본 연구는 공공서비스 AI가 인권을 침해하는 구조적 메커니즘을 분석하고, 인권기반 거버넌스 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 공공서비스 AI의 권리 침해는 단순한 기술 결함이 아닌 제도 설계와 운영 과정에서 구조적으로 발생한다. 이에 본 연구는 인권기반접근(HRBA)을 이론적 토대로 삼아, 네덜란드 SyRI와 호주 Robodebt 사례를 비교 분석하였다. 분석 결과, 공공서비스 AI의 인권 침해는 3단계 메커니즘 을 통해 형성되고 누적된다. 첫째, 설계 단계에서 행정 효율성 중심의 목표가 우선되면서 권리 보호 장치가 충분히 내장되지 못한다. 둘째, 운영 단계에서 자동화된 판단이 알 권리와 이의제기권을 실질적으로 약화 시킨다. 셋째, 결과 단계에서 사회경제적 취약 집단에 감시와 제재가 불균형하게 집중된다. 이러한 발견에 기초하여 본 연구는 공공서비스 AI를 국가 권력 행사의 새로운 인프라로 재정의하고, 인권영향평가(HRIA) 를 핵심으로 하는 거버넌스 체계를 제안한다. 이는 기존의 위험기반 규제가 간과한 절차적 권리 보장과 구조적 차별 통제를 통해 공공서비스 AI 거버넌스의 인권적 공백을 보완하는 데 기여한다.

본 연구는 12주간 아쿠아로빅 운동프로그램이 비만 여성노인의 심혈관질환 위험요인에 미치는 영향을 구명하기 위해 아쿠아로빅 운동군(AEG, n=15), 대조군(CG, n=15)으로 구분하여 실시하였다. 아쿠 아로빅 운동프로그램은 주 2회 1회 운동 60분을 실시하였으며, 운동 강도는 1-4주, 40-50%HRR, RPE 12-13, 5-8주, 50-60%HRR, RPE 13-14, 9-12주, 60-65%HRR, RPE 14-15로 설정하여 실시하였다. 자료처리는 측정항목에 대한 평균값(M)과 표준편차(SD)를 산출하였고, 그룹 및 시기 간 상호작용 효과검 증은 two-way repeated measures ANOVA를 실시하였다. 사후분석으로 그룹 내 시기 간 차이 검증은 paired t-test, 그룹 간 차이 검증은 independent t-test, 각 항목별 통계분석의 기본 유의수준(α)은 .05로 설정하였으며, 사후분석에서 보정된 유의수준(α)은 .01로 설정하였다. 그 결과, 비만요인은 변화가 나타나 지 않았고, 체력 검사의 3가지 항목은 상호작용 효과(p<.001), SBP와 HOMA-IR에서 상호작용 효과 (p<.05), 혈청지질 중 TC(p<.001), LDL-C(p<.01)은 상호작용 효과, HDL-C는 시기 간 주효과(p<.01)가 나타났다. 이상의 결과를 통해, 12주간 실시한 아쿠아로빅 운동프로그램은 비만 여성노인의 체력과 심혈관 질환 위험인자의 대부분에 긍정적인 영향을 미치며, 이를 통해 향후 심혈관질환의 노출 비율을 감소시킬 수 있고, 근골격계의 무리 없이 수행할 수 있는 운동 프로그램이라 사료된다. 하지만, 비만요인과 TG의 개 선이 나타나지 않은 이유는 본 프로그램의 운동의 횟수, 지속시간, 강도가 비만 여성노인의 식이통제 없이 에너지 소비에 부족할 수 있다는 것을 확인하였다. 이를 통해 추후 연구에서는 식이통제나 운동 프로그램 을 개선하여 보다 나은 연구의 기초자료로 사용될 수 있길 기대한다.

본 연구는 충주시 비지정 문화재 약 100여 건의 현지 기록을 표준 스 키마로 정규화하고, ‘현황’ 문장을 보존·이전·훼손·정비로 코드화하여 관 리 공백을 실증 분석하였다. 권역별 조사 편차(CGI), 제보–조치 지연 (ML), 보호적 공개 균형(PDBI), 증거 충실도(ECS)를 지표화하고, 혼합효 과 로지스틱·포아송/음이항 회귀 및 사례 준실험(차분-차분/단절적 시계 열)로 검증하였다. 결과적으로 관리 공백은 방치형(퇴락·경작화)과 개입형 (이전·재건립)의 이중 경로로 표출되며, PDBI는 훼손과 음(-)의 연관, ECS는 정비·교육 활용과 양(+)의 연관을 보였다. 동락전투 전승비의 시 간축 복원은 RACI형 단문 회로 도입 이후 ML 단축 가능성을 시사하였 다. 정책적으로 사전 지정 파이프라인, 저비용–고효용 예산 분절, 좌표 일반화·열람 등급을 포함한 데이터 거버넌스, 시민기록가 네트워크가 우 선 과제로 제시하였다.

Using highway accident data, this study predicts the probability of rollover, overturning, and fire accidents and identifies the related risk factors. Whereas existing studies rely primarily on limited explanatory variables and classical statistical models, this study simultaneously enhances predictive performance and interpretability by applying and comparing machine learning-based nonlinear prediction-analysis systems (XGBoost and Shapley additive explanations) with logistic regression, which offers advantages in statistical reasoning. The analysis identifies speeding, segment characteristics (tunnel, ramp, shoulder), and vehicle type (SUV, truck, trailer, and tank lorry) as common key risk factors. These results suggest the necessity of establishing a multilayered management system for speeding, improving facilities centered on high-risk sections (tunnel in/out, ramp, and downhill), performing custom inspections for each vehicle type (load, tire, and brake system), and improving driving behavior (enhancing forward attention, introducing a drowsiness warning system, etc.). This study provides a datadriven empirical basis for identifying the causes of major highway accidents and for designing effective prevention policies.

Crash risk in metropolitan areas arises from the interaction among driver behavior, enforcement infrastructure, and urban environmental conditions; however, microspatial evidence remains scarce. This study examines the effects of automated speed-enforcement cameras on the crash risk in Seoul at the legal-dong level using the accident risk index, which accounts for both crash frequency and injury severity. The dataset combines crash records, enforcement infrastructure, school-zone information, demographic indicators, and land-use characteristics. Methodologically, a Bayesian negative binomial regression model was employed to address overdispersed crash data, whereas gradient-boosting machine and eXtreme Gradient Boosting models with SHAP interpretations were applied to capture nonlinear effects, heterogeneity, and variable interactions. The results reveal that the crash risk is spatially concentrated, with a small proportion of districts contributing disproportionately to the overall exposure. Regression analysis highlights enforcement and behavioral factors as significant predictors, whereas machine-learning models emphasize the added importance of structural and demographic characteristics, such as road area and floating population. This divergence reflects the sensitivity of the regression to collinearity and linearity assumptions in contrast to the flexibility of tree-based methods in uncovering nonlinear and context-dependent influences. In general, the findings reflect the value of integrating statistical and machine-learning approaches for a more comprehensive understanding of crash risk at the microspatial scale. This study advances the methodological diversity in traffic-safety research and provides practical evidence that cameradeployment strategies should be context sensitive while targeting areas with concentrated risks and distinct structural and demographic profiles.

This study compared and analyzed the toxic concentration and impact range that could kill 50% of the people in the Samae 2 Tunnel by using the ALOHA PROGRAM and Probit analysis methods for each substance, including ammonia, in the event of an accidental gas leak at the exit of a Level 3 road tunnel while transporting toxic substances in tanks fixed to vehicles, and applied the results to Google Earth. This study showed that the impact range differs by substance when toxic gases stay and move in the tunnel. Therefore, it is necessary to change the direction of installing additional or reducing evacuation connection routes by referring to the impact range using simulations for each substance. The results of this study estimated that there is a high probability of 50% of casualties due to toxic concentrations, so it is necessary to recognize that toxic gases in tunnels also pose a potential risk of casualties just like smoke, and in the future, it is necessary to establish new standards for smoke extraction or exhaust to expel toxic gases out of tunnels.

In Korea, safety management of hazardous substances is secured by enacting relevant laws, and the main methods can be divided into legal facility inspection and maintenance through appointment of safety managers. In this study, we investigated the current status of safety education at domestic and oversea for hazardous materials, one of the hazardous substances, and were able to identify differences and problems among safety education methods. First, in terms of hardware, it was necessary to review the curriculum content, curriculum time, consistency of curriculum level, and direction of legally recognized education, and In terms of software, it was necessary to secure objectivity in qualification and evaluation methods and to require an education model that reflects the latest trends and can predict risks was required.

기후변화로 인한 고탁도, 조류 발생 심화나 과불화화합물(PFAS, Per- and Polyfluoroalkyl substances) 검출 등 취수원 수질 이슈가 최근 빈번하게 발생하고 있으며, 취수원 수질 변동성이 심화되고 있다. 이러한 문제 해결을 위해 다수의 정수장에 대하여 고도정수처리공정 도입이 검토되고 있으나, 현행 지침은 취수원의 잠재적 수질 위험을 반영하기 어려워 실질적 검토에 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 취수원 수질특성을 반영하여 수질 잠재위험을 정량적으로 평가할 수 있는 체계를 제시하였다. 8개 취수원을 대상으로 2024년 8∼10월 동안 18개 수질항목을 조사하고, 일반수질, 수질등급, 맛냄새 유발, 소독부산물 생성, 색도 유발 등 5개 평가항목을 설정하여 평가를 실시하였다. 정량평가를 통해 취수원 수질여건 점수를 산정하고, 5개 등급으로 구분되는 선택취수 가능도 등급을 제안하였다. 평가 결과, A1취수탑(73.6점, E등급), A2취수탑(73점, E등급), F댐(67.3점, E등급)은 수질 잠재위험성이 매우 크게 평가되어 고도정수처리공정의 우선 도입 검토가 필요할 것으로 판단되었다. 수심별 평가결과 취수원에 따라 적절한 선택취수 지점은 상이하며, 본 연구방법에 의해 선택취수 지점 의사결정에도 활용할 수 있을 것으로 판단되었다. 월별 평가결과 8∼9월의 수질여건이 10월보다 열악하였으며, 강우 등 계절적 특성이 수질여건에 반영된 결과로 추정되었다. 본 연구에서는 취수원 수질여건 점수와 선택취수 가능도 등급이라는 정량평가 지표를 제시하여 취수원 수질에 따른 잠재위험 평가방법론을 제안하였으며, 향후 고도정수처리 도입 검토 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 개별 상수도관이 상수도관망 유지관리 데이터베이스에서 관의 격리 밸브 사이의 개체로 정의되지 않은 경우 상수도관의 사고 위험도를 산정할 수 있는 기법을 개발하였다. 이 기법은 사고 위험도 산정 과정에서 상수도관에서 사고 발생시 수리 및 복구 작업에 따른 상수도 관망의 일부 구간의 격리로 인한 사고 영향의 확장을 반영할 수 있도록 설계되었다. 이 기법을 활용하여 우리나라의 한 지자체 상수도 관망내 관들에 대한 사고 위험도를 평가하였다. 또한, 연구대상 상수도 관망의 관들에 대해 노후도를 산정하였으며, 이를 추정된 사고 위험도와 같이 활용하여 연구대상 상수도 관망의 유지관리 우선순위를 설정하였다. 마지막으로, 사고 위험도와 노후도에 적용한 가중치가 상수도 관망의 유지관리 우선순위 산정 결과에 미치는 영향을 분석하였다.

2019년 기준 국내 인체 항생제 사용량(DDD/1,000명/일)은 26.1로 OECD 29개국 중 세 번째로 높으며, 2024년에는 가축 및 반려동물에 약 850톤의 항생제가 판매되는 등 다량으로 사용되고 있다. 특히 낙동강 인근 하수 및 축산폐수 처리장 방류수에서는 sulfonamide 계열 항생제가 높은 빈도와 농도로 검출되며, 기존의 생물학적 처리공정만으로는 완전히 제거되지 않아 수계로 유출된다. 항생제는 주로 복합 혼합물 형태로 환경에 유입되며, 물질 간 상호작용 (가산효과, 상승작용, 길항작용 등)에 따라 독성이 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 sulfonamide 계열 항생제 3종(sulfamethoxazole, sulfamethazine, sulfathiazole)을 대상으로, 이들의 혼합물이 물벼룩(Daphnia magna)에 미치는 급성독성을 평가하였다. 급성독성 시험 결과, 단일 물질의 48hr-EC₅₀은 sulfamethoxazole(SMX) 50.17 mg/L, sulfamethazine(SMZ) 45.83 mg/L, sulfathiazole(STZ) 26.73 mg/L로 나타났으며, 혼합물은 M1(SMX+SMZ) 45.94mg/L, M2(SMZ+STZ) 31.65 mg/L, M3(SMX+STZ) 42.52 mg/L, M4(SMX+SMZ+STZ) 52.16 mg/L로 확인되었다. 또한, 비시험 독성 예측방법인 UN-GHS 모델과 Similar Mode of Action(MOA) 기반 분석을 통해 혼합 독성을 예측하였다. UN-GHS 모델을 이용한 예측은 실험값과 유사한 경향을 보였으나, 최대 21%의 상대오차가 발생하여 단순 가산으로 환경 내 독성영향을 평가하는 데 한계가 있음을 검증하였다. Similar MOA 분석 결과, M1은 단순 가산효과, M2는 상승작용, M3⋅M4는 길항작용을 보였다. 이는 항생제 혼합물이 항상 상승효과를 보이지 않음을 시사한다. 길항작용은 동일 표적 또는 수용체 경쟁, 연관 경로 내 영향, 혹은 한 물질의 독성 억제 등으로 발생할 수 있다. 본 연구 결과, 혼합물질의 독성은 단일물질 기반 비시험 예측법으로 정확히 평가하기 어렵고, 혼합물질의 조성과 종류에 따라 오차가 발생함을 규명하였다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 조건에서의 실험적 데이터를 축적하고 보정인자를 도출하여 모델 신뢰도를 향상시킬 필요가 있으며, 다양한 작용 기작과 성분을 가진 혼합물을 대상으로 실험적 검증을 수행함으로써 혼합물의 실제 독성을 보다 정확하게 평가해야 한다.

This study aims to establish a data-driven framework for identifying fishing vessel risk factors based on the Korean Maritime Accident Verdicts. As fishing vessels accounted for 64.66% of maritime accidents and 77.45% of fatalities in Korea (2020 – 2024), they represent a key target for maritime safety management. The narrative structure of verdicts — covering background, cause, and consequence — was transformed into 4M (Man, Machine, Method, Media)-based causal data, and the contribution ratios of each factor were calculated by an accident type. To complement documentary analysis, a HAZID (Hazard Identification) workshop was conducted to verify findings through field assessment. The proposed analytical framework converts narrative verdict records into numerical contribution values and reproducible causal sequences, enabling quantitative comparison of accident mechanisms across accident categories. This allows the identification of which causal factors and combinations should be prioritized for prevention efforts in fishing vessels, providing an objective basis for determining safety-check items and risk-control priorities. By integrating quantitative data analysis with field-based validation, this study establishes a practical and data-driven foundation for risk assessment in fishing-vessel design and safety management.

본 연구는 중학교 축구선수들을 대상으로 실제 경기 전후 보행 패턴의 변화를 살펴보고, 이러한 변화가 부상 위험과 어떤 관련이 있는지를 평가하는 데 목적이 있다. 경기 전/후에 따른 보행분석 결과, 보행 효율성과 관련된 지표인 PCI와 GA는 경기 후 유의하게 증가하여 보행 효율성과 대칭성이 저하되었 다. 또한, 발목 관절 운동범위 중 Dorsi/Plantar 및 Adduct/Abduct ROM이 경기 후 유의하게 감소하여, 발목 움직임이 저하되었다. 이는 반복적인 경기 활동으로 인한 피로가 발목 관절의 유연성과 기능을 저하 시킬 수 있음을 나타낸다. 이와 같은 결과는 중학교 축구선수의 경기 후 보행 패턴 변화가 발목 기능의 저 하와 밀접한 관련이 있으며, 궁극적으로 부상 위험이 증가하는 것을 의미한다. 따라서 본 연구는 청소년 축 구선수들의 부상예방을 위한 상해예방 프로그램과 경기력 관리 전략을 수립하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

지진 발생 시 지진으로 인한 피해를 최소화하기 위해서는 지진 발생 이전의 재난 대비와 발생 이후의 복구계획 수립이 중요하다. 특 히 효과적인 대응체계 마련을 위해서는 심각한 피해가 예상되는 건축물을 대상으로 지진위험도를 평가하여 건축물의 피해를 예측하 는 과정이 지역사회를 단위로 수행되어야 한다. 본 논문에서는 건축물의 취약도와 지반운동이 결합되어 결정되는 지진위험도를 평 가하기 위해서 공학적으로 정량적으로 판단할 수 있는 지진 붕괴위험도의 개념을 활용하여 지역단위 평가를 수행하였다. 평가 결과, 행정구역 내 건축물의 구조유형 분포는 해당 지역 붕괴위험도 평가에 유의미한 영향을 미침을 확인하였다. 그러나 일부 지역에서는 구조유형만으로 설명할 수 없는 양상을 보였는데, 이는 지반종류에 따른 영향이 지역단위 붕괴위험도 평가에 있어 미치는 영향이 상 대적으로 크다고 판단할 수 있으며, 합리적인 평가결과 도출을 위하여 건축물의 내진성능에 의한 붕괴위험도와 반드시 함께 고려될 필요가 있음을 설명한다.

Distant metastasis is an uncommon but critical determinant of prognosis in oral squamous cell carcinoma (OSCC). This study aimed to evaluate clinicopathological risk factors associated with distant metastasis and overall survival (OS) in surgically treated patients with OSCC. A retrospective review was conducted on 116 patients who underwent surgery for oral cancer at Samsung Medical Center between 2018 and 2024. Clinicopathological variables—including depth of invasion (DOI), extranodal extension (ENE), lymphovascular invasion (LVI), perineural invasion (PNI), and worst pattern of invasion (WPI)—were analyzed. Kaplan–Meier survival analysis and Cox proportional hazards regression were used to assess prognostic factors. Distant metastasis occurred in 9.1% of patients and was significantly associated with inferior OS (P < 0.0001). In univariate analysis, LVI, ENE, WPI, and multiple metastatic lymph nodes were significantly associated with poor prognosis. Multivariate analysis identified focal LVI as an independent predictor of OS (HR = 14.23, 95% CI: 1.85–109.67, P = 0.011). Subgroup analysis showed a higher frequency of distant metastasis among patients without neck dissection and those with deeper tumor invasion, although statistical significance was not consistently achieved due to limited events. The lung was the most common site of metastasis, and median post-metastatic survival was 5 months. LVI, ENE, WPI, and nodal burden are significant prognostic factors for OSCC. Focal LVI was independently associated with survival. These findings support the integration of high-risk pathological features into postoperative surveillance and treatment planning.

In this study, we propose a data-driven analytical framework for systematically analyzing the driving patterns of autonomous buses and quantitatively identifying risky driving behaviors at the road-segment level using operational data from real roads. The analysis was based on Basic Safety Message (BSM) data collected over 125 days from two Panta-G autonomous buses operating in the Pangyo Autonomous Driving Testbed. Key driving indicators included speed, acceleration, yaw rate, and elevation, which were mapped onto high-definition (HD) road maps. A hybrid clustering method combining self-organizing map (SOM) and k-means++ was applied, which resulted in eight distinct driving pattern clusters. Among these, four clusters exhibited characteristics associated with risky driving such as sudden acceleration, deceleration, and abrupt steering, and were spatially visualized using digital maps. These visualizations offer practical insights for real-time monitoring and localized risk assessment in autonomous vehicle operations. The proposed framework provides empirical evidence for evaluating the operational safety and reliability of autonomous buses based on repeated behavioral patterns. Its adaptability to diverse urban environments highlights its utility for intelligent traffic control systems and future mobility policy planning.

Autonomous vehicles are widely expected to be commercialized in the near future. This would naturally lead to situations in which existing vehicles and autonomous vehicles would be on the road at the same time, which would pose a notable hazard to traffic safety. From this perspective, high-risk factors relating to this deployment should be identified to prepare measures to promote traffic safety. However, at this point, deriving high-risk factors based on actual data is problematic because autonomous vehicles have not yet been widely commercialized. In this study, we derive high-risk factors that would apply if autonomous vehicles were allowed to drive alongside vehicles driven by humans using a meta-analysis. We synthesized factors related to autonomous vehicles mentioned in the relevant literature. An analysis was conducted based on a total of 58 documents according to five keywords related to autonomous vehicles (crash factors, scenarios, predictive models, laws, and regulations). We also performed a binary meta-analysis of factors related to autonomous vehicles according to these keywords and a meta-analysis of effect size according to the relative size of factors to evaluate them comprehensively. We found that many different aspects of driving such as navigating intersections, lanes, fog, rain, acceleration and deceleration, rear-end collisions, inter-vehicle spacing, and pedestrian collisions were notable as high-risk factors. This study provides basic data to identify high-risk factors to support the development of related prediction models.

This study experimentally and numerically evaluated the fire risks and structural vulnerabilities of tunnel-type noise barriers (hereinafter referred to as hereinafter referred to as soundproof tunnels). In Korea, soundproof tunnels are typically constructed using combustible polymeric materials such as polymethyl methacrylate (PMMA) and polycarbonate (PC) for noise reduction and lightweight design. However, due to their enclosed structural characteristics, concerns have been raised regarding heat and smoke accumulation as well as the rapid spread of fire. In this study, fire scenarios were established by varying structural conditions, including roof opening ratios and the presence or absence of central partitions, and analyzed using the Fire Dynamics Simulator (FDS). The results demonstrated that PMMA exhibited a lower thermal decomposition temperature and a higher heat release rate, indicating a higher level of fire risk, while PC showed superior fire resistance with higher decomposition temperature and delayed ignition properties. PMMA rapidly exceeded the critical thresholds for temperature and radiative heat flux, resulting in complete combustion. Central partitions were found to accelerate smoke spread, whereas side or roof openings facilitated smoke discharge to the exterior, contributing to fire suppression and improving life safety. In conclusion, this study confirmed that the fire risks of soundproof tunnel are jointly influenced by the combustion characteristics of the materials and the structural conditions. The findings are expected to serve as fundamental data for material selection and design standard improvements in future soundproof tunnel fire safety.