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.

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.

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 행정동 내 범죄위험의 분포양상을 유형화하고, 유형별로 범죄기회를 유발하는 영향요인을 분석하였다. 행정동별 범죄위험 등급의 평균, 표준편차, 지니계수를 활용하여 유형화 기준을 설정하고, 이를 바탕으로 8가지 유형을 도출하였다. 이후 로지스틱 회귀분석을 통해 행정동별 범죄위험 분포양상의 유형을 결정짓는 요인을 확인하였다. 또한 대표적 유형인 ‘균등 저위험 (LLL)’과 ‘불균등 고위험(HHH)’ 지역을 대상으로 공간회귀분석을 수행하여, 각각의 범죄위험 평균에 영향을 미치는 요인을 비교하 였다. 분석 결과, 유흥시설, 주거용 건물 등 촉진요인과 지구대･파출소, 비상벨 등 억제요인의 작용 방식은 유형별로 상이하게 나타났으며, 동일한 영향요인이라 하더라도 유형에 따라 효과의 방향과 강도가 달라짐을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 범죄위험 분포양상의 유형별로 영향요인에 대한 차별적 해석이 요구되고, 목적에 따라 분석 범위 및 대상을 적절히 설정할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 점에서 본 연구는 범죄기회 억제를 위한 지역 맞춤형 정책 수립의 기초 연구로 활용될 수 있을 것이다.

차 사고는 현재 계절별 정책(예: 노면 결빙, 강수 등)과 주·야간에 따른 대응이 이루어지고 있으나 자전거사고는 이러한 계절별 특성을 반영한 연구와 정책이 부족한 상황이다. 현재 대부분의 자전거사고 분석은 인적 요소(안전 장구 미착용, 중앙선 침범 등)에 초점이 맞춰지고 있다. 그러나 자전거사고 또한 계절별로 도로 특성이 달라짐에 따라 위험 요소가 달 라진다. 여름철에는 강과 인접한 지역이 미끄럽거나 물이 고여있어 위험할 수 있고, 겨울철에는 경사가 심한 지역이 더 욱 위험할 수 있다. 또한, 위험 구간은 주간과 야간에 따라서도 다르게 산정될 수 있다. 현재 계절과 시간대에 따른 자전 거도로 안전성을 분석한 선행 연구가 없기에 이를 분석하고 지도로 시각화해볼 필요가 있다. 이 연구를 통해 날씨와 시 간대별로 위험한 자전거도로 구간을 사전에 도출하여 시민들에게 더욱 안전한 자전거도로 이용이 가능하도록 돕고자 한 다.

This study examined differences in breakfast habits, mental health, and the prevalence of allergic diseases among 9,549 adolescents from father-headed and mother-headed families, using raw data from the 2017~2019 Korea Youth Risk Behavior Web-Based Survey. Of the total participants, 44.6% came from father-headed families, while 55.4% were from mother-headed families. Single-parent adolescents showed the highest likelihood of eating breakfast every day of the week (24.5%), but they also had a significant tendency to skip breakfast entirely (24.3%). There was no significant difference in breakfast frequency between those from father-headed and mother-headed families. The perception of stress and subjective health status did not differ significantly between adolescents from the two types of families, although subjective health status did show significant differences among boys. Depressive experiences were notably higher in adolescents from mother-headed families (33.0%) compared to those from father-headed families (30.8%). Additionally, the prevalence of atopic dermatitis and allergic rhinitis was significantly greater in adolescents from mother-headed families (24.2% and 32.1%, respectively) than in those from father-headed families (21.1% and 26.5%, respectively). These results indicate the need for tailored nutrition and health guidance programs for adolescents from single-parent families to support the role of the absent parent.

This study aims to analyze the forest fire risk in the Gangwon region using FlamMap, a fire behavior prediction software. The research focuses on the large-scale wildfire that occurred in Gangneung on April 11, 2023. By comparing the actual fire spread data with the simulation results, the accuracy of the FlamMap model was evaluated. The actual fire exhibited a flame length of 5 to 10 meters, with a maximum of 15 meters, while the simulation predicted a range of 3.35 to 6.10 meters. The rate of spread in the actual fire reached up to 40 meters per minute, whereas the simulation forecasted a maximum of 27 meters per minute. Fireline intensity during the first 180 minutes reached 50,000 kW/m in the actual fire, while the simulation results varied between 3,500 and 25,000 kW/m, with some sections reaching up to 50,000 kW/m. Additionally, the actual fire reached nearby residential areas within 3 hours, while the simulation estimated a time range of 503 to 720 minutes. These discrepancies highlight the need for incorporating dynamic weather data and region-specific fuel conditions in future simulations for more accurate fire predictions. The findings suggest that improvements in the simulation process could enhance fire prevention and response strategies in forest fire-prone regions like Gangwon.

본 연구는 청소년 자살 위험군을 대상으로 한 맞춤형 상담 프로그램이 우울증 증상 완화에 미치는 효과를 분석하고, 이를 바탕으로 자살 예방을 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있 다. 중·고등학생 60명을 대상으로 맞춤형 상담 프로그램의 효과를 검증한 결과, 프로그램을 받은 실험집단은 우울증 수준과 자살 생각 수준에서 통계적으로 유의미한 감소를 보였다. 또 한, 효과는 성별과 학년에 따른 차이가 없었으며, 프로그램 종료 후 3개월 뒤에도 우울증 수 준이 낮게 유지되어 장기적 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 맞춤형 상담 프로그 램이 청소년 우울증 완화와 자살 예방에 중요한 개입 전략이 될 수 있음을 시사한다.

The fishing industry is globally recognized as a high-risk sector with substantial safety challenges. This study analyzes Norway's fishing vessel safety management legislation and risk management practices. The goal is to derive insights that can enhance South Korea's safety management for fishing vessels. Norway has established a culture of safety through regular inspections, mandatory safety training, the implementation of safety management systems, and active involvement of fishermen in risk assessments. These measures have significantly reduced maritime accidents. This study suggests incorporating effective elements of Norway’s safety management into the South Korean context, emphasizing a participatory approach that actively involves fishers.

본 연구는 '절망사(Deaths of Despair)' 개념을 적용하여 2018년 ‘고 령사회’에 진입한 이후 2023년까지 노인 자살생각과 관련된 국내의 연구 를 대상으로 노인의 자살생각을 유발하는 위험요인의 효과크기를 메타분 석을 통해 검증하여 노인의 자살생각과 관련된 후속연구의 방향을 제시 하고, 노인 자살을 예방하는 정책적 제안을 하는데 목적이 있다. 연구대 상은 효과크기 변환이 가능하고, 노인의 자살생각을 종속변수로, 자살생 각에 영향을 미치는 위험요인을 독립변수 및 매개변수로 하는 학술지 및 학위논문 64편을 연구대상으로 선정하였다. 분석결과 우울, 인식된 짐스 러움, 좌절된 소속감, 차별경험, 불안, 스트레스, 고독감 7개의 위험요인 을 추출하였으며 전체 효과크기는 0.41로 나타났고, 기존 메타분석 연구 와 다르게 고독감의 효과크기가 가장 컸으며 스트레스, 인식된 짐스러움, 불안, 우울, 차별경험, 좌절된 소속감의 순으로 효과크기가 큰 것으로 나 타났다. 분석 결과를 바탕으로 절망사 개념의 주요 시사점을 중심으로 노인 자살생각의 경감을 위한 대응방안 및 정책적 제안을 제시하였다.

This study was performed to analyze dietary influences on the regulation of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) in postmenopausal women using the 2019-2021 Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). A total of 1,724 women were classified into cardiovascular risk groups based on risk factors and differentiated into high LDLC and normal groups according to the target serum LDL-C levels. The risk group distribution was as follows: Very high-risk group (6%), high-risk group (49.4%), moderate-risk group (42.3%), and low-risk group (2.3%). The high LDL-C group demonstrated abdominal obesity and prediabetes, with their carbohydrate energy intake exceeding the Korean dietary guideline recommendations of 65%. Increased fat (OR 2.67, 95% CI; 1.19-6.02) and cholesterol (OR 2.43, 95% CI; 1.02- 5.77) intake correlated with higher LDL-C risk. The high LDL-C group showed elevated saturated fat and reduced polyunsaturated fat consumption (p for trend <0.001). Thus, to regulate the LDL cholesterol levels in postmenopausal women, they maintain an appropriate weight in addition to managing abdominal obesity and continuously monitoring blood sugar levels. Furthermore, it is important to limit the intake of high saturated fat meats and consume sufficient protein from sources such as beans, fish, and eggs, which contain healthy unsaturated fats.

최근 자율주행 차량의 등장으로 인해 기존의 교통 시스템에 많은 변화가 생길 것으로 보이며, 운전자가 주행하던 차량과는 다른 행태로 인해 기존 비자율주행 차량들이 초래하는 고위험 상황의 요인과는 다른 새로운 요인들이 도출될 것으로 보인다. 하지만, 현 시점 국내 에서는 자율주행 차량이 실제로 주행하고 있지 않기 때문에 주행행태를 포함한 데이터 기반의 주요 요인 분석 및 도출에 한계가 있다. 따라서 현 시점에서 자율주행 차량이 혼재하는 환경에서 고위험한 상황을 정의할 수 있는 요인을 도출하기 위해서는 사례 중심의 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 국내·외 자율주행차량과 관련된 다양한 논문 사례를 DB화하여 이를 정량적으로 평가할 수 있는 메타 분석(Meta-Analysis) 기법을 통해 향후 자율주행차량이 혼재하는 교통 네트워크에서 안전성을 증진하기 위한 고위험 유발의 주요 요인을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 DB화한 논문은 자율주행 차량과 관련된 총 4가지(사고요인, 시나리오, 예측모델, 법규)에 해당 하는 분야로 분류하여 수집하였으며, 2015년부터 2024년 까지 최근 10개년에 해당 되는 사례를 수집하여 분석을 수행하고 주요 요인을 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 자율주행 차량 혼재 시 고위험 상황의 주요 요인들을 바탕으로 각 요인에 기반한 자율주행차량 혼재 시 고위험 상황에 대한 정의를 할 수 있으며, 이러한 고위험 요인들에 의해 도로교통의 안전성이 저해될 수 있는 요인에 대한 사전 예방을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

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.

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.