해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다.준해 양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해 양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식 으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 상황에 대한 경향 예측을 도출 하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고, 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

많은 인적 재산적 환경적 손실을 야기하는 해양사고를 미연에 방지하기 위하여 각 나라에서는 주요 항만 또는 통항로를 대상으로 해상교통서비스(VTS)를 실시하고 있으며, 최근 선박의 대형화 및 고속화 등에 따른 막대한 해양사고의 피해로 인해 VTS의 기능적 중요성이 날로 높아가고 있다. 우리나라의 경우 그 동안 다양한 원인별 해양사고 분석을 통하여 VTS 실시 해역의 확대 또는 시스템의 구축 등 많은 양적 성장을 이루었고, 이를 통해 해상교통의 안전 증진에 크게 기여하여 왔으나, 해양사고에 미치는 VTS의 역할 등에 관한 분석을 통해 VTS의 기능적 강화를 위한 방안 마련에는 소극적이었다. 따라서 이번 연구에서는 지난 몇 년간 부산항 VTS 실시 해역에서 발생한 해양사고를 대상으로 실제 사고 당시 VTS의 역할 등에 대해 조사 분석하여, VTS의 여러 기능 역할 중에서 해양사고와 밀접한 관련을 갖는 요인을 찾아내고, 이를 해양사고 방지를 위한 VTS 업무개선, 시설개선 및 교육 등의 자료로 활용할 수 있도록 VTS의 안전제고 방안을 제시하였다.