• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.309-314
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• 2000

산업안전을 평가하는 지수개발은 안전 프로그램의 발전 방향에 크게 기여하기 때문에 매우 중요하다. 한국에서는 현재 사업장의 안전평가를 위해서 산업재해 평가지수로서 재해빈도를 나타내는 도수율과 재해 강도를 나타내는 강도율을 주로 사용하고 있으며 그외에 연천인율, 종합재해지수등도 사용되고 있다. 이러한 산업안전평가지수들은 근로자들이 느끼는 주관적 안전의 정도를 나타내지 못한다. 근로자들이 느끼는 안전의 정도를 도수율과 강도율의 함수로 나타낸 평가지수인 동의안전지수(동의안전지수=0.2*도수율10.8*강도율)가 최근 개발되었다. 본 논문은 동의 안전지수를 이용하여 업종별 분석을 실시하여 업종별 근로자가 느끼는 위험의 정도를 알아내고, 이를 근거로 업종별 효과적인 안전관리 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.123-124
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• 2014

본 연구에서는 항해사의 경험적 위험 평가 지수를 바탕으로 특정 시간 항로 전 구간에 대한 해상교통 안전 평가 지수 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 항해사의 위험도 인식지수가 반영된 안전지수 평가 모델을 이용하여 특정항만 항로 전 구간에 대한 안전성 평가를 수치계산 하였다. 오사카 항 항만 내의 AIS data를 기반으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 항만 내 항로 전 구간에 대한 안전지수의 변화를 계산할 수 있었으며, 특정항로, 특정 구간의 위험도 지수를 실시간으로 파악할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시된 모델을 이용하여 항만 내 통항 안전성 평가에 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.79-81
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• 2004

본 논문에서는 전력시스템의 정적 안전도수준(Steady-state Security Level)을 평가할 수 있는 안전도 지수를 전력시스템의 영향을 반영하는 가중치를 고려하여 보다 개선된 안전도 지수를 제안한다. 먼저, N-1선로사고를 가정하여 각 선로가 계통에 미치는 영향과 각 선로의 사고로 인해 모선 전압의 변동량을 분석하여 각각 안전도 지수들의 가중치를 산정한다. 이때, 가중치의 표준화를 위해 분포도(Distribution Chart)를 활용한다. 가중치가 적용된 안전도 지수는 이를 고려하지 않은 안전도 지수보다 더욱 계통상황을 잘 반영할 것이며, 전력계통 운영 상태를 나타내는 중요한 지표로서 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.16 no.3
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• pp.35-43
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• 2023

This study introduces a study on the adjustment methods of the Life Safety Index. The Life Safety Index is a service provided by the Life Safety Prevention Service System. It comprehensively evaluates individuals' levels of safety in their daily lives, continually monitors their safety status, and presents a comprehensive index to prevent safety accidents in advance. Previous studies have developed the Life Safety Index using evaluation criteria (items) for assessing life safety prevention services, incorporating both the AHP (Analytic Hierarchy Process) and Likert Scale techniques. In this study, we build upon this existing Life Safety Index and explore methods for applying adjustment factors based on individuals' characteristics to enhance its accuracy and customization. We develop adjustment factors using existing national statistics to provide personalized services tailored to individual profiles. Therefore, this paper proposes a method for providing customized services by applying adjustment factors to the Life Safety Index, contributing to the development and application of life safety index adjustment methodologies.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.9 no.4
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• pp.215-226
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• 2007

To verify the performance of roadside barriers, occupant risk indices are calculated from acceleration and angular velocity data of vehicle crash tests. The occupant risk indices to be computed include THIV(Theoretical Head Impact Velocity), PHD(Post-impact Head Deceleration), ASI(Acceleration Severity Index), OIV(Occupant Impact Velocity) and ORA(Occupant Ridedown Acceleration). There is a confusion due to different values of occupant risk indices produced for the same test data because various computational procedures and data processing methods can be applied to compute them. To slove this problem the effects of various numerical procedures and data processing methods on occupant risk indices were investigated. If the sampling rate specified in the guidelines is used for full-scale vehicle crash tests, an interpolation of impact time and numerical integration methods do not result in an appreciable change of THIV and OIV. The way to determine 10msec moving average for PHD and zero offset of data processing should be specified in the guidelines because 10msec moving average and zero offset methods have a significant influence on occupant risk indices.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.10a
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• pp.157-159
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• 2012

해상 교통량 증가에 따른 연안해역 해상교통밀집도가 증가되고 있다. 그러므로 해상교통안전관리를 위해 실 해역의 해상교통패턴을 파악하여 해상교통지수를 평가하는 것이 중요하다. 분석대상해역의 실제 선박위치, 속력, 침로를 고려한 CPA-TCPA분석은 통계적인 선박데이터에 의한 분석보다 해당해역의 실제적인 VTS영향 등 교통환경을 반영한다. 본 연구에서는 횡간수도와 완도진입수로의 항로가동률을 분석하고, 해당 해역에서 교차되는 선박들의 CPA, TCPA 등을 분석하여 해상교통안전지수를 평가하고자 한다. 또한 산출된 해상교통안전지수를 해당 해역의 통계적인 해상교통안전지수와 비교 및 분석하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.4
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• pp.19-24
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• 2021

In this paper, an index of women's safety facilities was created and visualized using public data related to Seoul. CPTED, the women's safety facilities index was created by collecting and analyzing eight data related to the local women's safety index and five major crime victims of women. As a result of the correlation analysis between the factors of the female safety facility index and the number of female crime victims, three data were selected as the main factors, "CCTV," "street lamps," and "female security guardians", which were found to be meaningful at the 95% level of reliability. The distinction women's safety facility index was calculated by weighting the correlation coefficient between the main factors for calculating the women's safety facility index, and visualized using Python's Follium library.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.251-252
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• 2022

국가핵심기반은 국가 운영을 위하여 사업의 중단 없이 연속적으로 운영될 필요가 있다. 본 연구에서는 에너지관련 기관을 대상으로 재해를 예방하기 위하여 위험작업의 위험도 평가와 위험수준에 맞는 적절한 관리순찰 강화방안을 중심으로 개발된 일일안전지수 제도를 소개하고 그 효과성에 대하여 검토하였다. 그 결과 일일안전지수는 중대재해를 효과적으로 감소시키는 것으로 분석되었다. 일일안전지수제도는 다른 국가핵심기반에서도 적합하게 응용 적용하여 재해를 예방할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.277-277
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• 2019

하천 유량측정은 대부분의 업무가 야외에서 진행되기 때문에 사고위험에 항상 노출되어 있다. 특히. 교통, 수상안전 사고 등 사회적 안전사고에 대해서는 큰 노력을 기울여 대비하고 있으나, 폭염, 한파 등 자연적 안전사고에 대해서는 아직 대비가 미비하다. 본 연구에서는 겨울철 한파로 인해 발생할 수 있는 안전사고를 예방하고자 한파위험지수(CWRI)를 PSR 구조체계를 통해 제안하였다, 압력, 상태, 반응 지수 산정을 위해 각 요인에 대한 세부지표를 선정하고, 각 지수에 대한 가중치는 엔트로피 방법을 이용하여 한파위험지수를 제안하였다. 그 결과, 전국 14개 광역시도 중 서울특별시가 가장 높고 경상남도가 가장 낮은 한파 위험지수를 보였다. 이러한 결과를 토대로 겨울철 유량측정 시 측정 인원에 대한 안전 계획을 수립하여 안전사고 예방 효과를 높일 것으로 판단된다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.16 no.4
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• pp.682-690
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• 2020

Purpose: This study builds a database by collecting and refining disaster occurrence data and real-time weather and atmospheric data. In conjunction with the public data provided by the API, we propose a service model for the Big Data-based Urban Safety Index. Method: The plan is to provide a way to collect various information related to disaster occurrence by utilizing public data and SNS, and to identify and cope with disaster situations in areas of interest by real-time dashboards. Result: Compared with the prediction model by extracting the characteristics of the local safety index and weather and air relationship by area, the regional safety index in the area of traffic accidents confirmed that there is a significant correlation with weather and atmospheric data. Conclusion: It proposed a system that generates a prediction model for safety index based on machine learning algorithm and displays safety index by sector on a map in areas of interest to users.