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FCM을 이용한 지능형 해양사고 DB 검색시스템 구축

Intelligent DB Retrieval System for Marine Accidents Using FCM

  • 박계각 (목포해양대학교 해상운송시스템학부) ;
  • 한욱 (목포해양대학교 해상운송시스템학과 대학원) ;
  • 김영기 (목포해양대학교 해상운송시스템학과 대학원) ;
  • 오세웅 (한국해양연구원 해양시스템안전연구소)
  • 투고 : 2009.04.06
  • 심사 : 2009.06.26
  • 발행 : 2009.08.25

초록

해양사고로 인한 경제적, 환경적 피해가 커짐에 따라, 해양사고 방지를 위한 이슈가 크게 대두되고 있다. 발생된 해양사고 사례의 종류와 원인을 분석하여 구축된 DB가 해양사고 방지를 위한 연구에 널리 활용 되고 있으나, 하나의 종류 및 원인에 대해서만 DB가 구축되어 있어 일반적으로 복수의 원인에 의해 발생되고 복수의 종류에 해당하는 해양사고를 합리적으로 분류하지 못하고 다양하고 막연한 조건을 이용해 검색할 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 FCM을 이용하여 복수의 해양사고 원인과 종류에 연계된 해양사고 DB를 구축하고 언어 레이블을 이용하여 다양한 원인과 종류에 의해 해양사고 사례추출이 가능한 검색 시스템을 제시하였다.

Marine accidents have always caused huge economic losses, as well as environmental pollution. Prevention of marine accidents has become a focus of argumentation. The analysis of past accident cases, reviewing the experience and lessons, is important and necessary for preventing marine accidents. With the same subject above, the Korean Maritime Safety Tribunal provides for past marine accidents' written judgments and analysis of judgment and associated retrieval system on its homepage. In these systems, the name of the ship, accident occurrence time, accident pattern or related keywords are used as search conditions. However, most of the marine events' happening were not due to a single reason, but multiple ones. In addition, one marine event could often come under several categories. In this case, now the retrieval systems' DB is used on the Korean Maritime Safety Tribunal homepage was built based on single category and failed to be able to retrieve according to multiple reasons or multiple categories. In order to solve this problem, a more practical retrieval approach might be needed. Therefore, in this paper, a new retrieval system will be proposed, which using the linguistic label to describe the cluster after analyzing the relational properties between marine accidents and clustering by FCM algorithm, and then adding an interface to allow users to get the results they want through choosing multiple reasons or multiple categories.

키워드

참고문헌

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