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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이은규 ((주)세이프텍리서치) 박영수 (한국해양대학교)
저널정보
한국해양경찰학회 한국해양경찰학회보 한국해양경찰학회보 제10권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
109 - 129 (21page)

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도선관련 사고는 일반 해양사고보다 그 발생율이 현저히 낮지만 그 피해는 막대한 항만의 부대비용 발생 등 관련 산업에 상당한 영향을 미친다. 도선관련 사고의원인은 재결서를 기반으로 한 통계에 따르면 인적요인에 의해 주로 일어난다. IMO 에서 채택하고 있는 SHEL 모델에서는 이러한 인간과실이 일어나는 이유를 인간과인간의 관계(Liveware-Liveware Interface, LLI), 인간과 소프트웨어의 관계(Liveware- Software Interface, LSI), 인간과 기계의 관계(Liveware-Hardware Interface, LHI), 인간과 환경의 관계(Liveware-Environment Interface, LEI)로 분류하고 있다. 본 연구에서는 도선관련 사고에 대한 원인을 분석하고 도선관련 사고 저감을 위한 대책을 마련하고자 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 30년간(1987년∼2017 년) 우리나라에서 발생한 도선관련 사고의 재결서 143건을 분석하였다. 분석결과, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)의 가중치를 이용하여 분석된 중요 단어들은 도선관련 사고원인과 밀접한 관계가 있는 것을 확인하였다. 그리고 도선관련 사고는 주로 LLI와 LEI의 2가지 요소에 의해 발생하는 것을 확인하였으며, 일부 도선구에서는 LEI가 LLI의 관여율 보다 높아 해당 도선구의 항만지원체계 적정성에 대한 검토 필요성을 제시하는 등 기존 연구에서 확인할 수 없었던 도선관련 사고의 원인을 파악하고 그에 따른 안전대책을 제시하였다.
#해양사고 #도선관련 사고 #사고원인 #텍스트 마이닝 #SHEL 모델

목차

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참고문헌 (23)

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강석용 / 2018 / 빅데이터 기법을 활용한 항해 중 준해양사고 발생원인 분석에 관한 연구 / 해양환경안전학회지 24(4):408~414 dbpia 금종수 / 2018 / m-SHEL 모델에 의한 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인 / 해양환경안전학회지 24(5):511~518 Crossref 권유민 / 2020 / 데이터 시각화를 통한 표준해사통신영어의 어휘 분석과 활용 방안 / 한국해양경찰학회보 10(1):1~22 Crossref 박영수 / 2015 / 2015년 도선논단 여름호 / 한국도선사협회 :40~51 google schola 박장희 / 2018 / 導船士의 法的責任에 관한 硏究 google schola

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