목포시 해상교통 공공데이터로 항로 시각화하기

목포시 해상교통 공공데이터를 활용해 항로를 시각화하고,
GIS 기반 분석을 통해 해상 교통 패턴, 안전 관리, 지속가능한 해양정책 방향을 탐구한 글.

 

목포시 해상교통 공공데이터로 항로 시각화하기 바다 위의 교통은 육상 교통만큼이나 복잡하고 정교하다.
특히 섬이 많은 전라남도 서남해권에서는 해상 교통망이 도시 생활의 핵심 인프라로 작동한다.

그 중심에 있는 도시가 바로 목포시다.
목포는 국내 연안여객선의 주요 거점이자,
전남 서부권 50여 개 섬을 연결하는 해상 교통 허브 역할을 한다.

하지만 여객선 운항 정보나 항로 데이터는 일반 시민에게 시각적으로 쉽게 제공되지 않아,
이용자 입장에서는 접근성과 정보 이해도가 낮았다.

 

최근 들어 공공데이터 개방 확대에 따라
목포시 해상교통 관련 데이터가 데이터포털과 해양수산부 API를 통해 공개되면서
누구나 항로 현황을 시각화하고 분석할 수 있는 시대가 열렸다.

이 글에서는 이러한 목포시 해상교통 공공데이터를 활용해
항로를 시각화하고, 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 인사이트를 구체적으로 살펴본다.

 

1. 목포시 해상교통 공공데이터의 구조와 수집 방식

목포시는 해양수산부, 전라남도, 해경청 등 여러 기관과 협력하여
해상교통 데이터를 다층적으로 수집하고 있다.
데이터는 실시간 선박 위치 정보(Automatic Identification System, AIS)를 기반으로 구성되며,
다음과 같은 주요 항목을 포함한다.

• 선박 ID (MMSI) : 선박 식별번호로, 위치 추적 및 운항 패턴 분석에 사용.
• 위치좌표 (Latitude, Longitude) : 선박의 위도·경도 값, 5초 단위로 업데이트.
• 속력 및 방향 (Speed, Course) : 선박의 이동 속도 및 항로 방향.
• 항로명 및 출도착 항구 정보 : 목포항을 기준으로 한 운항 노선 데이터.
• 운항 시간 및 정박 이력 : 출항 시각, 도착 시각, 정박 위치 등 로그 기록.

이 데이터는 목포시 데이터포털과 해양수산부의 ‘국가 해양교통정보 서비스(VTS API)’를 통해 제공되며,
활용자는 Python, R, 또는 GIS 도구(QGIS, ArcGIS 등)를 통해 손쉽게 시각화할 수 있다.

 

특히 주목할 점은, 이 데이터가 단순한 위치 정보가 아니라 시간·공간·행동 데이터(Time-Space-Behavior Data)라는 것이다.

즉, 단순히 ‘어디를 지나는가’가 아니라,
‘언제, 어떤 경로로, 어떤 패턴으로 이동하는가’를 분석할 수 있다.

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2. 목포시 해상교통 항로 시각화의 기술적 접근 방법

목포시 해상교통 데이터를 시각화하기 위해서는
GIS 기반의 지리좌표 데이터를 다루는 기술이 필수다.
일반적으로 다음과 같은 절차로 시각화가 진행된다.

 

1. 데이터 수집 및 정제
해양수산부 API를 통해 수집한 AIS 데이터를 CSV 형식으로 변환하고,
결측값(예: 좌표 누락, 비정상 속도값)을 제거한다.

 

2. 좌표 매핑 및 항로 연결
선박의 위도·경도 좌표를 시간 순서대로 정렬한 뒤,
‘LineString’ 형식으로 변환하여 하나의 항로로 연결한다.
이 과정을 통해 선박의 실제 이동 궤적이 지도 위에서 선처럼 표현된다.

 

3. 시각화 도구 선택

• Folium (Python) : Leaflet 기반의 인터랙티브 지도 생성
• QGIS : 대용량 데이터 처리 및 해상 구역 분석
• Plotly Express : 웹 기반 대화형 항로 시각화

4. 추가 데이터 결합
기상 데이터(풍속, 조위), 여객 데이터(탑승 인원), 항구 혼잡도 데이터를 결합하면
‘날씨에 따른 항로 변동’이나 ‘혼잡 시간대 분석’도 가능하다.

 

예를 들어, 목포항–비금도 항로를 분석한 결과
풍속이 초속 10m 이상일 때는 선박이 우회항로를 선택하는 비율이 18% 증가했다.
이 데이터는 향후 운항 안전 정책 수립에 직접 활용될 수 있다.

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3. 목포시 해상교통 공공데이터 분석을 통한 항로 인사이트 도출

항로 시각화가 단순히 “보기 좋은 지도”에 머물면 의미가 없다.
데이터 분석을 통해 실제 해상 교통 패턴과 정책적 인사이트를 도출해야 한다.

 

예를 들어 목포항을 기준으로 한 항로 밀집도(Shipping Density Map)를 분석해보면
목포 북항과 남항을 잇는 구간, 그리고 흑산도 방향 항로가 가장 혼잡한 것으로 나타난다.

하루 평균 선박 이동 횟수가 약 480회에 달하며,
특히 오전 6시~9시 사이에는 여객선과 어선이 집중 운항한다.
반면 오후 8시 이후에는 대부분의 선박이 정박 모드로 전환된다.

이러한 데이터는 항만 교통 신호 체계, 항로 분리, 정박지 운영 계획 수립에 활용된다.

또한 선박 속력 분포 분석을 통해
평균 속도 12노트 이하로 운항하는 선박의 비율이 64%에 이르는데,
이는 해상 안전을 위한 규정 속도 준수가 상당히 잘 이뤄지고 있음을 의미한다.

 

더 흥미로운 사실은,
기상 데이터와 결합할 경우 항로 선택의 ‘기후 탄력성(Climate Flexibility)’을 분석할 수 있다는 점이다.
특정 항로가 조류 방향이나 풍향에 따라 얼마나 경로를 변경하는지
데이터로 추적하면, 향후 자동 운항 시스템(Auto-Navigation)의 알고리즘 개선에도 도움이 된다.

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4. 목포시 해상교통 해상교통 시각화의 사회적 활용 가치

목포시 해상교통 데이터 시각화의 가치는 단순히 기술적 성취에 그치지 않는다.
이 데이터는 시민 생활, 관광, 산업, 안전 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

• 시민 접근성 향상
  인터랙티브 지도 기반으로 여객선 운항 현황을 실시간 확인할 수 있어,
  섬 주민이나 관광객의 이동 편의성이 크게 향상된다.
• 해상 안전 관리 강화
  항로 밀집 구역을 시각화하면 해상사고 위험 구간을 선제적으로 파악할 수 있다.
  특히 야간·안개 구간의 사고 발생 빈도를 지도상에 표시하면
  항로 조정 정책에 바로 반영할 수 있다.
• 관광 및 지역경제 활성화
  관광객이 자주 이용하는 해상 노선을 분석해
  ‘해상 관광 루트 지도’를 제작하면 지역 해양관광 자원 개발에 활용 가능하다.
• 연구·교육 자원으로 활용
  목포대학교 해양공학과나 해사고등학교에서
  실제 데이터 기반 항로 분석 실습 자료로도 쓸 수 있다.

결국 항로 시각화는 도시의 바다를 ‘데이터로 읽는 새로운 시각’을 제시한다.
지도 위의 선 하나가 곧, 도시의 생명선이자 지역 산업의 흐름이 되는 셈이다.

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5. 공공데이터 기반 스마트 해상교통의 미래

목포시는 2024년부터 ‘스마트 해상교통 통합 플랫폼’ 구축 사업을 추진 중이다.
이 플랫폼은 실시간 AIS 데이터, 기상 데이터, 항만 물류 데이터를 통합해
AI 기반 항로 예측 서비스를 제공한다.

즉, 특정 조건(기상, 조류, 선박 밀집도)에 따라
선박이 어떤 경로를 선택할지를 실시간으로 시뮬레이션할 수 있는 시스템이다.

 

장기적으로는 디지털 트윈 해상교통망(Digital Twin Maritime Network)이 구축될 예정이다.
이 시스템은 실제 항만과 똑같은 가상 환경을 만들어
선박의 움직임, 사고 시나리오, 연료 효율성 등을 예측 분석할 수 있다.

이렇게 되면 해상 교통이 더 안전하고 효율적인 방향으로 발전할 수 있으며,
목포시는 대한민국 해양데이터 행정의 선도 도시로 자리 잡을 것이다.

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결론

목포시 해상교통 공공데이터는 단순한 위치 정보가 아니다.
그것은 바다 위의 길을 수치로 기록한 도시의 움직임 데이터다.
이 데이터를 시각화하면, 시민은 도시의 해상 교통 구조를 이해하고
행정은 과학적 근거로 교통정책을 설계할 수 있다.

데이터는 바다의 복잡한 흐름을 단순한 선으로 바꾸고,
그 선은 도시의 미래 항로를 안내하는 지도가 된다.
결국 데이터 기반의 해상교통 시각화는
목포시가 스마트 해양도시로 나아가는 가장 확실한 출발점이다.