대기오염이 인체에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 1991년부터 1995년까지의 서울시 사망자료와 대기오염 자료를 general additive Poisson model 을 사용하여 분석하였다. 우리 나라에서도 외국의 연구 결과와 마찬가지로 대기 오염 물질의 증가가 사망자 수의 증가에 유의하게 영향을 미치는 것으로 평가되었다. 특히 본 연구에서 나타난 특성은 일반적으로 많이 알려진 분진에 의한 영향 보다는 오존에 의한 영향이 두드러진다는 것이다. 오존은 100ppb가 증가할 때 마다 사망자 수를 3-10% 증가시키는 것으로 평가되었다. 즉 오존주의보가 발령될 때마다 서울시에서는 많게는 평소보다 10%정도의 추가적인 사망이 발생하는 것으로 추정된다. 이러한 연구결과는 우리 나라의 대기오염 양상이 분진과 $SO_2$ 중심의 '런던스모그'형에서 오존과 $NO_2$ 등에 의한 광화학적 스모그로 바뀌고 있는 사실을 감안할 때 시사하는 바가 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 앞으로는 병원입원율, 또는 응급실 내원환자수에 대한 오존의 영향을 평가할 수 있는 연구들이 이어져야 할 것으로 생각되며, 더불어 오존 오염을 감소시킬 수 있는 구체적인 정책들이 시급히 시행되어야 할 것으로 생각된다.
한국산업안전보건공단의 산업재해통계 보고서 최근 4년 동안의 자료를 확인하면 2017년부터 2020년 6월까지 건설현장의 재해자 수가 약 93,158명, 사망자 수가 약 1,977명으로 건설업이 재해율 총 3위, 사망률 총 1위로 높은 안전사고 추이를 보이고 있다. 그 중에서도 전체 직업군에서 추락으로 인한 사망사고 및 접촉으로 인한 사망사고는 전체 사고 유형 중 3위 안으로 빈번하게 발생하는 안전사고이다. 본 논문은 건설현장의 다양한 유형의 안전사고 중 발생 비율이 가장 높은 추락과 접촉 사고 두 유형의 안전사고를 예방하기 위해 초음파 센서를 이용한 스마트 감지 장치를 개발하여 직접 현장 작업자가 경험하게 한 결과, 설문참여 작업자의 69.5%이상이 센서의 현장 적용성에 대해 긍정적으로 평가하였으며, 이를 토대로 건설업 안전사고의 전체 비율을 감소하는데 일조 하고자 한다.
국내의 산재 사고 사망 비율 중 대부분은 건설업이 차지하고 있으며 사망 원인 중 42.9%는 추락사가 차지하고 있다. 따라서 국내 사고 사망을 예방하기 위해서는 노동자의 생명을 지켜주는 안전 장비의 착용 여부가 중요하다. 본 논문에서는 객체 탐지에 사용되는 YOLO v4와 YOLO v4-TINY 알고리즘과 영상 처리에 사용되는 OpenCV를 이용하여 실시간 영상에서 안전모 미착용 인원을 감지하고 관리자에게 알려주는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하여 건설 현장에서 현장 카메라로 안전모 미착용 인원을 실시간으로 검출하여 경고하므로써 작업자의 안전에 기여할 수 있다.
코로나바이러스는(COVID-19)는 2019년 12일 중국 후베이성 우한시에서 시작된 코로나바이러스감염증으로 2020년 1월부터 전 세계로 퍼져, 일부 국가 및 지역을 제외한 대부분의 나라와 모든 대륙으로 확산되었다. 이에 WHO는 범 유행전염병(Pandemic)을 선언하였다. 2022년 3월 18일 현재 국내 누적 확진환자 8,657,609명과 11,782명의 사망자를 일으켰고 전 세계적으로도 많은 사상자를 내고 있는 실정이고 사회 및 경제적인 피해로도 계속 확대되고 있다. 많은 감염자와 사망자의수에 대한 예측은 코로나바이러스의 전염병을 예방하고 즉각적 조치를 취할 수 있는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 문화적 인자를 제외한 국내에서 연구 사례가 많지 않은 기상 요인을 인자로 포함하여 머신러닝 모델을 통해 확진자를 예측하였다. 그리고 여러 가지 모델을 성능 평가 기법인 Root Mean Square Error(RMSE) 및 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 통해 성능을 평가하고 비교하여 정확도 높은 모델을 제시하였다.
의료정보의 급속한 발달로 인하여 막대한 의료 빅데이터 정보가 축적되고 있다. 이러한 의료 빅데이터는 고령화와 의료비의 가파른 상승을 해결하는데 중요한 자료로 활용될 가능성이 큰 분야이다. 특히 한국의 경우 전 국민대상 주민등록번호와 전산화된 이용 자료들을 기반으로 빅데이터를 활용할 수 있는 의료 인프라 측면에서는 다른 국가에 비해 우위를 점할 수 있다. 본 연구에서는 국민건강보험공단 빅데이터 자료와 통계청 사망자 데이터를 활용하여 강원도의 사망자 분석 및 사망률에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 상관분석을 수행한 후 시사점을 도출하였다. 분석 결과, 강원도 사망률과 관계된 주요 변수로는 자기지역 병원 인프라 이용률, 소득수준, 고령화 및 인구 밀도 등으로 나타났다. 따라서 소득격차에 따른 불평등과 지역 의료 인프라 부족 등은 지역의 사망률에 부정적 영향을 미치고 있는 것으로 나타나고 있어, 지역 병원 인프라 개선 및 소득 수준 향상을 위한 지역별 맞춤형 정책지원이 필요하다. 본 연구의 결과는 의료 빅데이터를 활용하여 강원도민 사망자를 분석하고, 다양한 사회 지표와 상관분석을 통해 그 원인을 파악해 보았다는 점에서 연구의 의의가 있다.
1952년 런던 스모그 사건을 시작으로 대기오염이 인체 건강영향에 미치는 연구가 꾸준히 진행되면서 고농도의 대기오염에서뿐만 아니라 대기오염 기준치 이하의 농도에서도 사망자 수의 증가(Schwartz과 Dockery, 1992; Lee 등, 1999), 호흡기 및 심혈관계 질환 환자의 증가(Schwartz, 1994)등을 초래한다는 연구들이 최근 수 년간 일관성 있게 보고되고 있다(Stieb 등, 2002). 따라서 본 연구에서는 1998년 1월부터 2001년 12월까지의 7개 대도시(서울, 부산, 대구, 광주, 대전, 인천, 울산)의 일일사망자료와 환경측정 자료 및 기상자료를 이용하여 시계열 분석방법으로 대기오염물질이 일별 사망에 미치는 영향을 추정하고자 하였다. (중략)
보행자 사고는 총 교통사고의 32.9%(사망 5,070명, 부상 87,943명)을 차지하고 있으며, 그 중 횡단보도 사고는 13.0%(사망 542명, 부상 10,056명)로 대책이 시급하다. 교차로 내에서 횡단보도의 위치가 부적절하면, 보행자 안전과 차량 교통소통에 악영향을 준다. 또한 우리 나라에선 명확한 기준이 없어 횡단보도 노면표지 설치 및 유지 관리에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 현재 교차로에서 횡단보도의 위치는 다음과 같이 3종류로 구분할 수 있다. 1) 차량 정지선이 횡단보도 전방에 설치되어 진행 차량이 횡단보도를 통과하여 대기할 수 있는 공간이 있는 경우, 2) 횡단보도가 측면차량 진행방향의 연석선상(가각선의 끝 지점)에 근접하여 설치된 경우, 3) 횡단보도가 측면 좌·우회전 차량1대가 대기할 수 있는 공간의 약 4∼5m 후방(가각선의 시작지점)에 설치된 경우로 구분할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 차량소통 및 보행자/차량 상층에 분석하여 교차로 내 횡단보도 위치기준을 제시하는데 연구 목적이 있다. 본 연구를 통한 기대효과를 살펴보면 다음과 같다, 첫째 횡단보도 내 보행자 관련 교통사고를 예방할 수 있으며, 둘째 교차로에서 보행자 및 차량소통을 원활히 할 수 있고, 셋째 횡단보도 설치 및 관리를 효율적으로 할 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구에서는 지난 100년(1908~2007) 동안 서울에서 발생한 열파의 변화추세와 극심한 열파 발생 시 도심내 열환경과 사망자의 시공간적 패턴을 분석하고자 한다. 최근의 온난화 경향에도 불구하고 여름철 강수량증가에 의해 서울시의 열파 발생빈도 및 강도에는 뚜렷한 변화경향이 관찰되지 않는다. 전례 없이 강한 열파가 발생한 1994년 7월의 자동기상관측 및 Landsat TM 위성 영상 추출 열분포 자료들은 도심내 형성되는 고온의 열환경에 의해 노인 질병 사망자 수가 더욱 증가하였음을 잘 보여준다. 이 연구는 차후 도심 정비시 열환경 분포를 고려해야 하는 생리기후학적 근거를 제시하고 있다.
건설업은 사망자 수가 가장 많이 발생하는 산업이며, 다양한 제도 개선에도 사망자는 크게 줄어들지 않고 있다. 이에 따라, CCTV 영상에 인공지능(AI)을 적용한 실시간 안전관리가 부각되고 있다. 건설현장의 영상에 대한 AI를 적용한 근로자 탐지연구가 진행되고 있지만, 건설업의 특성상 복잡한 배경 등의 문제로 인해 성능 발현에 제한이 있다. 본 연구에서는 근로자의 탐지 및 자세 추정에 대한 성능 향상을 위해 YOLO 모델과 OpenPose 모델을 융합하여, 복잡 다양한 조건에서의 근로자에 대한 탐지 성능을 향상시켰다. 이는 향후 근로자의 불안전안 행동 및 건강관리 측면에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.
한국의 어린이 10만 명당 교통사고 사망자 비율은 약 1.3명으로 영국 0.5명, 일본 0.7명 등 OECD주요국보다 월등히 높다. 이에 스쿨존에서 어린이 교통사고 예방을 위한 스마트 보행자 안전보장 시스템을 개발하여 보행자와 운전자에게 위험 알림을 통해 사고를 예방할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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