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[Fig. 2]와 같이 먼저 준해양사고 데이터와 해양사고 데이터를 수집하였다.

[Fig. 2]  
Flow chart of study

준해양사고 데이터는 준해양사고제도 발전협의회(이하 협의회라 함)에 소속되어 있는 회원에게 소속 회사의 자료를 요청하였으나, 회원 대부분이 민간이 운영하는 해운회사(이하 선사라 함) 소속으로, 사고나 준해양사고 같은 민감한 사안에 대한 정보 공유에 난색을 표하였다.

이 때문에 다소의 어려움이 있었으나 중앙해양안전심판원(이하 중해심이라 함)과 본 연구의 취지에 공감하는 선사들의 협조로 많은 양의 준해양사고 보고서를 수집할 수 있었다. 이 중 본 연구에서는 10개 선사로부터 2015년에서 2017년 2분기까지 수집된 10,050건의 준해양사고 자료를 활용하였다.

해양사고 데이터는 선사로부터 제공받을 수 없어 중해심 홈페이지에 있는 해양사고 통계자료를 활용하였다.

다음은 선사로부터 비정형화된 상태로 수집된 준해양사고 자료를 비교·분석에 사용할 수 있도록 정형화된 양식으로 전환하는 전처리 작업을 수행하였다.

이 작업은 각 선사마다 사용하는 서식이 상이하여 바로 분석 작업을 진행할 수 없어 공통된 항목을 추출하여 통일된 서식으로 바꾸는 작업이다. 이 작업을 통해 선박을 5개의 선종 그리고 8가지의 준해양사고 유형으로 분류하였으며, 일자 및 장소와 같은 정형적인 요소와 사고 개요, 원인, 예방대책 과 같은 비정형적인 요소로 나누어 정리하였다.

<Table 1>은 수집된 준해양사고 데이터의 전체 분류 체계이며, <Table 2>는 이에 따라 자료를 새롭게 정리한 양식이다.

본 연구에서는 정리된 준해양사고 데이터에 대하여 선종, 준해양사고 유형, 일자, 장소 등과 같이 정형적인 내용만을 활용하였다.

이렇게 분류된 준해양사고 데이터를 특정 기간동안 선종별·사고유형별로 분석하여 발생비율의 변화를 확인하였다. 같은 기간 동안 중해심의 해양사고 데이터를 재분석하여 비교에 사용하였다.

Kim(2006)에 따르면 해양사고에 대한 통계분석을 위해서는 해양사고 내용이 모두 수량화되어야 되며, 사건내용을 양적 데이터(quantitative data)로 수량화시킨 D/B(date base)가 필요하다.

현재 해양안전심판원에서 해양사고에 관한 재결서와 통계자료를 제공하고 있지만 해양사고의 직·간접적 원인 중에서 사고 상황과 당면한 한 가지 혹은 두 가지 원인만 나타나 있을 뿐, 그러한 사고가 발생하기까지의 진행과정과 간섭 요인에 대한 언급은 없다.

Jo(2016)는 이런 문제를 해결하기 위하여 사건이 순차적으로 진행되는 사건가지를 연구하여 사고의 종류, 사고선박의 선종, 사고 장소, 사고 시의 환경 등 다양한 상황에서의 분석 모델을 발굴하려는 노력을 하였다.

이러한 관점에서 해양사고 통계를 제공하는 중해심의 자료를 재검토하였으며, 통계 자료는 내항선과 외항선을 모두 포함하고 있다. 하지만, 내항선을 운영하는 선사들은 대부분 그 영세성으로 인하여 준해양사고제도를 운영하지 못하고 있으므로 본 연구에서는 그 분석대상을 여객선이나 어선, 예선 등을 제외하고 일반화물선, 유조선 등의 외항선으로 한정지었다.

준해양사고에 해당하는 대상선박 수와 해양사고에 해당하는 대상선박 수가 다르므로 분석 과정에서 척수 또는 사고 건수의 비교뿐만 아니라 비율에 대한 비교 분석도 병행하였다.

해양사고의 통계에 반영되는 많은 변수 중, 준해양사고 보고에도 포함될 수 있는 변수들을 증명하기 위해 준해양사고 통계숫자의 변화와 해양사고 통계숫자 변화의 연관성을 확인하였다.

다만 선사로부터 수집된 준해양사고 데이터의 질과 양적인 면에서의 한계와 비교된 중해심의 해양사고 데이터의 양과 질이 상이하여 동일한 잣대로 검증하기에는 다소 무리가 있었다.

[Fig. 3]은 선종에 따른 준해양사고의 발생비율을 나타낸 결과이다. 이 그림에서 확인할 수 있듯이 조사된 준해양사고 시기별 발생 건수 분석 결과에서 화물선에 속하는 벌크선은 2015년도에 비교적 높은 준해양사고 보고 건수를 보이다가 2016년에는 절반가량으로 낮아졌다. 반면에 유조선으로 분류되는 탱커선과 액화가스선, 케미컬선은 2015년 대비 2016년도에 준해양사고 보고 건수가 많아졌다.

[Fig. 3]  
Periodical trend of marine incidents by ship type

[Fig. 4]는 선종에 따른 해양사고의 발생비율을 나타낸 결과이다. 이 그림에서 확인할 수 있듯이 준해양사고 보고 건수가 적어진 화물선은 해양사고 발생률이 1.1%로 비교적 높게 증가한데 반하여, 유조선은 0.1%증가로 미비함을 확인하였다.

[Fig. 4]  
Periodical trend of marine accidents (Cargo ship+tanker)

상기 결과를 통해 2015년에서 2016년 사이, 준해양사고와 해양사고의 시기별 발생비율이 반비례하는 흐름을 확인할 수 있다.

[Fig. 5]는 사고유형에 따른 준해양사고의 발생비율을 나타낸 결과이다. 그림에서 확인할 수 있듯이 2015년에서 2016년 사이 준해양사고 분석 결과를 보면 사고 유형에서 인명, 기관, 설비 등이 높은 비율을 보이고, 좌초, 충돌, 접촉 등이 낮은 비율을 보인다.

[Fig. 5]  
Periodical trend of marine incidents by type

[Fig. 6]은 사고유형에 따른 해양사고의 발생비율을 나타낸 결과이다. 그림에서 확인할 수 있듯이 2015년에서 2016년 사이, 해양사고 분석 결과에서는 충돌, 접촉, 좌초 등에 대한 사고 유형의 비율이 높고, 기관 손상, 인명 등의 비율은 낮다.

[Fig. 6]  
Periodical trend of marine accidents by type

분석 결과를 살펴보면 선종에 관한 연관성 분석 결과와 마찬가지로 준해양사고와 해양사고의 시기별 발생비율이 반비례하는 흐름을 확인할 수 있다.

지금까지 준해양사고 건수 증가 이후에 해양사고 건수의 증가가 일반적인 인식이었지만, 조사 결과를 토대로 분석해보면 준해양사고 건수 증가는 해양사고 증가에 후행하여 나타날 가능성에 주목할 필요가 있다.

살펴본 봐와 같이 2015년에서 2016년 사이 조사된 준해양사고의 선종별 및 사고 유형별 발생 시기에 대한 분석 결과가 같은 기간 동안에 조사된 해양사고 통계 분석 결과와 반비례하는 양상을 띠었다.

이는 2015년에서 2016년 사이 분석에 사용된 준해양사고 및 해양사고의 전체 건수에서도 같은 결과를 보여준다.

[Fig. 7]과 [Fig. 8]은 각각 분석에 사용된 자료를 기준으로 한 2015년에서 2016년 사이 발생한 준해양사고 및 해양사고 전체 건수이다.

[Fig. 7]  
Total number of marine incidents

[Fig. 8]  
Total number of marine accidents

그림에서 확인 가능하듯이 준해양사고 보고 건수가 비교적 적었던 2016년에는 해양사고가 많이 발생하고, 준해양사고 보고 건수가 비교적 많았던 2015년에는 해양사고가 상대적으로 적게 발생하는 경향을 보이고 있다.