우리나라에서는 매년 2천여 건 이상의 해양사고가 발생하고 있으며, 정부는 해양사고의 발생 현황 및 원인분석을 통해 사고 저감을 위한 정책을 수립하고 있다. 중앙해양안전심판원에서는 '해양사고심판법'에 따라 해양사고의 원인을 조사하여 이를 재결서의 형태로 공개하고 있다. 이번 연구에서는 재결서의 원인판단 주제어를 기반으로 텍스트 마이닝을 수행하여 사고 종류별 해양사고 위험요인을 식별하였다. 도출된 키워드는 해양사고의 발생 원인과 밀접한 관계가 있는 키워드로 볼 수 있으므로, 해양사고의 원인분석 및 사고 예방대책 수립에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.
현재 위험물 운송 사고는 점차 감소하는 추세이지만 위험물 운송 사고는 특성상 한번의 사고로 인해 주변의 인명 및 환경에 막대한 피해를 입히게 된다. 이러한 위험물 운송 사고의 대응을 위해 각 기관들이 있지만 기관별로 메뉴얼 및 방침이 다르게 적용되어 있어 운송 사고에 대한 정확한 정보전달이 미비한 실정이다. 결과적으로 운송사고에 대한 정보가 부족하여 잘못된 대응계획으로 사고처리가 늦어질 수도 있다. 사고시 적절한 대응을 위해서는 위험물질의 종류와 양, 사고위치, 주변상황 등에 대한 정보가 전달되어야 사고대응에 대한 장비, 인력 편성 등 정확한 대응이 이루어질 수 있다. 현재 국내의 정부 유관기관별로 위험물질 사고대응메뉴얼을 구축하여 제공하고 있으나, 운송 및 수송 사고에 대한 사고대응메뉴얼의 부재로 2차적인 피해가 발생되고 있다. 따라서 본 논문에서는 위험물질의 표준화하고 이에 대한 사고대응매뉴얼을 개발하여 위험물 운송 사고시 사고에 대한 정보를 유관기관에게 신속 정확하게 전파하여 통합적인 초동대응이 이루어질 수 있도록 하였다.
우리나라에서 발생한 최근 10년간의 해양사고를 살펴보면 다른 종류의 사고에 비하여 해양 부유물에 의한 해양사고가 뚜렷하게 증가하고 있는 것을 알 수 있다. 본 연구에서는 연간 발생한 해양사고에 대한 중앙해양안전심판원과 해양경찰청의 통계연보를 분석하고 비교 검토해보았다. 두 기관의 통계는 일부 상이한 부분이 있었지만 전체 해양사고 통계 중 부유물 해양사고의 수치는 지속적으로 증가하고 있었고 어선과 비어선으로 나누었을 때 어선에서 특히 많이 발생하고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 부유물 감김 해양사고의 원인이 되는 주된 부유물질은 어망, 어구, 밧줄류에 기인한 비율이 압도적으로 많았다. 해양 플라스틱과 관련된 국내외 정책들을 들여다보면 대부분 해양오염 자체를 예방하고 해양쓰레기를 회수하는데 집중하여 해양환경적인 문제로 인식하고 있는 것이 대부분이다. 또한 해양환경 및 해양 쓰레기와 관련된 대표적인 법인 「해양환경관리법」과 「해양폐기물 및 해양오염퇴적물 관리법」을 살펴보면 해양쓰레기를 해양폐기물의 한 종류로써 인식하고 있으며 폐기물의 종류와 정의는 다루되, 해양쓰레기에 관한 정의는 찾아보기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 선박의 운항에 영향을 미칠 수 있는 해양 플라스틱 쓰레기 규제와 관련된 법제도를 살펴보고 개선방안을 제시해 보고자 하였다. 그리고 선박의 안전한 항행과 운항에 적합한 해양 쓰레기에 관한 정의가 부재하기에 이에 맞는 해양쓰레기의 범위를 제안하여 그 개념을 명확히 해보고자 하였다.
항로표지가 이용자에게 지속 가능한 서비스를 제공하기 위해서는 항로표지사고가 발생하지 않을 때 가능하다. 만약 항로표지사고가 발생한다면 관리자는 이를 효율적으로 관리하여 유사한 사고를 예방해야 한다. 하지만 현재 항로표지사고 관리는 사고의 원인과 종류만 명시할 뿐 별도의 지침이 없어 관리자에 따라 다르게 기록되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 항로표지사고를 재정립하고자 하였다. 이를 위해 지난 23년(00-22년)간 발생한 항로표지사고, IALA의 항로표지 정보 표준인 S-201, 사고의 범주인 교통사고와 해양사고를 분석하였다. 이를 토대로 항로표지사고의 요인은 내부적 원인과 외부적 원인으로 구분하였고, 사고유형은 등탑사고, 부표사고, 장비사고의 3종으로 구분하였다. 1차 항목을 좀더 세분화하여 사고 원인은 계류구, 기상악화 등 7개 항목과 사고 현상(종류)은 등탑파손, 부표유실, 장비고장 등 11개 항목으로 재정립하였다. 이러한 연구결과는 차후 항로표지사고 통계를 제공하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
환경문제에 관한 관심이 급속히 증가하고 있는 가운데, 1995년 여름 유조선 씨 프린스호의 여천 앞바다 좌초로 다량의 기름이 유출되었다. 이 사고 이후 두달이 채 지나기도 전에 유조선 제1유일호가 부산 앞바다에서 침몰하는 사고가 발생했다. 통계1)에 의하면, 1991년 1월부터 1995년 9월말까지 우리나라 연안에서 총 1,583 건의 오염사고가 발생하였고, 유출량은 22,541톤, 피해금액 3,231억원으로 집계되었다. 해양오염사고중 기름에 의한 오염사호는 총발생건수의 92%로 대부분을 차지하고 있다. 배출원인은 선박사고가 전체 발생건수의 87%, 육상 및 해양시설에 의한 사고가 10.5%, 배출원인 불명이 2.5%였다. 오염물질 중 기름의 종류별 유출랑은 경유 6,509톤, 벙커유 3,928톤, 선저폐수 759톤으로, 경유가 가장 많고 다음으로 벙커유가 많았다. 해상 기름유출사호는 기름운반선 등에 의해 하루에 한번 꼴로 크고 작은 기름유출사고를 일으키고 있으며, 발생건수가 매년 증가하고 있다. 우리나라 연안에서의 유류 해상 수송량 증가와 선박의 대형화로 대형기름유출사고의 발생 가능성이 잠재하고 있다. (중략)
자율운항선박은 사람이 없다는 전제를 두고 개발되고 있지만, 완벽한 자율운항이 되기까지는 많은 시간이 필요할 것이다. 이러한 경우, 발생 가능한 모든 경우의 수를 고려하여 시나리오를 구축하는 것이 중요한데, 자율운항 선박에 대한 사고는 아직 발생한 바가 없기 때문에 시나리오를 구축하는 것은 어렵다. 이에, 본 연구에서는 기존 조사된 해양사고 사고·사례를 통해 아직 발생한적 없지만 발생가능 확률이 높다고 생각되는 사고 시나리오를 구축하여야 한다. 이러한 시나리오가 있다면 자율운항선박 사이의 사고 등을 확률적으로 추정할 수 있다. 한편, 해양사고의 종류는 다양하나, 본 연구에서는 위험유해물질(HNS)을 적재된 자율운항선박으로 제한하며, 최종 목표는 자율운항의 기초 단계로, 무인화 선박에서 발생 가능한 사고경로를 예측하여 화학 사고를 예방하는 것이다. 본 연구의 목적으로는 기존의 해상 화학사고 원인을 분석하여 ETA기법을 적용한 자율운항 선박에서 발생 가능한 사고 시나리오를 구축하는 것이다. 연구방법으로는 자율운항 시 발생할 수 있는 가상경로를 화학반응식으로 식별하고, ETA기법을 이용하여 화학사고가지분석(CATA, Chemical Accident Tree Analysis)모델을 구축할 예정이다.
큰 사고가 일어날 때마다 '안전관리는 그 무엇보다도 중요하다'라고 강조하지만 우리나라 안전 관리의 현 상황은 열악하다고 할 수밖에 없다. 많은 중소기업이나 심지어 대기업에서도 무의식적 으로 등한시하거나 별로 크게 중요하게 여기는 것 같지는 않은 데, 이것은 현재의 사고발생율과 강도율들을 살펴 보면 누구나 쉽게 공감할 수 있을 것이다. 이러한 맥락에서 이 논문은 안전의 또 하나의 사각지대인 호텔관련업에서의 종사원들은 과연안전에 대하여 어떤 사고방식을 가지고 있으며, 실제 그들의 안전사고는 어떤 것들이며, 안전교육의 효과는 어떠한 가 등을 중점적으로 연구하였다. 실증적 분석에서는 안전관리가 어떻게 이루어 지고 있는 가에 대한 설문조사를 통하여 조사분석하였다. 조사 표본대상으로는 우리나라의 특급 호텔4개와 1개의 콘도미니엄 종사원들을 대상으로 하여 설문지를 배포하여 총 207명에 대한 답변을 토대로 분석을 하였다. 부상내용은 칼종류에 베임이 제일 많았으며, 안전사고의 주원인은 불안전한 자세와 불안전한 행동으로서 이에 대한 교육이 요구된다. 직업과 관련된 육체적 고통으로는 만성피로가 가장 많았다. 그외 구두가 발에 피로감을 주지말 것, 주방의 미끄럼방지, VDT증후군예방, 안전체조 및 구호복창 등의 사항들을 안전사고 예방을 위해 주의해야할 사항으로 요약할 수 있다.
본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.
최근 보험 처리과정에서 소용되는 시간과 비용을 절감하고자, 자동차 보험에 블록체인 스마트 컨트랙트 기술을 도입하는 연구들이 활발하다. 그러나 기존의 연구들은 사고를 입증하기에 미흡한 수준의 교통 사고관련 데이터의 활용으로 악의적인 보험자의 사고 위조, 손상 확대 등의 보험사기 위협에 노출되어 있다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 자동차에 탑재된 센서, RSU, IoT 기기 등을 통한 다양한 종류의 데이터와 차량용 스마트 컨트랙트를 이용하여 사고데이터 기반 신뢰도 산정 모델을 제안한다. 특히 교통사고 데이터의 종류 및 상태에 따라 가중치를 달리하고, 다양한 사고 상황에 따라 학습되는 신뢰도 산정 모델을 고려하여 회귀모델을 적용했다. 제안 모델은 보험 처리과정의 투명성, 보험 처리 과정의 간소화와 같은 기존 장점을 유지하며 효과적인 보험사기 차단, 보험 소송의 감소의 효과를 보일 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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