• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.185-186
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• 2021

해양사고 분석을 위한 해양사고 재결서는 중요한 정보제공의 원천이며 재발방지를 위한 개선사항을 제시한 자료이다. 하지만 이는 보고서 형태로 구성되어 수량화 하여 데이터로 활용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 해양사고 재결서를 원인요소와 결과요소로 구분하여 계층화작업을 시행하였다. 이를 통해 충돌사고에서 선박조우상황과 충돌부위와의 상관관꼐를 증명하기 위한 기초자료로 사용하고자 한다. .

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.148-149
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• 2023

우리나라에서는 매년 2천여 건 이상의 해양사고가 발생하고 있으며, 정부는 해양사고의 발생 현황 및 원인분석을 통해 사고 저감을 위한 정책을 수립하고 있다. 중앙해양안전심판원에서는 '해양사고심판법'에 따라 해양사고의 원인을 조사하여 이를 재결서의 형태로 공개하고 있다. 이번 연구에서는 재결서의 원인판단 주제어를 기반으로 텍스트 마이닝을 수행하여 사고 종류별 해양사고 위험요인을 식별하였다. 도출된 키워드는 해양사고의 발생 원인과 밀접한 관계가 있는 키워드로 볼 수 있으므로, 해양사고의 원인분석 및 사고 예방대책 수립에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.418-420
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• 2020

해양에서의 선박사고 발생 횟수는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 한국해양안전심판원에서는 이러한 사례들의 판결을 관련 인력들이 공유할 수 있도록 재결서를 제작하여 발간하고 있다. 그러나 선박사고는 2019년 기준 2,971건이 발생하여, 재결서만으로 관련 인력들이 다양한 사건들의 판례를 익히기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 문장 표상 기법을 이용한 다중 작업 학습을 이용하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하는 실험을 진행하였다. USE, KorBERT 두 가지의 모델을 2010~2019년 재결서 데이터로 학습하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하였으며 그에 따른 정확도를 비교한 결과, KorBERT 문장 표상을 사용한 분류 모델이 가장 정확도가 높음을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.169-171
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• 2018

본 연구의 목적은 재결요약서의 구성과 사고 기술 방법 등을 고찰하여 분석을 통해 재결요약서의 오류들을 보완하고자 한다. 해양안전심판원에서 간행하고 있는 재결요약서는 사건명, 해양사고관련자, 판시사항, 원인판단 주제어, 사건개요, 주문, 참고사항, 교훈 등으로 구성되어있다. 약 4,200건의 재결요약서를 수집하여 분석하였다. 분석 결과 단순한 오타를 포함하여 내용중복의 오류, 용어의 혼용 등의 문제들이 있었다. 이러한 오류 수정을 통해 사용자의 요구에 부합하는 재결요약서 작성에 필요한 내용들을 연구하고자 한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.47 no.1
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• pp.1-9
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.82-82
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• 2019

해상에서 긴급상황 발생 시 선박운항자는 짧은 시간에 신속 정확한 의사 결정을 할 필요가 있다. 이를 위해서 해양사고(충돌, 좌초, 화재, 엔진고장, 조타고장) 심각성에 따른 대피항로(해경선, 비상투묘, 표류, 임의좌주, 주변선박) 선정 알고리즘을 설계하였고, 선박운항자를 위한 긴급대피지원안내 시스템을 개발 중에 있다. 본 연구에서는 대피항로 선정 지원 기술 중 비상투묘와 충돌위험도를 중심으로 시스템 적용 모델의 타당성의 평가하고 알고리즘의 신뢰성을 검증하였다. 비상투묘 지원 기술의 검증을 위해 국내외 해양사고 보고서 및 재결서를 분석하고 알고리즘에 적용해 결과를 비교하였다. 충돌위험도를 검증하기 위해 재결서의 선박 충돌 사고 사례를 시뮬레이션으로 재현하였고, 시뮬레이션 기록 데이터를 기반으로 PARK model, IWRAP MK2 프로그램을 이용해 충돌위험도를 평가하였다. 본 연구의 결과를 통해 해양사고 발생 시 선박과 인명 피해를 최소화할 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.30 no.1
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• pp.82-88
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• 2024

As the modern maritime industry rapidly progresses through technological advancements, data processing technology is emphasized as a key driver of this development. Natural language processing is a technology that enables machines to understand and process human language. Through this methodology, we aim to develop a model that predicts the proportions of outcomes when entering new written judgments by analyzing the rulings of the Marine Safety Tribunal and learning the cause-providing ratios of previously adjudicated ship collisions. The model calculated the cause-providing ratios of the accident using the navigation applied at the time of the accident and the weight of key keywords that affect the cause-providing ratios. Through this, the accuracy of the developed model could be analyzed, the practical applicability of the model could be reviewed, and it could be used to prevent the recurrence of collisions and resolve disputes between parties involved in marine accidents.

• 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.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.04a
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• pp.170-170
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• 2017