PURPOSES : In this study, the main factors affecting the severity of traffic accidents among elderly drivers were reviewed, and accident factors with a high accident risk were analyzed. This provided basic data for preparing a traffic safety system for elderly drivers and establishing policies. METHODS : Based on machine learning, the major factors influencing accident severity (from the analysis of traffic accident data for elderly drivers) were analyzed and compared with existing statistical analysis results. The machine learning algorithm used the Scikit-learn library and Python 3.8. A hyperparameter optimization process was performed to improve the safety and accuracy of the model. To establish the optimal state of the model, the hyperparameters were set (K = 5) using K-fold cross-validation. The hyperparameter search applied the most widely utilized grid search method, and the performance evaluation derived the optimal hyperparameter value using neutral squared error indicators. RESULTS : The traffic laws, road sections of traffic accidents, and time zones of accidents were analyzed for accidents involving elderly drivers in Daejeon Metropolitan City, and the importance of the variables was examined. For the analysis, a linear regression model, machine learning-based decision tree, and random forest model were used, and based on the root mean square error, the random forest accuracy performance was found to be the best. Ultimately, 18 variables were analyzed, including traffic violations, accident time zones, and road types. The variables influencing the accident severity were the speed, signal violation, intersection section, late-night driving, and pedestrian protection violation, with the relative importance of the variables in the order of speed (0.3490966), signal violation (0.285967), and late-night driving (0.173108). These can be seen as variables related to the expansion of life damage owing to physical aging and reduced judgment abilities arising from decreases in cognitive function. CONCLUSIONS : Restricting the driving of the elderly on the expressway and at night is reasonable, but specific standards for driving restrictions should be prepared based on individual driving capabilities.

PURPOSES : There are significant differences in traffic accident rates depending on various road conditions and environments. However, the current traffic accident rates on national highways are classified relatively simply, and it is also difficult to accurately calculate the crash modification factor. Therefore, this study aimed to improve the traffic accident rates on national highways by presenting an algorithm for categorizing the traffic accident rates of national highway into four types (older and modern roads, and urban and rural roads). METHODS : The problems in the current rate of traffic accidents were derived, Traffic accident analysis system(TAAS) was used for the traffic accident data, and the road traffic volume statistical yearbook was used for the traffic volume data. After dividing the national highways into older and modern roads and urban and rural roads, the rates of traffic accidents were calculated and compared with the current accident rates. RESULTS : The accident rate of modern roads was found to be lower than that of older roads, and was lower in rural areas than in urban areas. From comparing the results of this study with Korea development institute(KDI) guidelines, older roads and urban roads exceeded the value in the KDI guideline, whereas the rates of modern roads and rural roads were lower than the KDI value. CONCLUSIONS : The accident rate accuracy was improved by subdividing the accident rates into four types. Therefore, it is expected that the accuracy and reliability of economic analysis on road projects will be improved.

Rack is a place to store products. Workers pick products from rack storage. After picking up, workers move to another location by forklift. Driving speed, worker condition, and number/frequency of operation is responsible for forklift accidents. When an accident occurs, products get damaged. Therefore, it is important to prevent one. As the research result, To prevent forklift accidents, the minimum order quantity, the minimum number of operations, and low speed operation are required.

This study examined the certification effects of safety and health management system (SHMS) on the establishment level of SHMS and accident statistics in construction industry. This study obtained the establishment level of SHMS for 106 construction companies surveyed from our previous study. In addition, three major accident statistics (mortality rate, accidental mortality rate, and injury rate) for the companies were collected from the database in Korean Occupational Safety and Health Agency. The statistical analysis results revealed that the establishment level for SHMS certified companies was significantly higher than those for uncertified or certification preparing companies. Furthermore, SHMS certified companies showed significantly smaller accident statistics compared to uncertified or certification preparing companies. The results of this study support the positive effects of SHMS on reducing major industrial accidents in construction companies.

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로 써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통 의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하 여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하 였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기 반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제 시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

본 연구의 목적은 비대면 온라인 강의를 경험한 간호대학생의 수업 만족도, 자기효능감, 비판 적 사고의 관계를 확인하고, 비판적 사고에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 연구이다. 연구 대상자 는 G시 소재 간호대학생 191명으로 자료수집은 2022년 5월 2일부터 5월 31일까지 진행되었다. 수집된 자료는 기술통계, t-test, ANOVA 및 Scheffe‘ test로 분석하였다. 연구 결과, 비판적 사고는 수업 만족도 (r=.20, p=.005), 자기효능감(r=.61, p<.001)과 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 간호대학생의 비 판적 사고에 영향을 미치는 요인은 자기효능감(β=.66, p<.001), 전공에 대한 흥미도 중 매우 흥미 있는 경우(β=.41, p<.001), 수업 만족도(β=-.31, p<.001), 3학년(β=.26, p<.001), 전공에 대한 흥미도 중 흥 미 있는 경우(β=.21, p=.029), 2학년(β=.16, p<.001)순으로 나타났으며, 60.1%를 설명하였다. 본 연구 결과를 토대로 간호대학생의 비판적 사고 증진을 위해 전공에 대한 흥미도, 학년별로 개별적인 상담과 지도가 필요하며 자기효능감과 수업 만족도를 향상할 수 있는 다양한 프로그램을 개발하여 시행하는 것 이 필요하다.

PURPOSES : In this study, the factors affecting the severity of traffic accidents in highway tunnel sections were analyzed. The main lines of the highway and tunnel sections were compared, and factors affecting the severity of accidents were derived for each tunnel section, such as the tunnel access zone and tunnel inner zone. METHODS : An ordered probit model (OPM) was employed to estimate the factors affecting accident severity. The accident grade, which indicates the severity of highway traffic accidents, was set as the dependent variable. In addition, human, environmental, road condition, accident, and tunnel factors were collected and set as independent variables of the model. Marginal effects were examined to analyze how the derived influential factors affected the severity of each accident. RESULTS : As a result of the OPM analysis, accident factors were found to be influential in increasing the seriousness of the accident in all sections. Environmental factors, road conditions, and accident factors were identified as the main influential factors in the tunnel access zone. In contrast, accident and tunnel factors in the tunnel inner zone were found to be the influencing factors. In particular, it was found that serious accidents (A, B) occurred in all sections when a rollover accident occurred. CONCLUSIONS : This study confirmed that the influencing factors and the probability of accident occurrence differed between the tunnel access zone and inner zone. Most importantly, when the vehicle was overturned after the accident occurred, the results of the influencing factors were different. Therefore, the results can be used as a reference for establishing safety management strategies for tunnels or underground roads.

매년 우리나라 연안해역에서 항해 중인 소형선박 및 소형어선과 연안에 어 로작업을 위해 설치된 시설물과의 접촉 사고가 빈번하게 발생한다. 이러한 사 고들은 주로 연안해역에 설치된 양식장, 정치망, 자망 등으로 인해 발생하며,선박 사고의 일반적인 원인으로는 항해 중인 선박에서 선원의 상무인 경계 소 홀, 침로 유지 및 선위 확인의 미충실, 항해 일반원칙과 국제해상충돌방지규칙 의 미준수 등 여러 가지가 될 수 있다. 본 논문에서는 어구손상사고와 관련된 사고의 원인을 검토하기 위해 해양안전심판원 재결서를 통해 분석하였으며, 그 결과 사고의 원인으로 경계 소홀, 설치된 어구와 적절한 거리 미확보, 항해 계 획 수립 미비 등이 사고의 원인으로 작용한 것을 알 수 있었다. 이러한 인적요 인으로 발생하는 사고를 줄이기 위해서는 선원의 꾸준한 안전교육이나 선박 안 전관리체제의 시스템 변경과 같은 오랜 시간과 많은 비용이 필요하다. 본 논문 에서는 어구를 조금 더 빨리 직관적으로 발견하여 인적요소를 제외한 다른 사 고요인을 제거하는 방법으로 사고 발생을 줄일 수 있는 방안을「수산업법」, 「어업면허의 관리 등에 관한 규칙」,「양식장ㆍ어장 표지시설의 설치 기준」, 「양식산업발전법」 등에서 문제점을 파악하고 개선하여 어구손상사고를 줄일 수 있는 방법을 모색해보고자 한다.

해상에서 전복사고가 발생하면 선박이 복원성을 잃고 전복되는 과정에서 승선 하고 있던 선원의 사망․실종․부상 등 인명사고가 발생하는 동시에 전복에 따 른 선체 침수 및 침몰로 인해 선박 소유자는 엄청난 경제적 손실을 입게 된다. 따라서 동일한 전복사고가 발생하는 것을 방지하기 위해서는 현행 선박길이24미터 이상 어선에만 적용되는 복원성검사 및 만재흘수선 표시 규정에 대하 여, 허가받은 어업의 형태와 어구의 종류를 고려하여 총톤수 20톤 미만의 소형 어선으로 확대할 필요가 있다. 또한 기중기 등 조업에 사용하는 중량 어로설비 설치 유무에 따라 추가적인 복원성검사 및 만재흘수선을 표시하고, 사고선박에 대해서는 동일한 사고가 다시 발생하지 않도록 임시검사 규정을 강화하는 등 실질적이고 효과적인 검사 규정이 필요하다. 이에 따라 이 연구에서는 2017년부터 2021년까지 최근 5년간의 해양안전심판 원 재결서를 바탕으로, 자주 발생하고 있는 길이 24미터 미만의 소형어선 전복 사고 발생 원인과 소형어선 검사 규정의 문제점에 관한 연구를 통한 어선검사 규정 개선방안을 모색하였다.

선한국선원통계연보에 따르면 2020년 기준 선원의 직무상 재해율 9.49%는 고용노동부에서 발행한 ‘2020년 산업재해 현황 분석’에 따른 육상근로자 사고 재해율 0.49%보다 19.4배 높은 것으로 나타나 선내안전보건과 관련한 사고율이 심각한 수준이다. 또한 일본 선원의 재해율 1.66%(2019년 기준)는 우리나라 선 원의 재해율 11.24%(2019년 기준)와 비교하여도 우리나라 선원의 재해율이 일본 선원의 재해율 대비 6.8배이다. 이는 우리나라 선원의 재해율 감소를 위한 선원재해 관련 법제 정비가 시급하다는 것을 말해준다. 선원재해예방을 위한 선내안전보건의 수준을 증진하기 위해서는 우선적으 로 관련 법제의 정비가 필요하다. 육상근로자는 「산업안전보건법」의 전부개 정을 통해서 육상근로자의 보호를 위한 법제를 마련하고 있는 반면에, 선원은 선내안전보건기준의 부재와 같은 제도적 공백이 존재하므로 현행의 높은 선 원의 재해율을 감소시키기 위한 제도적 개선방안이 모색되어야 한다. 그러나 선원재해예방을 위한 선내안전보건의 수준을 증진하기 위해서는 관련 규정의 정비도 중요하나 그것을 이행하는 수범자인 선박소유자와 선원의 역할 또한 중요하다. 특히, 선원재해예방을 위해서는 선내안전보건 관련 선박소유자의 의무 준수와 더불어 선박소유자의 사고방지 조치에 대한 선원의 협력이 필수 적이다. 따라서 본 연구는 선원 재해율의 감소를 위한 방안으로 선내안전보건에 있 어 국가, 선박소유자 및 선원에 관한 현행 법제에 대한 검토 후 그 개선방안 을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 국가 측면에서의 선내안전보건에 관 한 개선방안으로 ➀ 선원의 직무상 사고 등 조사 개선방안(직무상 재해 등의 정의, 보고 기준, 보고 내용 및 보고 절차 개선, 조사의 범위 및 내용 개선), ➁ 선원의 직무상 사고 등에 관한 통계 개선방안(통계의 내용 명확화), ➂ 총 톤수 20톤 미만 어선원의 안전보건 개선방안(독립법 제정을 통한 법제 및 주 관부서 통합방안)을 도출하였다. 둘째, 선박소유자 측면에서의 선내안전보건에 관한 개선방안으로 선박소유 자는 선내안전보건에 관한 선원근로계약상 안전배려의무 이행의 주체임을 명 확히 하고 선내안전보건기준 개정을 위한 검토에 적극적으로 참여하여 선내 안전보건의 수준을 증진시키기 위한 선박소유자의 역할 강화 필요성을 도출 하였다. 셋째, 선원의 측면에서의 선내안전보건에 관한 개선방안으로 선원이 주체적 이고 적극적으로 선원재해예방에 참여할 수 있도록 선원의 의무(제3자에 대 한 배려, 위험에 대한 보고의무, 주의의무 등) 확대 및 「선원법」상 안전배려 의무를 명문화하여 선원 스스로 선내안전보건기준의 준수 및 이행에 있어 적 극적이고 주체적 역할을 할 수 있게 함과 동시에 선박소유자의 안전배려의무 위반 시 선원의 이행청구권이 인정되어야 할 필요성을 제기하였다. 마지막으로 선내안전보건의 수준을 증진시키기 위한 이행주체별 개선방안 에도 불구하고 선원재해예방을 위한 보다 종합적인 선내안전보건 법제를 갖 추기 위한 독립법(선내안전보건 및 사고 예방에 관한 법률)의 필요성을 확인 하고, 독립법의 성격, 역할 및 주요 내용을 도출하였다

본 논문은 CFD 해석법을 이용하여 사고 선박의 손상부 형상에 따른 기름 유출량 변화를 예측하고, 이론 추정식에서 이를 고려 할 수 있는 방출계수 도출 결과를 소개한다. Froude수와 Reynolds수 상사를 만족하는 조건에서 다상유동 해석법을 사용하여 모형선 크기의 기름 유출 문제를 다루었다. 수치해석 결과는 알려진 실험 결과와 비교하여 검증하였다. 수학적 형상들로 정의한 손상부 형상의 변화와 함께 손상부 가로세로비와 기름탱크 두께의 변화가 기름 유출 유동에 미치는 영향을 조사하였다. 보다 현실적인 상황을 고려하기 위해 손상부의 찧어진 철판의 영향에 대한 해석도 포함하였다. 수치해석 결과를 통해 사고 선박의 손상부 형상에 따른 기름 유출량의 변화를 확인하였으며, 다양한 손상부 형상이 가지는 점성 영향을 방출계수로 정량화하여 추출하였다. 본 논문에서 제시하는 방출계수에 대한 검 증을 위하여 알려진 기름 유출량 주정식에게 적용하였으며, CFD 해석과 좋은 일치를 얻었다.

최근 5년간 발생한 해양사고를 분석한 결과, 소형선박은 전체 좌초사고의 77.0 %를 차지하고, 인명사상도 66.1%로서 매우 높았 다. 목포지방해양안전심판원은 2021년 72건을 재결하였고, 이중 좌초사건은 10건이었다. 그리고 좌초사건 중 8건은 소형어선에서 발생하 였다. 본 논문은 2021년 목포지방해양안전심판원에서 재결하였던 소형어선에서 발생한 8건의 좌초사고에 대해 분석하였다. 이 소형어선 의 좌초사고는 맑은 날씨에 시정이 2~4마일로 양호하고, 파고 1미터 이내로 양호한 해상상태에서 발생한 것을 파악되었다. 그리고 좌초사 고의 주요 원인은 피로에 따른 졸음 운항, 경계 소홀, 선위확인 소홀, GPS Plotter 과신, 해도도식 및 조석간만의 차에 대한 이해부족 등인 것으로 나타났다. 이에 소형어선의 좌초사고 저감을 위해 다음의 방안을 제시하였다. 첫째, 갑판부 항해당직 부원교육을 이수한 선원이 선장을 보좌하도록 하여야 한다. 둘째, 졸음 방지용 경보장치는 조타실에 설치하여야 한다. 셋째, GPS Plotter의 성능기준과 최신화를 위해 제도는 마련되어야 한다. 마지막으로, 소형어선 선장은 주기적으로 해도도식과 기초 지문항법을 숙지할 수 있도록 교육을 받아야 한다.

본 연구는 호주-중국 무역분쟁을 국제정치의 상호역학관계 관점에서 분 석하였다. 연구목적을 달성하기 위해 시스템사고 이론에 기반하여 인과지 도분석을 실시하였다. 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 경제 적 영역에서 시작된 무역분쟁은 다양한 영역으로 확산되면서 복잡한 국제 정치시스템으로 진화하는 것으로 나타났다. 둘째, 다양한 변수들이 작동하 는 국제관계 현실에서 절대적 가치만을 선호하는 중국의 보호된 가치(중화 사상, 하나의 중국, 중국식 인권주의)는 정책결과의 확증편향을 유발하면서 국제관계에서 다양한 변수들의 동태적 변화를 인식하지 못하게 하는 원인 으로 작용하는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 호주는 중국과의 외교관계에 서 상당히 유사한 조건을 가지고 있다는 점에서 호주-중국의 무역분쟁에서 호주가 사용한 전략은 한국의 정책결정에 교훈을 주고 있다는 점을 발견할 수 있었다.

The food delivery platform labor market has been continuing to grow rapidly in Korea, which resulted in traffic accident increases of delivery riders. To prevent traffic accidents while delivery, this study conducted a survey for 462 delivery riders and analyzed the statistical relationships of delivery characteristics and risk perception with delivery accidents. The results of this study revealed that riders with young age (20s: 46.6%) and/or low delivery experience (less than 1 year: 50.6%) had significantly higher proportion of accident experience than other age groups (over 40s: 36.2%) and high delivery experience (more than 2 years: 36.4%). In addition, side job riders (61.5%) showed significantly higher proportion of accident experience than main job riders (39.1%). The riders with accident experience had more number of deliveries per hour (weekday: 3.56, weekend: 3.91) than the riders without accident experience (weekday: 3.29, weekend: 3.68). Lastly, the riders with accident experience rated significantly higher perceived level of risk on weather, violation of traffic laws, uninspected motorcycle, receiving calls while driving, missing safety training, missing personal protective equipment than the riders without accident experience. This study suggested four aspects based on the study results to prevent traffic accidents for delivery riders.

This study intends to present a traffic node-based and link-based accident prediction models using XGBoost which is very excellent in performance among machine learning models, and to develop those models with sustainability and scalability. Also, we intend to present those models which predict the number of annual traffic accidents based on road types, weather conditions, and traffic information using XGBoost. To this end, data sets were constructed by collecting and preprocessing traffic accident information, road information, weather information, and traffic information. The SHAP method was used to identify the variables affecting the number of traffic accidents. The five main variables of the traffic node-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of entering lanes and connected links, and slow speed. Otherwise, those of the traffic link-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of lanes, road length, and slow speed. As the evaluation results of those models, the RMSE values of those models were each 0.2035 and 0.2107. In this study, only data from Sejong City were used to our models, but ours can be applied to all regions where traffic nodes and links are constructed. Therefore, our prediction models can be extended to a wider range.