The purposes of this study were to classify consumer types and to analyze purchase behavior depending on food safety attitudes related to the Fukushima nuclear accident. Based on the consumer survey data, factor analysis and cluster analysis were done to classify consumer types. Applying factor analysis, six factors with a total variance of 73.4% were extracted from 22 basic variables. The 6 factors were termed 'anxiety from ingesting agricultural and fishery products after the nuclear accident', 'importance of food safety when purchasing food', 'reduced rate of purchases of agricultural and fishery products after the accident', 'importance of food prices', 'socio-demographic characteristics' and 'family composition'. Using cluster analysis, consumers were classified into 5 types using the factor scores of 6 factors. The main results are as follows. For every consumer type, the anxiety about imported agricultural and fishery products was higher than that for domestic products after the nuclear accident. The food safety attitudes of consumers were mainly formed by the socio-demographic characteristics. Consumer types with high-education and high-income responded flexibly to the food safety concerning the accident; especially, the consumer type with a high-income and kids under 19 responded very reasonably to the accident. However, consumer types with a low-income and aged over 50 or less than 30 years were the least responsive to the accident, mainly due to financial restrictions. Thus, we suggest some food safety strategies and policy implications based on consumer type for food safety after the accident.
A quantitative model for a control system that integrates human operators, systems, and their interactions is developed based on discrete functions. After identifying the major entities and the key factors that are important to each entity in the control system, a quantitative analysis to estimate the recovery failure probability from an abnormal state is performed. A numerical analysis based on assumed values of related variables shows that this model produces reasonable results. The concept of 'relative sensitivity' is introduced to identify the major factors affecting the reliability of the control system. The analysis shows that the hardware factor and the design factor of the instrumentation system have the highest relative sensitivities in this model. T도 probability of human operators performing incorrect actions, along with factors related to human operators, are also found to have high relative sensitivities. This model is applied to an analysis of the TMI-2 nuclear power plant accident and systematically explains how the accident took place.
As the interest in traffic safety has been increasing recently, social movement is being made to reduce the number of traffic accidents and the view on improving the mobility of the existing roads is being converted into on establishing traffic safety as a priority. The increase of traffic accidents related to an intersection in a state that traffic accidents are decreasing overall may suggests the necessity to investigate the specific causes. In addition, we have to consider them when establishing the measures against traffic accidents in a intersection by investigating and analyzing the influences and factors that may affect traffic accidents. To induce the accident severity model, we collected the factors that affect accidents and then applied the Poisson Regression Model among nonlinear regression analysis by verifying the distribution of variables. As a result of the analysis, it turned out that the volume of traffic on main roads, the right turn ratio on sub-roads, the number of ways out on sub-roads, the number of exclusive roads for a left turn, the signals for a right turn on main roads, and an intersect angle were the factors that affect the accident severity.
Objective: The purposes of this study are to survey needs for changing accident investigation from blaming to systems approach and to briefly summarize systems-based accident analysis techniques. Background: In modern complex socio-technical systems, accidents are caused by a variety of contributing factors including human, technical, organizational, social factors, not by just a single violation or error of a specific actor, but accidents investigation used to be focused on the incorrect action of individuals. A new approach investigating causes of accidents as a symptom of a deficient system is required. Method: This study was mainly based on survey of literatures related to accidents, accidents investigation, which included academic journals, newspapers, etc. Results: This study showed that accidents investigation of Korea focusing on blaming is problematic. This was confirmed by two concepts of migration and hindsight bias frequently found in accident causation studies, and an attribute of accidents having varying causes. This was illustrated with an example of Sewol ferry capsizing accident. Representative systems-based accident analysis models including Swiss cheese model, AcciMap, HFACS, FRAM and STAMP were briefly introduced, which can be used in systematic accidents investigations. Finally, this study proposed a procedure for establishing preventive measures of accidents, which was composed of two steps: public inquiry and devising preventive measures. Conclusion: A new approach considering how safety-critical components such as technical and social elements, and their interactions lead to accidents is needed for preventing reoccurrence of similar accidents in complex socio-technical systems. Application: The results would be used as a reference or guideline when the safety relevant governmental organizations investigate accidents.
Objectives : The purpose of this study was to investigate the oral health impact profile (OHIP) in the industrial accident injury patients, and the effect of subjective perception and attitude of oral health on the oral health-related quality of life in industrial injury patients. Methods : A self-reported questionnaire was filled out by 496 industrial accident injury patients from October 29 to November 30, 2013. Data were analyzed using SPSS ver 20.0 program for chi-square test, t-test, ANOVA, Scheffe test, and Pearson's correlation coefficient. Results : The OHIP-14 was higher oral health-related quality of life in young people, women, highly educated persons, and those having high income and frequent scaling service. The subjective perception and attitude of oral health was closely correlated to the OHIP-14. The factors influencing on the oral health-related quality of life were the subjective perception and attitude toward oral health. Conclusions : It is necessary to emphasize the oral health promotion program for industrial injury patients. The government should pay more attention to the policy for the improvement of the oral health of industrial accident injury patients in the future.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.20
no.6
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pp.497-504
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2020
In Korea construction industry, researches are being conducted to reduce the disasters related tower crane due to the increase of tower crane's usage and accidents continuously. Although the usage amount of remote control tower crane has been increasing recently, the research on remote-control tower crane is insufficient. In this study, the importance ranking of remote control tower crane's accident factors derived by AHP analysis. AHP questionnaire was conducted to engineers (or operators) like construction site engineer, construction manager, safety engineer, and tower crane operator, who have more than 10 years career. The results of AHP analysis reveal that top ranking factor of remote control tower crane's accident is lifting work for materials. Therefore, the high importance factors should be managed, and taken the priority measures for reducing the tower crane accidents by using the results of this research.
Seo, Dong-Hyun;Choi, Yi-Rac;Park, Jang-Hyun;Han, Ou-Sup
Journal of the Korean Society of Safety
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v.37
no.5
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pp.42-55
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2022
In this study, an accident at an in-house maintenance subcontractor of a manufacturing company was analyzed using representative systemic analysis methods, and the results were compared to determine the socio-technical and organizational structure causal factors. Systemic accident analyses were performed using AcciMap, STAMP-CAST, and a method that utilizes work processing procedures. The causal factors derived from the three methods were classified according to HFACS classification criteria. AcciMap and STAMP-CAST analyses were able to derive legal problems and defects in organizational structure between the company and the subcontractors. The method that utilized the work processing procedures drew the most causal factors of the three methods but showed some limitations in deriving legal and facility-related problems. Most of the causal factors identified through the systemic methods could be classified according to the HFACS classification criteria, except for the legal and organizational structure matters. Socio-technical and organizational problems with a holistic perspective of the company and subcontractors could be found using systemic analysis methods. However, it is necessary to conduct analysis using various methods in order to derive more comprehensive measures to prevent accidents because each analysis method showed some limitations in the derivation or expression of some causal factors. The results of this study can be helpful in selecting and using an appropriate method for accident analysis.
Papasotiriou, Antonios N.;Prevezas, Nikolaos;Krikonis, Konstantinos;Alexopoulos, Evangelos C.
Safety and Health at Work
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v.8
no.2
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pp.162-168
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2017
Background: Pelvic ring fractures (PRFs) may influence the daily activities and quality of life of the injured. The aim of this retrospective study was to explore the functional outcomes and factors related to return to work (RTW) after PRF. Methods: During the years 2003-2012, 282 injured individuals aged 20-55 years on the date of the accident, were hospitalized and treated for PRFs in a large tertiary hospital in Athens, Greece. One hundred and three patients were traced and contacted; 77 who were on paid employment prior to the accident gave their informed consent to participate in the survey, which was conducted in early 2015 through telephone interviews. The questionnaire included variables related to injury, treatment and activities, and the Majeed pelvic score. Univariate and multiple regression analyses were used for statistical assessment. Results: Almost half of the injured (46.7%) fully RTW, and earning losses were reported to be 35% after PRF. The univariate analysis confirmed that RTW was significantly related to accident site (labor or not), the magnitude of the accident's force, concomitant injuries, duration of hospitalization, time to RTW, engagement to the same sport, Majeed score, and complications such as limp and pain as well as urologic and sexual complaints (p < 0.05 for all). On multiple logistic regression analysis, the accident sustained out of work (odds ratio: 6.472, 95% confidence interval: 1.626-25.769) and Majeed score (odds ratio: 3.749, 95% confidence interval: 2.092-6.720) were identified as independent predictive factors of full RTW. Conclusion: PRFs have severe socioeconomic consequences. Possible predictors of RTW should be taken into account for health management and policies.
Accident likelihood is growing due to a correlation for gas and electricity installed in the area of dense energy consumption like traditional market and underground shopping center. In order to prevent and respond accident risks related to gas and electricity in this area, it should be monitored and predicted for factors of gas leak or electricity by developing safety management system. This study is about accident prediction model development considering fire risk factor related to gas accident. The temperature variation characteristic near a gas burner was analyzed. Also, accident prediction algorithm and related module were developed to prevent fire in the area of dense energy consumption.
Traffic accidents increase with the increase of the vehicles in operation on the street. Especially big traffic accidents composed of over 3 killed or 20 injured accidents with the property damage become one of the serious problems to be solved in most of the cities. The purpose of this study is to build the discrimination model on big traffic accidents using the Quantification II theory for establishing the countermeasures to reduce the big traffic accidents. The results are summarized as follows. 1)The existing traffic accident related model could not explain the phenomena of the current traffic accident appropriately. 2) Based on the big traffic accident types vehicle-vehicle, vehicle-alone, vehicle-pedestrian and vehicle-train accident rates 73%, 20.5% 5.6% and two cases respectively. Based on the law violation types safety driving non-fulfillment center line invasion excess speed and signal disobedience were 48.8%, 38.1% 2.8% and 2.8% respectively. 3) Based on the law violation types major factors in big traffic accidents were road and environment, human, and vehicle in order. Those factors were vehicle, road and environment, and human in order based on types of injured driver’s death. 4) Based on the law violation types total hitting and correlation rates of the model were 53.57% and 0.97853. Based on the types of injured driver’s death total hitting and correlation rates of the model were also 71.4% and 0.59583.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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