2020년 국토교통부에서는 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’에 의하면, 전국의 고속국도 및 일반국도를 대상으로 결빙 취약 구간 464 개소를 선정하여 관리중에 있다. 그러나 감사원은 2020년 진행한 주요 사회기반시설(도로ㆍ고속철도) 안전관리실태 감사에서 결빙 취 약 구간 선정 시 터널 입출구부 등 결빙위험이 큰 구간이 도로포장 홈파기 대상구간에서 누락된 점을 지적하였다. 이러한 근거로 결 빙에 취약한 터널 입ㆍ출구에서 결빙사고가 우려되는 등 ‘겨울철 도로교통 안전 강화대책’의 실효성이 저하될 가능성이 제시되었다. 또한 본 연구에서 자체적으로 검토한 결과, 4개 특성 12개 항목으로 구성된 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’의 도로시설 항목에서 터널, 교량 등 도로시설물의 배점 부여 기준을 확인하기 어려웠으며, 각 도로시설에 대한 정의가 모호하여 평가표의 현장 적용성이 제 한되거나 신뢰도 검증이 부족한 점을 확인하였다. 본 연구에서는 국토교통부에서 제공하는 노드(Node) 및 링크(Link) 기반의 국내 도로망 GIS(Geographic Information System)데이터 에 결빙사고 데이터의 위치정보를 결합하여 고속국도 및 일반국도의 터널 및 교량 등을 포함하는 도로시설물 및 그 주변에서 발생한 결빙사고 이력을 자료화하였다. 최종적으로 도로시설물별 결빙사고 발생 비율 및 사고 심각도(사망자, 부상자 수)에 대한 분석을 통해 도로시설물의 결빙사고 상관 정도와 영향 범위를 파악하였다.

과거 교통에서는 이동의 신속성이 중시되고 자동차의 통행이 우선이었던 반면, 현재는 모든 교통 이용자의 안전한 이동과 보행자가 중요시되는 방향으로 교통정책이 나아가고 있다. 보행자의 안전하고 쾌적한 통행과 교통약자의 이동권의 보장이 강조됨에 따라서, 향 후 교통약자 보호구역의 역할도 확대될 것으로 예상된다. 그러나 교통약자의 안전한 보행 공간 확보와 보행사고 피해의 축소라는 목 적과 달리, 스쿨존 내 사고 등은 지속적으로 발생하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 보호구역의 사고 위험을 판단하고 안전성을 분석하고자 하였다. 교통사고의 위험성을 비교하고 사고 예방이 필요한 보호구역을 판단하기 위한 기준으로서 사고 위험도를 정량화 하였다. 서울시 보호구역 내 사고 데이터를 보호구역 구간별 특성 데이터와 결합하여 구간별 사고 건수 및 피해 정도를 자료화하고, 도로 속성을 기준으로 보호구역 구간을 유형화하였다. 보호구역 유형별 사고 발생확률과 평균 피해 정도를 구해 도로의 속성마다 다 른 사고 발생 특성을 반영하였다. 사고 위험도는 사고 발생빈도와 피해 정도를 통해 판단하고자 하였다. 사고 발생빈도는 도로 면적과 발생 건수를 기준으로 하여 산출하였고, 피해 정도는 유형에 따른 사고 발생확률과 발생빈도, 평균 피해 정도를 통해 산출하였다. 위 험도에 대한 정량적 분석모델을 통해 사고 위험이 높다고 판단되는 보호구역과 해당 구간의 특성을 알아보고, 각 행정구역별로 보호 구역에서의 교통사고 위험성을 비교하였다. 이를 통해 사고 위험이 높은 지역과 유형이 무엇이며, 어떠한 특성을 보이는지 파악하여 보호구역 개선 방향을 제시하고자 한다.

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.

우리나라 해역에서 발생하는 해양사고 중 어선사고가 약 70%를 차지하고 있음에도 불구하고, 대부분의 연구는 해양사고 전체를 대상으로 하고 있으며 단순히 사고 발생률에 대한 분석과 사고 발생 빈도를 줄이기 위한 대책 마련에 중점을 두고 있다. 그러나 효과적인 사고 저감 대책의 수립과 이를 실행하기 위해서는 정량적인 사고 위험도 예측 및 평가가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원의 최근 5년간의 어선사고 통계에 근거하여 9가지 사고유형에 대한 위험도를 연도별로 비교하였다. 또한 현재 우리나라의 경우 객관적인 위험도 평가기준이 없다는 점을 고려하여 이에 대한 대안으로 사고 유형별 사고 빈도와 사고 피해의 조합을 4사분면 상에 표시하는 2차원 사고 빈도-피해 매트릭스를 제안하고 이를 이용하여 사고 빈도와 사고 피해의 영향을 쉽게 확인할 수 있도록 하였다. 이러한 과정을 통한 위험도 평가 결과는 저감대책을 수립하고 안전대책을 마련하는 정책 제안자로 하여금 보다 다양하고 현실적인 사고 저감 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 위험도 평가 매트릭스를 이용하여 각 사고유형에 대한 인적오류를 포함한 사고 원인의 상대적인 빈도 및 결과를 비교함으로써 사고 유형별로 원인에 따른 차별화된 위험 저감 대책을 수립할 수 있다.

최근 해상 교통 환경의 변화로 인해 해군함정 사고가 지속적으로 발생하고 있으며, 특히 2017년 미 해군 구축함 사고로 인해 심각한 인명피해가 발생하였다. 이에 본 연구에서는 해군 교육 자료, 해군함정 사고 재결서, 미구축함 사고 분석 보고서의 해군함정 사고사례를 이용해 해군함정 사고를 분석하고 시나리오를 구축하였다. 이를 위해 조사한 자료를 중심으로 함정 사고 현황을 파악하고 사고사례를 분석하였다. 사고재현 절차에 따라 사고사례 17건을 재현하고 해군함정 사고 시나리오를 구축하였다. 해군함정 사고 17건의 CPA, TCPA 및 PARK 모델 위험도 분석 결과, 충돌위험은 평균적으로 사고발생 5~6분 전을 기준으로 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 해군 사례 교육 및 시뮬레이션 교육의 시나리오 기초자료로 제공하여 해양사고 예방에 기여하고자 한다.

유류와 위험 유해물질(Hazardous and Noxious Substances, 이하 HNS)을 포함하는 위험물질의 해상운송 중에 발생하는 사고가 증가하고 있어, 이러한 위험물질 해양사고를 방지할 수 있는 예방대책을 마련해야 할 것이다. 이를 위해 국내에서 발생하는 위험물질 해양사고 자료(2002~2014)를 수집하여 인명 및 환경 위험도를 분석하였으며, 사고원인 규명 및 적절한 예방대책이 필요한 우선 안전관 리분야를 파악하고자 하였다. 인명위험도는 선박 수리 및 탱커세정(tank cleaning) 작업과정에서 발생하는 폭발 및 인명사고 중 질식 등 이 높은 것으로 분석되었다. 환경위험도는 충돌, 좌초 등에 의한 유출사고로 인해 발생하였다. 또한 비포장 상태의 위험화물을 선박에 적재 중 취급부주의로 인하여 유출사고가 일어났다. 다수의 사고는 적합한 안전장비 미착용, 취급 부주의 등 인적오류로 인한 사고로 서 관리·감독을 강화하고, 주기적인 교육·훈련을 통하여 사고 저감이 가능하다. 위험물질 해양사고를 예방하기 위해서는 물질 자체 고 유의 특성상 유해성과 위험성을 지닌 위험물질(유류와 HNS)에 대한 안전관리를 더욱 강화해야 한다.

본 연구에서는 시스템 다이내믹스 기법을 적용하여 기름유출사고의 동태적 현상을 분석하고, 기름유출 사고초기 사고해역의 위험성을 판단할 수 있도록 기름유출사고의 사고이력에 기초하여 해역별 위험도를 산출하고 위험도 프로그램을 개발하였다. 이를 통해 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 기름유출사고 고유데이터를 기초하여 전혀 다른 변수를 단일점수로 산출했으며, 해역별 기름유출 위험도를 정량적인 수치로 산출했다. 둘째, 산출된 사고별 위험도로 해역별 위험도를 도출했으며 이용의 극대화를 위해 스마트기기에서 실행기 가능한 프로그램을 구현했다. 셋째, 우리나라 해역별 기름오염 위험도를 직접적으로 비교평가가 가능해졌으며, 긴급시 신속한 의사결정을 유도할 수 있다. 기름유출사고 위험도를 특별한 제약없이 편리하고 신속하게 판단할 수 있게 됨에 따라 기름유출사고의 선제적인 대비(전략)에 도움을 줄 수 있을 것이라 판단된다.

유류를 포함한 위험 유해물질(Hazardous and Noxious Substances : HNS, 이하 HNS)의 물동량이 증가하는 추세에 있음에도 불구하고 우리나라에서는 HNS 해상운송 중에 일어난 사고의 분석과 위험에 관한 연구가 미진하다. HNS는 형태와 종류가 다양하고, 사고발생 시 피해가 심각하게 나타나기 때문에 사고에 대한 위험도 분석과 저감방안 모색이 필요하다. 본 연구는 ETA를 통해 국내에서 발생하고 있는 HNS 해상운송사고의 전개과정을 분석하여 사고유형과 특징을 고찰하고, 시나리오별 확률과 인명피해를 산출하여 F-N curve로 표현함으로써 위험도를 평가한다. 또한 Risk Matrix를 이용하여 고위험군 시나리오를 선정하여 국내에 적용 가능한 현실적인 사고 저감방안을 모색한다. 연구의 결과는 충돌사고의 발생확률이 가장 높은 반면 인명위험도는 발생확률이 낮은 질식, 침몰, 폭발의 사고유형이 높은 것으로 나타났다. 이러한 인명피해를 줄이기 위해서는 기본적으로 선내에서 안전수칙 및 작업절차를 준수하는 것으로도 효과를 얻을 수 있다.

교통사고 원인분석 및 사고예방을 위해서는 교통사고 유발요인에 대한 이해가 필요하다. 기존 연구에서는 기하구조, 운전자 특성 등의 요인을 고려하여 연구를 진행하였다. 그러나, 운전자 특성요인 분석에 사용된 자료는 검지기에서 측정된 집계된 속도로써, 속도 변화량을 이용한 사고분석연구에는 한계가 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 차량의 속도변화 등의 수집이 용이한 센서를 이용하여 자료를 수집하였다. 가속도자료 및 기하구조 특성을 나타내는 변수를 설정하고, 사고자료와 매칭을 통해 사고개연성이 높은 잠재적 변수로의 적합성을 평가하였다. T-test, 이항 로지스틱 회귀분석을 사용했으며, T-test 결과로써 도출된 변수를 이항 로지스틱 회귀분석의 독립변수에 적용하고, 사고발생 유 무를 종속변수로 설정하였다. 분석결과, 5개의 변수가 사고발생에 영향을 주는 변수로 도출되었다. 또한, 도출된 모형은 사고발생구간의 예측에 적용할 수 있는 타당성을 확보하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 위험 운전행태 변수 및 모형은 프로브차량에 설치하여 활용할 수 있는 장치 등에 적용시켜 사고위험도 및 안전성 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.