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.
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.
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.
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
해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다. 준해양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 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 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.
하인리히의 법칙에 근거한 준해양사고는 사고를 미리 방지할 수 있는 수단으로서 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 정성적 데이터가 주를 이루는 정박 중 발생한 준해양사고에 대해 다양한 통계 분석 방법을 활용하여 정량적 결과를 도출하고자 하였다. 이를 위해 다양한 해운회사로부터 준해양사고 자료를 수집하여 분석에 쉽도록 재분류하였고, 텍스트마이닝 분석기법을 활용하여 1차 분석하여 주요 키워드를 도출하였다. 도출된 키워드는 전문가 집단의 검증을 거쳐 의미 있는 단어만 선택되었고, 시계열 및 군집 분석을 시행하여 정박 중 발생할 수 있는 준해양사고를 예측하였다. 이를 통해, 데이터 분석기술을 활용하면 정성적 준해양사고 자료를 정량화된 데이터 전환과 통계적 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한, 발생 가능한 준해양사고의 경향을 파악함으로써 원인과 예방 대책에 대한 정보 제공도 가능함을 확인할 수 있었다.
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.
중대한 해양사고의 위험성을 사전에 인지하고 예방하기 위하여 준해양사고를 분석하는 것은 매우 중요하며, 이는 하인리히의 법칙을 이론적 배경으로 들 수 있다. 부산항 VTS의 관제구역에서는 2019.1.1. ~ 2019.12.31.까지 11건의 충돌사고가 발생하였으며, 같은 기간 24건의 VTS 관점 준해양사고가 보고되었다. 하인리히의 법칙에 따르면 보고된 24건 사례 이외에 더 많은 잠재적인 위험 상황이 있을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구와 부산항VTS 관제사를 대상으로 한 설문조사 및 준해양사고 24건의 분석을 통해 VTS 관점 준해양사고 기준을 설정하였다. 이를 기준으로 잠재적인 위험 상황을 파악하기 위해서 3일간 교통조사를 실시하였다. 3일간 교통조사 실시 결과 216건의 잠재적 위험 상황을 확인했으며, 1년으로 환산하면 약 26,280건으로 분석된다. 설문조사를 통한 준해양사고 발생의 중요한 원인인 'VHF 통신 피드백 누락' 등의 조건이 반영되지 않았음을 감안하더라도 관제구역 내 많은 잠재적인 위험이 있는 것으로 보이며, 이를 통해 VTS 관점의 준해양사고 보고제도 강화에 대한 필요성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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