텍스트 마이닝을 활용한 항만안전 위험요인 도출에 관한 연구

Abstract

현재 국제사회는 다양한 예기치 못한 상황들로 위험을 맞이하고 있다. 코로나19의 확산, 러-우 전쟁 등은 글로벌 불확실성을 이끌고 있다. 이러한 상황 속에서 항만물류산업은 국제무역의 활성화로 세계적인 의존도가 높아지고 있다. 항만물류산업은 항만 자체에서 발생하는 내부적 위험요인과 사회경제적으로 발생하는 다양한 대외적 위험요인과 같이 다양한 잠재적 위험요인들이 존재한다. 항만 내 재해사고들의 지속적인 발생, 글로벌 물류대란 등은 항만을 지속적으로 위험에 노출시키고 있다. 항만에서는 다양한 중대 안전사고 발생 위험성이 항상 존재하고 있으므로 발생 가능한 항만안전의 위험성에 대해 각별한 노력과 관심을 기울여야 한다. 이를 위해서는 항만안전 위험요인에 대한 정밀한 파악이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 온라인상의 텍스트 빅데이터를 활용하여 새로운 연구적 접근을 통해 항만안전을 위협하는 원인과 그에 영향을 미치는 원인 및 배경들을 알아보고자 하였다. 결과적으로, 사회적 관점에서는 환경적, 자연적, 기계적 요인이 항만안전 위험요인으로 두드러지게 나타났으며 전문가 관점에서는 대부분의 항만안전 위험요인이 나타났고 특히, 보안적요인과 인적요인이 두드러지게 나타났다. 이를 통해, 글로벌 불확실성에 대비한 항만안전 회복탄력성 강화를 위한 대책의 필요성을 도출하였고 항만물류산업에 대한 국민들의 의식개선을 통해 항만안전문화 확산과 안전문화를 가진 성숙된 항만으로써 발전 필요성을 도출하였다. 이뿐만 아니라, 항만물류산업의 안전성과 관련한 정량적 지수 개발 등 공학적 접근을 통해 항만안전관리에 직접적인 영향을 줄 수 있는 고도화된 연구 수행의 필요성을 도출하였다.