로짓분석을 활용한 통계적 선박 충돌위험도 평가에 관한 연구 = A study on the statistical ship collision risk assessment using logit analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In maritime traffic situation, prevention of collision between ships is one of the important factors for the waterway safety. In order to assess ship collision risk, it needs to consider variable factors likes ship traffic quantity, ship type, route information and encounter type and so on. Statistical data of the maritime traffic situation is one of the possible method to assess ship collision risk analysis.
In this study, we derive collision risk assessment and estimation model by means of logit model using ship trajectory.
Firstly, AIS raw data pre-processed for time synchronization and position interpolation. Then it converted to ship encounter data and route ship traffic data.
Secondly, ship encounter data is divided into ship collision variance variables and ship approach variables. For eliminating multicollinearity, factor analysis conducted with these selected variables.
Thirdly, route ship traffic data is used to annual calculate collision candidates by means of the IWRAP MK2 programme. Collision candidates multiplying geometric collision candidates and Causation factor are selected as an another dependent variables.
To do regression analysis, a dependent variable reflecting the objective effect is necessary. In this study, we suggested two dependent variables. One is dichotomous dependent variable which determined Near miss occurrence(Near miss/no Near miss). Dichotomous dependent variable can represent the effect of independent variables by logistic regression. The other is ordered dependent variable which has 5 stepwise Ship domain dimensions level by 4 Ship domains from a ship's position. Ordered dependent variable can derive regression equations by the ordered logit model.
To predict ship collision risk, Near miss level by stepwise Ship domain dimensions are estimated using ordered logit regression equations.
In conclusion, statistical risk assessment based on encounter data using Near miss variable as dependent variables can be utilized in analysis of the ship encounter situation and estimation of the ship Near miss risk. In terms of preparing for the big data era in maritime safety area, this study can be useful for analysis and estimation of the ship collision risk.

목차 (Table of Contents)

• List of Tables 5
• List of Figures 7
• Nomenclature 9
• Abstract 11
• 제1장 서 론 1
• 1.1 연구의 배경 1
• 1.2 연구의 목적 및 방법 3
• 1.3 연구의 구성 5
• 1.4 연구의 범위 7
• 제2장 선박 충돌위험도 선행연구 분석 11
• 2.1 선박 충돌위험도 평가의 개요 11
• 2.2 동적 선박 충돌위험도 평가 방법론 12
• 2.2.1 DCPA 및 TCPA에 의한 방법 12
• 2.2.2 선박 충돌 준사고 판별에 의한 방법 13
• 2.3 정량적 선박 충돌빈도 평가 방법론 20
• 2.3.1 개 요 20
• 2.3.2 기하학적 선박 충돌빈도 22
• 2.3.3 인과 요인 27
• 제3장 선박 충돌위험도 분석모형 설계 28
• 3.1 개 요 28
• 3.2 선박 항적 데이터 분석 29
• 3.2.1 선박 조우데이터 분석 29
• 3.2.2 선박조우변수 요인분석 34
• 3.2.3 조우상태 및 선박제원 독립변수 범주화 35
• 3.2.4 항로상 정량적 선박 충돌빈도 산출 36
• 3.2.5 선박 충돌 준사고 종속변수 37
• 3.3 독립변수 및 종속변수 선정 41
• 3.3.1 독립변수 유의성 검정 41
• 3.3.2 종속변수 선정 43
• 3.4 데이터마이닝 기법에 의한 분석모형 선정 45
• 3.4.1 데이터마이닝 기법 고찰 45
• 3.4.2 로지스틱 회귀분석 47
• 3.4.3 순서형 로짓 분석 모형 49
• 3.5 선박 충돌위험도 분석모형 설계 53
• 3.5.1 선박 충돌 위험도 분석 모형식 도출 53
• 3.5.2 선박 충돌 위험도 예측 모형식 도출 55
• 제4장 선박 충돌위험도 설계 모형의 실 해역 적용 63
• 4.1 실험 개요 및 구성 63
• 4.2 AIS 항적데이터 전처리 66
• 4.2.1 AIS 데이터 분류 66
• 4.2.2 항적데이터 시간동기화 67
• 4.3 선박 충돌위험도 변수 산출 68
• 4.3.1 동적 선박 충돌위험도 독립변수 산출 68
• 4.3.2 항로상 정량적 선박 충돌위험도 변수 산출 80
• 4.3.3 선박 충돌 준사고 종속변수 산출 89
• 4.4 범주형 독립변수 및 종속변수의 빈도분석 94
• 4.4.1 선종 94
• 4.4.2 선박길이 95
• 4.4.3 조우상태 96
• 4.4.4 항로상 정량적 선박 충돌빈도 97
• 4.4.5 종속변수 98
• 4.5 선박 충돌위험도 독립변수 영향 분석 99
• 4.5.1 독립변수 영향 분석 99
• 4.5.2 정량적 선박 충돌빈도 선택변수 영향 분석 101
• 제5장 선박 충돌위험도 평가 시뮬레이션 106
• 5.1 시뮬레이션 개요 106
• 5.2 비 항로구역 시뮬레이션 결과 108
• 5.3 항로구역 평가 시뮬레이션 결과 110
• 5.4 소결론 112
• 제6장 결 론 114
• 부록Ⅰ. 항로별 정량적 충돌빈도 결과 120
• 부록 Ⅱ. 선박 조우방향별 선박 충돌 준사고 분석결과 126
• 부록 Ⅲ. 선종별 선박 충돌 준사고 분석결과 132
• 부록 Ⅳ. 김광일 연구실적 (2010～2015) 142
• 감사의 글 146