• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.196-198
• /
• 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.

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

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.148-149
• /
• 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 KOSOMES biannual meeting
• /
• 2017.04a
• /
• pp.118-118
• /
• 2017

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.194-195
• /
• 2016

IMO에서 규정하는 모든 교육 및 훈련을 이수한 전문 해기인력이 매년 배출되고 있지만, 해양사고의 발생은 끊이지 않고 있다. 이는 해양사고를 대처하는 해기사의 위험상황 대처 능력이 크게 개선되지 않았다는 점을 의미한다. 공통적으로 해기사에게 제공되는 교육 및 훈련뿐만 아니라 해기사 개개인의 위험요소를 파악하여 해당 위험 요소에 대한 매뉴얼을 제공할 수 있는 모델이 개발되면 해양사고를 대처할 수 있다. 이러한 모델을 개발하기 위하여 모델 구축에 필요한 데이터베이스(Data Base, D/B)가 필요하다. 이러한 D/B는 모델에 활용할 수 있도록 숫자로 표기된 것이어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 해양사고 데이터를 수집, 분석하여 해양사고 예방을 위한 모델에 활용할 수 있는 해양사고 수량화 D/B를 구축하는 방법에 대하여 고찰하였다. 1차적으로 해양사고 수량화 D/B를 구축하였으나, 이의 유용성이나 목적에 적합한 D/B의 규모 등에 관한 연구는 추후에 계속 되어야 한다.

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

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.30 no.1
• /
• pp.82-88
• /
• 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
• /
• 2023.05a
• /
• pp.156-157
• /
• 2023

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.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.29 no.7
• /
• pp.843-856
• /
• 2023

The global surge in maritime traffic has resulted in an increased number of ship collisions, leading to significant economic, environmental, physical, and human damage. The causes of these maritime accidents are multifaceted, often arising from a combination of crew judgment errors, negligence, complexity of navigation routes, weather conditions, and technical deficiencies in the vessels. Given the intricate nuances and contextual information inherent in each incident, a methodology capable of deeply understanding the semantics and context of sentences is imperative. Accordingly, this study utilized the SentenceBERT model to analyze maritime safety tribunal decisions over the last 20 years in the Busan Sea area, which encapsulated data on ship collision incidents. The analysis revealed important keywords potentially responsible for these incidents. Cluster analysis based on the frequency of specific keyword appearances was conducted and visualized. This information can serve as foundational data for the preemptive identification of accident causes and the development of strategies for collision prevention and response.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.63-65
• /
• 2011

부산신항은 지형적인 특성상 마산 방면에서 입출항하는 선박과 신항으로 입출항하는 선박이 서로 교차하는 경우가 빈번하고 대형 컨테이너선과 저속 예부선 등의 통항량이 많을 뿐만 아니라 년 중 안개일수도 많아 충돌사고 위험이 상존한다. 따라서 선박에 정보제공 정도만 하는 소극적 관제 보다는 선박의 이동에 개입하는 적극적인 관제가 사고 방지에 더욱 효과적이라 할 수 있다. 부산신항의 관제 자료 및 해양안전심판원의 재결사례 등을 통하여 충돌사고의 원인을 분석하는 과정에서 적극적 관제의 필요성을 확인할 수 있었다. 본고에서는 부산신항에서의 적극적 관제 사례와 문제점을 주로 법률적인 측면에서 살펴보고, 적극적 관제의 개선 방안을 도출하여 보았다.