Earticle

휴대용 EFB의 보급으로 항공업계는 운항승무원들에게 휴대용 EFB를 지급하여 기존에 종이로 탑재한 각종 차트를(예: Flight Crew Operating Manual, Quick Reference Handbook. Airport Chart, Crew Resource Manual) 디지털화하여 운항승무 원이 하나의 휴대용 EFB 장비로 필요한 차트를 확인할 수 있도록 통합하였다. 그로 인해, 현재 모든 항공사에서 운항승무원에 게 휴대용 EFB를 제공하고 있다. 그러나, 일반 스마트 기기로 복합 무선 취약점을 활용하여 해킹 시도가 가능해졌고, 운항승무 원이 머무는 호텔에 해커가 비인가 무선망을 설치하여 휴대용 EFB의 애플리케이션 업데이트 과정을 해커가 탈취하여 이륙 성 능을 위조할 수 있는 취약점이 최근 보고되었다. 본 연구에서는 운항승무원이 사용하는 휴대용 EFB에 관한 보안 규정을 국내외 로 검토 및 분석하고, 문제점을 분석하였다. 해당 결과를 토대로, 본 연구에서는 정보보안 시장에서 각광받고 있는 제로 트러스 트 아키텍처와 같은 새로운 정보보안 기술의 제도적 적용 방안을 제언한다. 또한, 휴대용 EFB에 대한 현행 국내 항공 보안 규정 및 고려 사항이 미흡함에 따라, ICAO와 FAA의 지침을 참고하여 이를 개선하기 위한 규정을 제언한다.

최근 항공안전관리체계는 사고 발생 이후 원인을 규명하던 사후적 관리에서 벗어나, 데이터 분석과 인공지능(AI)을 기반으 로 하는 예방적·예측적 안전관리체계로 전환되고 있다. 그러나 이러한 체계가 현장에서 실효성을 갖추기 위해서는, AI 기술을 이해하고 항공안전데이터를 활용할 수 있는 전문 인력 양성이 필수적이다. 본 연구는 항공안전데이터의 활용을 활성화하기 위 한 교육공학적 접근을 시도하였다. 특히 실제문제기반학습(PBL)과 Agile 교수설계(적시 프로젝트관리 방법론)을 적용하여 항공안전 AI 교육프로그램의 기초모형을 제안하였다. 연구 결과, 학습자 중심의 문제기반 학습환경을 도입함으로써 AI 기술 과 항공안전데이터 분석 간의 연계성이 강화되었으며, 예방적 안전관리 수행을 위한 실무적 적용 가능성이 확인되었다. 본 연 구는 항공안전데이터를 활용한 AI 기반 안전관리 역량 강화 교육모델의 설계 원리를 제시함으로써, 미래 항공안전 전문인력 양성의 교육적 방향성을 제안한다.

본 연구는 공항 일반구역(Land-side)에서 증가하는 무작위·기회형 위협에 대응하기 위해 행동탐지(Behavior Detection, BD)의 제도화 방안을 제안한다. 미국, 영국, EU 사례와 국내 제도를 비교·분석하여 국내에 적합한 행동탐지 제도를 제언하였 다. 특히 불심검문 관련 국내 판례와 해외의 권한·통제 장치를 대조해 합헌성·비차별성·책임성을 동시에 담보하는 설계를 제안 한다. 영국 Terrorism Act 2000은 합리적 의심 요건 없이도 공항에서 심문·검색·구금을 허용하지만 내무부 자문기구와 Code of Practice(시행규칙)의 견제가 병행되며, 미국 SPOT은 효과성과 과학성 논쟁을 겪어 의회·감사 기구의 재검토를 거쳤다.

본 연구는 항공기 객실 승무원의 전용 좌석(Jump Seat) 관련 규정과 그 운영 실태에 대한 심층적 분석을 목적으로 한다. 항공 안전의 핵심 요소인 객실 승무원의 법적 지위와 역할, 그리고 이들의 안전을 보장하기 위한 전용 좌석의 중요성을 검토하였다. 항공안전법과 관련 규정에 따르면, 객실 승무원은 단순한 서비스 제공자를 넘어 안전 및 보안 요원으로서의 중요한 법적 지위를 가진다. 이에 따라 비상 상황 시 신속한 대응을 위해 특별히 설계된 전용 좌석의 사용이 의무화되어 있다. 먼저 객실 승무원의 법적 지위를 분석하였다. 항공안전법 제2조 제17호에 따르면, 객실 승무원은 비상시 승객을 탈출시키는 등 승객의 안전을 위한 업무를 수행하는 사람으로 정의된다. 또한 항공보안법상 사법경찰관리와 항공기내보안요원으로서의 역할도 수행한다. 이러한 복합적 역할은 객실 승무원의 안전한 근무 환경, 특히 전용 좌석의 필요성을 더욱 강조한다. 전용 좌석(Jump Seat)의 기능과 중요성도 상세히 검토하였다. 이 좌석은 단순한 접이식 의자가 아닌, 비상 상황에서의 효율 적인 승객 관리 및 비상탈출 유도를 위해 특별히 설계된 장치이다. 주로 비상구 바로 옆에 위치하며, 일반 승객 좌석과는 달리 안전벨트 외에 어깨끈(Shoulder Harness)이 추가로 장착되어 있어 급격한 충격으로부터 승무원을 보호한다. 그러나 실제 운영에서는 최소 승무원 수 규정을 충족하면서도, 일부 기종에서 추가 탑승한 승무원들이 전용 좌석 대신 일반 승객 좌석을 사용하는 사례가 발견되었다. 예를 들어, B787-10 기종의 경우 최대 14명의 객실 승무원이 탑승하지만 전용 좌석 은 12개만 장착되어 있어, 2명의 승무원이 일반 좌석을 사용해야 하는 상황이 발생한다. 이는 비상 상황 시 효과적인 대응을 저 해할 수 있는 잠재적 위험 요소가 될 수 있다. 본 연구는 이러한 현행 운영 방식의 문제점을 분석하고, 국내외 사례 및 규정을 비교 검토하여 개선 방안을 제시한다. ICAO 가 제시하는 승무원 전용 좌석의 의무화, 미국 FAA의 최소탑승승무원 수에 대한 엄격한 적용, EASA 등 해외 규정을 분석하여 이를 국내법에도 도입할 수 있는 근거를 마련하였다. 특히, 2013년 발생한 아시아나항공 샌프란시스코 사고에서의 객실 승무 원의 신속하고 효과적인 대응이 인명 피해를 최소화한 사례, 2024년 제주항공 무한국제공항 사고에서 객실승무원 2명만 생존 할 수 있었던 사례 등을 통하여 모든 근무 중인 객실 승무원에게 전용 좌석을 제공하는 것의 중요성을 강조한다. 결론적으로, 항공사들이 항공기 설계 단계에서부터 충분한 전용 좌석 확보를 고려해야 하며, 비상 상황 대응 능력 향상을 위 한 지속적인 훈련과 환경 개선의 필요성을 강조한다. 더불어, 현행 법규가 최소 승무원 수에 대한 규정만을 제시하고 있는 점을 지적하며, 모든 근무 중인 객실 승무원에 대한 전용 좌석 제공을 의무화하는 법규 개정의 필요성을 제안한다. 이 연구를 통하여 객실 승무원의 안전과 효과적인 업무 수행 능력 향상을 통해 궁극적으로 항공 안전을 강화하는 데에 기여하 고, 향후 항공 안전 정책 수립 및 실행에 있어 중요한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대해 본다.

본 논문에서는 항공 재난관리 대응 체계에 관한 법적 고찰하였다. 현행법상 재난은 국민의 생명  신체  재산과 국가에 피해 를 주거나 줄 수 있는 것으로 크게 자연 재난과 사회재난으로 구분한다. 본 논문에서는 사회재난에 속하는 교통사고 중 항공 재난관리 대응 체계에 관해 논하고자 한다. 대응 체계는 명확한 상하 관계의 지휘  보고 체계와 부서 간 조정과 통합 관리 체계, 소위 ‘컨트롤 타워’로 구분할 수 있다. 우리나라 재난 관련 흑역사를 사례를 통해 국가 재난 관리 시스템의 변천사를 고찰하고 항공 재난관리 대응 체계 현황 및 주요 문제점으로 반복되는 컨트롤 타워의 구조적 실패와 항공 재난관리 지휘 체계 혼선 등을 제기하였다. 또한, 미국 재난관리 대응 체계를 비교법적 연구를 통해 시사점을 도출하였으며 항공 재난관리 대응 체계에 관한 정책 제언으로 국가 재난관리 대응 지휘 체계 역량 강화 및 일원화, 현장 책임자의 전문성 및 신속성 확보, 항공철도사고조사위 원회 조직 상향 개편, 생명안전기본법 제정 등을 제시하고자 한다.

본 연구는 K-culture 열풍으로 전 세계적으로 주목받고 있는 현실에서 많은 국내인과 외국인이 공연장에 방문하게 되고 이로 인해 다중운집인파사고와 같은 안전사고가 발생할 수 있어 공연장 안전에 관한 기준 마련이 필요하다. 이를 위해 공연장 안전과 관련한 표준 현황을 살펴보고, 이를 보완할 새로운 표준(안)을 수립할 필요성이 있다. 이를 위해 먼저 용어의 분류체계를 수립하고 안전 용어를 정리하여야 할 것이다. 이러한 공연장 안전 분류체계 정립은 국내 외 활성화되는 공연 산업의 정보화를 위한 기본 틀을 지원하여, 공연의 기획, 무대 설치, 공연, 그리고 무대 해체에 이르는 전 과정에 대한 효과적인 정보를 제공하는 데 기여할 것이다.

본 논문에서는 무대 공연에 대한 위험성 평가를 위한 무대 공연 전주기 분석에 관한 것이다. 무대 공연에서 발생하는 사고는 무대 제작과정부터 무대 공연, 무대 해체에 이르는 전 주기에서 발생하는 사고이다. 기존의 공연법에 따른 안전관리 체계는 고정 무대 시설의 안전 점검에 초점을 맞추고 있고, 무대 시설을 설치하는 과정, 공연 중 사고 등에 대한 체계가 미흡한 실정이다. 그렇지만 실제적으로 사고는 고정 무대 보다는 단발성으로 수행되는 가설 무대 제작과 공연 에서 많은 사고가 발생하고 있다. 산업안전보건법과 중대재해처벌법에 따른 무대 시설 설치 과정과 공연 중 사고 등에 대한 안 전관리 규정과 처벌이 있지만, 건설 사업주와 같은 전문적 업체가 수행한다기 보다는 적은 규모의 기획사가 주도하다 보니, 안 전관리 체계가 부족한 실정이다. 본 논문은 이에 대하여 기획 -> 무대 제작 -> 공연 -> 무대 해체에 이르는 전 과정에 대한 무대의 안전 관리 체계를 중심으로 위험 요소를 분석하는 것에 연구를 수행하였다.

본 연구는 플랜트 밀폐공간(중앙제어실, 사무동 등) 화재 발생 시, 연기 확산에 따른 시야저하 및 열적 위험이 재실자의 대피 가능성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 감지기-수신기-댐퍼 연동 기반의 제연 시스템을 개발하고, Hot Smoke Test 방식의 2구획 실증 Mock-up 환경에서 실험을 수행하였다. Hot Smoke Test는 실제 화염을 발생시키지 않으므로 실험 시설 손 상 없이 반복시험이 가능하며, 제연설비의 성능 검증 및 시공 품질을 확인하는 데 효과적이다. 댐퍼 작동 여부에 따른 감광률, 온도 변화 및 실제 가시거리 차이를 측정하였다. 실험 결과, 댐퍼 작동 시 비화재실 감광률이 0.06 %/m 이하로 유지되어 NFPA 92 및 ISO 13571 기준을 충족하였으며 피난 가시거리 10m 이상 확보가 가능하였다. 반면, 미작동 조건에서는 감광률이 역치 (0.1~0.2 %/m)를 초과하여 피난 불가 수준으로 악화됨을 확인하였다. 이를 통해 밀폐된 플랜트 공간에서의 제연설비는 단순한 연기 배출 장치가 아니라 피난 가능성을 좌우하는 핵심 안전설비임을 입증하였다.

최근 기후변화로 인해 이상 고온 및 강풍과 같은 극한기후의 빈도가 증가함에 따라, 국내 산림에서 발생하는 대형 산불의 발 생 위험과 피해 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 국내의 목조 문화유산은 산림 인접 지역에 위치한 경우가 많아 산불 확산 시 구조적 · 문화재적 손실 위험에 취약한 실정이다. 본 연구에서는 화재모델 FDS와 이를 응용한 WFDS의 일부 기능을 활용하 여 실제 산림 및 지형조건을 반영한 화재 시뮬레이션을 수행하고, 산림화재가 목조 문화유산에 미치는 잠재적 위험성을 정성적 및 정량적 관점에서 분석하였다. 특히 금강송(Pinus densiflora for. erecta Uyeki)을 주요 가연물로 설정하고, 온도 및 열유속 지표를 중심으로 화재 위험성 평 가를 위한 기준을 도출하고자 하였다. 본 연구는 향후 목조 문화유산의 화재 안전성 향상을 위한 방염처리기술 개발 및 시뮬레 이션 기반 대응기술 실증화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

리튬배터리 제조사업장은 가연물 특성상 화재 위험이 상존하나, 이를 포괄하는 명확한 법적 기준은 아직 미비하다. 본 연구 는 현행 화재안전 법령의 한계를 검토하고, 리튬배터리 제조사업장에 적합한 안전관리 기준의 방향을 제시하는 데 목적을 둔 다. 이를 위해 주요 주기에서의 위험요인을 체계적으로 식별하고, 위험 정도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 구성할 예정 이다. 전문가의 의견을 반영하여 현실적 적용 가능성을 검토하였으며, 법적 근거 마련을 위한 기초 자료로 활용 가능할 것으로 보인다. 본 연구 결과를 통해 향후 리튬배터리 제조사업장의 화재안전관리 체계를 합리적으로 개선하고, 제도적 정합성을 강화 하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 3D 포인트 클라우드 데이터를 활용하여 화재현장의 발화 위치를 정밀하게 추론하기 위한 데이터셋 구축 기법 을 제안하였다. 최근 전기화재 중 원인불명 단락의 비중이 증가하고 있으나, 기존 조사 방식은 정성적 판단에 의존하여 객관적 검증이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 E57 포맷의 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 화재현장 3D 공간정보를 수집 하고, AI기반 발화패턴 분석 및 발화지점 추론 모델을 개발할 계획이다. 또한, 단락흔 및 용융흔의 미세조직 분석을 통해 전기적 원인과 열적 손상을 과학적으로 구분할 수 있는 정량적 데이터베이스를 구축한다. 이 과정에서 획득된 데이터는 빅데이터 분석 체계로 통합되어, 화재조사자의 감식·감정 과정을 지원하고 신뢰도 높은 발화 원인 판별이 가능하도록 한다. 나아가 VR 기반 교육 콘텐츠와 모바일 시스템을 개발하여, 조사관이 현장에서 실시간으로 데이 터를 활용할 수 있는 디지털 화재조사 체계를 구현한다. 본 연구는 AI, 빅데이터, 3D 스캐닝 기술을 융합한 정량적 화재조사 플랫폼을 제시함으로써, 향후 재난 대응 효율성과 화재조사의 신뢰성 제고에 기여할 것으로 기대된다.

본 연구는 인공지능(AI) 기반 어린이 안전의복 체험 프로그램의 교육적 기대효과를 탐색하였다. 해당 프로그램은 ㈜지속가 능웰빙랩이 개발하였으며, 어린이가 직접 참여하여 AI 이미지 생성 기술을 통해 자신만의 안전조끼를 디자인하고, 반사 소재 와 고휘도 색상을 활용하여 교통안전 인식을 강화하도록 구성되었다. 기존의 시청각 중심 안전교육이 갖는 한계를 보완하고, 아동이 창의적 체험을 통해 안전의 의미를 내면화하도록 유도한다. 프로그램은 송파안전체험교육관과의 협력을 통해 현장 체 험교육으로 도입될 예정이며, 자기주도적 학습, 시각적 안전 인식 강화, 협동 학습 촉진 등 다각적 교육효과를 기대할 수 있다. 본 연구는 AI와 체험 중심 교육의 융합이 아동 안전교육의 새로운 패러다임을 제시함을 보여준다.

스마트홈 개념이 사람들의 일상에 깊이 스며들면서 가정용 서비스 로봇 산업도 주요 성장기를 맞고 있으며 로봇 제품 판매량 은 계속 증가하고 수요 또한 지속적으로 증가 추세를 보인다. 그 중 청소로봇은 가장 빠르게 발전하는 세분화된 산업으로 많은 관심을 받고 있으며, 청소로봇은 필수 가전제품이 될 것으로 기대하고 있다. 그러나 시장이 계속 팽창하고 가열되는 여건에서 사용중 발생할 수 있는 생활형 안전사고의 미치는 요인을 연구하여 청소 로봇에 대한 소비자 만족도를 개선하고 가정내 안전사 고를 줄일 수 있는 방안을 모색하는 것을 목적으로 하고자 한다. 청소 로봇 이용자의 관점에서 선행연구를 토대로 청소 로봇 이용 동기 요인, 고객만족과 구매의향, 청소로봇 이용시 브랜드 이미지 요인과 고객만족도 사이에서 조절 역할을 하고 실제 가 사노동과정의 안전사고 발생형태 및 경험, 그에 따른 치료과정 등에 대한 설문 및 심층 면접을 통해 가사노동과의 연관선을 분 석하고 가사 노동으로 인한 가장 많은 개인 질환중 하나인 근골격계 질환 경험율 분석과 청소로봇 경험자의 만족도를 분석하고 자 한다.

해양 환경의 높은 습도와 염분은 선박 내 기계 설비의 부식을 가속화시켜 결함 발생 가능성을 높인다. 이러한 요인으로 인해 기관 손상이 해양 사고의 주요 원인으로 작용하고 있으며, 특히 중소형 선박에서 그 비율이 높게 나타난다. 따라서 효율적인 기계 결함 진단 기술이 필요하다. 최근에는 딥러닝 기반의 CNN 모델을 활용한 기계 결함 진단 기술이 활발히 연구되고 있으며, 이를 선박 환경에 적용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 그러나 중소형 선박은 전력 및 연산 자원이 제한된 저사양 시스템 환경에 해당하므로, 대규모 CNN 모델의 직접적인 적용에는 제약이 따른다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하 기 위해 모델 경량화 기법인 KD-DPP를 제안한다.

본 논문에서는 근로자의 안전행동을 설명하기 위한 이론적 접근으로서 통합행동모형(Integrated Behavioral Model)의 적용 필요성을 논의하였다. 기존의 안전관리 연구는 제도적·조직적 요인에 집중되어 있으며, 개인 수준에서의 안전행동 결정 요인 에 대한 이론적 접근은 상대적으로 미비하다. 통합행동모형은 태도, 인지된 규범, 개인적 주체성이 행동의도를 형성하고, 의도 가 환경적 제약과 지식·기술, 행동의 중요도 등 보조 요인에 따라 실제 행동으로 전이 되는 것을 전제로 한다. 해당 모형은 안전 행동을 단순한 규정의 준수가 아닌 심리적·환경적 요인의 상호작용으로 이해할 수 있는 이론적 틀을 제공하며, 기존 연구에서 충분히 다루지 못한 개인 차원의 행동결정 메커니즘을 보완하는 데 의의가 있다.

본 연구의 목적은 발전소에서 반복 발생하는 중대재해(SIF: 떨어짐, 끼임, 부딪힘) 예방을 위해 딥러닝 기반 AI CCTV 관제 시스템을 구축하고 그 효과를 실증적으로 검증하는데 있다. 연구방법은 2018~2022년 안전사고 데이터와 2023~2025년 AI CCTV 탐지율 성능데이터를 활용하여 기술통계, 추세분석, 이중차분분석(DiD), 이벤트 스터디 모형으로 AI도입 전후의 효과 를 비교분석 했다. 그 결과 발전회사의 중대재해는 전체사고의 46.8%를 차지하고 있으며, AI CCTV 관제를 도입한 부서의 불 안전행동(안전모탈모) 탐지율은 23.78%→97.56%, 작업자 쓰러짐 탐지율은 37.79%→87.79%로 향상되었다. DiD 분석결과 AI 도입 효과(+0.368(p<0.01)가 확인되었고, 이벤트 스터디 분석에서도 효과가 점차 강화되고 내재화되었음을 입증하였다. 결론적으로 안전사고 통계자료와 AI 성능데이터의 결합을 통해 사고예방효과를 계량적으로 입증하였고, AI CCTV 감시체계 는 인력중심의 감시한계를 극복하고 안전관리를 사후 대응에서 사전 예방중심으로 전환해야함을 보여주었다. 이러한 스마트 안전관리체계는 고위험 현장의 중대재해 예방에 기여할 것으로 기대 된다.

본 논문에서는 안전보건경영시스템의 구축 및 운영을 위한 사업장을 대상으로 중대재해처벌법의 법적 성격을 분석하고, 이 를 안전보건경영시스템을 구축하는 문서화에 반영하는 방안이다. 중대재해처벌법 시행 이후 중대재해발생에 대한 판결 사례 를 분석한다. 중대재해처벌법의 법적 성격 및 다른 법률 간의 관계를 조사한다. 중대재해처벌법과 안전보건경영시스템의 차이 점을 분석한다. 이러한 활동으로 안전보건경영시스템의 구축 및 운영에 필요한 중대재해처벌법의 법적인 충족 요건을 선별한 다. 안전보건경영시스템을 구축한 사업장에서도 중대산업재해는 발생이 되었다. 중대재해처벌법은 중대재해가 발생하면 법 에서 주어진 의무 사항을 이행하지 않으면 부작위로 해석하여 처벌한다. 안전보건경영시스템의 위반은 인증의 취소 또는 정지 시키는 결과를 받는다. 안전보건경영시스템을 구축 및 운영할 경우 중대재해처벌법의 내용이 정확하게 반영되어야 하고, 이에 대한 실행이 최우선으로 실행될 때 사업주와 경영책임자의 법적인 의무가 충족된다.

본 연구는 「건설공사 안전관리 정보망(CSI)」에 보고된 2019∼2025년 조경공사 재해사례 362건(재해자365명) 중 초소규모 현장 233건(재해자 235명)을 분석하여, 공종별 재해특성과 환경요소의 상관성을 규명하였다. 전체 재해자의 64.4%가 초소규 모 현장에서 발생하였으며, 재해율은 중·대규모 대비 약 24배 높았다. 군집분석 결과, 식재공사는 저온·중습형(추락·전도 중 심), 시설물·유지관리공사는 중온·중습형(절단·협착형), 토목·포장공사는 고온·저습형(열스트레스·붕괴형)으로 분류되었다. 이러한 결과는 작업환경의 물리적 조건이 재해유형과 직결됨을 보여주며, 공종별·환경유형별 특성을 반영한 맞춤형 안전관리 체계 구축의 필요성을 제시한다.

본 연구는 플랜트 건설 현장에서의 위험관리 과정에 내재된 주관적인 경험 의존성과 절차적 비효율성의 구조적 문제를 극복 하기 위해, 인공지능(AI) 기반의 지능형 위험성평가 플랫폼을 구축하고 검증하는 데 초점을 맞추었다. 특히, 평가 결과에 대한 객관성과 신뢰성을 확보하고 안전 관련 질의에 근거를 제시하고자 검색 증강 생성(RAG) 모델을 핵심 기술로 도입하였다. 연구 를 위해 기업의 위험성평가 데이터, 작업 안전 지침, 사고 기록, 산업안전보건법령 등 신뢰도가 검증된 전문 지식을 수집하여 도메인 특화 데이터베이스를 구축하고, 이를 경량 대규모 언어모델인 Google Gemma와 결합하였다. 이 RAG 시스템은 LLM 의 주요 약점인 비사실적 정보 생성 오류(Hallucination) 및 정보의 최신성 결여 문제를 효과적으로 해결하도록 설계되었다. 시 스템 성능 평가 결과, RAG 모델은 안전 관련 질문에 대해 법적 근거와 구체적 사례를 바탕으로 신속 정확한 응답을 제공함을 확인하였다. 이는 안전관리자의 전문적 의사결정을 보조하며, 위험성평가 과정의 투명성과 객관적 신뢰 수준을 향상시켜 그 가치를 입증하였다. 궁극적으로 본 연구는 건설 안전관리의 패러다임을 직관 기반에서 데이터 검증 기반으로 전환하는 데 중요 한 발판을 마련하였다.

본 논문에서는 스포츠경기장은 수만 명의 인원이 동시에 밀집하는 특수 환경으로, 인파와 시설, 외부 환경변수 등 다양한 이 벤트 관련 리스크가 매우 복합적으로 적용한다. 최근 4차산업 혁명을 통해 인공지능과 센서 기술의 발전으로 일상생활에 자율 주행 로봇들이 활용되고 있다. 그 중 경비로봇의 경우 안전관리, 순찰, 군중관리 등에 활용이 가능하며 적용하고 있는 공공장소 가 다양화 되어지고 있다. 경비로봇 도입의 주된 목적은 사고 예방과 무인화 된 안전확보이지만, 로봇 자체의 하드웨어, 소프트 웨어 결함, 운영자의 오작동 주변 영향 등 수많은 잠재위험이 함께 존재하고 있다. 이러한 위험요인의 체계적인 정량적 분석을 위해 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)을 활용하여 위험성평가 실행이 가능하다.

우리나라에서 발생한 대형사망사고 중 용접에 의한 화재나 폭발에 의한 사고가 많다. 특히 2008년 이천 냉동창고에서 우레 탄폼 작업 중 용접작업을 시작해서 화재로 이어진 사고로 38명이 사망하고 10명이 부상한 사고가 있었는데 2020년에도 동일하 게 이천 물류센터에서 우레탄폼 작업 중 용접작업을 시작해서 화재가 발생해서 40명이 사망하고 10명이 부상한 사고가 반복되 었다. 이렇게 동일한 원인에 의한 화재사고 및 폭발사고가 반복되는 것은 종이로 용접작업에 대한 작업허가서를 발급하는 방식 으로는 용접작업에 의한 화재를 예방하기에는 한계가 있기 때문이다. 종이로 작업허가서를 발급할 때는 동시다발적으로 허가 되어 진행되는 모든 작업들을 한 눈에 파악하기도 힘들고 또한 작업구역이 겹치는지 아닌지 파악하기는 더 힘들기 때문이다. 법적으로 용접작업은 인화성 물질작업과 동시에 허가되어서도 안 되고 용접작업 전에는 용기 내부 또는 외부에 모든 인화성 물질을 제거하는 청소작업을 먼저 해야 한다. 특히 2008년과 2010년에 발생한 이천 물류센터 화재사고의 경우 건물 지하에서 인화성물질인 우레탄폼을 뿌리는 작업을 하는 중에 옥상에서 용접작업에 대한 작업허가서가 발급되어 동시에 작업이 진행되 어 화재로 이어졌다. 같은 층이었으면 용접작업에 대한 위험성이 파악되었을 수도 있으나 작업하는 층이 서로 달라 작업위험성 을 평가하고 작업허가서를 발급하는 사람 역시 위험성을 한 눈에 파악하기 힘들었다. 이를 예방하기 위해 디지털 Mapping시스 템을 개발해서 서로 다른 층의 동시작업에 대한 위험성이 한 눈에 파악될 수 있도록 시각화하는 프로그램을 개발해서 화재를 예방할 필요가 있다.

본 연구는 인력, 예산 및 체계가 취약한 소규모 건설현장의 고질적인 재해 문제에 대응하여, 건설재해 예방 기술지도기관(이 하 지도기관)의 역할 재정립 및 실효성 제고 방안을 모색하는 데 목적이 있다. 특히, 지도기관이 수행하는 단순 점검 및 규제 중 심의 기존 역할을 탈피하고, 현장 특성을 고려한 맞춤형 코칭 기반의 안전교육 및 관리 시스템이 소규모 현장의 자체 안전관리 역량 및 근로자와 현장소장의 안전의식 수준에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 이를 통해 효율적인 재해 예방 전략을 제시 하고자 한다

본 연구는 산업현장의 고소작업, 밀폐공간, 화학설비 등에서 발생하는 유해‧위험요인을 스마트 드론을 활용하여 비접촉식으 로 탐지‧관리하는 방안을 제시하였다. 드론–컨트롤타워–모바일 경보가 연동되는 폐루프형 안전관리 시스템을 설계하여 실시 간 위험탐지와 경보전달의 신속성을 확보하였다. AI 기반 영상‧가스 분석(YOLOv8, LSTM)을 통해 위험도를 산정하고, 작업 자에게 즉시 알림을 전송함으로써 평균 탐지‧조치시간(MTTD, MTTR)을 단축하였다. 국내외 사례분석 결과, 본 시스템은 고 소작업 대체율 향상과 재해 재발률 감소에 효과가 확인되었다. 향후 공정별 임계값 검증 및 드론‧웨어러블 융합 실증연구를 통 해 스마트 안전관리 표준화 모델로 확장될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 교육기관이 직면할 수 있는 다양한 위기상황에서도 핵심 교육기능이 중단되지 않고 지속될 수 있도록 업무연속성 계획(Business Continuity Plan)을 수립하는 방안을 제시하고자 한다. 국내외 재난 환경의 변화에 대응하기 위하여 현행 교육부 업무연속성계획체계 검토 및 취약요소를 분석하여 적용성과 실효성을 강화하고 재난유형별 업무유지 방안을 교육부 및 유관 기관의 의견을 수렴하여 위기 상황에서도 유지해야할 교육부 핵심 기능을 재정립, 조직의 자원관리 체계를 보완하여 재난 위기 시에도 교육시스템 안전성과 학생들의 안전 확보 및 학습권을 보장하고 전국 교육 시스템 전반을 연속성을 확보하고 보장할 수 있도록 하며 연구 결과는 교육기관의 위기 대응 역량 강화와 지속가능한 교육환경 조성에 기여 할 것으로 기대된다.

본 연구는 건설 현장에서 추락사고의 비중이 높은 가설재 작업의 안전을 확보하기 위해, 안전 필수 확인점(Hold Point) 도입 의 필요성을 실증적으로 제시하고자 한다. 건축, 토목, 안전 분야에서 활동 중인 기술사 및 공학박사 등 전문가를 대상으로 가설 재 관련 법규, 기술기준, 관리체계, 교육제도를 조사하였다. 이후 계층분석법(AHP)을 활용하여 법·관리·작업환경·교육 네 가 지 범주별 요소의 중요도를 정량적으로 평가하였다. 현재 건설현장의 가설재 안전관리 체계는 실행의 일관성과 제도적 명확성 에 한계가 있는 것으로 나타났다. 특히 작업환경 중심 요소의 중요도가 가장 높게 평가되었으며, 구체적으로는 위험성 평가, 작업환경 점검, 사전 교육 등이 핵심 관리 항목으로 도출되었다. 이에 따라 안전필수확인점 기반의 승인 체계 도입, 감리자(CM) 의 역할 명확화, 표준 절차서 마련이 요구되며, 가설재 안전관리의 실효성 강화를 위한 안전필수확인점의 필요성을 제안한다.

본 연구는 건설업 종사자를 대상으로 슐츠 자기보고 감성지능 척도(SSEIT)와 마이어 기반 단축형 척도의 요인 구조와 타당 성을 평가하였다. 탐색적 요인분석(EFA)과 확인적 요인분석(CFA)을 통해 구조적 타당성, 수렴 및 판별 타당성, 실용적 적용 가능성을 검토하였다. 마이어 기반 척도는 우수한 모형 적합도(CFI = .941, RMSEA = .065)와 높은 내부 신뢰도를 보여, 간결한 문항 구성으로 인해 더 효율적인 측정 도구로 나타났다. 반면, SSEIT는 감성지능을 보다 포괄적으로 평가할 수 있었으나, 구조 가 복잡하고 일부 하위 요인에서 낮은 신뢰도를 보였다. 이러한 결과는 마이어 기반 척도가 시간 제약이 있는 산업 환경에 더 적합하며, SSEIT는 보다 정교한 개선이 필요함을 시사한다. 본 연구는 산업 현장에서 간결한 감성지능 측정 도구의 실용성을 실증적으로 뒷받침하며, 상황에 맞는 척도 선택의 중요성을 강조한다.

우리나라 공동주택은 정기적인 유지보수공사가 이루어지지만, 대부분 소규모 공사로 안전관리가 미흡하고 사고 위험이 높 다. 특히 발주자가 비전문가이거나 영세한 시공사가 공사를 수행하는 경우가 많아 산업안전보건법과 중대재해처벌법 적용에 서 제외되어 안전사고에 취약하다. 본 연구는 공동주택 유지보수공사 중 재도장공사에서 실질적으로 활용 가능한 위험성평가 체크리스트를 개발 및 검증하고자 하며 이를 위해 관련 법령과 제도를 검토하고, 2019년 1월~2023년 9월까지 건설공사 안전관 리 종합정보망(CSI)의 사고사례를 조사하여 위험요인을 도출하였다. 도출된 위험요인은 설문조사로 재검증되었으며, 소규모 공사 특성에 적합한 체크리스트법을 활용하여 공종별 위험성평가 체크리스트와 위험성 감소대책을 포함한 가이드라인을 작 성한 후 현장 시뮬레이션을 통해 적용성을 검증한 결과, 위험요인 파악과 감소대책 수립이 가능함을 확인하였으며, 본 연구는 공동주택 유지보수공사의 안전사고 예방과 안전관리 향상에 기여할 것으로 기대된다.