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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임정빈 (목포해양대학교)
저널정보
한국항해항만학회 한국항해항만학회지 한국항해항만학회지 제41권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
109 - 118 (10page)
DOI
http://dx.doi.org/10.5394/KINPR.2017.41.3.109

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주제어(key word, KW)는 해양사고의 주요한 원인을 간단하게 표현하기 위한 단어들의 집합으로 해양안전심판원의 심판관들이 작성한다. KW는 심판관들의 서로 다른 주관적인 견해 때문에 일관성 유지가 어렵고, KW의 수가 너무 많은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 최적화된 최소의 공통단어(common word, CW)를 이용한 체계적인 KW 구축 프레임이 필요하다. 본 연구의 목적은 체계적인 KW 구축 프레임 개발에 필요한 CW을 도출하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 파레토(Pareto) 분포함수와 파레토 지수를 이용한 최적의 최소 CW 도출방법을 제안하였다. 총 2,642개의 KW을 수집한 후, 수집한 KW의 세부 단어와 이들의 빈도를 갖는 데이터 세트에서 총 56개의 특징적인 CW를 식별하였다. 56개의 특징적인 CW를 이용한 단어 축소실험을 통해서 평균 58.5%의 축소율을 획득하였고, 축소율에 따라서 추정한 CW는 파레토 차트로 검증하였다. 이를 통해서 체계적인 KW 구축 프레임 개발이 가능할 것으로 기대된다.
#해양사고 #주제어 #원인분류 #단어 축소 #파레토 분포함수 #파레토 지수 #Marine Accidents #Key Word #Causation Classification #Word Reduction #Pareto Distribution #Pareto Index

목차

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참고문헌 (20)

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Armour Philip / 2014 / Using the Pareto distribution to improve estimates of topcoded earnings :1~18 google schola Brynjolfsson Erik / "Goodbye Pareto Principle, Hello Long Tail: The Effect of Search Costs on the Concentration of Product Sales", white paper google schola Cho S. S. / 2015 / Research on the Numerical Data Construction for Marine Accidents / Proc. of Spring Seminar 2015, Korean Institute of Navigation and Port Research :193~195 google schola Fialova Alena / 2004 / Estimating Pareto tail index based on sample means / REVSTAT – Statistical Journal 2(1):75~100 google schola Finkelstein M. / 2006 / Pareto tail index estimation revised / North American Actuarial Journal 10(1):1~10 google schola

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