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자료유형
학술저널
저자정보
박영수 (한국해양대학교) 박민정 (한국해양대학교) 이명기 (한국해양대학교) 김태균 (한국해양대학교) 박상원 (한국해양수산개발원)
저널정보
한국해양경찰학회 한국해양경찰학회보 한국해양경찰학회보 제10권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
115 - 140 (26page)

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선박의 기관고장 및 조타장치는 손상은 경미하지만, 여객이 탑승한 여객선에서 발생하거나 선박의 이동이 잦은 해역에서 발생한다면, 2차 사고로 이어질 가능성이 높다. 본 연구의 목적은 선박운항자나 실시간 모니터링 시스템 운영자의 의사결정을지원하기 위해 여객선 고장 상황을 판단하는 기법을 개발하는 것이다. 이를 위해 우리나라 여객선 이용객 현황 및 해양사고 현황을 조사했다. 그 결과 여객선 이용객은증가하고 있는 추세인 반면, 등록 척 수 대비 여객선 해양사고는 꾸준히 높은 수준이었다. 그러므로 여객선 해양사고 감소를 위한 정책이 필요함을 확인했다. 그리고여객선 해양사고 조사와 고장 상황을 판단하는 방법 개발을 위해 관련 선행연구를분석했다. 선행연구 분석 결과 고장상황을 판단하기 위해 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 기법을 선정했으며, 실제 여객선 해양사고 데이터를 적용하여 판단기법을개발했다. 개발한 판단기법의 정확도는 의사결정나무 기법이 높은 것으로 분석되었다. 의사결정나무 기법에 의한 판단기법의 검증을 위해 우리나라 연안여객선 및 국제여객선의 항로가 다수 분포하고 있는 인천 부근 해역에 적용했으며, 91.8%의 정확도를 나타냈다. 개발된 판단기법은 실시간으로 여객선을 감시하는 시스템 운영자에게 의사결정을 할 수 있는 정보를 제공할 수 있으며, 추후 한계점을 보완한다면, 관제구역에서의 여객선 고장상황을 판단하는 시스템으로 발전 할 수 있을 것이다
#여객선 #해양사고 #의사결정나무 기법 #판단기법 #선박운항자

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2019 / 2018 해양사고 현황 / 해양수산부 google schola 김도연 / 2012 / 지능형 항해 거동 이상 선박 식별 시스템 구현 / 한국지능시스템학회 논문지 22(1):75~80 dbpia 노호래 / 2014 / 해양사고의 사례분석과 해양경찰의 대응방안 – 여객선 사고를 중심으로 - / 한국공안행정학회보 23(4):127~160 dbpia 2019 / 연안해운 통계연보 / 한국해운조합 google schola 오재용 / 2018 / AIS 데이터 분석을 통한 이상 거동 선박의 식별에 관한 연구 / 한국항해항만학회지 42(4):277~282 dbpia

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