Journal of Korea Port Economic Association (한국항만경제학회지)

The Korea Port Economic Association (한국항만경제학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the Derivation of Port Safety Risk Factors Using by Topic Modeling

토픽모델링을 활용한 항만안전 위험요인 도출에 관한 연구

  • 이정민 (한국해양대학교 해양콘텐츠융복합협동과정 물류시스템전공) ;
  • 김율성 (한국해양대학교 물류시스템공학과)
  • Received : 2023.03.30
  • Accepted : 2023.06.23
  • Published : 2023.06.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this study, we tried to find out port safety from various perspectives through news data that can be easily accessed by the general public and domestic academic journal data that reflects the insights of port researchers. Non-negative Matrix Factorization(NMF) based topic modeling was conducted using Python to derive the main topics for each data, and then semantic analysis was conducted for each topic. The news data mainly derived natural and environmental factors among port safety risk factors, and the academic journal data derived security factors, mechanical factors, human factors, environmental factors, and natural factors. Through this, the need for strategies to strengthen the safety of domestic ports, such as strengthening the resilience of port safety, improve safety awareness to broaden the public's view of port safety, and conduct research to develop the port industry environment into a safe and specialized mature port. As a result, this study identified the main factors to be improved and provided basic data to develop into a mature port with a port safety culture.

본 연구에서는 일반대중들이 쉽게 접할 수 있는 뉴스 기사 데이터와 항만 연구자들의 인사이트가 반영된 국내 학술지 초록 데이터를 통하여 다양한 시각에서 항만안전에 대해 알아보고자 하였다. 본 연구의 의의는 방대한 양의 데이터가 쏟아지고 있는 현 시대에 맞는 새로운 방식인 온라인상의 빅데이터를 활용한 분석을 통해 새로운 시각에서의 항만안전과 관련된 위험요인을 탐색하고자 함에 있다. 본 연구에서는 파이썬을 활용한 NMF기반의 토픽모델링을 실시하여 데이터별 주요 토픽을 도출한 후 각 토픽에 대한 의미분석을 실시하였다. 뉴스 기사 데이터에서는 주로 항만안전 위험요인 중 자연적 요인, 환경적 요인이 도출되었고 학술지 초록 데이터에서는 보안적 요인, 기계적 요인, 인적요인, 환경적 요인, 자연적 요인이 도출되었다. 이를 통해 항만안전의 회복탄력성 강화 등 국내 항만의 안전강화전략 필요성, 항만안전에 대한 일반대중들의 시각을 넓히기 위한 안전의식개선 필요성, 항만산업 환경이 안전하고 전문화된 성숙한 항만으로 발전할 수 있는 정책적 차원과 인식적 차원의 연구를 진행할 필요성을 도출하였다. 결과적으로 일반대중들의 시각과 항만 연구자의 시각에서 두드러지게 나타나는 항만안전 위험요인을 탐구함으로써 국내 항만이 항만안전을 위해 개선해야할 주요 요인들을 밝혔고 항만의 안전성확보가 더욱 중요해지는 시점에서 기존의 항만에서 항만안전 문화를 가진 성숙된 항만으로 발전하기 위한 기초자료를 제공하였다.

Keywords

References

  1. 박용욱.목진용(2001), 항만하역 작업단계별 안전상의 문제점 및 대책, 해양수산개발원 연구보고서, 1-171. 
  2. 이영재.이성수(2011), 텍스트마이닝 기반의 인적재난사고사례 신뢰도 측정연구, 정보시스템연구, 제20권 제3호, 63-79.  https://doi.org/10.5859/KAIS.2011.20.3.63
  3. 강범일.송민.조화순(2013), 토픽 모델링을 이용한 신문자료의 오피니언 마이닝에 대한 연구, 한국문헌정보학회지, 제47권 제4호, 315-334.  https://doi.org/10.4275/KSLIS.2013.47.4.315
  4. 김대곤(2013), 복합적 미래예측방법론 분석을 통한 미래재난예측기법 개발, 국립재난안전연구원, 1-166. 
  5. 윤동하.최용석.김선구(2014), 컨테이너터미널의 사고유형에 따른 리스크 등급 산정 및 분석, 해운물류연구, 제30권 제4호, 843-858.  https://doi.org/10.37059/TJOSAL.2014.30.4.843
  6. 김동진(2016), 항만 물류 생산성 향상을 위한 안전사고의 위험성 분석-항만 컨테이너 터미널운영사의 하역사고 사례를 중심으로, 생산성논집, 제30권 제4호, 53-79.  https://doi.org/10.15843/KPAPR.30.4.201612.53
  7. 김선아.박진희.이현정.정유진(2016), 텍스트마이닝 기법을 활용한 다문화 미술교육 연구 동향 분석 연구, 다문화교육연구, 제9권 제2호, 203-227. 
  8. 김지은(2017), 빅데이터를 활용한 대학구조개혁 평가의 키워드 및 토픽 분석, 서울대학교 대학원 박사학위논문. 
  9. 박상정(2018), 파이썬을 이용한 빅데이터 활용에 대한 연구, 산업기술연구논문지, 제23권, 31-40. 
  10. 이인선.나은영(2018), 텍스트마이닝을 이용한 인지분야 학회지 분석(2000-2017년), 인문사회 21, 제9권 제3호, 415-425.  https://doi.org/10.22143/HSS21.9.3.32
  11. 박성훈.유지원.김율성(2019), 컨테이너 터미널 안전관리개선방안에 관한 연구-위험성 평가 및 보우타이기법이용, 한국항해항만학회지, 제43권 제1호, 57-63.  https://doi.org/10.5394/KINPR.2019.43.1.57
  12. 신안나(2019), 빅데이터를 활용한 자유학기제 정책의 키워드 및 토픽 분석, 서울대학교 대학원 박사학위논문. 
  13. 진미르.고호경(2019), 토픽 모델링 분석을 통한 수학교육연구 주제 분석, E-수학교육 논문집, 제33권 제3호, 275-294. 
  14. 이원조(2020), 비정형 텍스트 테이터 분석을 위한 워드클라우드 기법에 관한 연구, The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT), 제6권 제4호, 715-720. 
  15. 김길래(2021), 자율주행자동차 안전위험 이슈 도출과 안전규제체계에 대한 연구, 디지털콘텐츠학회논문지, 제22권 제3호, 547-554. 
  16. 김성기(2021), 회복탄력성 개념을 적용한 항만 위기관리 시스템 구축 연구, 한국해양수산개발원 연구보고서, 1-108. 
  17. 김도연(2022), 항만물류산업 안전관리 개선방안 연구, 한국해양대학교 대학원 국내박사학위논문. 
  18. 주홍준.최윤정.옥치열.안재홍(2022), 빅데이터를 활용한 건축물 화재위험도 평가 지표 결정, 한국건축 시공학회지(JKIBC), 제22권 제3호, 281-291. 
  19. Feldman, R., & Dagan, I. (1995, August). Knowledge Discovery in Textual Databases (KDT). In KDD (Vol. 95, pp. 112-117). 
  20. Xu, W., Liu, X., and Gong, Y. (2003). Document clustering based onnon-negative matrix factorization. In Proceedings of the 26th annualinternational ACM SIGIR conference on Research and development ininformaion retrieval, 267-273. 
  21. Griffiths, T. L., & Steyvers, M. (2004). Finding scientific topics. Proceedings of the National academy of Sciences, 101(suppl_1), 5228-5235.  https://doi.org/10.1073/pnas.0307752101
  22. Mokhtari, K., Ren, J., Roberts, C., & Wang, J. (2011). Application of a generic bow-tie based risk analysis framework on risk management of sea ports and offshore terminals. Journal of hazardous materials, 192(2), 465-475.  https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2011.05.035
  23. Blei, D. M.(2012), Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77-84.  https://doi.org/10.1145/2133806.2133826
  24. Grimmer, J., & Stewart, B. M. (2013). Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts. Political analysis, 21(3), 267-297. 
  25. Yang, Y. L., Ding, J. F., Chiu, C. C., Shyu, W. H., Tseng, W. J., & Chou, M. T. (2016). Core risk factors influencing safe handling operations for container terminals at Kaohsiung port. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part M: Journal of Engineering for the Maritime Environment, 230(2), 444-453.  https://doi.org/10.1177/1475090214563859
  26. Loh, H. S., Van Thai, V., Wong, Y. D., Yuen, K. F., & Zhou, Q. (2017). Portfolio of port-centric supply chain disruption threats. The International Journal of Logistics Management.
  27. Pallis, P. L. (2017). Port risk management in container terminals. Transportation research procedia, 25, 4411-4421.  https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.05.337
  28. Wan, C. (2019). Modelling and Systematic Assessment of Maritime Container Supply Chain Risks. Liverpool John Moores University (United Kingdom).