The transport of cargoes carried by coastal and ocean-going vessels has increased with the rapid growth of the Korean economy these days. This increase of the sea-borne cargoes has made the Korean coastal traffic so congested that this can be a cause of large pollution as well as great marine casualties such as loss of human lives and properties. Marine casualties generally result from the complicated interaction of natural and human factors; the former being the topographic, marine traffic volume and meteorological conditions, and the latter being the quality of seafares. In this paper, the authors analyse the trend of marine casualties in the Korean coastal and clear up the cause of accidents and examine closely the mutual relations among sea accidents, weather conditions, and marine traffic volume. These accidents are classified into several patterns on hte point of view of ship's size, ship's type and ship's age and its characteristics of each pattern are described in detail. Also, the authors estimate the amount of economical losses resulting from marine casualties which are classified into the accident patterns, and clarify the effects of those losses on B/B(Balance Sheet) and P/L(Profit & Loss) of Korean shipping companies and Korean national economy. The analyzed results of marine casualties are summarized as follows: 1) The average number of sea accidents is 248 cases per year with the loss of 107 persons during last 13 years. 2) Collision is the top of causes of sea accidents (approx. 36.4%), shipwreck the second (approx. 20.3%), agroung the third rank (approx. 18.2%). 3) The ship's number under 1, 000G/T is approx. 74% of total ship's number of accidents. 4) 80% of total number of marine accidents is taken plact at the coastal waters. (involved ports & narrow channels) 5) Marine casualties are occur likely to in the night, the winter and the summer. 6) The average amount of economical losses is approx. 18.5 billion won. (approx. 0.14% of GNP) 7) Shipwreck is the top of the amount of economical losses (approx. 60.4%), collision the second (aprox. 24.5%), aground the third (approx. 9.9%). 8) The amount of economical losses is approx. 5.24% of gross capital of shipping co., 1.24% of shipping revenue, 1.38% of shipping total income in 1983.
1992~2001년에 걸쳐 10년간 해양사고를 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 용도별 사고 발생 빈도는 어선 69.9%, 화물선 12.3%, 유조선 4.3%, 예인선 3.8%, 여객선 2.1%이였다. 2. 원인별 사고 발생 빈도는 운항상 과실 67.3%, 기관설비 취급불량 21.7%, 기상 등 기타 11%로서 주로 운항자의 자질미숙과 과실로 언한 사고가 많았다. 3. 유형별 사고 발생 빈도는 기관 및 선체 손상 27.5%, 충돌 24%, 침몰 11.3%, 화재 7.9%, 좌초 10%의 나타났다. 4. 해역별 사고 발생 빈도는 연안 및 항내 74.6%, 근해 및 원양 25.4%를 보였고, 톤급별 사고 발생은 500톤 미만 소형선에서 84.3%를 보였고, 시각별 사고 발생은 04~08시에 가장 많았다.
해양사고에 있어서 사고조사는 선박충돌사고 원인을 알아내는 중요한 절차 중에 하나이다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터 기술을 이용한 선박충돌사고 재현 시스템이 해양사고가 해양안전심판정에서 쉽게 시각적으로 표현되는 것을 서문으로 붙인다. 이 시스템에서는 사용자가 선박의 종류와 사고의 위치를 선택하게 되면 선박 충돌 진행 상황이 2D 와 3D Visual 화면으로 제공된다. 이 시스템은 또한 사고의 원인을 알아내는데 유용하게 이용되는 다양한 View Point를 포함하여 안개상황 흑은 주야간 등 시각적인 환경도 제공된다.
Objective: The purpose of this study is to measure the workload of Korea coastal ship crew members, to investigate whether they are following work-break time regulations and to identify the main causes of their workload. Background: According to the US Coast Guard, about 33% of human casualties are reported to be due to fatigue, and 30% of marine casualties reported by the British Marine Accident Investigation Agency (MAIB) are attributed to crew fatigue. But the coastal ship are not managed for business hours and breaks despite the harsh environment. Method: The workload of duty crew members on the 100 domestic coastal vessels was measured. It was also investigated whether they are following domestic and international work-break time regulations. Finally, the marine accidents resulted from the fatigue of the crew was analyzed. Results: As a result of workload analysis, the workload on the 42~62% of the vessels exceeded the standard of working time on the related regulation. The workload increased with the number of inbound and outbound ports. Especially, in the system where there are two seafarers, the workload exceeded the working time requirement. As a result of the marine accidents analysis on 100 vessels, it was found that collision and grounding occurred due to fatigue, workload and drowsiness in 7 marine accidents out of 30 marine accidents. Conclusion: It is necessary for the shipping companies to introduce an operation management manual for the management of the crews' workload and reasonable crew arrangement. It is also required for crew members to easily record work times and for shipping companies to manage the record. It would be possible to prevent many marine accidents by providing adequate rest to the crews and flexibly adjusting their working hours. Application: The results of this study can be used as fundamental data to manage crews' fatigue and to make job management manuals.
Maritime safety and marine environmental protection are the most important topic in marine society. But, so many marine accidents rave been occurred with the development of marine transportation industry. On the other side, ship is being operated under a highly dynamic environment and many factors are related with ship's collision Nowadays, the increasing tendency to the human errors of ship's collision is remarkable, and the investigation of the human errors has been heavily concentrated. This study analysed on the human errors of ship's collision related to the negligence of lookout and classified basic error type using GEMS(Generic Error Modeling System) dynamic model.
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.
본 연구는 국내 액체화물량이 가장 많은 울산항에서 발생한 해양사고 통계자료를 토대로 해양사고 위험도와 취약성을 분석했다. 울산항에서 발생된 해양사고 발생 위험성, 환경피해도, 환경오염사고 취약성에서 상당히 취약한 것으로 드러났으며 분석결과를 바탕으로 향후 울산항에서 발생할 가능성이 높은 해상사고 시나리오와 사고대응전략을 마련하였다. 또한 울산항에서 발생한 대형 해양오염 사고에 대비하기 위한 대응전략으로서 제어장비와 기반인프라를 구축하고 제어센터를 설립하여 해양사고안전 기능을 통합하는 것이 필요하다고 판단된다. 특히, 울산항과 같이 액체화물특화 항만의 경우 물동량의 규모나 해양오염사고의 빈도를 볼 때, 안전관리 상설기관의 유치가 절실하며 안전항만을 구축하는데 필수적으로 고려해야 할 것으로 사료된다.
The number of marine accidents have been decreased since various equipments for navigation control have been introduced to the marine vessels. However, disastrous marine accidents such as ship collisions are occurred more frequently. Therefore, IMO(International Maritime Organization) is enforcing the design requirement of structural strength for marine vessel. Also EU countries are developing new design methodologies and design tools to suggest the design guidance which can minimize the damage of commercial vessels in case of marine collision accidents. In this study, an integrated design system for the safety assessment has been presented to enhance the safety of damaged ships in marine collision accidents. The architecture of system is described by use-cases and IDEF functional analysis. Then an integrated system for safety assessment of damaged ship which is considering both damage stability and structural safety has been developed to support the ship design in early stage.
Gokhan Camliyurt;Won Sik Kang;Daewon Kim;Sangwon Park;Youngsoo Park
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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pp.415-416
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2022
Marine pilot occupational accidents during transfer to/from the ship are at the top of the agenda after several safety campaigns by IMPA and individual attemptsThere is multiple transfer method for the marine pilot, but a most common way is to use the pilot cutter. This paper aims to predict marine pilot occupational accidents before it occurs by using historical data. Since the problem depends on several variables, this paper develops a model by using the random forest method to predict marine pilot accidents before happening with the random forest method by using RStudio software
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[게시일 2004년 10월 1일]
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