우리나라는 국가적 차원에서 관리가 필요한 30여개의 재난유형을 선정하여 체계적으로 대처할 수 있도록 위기관리 표준매뉴얼을 작성 운영하고 있다. 본 연구는 사례와 관련된 표준매뉴얼 2종의 위기경보 수준을 재난 및 안전관리 기본법과 국가위기관리 기본지침의 내용과 비교하여 분석하였다. 분석 결과 위기경보는 위기 또는 재난발생 이전에 발령하게 되어 있는데, 두 매뉴얼의 판단기준에는 심각단계에서 이미 국가위기상황이 발생하고, 해양선박사고로 인하여 재난이 발생한 것으로 나타났다. 또한 위기경보 발령 시기를 검토한 결과 징후를 식별할 수 있는 경우에는 상황발생 이전에 위기경보를 발령할 수 있지만, 징후 없이 상황이 발생한 경우에는 위기경보를 발령할 수 없다고 보았다. 그리고 징후 없이 상황이 발생한 경우지만 국가적 차원의 재난으로 확산될 우려가 있는 경우는 재난관리주관기관이 위기경보를 발령할 수 있다고 보았다.
새로운 경제적 가치를 창출하고 국가경쟁력을 강화할 목적으로 세계 각국의 정부와 주요 민간 기업들은 빅데이터에 지속적인 관심과 과감한 투자를 하고 있다. 뉴스와 같이 객관적인 데이터를 수집하기 위해서, 데이터 무결성 및 품질의 확보는 전제되어야 한다. 포털 뉴스와 같이 객관적이고 방대한 데이터를 바탕으로 의사결정이나 트렌드 분석을 하고자 하는 연구자나 실무자의 경우, 기존 크롤러 방식을 이용할 경우 데이터 수집 자체가 차단되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 Amazon Web Services (AWS)에서 제공하는 클라우드 서비스 플랫폼을 이용하여 기존 크롤러 방식의 문제점을 해결하여 웹 데이터를 수집하는 방법을 구현하였다. 또한 이를 바탕으로 국민의 안전과 직결되는 가스 안전 관련 기사를 수집하여 가스 안전과 관련된 이슈를 분석하였다. 본 연구를 통해 가스 안전을 확보하기 위해 5가지 분류, 즉 사고/발생, 예방, 유지/관리, 정부/정책, 그리고 대상 등을 기준으로 가스 안전을 위한 전략이 수립되고, 체계적으로 운영되어야 함으로 확인하였다.
최근 세계적인 기상이변으로 이례적인 대설과 한파의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 대설피해 저감에 대한 연구가 진행되고 있으나, 우리나라는 시군구 별 과거 피해이력이 적고, 피해 발생지역과 관측소 간의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미친다고 생각되는 인자들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트 모형의 설명변수로 설정하여 추정되는 대설피해액을 범주형태로 예측하고자 하였다. 또한 설명변수 중 취약성 분석을 통해 도출된 취약성 지수를 설명변수로 이용함으로써 지역적 특색과 특성을 반영하였다. 지금은 과거 피해 자료의 부족, 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않지만, 피해가 발생한 지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 업데이트가 진행된다면 본 연구 결과의 정확도 향상과 재난 발생 전 피해규모 및 범위에 대한 신속한 예측을 통해 대비차원의 재난관리 대처능력이 향상될 것으로 기대된다.
과거 급속한 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상되면서 화재의 위험성 및 화재 발생도 점진적으로 증가되어 정부에서는 화재예방을 위해 자체점검에 관한 관련법을 제정하고, 관에서 주도적으로 진행하였다. 이후 급속도로 증가하는 소방시설을 설치해야하는 소방대상물(이하; 특정소방대상물)을 고려하여 기존에 제정된 자체점검에 대한 관련법을 개정한 후 민간에서 화재예방을 하도록 하여 현재까지 진행되어오고 있다. 하지만, 급속히 증가하는 특정소방대상물과 향상된 소방기술의 진보에 반하여 적절하지 않은 점검자의 범위와 점검프로세서로 기인하여 대형 화재사고가 발생되면서 이에 대한 관계법령의 개선이 요구되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 특정소방대상물의 화재발생 및 인명피해 저감과 소방점검대행업체의 독립성 확보, 그리고 소방예방행정의 정확성을 위하여 기존에 시행되어져 오고 있는 소방시설등 자체점검의 관계법령과 범위에 대한 이론적 고찰 후 현재 운용되고 있는 자체점검에 대하여 알아보고, 이를 분석한 후 개선방안을 제안하고자 한다.
Objectives: To investigate the trends of industrial injuries among long-term health care workers in Korea Methods: T7866 injuries were selected from the total industrial injuries approved by the Industrial Accident Compensation Insurance Act(Occupational Safety and Health Act) among long-term health care workers between 2007 and 2016 in Korea. We analyzied the trends of industrial injuries according to work process, occurrence type, and causes. Results: The industrial injuries among long-term health care workers increased since 2012. The mostly occurred area for industrial injuries were low back areas, which is related that the most serious industrial injuries occurred when the one long-term healthcare worker lift manually the recipient, from bed(ondol, Korean floor heating system) to a wheelchair, bed to bath bed, and wheelchair to bath chair. In addition to this, lack of workforce, increased work intensity due to overwork contributed the increasing of occupational injury. Conclusions: This study suggests that the main causes of industrial injuries were Lack of facilities and equipment for small private long-term care institutions, The physical load that goes into lifting the recipient directly, work intensity such as excessive workload and increased work speed. We suggest that the social publicization of long-term care service for the elderly, avoiding ways to lift recipients directly, introducing lifting machines as well as improving working methods, and reducing the workload of caregivers are required.
최근 건설현장에서의 안전사고는 근로자의 생명을 위협하는 중대한 사고로 이어질 수 있는 만큼 안전관리업무를 담당하는 안전관리자의 역할이 대두대고 있다. 그러나 현행 건설업 안전관리에 있어 안전 관리자는 1인당 담당하는 업무량이 과도하게 많고, 비효율적인 안전업무들로 인해 업무내용 개선 및 간략화가 필요한 실정이다. 본 연구의 주목적은 안전 관리자 계획단계에서 수행되는 업무들의 난이도와 예방효과를 전문가 의견을 통해 2×2 Matrix 분석 기법을 활용하여 상관관계를 도출하고 불필요한 업무의 간략화와 업무 개선이 필요한 부분을 파악함으로써, 궁극적으로 건설안전재해사고 발생을 줄이는 데 있다.
건설 분야의 산업재해가 차지하는 비율은 전체 산업의 29%로 고위험군산업에 해당한다. 또한 다양한 공정이 존재하며, 소수의 관리자가 다수의 근로자를 관리하고 감독하는 특성상 위험도 관리가 필수적이다. 따라서 공사의 종류 및 공법에 따라 체계적이고 과학적인 위험도분석 방안을 마련해야 하며, 작업현장의 위험도를 점진적으로 완화하고 개선해야한다. 본 연구에서는 도로 교량공사 공종별 안전사고 발생확률 자료 및 전문가 데이터를 기초로 하고 확률론적 접근 방법인 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 신뢰도 있는 위험지수를 산정할 수 있는 방안을 제시하고 평가하였다. 리스크 식별은 도로 교량공사를 토공사, 배수공사, 교량공사로 구분하여 전문가 데이터를 바탕으로 발생가능한 안전사고를 분류하였다. 도로 교량공사의 토공사, 배수공사, 교량공사의 세부공종별로 위험지수를 도출하였다.
To stem the ever-prevalent occurrence of industrial accidents in the construction industry, which is emerging as a social problem, efforts must be invested by various stakeholders. Specifically, among stakeholders, the orderer is at the top of a project's decision-making structure. Therefore, the orderer's awareness of safety and health directly affects the process of securing the safety of the overall construction site. In this light, the present study aims to identify differences in the perceptions of each stakeholder regarding the obligatory safety and health measures for clients that have recently been introduced. In addition, it suggests specific implementation plans in the Korean context. The data used for analysis were collected through a survey targeting stakeholders such as orderers, safety managers, and site managers, and the collected data were quantitatively reviewed by using multivariate analysis methods such as analysis of variance. As a result of the analysis, the introduction of safety and health obligations for the owner was found to be necessary, and the designation and operation of safety and health experts as an action plan was deemed reasonable. The authors expect that the results of this study can be used as basic data for revising the related regulations in Korea. Moreover, as a further study, a review of the effectiveness after improving regulations would contribute strongly to the domain.
선박 충돌 사고는 경제적 손실, 인명피해 등 다양한 부정적 상황을 초래할 수 있기 때문에 사고를 예방하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 따라서 사고 예방을 위한 연구가 활발히 이루어고 있으며, 본 연구에서는 선박 충돌 사고 예방을 위한 새로운 선행 지표를 제안한다. 기존 연구에서는 특정 해역에서 선박들간의 거리를 고려하여 충돌위험을 표현하였지만 이를 다른 해역에 적용하기 위해서는 모델을 새로 개발해야하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 선박 운항 정보인 AIS(Automatic Identification System) 데이터를 활용하여 해역의 환경과 운항의 특징을 포함한 밀도기반 선박 도메인 DESD(Density based Empirical Ship Domain)을 정의하였다. 각 해역별로 만들어진 2차원의 DESD를 대상으로 Deep Clustering을 적용하여 유사한 운항 환경을 가진 해역들을 군집화 한다. 군집화된 해역과 선박 충돌 사고의 연관성 분석을 통해 해역의 특징별로 사고의 발생여부가 달라짐을 통계적으로 검정하여 DESD가 사고의 선행 지표로서 활용될 수 있음을 증명하였다.
This study employs Bayesian network analysis to quantitatively evaluate the risk of incidents in trap boats, utilizing accident compensation approval data spanning from 2018 to 2022. With a dataset comprising 1,635 incidents, the analysis reveals a mortality risk of approximately 0.011 across the entire trap boat. The study significantly identifies variations in incident risks contingent upon fishing area and fishing processes. Specifically, incidents are approximately 1.22 times more likely to occur in coastal compared to offshore, and the risk during fishing processes outweighs that during maintenance operations by a factor of approximately 23.20. Furthermore, a detailed examination of incident types reveals varying incidence rates. Trip/slip incidents, for instance, are approximately 1.36 times more prevalent than bump/hit incidents, 1.58 times more than stuck incidents, and a substantial 5.17 times more than fall incidents. The study concludes by providing inferred mortality risks for 16 distinct scenarios, incorporating fishing areas, processes, and incident types. This foundational data offers a tailored approach to risk mitigation, enabling proactive measures suited to specific circumstances and occurrence types in the trap boat industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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