PURPOSES : This study empirically analyzes the determinants of fatal accidents based on raw data on traffic accidents occurring in Chungnam in 2020. METHODS : Regression models based on theoretical arguments for fatal traffic accidents are estimated using a binomial logit model. RESULTS : The prediction model for fatal accidents is affected by the degree of urbanization of the region, month and day of the accident, type of accident, and type of law violation. In addition, speeding or illegal U-turns among law violations appear more likely to result in fatal accidents. The road surface conditions at the time of the accident do not show a significant difference in the probability of fatality among traffic accidents. However, the probability of a fatal accident is rather lower in case of a snowy road; this is plausible, as drivers tend to drive more carefully in bad weather conditions. CONCLUSIONS : Among traffic accidents, fatal accidents appear to be affected by the time and place of the accident, type of accident, and weather conditions at the time of the accident. These analysis results suggest policy implications for reducing fatal accidents and can be used as a basis for establishing related policies.

Mt. Umyeon is a low-altitude mountain near a residential area, and the actual forest area is not large due to the fact that development for use as a living green space is being completed and in progress across the mountain, so the buffering action for landslides was weak. The unit was located at the top of Mt. Umyeon, and there were reports of contents related to the military unit in some accident areas. Some experts suggested that the landslide that started on the cut side of the unit could be one of the causes of the landslide at Mt. Umyeon. It is presumed that there was a sudden collapse of trees that had fallen due to erosion inside the valley. In the case of the Umyeon landslide, localized torrential rain is the biggest cause, but the fact that it suffered a lot of damage is the result of no preemptive measures. In particular, it can be said that the damage was caused by the concentration of residential and commercial facilities due to the unplanned urban expansion without prior review of the feng shui geography of settlement areas. The important lesson we have learned is that we should recognize nature as living things and live in harmony and coexistence between humans and nature through understanding and cooperation. Adapting to changes in the environment can survive, but if it doesn't, it will be slaughtered. As such, geography influences changes in feng shui. Changes in feng shui have a profound effect on not only humans but also the natural ecosystem.

PURPOSES : The primary purpose of this study is to establish a crash probability model based on a statistical method that explains the relationship between regressor and explanatory variables using both fixed and random effects to control the heterogeneous characteristics of the observed data. In addition, an attempt was made to discover the leading cause of crashes by vehicle type, including passenger car, bus, truck, and trailer. METHODS : The levels of each route and day of the week are grouped using raw expressway crash data for 10 years from 2012 to 2021, and a multilevel mixed-effect logit model is constructed for each vehicle type assuming that the error terms are derived from the hierarchical structure of the group to which they belong. RESULTS : Speeding and obstacles on the road are significant factors that increase the probability of passenger car crashes, and bus crashes have a high rate at toll gates on weekdays. CONCLUSIONS : The multilevel mixed-effect logit model derived in the study has higher accuracy than the general logit model, confirming that mixed-effect analysis is plausible.

We analyzed work safety risk factors, which are likely to occur during fishing in gillnet fishing vessels using the written verdict of the Korea Maritime Safety Tribunal from 2016 to 2020, and considered work safety management. Of the total of 37 fatal accidents, three cases in the East Sea, six cases in the South Sea, and 28 cases in the West Sea were very frequent. The accident rate per vessel by sea area (%) was 0.08% in East Sea, 0.12% in South Sea, and 0.40% in the West Sea. Based on the East Sea, the number of fatal accidents was 1.6 times higher in the South Sea and 5.4 times higher in the West Sea. Six cases (16.2%) occurred during departure and preparation for fishing in the fishing process, and all other 31 cases (83.8%) occurred during fishing operation. In the order of accident types, 21 cases (56.8%) of being struck by object, eight cases (21.6%) of contact with machinery and six cases (16.2%) of falls from height were found to be fatal accidents in gillnet fishery. Human factors, such as fishers’ carelessness and negligent safety management by captain accounted for 27 cases (73.0%) of the main cause, and 35 cases (94.6%) of the secondary cause. In addition to human factors such as fisher’s carelessness and negligent safety management by captain, mechanical factors, environmental factors and management factors must be improved together to reduce human casualties. These results are expected to be utilized as basic data for reducing safety accidents during the work of fishers.

선박 간 충돌사고의 원인 분석에서는 해당 사고에 적용되는 항법에 따라 책 임관계가 달라질 수 있으며, 이는 해당 사고와 관련한 민사나 형사소송에까지 영향을 미치게 된다. 따라서 선박충돌사고에 있어 항법 적용의 기본적인 원칙 은 중요하다. 현재 우리 해양안전심판원에서는 양 선박이 상당한 시간과 여유를 가지고 접근하여, “항행 중인 한 선박의 입장에서 상대 선박이 어떤 동작을 취하고 있 는지 파악하고 다음에 어떤 동작을 취할 것인지 예상할 수 있을 정도로 상당기간 침로 및 속력을 유지한 상태”에 한하여 항법규정에 명시되어 있는 일반적 인 항법을 적용하고 있다. 이러한 조건에 맞지 아니하여 일반적인 항법을 적용 하는 것이 적절하지 아니한 경우 선원의 상무 규정이 적용되고 있다. 한편, 사고 수역이 무역항의 수상구역 등인 경우 ｢선박의 입항 및 출항 등에 관한 법률(이하 “선박입출항법”이라 한다)｣의 항법규정이 우선 적용되며, ｢선박 입출항법｣에서 따로 정하지 않는 부분은 ｢해사안전법｣상의 항법규정을 적용하 게 된다. 무역항의 수상구역 등을 제외한 우리 영해와 이와 접속한 수역에서는 ｢해사안전법｣상의 항법규정이 적용될 것이며, 이 법률에 명시적 규정이 없는 경우에는 선원의 상무 규정이 적용될 것이다. 항법의 적용에 있어 항법 적용의 시점(始點) 문제는 중요하다. 항법 적용의 시점은 어느 지점에서 충돌의 위험성이 존재하기 시작하였는지에 대한 판단을 기준으로 하여, 최근접점까지 도달하기 15분전이 되는 지점 및 양 선박 간의 거 리가 3마일 이내가 된 지점을 함께 고려하여 결정하여야 할 것이다. 양 선박 간의 항법변경에 대한 합의는 양측이 시간적 여유를 두고 충분히 항 법변경을 약속한 상태에서만 인정할 수 있을 것이고, 이러한 합의의 효과는 ｢ 선박입출항법｣과 ｢해사안전법｣에 명시된 항법에 우선한다.

최근 5년간 국내에서 발생한 해양사고를 선박용도별로 살펴보면 어선이 67.1%(10,211척)를 차지하고 있으며, 어선에 의한 해 양사고는 2016년 1,646건에서 2020년 2,100건으로 매년 증가하고 있다. 특히 최근 5년간 발생한 378건의 전복사고 중 어선의 전복사고가 252건으로 66.7%의 높은 비중을 차지하고 있어 이에 따른 대책 마련이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 어선 제66풍성호의 전복사고의 원인 규명을 위해 복원성 및 해수 유입경로 등의 자료 수집과 풍성호에 설치된 방수구, 추가 갑판 및 바람막이 등이 복원성에 미치는 영향을 정량적으로 분석 후 전복사고의 대응 방안을 제시하였다. 복원성에 영향을 주는 요인으로 풍성호에 설치된 추가 갑판, 바람막 이, 방수구가 초기 횡경사를 일으키고, 복원성을 악화시키며 어선구조기준을 충족시키지 못할 뿐만 아니라 풍성호의 선형 특성 등으로 인해 복원성을 약화 시키는 것으로 분석되었다. 사고 당시의 복원성을 추정하기 위해 어로작업 시점의 복원성과 해상 상태 변화에 따 른 해수 유입량 및 이에 따른 동요 상황, 그리고 선체 요인에 의한 복원성 변화를 계산하였다. 그 결과, 어로작업의 시점에서는 최소 GoM을 모두 만족하였으나 최대파고 4m에서 복원이 불가하였으며, 선체 경사에 따른 해수 유입, 동요의 영향에 의해 최대파고 4m 상 태에서 최소 GoM을 만족하지 못하는 것으로 분석되었다. 그러나, 풍성호의 복원성에 영향을 미치는 요인 중 추가 갑판과 바람막이 설 치를 제외한다면 최소 GoM을 만족하는 것으로 분석되었다.

본 연구의 목적은 과거 12년(2010~2021년)간 발생한 상선의 충돌사고 668건을 조사하여 충돌의 원인요인을 조사하고 이를 통계 적으로 분석하여 항해사의 인적과실 예방 충돌회피(HEPCA) 모델을 제안하는 것이다. 중앙해양안전심판원의 통계연보 및 충돌사건 재결서 를 조사하여 상선의 충돌 원인요인 데이터를 수집하고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석을 수행하였다. 1단계 분석으로 상선 충 돌사고 668건을 대상으로 충돌원인을 분석하였고, 2단계 분석에서는 식별된 최대빈도 원인요인을 세부적으로 분석하였다. 분석결과, 충돌 원인은 항해사의 인적과실이 98 %인 것으로 식별되었으며, 빈도 높은 요인 순서는 경계소홀 〉항행법규위반 〉조선 부적절 순이었다. 경계 소홀의 원인 요인은 주로 상대선 초인 후 지속감시 소홀이었으며 상대선박의 존재를 인식하지 못한 원인은 주로 당직시간에 다른 작업을 한 요인이었다. 분석결과를 적용하여 인적과실 예방을 위한 HEPCA 모델을 제안하였고, 이를 재결서의 충돌사건에 적용해보았다. 본 연구결과는 해기사 교육기관 및 실무에서 항해사의 인적과실로 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 교육 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

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.

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.

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.

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.