• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2018년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.122-123
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• 2018

Although the disaster rate of the industry as a whole is on a downward trend, the disaster rate of the construction industry is on an ongoing trend. Therefore, in this study, we analyzed safety accident statistical data of the construction site over the past three years. As a result of the analysis, the incidence of disasters at small construction sites was very high. And the proportion of disaster occurred for workers who worked in less than 6 months even roughly 92.6%. In addition, as a result of analyzing the form of disaster occurrence, the crash was 34.1% and the fall was 15.1%. The analysis results of these construction safety accidents are to provide as a basic material for developing a policy that can prevent safety accidents and a safety accident prediction model.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.1135-1146
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• 2015

본 논문은 무동력 비탄소 교통수단 중 하나인 자전거 이용의 활성화를 위해 자전거교통의 안전성을 향상시키고자 한다. 이에 현재 설치 운영되고 있는 자전거도로의 문제점을 분석하고, 자전거 교통사고 자료를 토대로 자전거 사고예측모형을 개발하였다. 그에 대한 절차는 다음과 같다. 첫째, 국내 자전거도로의 현황 및 사고 자료를 제시하고 최근 3년(2009년~2011년)동안 전국에서 발생한 자전거교통사고를 수집하여 자료를 토대로 자전거교통사고 특성을 분석한다. 둘째, 전라남도 자전거 사고 자료를 사고 특성 분석을 통해 자전거 사고건수에 영향을 주는 변수를 선정하고, 'SPSS Statistics 21'의 중회귀분석을 이용해 사고예측모형을 개발하였다. 이때 자전거사고건수는 도로형태(교차로, 횡단보도, 기타단일로)별 연장에 따른 사고건수를 사용하였다. 도출된 사고예측모형을 검증하기 위하여 2011년도 광주광역시에서 발생한 자전거 사고자료를 이용하였으며 예측값과 실제 사고건수를 비교하였다. 그 결과, 일부 자료를 제외하고는 대부분 실제사고건수와 일치하는 것을 통해 사고예측모형의 신뢰성이 확보되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 자전거도로 문제점 분석을 위해 자전거도로 현장조사를 실시하였으며 도출된 문제점에 대한 개선대책을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 자전거도로 계획 및 재정비 시 기초자료로 활용 될 것으로 판단되며 자전거 이용자의 안전성을 향상시키고 교통수단으로서의 자전거 이용의 활성화를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• Safety and Health at Work
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• 제8권3호
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• pp.267-275
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• 2017

Background: The mining industry is known worldwide for its highly risky and hazardous working environment. Technological advancement in ore extraction techniques for proliferation of production levels has caused further concern for safety in this industry. Research so far in the area of safety has revealed that the majority of incidents in hazardous industry take place because of human error, the control of which would enhance safety levels in working sites to a considerable extent. Methods: The present work focuses upon the analysis of human factors such as unsafe acts, preconditions for unsafe acts, unsafe leadership, and organizational influences. A modified human factor analysis and classification system (HFACS) was adopted and an accident predictive fuzzy reasoning approach (FRA)-based system was developed to predict the likelihood of accidents for manganese mines in India, using analysis of factors such as age, experience of worker, shift of work, etc. Results: The outcome of the analysis indicated that skill-based errors are most critical and require immediate attention for mitigation. The FRA-based accident prediction system developed gives an outcome as an indicative risk score associated with the identified accident-prone situation, based upon which a suitable plan for mitigation can be developed. Conclusion: Unsafe acts of the worker are the most critical human factors identified to be controlled on priority basis. A significant association of factors (namely age, experience of the worker, and shift of work) with unsafe acts performed by the operator is identified based upon which the FRA-based accident prediction model is proposed.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권6호
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• pp.2266-2273
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• 2024

A machine learning platform is proposed for the diagnosis of a severe accident progression in a nuclear power plant. To predict the key parameters for accident management including lost signals, a long short term memory (LSTM) network is proposed, where multiple accident scenarios are used for training. Training and test data were produced by MELCOR simulation of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident at unit 3. Feature variables were selected among plant parameters, where the importance ranking was determined by a recursive feature elimination technique using RandomForestRegressor. To answer the question of whether a reduced order ML model could predict the complex transient response, we performed a systematic sensitivity study for the choices of target variables, the combination of training and test data, the number of feature variables, and the number of neurons to evaluate the performance of the proposed ML platform. The number of sensitivity cases was chosen to guarantee a 95 % tolerance limit with a 95 % confidence level based on Wilks' formula to quantify the uncertainty of predictions. The results of investigations indicate that the proposed ML platform consistently predicts the target variable. The median and mean predictions were close to the true value.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.118-127
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• 2009

본 연구는 최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 고령자 교통사고 인적요인을 평가할 수 있는 모형 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 교통안전공단의 운전자적성검사(Simulation, 설문조사) 자료를 수집하였으며, 교통사고영향 모형개발을 위해 포아송 및 음이항 회귀분석(Poisson Regression Analysis)을 실시하였다. 교통안전성 평가모형 분석결과, 고령운전자의 경우 선택적 주의능력, 속도예측능력, 주의배분능력이 교통사고에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 다음으로 비고령운전자의 경우 선택적 주의능력, 속도예측능력, 거리지각능력, 주의배분능력, 주의전환능력이 교통사고와 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 고령운전자와 비고령운전자의 사고발생에 미치는 영향요인은 서로 다르게 나타났으며, 교통사고를 미연에 방지하기 위한 최소한의 방편으로 고령운전자와 비고령운전자를 구분하여 교통사고 예방교육을 실시해야 할 것으로 판단된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권6호
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• pp.831-839
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• 2023

건설산업의 재해율은 다른 산업에 비해 매우 높다. 그 이유로 다른 규모에 비해 상대적으로 더 사고에 취약한 소규모 건설현장의 높은 재해발생율을 꼽고 있다. 최근 난이도 높은 도심 건설공사의 증가, 악천후의 증가 등으로 앞으로 소규모 건설현장의 사고 발생 위험은 더 커질 것으로 예상된다. 따라서 소규모 건설현장의 사고를 사전에 예측하고 이를 통한 사고 예방 및 저감은 건설산업의 재해율을 낮추기 위해 반드시 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 소규모 건설현장 사고를 예측하기 위한 Deep Neural Network Algorithm 기반의 사고 예측 모델 개발 프레임워크를 제안하였다. 본 연구의 프레임워크와 결과를 활용하여 소규모 건설현장 안전관리의 가이드 라인으로 활용이 가능하며, 궁극적으로 소규모 건설현장에서의 사고 위험을 줄임으로써 지속가능한 건설사업관리에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2017년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.195-196
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• 2017

The number of human accidents in the construction industry is increasing every year, and it constitute the highest percentage among industry. This means that activities performed to prevent safety accidents in the country are not efficient to reduce the rate of accidents in the construction industry. In order to solve this issue, research has been conducted from various perspectives. But, research regarding to quantification model of human accidents is insufficient. the objective of this study is to conduct a basic study on quantification model development of human accidents. To achieve the objective, first, Cause of accident is defined the through literature review. Second, a basic statistic analysis is conducted to determine the characteristics of the accident causes. Third, the analysis is conducted after dividing into four categories : accumulate rate, season, total construction cost, and location. In the future, this study can be used as a reference for developing the safety management checklist for safety management in construction site and development of prediction models of human accident.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3D호
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• pp.343-353
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• 2011

서울시의 생활도로내 비신호교차로는 2008년 총 41,702건의 교통사고 가운데 3,753건(9%)로 교통사고 발생율은 높지 않은 실정이나, 교통 기초부분의 불합리하고 미비한 제도 및 시설 운영으로 인하여 사고의 잠재성이 더욱 높다고 볼 수 있다. 특히 생활도로내 비신호교차로의 경우는 신호교차로에 비해 안전대책이 미흡한 실정이며, 교통사고의 분석 및 영향요인 모형에 관한 국내 연구가 매우 부족한 상황이다. 또한 외국과는 달리 우리나라의 경우 비신호교차로 운영의 통행우선권 개념이 설정되어 있지 않기 때문에 생활도로내 비신호교차로의 안전성 향상을 위한 연구와 안전대책이 시급하다. 따라서 본 연구에서는 생활도로내 비신호 교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료수집 및 수집과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었으며, 사전에 위험요소들을 처리하여 적절한 교통안전정책을 세우도록 방향을 제시하고, 생활도로내 비신호 교차로의 안전성을 높이려는데 목적이 있다.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.64-70
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• 2019

In recent years, attention has been paid to the integrity of steam generator (SG) tubes due to severe accident and beyond design basis accident conditions. In these transient conditions, steam generator tubes may be damaged by high temperature and pressure, which might result in a risk of fission products being released to the environment due to the failure. Alloy 690 which has increased the Cr content has been replaced for the SG tube due to its high corrosion resistance against stress corrosion cracking (SCC). However, there is lack of research on the high temperature creep rupture and life prediction model of Alloy 690. In this study, creep test was performed to estimate the high temperature creep rupture life of Alloy 690 using tube specimens. Based on manufacturer's creep data and creep test results performed in this study, creep life prediction was carried out using the Larson-Miller (LM) Parameter, Orr-Sherby-Dorn (OSD) parameter, Manson-Haford (MH) parameter, and Wilshire's approach. And a hyperbolic sine (sinh) function to determine master curves in LM, OSD and MH parameter methods was used for improving the creep life estimation of Alloy 690 material.

• 대한안전경영과학회지
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• 제11권4호
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• pp.119-125
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• 2009

We predict the earthquake rate in Korea following Bayesian approach. We make a model that can utilize the data to predict other levels of earthquake. An event tree model which is a frequently used graphical tool in describing accident initiation and escalation to more severe accident is transformed into an influence diagram model. Prior distributions for earthquake occurrence rate and probabilities to escalating to more severe earthquakes are assumed and likelihood of number of earthquake in a given period of time is assessed. And then posterior distributions are obtained based on observed data. We find that the minor level of earthquake is increasing while major level of earthquake is less likely.