 전체와 중국·일본 등 동아시아 일부 해역의 혼잡도를 조회일 기준 3일(72시간)까지 1시간 단위로 예측한다.

예측된 정보를 통해 해역을 최소 2.5km×2.5km 격자로 세분화하고 격자 단위 유효선박면적을 토대로 낮음, 보통, 높음, 매우높음의 4단계로 혼잡도를 지도상에 표출하게 된다.

행정안전부는 이번에 개발된 모델이 해양 레저활동과 관련된 사고를 예방하고 관계 기관의 해양 정책추진 등에 널리 활용될 것으로 기대하고 있다.

육로에 비해 장거리 이동이 많은 해상에서 항로 설정시 예측 혼잡도가 높은 해수역은 우회할 수 있고, 낚시·스노클링 등 해양레저활동을 위한 정박시 안전한 위치선정 등에 다양하게 활용될 수 있게 된다.

해상 안전관리 기관은 해상혼잡도의 상시 모니터링을 통해 여객선 등 운행선박에 대한 상황전파 등 선제적 조치를 시행할 수 있다.

이에 따라, 해양수산부와 한국해양교통안전공단은 혼잡도 예측모델을 국민이 안전한 해양레저 활동에 활용할 수 있도록 1월 중 공단이 운영하는 해양교통안전정보시스템(MTIS)을 통해 개방하고, 상반기 중 공단 선박모니터링시스템(VMS)에 연계해 여객선 안전운항관리 업무에 활용할 예정이다.

행정안전부 김준희 공공데이터국장은 “해상안전 관련 기관이 보유하고 있는 다양한 공공데이터를 융합해 국민 안전수준을 높이는 실질적 계기를 마련했다”고 강조하며, “데이터를 통한 사회문제 해결을 위한 지속적인 노력으로 디지털플랫폼정부를 실현하겠다”고 말했다.