우리나라 해역에서 발생하는 해양사고 중 어선사고가 약 70 %를 차지하고 있음에도 불구하고, 대부분의 연구는 해양사고 전체를 대상으로 하고 있으며 단순히 사고 발생률에 대한 분석과 사고 발생 빈도를 줄이기 위한 대책 마련에 중점을 두고 있다. 그러나 효과적인 사고 저감 대책의 수립과 이를 실행하기 위해서는 정량적인 사고 위험도 예측 및 평가가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원의 최근 5년간의 어선사고 통계에 근거하여 9가지 사고유형에 대한 위험도를 연도별로 비교하였다. 또한 현재 우리나라의 경우 객관적인 위험도 평가기준이 없다는 점을 고려하여 이에 대한 대안으로 사고 유형별 사고 빈도와 사고 피해의 조합을 4사분면 상에 표시하는 2차원 사고 빈도-피해 매트릭스를 제안하고 이를 이용하여 사고 빈도와 사고 피해의 영향을 쉽게 확인할 수 있도록 하였다. 이러한 과정을 통한 위험도 평가 결과는 저감대책을 수립하고 안전대책을 마련하는 정책 제안자로 하여금 보다 다양하고 현실적인 사고 저감 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 위험도 평가 매트릭스를 이용하여 각 사고유형에 대한 인적오류를 포함한 사고 원인의 상대적인 빈도 및 결과를 비교함으로써 사고 유형별로 원인에 따른 차별화된 위험 저감 대책을 수립할 수 있다.
우리나라 해역에서 발생하는 해양사고 중 어선사고가 약 70 %를 차지하고 있음에도 불구하고, 대부분의 연구는 해양사고 전체를 대상으로 하고 있으며 단순히 사고 발생률에 대한 분석과 사고 발생 빈도를 줄이기 위한 대책 마련에 중점을 두고 있다. 그러나 효과적인 사고 저감 대책의 수립과 이를 실행하기 위해서는 정량적인 사고 위험도 예측 및 평가가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원의 최근 5년간의 어선사고 통계에 근거하여 9가지 사고유형에 대한 위험도를 연도별로 비교하였다. 또한 현재 우리나라의 경우 객관적인 위험도 평가기준이 없다는 점을 고려하여 이에 대한 대안으로 사고 유형별 사고 빈도와 사고 피해의 조합을 4사분면 상에 표시하는 2차원 사고 빈도-피해 매트릭스를 제안하고 이를 이용하여 사고 빈도와 사고 피해의 영향을 쉽게 확인할 수 있도록 하였다. 이러한 과정을 통한 위험도 평가 결과는 저감대책을 수립하고 안전대책을 마련하는 정책 제안자로 하여금 보다 다양하고 현실적인 사고 저감 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 위험도 평가 매트릭스를 이용하여 각 사고유형에 대한 인적오류를 포함한 사고 원인의 상대적인 빈도 및 결과를 비교함으로써 사고 유형별로 원인에 따른 차별화된 위험 저감 대책을 수립할 수 있다.
Though, fishing vessel accidents account for 70 % of all maritime accidents in Korean waters, most research has focused on identifying causes and developing mitigation policies in an attempt to reduce this rate. However, predicting and evaluating accident risk needs to be done before the implementat...
Though, fishing vessel accidents account for 70 % of all maritime accidents in Korean waters, most research has focused on identifying causes and developing mitigation policies in an attempt to reduce this rate. However, predicting and evaluating accident risk needs to be done before the implementation of such reduction measures. For this reasons, we havve performed a risk analysis to calculate the risk of accidents and propose a risk criteria matrix with 4 quadrants, within one of which forecasted risk is plotted for the relative comparison of risks. For this research, we considered 9 types of fishing vessel accidents as reported by Korea Maritime Safety Tribunal (KMST). Given that no risk evaluation criteria have been established in Korea, we established a two-dimensional frequency-consequence grid consisting of four quadrants into which paired frequency and consequence for each type of accident are presented. With the simple structure of the evaluation model, one can easily verify the effect of frequency and consequence on the resulting risk within each quadrant. Consequently, these risk evaluation results will help a decision maker employ more realistic risk mitigation measures for accident types situated in different quadrants. As an application of the risk evaluation matrix, accident types were further analyzed using accident causes including human error (factor) and appropriate risk reduction options may be established by comparing the relative frequency and consequence of each accident cause.
Though, fishing vessel accidents account for 70 % of all maritime accidents in Korean waters, most research has focused on identifying causes and developing mitigation policies in an attempt to reduce this rate. However, predicting and evaluating accident risk needs to be done before the implementation of such reduction measures. For this reasons, we havve performed a risk analysis to calculate the risk of accidents and propose a risk criteria matrix with 4 quadrants, within one of which forecasted risk is plotted for the relative comparison of risks. For this research, we considered 9 types of fishing vessel accidents as reported by Korea Maritime Safety Tribunal (KMST). Given that no risk evaluation criteria have been established in Korea, we established a two-dimensional frequency-consequence grid consisting of four quadrants into which paired frequency and consequence for each type of accident are presented. With the simple structure of the evaluation model, one can easily verify the effect of frequency and consequence on the resulting risk within each quadrant. Consequently, these risk evaluation results will help a decision maker employ more realistic risk mitigation measures for accident types situated in different quadrants. As an application of the risk evaluation matrix, accident types were further analyzed using accident causes including human error (factor) and appropriate risk reduction options may be established by comparing the relative frequency and consequence of each accident cause.
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문제 정의
그러므로 본 연구에서는 최근 5년간 발생한 우리나라 어선사고 통계를 근거로 사고유형을 9가지로 분류하여 사고빈도와 피해를 함께 반영하여 사고 위험도를 정량적으로 평가하고자 한다. 또한 사고 유형별 사고원인에 대한 위험도를 산정하여, 유형별 주요 사고원인을 선정하고 전체 사고유형에서 공통적으로 나타나는 사고원인을 찾고자 한다.
2절에서 산출된 기존의 위험도 분석 결과로는 사고 유형별 위험도 크기와 순위만 알 수 있으며, 유형별 사고 빈도와 피해 정도가 최종 위험도에 미치는 영향을 파악하는데 한계점이 발생한다. 따라서 본 연구에서는, 사고 빈도와 사고 피해의 곱으로 계산하는 기존의 절대적 위험도 산정방식을 보완하기 위해서, 사고 유형별 사고 빈도와 피해 정도를 이용하여 사고 유형별 위험도를 상대 비교하는 위험도 매트릭스 방법을 제시하고 이를 이용한 상대적 위험도 분석방법을 제시한다. 또한 제안된 매트릭스 방법을 이용하여 사고 유형별로 사고 발생 요인들 간의 상대적 위험도를 비교하고 주요 사고원인들을 분석하고자 한다.
그러므로 본 연구에서는 최근 5년간 발생한 우리나라 어선사고 통계를 근거로 사고유형을 9가지로 분류하여 사고빈도와 피해를 함께 반영하여 사고 위험도를 정량적으로 평가하고자 한다. 또한 사고 유형별 사고원인에 대한 위험도를 산정하여, 유형별 주요 사고원인을 선정하고 전체 사고유형에서 공통적으로 나타나는 사고원인을 찾고자 한다. 이를 위하여 사고빈도와 사고피해를 이용한 위험도 매트릭스를 구성하여 사고 유형별 위험도를 상대 비교하고 사고유형별로 주요 사고원인을 분석하였다.
본 연구에서는 어선 사고를 대상으로 효율적인 사고 저감 대책의 수립과 실행을 위하여 위험도 분석을 시행하였다. 기존의 일반적인 위험도 산정의 한계점을 보완하기 위하여 사고유형별 위험도뿐만 아니라 사고유형별 원인 간의 위험도를 산정하고 주요 사고 원인을 분석하였다.
본 절에서는 기존의 연구를 요약하고 종합하였다. Cho etal.
본 절에서는(사고의 위험도를 낮추기 위한 실질적인 저감 대책 제안을 위하여) 각 사고유형에 따라 다양한 사고발생원인들에 대한 위험도를 평가함으로써, 사고유형별 사고원인의 특징을 분석한다. 이를 위하여 해양안전심판원에서 분류한 사고원인을 기준으로 집계된 사고원인별 사고발생건수를 사용하여 사고 원인별 위험도를 평가하였다.
(2013)은 우리나라 어선 해양사고 제어요소에 관한 기초연구에서 위험발생 요인을 인명 피해 위험도 정량화 방법을 이용하여 분석하였다. 이 연구에서 어선선원의 사망,실종 저감의 관점에서 상대적으로 위험도가 높은 어선 해양사고 유형과 어선 충돌사고를 분석하고 제어요소들을 고찰하였다. Park et al.
분석에 사용된 사고 원인별 사고 발생 빈도에 대한 통계자료는 있으나 사고 원인별 사망자수에 대한 통계자료의 부재로 인하여 사망자수를 직접 반영할 수 없으므로 각 사고 원인별 발생확률로 비례 배분하여 반영하였다. 이는 사고피해를 직접적으로 반영하지 못하는 한계점이 있을 수 있으나, 본 연구에서는 사고 원인별로 사고빈도와 사고피해를 각각 반영하여 위험도를 파악하고 주요원인을 찾는데 주요 목적을 두었으므로 위험도 매트릭스 방법을 적용하는데 의의를 둔다.
제안 방법
즉, 사고유형별로 사고빈도와 사고피해를 함께 고려한 분석이 부족하며 사고유형에 따른 사고원인을 분석한 연구가 충분하지 않다. 그러므로 본 연구에서는 사고유형별로 사고빈도와 사고피해를 동시에 고려한 위험도 분석을 제안함과 동시에 사고유형별로 주요사고 원인을 분석하여 대표사고원인을 선정하였다.
(2004)은 어선사고 안전성 평가 논문에서 어선사고 데이터는 불확실성이 동반되어 일반적인 확률론적 평가의 사용이 적합하지 않다고 주장했다. 그리고 퍼지집합이론과 지연시간분석을 사용한 모형을 제안하고 그 결과에 대해 분석하였다. Kim(2018)은 우리나라의 어선사고 위험도 분석에서 사고발생의 빈도와 피해자수에 대한 불확실성을 고려한 어선사고의 위험도를 예측하여 분석하였다.
본 연구에서는 어선 사고를 대상으로 효율적인 사고 저감 대책의 수립과 실행을 위하여 위험도 분석을 시행하였다. 기존의 일반적인 위험도 산정의 한계점을 보완하기 위하여 사고유형별 위험도뿐만 아니라 사고유형별 원인 간의 위험도를 산정하고 주요 사고 원인을 분석하였다. 이를 위하여 해양안전심판원에서 제공하는 최근 5년간 어선사고 사고빈도수와 사고피해를 이용하여 위험도 매트릭스를 구성하고 위험도를 평가하였다.
이는 어선사고 유형의 대부분이인적 오류에서 비롯됨을 의미하므로 위험도 저감 대책 수립에 있어 인적오류 개선에 중점을 두어야 할 것을 시사한다. 다음으로 본 연구에서는 사고빈도와 사고피해가 위험도에 어떻게 영향을 주는지 알 수 있는 위험도 매트릭스를 이용하여 사고 유형별 빈도수와 사고피해의 특징을 분석하였다. 그리고 다양한 주요 사고 원인의 규명을 위해 위험도 매트릭스 방법을 적용하여 이를 적절한 사고 저감 대책 수립과 정책집행에 활용함으로써 어선사고의 발생빈도와 사고피해를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
따라서 본 연구에서는, 사고 빈도와 사고 피해의 곱으로 계산하는 기존의 절대적 위험도 산정방식을 보완하기 위해서, 사고 유형별 사고 빈도와 피해 정도를 이용하여 사고 유형별 위험도를 상대 비교하는 위험도 매트릭스 방법을 제시하고 이를 이용한 상대적 위험도 분석방법을 제시한다. 또한 제안된 매트릭스 방법을 이용하여 사고 유형별로 사고 발생 요인들 간의 상대적 위험도를 비교하고 주요 사고원인들을 분석하고자 한다.
(2017)은 1996년부터 20년간의 우리나라 연근해 운항 선박과 어선의 선종 별 해양사고의 구성을 분석하고 사고유형별 구성 비율에 따라 원인을 살펴보았다. 또한 해양사고를 원인, 시간, 사고발생자의 인적 특성에 따라 분석한 후 이를 바탕으로 저감 대책을 제안하였다. Jung(2018)은 과거 10년간의 데이터를 근거로 한 분석을 통해 사고발생의 주요 원인을 운항규칙 미 준수와 운항과실로 보고 있으며 이에 대한대책으로 인적 요인관리와 해양안전시스템의 강화, 어선 관련 시설의 개선 필요성을 주장하였다.
본 절에서는 사고빈도와 피해정도를 이용하여 사고유형별 위험성을 구체적으로 식별할 수 있는 위험도 매트릭스를 수립하고 어선사고의 사고유형별 위험도를 평가하였다. 어선사고의 위험도 매트릭스는 Fig.
17~ 25와 Table 3 ~ 11에 나타내었다. 분석에 사용된 사고 원인별 사고 발생 빈도에 대한 통계자료는 있으나 사고 원인별 사망자수에 대한 통계자료의 부재로 인하여 사망자수를 직접 반영할 수 없으므로 각 사고 원인별 발생확률로 비례 배분하여 반영하였다. 이는 사고피해를 직접적으로 반영하지 못하는 한계점이 있을 수 있으나, 본 연구에서는 사고 원인별로 사고빈도와 사고피해를 각각 반영하여 위험도를 파악하고 주요원인을 찾는데 주요 목적을 두었으므로 위험도 매트릭스 방법을 적용하는데 의의를 둔다.
(2017)은 기존연구들이 초점을 맞추었던 인적요인을 보다 세분화하여 사고에 내재된 간접적인원인들을 정량적으로 파악하였다. 이를 바탕으로 4M(Man,Machine, Media, Management) 재해분석 방법을 결합하고 결함수 분석(FTA, Fault Tree Analysis)을 통해 간접적인 원인들에의한 사고발생 확률을 계산하여 어선사고 예방문제를 다른 시각으로 분석하였다. Wang et al.
또한 사고 유형별 사고원인에 대한 위험도를 산정하여, 유형별 주요 사고원인을 선정하고 전체 사고유형에서 공통적으로 나타나는 사고원인을 찾고자 한다. 이를 위하여 사고빈도와 사고피해를 이용한 위험도 매트릭스를 구성하여 사고 유형별 위험도를 상대 비교하고 사고유형별로 주요 사고원인을 분석하였다. 이는 향후 저감대책을 수립하고 안전대책을 제안하는 의사결정자가 사고 유형별로 적합한 정책을 마련하는데 있어 우선적으로 고려할 사고원인을 선정하는 데 도움이 될 것이다.
본 절에서는(사고의 위험도를 낮추기 위한 실질적인 저감 대책 제안을 위하여) 각 사고유형에 따라 다양한 사고발생원인들에 대한 위험도를 평가함으로써, 사고유형별 사고원인의 특징을 분석한다. 이를 위하여 해양안전심판원에서 분류한 사고원인을 기준으로 집계된 사고원인별 사고발생건수를 사용하여 사고 원인별 위험도를 평가하였다. 해양안전심판원에서 분류한 사고원인은 크게 운항과실, 취급불량 및 결함 그리고 기타로 나뉘며, 각 원인은 Table 2와 같이 총 22개 세부 원인으로 나눌 수 있다.
기존의 일반적인 위험도 산정의 한계점을 보완하기 위하여 사고유형별 위험도뿐만 아니라 사고유형별 원인 간의 위험도를 산정하고 주요 사고 원인을 분석하였다. 이를 위하여 해양안전심판원에서 제공하는 최근 5년간 어선사고 사고빈도수와 사고피해를 이용하여 위험도 매트릭스를 구성하고 위험도를 평가하였다. 9가지 사고 유형 중에서 충돌의 위험도가 가장 높게 나타났으며 사고빈도와 사고피해 모두가 평균값보다 높은 영역에 위치하였다.
데이터처리
043)를 이용하여 대응되는 사망자수로 변환하였다. 그리고 분석근거 자료는 해양안전심판원의 5년간(2013년- 2017년)의 사고 통계데이터를 이용하였으며, 사고 유형은 9가지(충돌, 접촉, 좌초, 전복, 화재, 침몰, 기관손상, 인명사상, 기타)로 분류하여 유형별 평균 사고 빈도와 인명피해를 계산하고 이들의 곱을 이용하여 사고 유형별 위험도를 Fig. 6에 표시하였다. Fig.
성능/효과
이를 위하여 해양안전심판원에서 제공하는 최근 5년간 어선사고 사고빈도수와 사고피해를 이용하여 위험도 매트릭스를 구성하고 위험도를 평가하였다. 9가지 사고 유형 중에서 충돌의 위험도가 가장 높게 나타났으며 사고빈도와 사고피해 모두가 평균값보다 높은 영역에 위치하였다. 인명사상과 침몰, 전복은 사고빈도수는 평균값보다 낮으나 사고피해가 평균값보다 높게 나타났으며, 기관손상, 좌초, 기타사고는 이와 반대로 사고빈도수가 평균값을 상회하고 사고피해는 평균값보다 낮게 나타났다.
또한 사고 저감 대책 수립 시 우선적으로 고려할 사고원인을 선정하기 위한 사고 원인별 위험도 분석에서는 사고유형에 따라 위험도가 높은 사고원인이 다르게 나타났다. 그러나 기관손상과 화재폭발, 기타사고를 제외한 모든 사고유형에서 인적 오류로 비롯되는 운항과실에 속하는 원인들이 공통요인으로 나타났다.
6)하여 높은 것으로 나타났으나 사고 유형별 상대 비교를 통한 위험도 매트릭스에서는 P와 C값이 모두 P, C의 평균수준에 미치지 못하여 위험도가 낮은 사고 유형으로 분류된다. 마지막으로 오른쪽 하단의 4사분면은 사고 발생 확률은 높으나, 사고 발생 시 상대적으로 사망자수가 평균값보다 낮은 영역이며 좌초, 기타, 기관손상이 해당된다. 4사분면의 경우에도 기관손상과 기타 사고유형은 C값이 비슷한 값을 보이지만, 기관손상의 P값이 기타보다 상대적으로 더 크게 나타나는 특징을 보인다.
가로축은 위험도를, 세로축은 연도를 나타낸다. 사고유형별 위험도는 연도에 따라 증가와 감소를 반복하고 있으며 일정한 방향성은 보이지 않는 것으로 나타났다. 충돌, 좌초의 경우 2013년도에 높았던 위험도가 감소했다가 다시 2016년부터 증가하는 경향을 보이며, 2017년도의 위험도는 다시 평균 위험도 수준을 상회하는 것으로 나타났다.
6에서 가로축은 위험도를, 세로축은 사고유형을 의미한다. 어선사고 위험도 분석에서 충돌과 인명사상, 그리고 화재폭발이 평균 위험도인 0.695보다 높게 나타났으며 다음으로 전복, 침몰, 좌초 순으로 위험도가 높은 것으로 나타났다. 특히 충돌에 의한 사고위험도는 차 순위인 인명사상에 비해 약 2.
이와 같이 어선사고 발생현황에서 사고 발생건수와 사고 사망자수를 종합하여 살펴보면, 전체 사고 유형 중 사고발생 빈도는 기관손상이 가장 큰 비중을 차지하는 반면 이로 인한 사망자수는 전제 사고 유형 중 가장 작은 비중을 차지하는 것을 알 수 있다. 또한 기타사고 역시 사고발생 건수는 두 번째로 많은 편이나 이로 인한 사망자수는 두 번째로 작은 편이다.
9가지 사고 유형 중에서 충돌의 위험도가 가장 높게 나타났으며 사고빈도와 사고피해 모두가 평균값보다 높은 영역에 위치하였다. 인명사상과 침몰, 전복은 사고빈도수는 평균값보다 낮으나 사고피해가 평균값보다 높게 나타났으며, 기관손상, 좌초, 기타사고는 이와 반대로 사고빈도수가 평균값을 상회하고 사고피해는 평균값보다 낮게 나타났다. 접촉의 경우 사고빈도와 사고피해 모두 평균보다 낮은 수준을 보여 위험수준이 가장 낮으며, 화재폭발은 기존의 위험도 산정에 의한 위험수준은 충돌과 인명사상 다음으로 높았지만 사고빈도와 사고피해로 구체화한 매트릭스에서는 접촉과 함께 위험도가 가장 낮은 것으로 나타났다.
인명사상과 침몰, 전복은 사고빈도수는 평균값보다 낮으나 사고피해가 평균값보다 높게 나타났으며, 기관손상, 좌초, 기타사고는 이와 반대로 사고빈도수가 평균값을 상회하고 사고피해는 평균값보다 낮게 나타났다. 접촉의 경우 사고빈도와 사고피해 모두 평균보다 낮은 수준을 보여 위험수준이 가장 낮으며, 화재폭발은 기존의 위험도 산정에 의한 위험수준은 충돌과 인명사상 다음으로 높았지만 사고빈도와 사고피해로 구체화한 매트릭스에서는 접촉과 함께 위험도가 가장 낮은 것으로 나타났다.
사고유형별 위험도는 연도에 따라 증가와 감소를 반복하고 있으며 일정한 방향성은 보이지 않는 것으로 나타났다. 충돌, 좌초의 경우 2013년도에 높았던 위험도가 감소했다가 다시 2016년부터 증가하는 경향을 보이며, 2017년도의 위험도는 다시 평균 위험도 수준을 상회하는 것으로 나타났다. 전복의 경우 위험도는 2013년부터 5년 동안 꾸준히 증가하여 2015년 이후의 위험도는 평균 위험도 보다 높은 수준을 보인다.
(2009)은 선박사고 요인 중 가장 높은 비율을 차지하는 인적요인에 집중하여 인적요소의 정확한 분류체계를 조사, 분석하였다. 항해사와 도선사를 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 직급에 따른 해양사고 저감 방안에 대한 인식 차이를 알아보았으며, 그 결과 공통적으로 근무태만과 안전의식불감으로 나타났다.
후속연구
다음으로 본 연구에서는 사고빈도와 사고피해가 위험도에 어떻게 영향을 주는지 알 수 있는 위험도 매트릭스를 이용하여 사고 유형별 빈도수와 사고피해의 특징을 분석하였다. 그리고 다양한 주요 사고 원인의 규명을 위해 위험도 매트릭스 방법을 적용하여 이를 적절한 사고 저감 대책 수립과 정책집행에 활용함으로써 어선사고의 발생빈도와 사고피해를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서 사용한 위험도 산정과 위험도 매트릭스의 기준좌표는 최근 5년간의 데이터를 바탕으로 계산되었으나 향후 연구에서는 우리나라 실정에 맞도록 보다 정확한 기준좌표의 설정이 필요하며 위험도 계산에 있어 사고빈도와 사고피해 정도의 불확실성을 고려한다면 더 현실적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 또한 사고 원인별 위험도매트릭스를 적용한 주요원인 분석에서 사고피해를 정확하게 반영할 수 없었던 한계점을 해결 할 수 있는 적합한 방법을 도입하는 것이 추후 연구 과제라 하겠다.
이와 함께 안전조업에 관한 법령의 제 · 개정을 통한 안전규정 강화가 뒷받침 되어야 한다. 마지막으로 모든 사고유형에서 대표적 사고원인으로 나타나고 있는 경계 소홀에 대한 저감 대책으로 어선선원에 대한 항법 교육과 최첨단 기술을 이용한 시뮬레이션 교육이 필요 할 것으로 생각된다.
본 연구에서 사용한 위험도 산정과 위험도 매트릭스의 기준좌표는 최근 5년간의 데이터를 바탕으로 계산되었으나 향후 연구에서는 우리나라 실정에 맞도록 보다 정확한 기준좌표의 설정이 필요하며 위험도 계산에 있어 사고빈도와 사고피해 정도의 불확실성을 고려한다면 더 현실적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 또한 사고 원인별 위험도매트릭스를 적용한 주요원인 분석에서 사고피해를 정확하게 반영할 수 없었던 한계점을 해결 할 수 있는 적합한 방법을 도입하는 것이 추후 연구 과제라 하겠다.
본 연구에서 제안한 위험도 분석을 기반으로 한 저감 대책의 수립과 정책의 집행을 통해 어선사고의 발생빈도와 사고피해를 줄일 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구의 분석결과에서와 같이 인적요인에 의해 발생한 사고위험도를 낮추기 위해 안전의식을 제고하고 안전사고 예방에 관한 홍보를 강화하며 체험, 참여교육을 통한 안전교육을 더욱 강화할 필요가 있다.
본 연구에서 제안한 위험도 분석을 기반으로 한 저감 대책의 수립과 정책의 집행을 통해 어선사고의 발생빈도와 사고피해를 줄일 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구의 분석결과에서와 같이 인적요인에 의해 발생한 사고위험도를 낮추기 위해 안전의식을 제고하고 안전사고 예방에 관한 홍보를 강화하며 체험, 참여교육을 통한 안전교육을 더욱 강화할 필요가 있다. 그리고 안전장비와 어업정보통신 인프라를 지속적으로 확충하고 관리하여 안전관리를 보다 체계화는 것이 필요하다.
이를 위하여 사고빈도와 사고피해를 이용한 위험도 매트릭스를 구성하여 사고 유형별 위험도를 상대 비교하고 사고유형별로 주요 사고원인을 분석하였다. 이는 향후 저감대책을 수립하고 안전대책을 제안하는 의사결정자가 사고 유형별로 적합한 정책을 마련하는데 있어 우선적으로 고려할 사고원인을 선정하는 데 도움이 될 것이다. 연구의 범위에 있어 위험도 산정의 사고피해는 인명피해로 한정하였으며, 사망자와 함께 부상자와 실종자들을 포함하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
해양사고 중 어선사고를 방지하기 위해 정부에서는 무엇을 하고 있는가?
이에 대한 국가 정책으로 해양수산부는 2011년 ‘어선 해난사고 예방대책 추진계획’을 시작으로 2013년에는 ‘어업관리 역량강화 종합대책’을 통해 2017년까지 연근해 어선사고와 불법어업행위를 각각 30%씩 감축한다는 목표를 제시했다(Ministry of Oceans and Fisheries, 2018). 이에 따라 해양수산부는 어업종사자 관리체계를 향상시키고 어업관리 인프라를 확충하여 어선사고 감축을 위한 노력을 해왔으며 중장기적인 정책추진과 제도적 미비점을 해소하기 위한 관련 법령의 제정도 함께 추진하였다.
사고유형 중 빈도가 가장 높은 유형은 무엇인가?
(2017)은 20년간 연근해 운항 선박과 어선사고 자료를 이용하여 사고유형별 발생빈도를 기반으로 사고의 위험수준을 파악하고 있으며, Kang etal.(2013)은 어선과 비어선을 구분하여 사고유형중 빈도가 가장 높은 유형인 충돌과 기관손상에 대한 원인과 대책을 고찰하였다. 그리고 Kim(2016)은 주성분 분석을 통해 사고 요인들 간의 상관성과 주요원인을 분석하고 있다.
해양사고의 특징은 무엇인가?
2017년 우리나라 해양사고는 전해 대비 11 % 정도 증가한 2,582건이며 사고로 인한 인명피해도 부상자와 실종자를 포함하여 523명으로 2016년 대비 27% 증가하였다. 해양사고는 타 산업에서 발생하는 사고와 마찬가지로 인명피해와 경제적 피해를 야기하며 국가 의 안전수준을 저하시켜 국가경쟁력에 부정적인 영향을 미친다. 특히 해양사고 중 어선사고는 전체 해양사고의 약 70%를 차지하며 전체 해양사고 발생 경향에 큰 영향을 미치고 있다.
참고문헌 (12)
Cho, H. K. , B. S. Park, D. H. Kang and S. S. Kim(2017), The main factor and counterplan for maritime accidents in Korea, Journal of Fisheries and Maritime Sciences Education, 29(3), pp. 746-759.
Jang, J. H. , M. J. Kang and D. C. Lee(2009), A Study on the Reason of Marine Accidents - focused on Human Factors, Ergonomics Society of Korea, pp. 495-501.
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