가시 거리(Visibility distance)는 선박 탑재 및 육상 기반 모니터링 시스템의 유효 관측 범위를 결정하기 때문에 해상 항행 안전에 매우 중요합니다. 안개가 낀 조건에서는 저하된 시각 정보로 인해 관측 가능한 거리가 단축되고 항행 위험 및 경제적 손실이 증가합니다. 수많은 이미지 디헤이징 (Image dehazing) 방법들이 개발되었음에도 불구하고, PSNR, SSIM, FSIM, FADE, NIQE와 같은 기존의 이미지 품질 평가 지표들은 복원 품질과 실제 가시성 임계값 사이의 물리적으로 해석 가능한 관계를 설정하지 못합니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 본 연구는 디헤이징 성능을 가시 거리 추정과 연결하는 가시성 중심의 평가 프레임워크를 제안합니다. 첫째, Unity3D를 사용하여 단계별 가시성 조건 하에서의 해상 교통 장면을 시뮬레이션하는 해상 시뮬레이션 가시성 데이터셋 (Maritime Simulated Visibility Dataset, MSVD)을 구축합니다. 이 데이터셋은 정밀한 가시성 주석이 포함된 쌍을 이룬 안개 낀 이미지와 선명한 이미지를 제공하여 가시성 복원의 정량적 분석을 가능하게 합니다. 둘째, 객체 탐지 (Object detection) 정확도를 중간 지표로 사용하여 디헤이징 가시성 평가 지표를 개발합니다. 가시 거리와 탐지 성능 사이의 매핑을 구축함으로써, 제안된 지표는 이미지 복원 개선 사항을 측정 가능한 가시성 이득으로 변환합니다. 6가지 대표적인 디헤이징 방법들을 기존의 이미지 품질 지표와 제안된 가시성 지표를 모두 사용하여 평가합니다. 다양한 영상 조건에서의 실험 결과는 MSVD가 단계별 가시성 수준에 걸친 디헤이징 성능을 평가하기 위한 신뢰할 수 있는 벤치마크를 제공함을 보여주며, 제안된 지표는 해석 가능하고 신뢰할 수 있는 가시 거리 추정을 가능하게 하여 항행 안전 및 운영 효율성 평가를 지원합니다.