Occupant behaviors and body contact with vehicle interior parts are main injury mechanism in far-side collisions. In vehicle side impact accident where the crash accident occurs on the opposite side of the vehicle from the a particular occupant, it is exposed in terms of relatively larger lateral motion to interact with the opposite side of the vehicle structure. The challenge of minimizing motions of upper body and injury risk according to a direct contact is a primary occupant protection research. This study has performed a data analysis of real-world accident database extracted from the 2016~2020 CISS database and a parametric investigation of impact angles and occupant kinematics in far-side lateral and oblique impact simulations. A detailed data analysis was conducted to reveal the relationship among the accident and injury data. Database analysis and computational far-side impact results proposed the fundamental vehicle design for safety improvement in far-side collisions.
Recently the occurrence ratio of mechanical accidents in industrial disaster of korea is increased, but very little accident information has been given regarding the prevention of mechanical accidents. In this study, mechanical accidents by the analysis of industrial accident case was examined. And it was proposed the risk assessment method and building database for investigation of risk factors in mechanical accident. As a result, from mechanical accidents database, it was found that the occurrence ratio of mechanical accident by constriction and falling etc. is very high and death ratio by mechanical accident is larger than that of usual accident. And we applied the quantitative risk assessment method proposed by this study in the mechanical accident analysis of a domestic manufacturer. From the results, the risk factors due to constriction, curling, falling and scattering are principal causes of mechanical accidents. These result is similar to that of the analysis of mechanical accidents for recent 12 years in korea.
Risk assessment of a railway system should be periodically conducted managing a large amount of accumulating accident/incident data and scenarios, which generally requires enormous time and efforts. Therefore, special information management system is essential for railway risk assessment, where data needed for decisions on managing the railway safety could be promptly supported. The objective of this study is to develop a railway accident analysis program for risk assessment. The program is application running on the web which links railway accident analysts throughout the railway industry to a central database. Data entered, together with associated code tables. is stored on MS-SQL database. The program uses the concepts of accident, safety events, causes, related factors(vehicle, person, infrastructure, tool/equipment), recommendations to bring together the various elements of railway accidents. The program will be useful in finding hazard conditions, accident scenarios, quantitatively assessing the risk, and providing pertinent risk measures, eventually serving to prevent railway accidents and reduce severities of railway accidents.
In terms of an accident management, the cases causing severe core damage need to be analyzed and arranged systematically for an easy access to the results since the Three Mile Island (TMI) accident. The objectives of this paper are to explain how to identify the plant response and cope with its vulnerabilities using the probabilistic safety assessment (PSA) quantified results and severe accident database SARDB(Severe Accident Risk Data Bank) based on sequences analysis results. Although PSA has been performed for the Korean Standard Power Plants (KSNPs), and that it considered the necessary sequences for an assessment of the containment integrity. The developed Database (DB) system includes a graphical display for a plant and equipment status, previous research results by a knowledge-based technique, and the expected plant behaviour. The plant model used in this paper is oriented to the cases of loss of coolant accident (LOCA) is be used as a training simulator for a severe accident management.
미래의 화재 사고에 대한 구체적인 대응과 사고를 줄이기 위하여 국내외 사고사례의 집적과 체계적인 자료 분류가 필요하다. 본 연구에서는 화재 사고사례 분류 모델을 제시하고 미국 NFPA의 분류 모델과 일본의 모델을 비교하여 향후 개선 방향을 제시하였다. 또한 PC의 Windows 환경에서 운영될 수 있는 사고사례에 관한 데이터베이스 프로그램(FADBS)을 개발하여 사고사례 분석을 쉽고 효과적으로 활용할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 국내 안전문화의 향상과 가스 관련 사고의 재발을 방지할 수 있으며, 사고 원인 분석의 원활한 수행을 도모할 수 있도록 기술적 지원을 할 수 있는 $\lceil$가스 사고 근본 원인 해석 시스템$\rfloor$을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 가스산고 조사시사고원인을 체계적으로 분석할 수 있도록 사고사례를 분석하여 사고원인 데이터베이스를 구축하였으며, If${\~}$Then Rule을 적용하여 사고의 1차 원인을 찾을 수 있게 하였다. 이때 사고 발생장소, 사고 형태, 사고시 운전 상황, 사고 가스, 사고 발생 기계장치 및 구성요소들을 유기적으로 연결하여 도출되는 1차 원인의 수를 줄이도록 하였다. 또한, 인적 오류, 장치 결함, 외부 요인을 시작점으로 하여 5단계의 질의를 통하여 근본 원인을 찾아갈 수 있도록 하는 Root Cause Analysis Map을 구축하였다.
The side collision reconstruction algorithm is developed using three dimensional car crash analysis. Medium size passenger car is modeled for finite element analysis. Total 24 side collision configurations, four different speed and six different angle, are set up for making side collision database. Deformation index and degree index are built up for each collision case. Deformation index is a kind of deformation estimate averaging displacement of side door of crashed car from finite element analysis result. Angle index is constructed measuring deformed angle of crashing car. There are two kinds of angle index, one is measured at driver's side and the other is measured at passenger's side. Also a collision analysis information in side of cars is used for giving a basis for scientific and practical reason in a reconstruction of the car accident. The analysis program, LS-DYNA3D is utilized for finite element analysis program for a collision analysis. Those database are used for side collision reconstruction. Side collision reconstruction algorithm is developed, and applied to find the collision conditions before the accident occurs. Three example collision cases are tried to check the effectiveness of the algorithm. Deformation index and angle index is extracted for the case from the analysis result. Deformation index is compared to the established database, and estimated collision speed and angle are introduced by interpolation function. Angle index is used to select a specific collision condition from the several available conditions. The collision condition found by reconstruction algorithm shows good match with original condition within 10% error for speed and angle. As a result, the calculation from the reconstruction of the situation is reproducing the situation well. The performance in this study can be used in many ways for practical field using deformation index and degree index. Other different collision situations may be set up for extending the scope of this study in the future.
원자력발전소의 중대사고 발생 시 신속하고 정확하게 사고 상황을 파악해야 하며, 이러한 사고진단 정보를 획득했을 때 적절한 사고관리 및 대응을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 국가원자력 재난관리 시스템인 AtomCARE (Computerized technical Advisory system for a Radiological Emergency)로 전송되는 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상황을 진단하는데 있어 딥러닝 기술의 접목을 고려하였다. 이를 위하여 주요 시나리오를 선정하고 사고 진행에 따른 상세 시나리오에 대하여 중대사고 해석 코드인 MAAP5 다량 계산을 통한 학습 DB를 구축하였다. 그리고 이 DB의 학습을 통하여 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상세 시나리오를 분류할 수 있는, 즉 중대사고 상황을 진단할 수 있는 기술을 개발하였다. 또한 블라인드 테스트와 주성분분석을 통한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 기술은 향후 전체 중대사고 시나리오로 확장 및 적용 가능할 것으로 판단되며 신속하고 정확한 사고진단의 기반기술로 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
In Korea, the method of assessing uninsured costs is not adopted in a direct way, but in an indirect way on the basis of the insured cost. From this method, the cost of accidents can be approximately calculated, but accurate calculation of uninsured costs is not easy. Therefore, a better method of assessing uninsured costs caused by industrial accidents is necessary. In this study, the system program and database for assessing uninsured costs from industrial accidents were developed on the basis of the results of previous studies. This program and database could quantitatively assess uninsured costs more accurately and quickly than other studies. This system would contribute to the efficient analysis of industrial accident costs.
사고 데이터는 사고의 경각심을 보여주거나 유사사례를 검토 할 때 활용되기는 하나 사고 데이터 본질에 대한 분석이나 사고와 주변 환경요소와의 연관성에 대한 분석은 굉장히 미흡하다. 따라서 사고와 연관된 데이터와 함께 분석하는 기법을 개발하여 특정 지역에 대한 사고 가능성을 제시하는 것이 대단히 필요하다. 본 연구는 과거 기상정보 데이터와 사고 및 신고 데이터를 기반으로 지역별 사고 가능성을 산출하는 분석 모델 개발하고 시스템을 구현하는 것을 목적으로 한다. 한국의 다수 지역에 대해 기상과 사고간의 개연성을 토대로 선택적 사용자 환경변수가 적용된 k-NN 과 의사결정트리 알고리즘 모델이 생성되도록 시스템을 설계하고 개발한다. 향후, 본 연구에서 개발된 모델은 좀 더 협소한 지역의 위험도를 분석하고 산출하는데 사용할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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