In this study, the risk factors of coastal purse seine fisherman were analyzed through a survey of fishery workers of coastal purse seine fishery and the accident compensation insurance data of the fisheries workers of the National Federation of Fisheries Cooperatives (NFFC). The classified fishing operation accident data was analyzed through 4M (Man, Machine, Media, Management) model of the National Transportation Safety Board (NTSB) and the accident prevention measures were presented using Harvey's 3E (Engineering, Education, Enforcement) model. The rate of accidents on coastal purse seinens each year was 75.8‰, 36.7‰ and 74.8‰ from 2015 to 2017. The accident frequency resulting from slipping was the highest, and the risk of a contact with gear was low. When comparing each insurance data, the average value of the contact with gear accident was the highest. This research result is expected to be important data in identifying and preventing safety hazards of coastal purse seiner fisherman in the future.

매년 해양활동이 증가하며 해양사고 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 해양안전을 위한 각종 연구 활동과 정책이 실행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 매년 해양사고가 증가하고 있어 이들의 실효성에 대한 문제가 제기되고 있다. 문헌연구 결과에 따르면, 통계연보를 활용한 선행연구는 통계제공항목 간 비교를 통해 두드러지는 항목에 대한 예방책을 제시하고 있다. 2000년대 이후에는 대형 해양사고가 반복적으로 발생하면서 '사고대응'에 대한 사례연구(case study)가 진행되고 있다. 국내 해양안전을 위한 정책수립 연구과정에서 통계연보나 사고사례를 주 자료로 활용하고 있으나 현재 자료는 사후결과 요약정도의 수준이다. 따라서 본 연구에서는 해양 사고 사례분석 및 개선방안 관련 문헌연구를 통해 현행 해양관련 연구와 정책의 한계를 탐색하였다. 또한 자료 활용 한계를 개선하기 위한 방안의 일환으로 선박사고 상황보고서 속성분석, 텍스트 마이닝을 통해 해양사고 정보 분류체계인 온톨로지(ontology)를 수정 보완하였다. 해당 항목은 ‘신고자, 신고수단, 구조세력, 대응 조치사항, 대응취약성, 적재물, 유류유출경위, 피해유형, 사고처리결과’이며, 이 항목 들은 분류체계 표준용어를 활용해 향후 지속적으로 수집 활용할 수 있다. 마지막으로 온톨로지를 실질적으로 활용하기 위한 데이터 수집 및 품질확보 방안을 제시했다. 결과적으로 현재 해양안전이 직면한 문제를 명확히 파악하고 ‘품질이 확보된 충분한 정보’를 활용한다면 보다 다양한 연구와 실효성 있는 정책 실현이 가능할 것이다.

The International Labor Organization (ILO) selected fishing as the most dangerous group of jobs in the world, and it is well known in Korea as a 4D industry. Offshore large purse seine accounts for the largest portion of the fishing industry in the coastal region with high death rate and the accident rate. The repeated disaster rate survey by the Korea Maritime Institute (KMI) shows offshore large purse seiner is the highest at 22.3 percent and coastal gill nets and offshore stow net are following at 12.4 percent and 11.9 percent in order. Therefore, risk factors occurring in offshore large purse seiners were analyzed based on data from the National Federation of Fisheries Cooperatives (NFFC) for three years from 2015 to 2017 and 4M (Man, Machine, Media, Management) 3E (Engineering, Education, Enforcement) techniques were used to provide a safe fishing environment. The number of accidents on offshore large purse seiners each year was more than 150, and the number of accidents on every fishing boats was as high as 17 percent in 2015. If the accident rate and the risk level were divided by insurance, the accident resulting from contact with machinery was the highest, and the risk of a contact with gear was low but frequently occurring. This was caused by collisions and contact with gear in situations where death and disappearance risk are not high, and accident types in situations where death and loss risk are considered to be contact with machinery, falls or other accidents. Through these analysis techniques, the frequency and risk of each type of accident on a offshore large purse seiners can be demonstrated, and it is expected to raise awareness of a safer fishing environment and contribute to the reduction of accidents.

본 연구의 목적은 새로운 사고의 위기가 국내 해양안전에 미치는 영향을 분석하기 위함이다. 새로운 사고 위기는 세계 해상운송에서 새롭거나 드물게 또는 예측하지 못한 사건들로부터 유추한 것으로 사전 연구에서 46명의 전문가를 통해서 식별한 것이다. 새로운 해양사고의 위기를 식별하기 위하여 해양안전심판원(KMST)의 통계 데이터를 계산에 사용하였고, IMO의 공식안정성평가기법인 위기지수(RI) = 빈도지수(FI) + 심각성지수(SI)의 개념을 계산에 적용하였다. 통계적인 사고 데이터로부터 FI와 SI의 가중치를 계산한 후 가장 순위가 높은 시나리오를 식별하고 새로운 사고 위기와 시나리오 사이의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 가장 순위가 높은 시나리오의 근본적인 원인은 “첨단기술 개발”이었고, 그 결과 “화물 작업 시간 단축”이 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사전 연구에서 46명의 전문가에 의해 식별한 “영업 경쟁” 및 “선원 문제” 등과 차이가 있음을 보였다.

This study of small ＆ Medium-Sized construction sites construction disaster prevention technology conduction-site visits from the map results report by the inspector on-site advice and technical guidance for the analysis of deficiencies and potential construction of disaster revealed the potential factors causing an accident as follows. As a results, Should not be a once a month visits. Therefore should be changed at least twice a month to help prevent accidents of this system is to be judged.

해양사고에서 선박간의 충돌사고가 많은 부분을 차지하고 있으며, 상당수가 인적오류에 의해 발생되고 있다. 본 논문에서는 선박에서 항해사의 안전운항을 효과적으로 지원하고 충돌사고를 방지하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 사용하고 퍼지 이론을 이용하여 충돌위험도를 계산한다. 지난 연구에서는 고안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 울산항 해상교통관제(VTS) 센터로부터 실제 울산항에서 운행된 선박들의 AIS데이터를 수집하였고, 이를 기반으로 검증 시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘을 좀더 정밀하게 검증하기 위해 실제 해상충돌사고 데이터에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해, 2009년 부산항에서 발생한 석유제품 운반선과 화물선간의 충돌사고에 대한 AIS 데이터를 수집하였고 이를 이용하여 선박운항 시뮬레이터 기반 재생 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 실제 사고 상황에 적용할 경우 충돌 사고가 일어나기 전에 충돌 위험을 표시하여 충돌사고를 경고할 수 있음을 확인할 수 있었다.