시각화와 베이지안 네트워크를 활용한 국내 해양사고 분석
Analysis of Domestic Maritime Accidents Using Visualization and Bayesian Networks
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초록
해양사고는 물적·인적 손실뿐만 아니라 해양오염을 초래하며, 특히 화물선 사고는 공급망과 운송망 전체에 중대한 영향을 미친다. 해양사고 예방과 피해 저감을 위한 연구가 지속되고 있음에도 불구하고, 국내 해양사고는 증가하는 추세를 보이고 있다. 본 연구는 2011년부터 2023년까지 해양경찰청에서 제공하는 해상조난사고 상세데이 터 35,276건을 활용하여 해양사고의 발생 유형과 원인을 분석하였다. 기존 연구들이 주로 기술 통계를 활용한 분석에 집중한 반면, 본 연구에서는 베이지안 네트워크 기 법과 데이터 시각화 기법을 적용하여 해양사고의 원인을 체계적으로 분석하였다. 분 석 결과, 선종별·사고 원인별 차이가 뚜렷하게 나타났으며, 주요 원인으로는 정비불 량, 운항부주의, 관리 소홀이 확인되었다. 특히, 레저선박 및 어선의 사고 예방 대책 이 필요하며, 화물선의 경우 해양오염 방지를 위한 관리 강화가 요구된다.
Abstract
Maritime accidents not only cause physical and human losses but also lead to marine pollution, significantly impacting the entire supply and transportation network, especially in the case of cargo ship accidents. Despite ongoing research efforts to prevent and mitigate maritime accidents, the number of incidents continues to rise in South Korea. This study analyzes 35,276 cases of maritime distress accidents from 2011 to 2023, utilizing detailed data provided by the Korea Coast Guard. Unlike previous studies that focused primarily on descriptive statistical analysis, this research applies Bayesian network modeling and data visualization techniques to systematically examine the causes of maritime accidents. The results indicate distinct differences in accident types depending on vessel classification and cause, with major factors identified as poor maintenance, negligent operation, and lack of proper management. Particularly, preventive measures are needed for leisure boats and fishing vessels, while enhanced management is necessary for cargo ships to prevent marine pollution.