Earticle

최근 30년간($1971{\sim}2000$년) 54개의 전국 기상관측 지점의 서리 현상 자료를 이용하여 공간 분포와 시계열 변화 경향을 분석하였다. 서리 현상일수는 내륙이 많고 해안으로 갈수록 적은 반면, 무상기간은 내륙이 짧고 해안이 길다. 남해안과 동해안이 서해안에 비해 서리 현상일수는 적고 무상일수는 많다. 서리 시작일과 종료일도 경향이 비슷한데 내륙 지역의 첫 서리일은 10월 상순으로 해안 지역보다 한 달 빠르며, 마지막 서리일은 4월 하순으로 해안 지역보다 $20{\sim}25$일 정도 늦다. 첫 서리일이 늦어지고 마지막 서리일은 빨라지는 경우 대부분 지점들은 서리 현상일수가 감소하였으나, 증가하거나 변화가 없는 지점들도 있었다. 반면, 첫 서리일은 빨라지고 마지막 서리일은 늦어지는 경우에 해당하는 지점들은 모두 서리 현상일이 증가했다. 서리 현상일수가 증가한 지점들의 월별 변화를 보면 11월과 3월, 4월이 증가하는 경향이어서 서리에 의한 피해는 더 커질 수 있다.

The purpose of this paper is to analyze temporal trends and spatial distribution of frost occurrence days using 54 weather stations under the Korea Meteorological Administration during the recent 30years ($1971{\sim}2000$). The frost occurrence days in the middle inland area was more than in the coastal area, but the period of free-frost days in the coastal area was longer than that in the middle inland. In the southern and eastern coastal areas, the frost day was more than in the western coastal area. The distribution of the first frost day was similar to that of the last frost day. The first frost day in the coastal area appeared a month later than that in the middle inland. The last frost day in the coastal area appeared $20{\sim}25$ days later than that in the middle inland. At most of stations which the first frost day was getting delayed and the last frost day earlier, the frost occurrence days showed a decreasing trend. However, in some stations, the frost occurrence day was increasing. As the frost days in October, March and April at some stations showed an increasing trend, the damage due to the frost might be increased in some areas in South Korea.

Auto-Correlated time series (ATS) model was constructed by using the backpropagation neural network. The performance of ATS model was evaluated with sensor information collected from a large volume, industrial plasma-enhanced chemical vapor deposition system. A total of 18 sensor information were collected. The effect of inclusion of past and future information were examined. For all but three sensor information with a large data variance demonstrated a prediction error less than 4%. By integrating ATS model into equipment software, process quality can be more stringently monitored while improving device throughput.

본 논문은 비단조적으로 변동하는 시계열자료를 단조적으로 변화하는 구간으로 분할하여 경향성을 분석함으로써 자료의 시변동에 대한 동질성을 향상시키고 그에 따라 경향성 분석기법의 탐지력을 향상시킬 수 있다는 가설을 전제로 하고 있다. 이를 검토하기 위한 기법으로서 시계열자료의 변동경향을 파악하기 위한 필터링 방법으로 LOWESS smoothing을 적용하였고, 시계열자료의 경향성분석은 seasonal Kendall test를 적용하였다. 인위적으로 발생시킨 시계열자료와 대청호의 수온, 유량, 기온, 일사량 등의 시계열자료를 대상으로 검토한 결과 비단조적인 변화를 보이는 시계열자료를 단조적인 변화구간으로 분할하여 경향성을 분석함으로써 자료의 변동 경향성과 기울기 판정의 정확도를 높일 수 있었다. 그리고, 자료의 시변동에 대한 동질성 향상은 계절 변동성의 동질성에 대한 변화를 보다 정확하게 분석하는데 도움을 주는 것으로 보였으며 이것은 자연현상에 대한 인간활동의 영향을 고찰할 수 있는 자료로서 앞으로 이에 대한 연구가 더 필요할 것으로 보인다. 본 논문에서 제시한 방법은 시계열자료의 단조적인 경향성을 분석하는 기법들에 대해 적용 가능하며, 이를 통하여 환경변화의 경향성에 대한 보다 정확한 분석과 판단이 가능해질 것으로 기대한다.

In this paper, a hypothesis is tested that division of non-monotonic time series into monotonic parts will improve the estimation of trends through increased homogeneity in direction of time-variation using LOWESS smoothing and seasonal Kendall test. From the trend analysis of generated time series and water temperature, discharge, air temperature and solar radiation of Lake Daechung, it is shown that the hypothesis is supported by improved estimation of trends and slopes. Also, characteristics in homogeneity variation of seasonal changes seems to be more clearly manifested as homogeneity in direction of time-variation is increased. And this will help understand the effects of human intervention on natural processes and seems to warrant more in-depth study on this subject. The proposed method can be used for trend analysis to detect monotonic trends and it is expected to improve understanding of long-term changes in natural environment.

지난 몇 십 년 간에 걸쳐 한국 사회에서 남성들은 물론 여성들의 교육수준은 급속하게 증가하였다. 본 연구는 이러한 배경을 염두에 두면서 여성들의 교육수준이 첫 직업획득에 어떠한 영향을 끼치며 또 그것은 어떠한 양상으로 변하였는지 살펴본다. 이를 위해 한국여성개발원에서 2001년에 수집한 $\ulcorner$제4차 여성취업실태조사 원자료$\lrcorner$를 이용해 노동시장에 처음으로 진입한 시점을 기준으로 1980년 이전, 1980년대, 그리고 1990년대 코호트를 구분하였다. 우선, 코호트별로 상이한 교육과 직업의 분포를 통제한 후 교육과 직업의 전반적인 연관성을 파악하기 위해 대수선형모형(log-linear model) 분석을 시도하였다. 그 결과 최근 코호트로 올수록 교육과 직업의 전반적인 연관성이 약화되는 것으로 나타난다. 이어 OLS 회귀분석을 통해 각각의 교육수준이 직업위세점수에 미치는 영향을 살펴보았으며, 분석결과는 교육수준간 직업위세점수 차이가 최근 코호트로 올수록 감소하였다는 것을 보여준다. 결론적으로 본 연구는 그간 한국 사회의 급속한 교육팽창의 맥락 하에서 여성의 교육과 직업의 연관성이 점점 약화되어왔다는 것을 보여준다.

During the last few decades dramatic expansion of education occurred for women as well as men in Korea. Taking into account such a rapid expansion of education, this study examines trends in the effects of education on first occupational attainment among Korean women. Using the data from "the 4th Survey on Women's Employment," conducted by Korean Women's Development Institute in 2001, this study investigates the trends across three cohorts classified on the basis of the year of labor force entry after schooling: before 1980, 19801989, and 1990 or later. First, log-linear models are applied to the data to detect the temporal change in the overall association between education and first occupational attainment controlling for marginal distribution. The log-linear analysis shows that the strength of association between education and first occupation has declined over time. An additional analysis of OLS regression is conducted to see how the effects of each level of educational attainment on occupational prestige have changed across the three cohorts. The results of OLS regression suggest that the differences in prestige scores between the lowest and each of other educational levels are narrower in recent cohorts.t cohorts.

This paper proposes a multiple time-series model with dummy variables for one-hour ahead load forecasting. We used 11 dummy variables that were classified by day characteristics such as day of the week, holiday, and special holiday. Also, model specification and selection of input variables including dummy variables were made by test statistics such as AIC(Akaike Information Criterion) and t-test statistics of each coefficient. OLS (Ordinary Least Squares) method was used for estimation and forecasting. We found out that model specifications for each hour are not identical usually at 30％ of optimal significance level, and dummy variables reduce the forecasting error if they are classified properly. The proposed model has much more accurate estimates in forecasting with less MAPE (Mean Absolute Percentage Error).

부산 금정산 지역의 지하수위와 강우량과의 관계를 알아보고자 시계열 분석을 통하여 자기상관함수와 상호상관함수를 구하였다. 이를 위하여 금정산 산성마을 주변의 19개 관측공 중 자동수위측정기가 설치된 4개 관측공(KJ2, KJ8, KJ15, KJ19)의 지하수위 자료와 부산지역의 강우량 자료를 이용하였다. 지하수위 및 강수량은 각각 1일 평균, 1일 누적 값을 이용하였다. 자기상관분석의 경우, KJ2와 KJ19의 경우 지연시간이 2일 이내, KJ8의 경우는 3일 이내에 0으로 수렴하며, KJ15의 경우는 지연시간이 8일째에 0으로 수렴한다. 강수량과 지하수위의 교차상관분석결과, KJ2, KJ15, KJ19호 공은 지연시간이 0일 때 교차상관함수가 각각 0.6572, 0.6303, 0.7857이교 KJ8호 공은 지연시간이 1일 때 0.7141이다. 또한 대부분 짧은 지연시간에 교차상관함수가 0으로 수렴한다.

SOCMAC 신경망에 의하여 Mackey-Glass의 비선형 시계열 예측을 시도하였다 다차원 연속 입력 변수를 가지는 문제는 요구되는 기억용량의 규모가 너무 커서 CMAC에서는 일반적으로 취급이 곤난한 대상이었으나 SOCMAC에서는 이것이 가능함을 보였다. 또한 학습과정에서 수용영역(receptive field)을 가변으로 하는 개선된 방법을 제시하였다. 예측오차는 TDNN(time-delayed neural network)이나 BP(back-propagation) 수준이었다.

An attempt of using SOCMAC neural network for the prediction of a nonlinear sequence, which is generated by Mackey-Glass equation, is reported. The ,report shows the SOCMAC can handle a system with multi-dimensional continuous inputs, which has been considered very difficult, if not impossible, task to be implemented by a CMAC neural network because of a huge amount of memory required. Also, an improved training method based on the variable receptive fields is proposed. The Performance ranged somewhere around those of TDNN and BP neural networks.

서브시퀀스 매칭은 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스를 가지는 데이터 시퀀스와 해당 서브시퀀스의 위치를 찾는 문제이다. 본 논문에서는 윈도우를 구성하는 방법의 이원성을 이용한 새로운 서부시퀀스 매칭 방법인 Dual-Match는 윈도우를 구성하는 방법에 있어서 Faloutsos 등이 사용한 방법(간단히 FRM 이라한다)의 이원적 접근법이다. 즉, FRM에서는 데이터 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 나누고 질의 시퀀스를 디스조인트 윈도우로 나누는 방법을 사용한 반면, Dual-Match에서는 데이터 시퀀스를 디스조이트 윈도우로 나누고 질의 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 나누는 방법을 사용한다. FRM은 색인에 필요한 저장공간을 줄이기 위하여 개별 점 대신 최소 포함 사각형만을 저장함으로 인하여 많은 착오해답(유사하지 않은 후보 서브시퀀스)을 발생시켰다. Dual-Match는 FRM과 비슷한 크기의 저장공간에 개별 점을 직접 저장함으로써 이 문제를 해결한다. 실험결과, Dual-Match는 많은 경우에 있어서 FRM에 비하여 후보 개수를 크게 줄이고 성능을 향상시켰다. 특히, 선택률이 낮은 경우($10^{-4}$이하)에는 후보 개수를 최대 8800배 까지 줄이고, 페이지 액세스 횟수를 최대 26.9배까지 줄였으며, 성능을 최대 430배까지 향상시켰다. 또한, 동일한 크기의 색인을 생성하는데 있어서 Dual-Match는 FRM보다 4.10~25.6배 빠르게 색인을 구성하였다. 이는 색인 구성시에 CPU 오버헤드의 많은 부분을 차지하는 저차원 변환의 횟수를 FRM에 비해 크게 줄이기 때문이다. 이 같은 결과로 볼 때, Dual-Match는 대용량 데이터베이스에 대한 서부시퀀스 매칭의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 획기적인 연구 결과라 믿는다.

Objectives : To evaluate the hypothesis that increasing ambient levels of ozone or particulate matter are associated with increased emergency room visits for asthma and to quantify the strength of association, if any, between these. Methods : Daily counts of emergency room visits for asthma, air quality, and weather data were collected from hospitals with over 200 beds and from monitoring Stations in Seoul, Korea from 1994 through 1997. Daily counts of emergency mom visits for asthma attack were analyzed using a general additive Poisson model, with adjustment for the effects of secular trend, seasonal variation, Sunday and holiday, temperature, and humidly, according to levels of ozone and particulate matter. Results : The association between daily counts of emergency room visits for asthma attack and ozone levels was statistically significant in summer(from June to August), and the RR by unit inclement of 100 ppb ozone was 1.30(95% CI = $1.11\sim1.52$) without lag time. With restriction of the period from April to September in 1996, the RR was 1.37(95% CI = $1.06\sim1.76$), and from June to August in 1995, the RR was 1.62(95% CI = $1.12\sim2.35$). In the data for children$(5\sim14yr)$, the RR was 2.57(95% CI = $1.31\sim5.05$) with restriction of the period from April to September in 1997. There was no Significant association between TSP levels and asthma attacks, but a slight association was seen between PM10 levels and asthma attacks in a very restricted period. Conclusion : There was a statistically significant association between ambient levels of ozone and daily counts of emergency room visits for asthma attack. Therefore, we must make efforts to effectively minimize air pollution, in order to protect public health.

이 논문에서는 병렬구조 퍼지시스템(PSFS)에 기초한 카오스 시계열 데이터의 예측 알고리즘에 대해 연구하였다 병렬구조 퍼지시스템은 병렬로 연결된 여러개의 퍼지시스템에 의하여 구성되어있다. 병렬구조 퍼지시스템을 구성하고 있는 각 퍼지시스템은 다른 임베딩 차원과 시간지연을 가지고 과거의 데이터를 이용하여 동일한 데이터를 독립적으로 예측한다 퍼지시스템은 입출력 데이터를 클러스터링하여 모델링되는 MISO Sugeno 퍼지규칙에 의하여 특징지어진다. 각 퍼지시스템에 대한 최적 임베딩차원은 주어진 시간지연값에 대해서 최적의 성능을 갖도록 선정된다. 병렬구조 퍼지시스템은 각 구성요소 퍼지스템들의 예측값중에서 최대값과 최소값을 가지는 예측결과를 제외하고 나머지 값들을 평균하여 최종 예측 결과를 얻는다.

This paper presents a parallel-structure fuzzy system(PSFS) for prediction of time series data. The PSFS consists of a multiple number of fuzzy systems connected in parallel. Each component fuzzy system in the PSFS predicts the same future data independently based on its past time series data with different embedding dimension and time delay. The component fuzzy systems are characterized by multiple-input singleoutput( MIS0) Sugeno-type fuzzy rules modeled by clustering input-output product space data. The optimal embedding dimension for each component fuzzy system is chosen to have superior prediction performance for a given value of time delay. The PSFS determines the final prediction result by averaging the outputs of all the component fuzzy systems excluding the predicted data with the minimum and the maximum values in order to reduce error accumulation effect.

In this paper, we propose new algorithms for the partition of input space and the generation of fuzzy control rules. The one consists of Shannon and extended fuzzy entropy function, the other consists of adaptive fuzzy neural system with back propagation teaming rule. The focus of this scheme is to realize the optimal fuzzy rule base with the minimal number of the parameters of the rules, reducing the complexity of the system. The proposed algorithm is tested with the time series prediction problem using Mackey-Glass chaotic time series.

19세기 말 갑오경장 이후부터 도입된 근세체육이 20세기에 들어와서는 본격적으로 발전하여 각종 스포츠가 보급되었으며 이에 따라 스포츠웨어도 급격한 변천을 이루어 왔다. 그러나 지금까지의 스포츠웨어 또는 수영복에 관한 연구는 디자인 개발에 관한 내용이거나 단편적인 역사문헌자료를 이용하여 개괄적인 고찰을 하였던 것이 대부분이었다. 이에 본 연구는 내용분석법과 시계열분석의 연구방법을 이용하여 우리나라 여자 수영복 디자인의 변천에 관하여 체계적으로 고찰하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 서구문물의 도입으로 한국의 체육이 세계적인 성격을 띠게되는 1950년대에서 1990년대까지의 기간동안 (1955년-1997년) 발행되었던 잡지들, 가정조선, 마드모아젤, 선데이 서울, 아리랑, 여상, 여성계, 여성동아, 여성중앙, 여원, 영레이디, 의상, 주간여성, 주부생활에서 여자 수영복 사진과 사진설명을 수집하여 연구의 일차자료로 이용하였다. 연구자료는 일년 중 수영복 사진이 주로 실리는 5월부터 10월 달에 발간된 잡지에 실린 사진과 사진설명에서 수집하여 모두 1203점의 수영복자료를 시계열분석에 이용하였다. 1955년 이전에는 수영복 사진이 실린 잡지를 찾을 수 없었으므로 1955년 이후로 연구의 범위를 제한하였다.(중략)

본 논문에서는 몰드변압기 예방진단을 위해 정상상태와 비정상상태 몰드변압기의 진동신호의 FFT 및 시계열 분석에 관해 연구하였다. 실험올 위한 제어변수들로 공급전압, 부하전류 및 주위온도를 변화시키면서, 진동신호 크기, 주파수 스펙트럼 및 시계열 계수와 같은 측정변수들을 분석하였다. 제어변수 변화에 의한 진동선호는 권선표변과 철섬에 부착된 가속도센서로 측정되었으며, 이 신호들은 중폭기를 거쳐 데이터 수집장치에서 측정변수들로 계산되었다. 또한, 정 상상태 분석 후, 몰드변압기의 구조적 변형올 모의하였다. 비정상상태 진동신호는 정상상태와 같은 제어변수 변화 에 의해 측정되었다. 연구 결과, 정상상태와 비정상상태 진동신호는 수직진동신호와 수평진동신호를 비교하여 분석함으혹써 구별이 가능하였다.

This paper describes the FFT and coefficient analysis of vibration signals for preventive diagnosis of a mold transformer at normal and abnormal state. Varying applied voltage, loading current and temperature as control variables for he experiment, measurement variables such as magnitude of vibration signals, frequency spectrum and time series coefficient were analyzed. The vibration signals by variation of control variables were measured by acceleration sensor adhered on the surface of winding and core, and measurement variables were calculated using dat acquisition system. After analyzing the normal state, the structural distortion was also simulated. The vibration signals at abnormal state were measured by the same control variables variation as the normal state. As a result, vibration signals between normal and abnormal state could be distinguished by comparison of the perpendicular and horizontal vibration signal.

EEG 생리신호의 분석은_ 국내에서도 최근에 활발한 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 많은 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 시계열을 전문적으로 연구하지 않은 사람들에게는 많은 어려움을 내포하고 있다. 그러므로 시계열분석에 대한 지식이 혀는 분석자라도 보다 쉽게 이해하고 분석이 가능한 모형구축 및 판별분류에 대한 신호분석용 시계열분신 Tool의 개발이 미진한 상태이기 때문에 시계열분석에 의한 뇌파 신호의 분류에 대한 시스템을 개발하였다.

우리나라의 월강우량 기록은 풍부하나 월유출량 기록은 희박하여, 월유출량 시계열의 모형식을 개발하고저 하여 월강우량 기록만으로 하천유량의 정확한 파악을 할 수 있도록 한다. 이 연구는 월강우와 유출량의 시계열에 의한 추계학적 이론에 의거한 복스와 젠킨스의 대체함수(Transfer function model)와 아리마(ARIMA)의 잔차모양을 합한 형이다. 이 선형 추계학적 차분 시계열식 모형은 공본산(coveriance) 을 갖는다는 가정에서 강우량과 유출량의 변화에 따라서 식의 구조가 유도되며 정확하게 잘 적용이 된다. 본 식의 최적모형은 일반식으로 아래와 같이 얻어진다. $ Y$:월유출량, X$:월강우량, C$:유출물, $: 대체변수, a$:백색잡음(white noise), $\theta$(B) 및 (B):MA(Moving average)와 AR(autoregressive)조작, 이번 연구 결과 섬진강 하천의 대체조작(Transfer operator)은 잔차승(Sum of residual) R$0.9로 높은 정도의 수치를 나타내는 것으로 보인다.

연구 목적: 본 연구는 2022~2025년 ‘청소년 건강행태 온라인조사’ 자료를 활용하여 국내 청소년의 8개 위험행동 간 시계열적 공변 패턴과 성별에 따른 잠재적 구조 차이를 탐색하고자 수행되었다. 연구 방법: 4개년 시계열 데이터를 바탕으로 기술통계 및 상관분석을 실시한 후, 계층적 클러스터링과 DTW(Dynamic Time Warping) 분석을 통해 위험행동 간 응집성과 궤적 유사성을 정량화하였다. 연구 결과: 첫째, 음주·흡연 유병률은 감소세이나, 음주자 내 ‘위험 음주율’은 상대적으로 상승하여 집단 내 음주 강도의 차별화 양상이 관찰되었다. 둘째, DTW 분석 결과 음주, 흡연, 약물사용은 상대적으로 유사한 변화 패턴을 보인 반면, 위험음주율과 스마트폰 사용은 상대적으로 다른 변화 경향을 보였다. 셋째, Ward 계층적 클러스터링 결과 남학생은 스마트폰 사용과 물질사용이 함께 묶이는 경향을 보인 반면, 여학생은 각 위험행동군이 비교적 분리되어 나타나는 양상을 보여, 성별에 따른 이질적인 군집 구조의 가능성을 시사하였다. 단, 분석 시점 수(n=4)의 제한으로 인해 본 결과는 탐색적 수준에서 해석되어야 하며, 향후 장기 시계열 자료를 통한 추가 검증이 필요하다. 결론 및 제언: 청소년 위험행동 간에는 상호 연계된 양상이 관찰되었으며, 성별에 따라 결합 양상의 차이가 나타날 가능성이 확인되었다. 따라서 향후 정책은 보편적 유병률 관리를 넘어, 고위험군의 사용 강도를 조절하는 선별적 개입과 성별 맞춤형 통합 중재 전략으로 전환되어야 할 것이다.

Objectives: This study explored the time-series co-variation patterns and gender-based structural differences of eight risk behaviors among Korean adolescents using KYRBS data(2022?2025). Methods: Using four-year national time-series data, Hierarchical Clustering, and Dynamic Time Warping(DTW) were applied to identify latent dimensions and quantify trajectory similarities among risk behaviors. Results: First, while the prevalence of general drinking and smoking showed a downward trend, the risky drinking rate among current drinkers remained relatively increased, indicating a differentiation in drinking intensity within the group. Second, DTW analysis showed that drinking, smoking, and drug use exhibited relatively similar temporal patterns, whereas heavy drinking rates and smartphone usage showed relatively distinct patterns. Third, Ward’s hierarchical clustering indicated that males tended to show a pattern in which smartphone use co-occurred with substance use, whereas females showed relatively more separated patterns of risk behaviors. These findings suggest the possibility of gender differences in clustering patterns. Given the limited number of time points(n=4), the findings should be interpreted as exploratory and require further validation using longer time-series data. Conclusions: Risk behaviors among adolescents showed interconnected patterns, with potential gender differences in clustering tendencies. Prevention policies should shift from universal prevalence management to selective, gender-tailored interventions focusing on the intensity of use in high-risk groups.

경찰차량은 범죄 대응과 긴급출동 등 고위험 상황에서 공공 임무를 수행하며, 이로 인해 일반 차량과는 다른 교통사고 위험에 노출된다. 실제로 경찰차 사고는 조직 내 인적·물적 손실뿐 아니라, 공공안전과 직결되는 심각한 문제로 대두되고 있다. 그러나 기존 연구는 긴급자동차 전반에 대한 제도적 논의에 집중되어 있고, 경찰차량 사고의 구조적 특성과 시계열적 변화, 운행상황별 차이에 대한 실증 연구는 국내에서 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 2018년부터 2023년까지 서울시 내에서 발생한 14,533건의 경찰차량 교통사고 데이터를 분석하였다. 먼저 사고 담보유형, 차량 종류, 사고유형, 과실률, 지급액 등에 대한 기술통계를 실시하고, 시계열 분석(SARIMA 모형)을 통해 사고 발생의 계절성 및 코로나19 팬데믹과 같은 외부 충격의 영향을 평가하였다. 더불어 사고 당시 운행상황(긴급상황 vs. 일상상황)에 따라 사고 특성이 통계적으로 유의미한 차이를 보이는지를 카이제곱 검정 및 독립표본 t-검정을 통해 검토하였다. 분석 결과, 경찰차 사고는 후진, 접촉, 추돌 등 경미한 유형이 다수를 차지하였으며, 인적 피해를 동반한 사고는 전체의 5% 내외로 나타났다. 시계열 분석에서는 코로나19 팬데믹 초기에는 사고 건수가 일시적으로 감소하였으나, 이후 증가세로 전환되며 팬데믹 이전 수준을 초과하는 구조적 변화가 확인되었다. 또한 긴급상황과 일상상황 간에는 사고 유형, 차량 종류, 담보 유형, 과실률 등에서 통계적으로 유의미한 차이가 존재하였다. 본 연구는 경찰차량 사고의 발생 양상과 위험 구조를 정량적으로 규명함으로써, 긴급운행 정책의 개선과 사고 예방 전략 수립에 기초자료를 제공하고자 한다.

Police vehicles operate under high-risk conditions such as crime response and emergency dispatches, exposing them to traffic accident risks distinct from those of civilian vehicles. While police vehicle accidents pose serious threats not only to personnel and property within law enforcement agencies but also to broader public safety, empirical research on their structural characteristics, temporal patterns, and operational context in South Korea remains scarce. This study analyzes 14,533 cases of police vehicle traffic accidents that occurred in Seoul from 2018 to 2023. Descriptive statistics were used to examine key variables such as insurance coverage types, vehicle categories, accident types, fault ratios, and compensation amounts. A time-series analysis employing a SARIMA model assessed seasonal patterns and the structural impact of external shocks such as the COVID-19 pandemic. Additionally, statistical tests?including chi-square tests and independent samples t-tests?were conducted to identify significant differences in accident characteristics based on the vehicle's operational context (emergency vs. non-emergency). Results revealed that minor accidents such as reversing, contact, and rear-end collisions were most common, while accidents involving personal injury accounted for less than 5% of total cases. The time-series analysis found that accident occurrences initially declined during the early COVID-19 period, followed by a post-pandemic structural increase that exceeded pre-pandemic levels. Statistically significant differences were also observed between emergency and routine operation contexts in terms of accident types, vehicle usage, insurance types, and fault ratios. This study contributes empirical evidence on the structure and evolution of police vehicle traffic accidents and offers valuable insights for improving emergency operation policies and traffic safety strategies.