해마다 증가하고 있는 해양사고는 기관고장, 충돌, 좌초, 화재 등 다양하게 발생하고 있다. 이러한 해양사고는 대형 인명사고의 위험이 있어 사전에 사고를 예방 하는 게 무엇보다 중요하다. 이를 위해서는 해양사고 발생을 사전에 예측하고 이에 대응할 수 있는 예측 체계가 요구된다. 본 연구에서는 과거에 발생한 데이터를 근거로 미래를 예측할 수 있는 마코프 체인 프로세스(Markov Chain Process)를 적용하여 해양사고 발생을 사전에 예측하기 위한 모델링을 제안한다. 제시된 모델링을 적용하여 미래 발생 가능한 해양사고 발생 확률을 산출하고 실제 발생한 빈도와 비교하였다. 또한 많이 사용되는 다른 예측 분석 방법과 비교하여 예측의 정확성을 측정하였다. 이를 통해 해양사고 발생에 관한 예측 체계를 마련하는데 하나의 확률 모형을 제안하였으며, 나아가 다양한 해양사고의 문제를 예측하는데 기여할 것으로 기대된다.
중앙해양안전심판원의 연간 통계에 따르면 어선의 충돌사고가 전체 충돌사고 중 과반 이상을 점유한다. 충돌사고에서 어선은 타선종보다 규모가 작고 빠른 속력으로 통항함에 따라 중대 사고의 비율도 높다. 이에 따라 충돌요인을 기반으로 한 사고 심각도간의 관계 규명이 필요하다. 본 논문에서는 도로 교통공학에서 다루고 있는 유효충돌속도의 개념을 활용하여, 어선 충돌 시 유효충돌속도를 산출하는 방법을 제시하였다. 그리고 유효충돌속도가 증가할수록 사고 선체 손상 심각도가 증가하는지를 확인하기 위해, 순서형 로지스틱 회귀분석 방법으로 중앙해양안전심판원 해양사고 재결서 5년간(2016~2020년)의 데이터 286건을 분석하였다. 분석결과, 충돌 당시 산출된 유효충돌속도가 클수록 중손과 전손사고의 확률은 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 추후 유효충돌속도를 기반으로 한 어선의 적정항행 속력이나 제한 속력의 제한 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
새 정부는 국민의 행복실현을 위해 안전의 중요성을 강조하고 있다. 이에 해양수산부에서도 해양사고 30% 감소를 목표로 해양안전실천운동본부 발대식 및 해양안전헌장 선포, 선박안전관리자협의회 출범 등 민 관이 함께 해양에서의 안전 확보에 노력하고 있다. 그러나 안전관리의 주체인 해운선사의 안전관리 수준을 객관적으로 평가하기 위한 평가지표 및 안전관리 평가시스템 등은 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 도로, 철도, 항공 등 타 분야의 안전관리 정보시스템 구축 및 운영사례를 조사 분석하여 시사점을 도출하였다. 또한 해운선사의 안전관리 수준을 평가하기 위해 해양사고정보, 항만국통제 점검결과, 안전관리체제 심사결과 데이터를 분석하여 이들 데이터를 통합 관리할 수 있는 데이터베이스의 구축, 평가프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 안전관리 평가시스템을 이용하여 해양안전 우수사업자 평가업무, 우수 선박관리사업자 인증업무 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문은 대한민국 해양사고 예보 시스템 (K-MACFOS)을 개발하기 위한 해양사고 수량화 D/B (N-D/B) 구성과 분석에 관하여 기술하였다. K-MACFOS의 주목표는 일기예보와 같이 해양사고의 예측건수와 위험수준을 방송하기 위한 것이다. 해양사고 데이터는 1990년부터 2000년까지 1년간 위도 33oN∼35oN와 경도 124oE∼127oE의 대한민국 서남해안 일대에서 발생한 총 724건을 수집하였고, 14가지 수량화변환 척도를 이용하여 양적 데이터로 변환하였다. 컬러 콘도-맵 가시화를 이용한 통계분석을 통하여 N-D/B의 유효성과 연구대상 해역의 사고특징을 검토하였다. 또한, 올바른 N-D/B 분석과 정확한 해양사고 건수 예측을 위한 최적 적용기간 선정 방법을 제안하였다.
첨단 항해장비가 대부분의 선박에 보급된 바 있으나, 선박충돌사고는 줄어들지 않고 있으며, 전체사고의 10-20% 정도가 충돌사고이며, 이중 90% 이상이 운항과실로 인하여 발생하고 있다. 과거 허베이스피리트호 사고에서 보듯이 선박충돌사고는 대형 오염사고로 확대될 우려가 있으므로, 대책수립 등을 위한 원인분석 기술이 매우 중요하다. 한편, 소형선 사고가 전체 사고의 60% 이상을 차지할 정도로 중요하며, 어선 등 소형선 사고의 경우, AIS나 V-PASS가 미장착 되었거나 고장 등으로 인하여 운항데이터가 없는 경우, 그 원인을 파악하는데 문제가 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 사고 선박 내 운항데이터가 없는 경우, VTS 레이더를 이용하여 사고를 분석할 수 있는 레이더 기반 선박충돌사고재현시스템 및 원인분석 기술을 개발하였다. 이를 검증하기 위하여, 실제 사고사례에 대하여 VTS 레이더 데이터를 수집하였고, 본 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템을 이용하여 사고재현 및 회피 시뮬레이션을 수행하였다. 특히, 사고 재현시 운항과실 확인을 위한 선박충돌위험도 평가와 함께 사고당시 회피가 가능했는지 여부를 확인하기 위한 피항 가능성 평가를 병행하여 수행하였다. 본 논문에서는 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템의 특징과 실제 사고사례에 대한 레이더 기반 선박충돌 사고재현 및 피항가능성 평가 결과에 대해 소개한다.
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.
최근 해양사고와 관련하여 VTS가 언론에 노출되는 횟수가 많아지고 있다. VTS는 해양사고 예방업무를 주로 하고 있기 때문에, 만약 관제구역 내 사고가 발생하게 되면 부정적 언론보도의 표적이 될 수 있으므로, 이에 대한 언론 대응이 중요하다. VTS 업무에 대하여 시민들이 올바르게 이해하고, 적절한 언론 대응을 위해서는 현재 VTS 관련 언론에 대한 현황 분석이 중요하다. 이에 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 활용하여 VTS 관련 언론에 대해 양적 분석을 실시하였다.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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