공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60%이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일 사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.
공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트 정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60% 이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.
해양사고를 야기한 선원들의 행동오류 식별은 해양사고 예방, 저감 또는 억제에 중요한 단서가 된다. 본 연구의 목적은 SRKBB(Skill-, Rule-, and Knowledge Based Behavior) 이론을 이용하여 해양사고 종류별로 선원들의 행동오류를 식별하는데 있다. 행동오류 식별을 위하여 9년간(2008~2016)의 해양사고 재결서 1,744건에 기록된 사고내용을 수집한 후, 사고를 야기한 선원들의 행동오류를 SBBE(Skill-Based Behavioral Error), RBBE(Rule-Based Behavioral Error), KBBE(Knowledge-Based Behavioral Error) 세 가지 종류로 분류하였다. 행동오류 분류를 위하여 SRKBB 이론을 적용한 행동오류 분류용 프레임워크를 제안하고, 이 프레임워크를 이용하여 행동오류 데이터를 구축하였다. 사고종류별 행동오류의 빈도를 분석한 결과, 충돌사고는 SBBE가 가장 높은 빈도로 관측되었고, 이어서 RBBE가 두 번째로 높은 빈도로 관측되었다. 이에 반하여 좌초, 전복 및 침몰 등의 사고는 KBBE 중에서 높은 빈도로 관측되었다. 연구결과, 해양사고 종류별로 선원들의 행동오류 식별이 가능하였고, 해양사고 종류별 사고 예방에 필요한 선원들의 행동오류 보정에 관한 단서를 확보할 수 있었다.
해양사고는 발생 직후의 적절한 초기대응 여부에 따라 사고 이후 다양한 사건 전개 양상을 보이게 되며, 이러한, 해양사고 발생 시 초기 대응을 효과적으로 수행하기 위해서는 발생한 해양사고의 속성을 명확하게 파악하는 작업이 선행되어야 한다. 또한, 얼마나 빨리 사고 상황에 대한 정확한 정보를 수집하고, 사고 대응을 위하여 필요한 장비 / 물자를 조달할 수 있느냐에 따라 신속한 사고 대응이 될 수도, 그렇지 못할 수도 있다. 이렇듯, 효과적이고 신속한 초기 대응을 위해서는 선박 종류 및 사고 종류 별 다양한 조건의 선박 사고에 대한 정보를 갖춘 사고 대응 시스템이 마련되어야 한다. 본 연구에서는, 해양사고 발생 이후 전개되는 시나리오들에 대한 위험도를 비교 평가할 수 있는 방법론을 개발하기 위한 일환으로, 해양사고 대응 사례 조사를 통하여 해양사고 대응 시 필요한 정보들을 식별하고, 사고 대응 시 사용되거나 고려되었던 대응 방법들을 식별하여 정리하였다. 또한, 식별된 정보들을 바탕으로, 유조선, 컨테이너선 및 여객선에 대한 해양사고 발생 후 사건전개 시나리오들을 식별 및 분석하였다.
해양사고로 인한 경제적, 환경적 피해가 커짐에 따라, 해양사고 방지를 위한 이슈가 크게 대두되고 있다. 발생된 해양사고 사례의 종류와 원인을 분석하여 구축된 DB가 해양사고 방지를 위한 연구에 널리 활용 되고 있으나, 하나의 종류 및 원인에 대해서만 DB가 구축되어 있어 일반적으로 복수의 원인에 의해 발생되고 복수의 종류에 해당하는 해양사고를 합리적으로 분류하지 못하고 다양하고 막연한 조건을 이용해 검색할 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 FCM을 이용하여 복수의 해양사고 원인과 종류에 연계된 해양사고 DB를 구축하고 언어 레이블을 이용하여 다양한 원인과 종류에 의해 해양사고 사례추출이 가능한 검색 시스템을 제시하였다.
자동차사고는 소득증대와 차량증가와 함께 도로확충 및 정비가 필수임에도 불구하고 자동차 사고는 갈수록 대형화되고 있다. 그러나 교통사고 발생시 누가 가해자이고 피해자인지를 정확하게 구별하기는 매우 어려운 일이다. 특히 교통사고 발생시 목격자가 없을 경우에는 교통사고원인을 규명하기가 더욱 어려워진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 뺑소니 교통사고 발생시에 퍼지 및 지능형 알고리즘을 시용해서 스키드마크 길이를 입력하면 도로의 종류, 타이어의 종류, 자동차 종류, 날씨 조건을 고려하여 최적의 자동차 속도를 산출하였으며, 컴퓨터 시물레이션을 통해서 기존의 방법보다 20-30% 정확하게 예측하였다.
선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.
우리나라의 도로는 종류별로 관리주체가 서로 다르다. 고속국도는 한국도로공사, 일반국도는 건설교통부, 지방도는 광역자치단체, 시 군도는 기초자치단체에서 건설 관리 및 운영 책임을 맡고 있다. 본 연구에서는 이렇듯 관리주체가 다른 우리나라의 도로에서 발생하고 있는 교통사고발생 추세를 도로종류별로 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 과거로부터 축적된 도로종류별 교통사고건수, 사망자수, 부상자수의 자료를 기반으로 사고위험을 단순건수, 도로연장 당 건수, 그리고 대 km당 건수로 비교하였다. 그 결과 단순 건수에 의한 비교에서는 도시부 도로가 전 부문에서 가장 위험하고 고속국도는 전 부문에서 가장 안전한 것으로 분석되었다. 그러나 1km당 발생건수는 일반국도가 가장 위험하고 지방도가 가장 안전한 것으로 분석되었다. 교통사고 발생률을 가장 객관적으로 비교할 수 있는 지표인 10만 차량 대 km당 비교에서는 일반국도가 가장 위험하고, 고속국도가 상대적으로 안전한 것으로 분석되었다. 한편, 도로종류별 사망자수 추세를 설명하는 시계열 분석모형을 개발한 결과 고속국도, 지방도, 도시부도로의 경우 AR(1)모형이 추세를 잘 설명 할 수 있는 것으로 분석되었고, 일반국도의 경우 ARIMA(2, 3, 0)모형이 추세를 설명할 수 있는 것으로 분석되었다. 이러한 모형은 장래 교통안전계획의 목표치를 수립하거나 평가하는데 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
올해부터 쌀 품종 혼입률을 다르게 표시하면 처벌하고, 음식점 식육원산지표시제가 실시된다. 또 사고농가 영농도우미와 고령 취약농가 가사도우미 사업이 전국으로 확대된다. 특히 현행 4종류인 친환경농산물 인증 종류가 3종류로 간소화 된다. 새해 달라지는 주요 농정제도와 시책을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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