• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.144-145
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• 2023

육상, 철도, 항공 등 타 교통분야에서 지속적으로 사고와 인명피해가 줄어든 반면, 해양분야는 해양사고가 증가하며 실효적 해양교통안전관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 최근 3년간 국내 해상에서 발생한 충돌사고 중 어선을 포함한 충돌사고가 전체의 약 84%를 차지하며, 해상교통의 주요 변수인 어선을 포함한 국가의 해상교통량 파악은 반드시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현 정부 국정과제인 '디지털 해상 교통망 구축'과 더불어 해양교통안전관리체계 마련의 일환으로 국내 전체 선박위치발신장치(AIS, V-PASS) 데이터를 활용하여 해상교통량을 분석하고 예측 모델을 개발한다. 이를 위해 선박 밀집도를 통한 그리드별 공간가산분석과 항적 데이터 전처리 및 선형화, 선박 길이에 따른 점용면적 산정을 통한 단위 그리드별 해상교통량을 분석한다. 또한, 과거 교통량 데이터는 딥러닝 기반의 시계열 특성을 지닌 RNN과 LSTM 모델을 활용하여 교통량 예측 모형을 개발한다. 본 연구의 결과는 해상교통량과 해양사고의 연관성 분석 및 속력제한구역 등 해상정책 수립의 정량적 근거를 제공하며, 국민에게 해상교통정보 제공을 통해 교통복지 증진에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.5-7
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• 2021

최근 해양사고 발생 건수의 급격한 증가와 더불어 어선의 조업 중 안전사고로 인한 인명피해 또한 크게 증가하였다. 중앙해양안전심판원의 공식 통계에 따르면, 2017년 46명이었던 안전사고의 사망실종자는 2019년 38명으로 소폭 감소하였으나, 2020년 60명으로 크게 증가하였다. 그러나, 사망자가 감소하였던 2019년 안전사고로 인한 부상자는 164명으로 전년도 76명 대비 2배 이상 증가하며 어선원에 대한 안전재해 예방은 실효성을 갖지 못하는 실정이다. 국내 업종별 산업재해율을 비교해볼 때, 어업 재해율은 농업, 광업, 제조업, 건설업, 임업 등을 포괄한 전체 산업 평균 재해율의 약 10배에 이르며 어업인들의 안전이 큰 위협에 놓여있음을 시사한다. 본 연구에서는 2017년부터 2019년의 수협중앙회의 어선원 공제보험데이터를 활용하여 선박별, 재해자별 사고 현황과 발생 형태를 분석하였다. 특히, 교차분석과 연관규칙분석기법을 통해 승선 직책별 부상 부위와 사고발생 형태를 식별하였으며, 이에 따라 직책에 따른 부상 부위를 비교하여 맞춤형 예방대책 수립을 위한 지원과, 사고발생형태의 군집 분석을 통해 발생형태간의 연결고리를 도출하여, 스위스 치즈 모델에서 제안하는 취약점(Weakness)를 식별하고, 이러한 취약점을 보완하기 위한 방어 장벽(Protective barriers)을 제언한다.

• 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 the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.25 no.4
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• pp.423-432
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• 2019

Along with an increase in marine activities every year, the frequency of marine accidents is on the rise. Accordingly, various research activities and policies for marine safety are being implemented. Despite these efforts, the number of accidents are increasing every year, bringing their effectiveness into question. Preliminary studies relying on annual statistical reports provide precautionary measures for items that stand out significantly, through the comparison of statistical provision items. Since the 2000s, large-scale marine accidents have repeatedly occurred, and case studies have examined the "accident response." Likewise, annual statistics or accident cases are used as core data in policy formulation for domestic maritime safety. However, they are just a summary of post-accident results. In this study, limitations of current marine research and policy are evaluated through a literature review of case studies and analyses of marine accidents. In addition, the ontology of the marine accident information classification system will be revised to improve the current limited usage of the information through an attribute analysis of boating accident status reports and text mining. These aspects consist of the reporter, the report method, the rescue organization, corrective measures, vulnerability of response, payloads, cause of oil spill, damage pattern, and the result of an accident response. These can be used consistently in the future as classified standard terms to collect and utilize information more efficiently. Moreover, the research proposes a data collection and quality assurance method for the practical use of ontology. A clear understanding of the problems presently faced in marine safety will allow "suf icient quality information" to be leveraged for the purpose of conducting various researches and realizing effective policies.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.7-10
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• 2022

'21년 전국 20개 해상교통관제센터의 선박통항량, 교신량, 관제정보 제공 등 VTS 운영실적 분석 및 사고현황, 원인 분석을 통한 관제서비스 개선방안을 제시하고자 한다. 또한 해양사고 예방기능 강화를 위해 관제사 경험·직관에 의한 관제에서 빅데이터·인공지능(AI) 기반 첨단관제로의 전환, VTS 운영성과에 대한 공신력 확보 및 첨단관제 기술개발에 활용 등을 위한 VTS 통계관리체계 개산 방안에 대해서도 고찰해보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.311-315
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• 2014

최근 조선기술의 발달과 해운업체의 요구로 선박이 점차 고속화 대형화됨에 따라 선박의 통항량은 매년 증가하고 있으며, 해양사고의 위험도 함께 높아지고 있다. 따라서 전세계 대부분의 국가에서 해양사고를 미연에 방지하고자 해상교통관제 시스템을 설치 운영하고 있는 실정이다. 그러나 그러한 안전장치에도 불구하고 해양사고 발생하였다면 VTS는 보고체계에 따라 사고내용을 신속하고 정확하게 전파하는 등 초동조치를 취하여 더 이상 사고위험이 진행되지 않도록 하여야 한다. 하지만 각종 사건이나 사고가 발생하면 상황 보고 및 지휘 체계는 아직 팩스나 구두보고에 의한 방법이 주로 사용되고 있어 신속하고 효율적인 사고처리업무를 저하시킨다. 이 연구에서는 팩스나 구두보고 등 그동안 사용되었던 사고처리체계의 문제점을 보완하고 해양사고를 효율적으로 관리하기 위한 해양사고관리시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.224-225
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• 2021

해양사고의 주요 원인으로 언급되고 있는 피로요인은 장시간 소요되는 선박의 운항과정에서 발생할 수 있는 사고발생의 주된 요인이다. 이러한 피로의 유발 요인 중 하나인 음주운항으로, 이로 인한 해양사고는 대형 인명피해 뿐만 아니라 해양환경오염이라는 국가적 대재난으로 이어질 수 있다. 다행히 「해사안전법」 시행령 개정에 따라 주취운항 단속 기준 (혈중알콜농도 기준)이 기존 0.08%에서 2011년 0.05%, 2014년 0.03%로 강화됨에 따라 주취 운항의 위험성에 대한 인식은 개선되고 있으나, 최근 5년 동안 선박 음주 운항 단속 건수는 총 556건으로 나타났으며, 음주운항으로 인한 충돌, 좌초 등의 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 본 발표에서는 음주운항이 선박운항에 미치는 영향을 알아보기 위해 선박운항 시뮬레이터 데이터 분석을 통한 음주운항 패턴 분석 결과를 소개하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.24 no.4
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• pp.408-414
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• 2018

Various studies have been conducted to reduce marine accidents. However, research on marine incidents is only marginal. There are many reports of marine incidents, but the main content of existing studies has been qualitative, which makes quantitative analysis difficult. However, quantitative analysis of marine accidents is necessary to reduce marine incidents. The purpose of this paper is to analyze marine incident data quantitatively by applying big data techniques to predict marine incident trends and reduce marine accident. To accomplish this, about 10,000 marine incident reports were prepared in a unified format through pre-processing. Using this preprocessed data, we first derived major keywords for the Marine incidents at sea using text mining techniques. Secondly, time series and cluster analysis were applied to major keywords. Trends for possible marine incidents were predicted. The results confirmed that it is possible to use quantified data and statistical analysis to address this topic. Also, we have confirmed that it is possible to provide information on preventive measures by grasping objective tendencies for marine incidents that may occur in the future through big data techniques.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.11a
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• pp.218-218
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• 2017

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.509-510
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• 2014

본 연구 개발에서는 육로가 아닌 바다에서의 해양 환경 상태와 어선의 운행 시 사고 영상을 저장 확인할 수 있는 소형 어선용 영상저장 및 환경 데이터 저장 Set-top Box를 개발하고자 한다. 소형어선들은 매우 필요하나 장비의 고가로 인하여 구축하기가 어려워 저가의 장비의 개발은 필수적이다. 이를 기반으로 현재 해양경찰에서 사용하고 있는 무선통신 방식과 접목하여 사고나 위험한 상황 시 해양경찰이나 관제센터로 영상 및 데이터를 전송하여 해양에서 얻을 수 있는 각종 해양 환경정보 및 각 선박들의 안전에도 기여하고자 한다.