해양환경안전학회지 (Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety)

  • 제24권5호
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  • Pages.511-518
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  • 2018
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  • 1229-3431(pISSN)
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  • 2287-3341(eISSN)
해양환경안전학회 (The Korean Society of Marine Environment and safety)
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m-SHEL 모델에 의한 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인 분석에 관한 연구

Analysis of Human Factors Behind Maritime Traffic-Related Accidents Using the m-SHEL Model

  • 금종수 (목포해양대학교 국제해사수송과학부) ;
  • 윤대근 (목포해양대학교 국제해사수송과학부)
  • 투고 : 2018.06.12
  • 심사 : 2018.08.28
  • 발행 : 2018.08.31
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초록

해양사고에 관한 많은 연구와 분석에 따르면 약 80 %가 인적 오류에 의하여 발생되고 있는 것으로 파악되고 있다. 해양사고의 예방대책 수립을 수립하기 위하여 사고를 일으킨 배후 인적 요인을 파악하는 연구가 반드시 필요하다. 따라서 본 연구의 주목적은 m-SHEL 모델을 이용하여 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 파악하고 분석하는 것이다. 다른 분야에서 사용되는 m-SHEL 모델은 일반적인 인적 요인의 개념을 기반으로 되어 있기 때문에 본 연구에서는 선박운항시스템에 수용하기 위하여 이 모델을 확장하여 인적 요인을 정의하였다. 또한, 이 확장된 모델의 타당성을 SPSSWIN의 신뢰성 분석을 통하여 검증하였다. 그리고 이 확장된 m-SHEL 모델의 분류표 사용하여 해양안전심판원의 재결서에서 추출한 자료로부터 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 분석하였다. 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 분석한 결과 조선자 자신에 관한 요인 L이 가장 많았으며 다음으로 L-E, L-m, L-H, L-S 및 L-L 순으로 나타났다. 이 연구는 해상교통 관련 사고의 예방 및 해상안전관리시스템 구축을 위한 유용한 분석 결과를 제시함으로써 인적 요인에 의한 해상교통 관련 사고 방지에 기여할 것으로 판단된다.

Research indicates, about 80% of maritime accidents are caused by human error. Further investigation of the human factors behind maritime casualties is essential in order to establish preventive measures. The main purpose of this study is to identify and analyze human factors behind maritime traffic-related accidents using the m-SHEL model. Since the m-SHEL model used in other fields is based on generic human factors, it has expanded in this study to accommodate ship operating systems and define human factors. In addition, the validity of the expanded model was verified by reliability analysis using SPSSWIN. A classified table for this extended m-SHEL model was then used to analyze human factors behind maritime traffic-related accidents extracted from a written verdict by the Korean Maritime Safety Tribunal. Human factors were arranged in the order L, L-E, L-H, L-m, L-L, and L-S. This paper contributes to the prevention of maritime traffic-related accidents caused by human factors by presenting useful analytical results that can be applied to build a maritime safety management system.

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