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.
For a severe accident of nuclear power plant, an approach to estimation of the radiological source term using a severe accident code(MELCOR) has been proposed. Although the MELCOR code has a capability to estimate the radiological source term, it has been hardly utilized for the radiological consequence analysis mainly due to a lack of understanding on the relevant function employed in MELCOR and severe accident phenomena. In order to estimate the severe accident source term to be linked with the radiological consequence analysis, this study proposes 4-step procedure: (1) selection of plant condition leading to a severe accident(i.e., accident sequence), (2) analysis of the relevant severe accident code, (3) investigation of the code analysis results and post-processing, and (4) generation of radiological source term information for the consequence analysis. The feasibility study of the present approach to an early containment failure sequence caused by a fast station blackout(SBO) of a reference plant (OPR-1000), showed that while the MELCOR code has an integrated capability for severe accident and source term analysis, it has a large degree of uncertainty in quantifying the radiological source term. Key insights obtained from the present study were: (1) key parameters employed in a typical code for the consequence analysis(i.e., MACCS) could be generated by MELCOR code; (2) the MELOCR code simulation for an assessment of the selected accident sequence has a large degree of uncertainty in determining the accident scenario and severe accident phenomena; and (3) the generation of source term information for the consequence analysis relies on an expert opinion in both areas of severe accident analysis and consequence analysis. Nevertheless, the MELCOR code had a great advantage in estimating the radiological source term such as reflection of the current state of art in the area of severe accident and radiological source term.
유사 재해의 반복적 발생은 건설재해의 가장 큰 특징 중 하나이다. 안전사고 예방을 위한 유사 재해사례는 수행 예정인 작업의 위험을 발견하고 안전 대책을 수립하는데 직접적인 정보를 제공한다. 과거 재해 사례들을 검색하여 안전관리 분야에 사용하기 위해 많은 검색시스템들이 개발되었다. 하지만 현장의 다양한 조건과 반영한 결과를 얻기 위해서는 수많은 검색을 수행하거나, 실제 현장의 안전관리 계획 수립 단계별 특성을 반영하지 못하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 기존 안전관리 검색시스템들의 한계점을 개선하기 위해 정보 검색 방법과 BIM(building information modeling)을 이용한 안전관리 단계별 적용이 가능하며 현장의 상황과 유사한 재해사례를 검색하는 시스템을 개발하였다. 검색 시스템은 BIM의 객체를 추출하여 이를 현장 정보 DB와 결합하여 질의를 구성한다. 그리고 질의를 과거 재해사례 DB와 비교하여 가장 유사한 과거 재해 사례를 찾고, 안전 관리자에게 정보를 제공한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 안전 관리자는 검색 결과를 얻기 위한 과도한 질의 생성을 줄일 수 있다. 또한 BIM 객체를 통해 과거 유사한 재해가 발생한 현장의 좌표를 얻을 수 있어 위험을 쉽게 인지할 수 있을 것이다.
Traffic accident analysis is important to reduce the occurrence of the accidents. In this paper, we analyze the traffic accident with Apriori algorithm to find out an association rule of traffic accident in Korea. We first design the traffic accident analysis model, and then collect the traffic accidents data. We preprocessed the collected data and derived some new variables and attributes for analyzing. Next, we analyze based on statistical method and Apriori algorithm. The result shows that many large-scale accident has occurred by vans in daytime. Medium-scale accident has occurred more in day than nighttime, and by cars more than vans. Small-scale accident has occurred more in night time than day time, however, the numbers were similar. Also, car-human accident is more occurred than car-car accident in small-scale accident.
The systematic information management of chemical accidents is required as a tool for the policy making, system improvement and release of information. However, there isn't yet a systematic chemical accidents tracking system in Korea, which make a confusion that the related statistics are different from each others. In this research, we analyzed domestic and international chemical accidents data and made the chemical accident codes for the information tracking system properly.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.744-751
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2022
Construction is among the most dangerous industries with numerous accidents occurring at job sites. Following an accident, an investigation report is issued, containing all of the specifics. Analyzing the text information in construction accident reports can help enhance our understanding of historical data and be utilized for accident prevention. However, the conventional method requires a significant amount of time and effort to read and identify crucial information. The previous studies primarily focused on analyzing related objects and causes of accidents rather than the construction activities. This study aims to extract construction activities taken by workers associated with accidents by presenting an automated framework that adopts a deep learning-based approach and natural language processing (NLP) techniques to automatically classify sentences obtained from previous construction accident reports into predefined categories, namely TRADE (i.e., a construction activity before an accident), EVENT (i.e., an accident), and CONSEQUENCE (i.e., the outcome of an accident). The classification model was developed using Convolutional Neural Network (CNN) showed a robust accuracy of 88.7%, indicating that the proposed model is capable of investigating the occurrence of accidents with minimal manual involvement and sophisticated engineering. Also, this study is expected to support safety assessments and build risk management systems.
In this paper, we propose a system for accident prevention of intelligent farm machine. Especially, efficient implementation method of accident prevention system using image sensor and sound source localization recognition system is proposed.
This study analyzed relation with risk recognition degree by customs business of customs brokers and actuality insurance accident occurrence. These study finding that risk recognition by customs work area of customs brokers and actuality insurance accident occur did not agree. So customs brokers more elevate risk recognition of entry field, origin/trademark right, HS and customs tariff application, customs refund, price estimation that are high the insurance accident rate. and they may have to do emphasis administration through employee education and ability elevation. Specially, operation risk that is produced from charge employee's simplicity mistake who tax invoice omission, a tax use mistake, document nondelivery, notice dispatch delayed action, may have to manage through moral management and employee bylaws and education, employee guidance etc. Also, they publicize these contents to import and export enterprise, and practice risk management of high risk business in priority through education and public information. so we will have to make can do more effective risk management.
This study aims to propose a conceptual design of information displays for supporting responsive actions under severe accidents in Nuclear Power Plants (NPPs). Severe accidents in NPPs can be defined as accident conditions that are more severe than a design basis accident and involving significant core degradation. Since the Fukushima accident in 2011, the management of severe accidents is increasing important in nuclear industry. Dealing with severe accidents involves several cognitively complex activities, such as situation assessment; accordingly, it is significant to provide human operators with appropriate knowledge support in their cognitive activities. Currently, severe accident management guidelines (SAMG) have been developed for this purpose. However, it is also inevitable to develop information displays for supporting the management of severe accidents, with which human operators can monitor, control, and diagnose the states of NPPs under severe accident situations. It has been reported that Ecological Interface Design (EID) framework can be a viable approach for developing information displays used in complex socio-technical systems such as NPPs. Considering the design principles underlying the EID, we can say that EID-based information displays can be useful for dealing with severe accidents effectively. This study developed a conceptual design of information displays to be used in severe accidents, following the stipulated design process and principles of the EID framework. We particularly attempted to develop a conceptual design to make visible the principle knowledge to be used for coping with dynamically changing situations of NPPs under severe accidents.
최근의 HNS 해상물동량 증가와 더불어 해상 HNS 사고의 증가에 따라 HNS 관리에 대한 중요성이 부각되어, 본 연구에서는 HNS 사고를 체계적으로 표현하여 Database화 할 수 있는 체계를 마련하기 위해 해상 HNS 사고사례 표준코드를 개발하고자 하였다. 연구 수행을 위해 먼저 기존 통계자료의 분류 항목과 국내외 법령에 따른 사고보고 항목을 조사하여 필수적인 사고보고 관련 요소들을 도출하였고, 해외 선진국의 유사한 표준 코드를 조사 분석하여 본 연구에서 개발하고자 하는 코드 설계에 참조하였다. HNS 사고사례 코드 설계는 사고정보를 입력 조회하는 일반적인 해상 HNS 사고의 흐름에 따라 '사고발생${\rightarrow}$사고초기정보${\rightarrow}$사고대응${\rightarrow}$사고조사' 순으로 설정하였는데, 사고초기에 바로 알 수 있는 정보들을 먼저 5가지 대분류 항목으로 분류하여 사고초기정보(Preliminary Information Code; P.I.C.)로 구성하였고, 사고 발생 후 일정 시간이 지난 뒤 파악이 가능한 사고대응 관련 2개 항목, 사고조사 관련 3개 항목을 대분류 항목으로 설정하여 사고초기정보(P.I.C.)를 포함하여 사고전체정보(Full Information Code; F.I.C.)로 구성하였다. 각 대분류 항목 아래에는 중분류, 소분류로 세분화하여 각 항목에 대하여 3단계로 표현할 수 있도록 하였다. 대표적인 HNS 유출사고를 코드에 적용하여 코드화한 결과 HNS 사고를 충분히 표현할 수 있음을 확인하였다. 본 코드를 적용함으로써 과거 발생했던 사고데이터의 분석을 통해 향후 발생가능한 사고의 예측이 가능할 것 으로 예상되고, 미래에 발생하는 사고에 대한 데이터를 체계적으로 관리함으로써 사고 대비와 대응, 복구 등에 유용할것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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