• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.196-198
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• 2016

해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.193-195
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• 2015

해양사고 원인의 70 % 이상을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요한 이슈이다. 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가함으로써 예상되는 위기의 수준을 과학적으로 예측할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해서는 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 연계 데이터 확보를 위한 것으로, 해양안전심판원의 통계 데이터 사이의 연계성 확보 방안을 주로 검토하였다. 그리고 이러한 통계 데이터를 인적 모델에 적용하는 방법과 전략도 검토하였다. 인적 모델은 회사, 선박, 해기사 관련 요소들이 총체적으로 반영될 필요가 있음을 알았고, 이러한 세 가지 요소로 구성된 통합 모델을 설계하기 위한 방안도 검토하였다. 특히, 각 요소들에 포함될 데이터 사이의 연계성 확보를 위해서 해양사고 연계 체인(Chain)을 도입하였다. 확보한 데이터는 사고의 가장 근본원인인 Hazard부터 사고의 영향을 나타내는 Impact까지의 6 단계 분석 방법을 적용하여 통계 데이터에 결합되어 있는 원인과 결과 사이의 연계성을 확보할 수 있는 방안을 수립하였다. 본 연구는 중장기적으로 추진할 과제이기 때문에 향후 본 연구 내용을 토대로 인적 모델을 개발하여 해양사고 예방에 적극 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.19-21
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• 2018

선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.139-140
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• 2022

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.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.10 no.2 s.21
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• pp.17-22
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• 2004

Ship is bring operated under a highly dynamic environments and many factors are related whit marine accident and those factors are interacting. An analysis on the marine accident is very important to prepare countermeasures which will ensure the safe navigation. This paper aims to build a model of the causes and improved policy for marine accident using SD(System Dynamics} approach and to measure a effect which is risk control countermeasures of marine accident. The methodology of this paper is to perform the causes and improved policy for marine accident using Brainstorming method and was to changed by quantitutive, qualitative factors and their feedback loops in casual map. This model was performed over 23 years($1997\~2020$) in a standard simulation model and 4 policy simulation models.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.74-76
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• 2015

국내외 해사당국이 추진해온 해양사고 재발방지대책은 선박의 복원성 강화, 선원의 교육 훈련, 해상교통환경 개선 등이 주를 이루었다. 그러나 본 연구에서는 해양사고 통계분석을 바탕으로 선박 선원 교통환경에 대한 기존 정책의 정합성(整合性)을 종합적으로 검토하고 향후 운항자와 항행여건의 관계에 관한 인간공학적 접근이 필요함을 도출하였다. 이를 위해 교통이 밀집한 연안해역에서 인간이 느끼는 주관적 위험도를 객관적으로 평가하기 위한 수치모델의 개발 또는 개선 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.239-241
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• 2015

인적오류는 해양사고의 주요한 원인을 차지하고 있으나 그동안 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 해양사고의 인적요소 중 혼잡해역이나 협수로 등에서 타 선박에 대한 다양한 조우 상황별 항해사가 받는 스트레스 값을 실험하였다. 또한 GEV distribution을 적용하여 인적오류 평가모델을 개발하고자 하였고 선박 실험을 통하여 도출된 데이터를 통하여 분포함수와 스트레스 수치 사이의 오차를 계산하고 평가하였다. 향후 본 모델의 개발을 통하여 선박 운항자의 스트레스 정도를 예측 할 수 있고 이에 따른 사고 예방 조치 및 적절한 교육훈련 실시 등 다양한 인적 오류 저감을 위한 대책마련에 도움이 되고자 하는 목적이다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.28 no.5
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• pp.780-790
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• 2022

Quantitative risk levels must be presented by analyzing the causes and consequences of accidents and predicting the occurrence patterns of the accidents. For the analysis of marine accidents related to vessel traffic, research on the traffic such as collision risk analysis and navigational path finding has been mainly conducted. The analysis of the occurrence pattern of marine accidents has been presented according to the traditional statistical analysis. This study intends to present a marine accident prediction model using the statistics on marine accidents related to vessel traffic. Statistical data from 1998 to 2021, which can be accumulated by month and hourly data among the Korean domestic marine accidents, were converted into structured time series data. The predictive model was built using a long short-term memory network, which is a representative artificial intelligence model. As a result of verifying the performance of the proposed model through the validation data, the RMSEs were noted to be 52.5471 and 126.5893 in the initial neural network model, and as a result of the updated model with observed datasets, the RMSEs were improved to 31.3680 and 36.3967, respectively. Based on the proposed model, the occurrence pattern of marine accidents could be predicted by learning the features of various marine accidents. In further research, a quantitative presentation of the risk of marine accidents and the development of region-based hazard maps are required.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.7-9
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• 2016

점차적으로 확대되는 ECDIS의 강제화에 따라서 반복적으로 발생되고 있는 좌초 및 충돌사고의 예방을 위해서는 효과적인 ECDIS 교육과 현장에서의 올바른 운용이 필수적이다. 이 연구에서는 ECDIS의 운용과 관련된 사고사례를 조사하여 식별된 문제점을 바탕으로 ECDIS 교육 모델의 개선 방향성을 제시하고자 한다.