본 연구의 목적은 과거 12년(2010~2021년)간 발생한 상선의 충돌사고 668건을 조사하여 충돌의 원인요인을 조사하고 이를 통계적으로 분석하여 항해사의 인적과실 예방 충돌회피(HEPCA) 모델을 제안하는 것이다. 중앙해양안전심판원의 통계연보 및 충돌사건 재결서를 조사하여 상선의 충돌 원인요인 데이터를 수집하고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석을 수행하였다. 1단계 분석으로 상선 충돌사고 668건을 대상으로 충돌원인을 분석하였고, 2단계 분석에서는 식별된 최대빈도 원인요인을 세부적으로 분석하였다. 분석결과, 충돌원인은 항해사의 인적과실이 98 %인 것으로 식별되었으며, 빈도 높은 요인 순서는 경계소홀 > 항행법규위반 > 조선 부적절 순이었다. 경계소홀의 원인 요인은 주로 상대선 초인 후 지속감시 소홀이었으며 상대선박의 존재를 인식하지 못한 원인은 주로 당직시간에 다른 작업을 한 요인이었다. 분석결과를 적용하여 인적과실 예방을 위한 HEPCA 모델을 제안하였고, 이를 재결서의 충돌사건에 적용해보았다. 본 연구결과는 해기사 교육기관 및 실무에서 항해사의 인적과실로 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 교육 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
선박 신호음은 공기, 장애물, 외란 둥에 의해서 흡수, 반사, 방해되어 확산된다. 이 현상은 기적음원의 방향을 오판하여 발생되는 해양사고의 한 가지 원인이 된다. 이 연구의 최종목적은 선박 신호음 간섭을 분석 평가하는 기법을 이용하여 근본적인 해양사고를 예방하는데 있다. 이 논문에서는 해상환경에 따른 다양한 음향 전달특성을 시뮬레이션하기 위한 3차원 음장제어 모델을 제안했다. 그리고, 가상현실 기반 선박 시뮬레이터를 이용하여 모델의 유효성을 평가했다.
국제기구에서 제시해 온 해양사고 예방대책은 주로 선박의 구조 및 복원성 강화, 선원의 교육 훈련, 해상교통환경 개선에 중점을 둔 것이었다. 해양사고통계를 분석한 결과, 사고는 주로 연안해역에서 인적요인에 의해 발생하였다. 이에 기존의 사고예방대책들이 통계분석 결과에 호응하는지 검토하기 위해 사고조사기법인 SHELL모델에 대입하였다. 결과적으로 연안해역에서 인간과실을 방지하기 위해서는 선박 운항자와 항행여건 사이의 상호작용에 대한 인간공학적 접근이 필요함이 도출되었다. 이를 위해 인간의 의사결정 메커니즘으로써 라스무센의 SRK 피라미드, 사고로 표현된 해상운송시스템의 붕괴에 관한 미국 연안경비대 등의 조사 지침서, 그리고 위험성평가모델인 IWRAP, PAWSA, ES모델, PARK모델과 NURI모델의 장단점을 검토하였다. 그 결과, 비록 기존의 위험성 평가모델은 항만이나 접근수로에서 유효성이 인정되었다고 하나 연안해역에서는 보완이 필요하며, 선박운항자가 직관적으로 해역의 상대적 위험도를 인식할 수 있도록 위험표시도를 발간할 필요가 있으며 이를 위해 선박운항자가 느끼는 정성적 위험도를 정량적으로 표시하기 위한 새로운 한국형 모델의 개발 필요성을 제안하였다.
1990년대 후반 IMO 해양사고 조사실시 결과(A.21/884-9)에 따르면 해양사고 원인요소에 Human Elements가 크게 관련된다. 이런 관점에서 STCW Code A.에 의한 해기사의 요건에 따른 교육과정의 재점검과 함께 교과과정의 운영시스템에 대한 분석이 필요하다. 이를 위하여 USMMA, PMMA를 중심으로 한 해기 교육기관의 교육내용을 우리나라 해기사 교육기관과 비교 분석한다. 본 연구의 결과로 해양사고 감소 및 예방을 위한 개선된 해기사 교육 시스템을 제안한다.
인적오류 예방은 해양사고 예방에 가장 중요한 이슈로 현재 인식되고 있다. 현재 이러한 인적오류를 예방하기 위한 다양한 과학적인 기법들이 등장하고 있으나, 실제 인적오류를 예방할 수 있는 기법은 아직 개발되어 있지 못한 실정이다. 그 이유는 인적오류의 발생 원인과 특징이 사람을 대상으로 하기 때문에 실로 방대하고 원인식별이 어려우며, 원인과 결과 사이의 인과관계 구축에는 한계가 있기 때문이다. 기존 개발된 다양한 기법들은 이론적으로는 완벽할 수 있으나, 실제 방대한 원인과 결과 사이에 형성된 연계체인을 모두 흡수하기가 곤란하기 때문이다. 현재 IMO의 공식안전성평가(FSA) 기법이 해상분야에 널리 적용되고 있으나 구체적으로 어떠한 기법을 적용하여 인적오류를 적용할 수 있는지에 대해서는 아직도 애매모호한 실정이다. FTA, ETA, FEMA, SWIFT 등 다양한 분석기법의 등장과 AI, Fuzzy, MMC, Kalman 등 기초과학분야의 기본적인 이론과 기술을 적용할 수 있으나 인간의 인적오류 식별과 분석 및 평가와 예측에는 한계가 있는 것이 현재의 실정이다. 한편 최근에는 기존에 많은 문제점을 내포하고 있는 것으로 고려되었던 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)가 다시 분석과 예측 분야에 등장하고 있는데, BN의 장점을 수용하고 단점을 해결할 수 있는 방법들이 연구되고 있기 때문이다. BN의 장점은 전방추론과 후방추론을 적용하여 사고의 원인과 결과를 분석한 후, 이에 대한 해결 방안을 식별할 수 있기 때문이다. BN의 단점은 이진(binary) 구조의 데이터만을 수용할 수 있기 때문에 상관 변수들이 방대한 경우 계산시간이 방대해지고 이를 모두 수용할 수 있는 방법이 없기 때문이다. 따라서 BN 구조를 어떻게 설계하는냐가 최근의 이수로 등장하고 있다. 본 연구에서는 이러한 제 문제점을 고찰하고 인적오류 모델 개발에 최적인 방법 또는 기술을 모색하는데 있다.
2010년부터 최근 5년간 해양안전심판원의 충돌사고 통계분석 결과에 따르면 98%가 인적과실이 원인이 될 정도로 경계소홀 등 해기사에 의한 운항과실이 해양사고의 대부분을 차지하고 있으나 그동안 외국뿐만 아니라 국내에서도 이에 대한 연구는 극히 미흡한 실정이다. 본 연구는 항해중인 선박이 타 선박과 6가지 유형(Head-on, $045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$, Overtaking, Overtaken)의 다른 방위각으로 조우 상황시 양 선박의 거리가 가까워지면서 거리별 항해당직사관인 해기사가 느끼는 스트레스(주관적 위험도)를 실제 항해중인 선박에 승선하여 실험하였고 획득한 데이터를 통계적으로 분석 및 처리하였다. 데이터를 곡선적합(Curve fitting) 적용 결과 6가지 조우각도별 거리에 따른 연속 데이터 획득이 가능 하였고 인적과실의 주요 원인 중의 하나인 타 선박 조우 상황시 해기사가 느끼는 스트레스 일반화 모델을 위한 기초 식을 제안하였다. 이러한 결과는 향후 해기사의 인적과실을 줄여 해양사고 예방을 위한 기초 자료로 활용 할 수 있을 것이다.
전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.
2014년 4월 발생한 세월호 침몰사고는 단순한 해양사고를 넘어 해양재난으로, 나아가 국민의 정서와 사회의 건전성까지 황폐화시킨 사회적 참사로 확대되었다. 따라서, 국가 운영에 치명적 영향을 미칠 수도 있는 대규모 선박사고나 해양오염사고, 그리고 자연재해 등 각종 해양재난에 대해 국가적 차원에서 철저한 대비 대응이 필요하다. 본 연구에서는 대규모 해양재난으로 인해 발생할 수 있는 국가 경제적 사회적 피해를 최소화하기 위해 국가적 위기를 불확실성에 근거하여 해석한 '검은 백조 이론'을 중심으로 대규모 해양재난에 대한 국가적 대응전략을 검토한다. 먼저, 사고예방을 위한 각 방어장벽별 결함을 최소화 시키는 노력과 함께 특정 방어장벽에 결함이 발생하더라도 그 결함이 위기사태로 연결되지 않도록 '해양재난의 검은 백조 탐지시스템'을 구축하는 한편, 해양재난을 관리하는 주관기관을 일원화하여 해양안전관리 전 분야를 체계적으로 관리하고, 국가적 해양재난대응 현장지휘 및 협업체계를 구축하여 사고현장에 투입된 모든 대응세력들이 현장지휘관의 지휘통제에 따라 단일조직의 구성요소처럼 일사불란하게 움직여 사고수습에 효과적으로 대응할 수 있도록 한다.
본 논문은 국내외 해양사고 원인의 60-80%에 해당하는 인적과실을 예방하기 위하여 긴급상황에 대한 가상현실 선원 훈련 플랫폼을 제안한다. 제안된 훈련 플랫폼은 가상현실 기술을 통해 긴급 상황 내 절차 숙달을 위한 상호작용 방법과 가상 선박 환경 내에서 군중 에이전트를 제어하는 군중 제어 방법을 제공한다. 제안된 훈련 플랫폼의 상호작용 방법은 훈련 몰입도를 높이기 위하여 음성인식과 행동인식을 사용한다. 군중 제어는 사회적 특성을 반영한 에이전트의 행동모델을 적용하여 자연스러운 시뮬레이션을 제공한다. 제안된 훈련 플랫폼의 효율성을 실험하기 위해 선박 내 화재 상황에 대한 가상 훈련 시나리오를 standalone 훈련 플랫폼으로써 구현하였다.
오늘날 해운산업분야에서 해상의 인명 ㆍ재산, 해양환경보호에 가장 큰 관심을 기울이고 있다. 국제해사기구 (IMO)에서는 해상에서 선박운항으로 인하여 발생하는 충돌, 좌초, 침몰 등 해양사고에 대한 위험성을 정량적으로 평가하여, 그에 대한 제어방안을 마련하고 합리적인 안전규정을 제ㆍ개정하기 위한 절차적 수단으로 FSA(Formal Safety Assessment)를 도입하여 과학적이고 체계적인 대응방안을 마련하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 FSA평가시스템을 이용하여 사고발생빈도와 사고로 인한 인적, 물적, 환경오염 피해가 막대한 선박충돌사고의 발생위험성을 분석하였다. 또한 선박충돌사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM법을 이용하여 각 위해요소를 계층화하고, 요소 상호간의 관련성을 분석하여 선박충돌사고를 예방하기 위한 적절한 제어방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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