The rate of industrial accident reduction is slowing down as the attention of the Ministry of Employment and Labor and related agencies on risk assessment systems decreased. this paper focuses on weakness of legal system for the risk assessment in recent years. A survey was conducted to identify the status and condition of the risk assessment system applying on small and medium-sized manufacturing companies. A set of questionnaires is designed to reflect various perspectives of the companies regarding the problems and solutions of the system. The results refer that differentiated instructions and support systems in response to the actual conditions of the companies are mandatory to reinforce the efficiency of risk assessment system.

Efforts for nuclear non-proliferation have continued since the development of nuclear weapons and the conclusion of the NPT Treaty. Nuclear proliferation requires materials, facilities, and human resources to make nuclear weapons, and it takes a medium to long-term time. There are many restrictions in the current system to obtain nuclear materials and facilities, so it is often done through illegal means, black markets, or confidential transactions. Methods have been developed to evaluate the nuclear non-proliferation regime to strengthen the non-proliferation and solve the problems. The IAEA and the United States DOE initiated the proliferation resistance evaluation in 1980. The DOE conducted the assessment in three main evaluation categories: materials, technical characteristics of facilities, and institutional barriers. In another nuclear non-proliferation evaluation study, some researchers evaluated three main types: current capacity, political situation, and international situation. Detailed indicators include economic capacity, industrial capacity, nuclear capacity, leader’s intentions, political structure, competitive relations, alliances, and international norms. Most of these evaluations are based on the situation at the time of assessment at the national level. Historical examples of nuclear proliferation are rare, and verification is also challenging. The Bayesian probability is widely used when the data is small, experiments are impossible, and the causal relationship is unclear. A Bayesian network is a combination of Bayesian probability and graphics. It is used throughout the industry because it can easily derive results according to causal relationships and weights of various variables, evaluate the risk for decision-making, and obtain changed results through data updates. In particular, to evaluate the proliferation of nuclear weapons, Freeman developed the Freeman network in 2008 and the Freeman-Mella network in 2014. Freeman explained in detail only the process of deriving variables, correlations, and probabilities of factors related to factors such as motivation, intention, and resources. It isn’t easy to view as an objective result value because it does not describe the academic background for path selection, motivation list, intention, and resource variable selection. However, the research was meaningful because he first used the Bayesian network for nuclear proliferation. Although some studies have been done at the macro level, there is no case of applying it in export controls, which is the beginning of the actual spread. Also, there is no quantitative value for factors for risk assessment. There is little data, and verification of causality is difficult, so if the Bayesian network is applied to export control and applied to actual implementation, it will help make decisions such as export license or export denial.

본 연구는 한국의 다문화 청소년 및 일반 청소년의 건강위험행위와 폭력피해경험을 비교하고 폭력피해 경험과 관련된 요인을 건강위험행위를 중심으로 규명하고자 하였다. 제15차 청소년 건강행태 온 라인 설문조사(2019)의 자료를 사용하여 35,574명의 청소년을 대상으로 하였다. 자료 분석은 SPSS/Win 22.0을 사용하여 복합 표본 분석을 하였다. 연구 결과, 다문화청소년은 일반청소년보다 흡연, 습관적 약물 사용, 폭력피해 경험이 유의하게 더 높았다. 다문화청소년과 일반청소년 모두 가족과 함께 거주하지 않을 수록, 흡연경험과 습관적 약물사용 경험이 많을수록 폭력피해경험이 더 많았다. 일반청소년의 폭력피해경 험은 성별, 학력, 경제적 상태, 음주경험과 유의한 관련이 있었다. 따라서 다문화 청소년과 일반 청소년의 폭력피해 경험을 예방하기 위해서는 가족과 함께 살지 않는 청소년에 대한 사회적 지원이 필요하며, 흡연 및 습관적 약물 사용 경험이 있는 청소년에 대한 세심한 주의가 필요하다. 또한 다문화 청소년은 일반 청소 년에 비해 건강위험 행위와 폭력피해에 더 취약하므로 다문화청소년의 올바른 건강행위 실천과 폭력피해 경험을 예방하기 위한 교육 프로그램이 필요하다.

최근 해상풍력발전단지 등의 구조물 설치를 추진하는 사업이 증가하고 있는 추세이며, 이러한 해상장해물의 설치는 인근 해역 을 통항하는 선박에게 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 통항로 내 장해물에 따라 통항하는 선박에게 주는 위험도를 정량적으로 평가 하는 것이 목적이다. 이를 위해 위험도에 영향을 미치는 파라미터를 선정하고, 파라미터를 기반으로 시나리오를 설정하였다. 본 연구는 위험도 평가 모델인 ES 모델을 통해 시나리오 평가를 실시하였으며, 장해물의 크기가 커지고, 장해물과의 이격거리가 커지고, 통항 속력 이 느리고, 통항량이 증가할수록 위험 비율이 높아짐을 확인하였다. 또한, 교통흐름 방향이 지정된 경우에 일반적인 교통흐름에 비해 낮 은 위험 비율을 보임을 파악하였다. 본 연구는 수행된 시나리오 결과를 기반으로 일반화 모형을 제시하여 다대포 해상풍력발전단지에 적 용하였으며, 일반화 모형을 통해 대략적인 위험 비율을 추정하는 것이 가능함을 나타냈다. 본 연구에서 제시된 일반화 모형은 해상장해물 설치에 있어 사전 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

지난 10여년간 성범죄자 재범위험성 평가는 학문적으로나 실무적으로 많은 발전을 이루어 왔다. 이러한 비약적 발전에도 불구하고, 선행연구들은 재범위험성 평가도구의 한계 중 하나로 범죄자 유형론에 관한 고려가 부족하다는 점을 지적하고 있다. 본 연 구는 이러한 주장의 타당성을 검증하는 것을 목표로 한다. 이를 위해‘한국형 성범죄자 재범위험성 평가도구(KSORAS: Korean Sex Offender Risk Assessment Scale)’ 를 활용하여, KSORAS가 아동/청소년 상대 성범죄자와 성인 상대 성범죄자의 재범위 험성을 적절히 예측하는지를 검증했다. 본 연구문제에 답하기 위해 전자감독명령이 부과된 성폭력사범 866명의 재범상황을 추적했다. 데이터 분석결과, KSORAS는 아 동/청소년 상대 성범죄자의 재범은 잘 예측함에 반해, 성인 상대 성범죄자의 재범은 상대적으로 잘 예측하지 못했다. 두 집단의 재범을 예측하는 문항들도 상이한 패턴을 보였다. 연구의 후반부에서는 성범죄자 유형론의 주장을 고려하여, 아동/청소년 상대 성범죄자 평가도구(KSORAS-MINOR)와 성인 상대 성범죄자 재범위험성 평가도구 (KSORAS-ADULT)를 각각 구성하고 그 예측타당도를 분석하였다. 분석 결과, 성범 죄자 유형론을 고려하지 않은 기존의 접근법에 비해, 기존 도구를 수정 개발한 성범죄 자 유형별 평가도구의 예측타당도는 통계적으로 유의미한 수준까지 향상되었다. 이러 한 결과를 바탕으로 향후 성범죄자 평가와 관련된 정책방향 및 후속연구의 제안점을 논의하였다.

PURPOSES : This study aimed to explore crowding impedance for high-risk travelers on various modes of public transit during the COVID-19 pandemic and develop a transport policy to encourage the proper use of public transport. METHODS : A stated preference survey was conducted to investigate the behaviors of travelers on various modes of public transit, with special emphasis on crowding inside vehicles. Multinomial logit-based modeling was used to estimate the explanatory variables identified as parameters based on the surveyed data. A crowding multiplier was adopted to represent the behavioral differences for the high-risk travelers on various modes of public transit. RESULTS : The established model was solved using the ‘mlogit’ R package program to estimate the identified parameters. The results demonstrated significant behavioral difference for the high-risk travelers on public transit during the COVID-19 pandemic. The proposed crowding multiplier successfully captured the reduced likelihood of high-risk travelers to be sensitive to crowding on the subway; furthermore, it revealed that non-crowding travelers on the subway are less sensitive to crowding than bus travelers. CONCLUSIONS : This study estimated crowding impedance for high-risk travelers on various modes of public transit during the COVID-19 pandemic and suggested an appropriate transport policy for those travelers.

Periodontal disease is a chronic but treatable condition which often does not cause pain during the initial stages of the illness. Lack of awareness of symptoms can delay initiation of treatment and worsen health. The aim of this study was to develop and compare different risk prediction models for periodontal disease using machine learning algorithms. We obtained information on risk factors for periodontal disease from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) dataset. Principal component analysis and an auto-encoder were used to extract data on risk factors for periodontal disease. A synthetic minority oversampling technique algorithm was used to solve the problem of data imbalance. We used a combination of logistic regression analysis, support vector machine (SVM) learning, random forest, and AdaBoost to classify and compare risk prediction models for periodontal disease. In cases where we used principal component analysis (PCA) to extract risk factors, the recall was higher than the feature selection method in the logistic regression and support-vector machine learning models. AdaBoost’s recall was 0.98, showing the highest performance of both feature selection and PCA. The F1 score showed relatively high performance in Ada- Boost, logistic regression, and SVM learning models. By using the risk factors extracted from the research results and the predictive model based on machine learning, it will be able to help in the prevention and diagnosis of periodontal disease, and it will be used to study the relationship with various diseases related to periodontal disease.

Mercury and its compounds are globally managed chemicals as risks to the human body and ecosystem. It mainly enters the human body through ingestion of seafood, especially, methylmercury causes serious diseases such as central nervous system (CNS) disorder and renal dysfunction. In this study, total mercury (Hg) and methyl mercury (MeHg) were determined in seafood (16 species, n = 97) commonly consumed in Daejeon, using a gold amalgamation method. The average concentration (Hg/MeHg mean ± S.D. (minimum–maximun) mg/kg) of total Hg and MeHg in the samples was as follows; Fish 0.038 ± 0.058 (0.004 – 0.272) / 0.028 ± 0.047 (N.D. – 0.236), Crustacea 0.023 ± 0.021 (0.003 – 0.078) / 0.016 ± 0.018 (N.D. – 0.055), Mollusks 0.015 ± 0.015 (0.002 – 0.056) / 0.008 ± 0.013 (N.D. – 0.040). The concentration of MeHg in seafood were significantly correlated with total Hg concentration (p<0.001). The species with the highest average concentration of Hg was the Korean rockfish, but there was no sample that exceeded the maximum residual limit. The total %provisional tolerable weekly intake (%PTWI) value of MeHg for all of the samples was 3.76%, compared with the JECFA’s reference value, which indicates that there is almost no health risk from heavy MeHg intake through the consumption of seafood distributed in Daejeon.

2007년 이후 세계적으로 해적 사건이 증가하고 있으며, 최근에는 기니만 해역을 포함하여 서아프리카 해역이 세계에서 가장 위험한 해역으로 대두되고 있다. 한국 정부에서는 우리 선원과 선박의 해적피해를 예방하기 2021년 8월 17일 「해적피해예방법」을 개정 하여 해적 고위험해역 및 위험해역을 새롭게 정의하고, 고위험해역에 선박의 진입제한 근거를 마련하였다. 본 연구의 목적은 개정 법률에 따라 정부에서 고시해야 할 해적 위험해역 및 고위험해역 설정 방안을 검토하여 제시하는 것이다. 본 연구에서는 해적사고 동향, 국제적 고위험해역 설정 현황 및 해적퇴치에 관한 국제적 대응 현황을 조사 및 분석하여 고위험해역 등을 설정시 고려해야 할 사항을 도출하고 이를 바탕으로 위험해역과 고위험해역의 지리적 범위를 제시하였다. 본 연구의 결과로 제시된 해적 고위험해역 등에 관한 자료는 해적피 해 예방에 관한 정부의 정책 개발뿐만 아니라 학술적 기초자료도 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

디지털 전환(digital transformation)은 디짓화(digitisation)와 디지털화(digitalisation) 의 경제적 및 사회적 효과를 의미한다. 디지털 전환은 경제/사회 발전 및 삶의 편의성을 향상 시키는 유용한 도구로 작용하지만 부정적 영향(개인정보 오남용, 윤리문제 야기, 사회적 격 차 심화 등)을 미칠 수도 있는 양면성을 보유하고 있다. 한편 정부는 산업 경쟁력 및 기술 패 권 확보 등을 위하여 디지털 전환 촉진정책은 적극적으로 추진하고 있는 반면, 디지털 전환 관련 위험이슈에 대한 이해와 이를 방지할 수 있는 정책 추진에는 상대적으로 소극적인 상황 이다. 이에 본 연구는 디지털 전환이 초래할 수 있는 미래사회 위험이슈를 Embedded Topic Modeling 방법론 기반의 언론기사 빅데이터 정량분석으로 체계화 및 구체화하고, 정책적 대 응 방향을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 주요국의 디지털 전환 역기능 세부 이슈들을 규명 하였다. 다음으로 디지털 전환의 핵심 기술인 인공지능을 중심으로 주요국과 한국의 디지털 전환 역기능 세부이슈를 구체화하고, 비교분석하였다. 아울러 분석결과들을 종합하여 향후 정부의 디지털 전환 역기능 대응 정책 수립 방향을 제시하였다. 분석 결과에 근거한 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, 디지털 전환의 역기능은 기술 분야에만 한정되어 나타나지 않고 국가안보 및 사회 전반에 영향을 미치기 때문에 정부는 디지털 전환의 순기능 촉진뿐만 아니 라 역기능 대응을 위한 정책도 마련해야 한다. 둘째, 디지털 전환의 미래사회 위험 세부이슈 들은 국가에 따라 상이하게 나타나므로 정부는 국가적/사회적 맥락을 고려하여 디지털 전환 역기능 대응 정책을 수립해야 한다. 마지막으로 정부는 이해관계자들의 혼선을 최소화할 수 있도록 디지털 전환 역기능 대응 정책의 큰 방향을 설정하고, 실효성 있는 정책 수단을 마련 해야 한다.