Most human-error case of accident database is written by various description and expression because accident database is produced by two or more person. And extracted information by searching of database varies in researcher's judgment criteria and the capability. Furthermore, much time and effort are required to examine manually information related to the human error from each accident case. Accordingly, it is difficult to explore objectively the accidents relevant to the human-error from the accident data base which is accumulated enormously. In this study, to solve these problems, it was developed an searchig method which is not influenced by researcher's judgment criteria and capability. For this, human-error keywords were extracted from a Japanese-English dictionary to examine objectively the accident case related to human-error in data base. This searching method by the human-error keywords can be applicable in most accident databases, although a database will be accumulated in future. Also, using the searching technique of this research, knowledge obtained by searching result can be compared with other research's results by the same method. Although the number of accident case increasese, searching results from database have the objectivity because it is not necessary to modify the based searching method or change the human-error keywords. However, as subject of future investigation, it would be necessary that the extension and investigation on human-error keywords improve and the technique to enhance searching accuracy would be modified.
The accident statistics use the data from police accident reports and statistics. Although the official accident statistics are useful, they provide very limited information about how accidents occur, the cause of the accident and the injury mechanisms. This limitations could be overcome by carrying out the in-depth accident study and analysing investigations, collecting more detailed information. Meanwhile a net of in-depth investigation teams are operating worldwide, such as NASS (National Accident Sampling System) and CIREN (Crash Injury Research and Engineering Network) in US, OTS (On the spot investigation) in UK. In this study, the database structure and variables of Korea in-depth accidents investigation system would be proposed through considering the database structure of GIDAS (Germany In-Depth Accidents Study). GIDAS is one of the best system on the in-depth accident study system in the world. GIDAS was established in 1999 as a cooperation project between Federal Highway Research Institute of Germany (BASt) and research association on automotive engineering of German Car Industry(FAT). The iGLAD (Initiative for the Global Harmonization of Accident Data) was also considered to introduce into the database variables of Korea in-depth accident study. Current police reports were compared with GIDAS and iGLAD. To collaborate of the Worldwide in-depth accident data, this paper proposed that the database of Korea in-depth accident study would be introduced the structure of GIDAS and the core variables of iGLAD. Harmonization of the structures and core variables of Korea in-depth accident study will be better than the making unique ones. The database structure and core variables of KIDAS(Korea In-Depth Accident Study) introduced of GIDAS and iGLAD.
In this study, a side collision accident reconstruction using database based on the deformed shape information from the collision test using model cars is suggested. A deformation index and angle index related to the deformed shape is developed to set the database for the collision accident reconstruction algorithm. Two small size RC cars are developed to carry out the side collision test. Several side collision tests according to the velocity and collision angles are performed for establishing the side collision database. A high speed camera with 1000fps is used to capture the motion of the car. A side collision accident reconstruction algorithm is developed and applied to find the collision conditions before the accident occurs. Two collision cases are tested to validate the database and the algorithm. The results obtained by the reconstruction algorithm show good match with original conditions with regard to the velocity and angle.
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.
Currently, a lot of researches about high risk test scenarios for autonomous vehicle and advanced driver assistance systems have been carried out to evaluate driving safety. This study proposes new type of test scenario that evaluate the driving safety for autonomous vehicle by reconstructing accident database of national automotive sampling system crashworthiness data system (NASS-CDS). NASS-CDS has a lot of detailed accident data in real fields, but there is no data of accurate velocity in accident moments. So in order to propose scenario generation method from accident database, we try to reconstruct accident moment from accident sketch diagram. At the same step, we propose an accident of occurrence frequency which is based on accident codes and road shapes. The reconstruction paths from accident database are integrated into evaluation of simulation environment. Our proposed methods and processor are applied to MILS (Model In the Loop Simulation) and VILS (Vehicle In the Loop Simulation) test environments. In this paper, a reasonable method of accident reconstruction typology for autonomous vehicle evaluation of feasibility is proposed.
In the chemical process industries, accidents have a high potential and large effects on catastrophic results. Therefore the safety management for accident prevention plays a crucial role to guarantee the process safety. For these reasons, many systematic methods for safety management system have been widely employed in the fields of chemical processes. PSM (Process safety management) is one of most representative methods. The audit system, which is one of PSM system components, evaluates the performance of PMS system. However, most existing safety audit systems are not systematic and these are performed based on knowledges and experiences of various specialist. Moreover, the safety audit is only performed based on each independent technical component. So, the results of safety audit are not a quantitative index but only a series of commentaries. Finally, it is very difficult to obtain the comparison with other plants or industries. In this study, the novel systematic method and index-based accident database of auditing safety management systems for quantitative assessment are proposed. First, the elements of safety audit replace technical methods to categories of accident database. The F-N curve of each category for accident database is employed to derive the index for quantitative assessment. The Accidental Factor Risk Index (AFRI) is suggested for evaluating the effect of each element in accident database and safety audit system. The safety audit can be modified according to the proposed index.
In this study, The behavior of an autonomous vehicle in an intersection accident situation is predicted. Based on a representative intersection accident situation from actual intersection accident database, simulation was performed by applying the automatic emergency braking algorithm used in the autonomous driving system. Accident reconstruction was performed based on the accident report of the representative accident situation. After applying the autonomous driving system to the accident-related vehicle, the tendency of intersection accidents that may occur in autonomous vehicles was identified and analyzed.
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.
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.
Developed countries are operating an in-depth database in motor vehicle crashes nationwide. They do not rely solely on the police investigation reports that are responsible for motor vehicle crashes in each country but are developing into a useful database by expanding the categories of data through more indicators addition. In Korea, after implementing comprehensive measures to reduce traffic accident deaths in 2013, the medical centers participated in establishing the actual accident investigation system, which was called as the Korean In-Depth Accident Study (hereinafter KIDAS). This KIDAS database included more in-depth indicators as the types of accidents, types of vehicles, the injury severity, adequacy of safety devices, seating position of passengers. Although there are difficulties in establishing an actual accident investigation system including data collection due to various restrictions, if the system can cooperate with each other such as medical centers, insurance companies, police, fire and rescue services, towing companies, and car repair shops in the future, It would be expected to contribute to the development of safer vehicle, treatment system and traffic safety policy that lower the injury severity of occupant in the event of a motor vehicle crashes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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