• Safety and Health at Work
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• 제10권1호
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• pp.54-60
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• 2019

Background: Increasing the establishment of integrated management systems (IMSs) is done with the purpose of leaving traditional management methods and replacing them with modern management methods. Thus, the present study sought to analyze the events and investigate the impact of IMS on health and safety performance indices in an Iranian combined cycle power plants. Methods: This case study was conducted in 2012 in all units of the Yazd Combined Cycle Power Plant on accident victims before and after the implementation of IMS. For data analysis and prediction of indices after the implementation of IMS, descriptive statistics and Kolmogorov-Smirnov test, Chi-square, linear regression, and Cubic tests were conducted using SPSS software. Results: The number of people employed in the power plant in an 8-year period (2004-2011) was 1,189, and 287 cases of work-related accidents were recorded. The highest accident frequency rate and accident severity rate were in 2004 (32.65) and 2008 (209), respectively. Safe T-score reached to below -3 during 2010-2011. In addition, given the regression results, the relation between all predictor variables with outcomes was significant (p < 0.05), except for the variable $X^1$ belonging to the accident severity rate index. Conclusion: The implementation of safety programs especially that of IMS and its annual audits has had a significant impact on reducing accident indices and improving safety within the study period. Accordingly, health and safety management systems are appropriate tools for reducing accident rate, and the use of regression models and accident indices is also a suitable way for monitoring safety performance.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제48권1호
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• pp.72-86
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• 2016

A steam explosion may occur during a severe accident, when the molten core comes into contact with water. The pressurized water reactor and boiling water reactor ex-vessel steam explosion study, which was carried out with the multicomponent three-dimensional Eulerian fuel-coolant interaction code under the conditions of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) Steam Explosion Resolution for Nuclear Applications project reactor exercise, is presented and discussed. In reactor calculations, the largest uncertainties in the prediction of the steam explosion strength are expected to be caused by the large uncertainties related to the jet breakup. To obtain some insight into these uncertainties, premixing simulations were performed with both available jet breakup models, i.e., the global and the local models. The simulations revealed that weaker explosions are predicted by the local model, compared to the global model, due to the predicted smaller melt droplet size, resulting in increased melt solidification and increased void buildup, both reducing the explosion strength. Despite the lower active melt mass predicted for the pressurized water reactor case, pressure loads at the cavity walls are typically higher than that for the boiling water reactor case. This is because of the significantly larger boiling water reactor cavity, where the explosion pressure wave originating from the premixture in the center of the cavity has already been significantly weakened on reaching the distant cavity wall.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.703-710
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• 2018

매년 전기화재사고에 대한 사고유형 분석, 점검 등 전기적 화재사고를 줄이기 위해 다양한 노력이 있었으나, 효율적인 의사결정지원 체계 및 기존 누적 데이터 활용방안의 미비로 효과적인 대처방안이 부재한 현황이다. 본 연구는 전기안전점검데이터, 전기화재사고정보, 건축물정보, 기상청정보 등 데이터 기반의 전기화재를 예측하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 전기화재사고를 줄이는데 목적이 있다. 본 연구에서는 한국전기안전공사, 기상청, 국토교통부, 소방본부 등 기관별로 수집된 데이터를 전처리, 융합, 분석, 모델링, 검증 과정을 거쳐 전기화재에 영향을 끼치는 요인과 예측모델을 도출하였다. 주요요인으로 절연저항 값, 습도, 풍속, 건축물 노후년수, 용적율, 건폐율, 건축물용도로 나타났고, Random forest 알고리즘을 활용한 예측모델은 74.7%의 정확도를 얻었다.

• 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.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권12호
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• pp.4607-4616
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• 2023

We implement machine learning regression models to predict peak pressures of primary and secondary systems, a major safety concern in Loss Of Condenser Vacuum (LOCV) accident. We selected the Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety-KINS standard (MARS-KS) code to analyze the LOCV accident, and the reference plant is the Korean Optimized Power Reactor 1000MWe (OPR1000). eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) is selected as a machine learning tool. The MARS-KS code is used to generate LOCV accident data and the data is applied to train the machine learning model. Hyperparameter optimization is performed using a simulated annealing. The randomly generated combination of initial conditions within the operating range is put into the input of the XGBoost model to predict the peak pressure. These initial conditions that cause peak pressure with MARS-KS generate the results. After such a process, the error between the predicted value and the code output is calculated. Uncertainty about the machine learning model is also calculated to verify the model accuracy. The machine learning model presented in this paper successfully identifies a combination of initial conditions that produce a more conservative peak pressure than the values calculated with existing methodologies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.661-668
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• 2015

교통사고는 인구의 증가와 그에 따른 자동차의 증가로 인하여 매년 증가하고 있다. 그러한 교통사고의 원인은 운전자의 부주의뿐만 아니라 도로상의 기상상황에 의해 영향을 받는다. 특히, 강수량, 시계, 습도, 흐림 정도, 기온 등에 의해 많은 교통사고들이 영향을 받는다. 따라서 본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 교통사고 발생 유무의 분석을 목적으로 하였다. 부산 해운대구의 센텀남대로 및 해운대로의 2013년도 교통사고 발생 자료와 지역별 상세 기상 관측 자료인 AWS 기상자료(시간당 강수량, 강수유무, 기온, 풍속), 시간대, 요일을 활용하여 로지스틱 회귀모형 및 의사결정나무모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 기상 요인 중 강수유무와 기온이 교통사고 발생에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 도로위의 기상상태에 따른 교통사고의 발생을 예측하는데 유용하게 사용할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.1297-1308
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• 2015

우리나라는 교통안전법에 의해 지역교통안전기본계획을 수립 시행하고 있다. 지자체별 맞춤형 교통안전시책 수립을 통해 교통안전 향상을 위한 대책 수립 및 역할분담이 강조되고 있으며, 이는 곧 지자체가 지역실정에 맞는 내실 있는 지역교통안전 정책을 실질적으로 주도하여 추진하는 것을 의미한다. 지자체들이 가지고 있는 다면적인 특성에 부합되는 효율적인 교통안전정책이 시행되기 위해서는 지역특성을 고려한 지역단위 교통사고를 예측하고 사고에 미치는 영향요인 분석이 선행되어야 하지만 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 지역을 기반으로 하는 교통사고 예측에 관한 기존 연구들은 자료 수집의 한계로 대부분 국가 또는 도시를 분석단위로 사고노출환경과 관련되는 사회경제변수들을 활용한 연구가 대부분이었다. 교통사고 예측모형을 개발하는 이유는 교통사고 발생특성을 파악하여 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴하는 것이 주요 목적이다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 다루지 못한 보다 작은 지역단위인 행정동을 단위로 지역교통사고 예측모형을 개발하였으며, 사고 노출환경 측면의 사회경제적 변수 외 교통안전정책가가 제어할 수 있는 교통안전시설 및 정책변수를 모형에 반영하여 지역교통안전 정책 수립시 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 모형개발 결과 사고노출환경 측면에서는 도로연장, 건축물 총 연면적, 버스전용차로 설치율, 교차로 및 횡단보도 개소수는 사고와 양(+)의 관계를 보이고 있으며, 횡단보도예고 설치율, 과속방지턱 개소수 및 경찰인력에 의한 단속실적은 사고와 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다.

• 산업공학
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• 제20권1호
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• pp.41-48
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• 2007

The main purpose of this paper is cost reduction in absurd pilot positive expense and human accident prevention which is caused by in the pilot selection process. We use classification models such as logistic regression, decision tree, and neural network based on aptitude test results of 505 ROK Air Force applicants in 2001~2004. First, we determine the reliability and propriety against the aptitude test system which has been improved. Based on this conference flight simulator test item was compared to the new aptitude test item in order to make additional yes or no decision from different models in terms of classification accuracy, ROC and Response Threshold side. Decision tree was selected as the most efficient for each sequential flight training result and the last flight training results predict excellent. Therefore, we propose that the standard of pilot selection be adopted by the decision tree and it presents in the aptitude test item which is new a conference flight simulator test.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제15권2호
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• pp.123-134
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• 1983

냉각재 상실 사고시에 격납 용기로부터 열 제거능력의 추정은 격납용기의 기본적인 설계변수인 최고 압력 및 온도의 예측에 있어서 매우 중요하다. 지금까지 격납 용기내의 열전달에 관하여 실험 및 해석적인 방법에 의하여 연구한 결과들을 종합하여 검토해 봄으로서 현재의 수준을 알 수 있었으며, 이들 관계시의 잘못된 사용을 피하고 보다 정확한 예측을 위해서는 더욱 깊은 연구가 필요하다고 생각된다.

• 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.