The purpose of this study is to find suitable probability distribution function of complex distribution data like multimodal. Normal distribution is broadly used to assume probability distribution function. However, complex distribution data like multimodal are very hard to be estimated by using normal distribution function only, and there might be errors when other distribution functions including normal distribution function are used. In this study, we experimented to find fit probability distribution function in multimodal area, by using AIS(Automatic Identification System) observation data gathered in Mokpo port for a year of 2013. By using chi-squared statistic, gaussian mixture model(GMM) is the fittest model rather than other distribution functions, such as extreme value, generalized extreme value, logistic, and normal distribution. GMM was found to the fit model regard to multimodal data of maritime traffic flow distribution. Probability density function for collision probability and traffic flow distribution will be calculated much precisely in the future.

해양사고를 야기한 선원의 행동오류를 식별하는 것은 해양사고의 예방 또는 저감에 관한 연구의 기초가 된다. 본 연구의 목적은 선원들의 행동오류를 세 가지 행동(즉, Skill, Rule, Knowledge)으로 모델링하는데 필요한 최적의 확률분포함수를 추정하는데 있다. 본 저자들 의 사전 연구에서 획득한 해양사고 종류별 행동오류 데이터를 이용하여 세 가지 행동오류에 최적인 확률분포함수를 추정하고, 확률분포함수에서 도출한 확률 값들 사이의 유의성을 검증하였다. 확률분포함수 추정에는 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 적용하고, 유의성 검증에는 분산분석(ANOVA)를 이용하였다. 실험결과 여덟 가지 해양사고 종류별 세 가지 행동으로 각각에 대해서 최소의 오차를 갖는 확률분포함수를 추정할 수 있었다. 이를 이용하여 계산한 여덟 가지의 해양사고 종류에 대한 세 가지 행동오류들의 확률 값들은 통계적인 유의성이 관측 되었다. 또한, 행동오류가 해양사고에 영향을 미치는 것으로 관측되었다.