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문제 정의
- 따라서 이러한 해양사고는 종합적으로 분석하여야 한다. 본 연구에서는 SD법에 의해 해양사고의 원인과 개선책에 대한 효과를 분석하였다. 이를 위해 브레인스토밍법에 의해 해양사고의 원인과 개선책에 대한 주요 요인을 추출하고 이것을 인과지도로 나타내었다.
제안 방법
- 2) 표준모델의 파라메타를 변경하는 정책실험을 수행하여 행태를 분석하였다.
- 작성하였다. 그리고 이 인과지도를 바탕으로 SD 모델을 구축하여 23년간(1997~2020)을 표준모델로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. 마지막으로 표준모델의 파라메타 변수를 변화시켜 해양사고 원인과 개선책에 대한 모델의 행태를 분석하였다.
- 이를 위해 브레인스토밍법에 의해 해양사고의 원인과 개선책에 대한 주요 요인을 추출하고 이것을 인과지도로 나타내었다. 그리고 이러한 인과지도를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 또한 향후 23년간 (1997~2020)을 표준모델로 하여 시뮬레이션을 수행하였고, 표준모델의 파라메타를 변화시키는 정책실험을 수행하여가장 개선이 시급한 요소의 우선순위를 결정하였다.
- 그리고 이러한 인과지도를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 또한 향후 23년간 (1997~2020)을 표준모델로 하여 시뮬레이션을 수행하였고, 표준모델의 파라메타를 변화시키는 정책실험을 수행하여가장 개선이 시급한 요소의 우선순위를 결정하였다.
- 또한, 해양사고 원인의 개선에 대한 정책실험을 수행하여 그 효과를 분석하도록 한다.
- 그리고 이 인과지도를 바탕으로 SD 모델을 구축하여 23년간(1997~2020)을 표준모델로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. 마지막으로 표준모델의 파라메타 변수를 변화시켜 해양사고 원인과 개선책에 대한 모델의 행태를 분석하였다.
- 본 연구에서는 반복적이고 수작업에 의존하고 있는 해양사고 원인의 분석과 그 대응책에 대한 의사결정을 체계적이고 신속하게 수립하여 변화에 신속하게 대응 가능하게 하고, 최선의 정책결정이 용이한 SD(System Dynamics)법을 이용하여 해양사고의 원인과 그 개선책에 대한 모델을 구축한다.
- 모델의 변화를 살펴보도록 한다. 본 연구에서는 여러 가지 정책을 시나리오로 정하여 시뮬레이션을 수행하는데 시나리오 1은 해양사고 발생증가율을 변화시키고, 시나리오 2는 수·출입 화물량 증가율의 변화, 시나리오 3은 해기면허 발급의지 변화, 시나리오 4는 통항교통량 증가율의 변화를 설정하였다.
- 이를 위해 본 연구에서는 해양사고의 원인과 개선책에 대해 브레인스토밍법을 이용하여 주요 요소를 추출하고 인과지도를 작성하였다. 그리고 이 인과지도를 바탕으로 SD 모델을 구축하여 23년간(1997~2020)을 표준모델로 하여 시뮬레이션을 수행하였다.
- 표준시나리오 모델에 다음과 같은 여러 가지 정책실험을 적용시켜 모델의 변화를 살펴보도록 한다. 본 연구에서는 여러 가지 정책을 시나리오로 정하여 시뮬레이션을 수행하는데 시나리오 1은 해양사고 발생증가율을 변화시키고, 시나리오 2는 수·출입 화물량 증가율의 변화, 시나리오 3은 해기면허 발급의지 변화, 시나리오 4는 통항교통량 증가율의 변화를 설정하였다.
대상 데이터
- 같다. 레벨변수는 구조인원수 8,300명, 인적과실 524건, 교통량 388,018척, 노후선박사고 척수 290척, 노후선박 척수 31,158척, 선박등록 척수 86,134척, 수·출입 화물량 1,468,320천톤, 징계해기사 522명, 해기사인원 58,500명, 해양사고 572척, 항로표지시설 1,046개로 하였다. 파라메타변수는 구조인원수 증가율 0.
- 표준 시뮬레이션은 조사한 통계자료 데이터의 기본값을 사용하여 1997년 우리나라 전체 해양사고를 토대로 하여 실행하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 SD법에 의해 해양사고의 원인과 개선책에 대한 효과를 분석하였다. 이를 위해 브레인스토밍법에 의해 해양사고의 원인과 개선책에 대한 주요 요인을 추출하고 이것을 인과지도로 나타내었다. 그리고 이러한 인과지도를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 구축하였다.
성능/효과
- 1) SD법에 의해 표준모델의 시뮬레이션을 수행한 결과 2020년 기준으로 해양사고 척수는 572척에서 983척으로 구조 인원수는 8,300명에서 10,033명으로 수·출입 화물량은 1,468,320천톤에서 3,630,480천톤으로 선박등록척수은 86,134척에서 101,271척으로 해기사수는 58,500명에서 143,629명으로, 인적과실에 의한 해양사고 척수는 524척에서 869척으로 징계해기사수는 400명에서 170명으로, 통항 교통량은 388,018척에서 871,651척으로, 항로표지시설은 1,046개에서 2,792개로 노후선박수는 31,158척에서 32,916척으로 노후선박 해양사고척수는 290척에서 155척으로 변화하였다.
- 한다. 그러나 구조인원의 수의 증가는 국가경제성을 저하시켜 국가 대외신임도에 영향을 주어 수·출입 화물량은 3,630,480천톤에서 3,613,220천톤으로 감소하는 것으로 나타났고, 이로 인해 선박등록 척수도 101,271척에서 101,252척으로 감소하게 되었다.
- 또한 통항교통량은 871,651척에서 871,670척으로 약간 증가하는 것으로 나타났다. 반면에 해양사고의 감소로 항로표지시설도 2,792개에서 2,786개로 약간 감소하는 것으로 나타났다.
- 또한 해양사고의 증가로 신조선에 대한 건조의지가 높아져 노후선박수는 32,916척에서 32,865척으로 다소 감소되었으나, 노후선박에 의한 해양사고 척수는 155척에서 155척으로 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. 그리고 해양사고의 증가로 인해 항로표지시설은 2,792개에서 2,942개로 증가되는 것으로 나타났다.
- 본 연구는 해양사고의 원인과 개선책에 대한 의사결정 수립 시 정량적고 정성적인 내용까지 포함하여 체계적이고 과학적으로 수립할 수 있는 해양사고 모델을 구축하였고 정책실험을 통해 정책의 효과를 분석할 수 있었다는데 의의가 있다.
- 시스템의 경계요소를 추출하고 구조화 하기 위해 본 연구에서는 해양·수산 관련 분야 교수, 연구원 등의 전문가 그룹에 면접 및 설문조사를 하여 브레인스토밍법을 이용하여 구조화한 결과 자연조건, 항로조건, 선박조건, 교통조건, 운항자조건 등 해양사고 요인 5가지와 해양사고에 영향을 주는 항로표지시설, 해양사고 구조인원수 등의 2가지 요소와 해양사고 요인을 변화시킬 수 있는 요소로 수·출입 화물량, 징계해기사 수, 정부의 면허발급 의지, 국가경제성, 선박등록척수, 신조선 건조의지 등의 6가지 요소 등을 추출할 수 있었다.
- 실행결과 Table 1 과 Fig. 4에서와 같이 레벨변수 각각의 초기 투입치에서 중가 및 감소의 변화를 확인할 수 있는데 2020년 기준으로 해양사고 척수는 572척에서 983척으로 구조 인원수는 8,300명에서 10,033명으로 수·출입 화물량은 1,468,320천톤에서 3,630,480천톤으로 선박등록 척수는 86,134척에서 101,271척으로 해기사수는 58,500명에서 143,629명으로, 인적과실에 의한 해양사고 척수는 524척에서 869척으로, 징계해기사수는 400명에서 170명으로, 통항 교통량은 388,018척에서 871,651척으로 항로표지시설은 1,046개에서 2,792개로 노후선박수는 31,158척에서 32,916척으로 노후선박 해양사고척수는 290척에서 155척으로 변화하였다.
- 레벨변수는 구조인원수 8,300명, 인적과실 524건, 교통량 388,018척, 노후선박사고 척수 290척, 노후선박 척수 31,158척, 선박등록 척수 86,134척, 수·출입 화물량 1,468,320천톤, 징계해기사 522명, 해기사인원 58,500명, 해양사고 572척, 항로표지시설 1,046개로 하였다. 파라메타변수는 구조인원수 증가율 0.1%, 교통량 증가율 3.4%, 인적과실 증가율 1%, 노후선박 해양사고 감소율 2.7%, 노후선박 증가율 3.5%, 선박등록척수 증가율 4.5%, 징계해기사 감소율 11%, 해기사 증가율 3.7%, 해양사고 증가율 2%, 항로표지 증가율 6.1%, 수·출입 화물량 증가율 6.4%, 국가경제성 의욕, 신조선건조 의욕, 해기면허 발급의욕 등은 모두 0 - 100 사이의 값으로 하여 초기치는 50을 설정하였다.
후속연구
- 그러나 향후 해양사고에 관한 이해당사자가 모두 직접 참가하여 모델을 개발하는 확장연구가 필요할 것으로 판단된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.