• 해양환경안전학회지
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• 제23권7호
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• pp.775-782
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• 2017

현 경비 함정의 위치는 해양사고 위치와의 접근성이 떨어져 있어 합리적이고 과학적인 기준이 아닌 주관적인 판단으로 배치되어 있다. 이에 본 연구에서는 과거 해양사고 데이터를 기반으로 정량적으로 최적의 경비 함정 배치 위치를 도출하고자 한다. 연구 해역은 포항 연안을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 k-평균 군집화 알고리즘으로 경비 함정의 배치 위치를 도출한 후, 보로노이 다이어그램으로 각 경비 함정 간 경비 구역을 구획하였다. 연구 결과, 해양사고 1건당 경비 함정의 평균 항해 거리는 4.4해리, 평균 도착 시간은 13.2분이 개선될 수 있었다. 경비 함정을 유동적으로 배치 수를 달리해야 할 경우 본 연구에서 적용한 기법을 활용하여 최적 배치가 가능하며, 신속한 구조 지원 체계가 더욱 확보될 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.780-790
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• 2022

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.36-38
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• 2017

The advent of the era of data age and advances inartificial intelligence technology has led to innovations in various business areas. In particular, many attempts have been made to improve the stability of the marine accident, which has not previously been applied by a data-drive approach. Most of the marine accidents happen at a time when the vessel isapproaching a port and preparing for berthing. Although the cause of the accident has many factors, it is often caused by the difficulties of communication between the ship navigator and the control center. In particular, communication in English makes difficulties for navigators, not English astheir first language. To do this, proper English conversation education forsailors is very important. In order to support the issue, this study presents data and framework for the development of a chatbot for ship safety education.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권3호
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• pp.259-267
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• 2016

The study performs a risk analysis on container ship accidents using accident data collected over the six years from 2006 to 2011, presents the resulting risk level, and suggests three risk mitigation measures to reduce the overall risk, for the safer operation of container ships. More specifically, starting from the initial accident of collision, we developed 13 different accident scenarios using event tree analysis based on which the overall risk level was obtained and presented as a FN curve. Since diverse human factors are the main cause of most of the ship accidents, our study focuses on the effect of reducing human causes on the resulting risk level. For the research we considered the injuries for the calculation of fatality with the help of MAIS. The results show that collision was the main type of accident, accounting for 62 % of all accidents, and the measures employed were proven to be effective in the sense that the risk level was much lowered and the average number of fatalities was also reduced. With more data accumulated, more precise risk level will be calculated with which the practical risk mitigating measures will be also developed. For future study, economic loss and environmental damage as consequences need to be considered.

• 해양환경안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.191-198
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• 2007

해양사고를 감소시키기 위한 노력에도 불구하고, 해양사고는 증가하는 추세이다. 해양사고는 선박, 인적 그리고 자연조건의 3개 조건으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년 사이의 해양사고의 자료를 이용하여 해양사고를 조건 별로 분석하였고, SPSS의 분산분석기법을 사용하여 그 차이의 통계적 의미를 분석해 보았다. 항목별로 일원배치 분산분석의 결과 시간대에서는 20${\sim}$04 시간대와 그 외 시간대와는 집단간에 유의한 차이를 보였다. 속력에서는 5${\sim}$10 노트 대에서, 초인거리는 1 마일 이하에서 유의한 차이를 보여 해양사고의 예방을 위해 위에 열거한 시간대, 속력 그리고 초인거리에 유의하여야 할 것으로 판단되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.266-266
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• 2019

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.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권6호
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• pp.437-444
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• 2017

위험 유해물질(HNS) 유출사고를 대비하기 위하여 본 연구에서는 지역별 산업 집중도를 지수화하여 동향을 파악하기 위해 쓰이는 집중도지수를 활용하여 HNS 사고의 지역별 집중도를 확인하였다. 이는 HNS를 포함한 해양 유출사고 데이터를 바탕으로 HNS 사고 규모 집중도지수와 HNS 사고 빈도 집중도지수를 수치화하여 하나의 값인 HNS 사고 집중도지수를 제시하는 방식이다. 도출된 지역별 HNS 사고집중도 지수값를 바탕으로 울산을 HNS 대비 최우선 지역, 여수, 부산, 태안을 HNS 대비 우선지역, 군산, 목포, 완도, 인천, 통영, 평택, 포항을 HNS 대비 필요지역, 그 밖에 해양유출사고가 발생하지 않은 동해, 보령, 부안, 서귀포, 속초, 제주, 창원을 HNS 대비 지원지역으로 그룹화하여 대비측면의 우선순위를 설정하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권5호
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• pp.527-536
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• 2018

본 논문에서는 한국형 이내비게이션 프로젝트의 사고취약선박 모니터링 지원서비스 중 상황대응 및 상황관리 프로토타입 모델을 개발하였다. 프로토타입 모델 개발을 위해서 해사데이터 교환 표준 현황과 S-100 표준 데이터 모델 개발 절차를 분석하고 개발 절차에 따라 서비스의 요구사항 분석 및 관련 표준을 참고하여 상황대응 및 상황관리 모델에 대한 프로토타입 어플리케이션 스키마를 개발하고, S-100 표준에 맞추어 프로토타입 피쳐 카탈로그와 프로토타입 포트레이얼 카탈로그를 제작하였다. 개발된 프로토타입 데이터 모델의 검증을 위해서 광양항을 기반으로 테스트 데이터셋을 제작하고, S-100 기반 데이터의 유효성 검증을 위한 소프트웨어를 통해 검증한 결과 모든 데이터가 유효함을 확인하였으며, S-100 뷰어에서 정확한 위치에 지정된 심볼이 표출됨을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권2호
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• pp.228-232
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• 2016

최근의 HNS 해상물동량 증가와 더불어 해상 HNS 사고의 증가에 따라 HNS 관리에 대한 중요성이 부각되어, 본 연구에서는 HNS 사고를 체계적으로 표현하여 Database화 할 수 있는 체계를 마련하기 위해 해상 HNS 사고사례 표준코드를 개발하고자 하였다. 연구 수행을 위해 먼저 기존 통계자료의 분류 항목과 국내외 법령에 따른 사고보고 항목을 조사하여 필수적인 사고보고 관련 요소들을 도출하였고, 해외 선진국의 유사한 표준 코드를 조사 분석하여 본 연구에서 개발하고자 하는 코드 설계에 참조하였다. HNS 사고사례 코드 설계는 사고정보를 입력 조회하는 일반적인 해상 HNS 사고의 흐름에 따라 '사고발생${\rightarrow}$사고초기정보${\rightarrow}$사고대응${\rightarrow}$사고조사' 순으로 설정하였는데, 사고초기에 바로 알 수 있는 정보들을 먼저 5가지 대분류 항목으로 분류하여 사고초기정보(Preliminary Information Code; P.I.C.)로 구성하였고, 사고 발생 후 일정 시간이 지난 뒤 파악이 가능한 사고대응 관련 2개 항목, 사고조사 관련 3개 항목을 대분류 항목으로 설정하여 사고초기정보(P.I.C.)를 포함하여 사고전체정보(Full Information Code; F.I.C.)로 구성하였다. 각 대분류 항목 아래에는 중분류, 소분류로 세분화하여 각 항목에 대하여 3단계로 표현할 수 있도록 하였다. 대표적인 HNS 유출사고를 코드에 적용하여 코드화한 결과 HNS 사고를 충분히 표현할 수 있음을 확인하였다. 본 코드를 적용함으로써 과거 발생했던 사고데이터의 분석을 통해 향후 발생가능한 사고의 예측이 가능할 것 으로 예상되고, 미래에 발생하는 사고에 대한 데이터를 체계적으로 관리함으로써 사고 대비와 대응, 복구 등에 유용할것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권6호
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• pp.645-652
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• 2003

A virtual vessel traffic control system is introduced to contribute to prevent a marine accident such as collision and stranding from happening. Existing VTS has its limit. The virtual vessel traffic control system consists of both data acquisition by satellite remote sensing and a simulation of traffic environment stress based on the satellite data, remotely sensed data And it could be used to provide timely and detailed information about the marine safety, including the location, speed and direction of ships, and help us operate vessels safely and efficiently. If environmental stress values are simulated for the ship information derived from satellite data, proper actions can be taken to prevent accidents. Since optical sensor has a high spatial resolution, JERS satellite data are used to track ships and extract their information. We present an algorithm of automatic identification of ship size and velocity. It lastly is shown that based on ship information extracted from JERS data, a qualitative evaluation method of environmental stress is introduced.