Many studies have analyzed marine accidents, and since marine accident information is updated every year, it is necessary to periodically analyze and identify the causes. The purpose of this study was to prevent accidents by identifying and analyzing the causes of marine accidents using previous and new data. In marine accident data, 1,921 decisions by the Korea Maritime Safety Tribunal on marine accidents on fishing ships over 16 years were collected in consideration of the specificity of fishing ships, and 1,917 cases of accident notification text history by the Ministry of Maritime Affairs and Fisheries over 3 years were collected. The decision data and text data were classified according to variables and quantified. Prior probability was calculated using a Bayesian network using the quantified data, and fishing ship marine accidents were predicted using backward propagation. Among the two collected datasets, the decision data did not provide the types of fishing ships and fishing areas, and because not all fishing ship accidents were included in the decision data, the text data were selected. The probability of a fishing ship marine accident in which engine damage would occur in the West Sea was 0.0000031%, as calculated by backward propagation. The expected effect of this study is that it is possible to analyze marine accidents suitable for the characteristics of actual fishing ships using new accident notification text data to analyze fishing ship marine accidents. In the future, we plan to conduct research on the causal relationship between variables that affect fishing ship marine accidents.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.7
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pp.843-856
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2023
The global surge in maritime traffic has resulted in an increased number of ship collisions, leading to significant economic, environmental, physical, and human damage. The causes of these maritime accidents are multifaceted, often arising from a combination of crew judgment errors, negligence, complexity of navigation routes, weather conditions, and technical deficiencies in the vessels. Given the intricate nuances and contextual information inherent in each incident, a methodology capable of deeply understanding the semantics and context of sentences is imperative. Accordingly, this study utilized the SentenceBERT model to analyze maritime safety tribunal decisions over the last 20 years in the Busan Sea area, which encapsulated data on ship collision incidents. The analysis revealed important keywords potentially responsible for these incidents. Cluster analysis based on the frequency of specific keyword appearances was conducted and visualized. This information can serve as foundational data for the preemptive identification of accident causes and the development of strategies for collision prevention and response.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2012.06a
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pp.568-570
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2012
해양사고는 충돌, 좌초, 접촉, 화재, 폭발, 침몰, 전복, 인명사상, 손상 등으로 분류할 수 있다. 이 중 관제사와 관련있는 것은 충돌사고다. VTS 관제구역내 최근 10년간 발생한 충돌사고를 재결서를 통해 분석하였다. 충돌사고 분석으로 각 VTS별 관제 주안점을 정리하여, 신임관제사 및 전입자에게 OJT 교육자료로 활용하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2017.11a
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pp.259-261
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2017
SRK-BB(Skill-, Rule-, Knowledge-Based Behavior)는 주어진 사건을 처리할 때 인간이 행하는 행동을 체계적으로 식별하기 위한 하나의 이론이다. 이러한 SRK-BB에 대한 결과는 주어진 임무에 대한 '성공'과 '실패'로 나타낼 수 있다. 만약, 어느 사건에 대한 SRK-BB를 식별할 수 있고, 이에 대한 '성공/실패'의 결과를 알 수 있다면, SRK-BB를 이용하여 이들 사이에 연계된 확률적인 관계를 정립할 수 있다. 한편, 해양사고의 결과를 분석한 해양안전심판원의 재결서 또는 재결요약서에는 다양한 사고(즉, 실패한 사건)에 대해서 해기사가 어떠한 행동을 취했는지 상세하게 기록되어 있다. 이러한 해양안전심판원의 자료를 분석하면 실패한 해양사고에 대한 방대한 해기사의 SRK 분포를 확보할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 해양사고에 나타난 해기사들의 행동을 SRK-BB로 식별한 후 해기사들이 추후 야기할 수 있는 인적오류를 예측하기 위한 모델 구축에 있다. 인적오류 모델을 구축하기 위해서는 우선 해양사고에 포함된 SRK 분포 분석이 필요하고, 시스템적인 입출력 관계를 통해서 SRK에 의한 인적오류의 결과를 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 해기사의 인적오류에 의한 사고를 어떻게 SRK 분포를 이용하여 예측할 수 있는지에 대한 개념을 설명하고, 해양사고 데이터에서 획득한 SRK 분포의 의미와, SRK 분포를 이용하여 어떻게 해기사가 야기할 사고를 예측할 수 있는지에 대한 연구접근 방법을 소개하고자 한다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.6
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pp.661-668
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2017
The purpose of this study is to analyze the chemical reaction pathway for explosion accident of mixed cargo. The analysis used a structural scenario using event-tree analysis. Structural scenarios were constructed by estimating various chemical reaction paths in the content of the mixed cargo accident recorded in the written verdict. The analytical method was applied to three kinds of analysis: chemical analysis based on chemical theory, quantitative analysis using chemical reaction formula, and probabilistic analysis through questionnaire. As a result of analysis, the main pathway of the accident occurred in three ways: the path of explosion due to the reaction of concentrated sulfuric acid with water, the path of explosion due to the reaction of metal and mixed acid, and the path of explosion by synthesizing with special substances. This result is similar to the path recorded in the validation, and it leads to thar the proposed path analysis method is valid. The proposed method is expected to be applicable to chemical reaction path estimation of various chemical accidents.
In maritime accidents, collisions involving fishing vessels are more frequent and severe than those involving other types of vessels. Previous cases of collision accidents caused by fishing vessels causing serious damage implied that fishing vessels maintained high speeds until just before the collision and that they collided with much larger vessels. This study investigated the correlation between the severity of ship damage resulting from fishing vessel collisions and the vessel's speed. The effective impact speed commonly used in the road transport sector was utilized to analyze ship collision accidents. The study collected collision data between fishing vessels and between fishing vessels and non-fishing vessels from accident investigation reports from 2016 to 2022. The effective impact speed was calculated for a total of 617 vessels. After using binary and multinomial logistic regression methodology, the analysis was carried out with effective impact speed as the independent variable and severity of accident as the dependent variable. The analysis revealed a statistically significant correlation between the effective impact speed and the severity of ship damage, indicating that the severity of ship damage is influenced not only by the effective impact speed but also by the tonnage of the vessel.
유리강화섬유(FRP,Fiber Reinforced Plastic)은 가볍고 내구성등이 우수하여 가공하기 쉬워 선박건조, 특히 어선의 건조재료로 많이 활용되고 있으나, FRP의 재료인 매트와 로빙이 인화성을 가진 수지와 접합되어 화재에는 매우 취약한 특성을 가지는 특성을 가진다. 최근 10년간의 중앙해양안전심판원의 어선화재 재결서 분석결과 전체의 약80%에 해당하는 화재사고가 기관실에서 발생하였다. 이에 새로 출범한 해양수산부는 FRP선박의 구조기준을 개정하여 총톤수10톤 이상 선박의 기관실에 대한 방화조치를 그 이하선박까지로 적용 확대하였으며, 어선구조기준 역시 행정규칙 행정예고를 통해 강화하려는 움직임을 보이고 있다. 본 지에서는 국내외 화재사고 발생현황 및 관련 규제 내용을 비교 분석하여 제시하였으며 분석결과, 일반선박의 방화조치에 대한 규제는 거의 유사하였으나 어선관련 규제의 경우, 영국의 규제가 가장 강화되어 있었으며 관련 화재사고 발생현황도 국내 및 일본과 비교해 보았을때 같은 기간 발생한 일반선의 화재발생척수 대비 어선의 화재발생척수가 적은것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2016.05a
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pp.194-195
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2016
IMO에서 규정하는 모든 교육 및 훈련을 이수한 전문 해기인력이 매년 배출되고 있지만, 해양사고의 발생은 끊이지 않고 있다. 이는 해양사고를 대처하는 해기사의 위험상황 대처 능력이 크게 개선되지 않았다는 점을 의미한다. 공통적으로 해기사에게 제공되는 교육 및 훈련뿐만 아니라 해기사 개개인의 위험요소를 파악하여 해당 위험 요소에 대한 매뉴얼을 제공할 수 있는 모델이 개발되면 해양사고를 대처할 수 있다. 이러한 모델을 개발하기 위하여 모델 구축에 필요한 데이터베이스(Data Base, D/B)가 필요하다. 이러한 D/B는 모델에 활용할 수 있도록 숫자로 표기된 것이어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 해양사고 데이터를 수집, 분석하여 해양사고 예방을 위한 모델에 활용할 수 있는 해양사고 수량화 D/B를 구축하는 방법에 대하여 고찰하였다. 1차적으로 해양사고 수량화 D/B를 구축하였으나, 이의 유용성이나 목적에 적합한 D/B의 규모 등에 관한 연구는 추후에 계속 되어야 한다.
가상현실 기법(virtual reality technologies)를 해양안전사고 가시화 시스템 개발에 적용하기 위한 개발론에 대해서 기술하였다. ‘목포해심’ 재결서 700여가지 사건에 대한 분류표와 수령화 표를 작성하여 질적 데이터를 양적 데이터로 변환하였다. 개발론에 대한 검토결과, 과거 10년 간의 해양사고 사건사례를 압축하여 저차원 데이터를 획득하기 위해서는 다변량해석기법(multivariate analysis)을 적용해야하고, 위기관리를 종합적으로 수행하기 위해서는 기존에 제시되고 있는 PRA, QRA, SPE 등의 기법 중 적합한 것을 적용할 필요가 있으며, 통계 데이터의 가시화를 위해서는 MATLAB의 Simulink 와 VR Toolkit을 이용하면 가능함을 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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