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.

In industry society, it is challenging to identify and prevent potential hazard factors since an industry is complex and changing variously. Particularly, as industrial accidents occur more frequently by secondary and tertiary indirect causes, rather than primary direct causes such as environmental changes or selfinduced disasters, it becomes more difficult to analyze the risk in safety management perspective. The purposes of this study are to reconsider the variable factors used in the existing Risk Priority Number (RPN) assessment method and to explore a new prioritization method for risks and disasters caused by various external environmental changes. To achieve this, various variables are considered including the currently used variables such as the occurrence frequency, the likelihood of occurrence, the severity. Among the variables, the eight key variables will be selected, and it is to take account of the relative weights between the variables.

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.

본 연구는 한국 해상풍력 입지의 태풍 리스크를 정량적으로 평가하고, 독립적으로 산출한 태풍 위험 지수와 관측기반의 해상 극한풍속을 비교 및 검증하는 것을 목적으로 한다. 기상청의 61년간 태풍 자료(경로, 폭풍반경, 중심기압)를 활용해 변수 중요도 정규 화 및 가중치를 적용하였으며, GIS 공간분석을 통해 격자별 태풍 위험 지수(TRS: Typhoon Risk Score)를 산출하였다. 이를 기반으로 허가된 99개 해상풍력 프로젝트 입지의 TRS를 평가한 결과, 14개 지역(14.1%)이 고위험(TRS > 0.7)으로 분류되었다. 기상청에서 운 영 중인 전국의 9개 해양부이 장기 관측자료를 활용하여 극한풍속을 산출하여 TRS와의 상관도를 분석하였다. ERA5 재해석자료로 장 기 보정된 극한풍속은 TRS와 0.7 이상의 높은 상관성을 보였다. 이는 본 연구에서 61개 태풍 정보로 산출한 TRS가 유의미한 분석결 과를 나타내며, 국내 해상풍력 사업자들의 프로젝트 입지 선정에 좋은 참고자료가 될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 경남지역 휴게음식점에서 판매되는 디저트류 를 대상으로 타르색소의 함량을 조사하고 위해성을 평가 하고자 수행되었다. 분석 대상은 2024년 3월부터 10월까 지 수거한 마카롱, 머랭쿠키, 케이크, 음료, 캔디 등 총 100 건의 시료였으며, 국내 허용 타르색소 9종을 UPLC-PDA 로 정량 분석하였다. 전체 평균 검출률은 59.0%였으며, 마 카롱(96.2%)과 케이크(76.5%)에서 높은 검출률을 보인 반 면, 캔디류에서는 타르색소가 검출되지 않았다. 평균 함량 은 머랭쿠키(56.05 mg/kg)와 마카롱(46.99 mg/kg)에서 높 게 나타났고, B1과 R40 색소가 가장 빈번히 검출되었다. 총 39건의 시료에서 2종에서 5종의 색소가 병용 검출되었 으며, 특히 머랭쿠키에서는 병용 기준을 초과한 사례가 확 인되었다. 기준 초과한 품목을 포함한 위해도 평가 결과 0.00-17.72%의 수준으로 나타나 안전한 범위 내에 있었다. 다만, 식품섭취량 자료에 마카롱, 머랭쿠키 등 특정 품목 의 세부 섭취량이 포함되어 있지 않아, 이와 유사한 제품 군(snack)의 평균 섭취량을 대체 자료로 활용하였다. 이에 따라 평가 결과는 실제 섭취 수준과 차이가 있을 수 있으 며, 일부 섭취량은 과대 또는 과소 평가되었을 가능성이 있 다. 그러나 색소 병용 사용의 빈도와 기준 초과 사례는 자 가품질검사 의무가 없는 휴게음식점에서의 안전성 관리 취 약성을 반영하며, 향후 이들 업소를 대상으로 한 타르색소 사용 기준 교육 및 체계적인 모니터링 등 안전 관리가 필 요하다고 판단된다.

This study aims to analyze the risk factors contributing to marine accidents involving Korean distant water fishing vessels using a Bayesian network approach. As marine accidents in this sector often result in severe casualties and significant economic losses, understanding their underlying causes is critical. Based on official investigation records from the Korea Maritime Safety Tribunal (2000-2023), a dataset of 46 accident cases involving longliners, trawlers, and other fishing vessels was constructed. The analysis categorized accidents by vessel types, gross tonnage, vessel age, location, operating status, and specific causes, including poor lookout and inadequate maintenance. Following the Formal Safety Assessment (FSA) framework recommended by the International Maritime Organization (IMO), the study applied Bayesian networks to quantify the probabilistic relationships among risk factors. The results revealed that the most hazardous conditions for different accident types included: vessels with 300-500 GT, aged 20-40 years, operating outside harbor limits during navigation or fishing. Specifically, collision and grounding incidents were primarily associated with poor lookout, while sinking and fire/explosion incidents were linked to inadequate maintenance. The findings underscore the necessity of tailored safety control measures for each accident type and vessel category. This research provides empirical evidence to support decision-making for improving safety policies under the Act on the Punishment of Serious Accidents and the Distant Water Fisheries Development Act.

본 연구는 고독사를 단지 개인의 말로가 아닌 사회적 관계의 해체와 경제적 취약성, 제도적 방기의 복합적 결과로 인식하고 이를 구조적으로 분석하고자 한다. 특히 고독사의 핵심 요인을 ‘사회적 연결성’과 ‘경제적 안정성’이라는 두 축으로 구분하여 2×2 매트릭스 분석틀을 제시하고, 이 에 따라 고독사 위험군을 네 가지 유형(사회적 자립형, 정서적 고립형, 구조적 취약형, 고위험 배제형)으로 유형화하였다. 각 유형별로 상이한 위험양상과 정책 사각지대를 도출하고, 이에 따른 맞춤형 정책 개입 전 략을 제안하였다. 본 연구는 사회적 자본 이론과 구조적 폭력 이론을 이 론적 기반으로 삼아 고독사의 본질을 분석하며, 고독사를 단지 복지의 문제를 넘어 정의와 돌봄의 윤리로 접근해야 함을 주장한다. 특히 ‘정서 적 고립형’과 ‘구조적 취약형’은 정책적 주목이 필요한 사각지대로 확인 되었으며, 고위험군에 대해서는 통합적 돌봄 체계와 공공 개입의 필요성 이 강조된다. 본 연구는 고독사 예방을 위한 실천적·정책적 대안 제시에 기여함으로써 공동체적 삶의 회복과 생명 존중 사회 구현에 기초자료를 제공하고자 한다.

In the United States, seismic design standards are crucial in classifying buildings into Risk Categories I to IV. These categories are based on the buildings' occupancy type and the potential risk they pose to public safety, the protection of human life, and the socioeconomic consequences of structural collapse in the event of an earthquake. As the risk category increases, a higher seismic importance factor and more stringent drift limits are imposed on the respective building. This results in enhanced lateral strength and stiffness of the seismic force-resisting system. This study, which compares the seismic demands of special moment frame buildings assigned to high-risk categories, focusing on static system overstrength, ductility, and collapse risk, provides practical insights for structural engineers and architects. For this purpose, nonlinear static and dynamic analyses are performed to quantify the seismic demands of 18 steel frame buildings assigned to Risk Categories II, III, and IV. The findings indicate that buildings in Risk Category II do not meet the target collapse risk of 1% in 50 years, as specified in ASCE/SEI 7. For buildings in higher risk categories, the equivalent lateral force method for estimating seismic base shear is deemed more effective in ensuring adequate seismic performance.

기후변화와 식품공급망의 복잡성 증대로 식품 위해요소 의 발생 경로와 패턴이 다변화됨에 따라, 과학적 예측과 선 제적 개입이 가능한 예방형 식품안전 관리체계의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 기후·환경 요인이 식품 위해요소 에 미치는 영향을 분석함으로써, 기후 민감성이 높은 위해 요소를 식별하고 예측 가능성과 주요 환경인자를 도출하였 다. 아울러 국내외 데이터 기반 위해예측 시스템의 운영 사 례를 비교·분석함으로써, 식품위해예측센터의 실질적 운영 과 역할을 위한 발전방향을 제시하였다. 본 연구를 통해 향 후 식품위해예측센터가 식품안전 정책의 과학화와 지능화 를 이끄는 전략적 플랫폼으로 기능하고, 예방 중심의 관리 체계로의 전환을 유도할 수 있도록 실효적 토대와 정책적 방향성을 제공하고자 한다.

본 연구는 중·소규모 사업장의 높은 산업재해를 저감하기 위한 목적으로 자 기규율 예방체계의 위험성평가를 개선하는 방안을 연구하였다. 이론적 고찰을 위해 기존의 위험성평가 방법과 문제점을 파악하였고, 대기업에 비하여 열악한 중·소규모 사업장의 위험성평가수행에 어려움을 인식하였다. 이를 해결하 기 위한 수단으로 중·소규모 사업장의 지속 가능한 발전을 위해 ESG 경영 평가지표를 함께 고찰하였다. ESG 평가지표 중 산업안전 분야의 위험성평가 내용이 일부 존재하여 기존 위험성평가와 ESG 평가지표 간 관계성, GAP분석 을 통해 문제점을 발견하고 리스크마이닝 기법으로 개선방안을 제안하였다. 모든 사업장에 적용가능한 고도화된 자기규율 예방체계의 위험성평가 개선방 안으로 향후 중소규모 사업장의 산업재해를 경감시키는데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

The rapid expansion of bridge and tunnel infrastructure has resulted in a growing incidence of wind-induced traffic accidents occurring at bridge approaches and tunnel portals. These accidents not only inflict direct damage on vehicles but also lead to substantial social and economic losses, stemming from roadway infrastructure repair and maintenance costs, as well as elevated logistics expenses due to traffic delays and congestion. In this study, a theoretical expression for the lateral displacement of vehicles as a function of wind speed was derived. Subsequently, lateral displacement and lateral wind force were analyzed and compared across vehicle types, considering both straight and curved roadway sections. An analysis of prevailing wind directions at each site revealed that, for passenger cars, the maximum lateral force and displacement on straight sections occurred at a wind incidence angle of 45°, whereas on curved sections with a pier curvature of 90°, the critical wind direction ranged from 0° to 120°. These results demonstrate that vehicle stability can be significantly compromised during high-speed travel under crosswind conditions. Based on departure trajectories of vehicles under varying wind speeds, a risk-assessment scale for wind-induced accidents was developed. In addition, design guidelines were proposed for the strategic placement of windbreak barriers to enhance driving safety under strong wind conditions.

This study examines the risks posed by the on-site reactivity of hazardous chemicals, focusing on high-risk accident scenarios and response system improvements. Using cases like TATP and VX, it analyzes the accessibility and combination potential of precursor chemicals that are not inherently hazardous but can become highly dangerous under specific conditions. Scenario-based qualitative risk assessments reveal critical gaps in South Korea’s current safety management, including insufficient anticipatory regulations, limited detection capabilities for reactively synthesized agents, and fragmented inter-agency coordination. The study highlights the need for a proactive, integrated approach incorporating real-time precursor tracking, advanced detection technologies, and joint scenario-based response training. By shifting from static substance control to risk-based preparedness, this research offers strategic recommendations for enhancing chemical accident prevention and response in complex facility environments.

본 연구는 한국 주식시장에서 개별 환경(E), 사회(S), 지배구조(G) 차원 및 균형 잡힌 ESG 전략이 주가폭락 위험에 미치는 영향과, 이 관계에서 재무적 제약이 어떤 역할을 하는지를 분석한다. 본 연구는 ESG 평가점수, 기업 특성, 기업 내 E, S, G 점수 간 분산도, 주가폭락 위험의 시차 항 등을 포함한 패널 모델 분석을 수행한다. 내생성 문제를 해결하기 위해 도구변수(IV) 방법과 시스템 GMM(Generalized Method of Moments) 접근법 을 추가로 활용하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같은 주요 통찰을 제공하며, 내생성 문제를 고려한 후에도 일관 성을 유지한다. 첫째, 기업의 ESG 활동 중 환경(E) 점수는 주가폭락 위험과 유의미하게 부(-)의 관계를 보이며, 이는 환경(E) 관리가 주가폭락 위험을 줄인다는 것을 시사한다. 둘째, 한 기업 내에서의 E-S-G 차원 간 점수의 분산 정도가 주가폭락 위험에 기여하는 또 하나의 요인으로 나타났으며, 이는 재무적 제약 여부에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 재무적으로 제약된 기업의 경우, 균형 잡힌 ESG 활동이 주가폭락 위험을 완화하는 데 효과적인 반면, 재무적으로 제약되지 않은 기업에서는 이 관계가 통계적으로 유의하지 않았다.