정부와 안전보건공단의 재해 절감을 위한 다양한 노력덕분에 산업과 건설업 전반에 걸쳐 재해 사고는 감소추세를 보이고 있다. 하지만 건설업에서의 추락재해는 감소하지 않고 오히려 증가하고 있다. 특히, 달비계에 의한 추락재해는 매년 발생빈도는 낮지만 발생 시 작업자의 사망과 직결한다는 측면에서 재해강도가 매우 크다고 할 수 있다. 국내 건설업에서의 달비계 작업환경은 매우 열악하다. 특히 소규모 건설현장에서의 달비계 작업자들은 안전에 대한 감독과 관리를 받을 수 있는 주체가 없다. 달비계 작업자들은 자신들이 직접 제작한 성능이 확인되지 않은 달비계를 가지고 불안전한 작업환경에 내몰리고 있다. 따라서 본 연구는 15년간 달비계에서 기인한 242건의 사고사례들을 분석하여 추락재해 발생 주요 원인 및 개선방안을 제시하였으며, 주요내용은 불안전한 행동에 의한 재해발생률이 높아서 작업대 안착 시, 안전난간을 넘어가는 과정, 몸의 불균형 등에서 사고가 많으며 설비개선 및 작업방법개선으로 해결이 요구된다. 또한, KOSHA Guide에서 제시하는 작업순서 상의 문제점으로 발생되는 재해는 없었으며, 다만 작업 순서를 따르지 않아 안전대를 안전대 걸이용 로프에 미설치 및 미부착에 의한 사망으로 이르는 재해가 다수 발생된 것으로 파악되어 작업방법의 개선에서 가장 중요한 사항은 수직구명줄 및 안전대의 설치 및 착용이 가장 중요한 사항으로 도출되었다.
정부에서 추진한 1 2차 국가지리정보체계(NGIS)사업 중 1차 NGIS사업(1995~2000)은 지리정보의 구축에 편중되었고, 2차 NGIS사업(2001~2005)은 1차 사업의 결과물로 얻어진 지리정보의 유통 활용 방안에 초점이 맞추어져 있다고 할 수 있다. 현재 2차 NGIS사업의 후반기에서 1 2차 NGIS사업을 뒤돌아보면 지리정보의 갱신이라는 문제를 간과할 수 없다. 정확한 지리정보의 구축 유통 활용은 국가지리정보를 대표하는 핵심적 요소라 할 수 있듯이 지리정보의 신속한 갱신 또한 LBS(Location Based Services), Ubiquitous, Telematics와 같은 차세대 산업에 지리정보의 변경 사항을 신속 정확히 제공함으로서 2차적인 산업을 진행하도록 하는 중요한 사항이라 할 수 있다. 국토지리정보원은 1차 NGIS사업 결과 구축된 수치지도를 개선하기 위해 많은 연구를 진행하였으며, 무결점 수치지도 제작을 거쳐, NGI, NDA, NRL 3가지 파일형식으로 제공되는 기본지리정보(Framework Data)를 구축하게 되었다. 기본지리정보는 다른 지리정보에 공통적으로 포함되어 있거나, 여러 지리정보를 통합하기 위해 위치적 혹은 내용적 참조체계를 제공하는 지리정보이다. 기본지리정보는 데이터 셋, 유일식별자, 데이터 모델을 구성요소로 하고 국가적 기반자료로서의 역할을 수행하게 된다. 본 논문은 기본지리정보의 핵심 구성요소인 지형지물 유일식별자(UFID, Unique Feature Identifier)의 업무를 이용하여, 지형지물 관리기관의 현업에서 관리되는 지형지물의 생성 변경 소멸에 관한 정보를 지리정보에 실시간으로 반영하여 실용적인 기본지리정보로 갱신하는 방안에 대하여 제안하였고, 추가적으로 지형변화율을 산출하여 기본지리정보의 갱신 계획 수립에 중요한 자료를 제공하는 방안도 제안하였다.
우리나라는 3면이 바다로 둘러싸여 있을 뿐만 아니라 국가하천과 지방하천의 연장이 26,843km에 달하고 있어 풍부한 해수면과 내수면이 함께 공존하는 지리적 특징이 있다. 국민소득의 향상 등으로 내수면에서 운항하는 선박이 지속적으로 증가하고 있어 내수면에서 선박사고 및 인명사고의 위험성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 내수면관련 법령조사 및 운영현황 분석을 통하여 거시적인 내수면 선박의 안전관리 대책 방안을 제시하였다. 그 개선방안으로 하드웨어적 인프라로서 사고 초기대응 및 인명구조의 골든타임 확보를 위한 충분한 내수면 소방정의 확보와 내수면 선박 사고예방 전문기관의 운영을 제언하며, 소프트웨어적 인프라로서 내수면 선박의 출항통제기준 마련과 현행 해수면 선박에만 적용하고 있는 안전진단제도를 기반으로 내수면 선박의 특성에 맞는 맞춤형 제도도입을 제언하였다. 이러한 내수면 안전관리 정책은 내수면 선박 사고발생 시 신속하고 체계적인 대처 방안 마련에 기여할 것으로 기대되며, 세월호 사건 이후 잠시 활성화 되었던 내수면 선박에 대한 안전관련 연구에 지속적인 관심을 갖는 기회가 되었으면 한다.
LED 조명이 기존 조명 대비 80% 이상의 에너지 절감 효과 및 환경 친화적 특성 등 다양한 장점을 가지고 있으면서도, 높은 가격으로 인해 시장이 제대로 형성되지 못하고 있다. 이에 본 논문은 공공부문의 기존 백열 전구를 LED 조명으로의 교체로 인한 에너지 절감 및 유지 보수 측면에서의 효율성을 분석하기 위해 LED 조명에 대한 경제성 평가를 통해 보급 확대에 대한 타당성을 논하였다. 분석대상은 에너지관리공단에서 시행한 "퇴출관리시스템"을 바탕으로 지식경제부에서 발표한 '백열 전구 현황 및 퇴출실적'을 이용하였다. 공공기관의 백열 전구의 LED 조명 교체에 대한 타당성 분석을 위해서 교체 비용, 연간 절전량 및 전기요금 절감액, 유지보수 비용, $CO_2$ 저감량, 탄소배출권 판매수익을 고려하였다. 경제성 분석 결과, 기존의 백열 전구를 LED 조명으로 교체 시 할인율이 3.26%일 때, 8,648.4백만원으로 NPV가 '양(+)'의 값을 가지는 것으로 분석되어 수익성이 있는 것으로 나타났다.
Objective: This study is conducted to evaluate airborne lead concentration in and around lead production plant. Methods: Airborne lead concentration was monitored simultaneously inside of the processes of lead recycling factory and outside of factory which include stack, boundary of factory and residential area 1 km and 7.5 km from factory, respectively. All samples were measured three times at 1.5 m from the ground and analyzed using inductively coupled plasma mass spectrometer, inductively coupled plasma optical emission spectrometer or flame atomic absorption spectrometer. Results: All airborne lead concentrations measured inside of factory($13.9{\mu}g/m^3-252.9{\mu}g/m^3$) and outside of factory($0.001{\mu}g/m^3-54.97{\mu}g/m^3$) showed log-normal distribution. Geometric mean lead concentration, $54.81{\mu}g/m^3$, measured inside of factory was significantly higher than outside of factory, $0.20{\mu}g/m^3$(p<0.01). Among the samples measured inside the factory, lead concentration was the highest in the refining process($59.02{\mu}g/m^3-252.9{\mu}g/m^3$). In the case of the samples outside the factory, the nearest chimney was the highest($3.84{\mu}g/m^3-54.97{\mu}g/m^3$), and the lead concentration at the farthest place, 7.5 km from the factory was the lowest($0.001{\mu}g/m^3-1.7{\mu}g/m^3$). The arithmetic lead concentration, $0.45{\mu}g/m^3$ in the residential area near the factory was below the atmospheric environment standard of $0.5{\mu}g/m^3$, but the maximum concentration of $3.4{\mu}g/m^3$ was exceeded. Conclusions: Airborne lead concentration in residential area, 1 km away from lead recycling plant, may exceed ambient air standard of $0.5{\mu}g/m^3$.
본 논문에서는 건강 불평등의 해소를 위하여 지리적 가중 회귀를 이용한 대사증후군 유병률의 지역별 변이 요인 및 관련 요인을 파악하고, 이를 통하여 지역의 효율적인 대사증후군 관리 사업 개발을 위한 적용방안을 마련하였다. 국민건강 보험공단 2015년 건강보험 통계연보 및 지역사회건강조사 등 기타 국가 기관 자료를 통하여 대사증후군 유병률과 사회경제적 수준의 사회구조적 요인, 그리고 물리적 환경, 건강행태, 이환, 정신건강, 예방관리, 의료이용의 중재 요인 지표를 수집하였다. 먼저 수집된 데이터를 바탕으로 대사증후군 유병률의 변이수준을 측정하는 지표인 EQ (Extremal Quotient)와 CV(Coefficient of Variations)를 이용하여 지역 간 변이가 존재함을 확인한 후, 공간적 이질성 및 의존성 등의 공간적 변이 고려가 가능한 지리적 가중 회귀(Geographically Weighted Regression)를 이용하여 대사증후군 유병률의 지역 간 변이 관련 요인을 분석하였다. 지리적 가중 회귀 분석 결과 대사증후군 유병률의 수준에 따라 주요 요인의 크기와 관리의 우선순위가 다름을 알 수 있었으며, 향후 지역별 대사증후군 관리의 목표와 우선순위 설정을 통한 관리 사업의 효과를 증대시킬 수 있는 방안마련이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 조선해양 작업장에서 발생하는 중대재해를 줄이고 체계적인 안전관리를 위하여 ETA(event tree analysis)기반 시나리오 도출 및 ICT 기술접목을 통한 안전관리 구축방안을 제안한다. 안전보건공단과 (구)국민안전처의 통계결과 조선해양 관련 중대재해 중 가장 많이 발생하는 사고유형은 떨어짐이고, 주요사고원인은 안전대 미착용 및 안전대 고리 미체결이다. 이 문제를 해결하기 위해 ETA기반의 시나리오를 작성하여 안전사항에 따른 결과를 도출하고 이 결과를 바탕으로 사고예방을 위한 ICT 기술접목으로 해결방안을 제시한다. ETA 기반 시나리오 도출 및 ICT 기술접목을 통해 제안한 해결방안으로는 안전대 및 안전모 착용여부 감지시스템, 안전대 고리 체결여부 감지시스템, 안전거리 측정을 위한 걸이설비 측정시스템이다. 안전사항별 시스템을 통해 작업자의 떨어짐 위험을 줄여 사망확률을 낮출 수 있다. 제안한 방안을 통해 사고를 예방함으로써 조선해양 분야의 중대재해를 줄이고 체계적인 안전관리를 도모한다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
보호지역의 생태적 가치와 중요성에 대한 인식이 증가함에 따라 자연이 제공하는 생태계서비스에 관한 연구의 필요성이 요구되고 있다. 우리나라의 대표적인 보호지역인 자연공원은 국립공원, 도립공원, 군립공원의 체계를 가지고 있다. 국립공원은 국립공원공단에서 체계적으로 관리를 하고 있으나 도립공원과 군립공원은 지방자체단체가 관리하고 있다. 자연공원의 위계에 따라 자연성 또한 같은 위계적 차이가 있을 것으로 생각되나 이에 대한 검증은 이뤄지지 않았다. 이에 대한 차이를 알아보기 위하여 자연공원 중 산악형 22개소를 대상으로 InVEST 모델 중 서식지질(habitat quality)을 이용하여 차이를 알아보았다. 자연공원의 종류와 면적에 관계없이 서식지질을 분석한 결과 태백산국립공원(0.89), 주왕산국립공원(0.87), 웅석봉군립공원(0.86), 가야산국립공원(0.85) 순으로 높게 나타났다. 서식지질은 면적인 넓을수록 높은 값을 나타내었다. 면적이 유사한 자연공원을 대상으로 분석한 결과 국립공원의 서식지질은 도립공원과 군립공원에 비해 높았다. 반면 군립공원의 서식지질 평균은 0.83±0.02으로 도립공원의 서식지질 평균 0.78±0.03보다 0.05 더 높게 나타났다. 아울러 자연공원내에서 산림지역 비율이 높을수록 서식지질 또한 비례하여 높게 나타났다. 이상의 결과를 종합하면, 자연공원의 자연성은 자연공원의 위계와 같지 않고 토지이용, 토지피복 그리고 공원관리 등에 따라 자연성에 차이가 있음을 확인하였다.
한국에서 5개 광역별로 운전자들이 지각하는 교통환경과 운전행동을 결정하는 사회인지 요인들의 공통점과 차이점을 알아내었다. 전국 14개 지역에서 운전자 1,387명을 대상으로 수행된 본 연구의 중요 결과를 5개 광역권으로 나누어서 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 운전자의 교통행동을 결정하는 사회인지 요인들 가운데 습관 요인은 지역에 상관없이 일관되게 중요한 요인이었다. 그러나 지역에 따라서 큰 차이를 보이지 않고 비교적 중요하게 기여한 행동의도 요인을 제외하면 교통행동의 결정 요인들이 지역에 따라서 달리 나타났다. 물리적 교통환경의 지역별 특성을 운전자의 지각에 따라서 비교한 결과에서는 8가지 물리적 교통환경 요인들(도로지형/구조, 도로 및 안전시설, 보행자 행동특성, 주변운전자의 운전특성 등)에서 의미있는 차이를 보였다. 운전자요인을 보면 4가지 주요 운전행동들 중 안전띠 착용 및 음주운전 행동과 관련되는 구성개념들 대부분과 과속운전 행동 및 주의경계 소홀 행동 영역의 일부 요인들을 측정한 값에서 5개 광역간에 의미있는 차이가 있었다. 구체적으로 안전띠 착용 습관, 의도, 행동 그리고 음주운전 습관, 의도, 행동 등에서 광역별 차이를 보였으며, 과속운전의 경우 태도, 주의경계소홀 행동의 경우 습관과 의도에서 광역별 의미 있는 차이를 보였다. 결과들은 광역별로 교통환경의 지각과 운전행동의 결정 요인에 차이가 있음을 의미한다. 따라서 교통안전대책은 지역 또는 광역 특성에 따라 제시되어야함을 시사한다. 이 연구 결과를 토대로 지방자치제에 알맞은 각 지역별 교통 대책에 관한 시사점을 논의하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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