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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강석용 (한국해양수산연수원 시험관리팀) 김기선 (한국해양수산연수원 해사안전팀) 김홍범 (한국해양수산연수원 오션폴리텍팀) 노범석 (한국해양수산연수원 교육운영팀)
저널정보
해양환경안전학회 해양환경안전학회지 해양환경안전학회지 제24권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
408 - 414 (7page)

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해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다. 준해양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 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 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.
#준해양사고 #정량 분석 #빅데이터 #텍스트마이닝 #시계열 및 클러스터 분석

목차

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참고문헌 (11)

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조수곤 / 2015 / 텍스트마이닝을 활용한 미국 대통령 취임 연설문의 트렌드 연구 / 대한산업공학회지 41(5):453~460 dbpia Doug, L. / 2001 / 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety / META Group Applecation Delivery Strategies :1~3 google schola Jo, S. W. / 2011 / Technology of big data age :4~5 google schola Kim, D. J. / 2013 / Big Data Utilization for Monitoring Territorial Policy Responses and Predicting Policy Demand :28~29 google schola Kim, M. J. / 2014 / Heinrich's Law / Miraebook Publishing Co :16 google schola

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