Since Zohar(1980) emphasized the influence of social, organizational, and psychological context in occupational safety and health study, the research in this area tends to be emphasizing the influences of personal and physical interaction. With this research trend, this paper is to examine the relationship between safety climate model and safety accident, and the interactional or moderating effect of personal and physical factor on the above relationship. Author conducted a survey to 292 manufacturing workers in construction industry, and the chief results of statistical analysis are as follows 1) management involvement, safety education, precaution activities, and safety system have negative effects on safety accident, 2) a-type personality has interactional effect on safety accident with communication, precaution activities, and safety system. 3) physical job load has interactional effect on safety accident with precaution activities, and safety system.
Since Zohar(1980) emphasized the influence of social, organizational, and psychological context in occupational safety and health study, the research in this area tends to be emphasizing the influences of personal and physical interaction. With this research trend, this paper is to examine the relationship between safety climate model and safety accident, and the interactional or moderating effect of personal and physical factor on the above relationship. Author conducted a survey to 292 manufacturing workers in construction industry, and the chief results of statistical analysis are as follows : 1) management involvement, safety education, precaution activities, and safety system have negative effects on safety accident, 2) a-type personality has interactional effect on safety accident with communication, precaution activities, and safety system. 3) physical job load has interactional effect on safety accident with precaution activities, and safety system.
최근 선원재해 감소를 위한 국내선사들의 많은 노력에도 불구하고 그 감소율은 둔감하고 있는 실정이며, 이에 관한 일과성 유사연구 사례는 있으나 선원정책의 인적요소를 중심으로하는 본격적인 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 현재 승선중이거나 승선경험이 있는 선원을 중심으로 설문조사를 실시하여 선원재해에 관한 의식현황을 분석하여 해상안전 및 선원재해에 관한 대비책을 제시하고자 한다.
도로 위 교통사고 발생 시 당사자 간의 과실 비율 판정이 주요 문제가 되고 있다. 사용자에게 더욱 정확한 과실 비율 판정 기준을 제공하기 위하여 여러 기업에서 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 제공되고 있는 서비스들은 사고 현장에서 즉시 사용하기에는 한계가 있다. 일반적으로 현재 제공되는 과실 비율 판정 서비스는 모든 사고처리 절차가 종료된 이후 시간적 여유가 있을 때 사용된다. 이와 같은 한계를 극복하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반의 예측 모델을 활용한 실시간 교통사고 유형 및 과실 비율 정보 제공 서비스를 제공한다. 사용자는 사고 현장에서 사진을 찍는 것으로 즉시 사고 유형 및 과실 정보 파악이 가능하며, 동일 사고 유형의 실제 판례를 확인할 수 있다. 사용자는 서비스를 사용하여 더욱 정확하고 확실한 과실 비율 판정 및 사고처리 절차를 진행할 수 있을 것이다.
현재 국내의 횡단보도 설치 관련 기준은 육교 지하차도 및 다른 횡단보도로부터 200m 이내는 중복설치를 금하고 있다. 만약 횡단보도를 설치하고자 할 때는 지방경찰청장이 타당성을 검토하여 설치하도록 규정하고 있으나, 횡단보도의 설치형태와 세부기준은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 Mid-Block상의 버스정류장 배치형태(접근부, 유출부)에 따른 각각의 사고예측모형을 개발하였으며, 사고건수와 사고심각도를 종속변수, 버스정류장과 횡단보도 이격거리, 교통량, 보행량을 독립변수로 하는 포아송 회귀모형식을 개발하였다. 유출부모형의 경우 연간 교통사고 심각도는 버스정류장과 횡단보도간의 이격거리, 교통량, 보행량의 증가에 따라 사고와 양(+)의 관계로 증가하고, 접근부 모형의 경우는 교통량, 보행량의 증가에 따라 사고와 양(+)의 관계로 증가하지만 버스정류장과 횡단보도간의 이격거리는 음(-)의 관계로 분석되었다. 따라서, 교통사고를 최소화할 수 있는 버스정류장과 횡단보도 이격거리는 횡단보도 접근형과 유출형의 혼합형인 횡단보도의 경우는 이격거리 65m일 때 최적의 배치형태로 분석되었으며, 유출부와 접근부 사고 모형식을 통해서 얻은 최적 이격거리가 60m~70m로 나타났다.
The elevator is an essential part of the transportation means in modern society. It has become the convenient movement means of vertical and horizontal mobilities for vulnerable citizens including the disabled or elderly in skyscrapers and the multi-purposes facilities. After the 1990s, the number of newly installed elevators have increased because of the establishment of large scale public houses which need an increase of means of transportation. Thus, the safety accident in the elevator has been currently in an increasing trend as years passed by because that the elevator is always exposed to the risk of accident. Most of the elevator accidents occur in the escalator and moving walkway. This study investigated the current usage situations of users at multi-purpose shopping spaces, the sub way, and the airport about the escalator including moving walkway. Moreover the accident types were analyzed for the escalator based on 10 years of statistics. And the methods for the accident prevention were proposed on the equipment, management and user side.
As the construction project gets bigger in scale, the actual construction itself is becoming more complex. The construction accidents occupy 26.18 percent of total death disaster according to the accidents report in 2007. It is the highest figure among the entire industry, and it shows how serious the construction accident is. In order to reduce accidents occurred in the construction industry, we should find the accident characteristics of construction workers by age. In this study, we investigated 589 cases of fatal accidents, and classified them by trades, type of works, the things that caused the accident, how they occurred, and size. We then identified accident characteristics for each group by analysing them in accordance with workers age. The result of analysis showed that in carpenter and common laborer, the number of death accidents increased as the workers age increased. Another characteristics were that the number of death accidents increased as the age increased in finishing work and reinforced concrete construction and in a smaller-scale businesses, respectively. Common labor was the trade with the highest number of death accidents and the laborers of 50 age or higher in age in finishing working type were the most vulnerable to death accidents.
Maritime accidents result in enormous economic loss and loss of life; thus, such accidents must be prevented, and risks must be managed to prevent these occurrences Risk management must be based on statistical evidence such as variables. Because calculating when variables increase statistically can be difficult, compressing the designated variables is necessary to use the maritime accident data in Korea. Thus, in this study, variables of marine accident data are compressed using statistical methods. The date, ship type, and marine accident type included in all maritime accident data were extracted, the number of optimal variables was confirmed using the hierarchical clustering analysis method, and the data were compressed. For the compressed variables, the validity of the data use was statistically confirmed using analysis of variance, and the data of the variables identified using the variable compression method were designated. Consequently, among the monthly and yearly data, statistical significance was confirmed in yearly data, and compression was possible. The significance of the data was confirmed in six and eight types of ships and accidents, respectively, and these were compressed. These results can be directly used for prevention or prediction based on past maritime accident data. Additionally, the data range extracted from past maritime accidents and the number of applicable data will be studied in the future.
In this study, crash situations of representative bus crash types were elicited by analyzing a total of 1,416 bus repair record which were collected in 2018~2019. K-means clustering was used as a methodology for this study. Bus repair record contain the information of repair term, type of bus operation, responsibility of accident, weather condition, road surface condition, type of accident, other party, type of road and type of location for each data. Also, by checking collision parts of each bus repair record, each record was classified by types of collision regions. From this, 760 record are classified to frontal type, 363 record are classified to middle-frontal type, 374 record are classified to middle-rear type and 331 record are classified to rear type. As mentioned, k-means clustering was performed on each type of collision parts. As a result, this study analyzed the severity of bus crash based on actual bus accident data which are based on bus repair record not the crash data from the TAAS. Also, this study presented crash situation of representative bus crash types. It is expected that this study can be expanded to analyzing hydrogen bus crash and defining indicators of hydrogen bus safety.
This study deals with traffic accident of roundabout by collision type. In pursuing the above, this study gives particular attention to developing the appropriate models using Tobit model. The main results are as follows. First, three Tobit models (by collision type) which are statistically significant(their $R^2$ values are 0.858, 0.918 and 0.859) are developed. Second, t-test results show that there are no differences between the predicted and actual values. Finally, such the common variable as traffic volume, and such the specific variables as diameter of central island, the number of circulatory roadway, approach width and average of the number of approach are adopted in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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