뎅기열, 황열, 지카 바이러스의 주요 매개체인 이집트숲모기(Aedes aegypti)는 현재까지 대한민국에서 공식적으로 기록된 바 없다. 그러나, 여 러 전 지구적 종 분포 분석 연구들은 세계생물다양성정보기구(GBIF)의 발생 기록을 근거로 한국 내 서식 가능성을 시사해 왔다. 본 연구에서 세계 생물다양성정보기구(GBIF)를 조사한 결과, 한국에 대한 발생 기록은 단 한 건이었으며, 이는 채집 메타데이터가 검증되지 않은 2015년 전 지구적 데이터셋에서 유래한 것으로 확인되었다. 이에 본 연구는 검증되지 않은 한국 측 기록을 제외하고, 아시아 열대 및 아열대 지역(14°S–39°N, 90°E –160°E)의 발생 기록만을 활용하여 최대 엔트로피(MaxEnt) 모델을 구축하였으며, 현재 및 미래 기후 조건하에서의 서식 적합성을 평가하였다. 분석 결과, 현재의 최대 서식 적합도는 0.157로 나타났으며, 전반적으로 낮은 서식 적합성을 보였다. SSP5-8.5 시나리오에 따른 2061~2080년 전 망에서는 최대 적합도가 0.45까지 상승하였으나, 여전히 정착 가능성은 낮은 것으로 나타났다. 추운 겨울 기온이 이들의 정착을 가로막는 결정적인 장벽인 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 데이터 정제 과정을 거치지 않은 결과들과 차이가 있으며, 이는 외래종 유입 위험 평가 시 발생 기록의 신 뢰성 검증이 결과에 중대한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

재현의 도구로서 언어와 이미지는 자극 수용 방식에서 뚜렷한 차이를 보인다. 특정 사건을 설명하는 문 장이 정제된 형태로 내용을 축약하는 것과 달리, 이미지나 영상은 사건을 즉각적으로 재현함으로써 실제 경험과 유사한 형태의 간접 체험을 가능하게 한다. 웹툰 산업 현장에서는 판타지라는 기호를 활용하여 현실 의 제약을 넘어선 자극적인 소재를 수용하며 독자에게 강한 몰입감을 제공한다. 독자가 판타지 장르의 비현 실성에 몰입하는 것은 현실의 비도덕적 사건으로부터 심리적 거리를 확보하기 위함이다. 이러한 서사 구조 는 시장의 논리에 따라 점차 고자극을 추구하는 경향을 띈다. 디지털 매체의 참여자로서 독자는 작품을 능동적으로 수용하는 주체이나 그 몰입의 동기가 단순히 비현실적인 대리 만족에만 국한되는 것은 아니다. 개별 독자는 유흥을 넘어 향유 차원에서 작품을 수용하며, 이 과정에서 개인의 발달 수준이나 경험에 따라 작품 속 자극적 소재로 인한 외상 후 스트레스에 노출될 위험이 존재한다. 이는 매체나 창작자가 단순히 콘텐츠를 제한하는 차원을 넘어 독자를 보호받아야 할 심리적, 사회적 존재로 인식해야 함을 시사한다. 이 러한 맥락에서 작가는 능동적 수용자의 리터러시를 개선하기 위한 최소한의 ‘위험 커뮤니케이션’을 수행하 게 된다. 본 연구는 웹툰 내 부차적 서술이 독자의 불특정성과 다양한 사회적 경험을 고려하여, 독자 스스로 작품 감상 여부를 결정할 수 있도록 돕는 미디어 매체 보조자로서의 핵심적 역할을 수행하고 있다

인간과 반려동물은 동일한 생활 환경을 공유함에도 불 구하고, 대부분의 감염병은 병원체–숙주 공동 진화, 종 특 이적 수용체, 면역 체계 차이에 의해 종 간 전파가 제한 되어 왔다. 그러나 SARS-CoV-2(COVID-19) 팬데믹 이후 인간에서 반려동물로 병원체가 전파되는 역인수공통감염 (reverse zoonosis) 사례가 다수 보고되며 기존 종 장벽 개념의 한계가 드러났다. 본 리뷰는 병원체의 숙주 적응 기전, 수용체 결합 특이성, 선천 및 적응 면역 반응 차이 를 중심으로 종 장벽의 생물학적 기전을 체계적으로 고찰 하고, 개·고양이 등 주요 반려동물에서 확인된 역인수공 통감염 사례를 감염 단계별 위험 평가 틀로 재분류하였 다. 또한 인간–반려동물 간 감염을 단절된 사건이 아닌 생물학적 연속선상에서 이해함으로써, One Health 관점 의 통합적 감시·대응 전략의 필요성을 제시하였다. 이러한 접근은 불필요한 사회적 불안을 완화하는 동시에 신종 변이 출현 가능성을 조기에 차단하고, 공중보건과 동물보 건을 아우르는 감염병 관리 체계 구축에 기여할 것으로 기대된다.

동아시아 지역에 위치한 백두산과 아소산은 과거에 VEI 7에 해당하는 강력한 분화가 기록된 바 있으며, 최근의 활동을 포함 하여 활화산으로 인정되고 있어 분화하는 경우 한반도를 포함한 광범위한 영역에 큰 피해를 유발할 가능성이 있다. 이에 본 연구에서 는 9년 동안의 실제 기상장을 수치 모사하고 가상의 분화에 따른 화산재의 농도와 퇴적량에 대한 지역별 확률 모형과 농업, 기반 시설 등 주요 분야에 대한 취약성을 이용하여 확률론적 화산재 위험성 평가 기법을 개발하고 이를 이용하여 남한 전역의 시군구별 위험성 을 평가하였다. 결과로서 아소산이 VEI 7으로 분화하는 시나리오에 의한 피해율이 높을 것으로 예상되며, 주요 분야별로는 시나리오 에 관계없이 농업 분야, 하수도시설 및 항공 운항 분야의 피해율이 가장 높을 것으로 예상되었다.

The use of hydrogen as an energy carrier has gained widespread adoption in warehouses and industrial environments. This increasing adoption necessitates the need for stringent safety evaluations specifically for enclosed fueling systems where the potential of accidental discharges may result in explosions or jet fires. This study demonstrates a quantitative risk assessment of an indoor hydrogen dispenser positioned in a warehouse facility using the Hydrogen Risk Assessment Models (HyRAM+) version 6.1 software developed by Sandia National Laboratories. A representative 120 m x 120 m x 10.62 m housing a 70 MPa gaseous hydrogen dispenser used in the refueling of hydrogen-powered vehicles in an enclosed space scenario was modeled Based on realistic industry standard assumptions system geometry conditions of operation and component inventory were defined. HyRAM+ was employed to evaluate deterministic and probabilistic models to determine potential loss of life (PLL), fatal accident rate (FAR), and average individual risk (AIR). The PLL, FAR, and AIR values of 1.05 x 10-4 fatalities per year 0.02 fatalities per 100 million working hours and 5.99 x 10-7, respectively indicate negligible individual risk under the modeled conditions. Additionally flame and leak analysis revealed smaller sizes of leaks being likely to result in no ignition and safe shutdown with larger leak size resulting in the probability of explosion or jet fire. Furthermore radiative heat flux analysis of a 6.223 mm leak also revealed the occurrence of peak heat flux along the jet axis with a decrease in distance demonstrating that thermal exposure is highly directional. These findings demonstrate that the assessed indoor hydrogen dispenser operates within acceptable safety limits and highlight the effectiveness of HyRAM+ as a tool for hydrogen safety designs.

국내 노후 교량의 증가에 따라 유지관리 비용과 사회적 피해가 지속적으로 확대되고 있으며, 특히 포트홀 발생으로 인한 피해 보상액 또한 최근 증가하는 추세를 보이고 있다. 교량 포장 구조에서 포트홀은 아스팔트 포장과 콘크리트 바닥판 사이 계면의 박리로부터 구조적으로 시작된다. 차량 제동 및 가속에 따른 수평 하중, 수분 침투, 층간 차등 팽창 등은 계면에 인 장응력을 유발하여 결합 상태를 약화시키며, 이는 표면 균열로 진전되어 최종적으로 포트홀로 이어진다. 따라서 계면 박리는 포트홀 발생의 구조적 전조증상으로 볼 수 있다. 하지만 기존의 육안 점검은 표면 손상 중심의 평가에 국한되어 계면 박리 와 같은 내부 구조 상태를 직접적으로 파악하는 데 한계가 있다. 최근에는 구조물 내부 상태를 평가하기 위해 다양한 NDT 기법의 활용이 증가하고 있으나, 탄성파 기반의 IE(Impact-Echo) 및 UT(Ultrasonic Testing) 기법은 아스팔트와 같은 다공성 재료 내부에서 신호 감쇠가 발생하여 적용에 제약이 있다. 반면, 전자기파를 활용하는 GPR(Ground Penetrating Radar)은 포 장 내부 및 계면 상태 평가에 적합하나, 신호 해석 과정에서 전문가의 경험에 의존하는 주관적 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 GPR 데이터를 기반으로 계면 박리 유무를 자동으로 분류하고, 이를 통해 포트홀 발생 위험 지점을 예측하는 딥 러닝 기반 프레임워크를 제안하였다. ResNet-50을 백본으로 하는 2-stage 전이학습 기법을 적용하였으며, 1단계에서는 3,708 개의 시험체 데이터를 활용하여 기초 분류 모델을 구축하고, 2단계에서는 28,890개의 실교량 데이터를 추가 학습하여 현장 조건에 대한 일반화 성능을 향상시켰다. 그 결과, 제안된 모델은 전체 정확도 85.2%와 weighted F1-score 0.8493의 성능을 나 타내었다. 본 연구에서 제안한 방법은 포트홀 발생 이전 단계에서 내부 계면 박리를 탐지할 수 있는 기술적 기반을 제시하 였으며, 이를 통해 선제적 유지관리 전략 수립과 교통 안전성 향상, 유지관리 비용 및 피해 보상액 감소에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 2019년부터 2024년까지 대한민국 연안 해역에서 발생한 부유물 감김사고의 시·공간적 분포 특성을 종합적으로 분석 하였다. 커널 밀도 추정(KDE), 히트맵 기법을 적용하여 사고 발생의 밀도 변화, 고위험 해역의 형성 및 이동 경향을 규명하였다. 분석 결 과, 서해와 남해는 전 기간에 걸쳐 일관된 고밀도 분포를 보였으며, 2022~2023년에는 서해 북부, 2021·2024년에는 제주 남부 해역에서 사고 집중 현상이 뚜렷하게 나타났다. 또한 특정 연도에는 사고 분포가 전 해역으로 확산되거나 다핵성 패턴을 보였다. 이러한 결과는 부유물 감김사고가 단순한 항로 밀도뿐 아니라 해양쓰레기 이동 경로, 해양환경 변화, 정책 집행 강도 등에 의해 영향을 받는다는 점을 시사한다. 연구는 향후 동적 해양안전 정책 수립, 실시간 위험 예측 시스템 개발, 그리고 고위험 해역에 대한 선제적 관리 전략 마련을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

Background: Real-time ergonomic risk assessment in manufacturing environments is challenged by severe class imbalance in high-risk postures and the need for deployment-efficient models. Conventional oversampling techniques may violate biomechanical constraints, limiting their suitability for human motion data. Objectives: This study aimed to compare multiple machine learning models for real-time ergonomic risk assessment while addressing data imbalance using biomechanically appropriate learning strategies and evaluating both predictive performance and deployment efficiency. Design: Comparative study. Methods: A large-scale workplace safety dataset comprising image-based skeletal keypoints was analyzed. To mitigate class imbalance without generating biomechanically implausible samples, cost-sensitive learning and focal loss were employed instead of synthetic oversampling. Subject-wise data splitting was applied to prevent data leakage. Five model families, including Random Forest, convolutional neural networks, and a lightweight graphbased network, were evaluated using accuracy, F1-score, area under the receiver operating characteristic curve (AUC), and high-risk recall. Statistical significance was assessed using bootstrap confidence intervals and McNemar and DeLong tests. Results: The lightweight graph-based model demonstrated competitive classification performance while maintaining reduced computational complexity. Although none of the models achieved the predefined high-risk recall threshold, statistically significant performance differences were observed across model families. Conclusion: The findings suggest that biomechanically informed imbalance handling improves methodological validity in ergonomic risk assessment. While deployment feasibility appears promising, further empirical validation on edge hardware is required.

This case report describes the successful management of a recurrent eyelid tumor in a 10-year-old, neutered male Labrador Retriever using surgical debulking combined with cryotherapy. The mass was located on the margin of the left upper eyelid, near the medial canthus, and had recurred two years after a previous excision. Due to the patient's history of nephrectomy and the owner's concerns regarding general anesthesia, the procedure was performed under light sedation. After debulking of the tumor, two freeze-thaw cycles (25-second freeze, 40-second thaw) were applied to the remaining tumor bed. Histopathological examination confirmed a meibomian gland epithelioma. The surgical site healed well with only mild depigmentation, and no recurrence was observed during the 8-month follow-up period. This combined approach represents an effective, minimally invasive option for treating canine eyelid tumors, particularly in high-risk patients.

Background: Due to the variety of etiological factors in chronic low back pain (CLBP), there is significant variability in functional measurements. Objects: This study aimed to determine if using metrics in addition to inferential statistics could change how the impact of poor prognosis risk for pain among volunteers with CLBP is interpreted. Methods: In this cross-sectional observational study, 74 adult volunteers were allocated to four groups: a pain-free control group (CG) and three CLBP groups stratified by the STarT Back Screening Tool into low (LR), medium (MR) and high risk (HR). Spatiotemporal gait parameters outcomes were self-selected walking speed (SWS), optimum walking speed (OWS) and the locomotor rehabilitation index (LRI). Data were analyzed using a generalized estimating equation model. Reproducibility, responsiveness (minimum detectable change [MDC]) and effect sizes were also computed. Results: No differences were found for OWS. SWS and LRI were significantly higher in CG than in all CLBP groups, but observed differences did not exceed MDC, indicating they are likely to reflect measurement error. Nevertheless, large effect sizes suggest these reductions in SWS and LRI are clinically meaningful. Comparisons among the LR, MR, and HR groups revealed no significant differences or meaningful effect sizes. Conclusion: Combining complementary metrics with inferential statistics confirms that individuals with CLBP walk more slowly and exhibit lower LRI than pain-free controls, while prognostic risk strata do not influence these spatiotemporal gait parameters.

Veterinary drugs can remain as residues in animal-derived food products, and therefore, many countries conduct residue monitoring programs for imported livestock products. However, because the types and authorizations of veterinary drugs vary among countries, it is necessary for importing nations to establish residue monitoring systems tailored to their specific circumstances. This study aimed to develop an algorithm to quantitatively evaluate and score the risk of veterinary drug residues that may be present in imported livestock products, thereby enabling risk-based prioritization. The overall risk score was calculated as the product of exposure and toxicity factors. To minimize uncertainty, the algorithm utilized objective and accessible data obtained from both domestic and international sources. The exposure factor was determined using the number of residue violations and the estimated exposure value, which was calculated based on withdrawal periods and maximum residue limits (MRLs). The toxicity factor was evaluated using the acceptable daily intake (ADI) and the regulatory importance of the substances. The regulatory importance was classified according to the antimicrobial resistance (AMR) ranking criteria of the World Health Organization (WHO) and the World Organisation for Animal Health (WOAH), while substances not covered by these classifications were ranked based on their impact on the human intestinal microbiota. According to the results of residue violation grading by country and substance, when focusing on meat (excluding dairy products), the United States had the highest number of Grade 5 substances (seven), followed by Canada, Brazil, Mexico, Spain, Uruguay, and Chile, which each contained Grade 5 substances. In domestic livestock products, 14 substances—including cefazolin and amoxicillin—were classified as Grade 5 in beef, eight substances—including amoxicillin and cefquinome—as Grade 5 in pork, and bifenthrin as a Grade 5 substance in poultry. Based on MRL grading, phenylbutazone, norgestomet, and flumethasone were classified as Grade 5 in beef; phenylbutazone, altrenogest, and flumethasone in pork; and phenylbutazone and dexamethasone in poultry. For ADI-based grading, oleandomycin, cefadroxil, avilamycin, norgestomet, and dexamethasone were identified as Grade 5 substances. Withdrawal period grading indicated that gentamicin was categorized as Grade 5 across all livestock types, including cattle, swine, poultry, and milk. In terms of regulatory importance, danofloxacin, ceftiofur, spiramycin, erythromycin, and enrofloxacin were classified as Grade 5 substances. The risk-prioritization algorithm developed in this study identified five substances—ampicillin, closantel, phenylbutazone, ractopamine, and zeranol—as having the highest possible risk score (25 points) in imported beef. This algorithm enables risk-based prioritization using the results of national residue monitoring programs conducted by exporting countries, thereby allowing importers to establish inspection priorities tailored to their own contexts. Consequently, the developed algorithm can be effectively utilized to identify high-risk veterinary drugs by exporting country and livestock type, supporting the establishment of more efficient monitoring plans for imported livestock products.

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.

선박 충돌 위험 평가는 항해 안전 확보를 위한 핵심 절차로, 실시간 의사결정 지원과 회피 기동 판단의 기초를 제공하며, 특히 자율운항선박 시대의 안전성 확보를 위해 그 중요성이 커지고 있다. 기존 연구들은 다양한 시나리오에 맞춘 지표와 모델을 제안해 왔으 나, 충돌 위험 변수와 변수 모델링 방법론 간의 구조적 연계에 대한 통합적 분석은 부족한 실정이다. 본 연구는 PRISMA 2020 지침에 따라 문헌 검토 절차를 체계화하고, 자율운항선박 기술개발이 본격적으로 진행된 2020년부터 2025년까지 발표된 관련 논문 중 75편을 선정하 여 선박 충돌 위험도 평가에 사용된 변수와 방법론을 각각 다섯 개의 범주로 분류하였다. 이를 통해 각 요소의 출현 빈도와 조합 경향을 통계적으로 분석하였으며, 변수-방법론 연계 행렬을 통해 연구 경향을 시각화하였다. 분석 결과, 대부분의 충돌 회피 모델이 여전히 운동 학 기반의 거리 중심 지표에 의존하고 있으며, 인간 요인이나 맥락 조건에 기반한 위험 평가는 상대적으로 적게 다루어졌다. 본 연구는 이러한 통합적 분석을 통해 향후 충돌 위험 평가 연구에서 확장되어야 할 변수와 기법의 방향을 제안하며, 제시한 5축 기반 분류체계는 향후 관련 연구자들이 연구 목적에 따라 적절한 변수와 방법론을 선택하고 설계하는데 유용한 개념적 틀로 활용될 수 있을 것으로 기대 한다.

환경 규제에 대한 국제 규제의 강화로 인하여 국내 항만에도 친환경 연료 인프라를 구축하기 위한 정책이 마련되고 있다. 하지 만 여전히 친환경 연료에 대한 작업자의 취급 안전 문제가 대두되고 있는 것이 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계절에 따른 항만 내 암 모니아 누출 위험 특성을 정량적으로 평가하고, 이를 기반으로 관리구역을 설정하기 위한 의사결정지원 체계를 제안하였다. 여수항을 대 상으로 환경 변수를 고려하기 위하여 봄·여름·가을·겨울 및 오전·오후의 계절 시나리오를 구성하고, 벙커링 중 발생할 수 있는 최대 누출 조건에서 암모니아 확산 특성을 시뮬레이션하였다. 이때 개인적 위험도는 Gexcon 社의 RISKCURVES를 활용하여 산정하고, IMO CCC 10차 에서 제시한 220 ppm 독성 기준과 HSE Level-2 기준인 1.0E-6/year를 적용하였다. 도출된 위험도를 기반으로 Safety zone을 정의하고, IMO의 작업자 평지 보행속도 1.11 m/s를 적용하여 60초 이내 대피가 불가능한 구역을 Unsheltered zone으로 설정하였다. 또한, Safety zone과 Unsheltered zone 사이에 위치한 작업자의 대피 가능성을 평가하기 위해 A* 알고리즘을 이용해 최단 경로를 탐색하고, k-means 군집화와 Silhouette score를 활용하여 Security zone을 도출하였다. 본 연구의 결과는 암모니아 벙커링 항만 및 친환경 연료 기반 인프라 구축 시 계절 별 위험성을 반영한 사고대응 전략 수립에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 수도권의 대표적 국책항만인 평택·당진항에서 다수의 자동차 운반선이 제한된 수역 내에서 동시 작업을 수행할 때 발생할 수 있는 위험성을 평가하고자 하였다. 서해안의 큰 조석차, 강한 조류 잦은 해무 등 열악한 자연환경에서 대형 자동차 운반선(평 균 5~6만 톤급)의 입출항이 증가함에 따라 항만 안전성 확보가 중요한 과제로 부상하고 있다. 위험성 평가는 한국산업안전보건공단의 「정성적 보우타이(Bow-Tie) 리스크 평가 기법」을 적용하여 평택항 도선사 22명의 전문가 집단을 대상으로 수행되었다. 평가 결과, 5척 이상의 자동차 운반선이 동시 접·이안 작업을 수행할 경우 위험도(R값)가 18 이상으로 나타나 허용 불가(Unacceptable) 수준으로 분석되었 으며, 반면 4척 이하의 동시 작업은 도선사 간 협의와 VTS 통제 하에서 ALARP(합리적으로 실행 가능한 낮은 수준) 범위 내에서 가능함이 확인되었다. 따라서 본 연구는 평택항의 항만 특성과 자동차 운반선의 조종 특성을 반영하여 구체적 도선 제한 기준과 안전 대책을 제시 하였으며, 향후 정성적 위험 인식에 의존하던 항만 운영체계의 정량적 위험관리 기반 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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.

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.

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.