해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로 써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통 의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하 여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하 였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기 반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제 시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

도로교통사고에서 독일의 판례에 의해 형성․발전된 신뢰원칙은 스스로 교통규칙을 준수한 운전자는 다른 교통관여자가 교통규칙을 준수할 것이라고 신뢰하면 족하며, 교통규칙에 위반하여 비이성적으로 행동할 것까지 예견하고 이에 대한 방어조치를 취할 의무는 없다는 원칙이다. 이러한 신뢰원칙은 타인의 적절한 행동을 바탕에 두고 행하여지는 업무에서 발생되었다는 점으로 보아, 도로교통에만 적용될 수 있는 것은 아니다. 따라서 오늘날 일정한 목적을 실현하기 위해 공동작업을 요하는 기계조작이나 공장운영과 같은 기업활동이나 의료행위 분야에도 신뢰원칙의 적용이 점차 확대되고 있다. 그러나 바다를 무대로 한 무지향성을 지닌 해상교통의 특수성, 유지선의 협력동작의무 등 해상 관련 법규상의 문제, 신뢰원칙이 적용되기 위한 사회적 환경조건 구비 미흡 등을 이유로 해상교통에서 신뢰원칙을 적용하기 힘들다는 주장이 있으며, 판례 또한 해상교통사고에서만큼은 신뢰원칙을 쉽게 적용하지 않고 있다. 선박은 도로교통과 달리 타를 이용하여 방향을 바꾸는데, 물 위에서 이루어지는 교통행위이기 때문에 타를 움직여 그 타효에 의해 선박이 반응하는 데 시간차가 존재한다. 또한, 선박은 자동차와 달리 제동장치가 없으므로 전방에 갑작스러운 선박의 출현이나 장애물 등을 피하기 위해 기관을 역전시켜 그 전진 타력을 제어할 필요가 있고, 추진력이 있는 경우에만 자력으로 회두할 수 있으며 기관의 정지시에는 자력으로 회두할 수 없는 운항상 특성으로 인해 해상교통 관여자들은 다른 교통관여자가 항법 관계를 준수하리라는 것에 대한 강력한 신뢰가 필요하다. 또한 선박은 다른 교통수단에 비해 운송할 수 있는 화물의 양이 매우 크고, 가격경쟁력이 뛰어나 국제무역과 연안화물운송에 없어서는 안될 중요한 교통수단으로 이용되고 있다. 특히 오늘날 급속한 과학기술의 발달로 선박의 대형화․고속화가 가능해짐에 따라 우리나라 수출입 교역량의 대부분이 선박에 의해 이루어지고 있다. 이러한 사회적 유용성과 필요성으로 인한 공공이익을 고려하여 해상교통 관여자에게 다른 사람의 적법한 행위를 신뢰할 수 있게 함으로써 과실범의 처벌을 완화하고 주의의무를 합리적으로 정하여 원활한 교통을 가능하게 할 필요가 있다. 이러한 관점에서 해상교통사고에서 신뢰원칙의 적극적인 적용이 필요하다.요컨대 해상교통사고에서 신뢰원칙을 합리적으로 적용함으로써 해상교통 관여자가 선박의 항법규정을 준수하면 상대방도 이를 지킬 것이라는 신뢰를 바탕으로 선박의 안전운항을 보장하여 해양사고를 줄여 나가야 할 것이다.