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        2.
        2021.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        예부선의 운항은 일반적으로 자항능력을 갖추고 있지 못한 부선과 예인선을 결합하여 운항하는 해상운송의 한 형태로 해양안 전심판원이 해마다 발행하는 재결사례집에 실린 재결을 분석하여보면 지난 5년간의 해양사고 6백여 건 중 예인선은 65척, 부선은 총 69척 에서 사고가 발생한 것으로 나타났다. 본 논문은 예부선 사고의 저감 대책을 제안하기 위하여, 예부선의 운항 형태와 운항현황을 알아보 고, 재결에 나타난 주요 사고 형태별 사고방지 교훈 내용을 분석하였다. 이를 통하여 인적요소가 해양사고의 원인으로서 차지하는 비율이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구는 사고방지를 위하여 예부선 운항자들에 대한 관련 내용의 효율적인 홍보와 교육을 위한 방 안으로서 예부선 협회를 통해 홍보하는 방안과 한국해양수산연수원의 예인선직무교육에 교육자료 형태로 제공하는 방안, 한국해운조합 을 통해 홍보물을 배포하는 방법 등을 제안하였다. 이러한 연구 결과는 예부선 사고에서 나타난 사고방지 교훈을 본 연구에서 제안한 홍 보방식을 통하여 효과적인 교육을 실현하여 예부선 사고의 저감에 활용될 것으로 기대된다.
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        5.
        2019.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        해양사고는 항상 인적/물적 피해를 동반한다. 이러한 해양사고가 발생하였을 때 선박의 관리급 해기사가 정확한 지식을 바탕으로 비상 상황에 적절히 대응 한다면 이러한 인적/물적 피해는 최소화 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 해양사고 사례분석을 바탕 으로 해양사고 발생 시 부족했던 해기능력 식별, 국제협약에서 요구하는 비상대응 능력을 비교, 선사가 보유하고 있는 다양한 비상대응 매뉴얼 분석 및 설문을 통해 해기사의 비상대응능력 향상을 위한 개선 사항을 제안하였다. 주요 해양사고사례를 통해서 많은 관리급 항해사가 손상복원력, 비손상복원력에 대한 지식의 부재를 식별하였고, 국제협약에서 요구하는 비상대응 해기능력의 경우 일부 축소해서 제공되고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 선사의 비상대응 매뉴얼은 대체로 잘 갖추어져 있으나 실제 비상시 활용 측면에서 는 한계가 있다는 것을 식별하였다. 이러한 분석을 바탕으로 선원 및 선사 관계자를 대상으로 설문을 시행하여 국제협약에서 요구하는 비상대응 해기교육의 확대, 시뮬레이터를 활용한 비상상황에 대한 간접경험 기회제공 확대 및 비상 시 효과적이고 효율적인 대응을 위 한 지침 또는 매뉴얼의 개발 등을 제안하였다.
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        6.
        2018.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        해양사고에 관한 많은 연구와 분석에 따르면 약 80%가 인적 오류에 의하여 발생되고 있는 것으로 파악되고 있다. 해양사고의 예방대책 수립을 수립하기 위하여 사고를 일으킨 배후 인적 요인을 파악하는 연구가 반드시 필요하다. 따라서 본 연구의 주목적은 m-SHEL 모델을 이용하여 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 파악하고 분석하는 것이다. 다른 분야에서 사용되는 m-SHEL 모델은 일반적인 인적 요인의 개념을 기반으로 되어 있기 때문에 본 연구에서는 선박운항시스템에 수용하기 위하여 이 모델을 확장하여 인적 요인 을 정의하였다. 또한, 이 확장된 모델의 타당성을 SPSSWIN의 신뢰성 분석을 통하여 검증하였다. 그리고 이 확장된 m-SHEL 모델의 분류표 사용하여 해양안전심판원의 재결서에서 추출한 자료로부터 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 분석하였다. 해상교통 관련 사고의 배후 인적 요인을 분석한 결과 조선자 자신에 관한 요인 L이 가장 많았으며 다음으로 L-E, L-m, L-H, L-S 및 L-L 순으로 나타났다. 이 연구는 해상교통 관련 사고의 예방 및 해상안전관리시스템 구축을 위한 유용한 분석 결과를 제시함으로써 인적 요인에 의한 해상교통 관련 사고 방지에 기여할 것으로 판단된다.
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        9.
        2017.05 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        The purpose of this study is to classify the deficient abilities of seafarers into SRK (Skill, Rule, and Knowledge) and analyze and identify the SRK by the type of accident and ship. Experimental data used the SRK cumulative frequency for 1,606 marine accident records and two-way ANOVA and t-test were used for the analysis tools. The results of two-way ANOVA showed that it is possible to identify the deficient abilities by using the cumulative frequency of SRK in both accident and ship types. As a result of the t-test, the adoption of the null hypothesis (H=0) that the mean of two pairs is equal and the rejection of the null hypothesis (H=1) were 29.2 % and 70.8 %, respectively. For the ship type, H=0 is 33.3 % and H=1 is 66.7 %. Through this study, it was found that about 70 % of the deficient abilities of seafarers inherent in maritime accidents can be identified using the proposed method.
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        15.
        2017.10 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        In the shipping industry, it is well known that around 80 % or more of all marine accidents are caused fully or at least in part by human error. In this regard, the International Maritime Organization (IMO) stated that the study of human factors would be important for improving maritime safety. Consequently, the IMO adopted the Casualty Investigation Code, including guidelines to assist investigators in the implementation of the Code, to prevent similar accidents occurring again in the future. In this paper, a process of the human factors investigation is proposed to provide investigators with a guide for determining the occurrence sequence of marine accidents, to identify and classify human error-inducing underlying factors, and to develop safety actions that can manage the risk of marine accidents. Also, an application of these investigation procedures to a collision accident is provided as a case study This is done to verify the applicability of the proposed human factors investigation procedures. The proposed human factors investigation process provides a systematic approach and consists of 3 steps: ‘Step 1: collect data & determine occurrence sequence’ using the SHEL model and the cognitive process model; ‘Step 2: identify and classify underlying human factors’ using the Maritime-Human Factor Analysis and Classification System (M-HFACS) model; and ‘Step 3: develop safety actions,’ using the causal chains. The case study shows that the proposed human factors investigation process is capable of identifying the underlying factors and indeveloping safety actions to prevent similar accidents from occurring.