KCI우수등재
해양사고 데이터 기반 해역 그리드화 및 심각도 지표 도출 연구
저자
김도희(Dohee Kim) ; 이상재(Sangjae Lee) ; 조수현(Suhyeon Jo) ; 박세길(Sekil Park) ; 배혜림(Hyerim Bae)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
KDC
004
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
57-72(16쪽)
제공처
우리나라는 해상 물동량 및 통항량이 증가하면서 해상교통 환경의 복잡도와 해양사고의 위험이 증가하고 있다. 해양사고는 다른 운송 수단에 비해 사고 비율은 상대적으로 낮지만 상당한 손실을 초래하는 심각한 사고로 이어지기도 한다. 해양사고 기록은 해양사고의 심판에 붙일 경우 해양안전심판원의 재결서를 통해 기록되고, 심판불필요처분에 대해서는 해양사고 통계에 기록되며 공공데이터로 공개되어 있다. 해양사고를 줄이기 위해 많은 연구들이 이루어졌다. 해양사고의 주요 원인을 규명하고, 심각도를 정의 및 도출하는 연구가 주로 이루어졌는데, 이들 연구는 주로 심판재결서와 해양사고통계 중 하나의 데이터만을 이용하였다. 본 연구에서는 해양사고의 원인을 도출하고, 심각도를 산출하는 데 있어 중요한 두 가지 데이터를 함께 고려할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 해양사고에 대한 다각적 고려를 위해 심각도 기준을 재정의 하였으며, KeyBERT모델을 활용하여 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드를 도출하였다. 또한 이를 해역별 그리드로 표현하여 사고의 심각도와 원인 키워드에 대해 시각화하여 정보를 제공한다. 추후 이를 해사 안전의 정량적 평가를 위한 안전지표 개발의 기초 자료로서 활용하고자 한다.
더보기In Republic of Korea, the risk of maritime accidents is increasing as maritime traffic and cargo volume increase. Although the accident rate in maritime transportation is relatively low compared to other modes of transportation, these accidents can result in significant losses. Records of maritime accidents are documented through the verdict of the Korea Maritime Safety Tribunal (KMST) if legal procedures are involved, while non-judicial dispositions are recorded in maritime accident statistics and both data are available as public data. Numerous research efforts have been conducted to reduce maritime accidents, primarily focusing on identifying the primary causes and defining severity levels. However, most studies have traditionally relied on only one of these datasets. In this study, we propose a framework that considers both the critical Maritime Safety Tribunal verdict data and maritime accident statistics. This framework aims to extract accident causes and calculate severity while redefining severity level. We utilize the KeyBERT model to extract keywords that could be pivotal accident causes. Additionally, we visualize this information using grid representations for different maritime zones, offering insights into accident severity and causal keywords. Our goal is to provide foundational data for the future development of safety indicators for quantitative evaluations of maritime safety.
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