• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.144-146
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• 2018

준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.385-387
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• 2013

기존의 해양사고 데이터에 기반한 해양안전관리체제에서 준해양사고 중심의 데이터 분석을 통하여 보다 선제적인 해양사고 예방시스템 구축에 대하여 고찰하는 한편, 인천VTS의 사례로 준해양사고 데이터 기반의 해양안전관리체제를 살펴보고, 그 중심에서 VTS의 기능을 확장할 수 있는 방안에 대하여 총체적으로 연구함

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2007.05a
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• pp.115-119
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• 2007

본 연구의 목적은 선박관리회사에서 관리하는 선박의 운항사고를 사전에 예측하여 사고를 미연에 예방 또는 저감하고, 사고 발생시에는 신속 대처하여 사고결과 발생되는 손실을 최소화하기 위한 운항사고 예측 시스템을 개발하는데 있다. 이러한 운항사고 예측 시스템을 개발하기 위해서는 과거 문서로 작성된 사건을 숫자로 변환시킨 수량화 데이터 제작이 우선 필요하다. 수량화 데이터를 이용하면 통계기법을 적용하여 다양한 사건 사이에 숨어 있는 기본적인 요소를 축출할 수 있고, 이러한 요소 사이의 상관관계를 통하여 사고발생 수준을 숫자로 표시할 수 있기 때문에 사전에 해당 위험정도를 알 수 있다. 본 연구에서는 운항사고 예측 시스템 개발의 초보단계로서, 과거 사건기록을 수량화 데이터로 변환하기 위한 절차와 결과를 기술하였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.47 no.1
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• pp.1-9
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• 2023

Many studies have analyzed marine accidents, and since marine accident information is updated every year, it is necessary to periodically analyze and identify the causes. The purpose of this study was to prevent accidents by identifying and analyzing the causes of marine accidents using previous and new data. In marine accident data, 1,921 decisions by the Korea Maritime Safety Tribunal on marine accidents on fishing ships over 16 years were collected in consideration of the specificity of fishing ships, and 1,917 cases of accident notification text history by the Ministry of Maritime Affairs and Fisheries over 3 years were collected. The decision data and text data were classified according to variables and quantified. Prior probability was calculated using a Bayesian network using the quantified data, and fishing ship marine accidents were predicted using backward propagation. Among the two collected datasets, the decision data did not provide the types of fishing ships and fishing areas, and because not all fishing ship accidents were included in the decision data, the text data were selected. The probability of a fishing ship marine accident in which engine damage would occur in the West Sea was 0.0000031%, as calculated by backward propagation. The expected effect of this study is that it is possible to analyze marine accidents suitable for the characteristics of actual fishing ships using new accident notification text data to analyze fishing ship marine accidents. In the future, we plan to conduct research on the causal relationship between variables that affect fishing ship marine accidents.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.17 no.4
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• pp.53-58
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• 2019

It is important to collect and analyze the data from the traffic accident analysis system and the National Statistical Office to reduce the traffic accident rate of the elderly, who are the weakest. In particular, it is more important to analyze the data in areas where the elderly population is large and where accidents occur frequently. This paper visualizes and analyzes the data of elderly traffic accidents that occurred in recent 5 years in the area where many elderly people live in Buyeo-gun. The elderly traffic accident type, accident area, and location data of the elderly can be useful for the improvement measures and related decision making to reduce the elderly traffic accidents.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.5
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• pp.90-102
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• 2022

Currently, in our society with a substantial and increasing fraction of the elderly population, transport safety for elderly drivers is becoming the center of attention. However, deficient data on vehicle crashes in South Korea limits the growth of traffic accident research pertaining to the country. So, we complemented South Korean vehicle crash data by examining USA vehicle crash data, especially the data of Ohio State, and analyzing the influential factors of elderly driver-involved crashes of the State. Subsequently, we suggested a way of improving the South Korean dataset. Notably, our study showed that the influential factors were vehicle speed, posted speed, and following other vehicles too close and provided them in the South Korean dataset.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.149-151
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• 2014

최근 진도 해역에서 발생한 세월호 침몰사고에 대한 문제를 다루었다. 공개 발표된 AIS 데이터를 이용하여 사고 발생 시점에서의 선박 조종 특성을 분석하였다. 또한 해당 선박과 유사한 선박의 선박 조종 특성과 세월호를 비교 분석하여 사고 당시 데이터가 보여주고 있는 선박 조종 특성에 대하여 검토하였다. 그 결과 사고 당시 세월호는 타에 의한 선박 회두 범위를 크게 벗어나는 선회 회두가 발생하는 것을 발견하였다. 이를 근거로 사고 발생 시점 및 사고 발생 원인에 대하여 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.18 no.3
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• pp.60-66
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• 2014

In this study, the overseas failure frequency data of the high-pressure gas pipeline were investigated to apply QRA of high-pressure gas pipeline. The typical overseas failure frequency data of high-pressure gas pipeline are DOT of United States, EGIG of Europe, and UKOPA of United Kingdom (UK). Comparative analysis of these data was shown that EGIG data was suitable for the situation in Korea. In order to apply QRA of high-pressure gas pipeline, non-linear regression analysis using the failure frequency data in the report of EGIG 8th was performed. In the future, intensive researches are required for the external interference because about 50% of the failure frequency of all incidents is the external interference, and for combining of domestic and overseas data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.27-30
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• 2021

경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.174-175
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• 2022

첨단 항해장비가 대부분의 선박에 보급된 바 있으나, 선박충돌사고는 줄어들지 않고 있으며, 전체사고의 10-20% 정도가 충돌사고이며, 이중 90% 이상이 운항과실로 인하여 발생하고 있다. 과거 허베이스피리트호 사고에서 보듯이 선박충돌사고는 대형 오염사고로 확대될 우려가 있으므로, 대책수립 등을 위한 원인분석 기술이 매우 중요하다. 한편, 소형선 사고가 전체 사고의 60% 이상을 차지할 정도로 중요하며, 어선 등 소형선 사고의 경우, AIS나 V-PASS가 미장착 되었거나 고장 등으로 인하여 운항데이터가 없는 경우, 그 원인을 파악하는데 문제가 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 사고 선박 내 운항데이터가 없는 경우, VTS 레이더를 이용하여 사고를 분석할 수 있는 레이더 기반 선박충돌사고재현시스템 및 원인분석 기술을 개발하였다. 이를 검증하기 위하여, 실제 사고사례에 대하여 VTS 레이더 데이터를 수집하였고, 본 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템을 이용하여 사고재현 및 회피 시뮬레이션을 수행하였다. 특히, 사고 재현시 운항과실 확인을 위한 선박충돌위험도 평가와 함께 사고당시 회피가 가능했는지 여부를 확인하기 위한 피항 가능성 평가를 병행하여 수행하였다. 본 논문에서는 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템의 특징과 실제 사고사례에 대한 레이더 기반 선박충돌 사고재현 및 피항가능성 평가 결과에 대해 소개한다.