• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10c
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• pp.261-263
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• 2005

본 연구는 지하철 역사 내에서 일어나는 사고를 예방하기 위한 역사 내 안전사고 유형 분석을 실시하였다. 지하철 역사 내에 일어나는 사고에 대한 조사를 통해 역사 내 안전사고 유형을 파악하여 안전사고 예방시스템 구현에 활용하고자 한다. 역사 내 사고 유형 분석을 통해 이용승객의 안전성 확보와 승강장 선로에 물건이나 사람이 떨어진 경우 혹은 화재 등의 비상상황발생시 안전시스템을 통해 컴퓨터가 신속히 검지하여 차량과 종합사령실에 알려 차량의 진입을 막아 사전에 피해를 줄이는데 활용할 것이다. 따라서 본 연구를 통해 위급상황에 대한 안전시스템 구성에 도움을 줌으로써 사회적으로 귀중한 생명을 보호하며, 경제적으로는 안전사고 발생에 따른 처리 비용과 안전사고에 따른 지하철 운행지연. 운행 중지 등으로 인한 경제적 비용을 절감할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.1217-1220
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• 2010

본 연구는 초등학생들의 안전의식이 사고유형 위험인식에 미치는 영향에 대한 관련성을 알아보고자 시도하였다. 2009년 6월 25일부터 7월 15일까지 J도 소재 J시 K시 4개교에 재학하는 초등학생 378명에 대하여 실시하였다. 통계처리는 SPSS WIN 12.0 Version 프로그램을 사용하였으며, 통계적 유의성은 p<.05로 설정하였다. 안전실태의 특성의 변수들과 안전의식, 사고유형 위험인식 간의 상관관계는 안전의식은 외상사고 위험인식(r=.179, p<.01)과 환경사고 위험인식(r=.104, p<.05)에 양의 상관관계를 보였다. 사고유형 위험인식 전체에 대해서 살펴보면 1년 내 안전 교육($\beta$=.139, t=2.654, p<.01)과 교통안전의식($\beta$=.172, t=2.714, p<.01)이 사고유형 위험인식에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.409-409
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• 1998

본 연구는 운전자 특성 및 교통사고 발생유형에 따른 사고 심각도(Severity)를 분석함으로써 교통사고를 유발키 쉬운 운전자 집단과 사고 발생시 위험도가 높은 사고유형을 규명하고자 하였다. 교통사고 위험집단 분석을 위한 운전자 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였으며, 사고유형별 심각도 분석은 사고유형을 여덟 가지로 분류하고, 결과의 신뢰성 확보를 위하여 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 비교하였다. 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하여 카테고리 자료를 분석하였으며, 그 결과 위험집단 분석에서는 '20세 미만의 이륜차 운전자', '41세에서 50세까지의 택시운전자'가 가장 위험한 것으로, 또한 남자보다는 여자가 승용차, 택시, 이륜차 등에 관계되었을 때 위험한 것으로 조사되었다. 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 사고가 기여위험도(Odds Multiplier)가 매우 높아 부상 또는 사망사고와 연계될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 교통사고의 예방과 사고발생시의 심각도 경감을 위해서는 교통사고 취약계층으로 분석된 위험집단에 대한 교통안전 교육 및 홍보가 강화되어야 하고, 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.243-245
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• 2015

본 논문은 사고의 발생은 안전하지 못한 장소나 상황으로부터 발생하며, 그러한 장소는 안전수준이 높은 지역이나 사회적 계층 및 가정보다는 그렇지 못한 취약지역이나 취약계층 또는 취약가정에서 상대적으로 높은 사고 발생율과 위험에 직면한 상황이 많이 발생할 것이다. 따라서 지역의 특성에 맞는 집중적인 안전관리 대책을 수립하는 것이 국가적 차원의 안전사고 발생율을 낮추고, 효과적인 사고 예방대책을 수립할 수 있다. 이를 위하여 도시계획구역에 따라 청소년 1,200명을 표본조사 하였으며, 자료처리 방법은 window spss pc 12.0 통계프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구 결과 주요 사고 유형은 '추락/넘어짐/미끄러져 다친 사고'가 49.2%로 가장 많으며, 사고 장소는 학교주변, 집주변, 여가놀이시설주변이었다. 이것은 본 연구에서 아동청소년들의 주요 활동공간으로 제시한 곳과 일치한다. 용도지역에 따른 아동 청소년의 안전도 차이를 보면 도시 내 상업지역이 사고경험이 가장 많으며, 사고유형은 도시 내 상업지역은 화재, 이물질 섭취, 폭발, 부패 변질, 물체 접촉 등이 많고, 도시내 주거지역과 공업지역, 농어촌지역은 충돌이나 충격사고, 추락/넘어짐/ 미끄러져 다친 사고나 날카로운 물체에 베이거나 찔린 사고가 많은 것으로 나타났다.

• Land and Housing Review
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• v.7 no.3
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• pp.147-156
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• 2016

The government has been supplying public rental housing for stable life of low-income group since 1989. However, deteriorated public rental housing are likely to caused accident due to aging facilities. In this study, investigated the types of accidents that occur in the public rental housing and analyzed the hazard factors for each type. First, identified the type of accidents that occur in apartment through previous studies and interviews. Next determined the type of accidents that occur in public rental housing and analyzed the hazard factors through surveys. The results of this study would be basic information of planned and systematic management plan for safe and comfortable residental life in public rental housing. And it can be utilized on the basis information that can improve the design and management method to supply future public rental housing.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.11a
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• pp.74-82
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• 2005

안전사고 원인에 대하여 Near-Miss Report 분석을 근거로 하여, 재해원인에 대하여 접근해 보고, 이 Data를 참고로 첨단산업에서의 재해 유형을 분석해보고, 유형에 따른 기여인자를 기존 Human-ware, Hard-ware, System-ware를 구성요소로 해서 첨단산업에서의 각각의 수행인자의 비율 분석을 통한 판단한 결과는 Human-ware와 Hard-ware 비율은 4:1로 나타났고, 첨단사업장에서의 5년간의 사고건수를 근거로 원인에 대한 수행인자의 ANOVA로 분석하여 4개인자에 대한 분산 분석을 도출하였고 이에따른 Loss와 Time과 Accident 관계와 Effect of Intervention관계와 Reason's Accident Causation Model과 Perrow's Normal Accident Theory Model를 연관시켜서 첨단산업에서의 사고이론 Model를 추출해서 첨단산업에서의 안전사고에 대한 유형을 분석해서 사고를 사전에 제거키 위한 새로운 모델을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.261-262
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• 2016

교통사고의 발생요인에는 다양한 원인들이 있지만 본 연구에서는 공간적으로 접근하여 사고유형별 분포특성을 도출하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행하였다. 논문에서는 2012년부터 2014년까지 울산광역시에서 발생된 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 울산시 전체 교통사고 약 53%는 안전운전불이행이며 다음으로는 안전거리미확보, 신호위반 순으로 나타났다. 밀도분석 결과는 사고유형별로 분포가 차이가 있었으며 안전운전불이행의 경우 가장 큰 군집은 중심시가지인 달동과 삼산동 중심에 나타났으며 중앙선침범은 도시의 중심부 보다는 면지역에 넓게 퍼져서 발생되었으며 산업단지가 있는 동구지역에 군집이 크게 나타났다. 따라서 읍면동별 공간적 특성을 파악하기 위해 Moran's I분석과 LISA분석을 수행한 결과 안전운전불이행, 안전거리미확보, 신호위반, 교차로운행방해 모두 중심시가지인 신정동, 달동, 삼산동이 공간적 자기상관성이 높았으며 중앙선침범의 경우 밀도분석 결과와 마찬가지로 중심시가지 이외에 읍면 지역도 자기상관성이 더 높게 나타났다. 이를 통해 사고유형별 공간의존성 및 이질성을 파악하여 교통사고 다발지역을 도출하고 이를 토대로 지역특성에 맞는 저감 대책 마련에 활용되고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.5
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• pp.1173-1177
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• 2015

The paper suggests to reclassify the casuality accidents types and causes at urban rail stations in the standardized code manner. In order to make standardized codes, 4,086 casuality accidents for Seoul Metro and Seoul Metropolitan Rapid Transit Cooperation (SMRT) are analysed. The standardized code for casuality accident types includes 4 distinct factors; casuality object, casuality location and casuality pattern. Also, the standardized code for casuality accident causes includes 4 distinct factors: casuality trigger, drinking or not, first cause and second cause. This code is deemed to play a big role to link the same casuality accident types or causes which can be used in the process of railroad safety management and emergency response system.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.6
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• pp.36-56
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• 2022

Traffic accidents occur in Korea are calculated with the 「Automobile Accident Negligence Ratio Certification Standard」 prepared by the 'General Insurance Association of Korea' and the insurance company's agreement or judgment is made. However, disputes are frequently occurring in calculating the negligence ratio. Therefore, it is thought that a more effective response would be possible if accident type according to the standard could be quickly identified using traffic accident information prepared by police. Therefore, this study aims to develop a model that learns the accident information prepared by the police and classifies it to match the accident type in the standard. In particular, through data mining, keywords necessary to classify the accident types of the standard were extracted from the accident data of the police. Then, models were developed to derive the types of accidents by learning the extracted keywords through decision trees and random forest models.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.1
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• pp.47-54
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• 2021

According to the Korea Occupational Safety and Health Agency's (KOSHA) report on industrial accident statistics over the past four years, the number of casualties at construction sites from 2017 to June 2020 was about 93,158 and the number of deaths was about 1,977, showing a high trend of safety accidents among the eight major occupational groups, with the construction industry ranking third in total and the death rate being the highest in total. Among them, the number of deaths caused by falls in the entire occupational category is about 1,267, the highest rate of deaths due to contact is about 522, which is a frequent safety accident among the top three accident types. This paper aims to help reduce the overall proportion of construction safety accidents by developing smart safety sensing devices using ultrasonic sensors to prevent two types of safety accidents, which have the highest rate of occurrence among various types of safety accidents occurring at construction sites.