Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.272-274
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2022
전세계의 상선 80% 이상이 바다를 이용하고 있으며 다양한 해상교통로를 이용하고 있다. 각 국가와 국제기구에서는 선박의 안전한 운항과 해양사고 예방을 위해 항로 설계 기준을 강화하고 있다. 항로가 설정되어 있지 않은 해역은 경제적, 안전요소를 결합하여 선박들이 관습적으로 통항로를 이용하고 있다. 하지만 최근에 이러한 통항로는 해상풍력발전, 해양레저, 어업활동 등 다양한 주체들과 마찰이 생기고 있으며, 해양사고 위험이 증가하고 있다. 따라서 AIS 데이터를 활용하여 밀집도 분석을 수행한 후, 선박의 안전한 항행을 위한 고유 통항로로 제시한다. 또한 선박의 항행 패턴을 고려하여 주요항로, 외부지선항로, 내부지선항로로 구분하였다. 최종적으로 선박 통항로의 95% 신뢰도를 기반으로 안전성 검증을 수행하고 이를 만족하는 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.19-21
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2018
선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.
For the purpose of technological analysis in the marine accidents and their prevention, IMO have made it obligatory to load VDR which is similar to the black box in aircraft. However, in case of body sinkage, capsizing, stranding and plunging which are almost 10% of marine accidents, it is difficult to take out the necessary data from the VDR in order to analyze the cause of them. Therefore, this paper apply the navigation dangerousness evaluation technology to the VDR to improve its performance. And we suggest that the vertical acceleration which is one of the factors for evaluating seakeeping performance of a ship is to be added in the existing VDR record data recommended by IMO.
The International Maritime Organization's e-Navigation strategy is to introduce new technologies to ships to support easier and safer navigation. With the e-Navigation strategy, various equipment will be installed in vessels and the system structure will be linked to onshore systems. For this reason, a common data structure between systems became necessary, and finally the S-100 standard developed by the International Hydrographic Organization was selected. This paper describes a design of marine casualty data model based on the S-100 standard. The data model of the S-100 standard is designed in the form of a UML class diagram, and the final encoding follows the GML / XML format. We will look at the S-100 standard and product specifications under development, and describe the S-100 standards-based data design and portrayal definition of marine accident data.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.7
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pp.843-856
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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
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2019.05a
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pp.82-82
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2019
해상에서 긴급상황 발생 시 선박운항자는 짧은 시간에 신속 정확한 의사 결정을 할 필요가 있다. 이를 위해서 해양사고(충돌, 좌초, 화재, 엔진고장, 조타고장) 심각성에 따른 대피항로(해경선, 비상투묘, 표류, 임의좌주, 주변선박) 선정 알고리즘을 설계하였고, 선박운항자를 위한 긴급대피지원안내 시스템을 개발 중에 있다. 본 연구에서는 대피항로 선정 지원 기술 중 비상투묘와 충돌위험도를 중심으로 시스템 적용 모델의 타당성의 평가하고 알고리즘의 신뢰성을 검증하였다. 비상투묘 지원 기술의 검증을 위해 국내외 해양사고 보고서 및 재결서를 분석하고 알고리즘에 적용해 결과를 비교하였다. 충돌위험도를 검증하기 위해 재결서의 선박 충돌 사고 사례를 시뮬레이션으로 재현하였고, 시뮬레이션 기록 데이터를 기반으로 PARK model, IWRAP MK2 프로그램을 이용해 충돌위험도를 평가하였다. 본 연구의 결과를 통해 해양사고 발생 시 선박과 인명 피해를 최소화할 수 있을 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2003.05a
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pp.51-59
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2003
Marine Casualty Forecasting System (MCFS) is to broadcast the prediction number and risk level of marine casualties as like daily weather forecasting. The MCFS consists of marine casualty numerical D/B, prediction model and, three-dimensional statistics visualization system. The implementation procedure for the numerical D/B is described in the paper. The data relating to a total of 724 ship casualties in the west-southern sea area (latitude 33$^{\circ}$N∼35$^{\circ}$ and longitude 124$^{\circ}$E∼127$^{\circ}$E) of Korean peninsula for 11 years (1999∼2000) have been compiled. The analysis method of numerical D/B is proposed and discussed its usability.
IMO developed e-navigation implementation plan which is a new paradigm of vessel safety navigation using harmonized information technology. S-100 standard for electronic navigational chart is also adopted as one of e-navigation strategies. In S-100 framework, not only geographic features of electronic chart but every safety related objects can be expressed by UML so that can be provided by web services. This paper research to test S-100 web service for casualty information. It is processed by modeling with UML, converting XML document by XML schema. Finally, the XML data is represented by web-based application.
Marine Incidents based on Heinrich's law are very important in preventing accidents. However, marine Incident data are mainly qualitative and are used to prevent similar accidents through case sharing rather than statistical analysis, which can be confirmed in the marine Incident-related data posted in the Korea Maritime Safety Tribunal. Therefore, this study derived quantitative results by analyzing the causes of marine incidents during berthing using various methods of statistical analysis. To this end, data involving marine incidents from various shipping companies were collected and reclassified for easy analysis. The main keywords were derived via primary analysis using text mining. Only meaningful words were selected via verification by an expert group, and time series and cluster analysis were performed to predict marine incidents that may occur during berthing. Although the role of an expert group was still required during the analysis, it was confirmed that quantitative analysis of marine incidents was feasible, and iused to provide cause and accident prevention information.
Kee-Seok Lee;Bong-Hak Kim;Heon-Jei Park;Nam-Sun Son;Han-Sol Park
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.178-180
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2022
선박충돌사고를 재현하고 분석하기 위해서는 레이더 기반 선박충돌사고 데이터에서 물표 정보를 정확하게 확보하는 것이 매우 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 HSV 색공간과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 물표 정보를 추출하는 방법을 분석하였고, 실제 상황에 적용한 프로그램도 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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