해양사고 인적요인의 데이터 마이닝 분석에 관한 연구 : 인적요인 분석 중심 = A Study on Data Mining Analysis of Human Factors in Marine Accidents : Focused on Human Error

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

According to the National Statistical Portal's Marine Accident Statistical Data and Statistical Yearbook, the number of accidents on domestic ships is increasing year by year, and this is mostly due to human factors. The International Maritime Organization reported that more than 80% of marine accidents occur due to human errors and organizational problems. In other industries, various methods are being studied to analyze and solve these human errors, but in the marine industry, it was found that it takes time to analyze human factors. Therefore, in this study, in order to analyze the human factors of domestic marine accidents, data mining analysis and semantic network analysis were applied to the actions of the accident-related person in the decision of the Korean Maritime Safety Tribunal. As a result, words were derived in the order of occurrence frequency, and it was confirmed that the part of the accident type and environment in the order of appearance frequency among the analyzed words appeared similar as a result of comparing them with statistical results. In addition, it was confirmed through significance analysis that there is a similarity between the frequency of appearance of the analyzed words in the entire document and the number of documents appearing by accident. And through semantic network analysis, it was confirmed that the central nodes and nodes were connected in the entire marine accident. In addition, it can be interpreted that the higher the mediation centrality and connection centrality, the higher the importance, confirming that many words related to human error items were derived.
Through this study, the important words and semantic structures of the human cause of marine accidents were identified, and the connection structure of important words in the element of human error was identified. Through this, in order to reduce domestic marine accidents, it is intended to be presented as basic data for human factor analysis.

국문 초록 (Abstract)

국가통계포털의 해양사고 통계자료 및 통계연보에 따르면 국내 선박의 사고 건수는 해마다 증가하고 있으며 이는 대부분 인적요인에 의한 것으로 나타났다. 국제해사기구에서는 해양사고가 인적 오류 및 조직 문제로 80%이상 발생하는 것으로 보고 하였다. 타산업에서는 이러한 인적오류를 분석과 해결하기 위해 다양한 방법이 연구 중이지만 해양산업에서는 인적요인 분석에 시간이 걸리는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 국내 해양사고의 인적요인을 분석하기 위하여 데이터 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 해양안전심판원의 재결서에 사고관련자의 행위에 적용하여 분석된 언어의 현저성과 관계에 대한 상호작용을 확인하였다. 그 결과 발생빈도 순서로 단어들을 도출하였으며, 분석한 단어 중 출현 빈도순으로 사고 유형 및 환경에 대한 부분을 통계결과와 비교한 결과 유사하게 나타남을 확인하였다. 그리고 분석한 단어들의 전체 문서내 출현빈도와 사고건별 출현한 문서의 수 사이에 유사성이 있음을 유의성 분석을 통하여 확인하였다. 그리고 의미연결망 분석을 통하여 전체 해양사고에서 중심 노드들과 노드들 간에 연결되어 있는 것을 확인하였다. 그리고 중매개중심성 및 연결 중심성이 높은 단어일수록 중요도가 높은 것으로 해석할 수 있어 인적 오류 항목과 관련된 단어들이 다수 도출되어 있는 것을 확인하였다.
본 연구를 통해 해양사고의 인적 원인의 중요 단어와 의미 구조를 확인하며, 인적 오류의 요소에서 중요한 단어의 연결 구조를 파악하였다. 이를 통해 국내 해양사고의 절감을 위하여 인적 요인 분석을 위한 기초 자료로 제시하고자 한다.

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