The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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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.
Recently in the construction business construction companies has been ordered to survive in the terriblly competitive environment. Aa a result, most of the project with low-priced contract needs a speedy progress during all construction period. For the last five years major incident frequently occurs and results in the death of 189 workers at major top 6 construction builders. In most recent 10 years, the cause of major incidents happened in construction company is the speedy construction work that is affecting on the safety management. To prevent these accidents in the speedy construction work, four factors were chosed and analysed such as the personnel/organization, the working budget, the subcontractor selection and the employee motivation. The head office taked the support plan and tested it at the pilot work site. It showed a reduced accident and the harmful factors can be eliminated. It should be able to apply to the field to secure safety and prevent accidents.
This study of small & Medium-Sized construction sites construction disaster prevention technology conduction-site visits from the map results report by the inspector on-site advice and technical guidance for the analysis of deficiencies and potential construction of disaster revealed the potential factors causing an accident as follows. As a results, Should not be a once a month visits. Therefore should be changed at least twice a month to help prevent accidents of this system is to be judged.
KANG, Sung Won;PARK, Sung Yong;SHIN, Jae Kwon;YOO, Wi Sung;SHIN, Yoonseok
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.721-727
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2022
Construction safety remains an ongoing concern, and project managers have been increasingly forced to cope with myriad uncertainties related to human operations on construction sites and the lack of a skilled workforce in hazardous circumstances. Various construction fatality monitoring systems have been widely proposed as alternatives to overcome these difficulties and to improve safety management performance. In this study, we propose an intelligent, automatic control system that can proactively protect workers using both the analysis of big data of past safety accidents, as well as the real-time detection of worker non-compliance in using personal protective equipment (PPE) on a construction site. These data are obtained using computer vision technology and data analytics, which are integrated and reinforced by lessons learned from the analysis of big data of safety accidents that occurred in the last 10 years. The system offers data-informed recommendations for high-risk workers, and proactively eliminates the possibility of safety accidents. As an illustrative case, we selected a pilot project and applied the proposed system to workers in uncontrolled environments. Decreases in workers PPE non-compliance rates, improvements in variable compliance rates, reductions in severe fatalities through guidelines that are customized according to the worker, and accelerations in safety performance achievements are expected.
As contemporary building construction type is getting higher and deeper,construction equipment usage is getting more, and related fatal accidents are on an increasing trend. In these days, due to the deteriorating construction business circumstance, job finding problem of equipment operator, and dumping contract, equipment lease suppliers are putin jeopardy. In high-rise building construction, especially tower crane, mobile elevated work platform and other High place operation cars among construction equipment cause many critical accidents because of drop supply of construction biding bringing out dumping contract could cause unsafe and poor construction management. Because of this, a method was drawn which could grasp the present state of construction equipment management and manage safety of the equipment more easily for accident prevention by choosing 2 kinds of Construction equipment which cause safety accident frequently among the equipment mainly used in construction site. This study suggested a method about construction equipment safety management using "smart phone" base which could be used in safety management for construction equipment by whomever in construction site. After attachment of QR code included safety checklist, It became possible that site managers could check more efficiently by scanning with their smart phone when they inspect equipment. Moreover, by the construction interested who didn't know what and how they have to inspect could point out unsafe condition in the early stage of equipment entering or take unsafe one out of the site by using new smart phone safety checking system is installed, it became possible that critical accident caused by construction equipment was prevented in advance.
The government and the Korea Occupational safety & Health Agency have continuously carried out safety activities such as supervision, inspection, technical guidance and financial support in order to reduce safety accidents at the construction site. However, the number of disasters at construction sites is increasing every year. So analyze the results of the supervision and inspection of the Ministry of Employment and Labor, the projects related to the small-scale construction work of the Safety and Health Corporation, and the technical guidance project of the disaster prevention technology guidance organization. It is also necessary to establish an improvement plan for the disaster reduction of the small-scale construction work site for this project.
While institutional matters such as improvement on Basic Guidelines for Construction Safety are greatly concerned to reduce falling accidents at construction sites, there are short of studies on how to practically predict accident signs at construction sites and to preemptively prevent them. As one of existing accident prevention methods, it was attempted to build the early warning system based on standardized accident scenarios to control the situations. However, the investment cost was too high depending on the site situation, and it did not help construction workers directly since it was developed to mainly provide support operational work support to safety managers. In the long run, it would be possible to develop the augmented reality based accident prevention method from the worker perspective by extracting product information from BIM, visually rendering it along with site installation materials term and comparing it with the site situation. However, to make this method effective, the BIM model should be implemented first and the technology that can promptly process site situations should be introduced. Accordingly, it is necessary to identify risk signs through lightweight image processing to promptly respond only with currently available resources. In this study, it was intended to propose the system concept that identified potential risk factors of falling accidents by histogram equalization, which was known as the fastest image processing method presently, used visual words, which could enhance model classification by wording image records, to determine the risk factors and notified them to the work manager.
PURPOSES : Efficiency Improvement of a public road construction project management work using the development of a real-time remote site monitoring system METHODS : In this study, we developed the remote site monitoring system using a web camera for road construction projects in the RCMA(Regional Construction Management Administration). We can be monitored a construction progress and a weak point of the situation in real time using this. To achieve this, we tested about 10 road construction projects ordered by RCMA. Then, we verified a applicability for the site monitoring system in future. RESULTS : Take advantage of the remote site monitoring system consists of the Construction CALS System, one of the business systems used in the part of the MLTM(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs) institution-agencies. Was configured to be served through the "Construction CALS System" of "Construction Management System(Contractors)" and the "Construction CALS Portal System". Through this, Benefit analysis through a pilot application of the 10 road construction sites and developing considerations and "Guide for visual information processing equipment installation-operating in construction sites"are presented. CONCLUSIONS : Through the establishment of remote site monitoring system can improve the efficiency of construction management services. In addition, Various disasters and calamities, accidents and illegal construction will be prevented in advance is expected. This is expected to further improve the quality of the facilities.
According to the 2020 industrial accident reports of the Ministry of Employment and Labor, the number of fatal accidents in the construction industry over the past 5 years has been higher than in other industries. Of these more than 50% of fatal accidents are initially caused by fall accidents. The central government is intensively managing falling/jamming protection device and the use of personal protective equipment to eradicate the inappropriate factors disrupting safety at construction sites. In addition, although efforts have been made to prevent safety accidents with the proposal of the Special Act on Construction Safety, fatalities on construction sites are constantly occurring. Therefore, this study developed a model that automatically detects the wearing state of the worker's safety helmet and belt using computer vision technology. In considerations of conditions occurring at construction sites, we suggest an optimization method, which has been verified in terms of the accuracy and operation speed of the proposed model. As a result, it is possible to improve the efficiency of inspection and patrol by construction site managers, which is expected to contribute to reinforcing competency of safety management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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