• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.144-146
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• 2018

준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.50-52
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• 2018

준해양사고는 해양사고를 제외하고 선박의 구조, 설비 또는 운용과 관련하여 시정 또는 개선되지 않을 경우, 선박과 사람의 안전 및 해양환경 등에 위해를 끼치거나 위해를 끼칠 수 있는 사고를 의미하며, 이를 통해 사고를 사전에 예방하는 제도를 준해양사고제도라 한다. 우리나라는 2010년부터 국제해사기구의 권고에 따라 본 제도를 도입하였고, 다각적인 방법을 통해 활성화를 위하여 노력하고 있다. 하지만 8년이 지난 지금도 본 제도는 좀처럼 활성화되지 못하고 있으며 해운선사의 자발적인 참여가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 준해양사고와 해양사고 데이터를 다각도로 분석하여 연관성을 정량적으로 검증하고자 노력하였고, 동시에 준해양사고제도의 운영이 해양사고를 예방하는데 도움이 됨을 입증하고자 하였다. 이를 위해 준해양사고와 해양사고를 다각도로 비교 분석하여 연관성을 검토해보았고, 그 결과 지금까지의 준해양사고 건수 증가 이후에 해양사고가 증가한다는 일반적 견해에 반하여 준해양사고 건수 증가는 해양사고 증가에 후행하여 나타날 수 있는 가능성에 주목하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.148-149
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• 2022

정부는 '11. 12월 준해양사고 통보제도를 도입하고 주요 사례를 분석, 교육을 도출하여 업계에 전파하여 해양사고 예방에 기여하고 있다. 그러나 통보제도는 자율로 시행되고 있어, 대상자가 준해양사고를 통보하지 않으면 준해양사고 발생 여부를 확인할 수 없다. 그러므로 제도는 자발적인 참여에 의존할 수 밖에 없다. 본 연구는 능동적인 해양사고 예방을 위하여, 해양사고 중 충돌사고를 대상으로 준해양사고와 해양사고 간 상관관계를 도출하고 이를 실해역에 적용, 검증하고자 한다. 연구 결과는 해양사고 건수 및 발생 장소를 예측하고 업계에 전파 할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.385-387
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• 2013

기존의 해양사고 데이터에 기반한 해양안전관리체제에서 준해양사고 중심의 데이터 분석을 통하여 보다 선제적인 해양사고 예방시스템 구축에 대하여 고찰하는 한편, 인천VTS의 사례로 준해양사고 데이터 기반의 해양안전관리체제를 살펴보고, 그 중심에서 VTS의 기능을 확장할 수 있는 방안에 대하여 총체적으로 연구함

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.24 no.4
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• pp.408-414
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• 2018

Various studies have been conducted to reduce marine accidents. However, research on marine incidents is only marginal. There are many reports of marine incidents, but the main content of existing studies has been qualitative, which makes quantitative analysis difficult. However, quantitative analysis of marine accidents is necessary to reduce marine incidents. The purpose of this paper is to analyze marine incident data quantitatively by applying big data techniques to predict marine incident trends and reduce marine accident. To accomplish this, about 10,000 marine incident reports were prepared in a unified format through pre-processing. Using this preprocessed data, we first derived major keywords for the Marine incidents at sea using text mining techniques. Secondly, time series and cluster analysis were applied to major keywords. Trends for possible marine incidents were predicted. The results confirmed that it is possible to use quantified data and statistical analysis to address this topic. Also, we have confirmed that it is possible to provide information on preventive measures by grasping objective tendencies for marine incidents that may occur in the future through big data techniques.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.45 no.3
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• pp.95-101
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• 2021

Marine Incidents based on Heinrich's law are very important in preventing accidents. However, marine Incident data are mainly qualitative and are used to prevent similar accidents through case sharing rather than statistical analysis, which can be confirmed in the marine Incident-related data posted in the Korea Maritime Safety Tribunal. Therefore, this study derived quantitative results by analyzing the causes of marine incidents during berthing using various methods of statistical analysis. To this end, data involving marine incidents from various shipping companies were collected and reclassified for easy analysis. The main keywords were derived via primary analysis using text mining. Only meaningful words were selected via verification by an expert group, and time series and cluster analysis were performed to predict marine incidents that may occur during berthing. Although the role of an expert group was still required during the analysis, it was confirmed that quantitative analysis of marine incidents was feasible, and iused to provide cause and accident prevention information.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.4-6
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• 2016

준해양사고 통보제도(Marine Incidents Reporting System)는 우리나라의 선박소유자 및 선박운항자가 선박의 구조 설비 또는 운용과 관련하여 시정 또는 개선되지 않으면 선박과 사람의 안전 및 해양환경 등에 위해를 끼치거나 위해를 끼칠 수 있는 사태로서 해양사고를 제외한 사건이나 사고에 대하여 자율적으로 중앙해양안전심판원에 통보하도록 하여 심판원은 이를 분석하여 교훈을 발굴하고 정기적으로 업계에 전파하여 해양사고 예방에 도움이 되고자 하는 제도이다. 동 제도는 2010월 4월 조기 시행 한 후 시행 5년차에 접어들었지만 홍보부족, 선박의 특수성, 제도적 장치의 부족으로 통보제도 운영에 어려움을 격고 있다. 본 논문에서는 IMO 해양사고조사코드와 국내외 유사 준사고 보고제도 분석 후 통보대상자를 대상으로 준 해양사고 통보제도의 현황에 대한 설문을 실시하고 분석함으로써 동 제도의 활성화 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.26 no.6
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• pp.615-623
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• 2020

In order to prevent the dangers of major marine accidents, it is very important to be aware of in advance through marine incidents in the background of Heinrich's law, formulated by the safety pioneer who is credited with focusing on workplace safety with emphasis on the human element. At least 11 cases of collision accidents occurred in the Busan VTS area from January 1st to December 31st, 2019, and 24 cases of VTS marine incidents were reported during the same period. According to Heinrich's law, there could be many more potentially risky situations besides the 24 reported cases. In this study, the criteria for VTS marine incidents were established through advanced research and a survey of VTS operators, and analysis of 24 cases of VTS marine incidents in the Busan VTS area. Traffic surveys were conducted for three days to identify potentially hazardous situations. According to the survey, there were 216 cases of VTS marine incidents, and within a year, it is estimated there could be about 26,280 cases. Even if conditions such as "missing VHF communication feedback" which is an important cause of marine incidents, are not reflected, there are many potential risks in the VTS area. Thus, it is vital to strengthen the VTS marine incident reporting system.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.11a
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• pp.123-123
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• 2017

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.11a
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• pp.125-125
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• 2017