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[국내논문] 정박 중 발생한 준해양사고 원인에 대한 통계 분석 연구
A Statistical Analysis of the Causes of Marine Incidents occurring during Berthing 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.45 no.3, 2021년, pp.95 - 101  

노범석 (한국해양수산연수원) ,  강석용 (한국해양수산연수원)

초록
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하인리히의 법칙에 근거한 준해양사고는 사고를 미리 방지할 수 있는 수단으로서 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 정성적 데이터가 주를 이루는 정박 중 발생한 준해양사고에 대해 다양한 통계 분석 방법을 활용하여 정량적 결과를 도출하고자 하였다. 이를 위해 다양한 해운회사로부터 준해양사고 자료를 수집하여 분석에 쉽도록 재분류하였고, 텍스트마이닝 분석기법을 활용하여 1차 분석하여 주요 키워드를 도출하였다. 도출된 키워드는 전문가 집단의 검증을 거쳐 의미 있는 단어만 선택되었고, 시계열 및 군집 분석을 시행하여 정박 중 발생할 수 있는 준해양사고를 예측하였다. 이를 통해, 데이터 분석기술을 활용하면 정성적 준해양사고 자료를 정량화된 데이터 전환과 통계적 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한, 발생 가능한 준해양사고의 경향을 파악함으로써 원인과 예방 대책에 대한 정보 제공도 가능함을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Marine Incidents based on Heinrich's law are very important in preventing accidents. However, marine Incident data are mainly qualitative and are used to prevent similar accidents through case sharing rather than statistical analysis, which can be confirmed in the marine Incident-related data posted...

주제어

#준해양사고   #정성적 데이터   #통계 분석   #텍스트마이닝   #시계열 및 군집 분석  

표/그림 (10)

참고문헌 (15)

  1. Doopedia(2020), Time Series Analysis, https://www.doopedia.co.kr/search/encyber/new_totalSearch.jsp. 

  2. Jang, J. M., Lee, U. B. and Jung, H. Y.(2019), "Analysis of Marine Safety Impacts Using Social Big Data in Marine Transportation", Journal of Korean Society of Transportation, Vol. 37, No. 2, pp. 148-167. 

    상세보기

  3. Kang, S. Y. et al.(2018), "An Analysis of Causes of Marine Incidents at sea Using Big Data Technique", The Journal of Korean Society on Marine Environment & Safety, Vol. 24, No. 4, pp. 408-414. 

  4. Kim, C. G.(2006), "A Study on the Development of Marine Casualty Forecasting System", Mokpo National Maritime University, 12. 

  5. Kim, H. T., Na, S. and Ha, W. H.(2011), "A Case Study of Marine Accident Investigation and Analysis with Focus on Human Error", Journal of the Ergonomics Society of Korea Vol. 30, pp. 137-150. 

  6. Kim, J. Y. and Kim, D. S.(2016), "A Study on the Method for Extracting the Purpose-Specific Customized Information from Online Product Reviews based on Text Mining", The Journal of Society for e-Business Studies, Vol. 21, No. 2, pp. 151-16. 

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  8. Korea Maritime Safety Tribunal(2021), Maritime Accident Statistics, www.kmst.go.kr/kmst/statistics/annualReport/selectAnnualReportList.do. 

  9. Korea Association for ICT Promotion(2020), Text Mining, http://word.tta.or.kr/dictionary/searchList.do. 

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  11. National Law Information Center(2021), Marine Accidents Inquiry Act, https://www.law.go.kr/lsSc.do?section&menuId1&subMenuId15&tabMenuId81& eventGubun060101&query%ED%95%B4%EC%96%91%EC%82%AC%EA%B3%A0%EC%8B%AC%ED%8C%90%EB%B2%95#undefined. 

  12. News Jelly(2021), Heat Map, https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo29825914&memberNo35871176&vTypeVERTICAL. 

  13. Rho, B. S. et al.(2018), "A Study on the Relation between Marine Incidents and Marine Accidents using Statistical Analysis", Journal of Fisheries and Marine Sciences Education, Vol. 30, No. 4, pp. 1208-1214. 

    상세보기

  14. Song, H. W. et al.(2014), "A Study on the Development and Application of Marine Accident Management System", Korean Institute of Navigation Port Research Conference Proceedings, pp. 311-315. 

  15. Yoon, I. H. and Oh, J. M.(2019), "A study on the development of predictive maintenance system algorithm for ship's core equipment", Conference Proceedings, p. 112. 

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