IMO에서는 선박운항기술에 ICT기술을 융합하여 해양사고를 예방하는 e-Navigation의 도입을 추진하고 있다. 국내에서도 해양사고의 취약계층인 어선 및 연안을 항해하는 소형선박을 대상으로 한국형 e-Navigation을 개발하고 있다. 그러나 한국형 e-Navigation의 성공적인 개발을 위해서는 현재까지 진행된 개발성과를 평가하고 개발 방향성을 재정립할 수 있도록 개발성과를 평가할 수 있는 지표의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 주요한 해양사고인 충돌사고를 중심으로 e-Navigation 서비스의 개발목표에 맞춘 평가지표를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 RCA기법과 FTA 기법을 활용해 해상 충돌사고 발생 근본원인을 도출하고 이를 정량화하여 e-Navigation 서비스를 위한 충돌사고 평가지표를 개발하였다. 해당지표는 e-Navigation의 개발지표 및 충돌사고 분석을 위한 지표로 활용되어 해양사고 저감에 도움이 될 것으로 사료된다.
항구 등 선박교통이 밀집된 구역에서 선박의 사고는 빈번하게 발생한다. 해양사고는 한번 발생하면 대형사고로 이어질 확률이 높으므로, 철저한 해상교통관리가 필요하다. 본 연구에서는 실 해역의 통계적인 해상교통정보와 실시간 선박 통항분포를 바탕으로 항로 위험도를 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하고자 한다. 항로 위험도 평가 시뮬레이터는 항로정보 입력부, 통항분포 분석부, 알고리즘 실행부로 구성하였다. 또한 완도해역의 해상교통정보를 시뮬레이터에 적용하여 항로의 정량적인 항로 위험도를 산출하고자 한다.
세계 선복량 증가와 항해장비의 발달 및 해기교육의 강화에도 불구하고 해양사고는 지속적으로 증가하고 있으며, 특히 사회 환경적으로 막대한 영향을 미치는 충돌사고가 차지하는 비중이 줄어들지 않고 있다. 중앙해양안전심판원에서 발간한 최근 5년간 자료를 분석한 결과 하급 항해사(3급이하 면허소지자)와 관련된 사고가 규모면에서나 양적인 측면에서 상당한 비율을 차지하였고, 해양사고의 원인에서도 기술적인 측면보다는 해기사의 운항과실이 훨씬 높은 비중을 차지하였다. 이와 같은 항해사의 과실에 의해 발생되는 사고를 줄이기 위해 국내외 해기 교육기관의 교육 현황 및 프로그램 내용을 분석하여, 현행 해기교육시스템의 문제점 도출과 함께 충돌 방지를 위한 해기교육 프로그램 개선 방안을 제안하였다.
Kim, Chang-Kyeong;Shim, Yeong-Ho;Choi, Gi-Young;Ku, Ja-Yeong;Yim, Jeong-Bin
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2004년도 Asia Navigation Conference
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pp.177-185
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2004
This paper describes Listening Decision Aid Simulator (LDAS) to provide a decision-supporting tool that can reproduce real-like listening situations focused on the duty officer's two ears. The sound propagation mechanism from a whistle to listener's two ears is established at first, and the spatial transfer coefficients of a bridge door are measured at training vessel. Then, the construction works with the spatial transfer coefficients and its evaluation experiments with five collision accidents are carried out. As results from tests, the five cases can be judge by LDAS; it led to the insight of practical use of LDAS as one of the decision supporting system in collision accidents.
The objective of this paper is to aid in basic directions for the countermeasure against marine accidents by using the statistical data of Jeju Coast Guard from 1983 to 2012. Marine accidents of about 600~1,000 vessels was reported in all the waters around South Korea from 2000 to 2008. From 2009, these accidents increased rapidly and reached 1,600~2,000 vessels. Although marine accidents of longline fishing vessels did not show a big change prior to 1993, the number have increased steadily until 2007. This is considered a tendency that appears when longline vessels, using the Port of Sungsanpo as a base and operating in fishing grounds in the East China Sea, are converted to long-term fishing from short-term fishing for reasons such as cost reduction due to the sudden rise of oil prices and the performance improvement of the fishing vessels. The number of vessels in marine accidents decreased gradually from 1999 to 2002 and for nearly 7 years from 2002 to 2008, the annual average of marine accidents stayed at 97 vessels. This is seemed to be the result of a change in the policy of either the central or local government and largely associated with changes in the way of statistical processing. This tendency is resulted in lower number of the accidents due to careless navigation which can be viewed as a human error than the number of marine accidents due to poor maintenance as a cause of mechanical failure in the same period. The increase rate in the marine accidents of Jeju Island-based fishing vessels is greater than that of other area-based fishing vessels among the fishing vessels operating in coastal and near sea around Jeju Island each year.
해양사고에 관한 많은 연구와 분석에 따르면 약 80 %가 인적 오류에 의하여 발생되고 있는 것으로 파악되고 있다. 해양사고의 예방대책 수립을 수립하기 위하여 사고를 일으킨 배후 인적 요인을 파악하는 연구가 반드시 필요하다. 따라서 본 연구의 주목적은 m-SHEL 모델을 이용하여 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 파악하고 분석하는 것이다. 다른 분야에서 사용되는 m-SHEL 모델은 일반적인 인적 요인의 개념을 기반으로 되어 있기 때문에 본 연구에서는 선박운항시스템에 수용하기 위하여 이 모델을 확장하여 인적 요인을 정의하였다. 또한, 이 확장된 모델의 타당성을 SPSSWIN의 신뢰성 분석을 통하여 검증하였다. 그리고 이 확장된 m-SHEL 모델의 분류표 사용하여 해양안전심판원의 재결서에서 추출한 자료로부터 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 분석하였다. 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 분석한 결과 조선자 자신에 관한 요인 L이 가장 많았으며 다음으로 L-E, L-m, L-H, L-S 및 L-L 순으로 나타났다. 이 연구는 해상교통 관련 사고의 예방 및 해상안전관리시스템 구축을 위한 유용한 분석 결과를 제시함으로써 인적 요인에 의한 해상교통 관련 사고 방지에 기여할 것으로 판단된다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권2호
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pp.105-112
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2014
The International Maritime Organization has determined that more than 80% of maritime accidents are caused by human error. A variety of methods have been considered to reduce maritime accidents caused by such human error. Navigators operate by observing surrounding maritime situations and analyzing information using various navigational devices. This study proposes a system to ensure safe navigation by assisting navigators through the delivery of maritime safety information (MSI) between land and sea. In the future, supplementing the system through long-term on-the-ship tests is necessary by defining MSI in relation to maritime service portfolio regions.
The management of safety at sea is based on a set of internationally accepted regulations and codes, governing or guiding the design and operation of ships. The regulations most directly concerned with human safety and protection of the environment are, in general, agreed internationally through the International Maritime Organization(IMO). IMO has continuously dealt with safety problems and, recognized that the human element is a key factor in both safety and pollution prevention issues(IMO, 2010). This paper proposes a human error analysis methodology which is based on the human error taxonomy and theories (SHELL model, GEMS model and etc.) that were discussed in the IMO guidelines for the investigation of human factors in marine casualties and incidents. In this paper, a cognitive process model, a human error analysis technique and a marine accident causal chains focused on human factors are discussed, and towing vessel collision accidents are analyzed as a case study in order to examine the applicability of the human error analysis technique to marine accidents. Also human errors related to those towing vessel collision accidents and their underlying factors are discussed in detail.
In the shipping industry, it is well known that around 80 % or more of all marine accidents are caused fully or at least in part by human error. In this regard, the International Maritime Organization (IMO) stated that the study of human factors would be important for improving maritime safety. Consequently, the IMO adopted the Casualty Investigation Code, including guidelines to assist investigators in the implementation of the Code, to prevent similar accidents occurring again in the future. In this paper, a process of the human factors investigation is proposed to provide investigators with a guide for determining the occurrence sequence of marine accidents, to identify and classify human error-inducing underlying factors, and to develop safety actions that can manage the risk of marine accidents. Also, an application of these investigation procedures to a collision accident is provided as a case study This is done to verify the applicability of the proposed human factors investigation procedures. The proposed human factors investigation process provides a systematic approach and consists of 3 steps: 'Step 1: collect data & determine occurrence sequence' using the SHEL model and the cognitive process model; 'Step 2: identify and classify underlying human factors' using the Maritime-Human Factor Analysis and Classification System (M-HFACS) model; and 'Step 3: develop safety actions,' using the causal chains. The case study shows that the proposed human factors investigation process is capable of identifying the underlying factors and indeveloping safety actions to prevent similar accidents from occurring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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