• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.19 no.5
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• pp.467-475
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• 2013

In order to seize quantitative materials as part of studies on measures for oil pollution prevention and control, the statistics of oil pollution incidents in Korean coastal waters for 10 years from 2003 to 2012 were analyzed with relation to the number of oil spills and the volume of oil spilt according to causes, sources and sea areas of spills. Total number and total volume of oil spills for 10 years were found to be 2,833 cases and 17,877 kL, respectively. 50.4 %(1,429 cases) of total number of oil spills were caused by negligence, although oil spillage due to negligence was 294 kL(1.7 %). While oil spillage caused by marine accidents was 17,400 kL(97.3 %), marine accidents accounted for 27.9 %(790 cases) of total number of oil spills. While negligence had a great influence on the number of oil spills, marine accidents had a huge impact on the amount of oil spilt. Fishing boats accounted for 42.7 %(1,210 cases) of the number of oil spills, and although oil tankers accounted for 9.2 %(261 cases) of the number of oil spills, oil spillage from oil tankers was 15,488kL(86.7 %). It means that oil tankers such as VLCC or ULCC may be the main sources of major oil spills and a few very large spills are responsible for a high percentage of the amount of oil spilt. While the number of oil spill incidents was closely related to the accidents of fishing boats, the volume of oil spilt was greatly affected by the major oil spill incidents of oil tankers such as M/T Hebei Spirit. The number and volume of oil spills were shown to be 1,613 cases(56.9 %) and 3,804 kL(21.3 %) in South Sea, 700 cases(24.7 %) and 13,501 kL(75.5 %) in West Sea, and 520 cases(18.2 %) and 572 kL(3.2 %) in East Sea of Korea, respectively. The highest number of oil spills was found in South Sea and the most volume of oil spilt was shown in West Sea of Korea for 10 years.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.1
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• pp.103-111
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• 2011

To evaluate highway safety countermeasures or identify high risk sites, the expected crashes for a site (or segment) have been estimated using the panel crash data. Past studies show that two different methods can be employed to estimate the expected crashes: observed crash based method and empirical Bayes (EB) method. This study conducts a simulation study to analyze how the estimation errors of the two estimates are affected by the different structures of the panel crash data and the presence of the change in safety over time. The results disclose that the estimation errors of the observed crash based estimates (i.e. the mean observed crash and comparative parallel estimate) are always greater than those of the EB estimates regardless of the structure of the panel crash data and the presence of the change in safety over time. Thus, it is highly recommended that the EB method be used in the study of traffic safety to obtain more reliable estimates for the expected crashes. In addition, this study corroborates that the estimation errors of the two estimates decrease as the analysis periods increase if safety does not change over time. Hence, it is also recommended that the 1-year analysis period used for identifying high risk sites in Korea be extended to produce more efficient estimates of the time-constant expected crashes.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.32 no.10
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• pp.751-757
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• 2008

This paper made some statistical analyses on marine accidents in Korean waters using marine accident statistics. They were verified through analyses of one-way ANOVA: the difference in average number of marine accidents among Korean waters, between fishing and non-fishing vessels, and by year and by month The pairwise post hoc multiple comparisons of REGW-For GH test were additionally tested. As a result, there were significance differences among Korean waters. The difference of marine accidents by year was verified to have a statistical significance in the South and the East Sea for the fishing vessel, and in the South Sea for the non-fishing vessel. There were signifiant differences of monthly marine accidents by month in the Yellow and the East Sea for the fishing vessel only.

• Korean Security Journal
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• no.55
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• pp.31-55
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• 2018

The purpose of this study is to analyze the precedence analysis of traffic safety facilities installation for traffic accidents. The main results were as follows. First, the precedence of the number of traffic safety signs installation for the number of traffic accident is follows. The number of traffic safety signs[total number] (time precedent 1), the number of traffic safety signs[attention] (time precedent 7), the number of traffic safety signs[regulation] (time precedent 7), the number of traffic safety signs[indication] (time precedent 4) precede the number of traffic accidents as negative(-) relationship. Second, the number of traffic signal equipments[pedestrian lamp] (time precedent 2) precedes the number of traffic accidents as negative(-) relationship. Third, the precedence of the increase/decrease rate of traffic safety facilities installation for the increase/decrease rate of traffic accident is follows. The increase/decrease rate of traffic safety signs[total number] (time precedent 1), the increase/decrease rate of traffic safety signs[attention] (time precedent 1), the increase/decrease rate of traffic safety signs[indication] (time precedent 1), the increase/decrease rate of traffic safety signs[auxiliary] (time precedent 1) precede the increase/decrease rate of traffic accidents as negative(-) relationship. Fourth, the increase/decrease rate of traffic signal equipments[pedestrian lamp] (time precedent 0) accompanies the increase/decrease rate of traffic accidents as positive (+) relationship.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.6 no.4
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• pp.11-18
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• 2003

우리는 복잡한 현상을 하나의 수치로 표현하는 각종 지표(index)를 생활에서 많이 접하고 있다. 종합주가 지수, 불쾌지수, 소비자 물가지수, 년간 교통사고 건수, 인구 10만명당 교통사고 사망자수 등도 일종의 지표라 할 수 있다. 철도에서도 위험을 평가하는 지표로는 "년간 사고건수", "열차운행 100만-km당 사고건수"와 같이 발생빈도에 초점을 둔 경우와 "년간 사망자수", 혹은 "피해액", "운행지장"과 같이 사고피해에 초점을 둔 경우가 있다. (중략)

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.89-98
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• 1998

교통사고의 원인은 인적 요인, 차량적 요인, 도로 환경적 요인으로 분류된다. 주어진 도로 환경과 차량 조건하에서는 운전자가 마지막으로 안전을 제어할 책임을 지고 있다. 따라서, 교통사고를 사전에 예방하기 위하여 운전자의 교통법규 위반 행위에 대하여는 도로교통법에 근거하여 징역, 벌금, 구류, 과료, 과태료, 범칙금에 처하고 있다. 교통법규 위반 행위 단속 시에는 교통사고 유발 가능성과 위험도에 따라 단속의 강약을 포함하여 차등화된 처벌이 이루어져야 한다. 교통 범칙금 기준 제시를 위하여 1991~1995년의 5년간 교통사고 및 교통법규 위반을 분석한 결과 전체 교통법규 위반 단속 중 교통사고를 야기하는 동적 위반 행위인 사고관련 위반 행위 단속의 비율이 44%로 일본의 61%에 비해 매우 낮은 수준이다. 따라서 사고유발 가능성에 근거한 교통법규 위반 행위 단속의 강화가 필요하다. 한편 범칙금 부과방안으로 피해도 모형과 빈도 모형을 비교한 결과 교통법규 위반 행위로 인해 발생된 교통사고 비용을 고려한 피해도 모형은 범칙금의 차등화가 분명하지 않고 변별력이 뚜렷이 나타나지 않아 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 교통법규 위반 행위에 따른 빈도 모형은 교통사고 건수와 사망사고 건수의 가중치(w)설정을 위해 동적 위반행위가 우리나라와 유사한 일본 자료와 비교한 결과 가중치가 한국=0.7, 일본=0.8일 때 상대적으로 $x^2$가 31.71로 가장 낮게 나타났다. 따라서, 사고건수에 대한 가중치는 0.7로 사망사고에 대한 가중치는 0.3을 적용하였다. 마지막으로 현행 범칙금과 제안된 범칙금을 비교분석하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.5D
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• pp.453-459
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• 2010

In the study of traffic safety, it is utmost important to obtain more reliable estimates of the expected crashes for a site (or a segment). The observed crashes have been mainly used as the estimate of the expected crashes in Korea, while the empirical Bayes (EB) estimates based on the Poisson-gamma mixture model have been used in the USA and several European countries. Although numerous studies have used the EB method for estimating the expected crashes and/or the effectiveness of the safety countermeasures, no past studies examine the difference in the estimation errors between the two estimates. Thus, this study compares the estimation errors of the two estimates using a Monte Carlo simulation study. By analyzing the crash dataset at 3,000,000 simulated sites, this study reveals that the estimation errors of the EB estimates are always less than those of the observed crashes. Hence, it is imperative to incorporate the EB method into the traffic safety research guideline in Korea. However, the results show that the differences in the estimation errors between the two estimates decrease as the uncertainty of the prior distribution increases. Consequently, it is recommended that the EB method be used with reliable hyper-parameter estimates after conducting a comprehensive examination on the estimated negative binomial model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.459-459
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• 2012

본 연구에서는 우리나라의 건설현장에서 발생하는 안전사고 발생 특성과 강수특성 변화의 연관성을 분석하였다. 대상기간 2000년부터 2010년까지 지역별 건설 산업현장에서의 사고발생 건수(한국산업안전보건공단) 자료와 같은 시기 지역별 강수량 자료(기상청 지상관측지점)를 사용하여 강수량의 거동과 건설현장 사고발생 건수의 거동 사이의 상관성을 분석하였다. 건설현장 사고사례의 사고형태 중 부상자와 사망자 정보를 사용하였으며 지역의 구분은 특별시, 광역시 및 도 단위로 구분하여 분석하였다. 분석결과 전반적으로 연간 강수량의 증가 추세와 유사하게 전체 건설현장 안전사고의 발생건수가 증가하는 추세를 보이며, 지역별로 강수량의 증감 거동과 유사한 사고발생의 빈도의 증감거동을 보였다. 우리나라의 평균 월강수량과 월별 건설 안전사고 발생건수는 0.8의 선형상관성을 가지며 지역별 분석에서는 섬지역인 제주도가 가장 높은 상관계수 0.9를 나타냈고, 서울특별시 0.7, 대구광역시 0.7, 광주광역시 0.7, 부산광역시 0.5, 인천광역시 0.5, 대전광역시 0.4의 상관관계 순으로 나타났다. 강수변화에 따른 지역, 계절, 월별 강수-건설재해 상관성을 분석 제시하였다. 장마철인 7~8월에는 봄철인 3월~5월에 비해 강수량의 증가뿐만 아니라 21.16%의 사고 발생건수 증가가 나타났으며 우리나라의 강수특성 중 기후변화로 인하여 태풍의 영향이 많았던 시기의 사고발생의 특성을 정량적으로 분석하였다. 특히 2002년 태풍 '루사'와 2003년 태풍 '매미' 발생 시 산업현장의 재해 발생이 많이 있었던 것으로 조사 되었는데, 그 이유로는 산업현장에 태풍의 영향으로 감전사고 발생률이 2배가량 증가하며, 구조물과 사면이 무너져 내리는 등 사고가 빈번히 발생하면서 재해발생률이 더 증가하였다. 이처럼 기후변화에 따른 강수특성 변화로 건설 산업현장은 사고의 위험에 더욱 노출되고 있으므로 이에 대한 지역적 특성 분석과 대책 수립이 요구된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.5
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• pp.135-144
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• 2009

This study estimates the expected number of accidents in Kyungbuk Province to capitalize on experience gained from four years of accident history using the Empirical Bayes (EB) Method. The number of accidents of each site in Kyungbuk Province is recalculated using the Equivalent Property Damage Only (EPDO) method to reflect the severities of the accidents. A cluster analysis is performed to determine similar sites and a unique Safety Performance Function (SPF) is established for each site. The overdispersion parameter is built to correct the difference between the actual number of accidents and the underlying probability distribution. To adjust for varying traffic characteristics of each site, a relative weight is applied and eventually estimates the expected number of accidents. The results show that the highest accident sites are Kimcheon, Youngcheon, and Chilgok, but on the other hand the lowest is Gunwi.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.431-431
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• 2021

4차 산업혁명의 도래로 사회기반시설물의 계획 및 운영관리에 있어 데이터 분석을 통한 가치추출에 대한 관심은 매우 높은 상황이다. 데이터의 가용성과 접근성, 정부 지원 등을 평가하는 공공데이터 개방지수에서 한국은 1점 만점에 0.93점을 획득하여 경제협력개발기구 회원국 중 1위(2019년 기준)를 할 정도로 매우 높은 수준(평균 0.60점)이다. 그러나 공식적으로 발표 및 배포되는 사회기반시설물 관련 정보와 심도 있는 연구 분석이 필요한 정보는 접근이 여전히 제한적이라 할 수 있다. 특히 대표적인 사회기반시설물인 상수도시스템은 대부분 국가중요시설로 지정되어 있어 다양한 정보를 획득하고 분석하는데 제약이 존재하며, 관련 국가통계인 상수도통계에서는 누수사고 등과 같은 비정상적 상황에 대한 사고지점, 원인 등과 같은 세부정보는 제공하고 있지 않다. 본 연구에서는 웹크롤링 및 빅데이터 분석기술을 활용하여 과거 일정기간 발생한 지자체의 상수도 누수사고 관련 뉴스를 전수조사하고 도출된 사고건수를 국가 공인 정보인 상수도통계자료와 비교·분석하였다. 독립적인 누수사고 기사를 추출하기 위해서 중복기사의 제거, 누수 관련 키워드 정립, 상수도분야 이외의 관련기사 제거 등의 절차가 필요하며, 이와 같은 기법은 R프로그래밍을 통해 구현되었다. 추가적으로 뉴스기사의 자연어 처리기반 정보추출기법을 통해 누수사고 건수 뿐만 아니라 사고발생일, 위치, 원인, 피해정도, 그리고 대상 관로의 크기 등을 획득하여 상수도 통계에서 제시하고 있는 정보보다 많은 가치를 추출하여 연계할 수 있는 방안을 제시하였다. 제시된 방법론을 국내 A광역시에 적용하여 누수사고 건수를 비교한 결과 상수도통계에서 제시하고 있는 누수발생건수와 유사한 규모의 사고건수를 뉴스기사분석을 통해 도출할 수 있었다. 제안된 방법론은 추가적인 정보의 추출이 가능하다는 점에서 향후 활용성이 높을 것으로 기대된다.