Accident scenarios analysis is a course to understand, analyze, and describe a process of an accident and behavior pattern of the parties to an accident. The method of accident scenarios is that we described patterns represented between accidents and hazardous conditions, and then provide data to prevent the accident. We have carried out scenarios analysis in various fields so far, but it was not taking account of system. In this research, we made a study on technology of accident scenarios analysis using QFD (Quality Function Deployment) to analyze systematically and evaluate quantitatively types of hazards and scenarios of railway accident. And we analyses accident scenarios of a subject of work-related fatality accident to railway employee and conducted risk assessment for different scenarios. Also we defined relation between unsafe events and hazardous conditions caused to work-related fatality accident, and attempted to quantitatively assess work-related fatality accident and the parties to accidents. The results of this research will be used in analyzing for important causes and contributing factors of work-related fatality accidents at the step of risk assessment of railway system, and quantitatively assessing frequency of work-related accidents and risk.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.230-237
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2022
It is difficult to predict industrial accidents in the construction industry because many accident factors, such as human-related factors and environment-related factors, affect the accidents. Many studies have analyzed the severity of injuries and types of accidents; however, there were few studies on the prediction of injured body parts. This study aims to develop a classification model to predict the part of the injured body based on accident-related factors. Construction accident cases from June 2018 to July 2021 provided by the Korea Construction Safety Management Integrated Information were collected through web crawling and then preprocessed. A naïve Bayes classifier, one of the supervised learning algorithms, was employed to construct a classification model of the injured body part, which has four categories: 1) torso, 2) upper extremity, 3) head, and 4) lower extremity. The predictor variables are accident type, type of work, facility type, injury source, and activity type. As a result, the average accuracy for each injured body part was 50.4%. The accuracy of the upper extremity and lower extremity was relatively higher than the cases of the torso and head. Unlike the other classifications, such as spam mail filtering, a naïve Bayes classifier does not provide a good classification performance in construction accidents. The reasons are discussed in the study. Based on the results of this study, more detailed guidelines for construction safety management can be provided, which help establish safety measures at the construction site.
As Korean government and safety-related organizations make continuous efforts to reduce the number of industrial accidents, accident rate has steadily declined since 2010, thereby recording 0.48% in 2017. However, the number of fatalities due to industrial accidents was 1,987 in 2017, which means that more efforts should be made to reduce the number of industrial accidents. As an essential activity for enhancing the system safety, accident analysis can be effectively used for reducing the number of industrial accidents. Accident analysis aims to understand the process of an accident scenario and to identify the plausible causes of the accident. Accident analysis offers useful information for developing measures for preventing the recurrence of an accident or its similar accidents. However, it seems that the current practice of accident analysis in Korean manufacturing companies takes a simplistic accident model, which is based on a linear and deterministic cause-effect relation. Considering the actual complexities underlying accidents, this would be problematic; it could be more significant in the case of human error-related accidents. Accordingly, it is necessary to use a more elaborated accident model for addressing the complexity and nature of human-error related accidents more systematically. Regarding this, HFACS(Human Factors Analysis and Classification System) can be a viable accident analysis method. It is based on the Swiss cheese model and offers a range of causal factors of a human error-related accident, some of which can be judged as the plausible causes of an accident. HFACS has been widely used in several work domains(e.g. aviation and rail industry) and can be effectively used in Korean industries. However, as HFACS was originally developed in aviation industry, the taxonomy of causal factors may not be easily applied to accidents in Korean industries, particularly manufacturing companies. In addition, the typical characteristics of Korean industries need to be reflected as well. With this issue in mind, we developed HFACS-K as a method for analyzing accidents happening in Korean industries. This paper reports the process of developing HFACS-K, the structure and contents of HFACS-K, and a case study for demonstrating its usefulness.
We studied the factors that would affect the severity of psychiatric symptoms of the Sampoong accident survivors. In this study, the analyzed factors are sex, age, marital status, educational level, loss of consciousness, witness of death, death of related person, duration until the rescue, duration of hospitalization, and psychiatric treatment after the accident. Although our study has some limitations, we found some factors that affect the severity of psychiatric symptoms after the severe traumatic accident.
The purpose of this study is to analyze the influence of the economic and workforce factors on the annual number of occupational accident fatalities occurring at the construction sites. The considered variables of the economic factor are the amount of economic losses caused by industrial accidents, the GDP, and the total monthly wage for each economically active population. And, the variables related to the workforce factor are the number of economically active population, the number of female economically active population, and the number of labor union members. The multiple regression analysis was conducted to determine the effect of two factors on the total number of occupational fatalities in the construction industry. The results show that GDP among considered variables in the economic factor had a statistically significant negative relationship with the number of the construction accident fatalities in the construction industry. Among variables related to the workforce factor, economically active population showed a statistically significant negative relationship with the number of the construction accident fatalities.
Aviation safety is increasingly important to secure the safety of the Republic of Korea Air Force (ROKAF). A critical activity for enhancing aviation safety is to analyze an accident throughly and to identify causes that can explain it reasonably. The results of such a systematic accident investigation can be effectively used for improving information displays, task procedures, and training systems as well as for reorganizing team structure and communication control system. However, the current practice of analyzing aviation accidents in ROKAF is too superficial and simple to diagnose them systematically. Additionally, the current practice does not give a full consideration to human factors that have been identified as main causes of most of the aviation accidents. With this issue in mind, this study aims to suggest a new approach to analyzing aviation accidents related to human factors.The proposed method is developed on the basis of several models and frameworks about system safety, human error, and human-system interaction. Its application to forty-two human factors-related accidents, which have occurred in ROKAF during the last ten years, showed that the proposed method could be a useful tool for analyzing aviation accidents caused by human factors.
This study aimed to analysis factors related to in-hospital death of injured patients by patient safety accident. A total of 1,529 inpatients were selected from Korea Centers for Disease Control and Prevention database(2013-2017). Frequency, Fisher's exact test, t-test, ANOVA, logistic regression analyses by using STATA 12.0 were performed. Analysis results show that the mortality rate was lower for female than male but the mortality rate was higher for the older age, the higher the CCI, head (or neck), multiple, systemic damage sites, internal and others, metropolitan cities based on Seoul and 300-499 based on the bed size of 100-299. Based on these findings, the possibility of using the in-depth investigation of discharge damage from the Korea Centers for Disease Control and Prevention as a data source for the patient safety survey conducted to understand the actual status of patient safety accident types, frequency, and trends should be reviewed. Also, it is necessary to prevent injury and minimize death by identifying factors that affect death after injury by patient safety accident.
Railroad shunting movements connecting and disconnecting train sets are very susceptible to human errors since they depend on human decision-making and action procedure that are variable to situation to situation. Nevertheless, in the investigation of railroad accidents, all the accident causes related with human factors have merely been categorized as 'careless treatment' of the workers without any systematic approach of behavioral sciences or the analysis of human errors. In this research, therefore, 137 accident cases occurred during railroad shunting movements and 435 accident cases occurred during driving were analyzed with a special interest of human errors. According to results, the traditional accident investigation scheme used for last several decades did not seem to be appropriate for catching up true accident causes with respect to human errors. In addition, both signal men and locomotive drivers made many mistakes in judgement/action stage while the former mainly commit judgement tasks where as the latter mainly commit cognition tasks. Ant those tasks such as 'confirmation of signal and route', 'location check-up of connected train sets', and 'route identification for a shift of track' ranked highly for accident susceptibility.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.6
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pp.2483-2491
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2013
In order to identify and understand the crucial factors to induce traffic accident, causal relationships between diverse factors and traffic accident occurrence have been investigated continuously. It is one of most important issues all over the world to reduce the number of traffic accidents and deaths by them. Korea government is also stepping up their effort to reduce the number of traffic accidents and mitigate the severity of the accidents by establishing various traffic safety strategies. By introducing the five-day work week and increasing concern of leisure activities, the differences of trip characteristics between weekday and weekend is getting greater. According to this, the patterns and crucial factors of traffic accident occurrence in weekend appear differently from those in weekday. This study aims to understand major different factors affecting accident severity between weekday and weekend using 12,042 incident data occurred on freeways of Korea from 2006 to 2011. The model developed in this study estimated relationships among various exogenous factors of traffic accident by each type using SEM(Structural Equation Model). The result provides that road factors are related to the accident severity for weekday model, while environment factors affects on accident severity for weekend.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.46
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pp.73-91
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1998
The ratio of Industrial Accident in Korea has been inclined to decrease for recent ten years since industrialization beginnings of Korea. But it is still in high level viewed from international comparison. Up to now, we depended on classical method Accident as the phenomenical and inductive result. And we searched for the counter plan in the basis of the result by this method. But, in this research, we analyzed the distinctions which the structure of the occurrence of Industrial Accident using new model in order to approach the cause of Industrial accident of Korea more basically. In this new model, I am going to arrange the controllable variables in the factors of Industrial Accident and to analyze the effect of these controllable variables in the structure of Industrial Accident.
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