본 연구는 차량 사고에서 병원 전 응급의료 대응시간을 단축시키기 위한 방안을 모색한 융합연구이다. 연구방법은 한국형 교통사고 심층조사 분석 체계(Korea In-Depth Accident Study)에서 2011년 1월 1일부터 2016년 7월 30일까지 3개의 응급의료센터에 119구급대로 내원한 차량 탑승자 353명을 대상으로 날씨, 도로유형, 사고유형, 구조대 출동 여부를 활용하여 병원 전 응급의료 대응시간에 대해 요인 분석하였다. 연구결과에서 고속도로는 병원 전 응급의료 대응시간을 가장 많이 소요하였고 전체시간에 영향을 주는 요인으로 확인되었다(${\beta}=.543$, p<.001). 따라서 고속도로에서 소요되는 시간을 단축시키기 위해 고속도로 119구급대의 운영과 비상회차로의 적극적인 사용, 개별 장치를 부착한 자동 긴급구조신호 서비스의 제공을 제시하였다.
본 연구에서는 경찰청에서 제공한 2006년 전국 37,589개의 보행자 사고 자료에서 나타난 보행자 사고 심각도를 분석했다. 이를 위해 본 연구에서는 보행자사고 심각도에 영향을 미칠 것으로 예상되는 주요 요인을 미리 선정하여, 그 영향을 순서형 로짓 모형(Ordered Logit Model)을 통해 분석했다. 이모형은 사고 심각도와 같이 종속변수가 순서형으로 표시되는 경우 매우 유용한 결과를 제시하는 것으로 알려져 있어서 본 연구에서 사용했다. 본 연구는 다음과 같은 결과를 나타냈다. 첫째, 우리나라 보행자 사고 심각도는 운전자와 보행자로 나타나는 인적요인에서 성별, 나이, 음주여부에 영향을 많이 받는다. 둘째, 기타 요인에는 차량, 도로기하구조, 날씨, 시간대가 포함된다. 셋째, 보행자 사고 심각도는 계절요인과 무관하다. 끝으로, 보행자 사고 심각도 분석을 위해 순서형 로짓 모형을 적용하면 매우 적절한 분석결과를 얻을 수 있다. 결론적으로 본 연구는 우리나라 보행자 사고 심각도는 사람들이 전통적으로 생각하는 것과 같은 방식인 것으로 확인했다. 이 결론은 본 연구에서 사용한 사고자료에 국한한 것이며, 이 결론을 일반화시키려면 추후 연구가 필요하다.
본 연구는 한국의 서남해 연안의 새우 양식장을 대상으로 pH, 염분, 용존산소, 암모니아질소 및 황화수소와 같은 새우 양식장의 수질과 저질을 조사한 후, 새우 양식장의 수질과 저질을 개선할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 즉, 맑은 날씨와 흐린 날씨로 구분하여 현장의 새우 양식장에서의 용존산소의 일 변화를 측정한 결과, 정도의 차이는 있었으나 정오부터 오후 6시까지 증가하다가 점점 감소한 후 새벽 6시 경에 최소값을 보인 후 다시 점점 증가하는 경향을 보였다. 이와 같은 결과는 새우 양식장의 관리가 취약한 새벽녘에 용존산소의 부족으로 인해 새우가 질식사 학 수 있으며, 계속적인 저 산소는 저질을 악화시켜 암모니아질소나 황화수소의 농도를 증가시킬 수 있음을 시사하므로 지나치게 용존산소가 낮은 경우와 용존산소가 지나치게 높은 경우에는 인위적 또는 자동적으로 용존산소를 조전할 필요가 있는 것으로 판단되었다. 또한, 현장의 새우 양식장에서의 암모니아 질소는 새우 양식장의 수질 기준을 초과하는 0.172-2.298 ppm으로 높게 나타나고 있었고, 황화수소 농도도 새우 양식장의 농도 기준을 훨씬 상회하는 0.075 ppm까지 나타나고 있어 암모니아질소의 생성 억제와 황화수소의 발생 억제가 새우 양식장의 수질관리에 있어 중요한 요인임을 알 수 있었다.
최근 고속도로 사고발생량은 감소하고 있는 반면 치사율은 증가하는 추세임에 따라 고속도로의 교통사고 감소 및 안전성 향상을 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 고속도로의 경우 사고다발지점의 등급별 관리기준을 선정하여 관리하고 있어 이에 대한 등급별 사고 영향 인자를 파악하는 것이 세부적으로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라에서 가장 이용률이 높은 경부고속도로를 대상으로 해당구간 내 사고지점에 대한 등급별 데이터를 기준으로 주변환경 요인 중 교통사고에 영향을 미치는 요인을 검토하고, 사고특성을 분석하여 사고등급을 결정지을 수 있는 사고예측모형을 개발하였다. 사고관련 변수 중 고정변수인 기하구조를 기준으로 종속변수와 독립변수의 특성을 고려한 수량화이론 제2류 기법을 이용하여 모형을 구축한 결과, 사고등급에 영향을 미치는 변수로는 평면선형의 경우 승합차종과 차대 사람이, 종단구배는 트레일러 특수차량과 차대 사람, 방책시설은 주시태만과 흐린 날씨가 공통인자로 분석되었다.
정보통신 기술의 발전으로 농업분야에서도 다량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성하고 그 활용을 위해 빅데이터 기술을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 농업에서 재배 가능한 작물과 품종은 기온, 강수량, 일조시간 등의 자연환경의 영향에 따라 결정된다. 본 논문은 마늘의 생육과정과 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 농작물 생산에 영향을 미치는 기상기후 요인을 도출하고 마늘을 대상으로 단위면적당 생산량 예측(단수) 모형을 도출하였다. 기상변수는 마늘의 생육단계를 고려하여 빅데이터 분석 기법을 이용하였다. 탐색적 자료 분석과정에서는 통계청, 농촌진흥청, 농촌경제연구원으로부터 생산량, 도매시장 반입량, 생육 데이터 등 다양한 농산물 생산 데이터를 제공받아 활용하였다. 또한 기상청으로부터 AWS, ASOS, 특보현황 등 다양한 기상관측 데이터를 수집하여 활용하였다. 상관관계 분석 과정은 변수선택, 후보모형 도출, 모형진단, 시나리오 예측 등을 통해 도출한 모형의 모형 적합도와 생산량 예측력을 비교하여 마늘생산단수예측 모형을 설계하였다. 수많은 기상요인 변수는 요인분석을 이용하여 차원을 감소시키고 설명변수로 선정하였다. 이 방법을 이용함으로써 회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제할 수 있었으며 회귀분석의 적합도와 예측력을 높일 수 있었다.
2017년 전체 산업에서 건설업의 재해자와 사망자의 비중은 각각 25.2%, 29.6%로 가장 높은 실정이다. 특히 건축 현장의 안전사고가 지속적으로 증가하고 있어 경제적 손실이 매우 크다. 따라서 본 연구는 건축공사의 안전사고를 예방하기 위하여 공종별 안전위험도 평가지수를 개발하였고, 그 주요 연구결과는 아래와 같다. 첫째, 건축공사 현장의 안전사고와 관련된 위험요인을 설문조사와 면담조사를 통하여 17개 요인을 도출하여, 전문가 자문회의를 걸쳐 9개 항목(공종, 공사종류, 공정율, 계약금액, 층수, 공사기간, 안전교육, 현장근무일수, 날씨)을 제안하였다. 둘째, 건설현장의 안전사고 위험도 평가지수는 안전사고의 발생 비율과 발생강도를 토대로 공종별 평가지수 산정모델을 개발하였다. 셋째, 본 연구는 위험도 평가지수 평가모델을 검증하기 위하여 건설재해사고 통계자료를 조사 및 분석하여, 공종별 건설안전 위험 평가지수를 도출하였다. 또한 본 연구에서는 건설안전사고로 인한 인적손해를 사망자와 부상자로 구분하여 위험강도를 산출하였다. 공종별 안전사고 발생빈도와 발생강도에 따른 위험평가지수와 도출된 위험요인은 향후 건설안전 위험도 예측시스템 개발시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
건설사고는 근로자의 부주의, 안전장비 미착용, 안전규칙 미준수 등 다양한 요인이 복합적으로 작용해 발생할 수 있다. 건설사고를 유발하는 여러 요인 중 야외작업이 많은 건설업의 특성상 기상 조건은 건설사고 발생 요인 중 하나가 될 수 있다. 과거 발생한 건설사고 데이터는 사고예방을 위한 좋은 자료로 활용될 수 있지만, 건설업 재해사례 데이터는 자연어로 기술된 텍스트형태로 제공되기 때문에 건설업 재해사례 데이터에서 건설공사 위험요소(Hazard)를 추출하는 것은 많은 시간과 비용이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트마이닝을 이용해 국내에서 발생한 2,026건의 건설업 재해사례 텍스트데이터에서 건설공사 위험요소를 추출하고 빈도 분석(Frequency analysis)과 중심성 분석(Centrality analysis)을 통해 건설공사 위험요소의 계절별 중요도분석을 수행했다. 국토교통부에서 정의한 254개 건설공사 위험요소 중 51개 위험요소를 건설사고 텍스트데이터에서 추출했으며, 분석결과 봄, 가을은 거푸집, 여름은 비계, 겨울은 크레인이 계절별 가장 중요한 위험요소로 나타났다. 제안방법은 날씨, 계절, 기후 관련 건설사고 안전대책 마련에 활용될 수 있다.
재래시장은 서민적 성격이 강한 유통 시장으로 인터넷 유통 채널의 등장 및 고객의 구매패턴의 변화로 인해 경쟁력을 상실해 가고 있다. 지역 경제의 중심지인 재래시장의 침체는 지역경제 위축의 요인으로 작용하고 있다. 이와 같은 문제에 대한 해결 방안으로써, 본 연구에서는 U-Market 시스템을 제안하였다. u-Market 시스템은 재래시장에 시간과 장소의 제약 없이 고객과 커뮤니케이션이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 시스템으로써, 재래시장을 활성화하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 제안한 u-market 시스템은 재래시장 정보 및 위치 정보를 제공함으로써, 고객이 원하는 시장의 주요 정보를 쉽게 획득할 수 있도록 한다. 또한 원하는 시장 정보를 볼 수 있는 지도 서비스를 제공하며, 고객의 현재 위치, 날씨 등의 상황정보를 기반으로 사용자가 가장 선호할 만한 상품 및 매장을 추천함으로써 정보 검색에 소요되는 시간 및 노력을 감소시켜 준다.
전라북도내 14개 시 군의 교통사고 자료를 활용하여 고령운전자의 교통사고 피해 심각성을 분석하였다. 교통사고는 1차적으로 개인 및 운전환경 속성과 2차적으로 도시관련 속성에 의해 영향을 받는 2단계 위계적 특성을 갖는 것으로 가정하였다. 위계적 특성을 고려한 피해 심각성에 대한 영향요인을 분석하기 위해 다수준분석모형을 활용하였다. 분석결과로서 65세 이후의 고령운전자는 연령이 증가할수록 교통사고로 인한 피해상황이 심각해짐을 보여주며 안전한 운전방법의 교육과 교통사고를 미연에 방지하기 위한 대안이 필요하다. 음주운전은 고령운전자에게 사고발생시 피해 심각성을 크게 할 경향이 높은데, 사망사고에 있어서 비고령자에 비해 발생비율이 약 3.0배 이상 높았다. 고령운전자는 야간 교통사고 발생빈도가 높은 편이나, 낮 시간대의 교통사고일수록 피해 심각성은 높아졌다. 고령운전자는 비고령자보다 흐린 날씨에서 사고 발생빈도가 높으나, 심각성에서는 맑은 날에 높아짐을 보였다. 습윤상태의 노면이 피해 심각성에 큰 영향을 주고 있는데, 비고령자에 비해서 고령운전자가 중상 및 사망비율도 높은 것으로 분석되었다.
기상 레이더, 인공위성, 라디오존데 등 날씨 예보를 수행하기 위해 많은 종류의 첨단 장비들이 사용되고 있다. 이들 중에서 지상에 설치된 기상 레이더는 넓은 탐지영역, 높은 시간 및 공간 분해능 등과 같은 많은 장점을 가지고 있기 때문에 기상예보 과정에서 필수적인 장비이다. 이러한 기상 레이더 데이터의 내부에는 기상현상 이외에도 여러 가지 외부 요인에 의해 발생하는 비기상현상이 관측되는데, 이는 기상 예보의 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 기상 레이더 데이터를 이용한 연구를 통하여 비기상현상이 레이더에 관측되어 에코 형태로 나타난 것들 중에서 선 모양으로 발생하는 비기상에코를 제거하는 방법을 제안한다. 원시 레이더 데이터에서 선에코를 구분하여 그 특성을 추출한 후, 이들을 바탕으로 데이터 페어를 구성하여 나이브 베이지안 분류기를 학습시켰다. 그리고 학습된 나이브 베이지안 분류기를 선에코와 기상에 코가 혼재된 사례에 적용하였다. 실제 사례를 바탕으로 한 실험을 통해서 제안한 나이브 베이지안 분류기가 효과적으로 선에코를 식별할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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