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 study assessed the dietary exposure to microcystins (MCs) through consumption of leafy vegetables in Korea by combining the data on contamination levels reported in published literature with intake and body weight data from the 2023 Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). The estimated daily intake (EDI) was calculated for lettuce, spinach, napa cabbage, and cabbage, and hazard indices (HI) were derived using tolerable daily intake (TDI) values from the World Health Organization (WHO, 0.04 g/kg bw/day) and the Office of Environmental Health Hazard Assessment (OEHHA, 0.0064 g/kg bw/day). The results showed that under low-contamination conditions, the HI values, remained below 1 across all population groups, suggesting limited current risk. However, under high-concentration scenarios, the HI values exceeded 1 substantially, reaching tens to hundreds of times higher in infants, the elderly, and high-intake groups, underscoring the vulnerability of sensitive subpopulations. Because MC concentrations vary markedly across sites and seasons—even over short periods—continuous, seasonally responsive monitoring is warranted to capture episodic peaks and protect high-risk groups. These findings highlight the importance of integrating Korean dietary patterns into exposure assessment and provide a scientific basis for proactive food-safety management amid climate-driven cyanobacterial blooms.

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.

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.

본 연구는 울산광역시 유통 과채류 가공식품의 잔류농 약 오염도를 모니터링하여 소비자의 안전성을 평가하기 위해 수행하였다. 울산광역시 소재 대형마트와 온라인 쇼 핑몰을 통해 유통되고 있는 과일 및 채소 가공식품 120건 (과일류 58건, 채소류 62건)에 대해 잔류농약(401종)을 분 석하였으며, 검출률은 32.5%(39건)이었고, 총 48종의 농약 검출을 확인하였다. 한편, 2022년부터 2024년까지 울산광역시 보건환경연구 원(농수산물검사소)에서 수행한 비가공 농산물의 잔류농약 검출률과 비교했을 때, 과일 및 채소 가공식품의 검출률 은 60-70% 수준이었다. 또한 검출된 농약의 검출량은 모 든 시료에서 원료 농산물에 대한 한국 기준의 20% 미만 수준이었고, 위해도(%ADI) 평가 결과 0.0003-0.7658%로 모두 안전한 수준인 것으로 확인되었다. 본 연구는 가공식품과 일반 유통 농산물의 잔류농약 검 출률 및 검출 수준을 비교함으로써, 가공식품에서도 잔류 농약 관리가 필요함을 실증적으로 제시하였다. 다만, 조사 한 가공식품 검체의 수량 및 종류가 제한적이고, 비가공 농산물에 대한 자료는 울산광역시에 유통되는 농산물에 국한된 자료라는 점에서 한계가 있다. 따라서, 향후 연구 에서는 가공식품 검체를 더 많이 확보하고, 비가공 농산 물에 대한 자료는 전국 수준에서 수집하여 보다 정밀한 모니터링이 이루어질 필요가 있다고 사료된다.

Sixty dried agricultural products were collected from February to July 2024. Among these, 16 samples were randomly purchased from large supermarkets and local markets in Gwangju, and 44 were obtained from online marketplaces. Only products labeled with phrases such as “No Food Additives” or “100% Raw Ingredients” were selected for analysis. The aims of this study were to determine the concentrations of sulfur dioxide, preservatives, artificial colorants, and toxic heavy metals (lead and cadmium) in dried agricultural products, assess their risk indices, and provide foundational data to establish relevant regulatory standards. The results revealed that sulfite compounds were detected in some samples, with the highest sulfur dioxide concentrations found in gourds (82.99- 1046.95 mg/kg), apricots (10.87-529.45 mg/kg), and konjac powder (23.59-475.92 mg/kg). The highest sulfur dioxide risk index was observed in persimmons, with values ranging from 4.74% to 16.61% for male and 6.26% to 26.84% for female consumers. Sweet potatoes followed, with risk index values of 6.87% and 11.29% for male and female consumers, respectively. All the samples exhibited sulfur dioxide risk indexes below 100%, indicating safety. No preservatives or artificial colorants were detected in any of the samples, suggesting that sulfites can be used as alternatives to preservatives in certain products. The concentrations of lead in dates (9.55-137.09 μg/kg) and gourds (10.76-49.14 μg/kg) and cadmium in gourds (16.36-51.76 μg/kg) were within safe limits, with risk indexes below 100%. This study provides crucial baseline data for evaluating the safety of dried agricultural products. Furthermore, it underscores the need for more comprehensive risk assessments that consider the interactions between sulfur dioxide, heavy metals, and consumption patterns. Lastly, it highlights the necessity of strengthening regulatory standards to better protect consumers.

This study aims to quantitatively evaluate the potential risks that may occur in liquefied petroleum gas (LPG) filling and storage facilities, to analyze the impact on the human body and surrounding buildings in the event of an accident, and to suggest safety measures. The range of damage from overpressure and radiant heat was estimated through ALOHA simulation. In the case of overpressure, damage occurred within a radius of 140 m for both scenarios at 8 psi, 141–191 m for 3.5 psi, and 192–408 m for 1 psi. Radiant heat affected up to 1.7 km for a large storage volume of 220.5 tons, and up to 1.6 km for 180 tons. It was confirmed that the damage radius tended to expand as the storage volume increased. This suggested the need to secure a minimum safety distance, strengthen fire resistance, and establish an emergency response system.

2024년 기준으로 서울특별시의 자전거 이용률과 자전거 도로 인프라가 모두 증가하는 경향을 보이고 있는 반면 자전거 사고건수 및 자전거 사고로 인한 사망자수와 중상자수는 매년 감소하고 있는 추세를 보이고 있어 현행 자전거 관련 안전 정책이 어느 정도 실효성 이 있음을 시사한다. 그러나 중상 및 사망사고는 여전히 지속적으로 발생하고 있어 이에 대한 효과적인 정책이 필요한 상황이지만 현 재 국내 자전거 안전 정책은 사고 예방에만 집중되어 있어 사고의 특성을 종합적으로 반영하지 못한다는 큰 문제점이 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자전거 사고 데이터를 기반으로 자전거 도로 유형별로 서로 다른 값의 가중치를 부여하여 자전거 도로 자체의 특 성을 반영한 사고 심각도를 산출하고, 사고 심각도와 사고 건수를 각각 표준화하여 단위를 통일한 후 이를 통합한 종합적 사고 위험 도 점수를 도출하는 방법론을 사용하였다. 본 연구의 목적은 실제 서울특별시의 공유자전거 사고데이터를 활용하여 자전거 도로 유형 에 따라 사고 심각도와 사고 건수를 종합적으로 고려한 사고 위험도 지표를 개발하는 방법론을 제안하고, 이를 자전거 위험도 분석 및 도로 유형별 맞춤형 안전 대책 마련을 위한 정책적 근거로 제공할 수 있도록 그 기준을 검토하는 것이다. 데이터수집의 경우, 2021 년~2023년 3년간 서울특별시에서 발생한 자전거 교통사고 데이터와 자전거 교통사고가 발생하는 지점의 도로 유형, 경사, 노면상태 등 자전거 도로 인프라 자체적 특성과 자전거 사고 발생 시 기상상황 등 환경적 특성이 포함된 자전거 사고 발생 도로환경요인 데이터를 확보하였다 분석방법론의 경우, 자전거 교통사고에 영향을 미치는 다양한 요인들을 계층적으로 고려하기 위한 방법론인 Hierarchical Modeling을 적용하였으며, 3개의 계층으로 구성된 프레임워크를 구축하여 사고 심각도, 자전거 도로 유형별 사고 심각도를 반영한 공 간 위험도, 종합적 사고 위험도 점수를 체계적으로 도출하였다. Level 1에서는 사고 데이터를 기반으로 사고 심각도를 정량화하고, 도 로 유형에 따른 가중치를 적용하여 사고 심각도를 평가하였다. Level 2에서는 MCAR(Model for Conditional Autoregressive Effects) 모델 을 활용하여 시공간적 상관성을 반영하고, 이를 바탕으로 도로 유형별 사고 심각도를 조정하였다. Level 3에서는 Level 2에서 도출된 도로 유형별 사고 심각도 점수에 사고 발생 빈도를 반영하여 최종적인 종합 사고 위험도 점수를 산출하고, 안전 정책 적용이 시급한 지점을 도출하였다. 향후에는 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 도출된 종합적 사고 위험도 점수와 비교 분석할 예정이다.

This study evaluates the occupational accident risks of anchovy boat seine fishery in Korea. Using Bayesian network modeling within the framework of the Formal Safety Assessment (FSA) proposed by the International Maritime Organization (IMO), data from 508 accident compensation claims between 2018 and 2022 were analyzed. Accidents were categorized into processes (sailing, fishing, maintenance, loading/unloading, and catch processing) and risk factors (hull and working environment, fishing gear and equipment, machinery and equipment, weather and external conditions, and processing equipment). The analysis revealed significant risks associated with fishing processes and hull-related factors. Fishing accounted for 36.42% of all accidents with trips/slips being the most frequent type (29.13%). Bayesian network analysis showed that trips/slips accidents during fishing posed the highest risks (0.001100). The risk of fishing operations was 4.60 times higher than sailing and 30.00 times higher than loading/unloading. The findings indicate that risks vary significantly depending on the processes and risk factors involved. As risk assessments mandated by the 2025 revision of Korean fishing safety laws are expected to remain simple and qualitative, this study underscores the necessity of incorporating quantitative approaches to enhance the reliability and effectiveness of safety management practices.