Earticle

초록

영어

Floating debris entanglement accidents in Korean waters totaled 2,137 cases over the five-year period from 2021 to 2025, accounting for 13.8% of all domestic marine accidents with an overall increasing trend with year-to-year fluctuations These accidents represent the second most frequent type of marine accident after machinery damage, and are characterized by a significantly high risk of escalating into secondary large-scale casualties. This study establishes a generative AI-assisted marine accident cause analysis framework by extracting and structuring causal factors from unstructured accident reports, and applying the Analytic Hierarchy Process (AHP) to prioritize risk factors. Generative AI was employed as an auxiliary preprocessing tool for classifying and consolidating causal elements, while all final verifications were conducted directly by the researchers. Descriptive statistical analysis identified fishing gear and nets (40.5%) and ropes (30.2%) as the predominant causative objects of floating debris entanglement accidents. AHP analysis with 30 domain experts (fishing vessel operators and vessel surveyors) confirmed that evaluation criteria ranked in the order of damage severity > occurrence likelihood > difficulty of avoidance, with the final causal factor priority order of fishing nets and gear > ropes, the top two factors comprising 59.9% of the total composite weight. This study presents a generative AI-based marine accident cause analysis methodology and provides empirical evidence for the development of prevention policies against floating debris entanglement accidents.

한국어

국내 부유물감김사고는 최근 5년(2021∼2025)간 2,137건으로 전체 해양사고의 13.8%를 차지하며 전반적으로 증가 경향을 보이고 있다. 부유물감김사고는 전체 해양사고 발생에서 기관손상사고 다음으로 많은 비중을 차지하고 있으며, 2차 대형인명사고로 이어질 위험이 매우 높은 특성을 갖고 있다. 본 연구는 생성형 AI를 활용한 해양사고 원인분석 체계를 구축하고자 비정형 사고보고서를 대상으로 원인요소를 추출·구조화한 뒤 계층분석법(AHP)으로 위험요소 우선순위를 도출하였다. 생성형 AI는 원인요소 분류·통합의 전처리 도구인 보조 수단으로 활용하였으며, 전반적인 최종 검증은 연구자가 직접 수행하였다. 기술통계 분석결과 부유물감김사고의 기인물은 어구·어망(40.5%)과 로프류(30.2%)가 주를 이루었다. 전문가(어선종사자 및 선박검사원) 30명을 대상으로 AHP 분석결과 평가기준에서는 피해 심각성 > 발생 가능성 > 회피 어려움 순으로 확인되었으며, 최종 원인요소 우선순위는 어구·어망류 > 로프·와이어·줄류 순으로 상위2개가 전체 가중치의 59.9%를 차지하였다. 본 연구는 생성형 AI 기반 해양사고 원인분석 방법론을 제시하며 부유물감김사고 예방 정책의 실증적 근거를 제공한다.

목차

<국문초록>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구자료 및 방법
Ⅳ.기술통계 현황분석
Ⅴ. 원인요소 추출 및 AHP 적용 모형 구축
Ⅵ. AHP 분석
Ⅶ. 고찰
Ⅷ. 결론
《참고문헌》
ABSTRACT

키워드

저자

• 강신백 [ Kang, Shin-Baek | 한국해양교통안전공단 책임검사원 ] 제1저자
• 송병화 [ Song, Byung-Hwa | 한국해양교통안전공단 차석검사원/공학박사 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국해양경찰학회보 [Korean Association of Maritime Police Science]

• 간기

  계간

• pISSN

  2234-6252

• 수록기간

  2011~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 351