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.

도로 결빙이란 도로 표면에 형성된 얼음층으로 도로 결빙으로 인한 교통사고의 치사율은 결빙이 원인이 아닌 교통사고의 치사율과 비교하여 1.5배 높은 수치인 2.3으로 나타났다. 현재 국토교통부에서는 결빙사고 취약구간을 선정하고 관리하기 위하여 결빙 취약구간 평가기준표를 제시하였다. 그러나 도로 결빙은 노면 온도와 수분 공급에 따라 형성되며 기온, 구름량, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량 등 의 기상인자들이 복합적으로 작용하여 발생하며, 기존의 평가 기준은 이와 같은 인자들을 충분히 반영하지 못하여 결빙 형성을 예측 하고 평가하는 능력이 부족하다고 판단된다. 따라서 본 연구는 결빙 교통사고 데이터의 통계적인 분석을 통하여 결빙이 형성되는 기 상 조건을 구체화하고 결빙사고 및 결빙 형성을 예측하기 위한 기상학적 기준을 마련하는 것을 목적으로 진행되었다. 2018년 1월 1 일～2024년3월 15일 동안 발생한 결빙 사고와 사고 발생 당시 및 이전 6시간동안의 기상 데이터를 분석 데이터로 사용하였다. 이때, 역거리 가중법, 기온감률 등 공간보간기법을 적용하였다. 이후, 박스도표, 히스토그램, 경험적 누적분포함수 등의 통계분석을 적용하여 결빙사고의 기상 분포 특성을 확인하였다. 최종적으로 결빙사고의 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 기온 및 습도에 따른 결빙사고 의 발생 확률을 계산하였다. 이와 같은 연구 결과는 결빙 형성을 예측하는 기온 및 습도의 기준점으로 제시할 수 있으며 더 나아가, 추후 결빙사고 예방 및 예보의 기준으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

2019년 12월, 상주-영천 고속도로 상행선에서 도로 노면 결빙에 의한 연쇄추돌사고로 48명의 사상자가 발생하였다. 이에, 국토교통부 는 2020년 1월 결빙 취약구간 선정기준을 마련하여 결빙 취약구간 403개소를 지정하고, 결빙 취약구간을 대상으로 2022년까지 1,699억 원의 예산을 투입하여 결빙사고 예방사업을 계획하였다(BAI, 2021). 하지만, 결빙 취약구간 선정기준에 대해 적정성 검토가 이루어지 지 않아 그 신뢰성과 실효성이 충분히 검증되지 않았다. 본 연구에서는 국가교통정보센터의 노드·링크(Node·Link) 체계를 기반으로 전국 고속국도 및 일반국도의 특성정보(시설, 선형구조, 기상, 교통 등)를 GIS(Geographic Information System) 데이터로 구축하였다. 최근 5년 결빙사고 발생이력이 있는 도로구간(Link)을 확인하고 Random Forest 알고리즘을 통해 도로 특성정보의 결빙사고에 대한 변수 중요도(Feature Importance)를 분석했다. 이를 통해 결빙사고와 각 인자의 상관성을 파악하여 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’의 항목별 배점을 수정, 보완함으로써 평가표의 신뢰성을 제고한다.

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 forklift carry cargo and move to various places. When a forklift moves to various places, a forklift accident occurs due to a number of factors,such as speed, safe distance. Forklift accidents occur at the logistic site and there are many studies on the causes of accident such as jamming, falling, collisions, etc. However, safety operation for accident prevention is necessary before operating a forklift. Pre-accident safety precautions may prevent accidents. In this study, precautionary factors for safe operation were analyzed to prevent forklift safety accidents through the AHP technique. As a result of the study showed that safety management was the priority in the terminal group and the logistics warehouse group.

Recently marine accidents involving floating objects have been continuously increasing due to domestic coastal traffic conditions, and as a result cases of secondary-linked reduction gear damage have also occurred one after another. This research aims to evaluate the ship propulsion system safety through the analysis the effect of the torsional stress generated on the propeller shaft system when a rope or net is wrapped around a propeller at sea through theoretical analysis, simulation analysis, and ship empirical test.

PURPOSES : This study empirically examines the determinants of traffic accidents by focusing on the transport culture index. METHODS : Two-stage least-squares estimation using an instrumental variable is used as the identification strategy. As the instrumental variable of the transport culture index, its past values, particularly before the outbreak of COVID-19 in 2018 are used. RESULTS : The empirical results, considering the potential endogeneity of the transport culture index, show that areas with higher values of the index are likely to have fewer traffic accident casualties. Local governments of regions with relatively frequent traffic accidents can run campaigns for residents to fasten their seatbelts, causing reverse causation. Ignoring this type of endogeneity underestimates the importance of the index as a key determinant of traffic accidents. CONCLUSIONS : Several traffic accidents occur in Korea, e.g., 203,130 accidents with 291,608 injuries and 5,392 deaths. As traffic accidents cause social costs, such as delays in traffic flow and damage to traffic facilities, public interventions are required to reduce them. However, the first step in public intervention is to accurately understand the relationship between the degree of damage in traffic accidents and the transport-related attributes of the areas where the accidents occurred. Although the transport culture index appears to be an appropriate indicator for predicting local traffic accidents, its limitations as a comprehensive index need to be addressed in the future.

The purpose of this study is to analyze effect of Army Risk Assessment System(ARAS) which is used to prevent safety accident in ROK army. Based on prior research, we select 4 indicators which are related to accident prevention effect and analyze the differences before and after ARAS operation for each indicators by using Paired-Samples T-Test. Also, we analyze the correlation between degree of ARAS operation and status of safety accidents of 112 ROK Army units. We conduct an evaluation of each function within the system using IPA method. The results of this study are as follows; All 4 indicators are improved compared to before ARAS operation, and the differences are statistically significant. Also, there is negative correlation between the degree of ARAS operation and the occurrence of safety accidents. So, the operation of ARAS has a positive effect on preventing safety accidents. Finally among the 15 functions of ARAS, 4 functions require improvement. The findings of this study have implications for proposing necessity of computerized system in enforcing Risk Assessment. Also, whether or not operating ARAS is important, but it is also important to operate it well. Lastly, We propose improvement plans for each function to operate it well.

This study aims to predict return-to-work outcomes for workers injured in industrial accidents using a TabNet-RUSBoost hybrid model. The study analyzed data from 1,383 workers who had completed recuperation. Key predictors identified include length of recuperation, disability grade, occupation activity, self-efficacy, and socioeconomic status. The model effectively addresses class imbalance and demonstrates superior predictive performance. These findings underscore the importance of a holistic approach, incorporating both medical and psychosocial factors.

안전은 해군과 같은 위험성이 높은 환경에서 활동하는 조직에게 필수적이다. 효과적인 안전관리는 지속적인 개선과 보완을 통 해 유지되어야 하며, PDCA cycle을 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 해군에서는 안전 규정 강화와 교육 확대에도 불구하고 안전사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이는 안전사고 분석 및 분류 시스템 개선의 필요성을 보여준다. 본 연구에서는 해군 안전사고 분류체계를 분 석하고 문제점을 파악하여 효과적인 분류체계를 구축하는데 중점을 두었다. 이를 통해 안전사고 결과를 데이터화하고, 사고의 근본 원인 을 파악하며, 중장기적인 안전관리 정책 수립에 기여할 수 있도록 12자리의 해군 안전사고 분류 코드를 제안하였다.

본 연구는 소량 다품종의 화학물질을 다루는 연구실의 안전관리를 강화하기 위해 전과정관리 체계 알고리즘을 제안하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 최근 10년간의 연구실 사고 사례, 관련 법규, 선행 연구 및 FGI (Focus Group Interview) 연구실 현황 분석을 통해 요구사항을 도출하고 전과정 관리체계를 개발하였으며, 이를 기반으로 전과정관리체계 알고리즘을 설계, 개발하여 연구실에 적용 및 검증하였다. 연구실 화학물질 사고 예방을 위한 안전관리는 우선 연구실 내 화학물질의 종류와 양을 정확히 파악하는 것부터 시작해야 한다. 이를 위해 화학물질관리의 전 과정을 단계별로 나누어 관리체계를 수립하고, 각 단계에서 활용되는 물질 정보, 법규 정보, 화학물질 성상별 분리 정보를 다루는 데이터베이스 항목 추출 및 알고리즘 개발 방안을 제시하였다. 본 알고리즘을 세 개의 기관에서 적용한 결과, 사고 예방 및 법규 준수 측면에서 높은 효과를 보인 것으로 평가되었으나 사고 발생률에 미치는 유의한 영향에 대해 알기 위해서는 더 많은 적용 연구가 필요하다. 본 연구에서 개발한 전과정관리체계 알고리즘의 활용은 실험실 안전과 사회적 안전을 도모하는 동시에 기업의 ESG 경영의 중요한 요소 중 하나인 기업활동의 리스크 관리와 책임경영에 도움이 될 것으로 기대한다.

우리나라 제조 소기업은 온실가스 고배출 업종이 많고, 산재사망사고 발생 비중이 높아 수출의존도가 높은 국내 제조 소기업에 대한 ESG 이슈 관리가 점차 중요해 질 것이다. 본 연구는 제조 소기업의 저탄소 활동이 현장 작업자의 안전의식과 산업재해에 미치는 영향을 파악하고, 저탄소 활동이 안전, 고용 등의 영역에서 발생하는 부정적 영향을 감소 시켜 기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있는 방안을 모색해 보았다. 연구에서는 제조 소기업의 저탄소 활동(저탄소 전략 및 시스템 활동, 온실가스 및 환경오염 분야 활동, 자원 및 에너 지 분야 활동)이 산업안전 인식 향상에 긍정적(+)인 영향을 미치는 것을 확인하고, 저탄소 활동에 참여한 기업들의 산업재해율이 감소하였으며, 매출과 고용이 증가하는 성과가 나 타난 것을 확인하였다. 따라서 정부는 제조 소기업의 저탄소 활동과 산업안전, 고용창출이 연계될 수 있도록 정책적인 지원을 통해 지속가능한 성장을 위한 핵심 경영 전략으로 자리 잡게 해야 한다.

This study aimed to quantitatively analyze the risk using data from 329 safety accidents that occurred in aquaculture fisheries management vessels over the recent five years (2018-2022). For quantitative risk analysis, the Bayesian network proposed by the International Maritime Organization (IMO) was used to analyze the risk level according to the fishing process and cause of safety accidents. Among the work processes, the fishing process was analyzed to have the highest risk, being 12.5 times that of the navigation, 2.7 times that of the maintenance, and 8.8 times that of the loading and unloading. Among the causes of accidents, the hull and working environment showed the highest risk, being 1.7 times that of fishing gear and equipment, 4.7 times that of machinery and equipment, and 9.4 times that of external environment. By quantitatively analyzing the safety accident risks for 64 combinations of these four work processes and four accident causes, this study provided fundamental data to reduce safety accidents occurring in aquaculture fisheries management vessels.

퍼스널 모빌리티는 친환경 1인용 교통수단으로, 공유 서비스 도입 이후 이용자가 급격히 증가하였다. 연관 정책이 미비한 상태에서 이용자가 급증하였고, 이에 따라 서울시를 중심으로 퍼스널 모빌리티 사고가 증가하고 있으나 관련 연구가 부족한 실정이 다. 본 연구는 서울시를 중심으로 퍼스널 모빌리티 사고에 영향을 미치는 도시환경 요인을 파악하였다. 사고의 공간자기상관을 제거하기 위해 음이항 회귀모형 및 음이항 아이겐벡터 필터링 모형을 적용하였고, 각 모형을 비교한 후 최적 모형인 음이항 아이겐벡 터 필터링 모형의 결과를 바탕으로 사고 결과를 해석하였다. 본 연구는 인구, 교통, 사회 지표를 이용해 퍼스널 모빌리티 사고가 많이 일어나는 서울시 행정동의 특징을 확인하고 분석했다는 점에서 의의를 갖는다.

When a fire breaks out in a distribution center, it causes a lot of damage. And the most casualties are caused by Fire accidents. Therefore, training for fire prevention should be mandatory at the distribution center. Also, the contents of education should be different in room temperature warehouses and low temperature warehouses. Fire education in low-temperature warehouses should be more emphasized. This is because many fires occur in low-temperature warehouses. In this study, a study was conducted to determine the important order of training hours and contents for fire prevention education according to the type of distribution center. The importance of time and content for safety education in all types of warehouses did not differ significantly. It was first decided that safety prevention training should be conducted periodically in all types of warehouses

In order to prevent accidents via defective ammunition, this paper analyzes recent research on ammunition life prediction methodology. This workanalyzes current shelf-life prediction approaches by comparing the pros and cons of physical modeling, accelerated testing, and statistical analysis-based prediction techniques. Physical modeling-based prediction demonstrates its usefulness in understanding the physical properties and interactions of ammunition. Accelerated testing-based prediction is useful in quickly verifying the reliability and safety of ammunition. Additionally, statistical analysis-based prediction is emphasized for its ability to make decisions based on data. This paper aims to contribute to the early detection of defective ammunition by analyzing ammunition life prediction methodology hereby reducing defective ammunition accidents. In order to prepare not only Korean domestic war situation but also the international affairs from Eastern Europe and Mid East countries, it is very important to enhance the stability of organizations using ammunition and reduce costs of potential accidents.

겨울철 국내 도로 결빙으로 인한 교통사고가 증가하는 추세를 보이고 있으며 2018년~2022년까지 총 4,609건의 결빙 교통사고가 발 생하였다. 결빙 교통사고의 치사율은 2.3으로 일반적인 교통사고와 비교하여 높은 치사율을 보이며 최근 5년(2018~2022)동안 결빙 교 통사고로 인하여 107명이 사망자와 7,728명의 부상자가 발생하였다. 현재 국토교통부에서 제시한 결빙 취약구간 평가기준표에 따라 결 빙 위험 구간을 지정하고 있으나, 해당 기준은 결빙의 주요 요인으로 고려되는 기상조건을 충분히 반영하지 못하고 있다. 도로 결빙은 노면온도가 0℃ 이하이며 노면에 수분이 공급될 때 형성되며 기온, 구름량, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량 등의 기상인자들이 복합적으 로 작용하여 결빙이 발생한다는 점을 고려하였을 때, 기상 특성은 도로 결빙의 주요 인자로 판단된다. 따라서 국내 결빙 취약구간 평 가기준의 개선이 필요하며 본 연구의 목적은 국내 결빙 교통사고 데이터를 분석하고 결빙이 형성되는 기상 조건을 구체화하는 것이다. 분석을 위한 데이터로 2018년~2022년까지 5년동안 발생한 결빙사고 사례와 기상청 방재기상관측소(AWS)에서 제공하는 기상 데이터 를 적용하였다. 이후, 박스도표, 확률밀도함수 등의 통계분석을 적용하여 결빙 형성 기상 조건을 구체화하였다. 이를 통하여 기존 결빙 취약구간 평가기준의 기상학적 개선 방향성을 제시할 수 있으며 더 나아가 도로 결빙 예측 로직 개발을 기대할 수 있다.

In recent years, deaths and missing people have continuously occurred due to man overboard (MOB) and suicide on passenger ships. However, due to the complex deck structure and enlargement of passenger ships, closed-circuit television (CCTV) coverage is limited, and it is difficult to prevent accidents for all passengers with limited crews. Therefore, a real-time system for detecting high-risk blind spots on passenger ships is needed through risk analysis. This study used a combination of the following three risk factors to calculate and evaluate the risk of MOB and suicide by deck area of the passenger ship: 1) distance away from guard rails, 2) the visibility of CCTV, and 3) ship operating conditions. Based on the survey from experts, risk scores of MOB and suicide accidents by deck area on a passenger ship were yielded.

PURPOSES : This study aims to understand the characteristics of accidents involving autonomous vehicles and derive the causes of accidents from road spatial information through autonomous vehicle accident reports. METHODS : For this study, autonomous vehicle accident reports collected and managed by the CA DMV were used as data sources. In addition, spatial characteristics and geometric data for accident locations were extracted by Google maps. Based on the collected data, the study conducted general statistics, text embedding, and cross-analysis to understand the overall characteristics of autonomous vehicle accidents and their relationship with road spatial features. RESULTS : The analysis results for characteristics of autonomous vehicle accidents, applying statistical analysis and text embedding techniques, reveal that the damages caused by autonomous vehicle accidents are often minor, and approximately half of the accidents are triggered by other vehicles. It is noteworthy that accidents where autonomous vehicles are at fault are not uncommon, and when the cause of the accident is within the autonomous vehicle, the accident risk can increase. The accident analysis results using spatial data showed that the severity of accidents increases when on-street parking is present, when dedicated lanes for bicycles and buses exist, and when bus stops are present. CONCLUSIONS : Through this study, geometric and spatial elements that appear to have an impact on autonomous driving systems have been identified. The findings of this study are expected to serve as foundational data for improving the safety of autonomous vehicle operations in the future.

PURPOSES : The purpose of this study is to statistically analyze the meteorological factors that contribute to the formation of road surface icing based on actual cases of icing accidents and provide directions for improving icing evaluation criteria. METHODS : In this study, we collected cases of domestic road icing accidents by searching news articles with the keyword ‘icing collision accidents’. Subsequently, we determined the latitude, longitude, and altitude of accident locations using satellite map service. We applied the Inverse Distance Weighting (IDW) method and temperature lapse rate to estimate meteorological data at each location. Finally, statistical analysis was conducted for temperature, humidity, and precipitation occurrence using probability density functions. RESULTS : As a result, road icing accident data points with identifiable location coordinates were collected. Among these, temperature, humidity, and precipitation occurrence from Automated Weather Stations (AWS) data were selected for analysis. During the process of correcting meteorological factors using the Inverse Distance Weighting (IDW) method, the optimal Weighting Exponent (p) that minimizes the error was determined and applied. The results showed that accidents occurring in the morning indicated the highest accident occurrence rate. The average temperature at the time of the accidents was -1.4°C, with a humidity level of 85.1%. Precipitation was observed at the time of the accident in 19 cases. CONCLUSIONS : Icing on pavement can occur not only under extreme weather conditions but also under typical meteorological conditions. Typically, icing can occur when the relative humidity is above 70%. Accordingly, for future improvements in the evaluation criteria for icing-prone areas by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, it is possible to incorporate the temperature and humidity ranges that generally lead to icing, taking into account climate characteristics.