당뇨병으로 인한 태아의 위험은 당뇨병의 유전요인보다는 임신부의 대사 장애에 의한 것으로 당뇨병 형태에 따른 태아의 위험 차이는 없는 것으로 추축할 수 있다. 그러나 제 1형 당뇨병임신부는 케톤산혈증이 발생할 가능성이 높고 케톤산 혈증이 발생하면 태아 사망의 가능성도 높아진다. 또 제 1형 당뇨병임신부는 당뇨병성 혈관합병증이 동반될 가능성이 많아 자기의 주 수 보다 체중이 미달되는 경우와 조산 및 임신 중 고혈압질환이 발생할 위험성이 높아진다. 제 2형 당뇨병임산부는 임신부가 비만일 경우 거대아 출산 및 임신 중 고혈압질환이 발생할 위험이 높아진다. 그러나 대부분의 합병증은 임신 전과 임신기간 동안 양호한 혈당조절로 감소시킬 수 있다.
본 연구는 노인일자리 전담기관인 시니어클럽에 활동하고 있는 참여 노인을 대상으로 업무상 위험사고와 코로나-19로 인한 위험사고 발생 가능성을 실증 분석하여 위험사고에 대한 인식 정도를 파악하였다. 연구 결과를 바탕으로 노인일자리 전담기관에서 발생할 수 있는 위험사고 개선방안 마련을 위한 기초자료 제공과 위험사고 예방을 위한 대응방안을 제시하는 것이 목적이다. 연구 대상과 자료수집은 부산광역시 소재 16개 시니어클럽 참여 노인으로 하였고, 수거된 430부 중 최종적으로 425부를 활용하였다. 본 연구 결과 첫째, 노인일자리 전담기관 참여 노인은 업무상 위험사고 발생 가능성과 코로나-19로 인한 위험요인 발생 가능성은 대체적으로 낮게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 인구사회학적 특성에 따른 업무상 위험사고 발생 가능성은 참여기간에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 코로나-19와 위험사고 발생 가능성은 참여노인 구분과 연령에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 사업담당자는 안전사고 관리기록지 작성, 위험관리 매뉴얼 마련, 참여자의 개인적 특성을 반영한 위험관리 시스템 구축 등을 제언하였다.
중소규모 사업장의 대부분은 회분식 반응공정을 이용하여 소량 다품종의 제품을 생산한다. 회분식 공정은 연속식 공정에 비해 수동운전의 비율이 높아서 인적오류에 의한 사고발생 가능성이 상대적으로 높으며, 사고 발생 시 인적 피해가 크게 나타날 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 또한 대규모의 사업장에 비해 적절한 위험성평가나 안전관리가 이루어지기 어렵다. 따라서 회분식 공정에서의 위험특성을 구체적으로 규명하고, 이를 바탕으로 회분식 반응기에서의 사고를 예방하기 위한 일반적인 가이드를 제시하고자 한다. 이러한 회분식 공정의 위험성평가와 관련하여 영국 및 미국 화공학회에서는 화학반응 및 회분식 반응공정의 위험성평가 지침을 제시하고 있다.(중략)
본 연구는 기존 디지털미디어에 관한 논의들이 기술 생산성과 효과성에 주목하며 낙관적 관점에 경도되어 있다는 비판에서 출발, 디지털미디어가 초래할 수 있는 위험을 구체적으로 확인하고 이러한 위험들에 대한 이용자들의 위험성평가와 위험관리에 대한 의견 등 총체적 위험인식을 확인하였다. 대표적 디지털융합매체인 스마트폰을 구체적 연구대상으로 삼은 결과, 총 4개 차원의 위험유형, '경제적 차원의 위험, 사회-문화적 차원의 위험, 개인적 차원의 위험, 병리적 차원의 위험'을 포함한 17개 위험유형이 분류되었다. 각 위험유형별로 위험성(발생가능성${\times}$위험심각성)을 분석한 결과 발생가능성 측면에 있어서 병리적 차원의 위험이 타 위험들에 비해서 상대적으로 그 발생가능성이 낮은 것으로 나타났고, 심각성 평가에서는 개인적차원의 위험을 타 위험유형들보다 상대적으로 위험성이 높다고 평가하는 경향이 있었다. 다음으로 위험예방과 대응측면에서 예상 외로 정부에 대한 신뢰가 높지 않고, 개인의 역할론에 대한 기대감과 책임성을 높게 평가하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 스마트폰의 위험에 대한 심각성과 발생가능성, 책임성에 대한 평가, 예방대책, 사후처리 방식 등의 요인들을 면밀히 분석하고 적용한다면 향후 타 분야의 디지털미디어 위험을 저감할 수 있는 중요한 정책적 대응방안으로도 확장 할 수 있을 것이다.
해상 교통 안전을 향상하고 선박 사고를 사전에 방지하기 위해서 선박 사고에 대한 위험도 평가가 선행되어야한다. 선박의 위험도에 대한 개념은 여러 가지로 정의되고 있는데, 본 연구에서는 데이터베이스를 기반으로 사고 발생 가능성과 피해를 예측하여 위험지수를 산출하는 위험도 평가 방법에 대해 고찰해보았다. 사고 발생에 따른 인명 손실과 오염 규모 등의 피해 결과에 따라 고위험 선박이 선별될 수 있으며, 선박의 위험도의 정량적 기준은 사고 발생 확률과 사고 결과의 심각성으로 결정된다. 대량의 데이터베이스를 통계적으로 분석하여 위험도를 도출하기 위해서는 데이터베이스의 확보 뿐 아니라 데이터베이스의 구조화가 기반이 되어야 한다. 또한 과거 자료에 입각한 데이터베이스만으로 위험도를 평가할 경우 미래 사고 발생을 예측하는데 한계가 있을 수 있으므로 데이터베이스의 보강 및 보정이 필요하다.
본 연구는 서울시를 대상으로 인공신경망을 활용하여 침수발생가능성과 침수위험지역을 도출하고, 위험지역 내 도시기반시설 현황을 살펴보았다. 분석결과, 강남구, 송파구, 서초구, 서대문구 등에서 침수발생가능성이 높은 위험지역을 많이 포함하고 있었다. 교통시설의 $4.17km^2$이상이 위험지역에 분포하여 우선 관리시설로 나타났고, 강남구 지역은 침수위험이 높은 기반시설을 $0.85km^2$이상 포함하고 있었다. 본 연구는 인공신경망 모델을 침수발생가능성 분석에 활용하여 그 적용가능성을 확인하였으며, 평가결과는 다양한 계획과정에 반영될 수 있을 것이다.
탈(脫)추격 단계에서는 높은 불확실성을 가진 기술혁신 활동이 증가함에 따라 기술 위험의 발생 가능성도 높아지게 된다. 따라서 정책적 차원에서 위험을 수용하고 관리하는 것이 더욱 중요한 이슈로 등장하고 있다. 본 연구는 기술위험을 정치사회적 시각에서 재정리하고 새로운 기술과 정책이 겪는 시행착오와 실패가능성이 더욱 높아지는 탈(脫)추격 단계의 기술위험의 특성을 파악한다. 특히 우리나라는 추격단계에서 형성되어온 과거의 유산이 여전히 지배하고 있다는 점에서 기술 위험에 대한 새로운 접근과 정책적 대응이 필요한 시점이다. 이에 따라 위험관리체계의 재정립과 위험커뮤니케이션의 강화, 기술 유형별 위험 관리, 예방적 접근과 한정된 범위의 시행착오 전략의 활용, 지식축적과 학습의 강화가 필요하다.
본 연구는 대규모 대기환경패턴 변화에 따른 극한 기후발생 및 극치 수문사상의 지역적 변동 특성을 분석하였고, 통계기법을 이용한 기후지수와 수문변량간의 원격상관관계 분석결과를 이용하여 한반도 중 장기 수문변량 예측의 가능성을 진단하였다. 또한 경남 지자체를 대상으로 다양한 통계예측모형(AR, MA, ARMA, ARIMA, VAR)을 구축하여 그 예측능력을 평가하고 적용성을 검토하였고, 중 장기 통합홍수위험 평가를 위한 인덱스를 개발하였다. 서로 다른 엘니뇨 시기별 홍수 위험도 평가결과 전형적인 엘니뇨(Cold Tongue El Nino)해에는 남해안 일부 지역(거제시, 남해군)에서 위험도가 높게 산정되었으며, 경남 북부지역에서는 위험도가 매우 낮게 산정되었다. 중앙태평양 엘니뇨(Warm Pool El Nino) 해에는 경남 남부 지역을 중심으로 홍수위험지수가 높게 나타나 중앙태평양 엘니뇨가 발달 시 경남지역의 홍수위험 발생 가능성 평년에 비하여 큰 것으로 분석된다. 또한 라니냐(La Nina) 해에는 경남 서쪽일부 지역(남해군, 하동군, 산청군)에서 통합홍수위험지수가 높게 나타났으며, 나머지 지역에서는 홍수위험도가 작거나 중간 값을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구는 중 장기적 관점에서 수자원 예측 및 효율적인 물 관리와 안정적인 용수공급에 도움을 줄 것으로 사료되며, 한반도 대상 특정 엘니뇨 해의 지자체별 홍수위험 취약성 평가에 활용이 가능할 것이다.
여러 형태의 결함을 가지고 있는 압력설비들은 대부분 운전에 지장은 없으나, 일부는 대형사고로 발전할 가능성을 지니고 있다. 따라서 석유화학, 정유, 가스 및 화학산업에서 사용되고 있는 압력설비들을 안전하고 효율적으로 사용하기 위해서는 설비별 위험도를 정량적으로 산출하고, 위험도 순위에 따라 설비의 검사, 유지, 보수의 우선순위를 결정하여 집중적으로 관리함으로써 최소의 비용으로 최대의 안전성을 확보하는 자율안전관리를 구축할 수 있다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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