Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.2
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pp.181-186
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2012
Telematics services include automatic location tracking for emergency rescue, which is available for use in case of a car accident due to falling off roadways. This paper presents a simulation study on how far a car will fall before it hits the ground if it drops off of a roadway due to an accident or a natural disaster. The greatest horizontal distance the falling car can travel is presented in this paper, based on the assumption that air resistance as well as the direction and degree of acceleration due to gravity is negligible. This paper also presents the depth of the dent caused by the car sinking into the ground, the time it took for the car to fall free, and the velocity at which it travelled and horizontal distance it traveled. In this paper, the damage done to cars that crash into the ground and the dangers thereof are graphically represented.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2012.05a
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pp.147-148
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2012
According to the analysis report of construction fall accident, situation not installed safety facilities caused the largest of disaster in temporary structure. Therefore, actionable measures will be needed identifying the installation of safety facilities immediately. In this study proposed plan by the safety facilities to effectively visualize, supervision can be easily for reduce fall accident. This system can be used BIM and augmented reality technology by combining in the field in real-time. Through this study, safety facilities management is improved and expected to prevent a accident.
Recently the car and elevator accidents as well as the fire, explosion and collapse increased. The passenger elevator accident from 1993 year to 2001 year has about 56.7% of total accidents and the human victims of 180 according to the Korea Elevator Safety Institute. Accident cause and prevention were investigated for the elevator having the fall, impact and narrowness accident types. The prevention and protection methods of the elevator accident from analysis results were suggested by comparing and analogizing the accident statistics about the accident investigation of the passenger elevator according to the elevator accidents.
Previous literature has been investigated various aspects of accident occurrence and prevention in construction field. However, those studied were limited in that they only focused on the death accident without considering the loss time accident. Based on this, the goal of current study was to investigate the nature of the loss time accident, and compare the results with the death accident. Results showed that 1) the occurrence rate of death accident was significantly higher in the form work, temporary work, and steel frame work; 2) the temporary work showed significantly higher occurrence rate of the loss time accident and the death accident as compared to others; 3) ratio of the loss time accident to the death accident in domestic construction field was 50:1; 4) fall accident showed biggest occurrence rate in both the loss time accident and the death accident; and 5) more that 80% of workers in both the loss time accident and the death accident was between 41 and 65 years old.
This paper has been studied traffic accident using intelligence prediction algorithm. and wish to prevent accident by guiding in 2 km ahead the accident that occur in fog section and a snow-covered road, sudden roadworks and sharp curve section, etc and removing fog and snow automatically using the ubiquitous and intelligence technique. If we can predict of traffic accident, we can prevent the many traffic accident. In this paper, we present neural network approach for prediction of traffic accident. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering prevention of traffic algorithm for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which dose not using prevention of traffic algorithm.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.3
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pp.150-159
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2022
This paper presents an implementation of detecting whether a helmet is worn and there is a fall accident through individual image analysis in real-time from extracting the image objects of several workers active in the industrial field. In order to detect image objects of workers, YOLO, a deep learning-based computer vision model, was used, and for whether a helmet is worn or not, the extracted images with 5,000 different helmet learning data images were applied. For whether a fall accident occurred, the position of the head was checked using the Pose real-time body tracking algorithm of Mediapipe, and the movement speed was calculated to determine whether the person fell. In addition, to give reliability to the result of a falling accident, a method to infer the posture of an object by obtaining the size of YOLO's bounding box was proposed and implemented. Finally, Telegram API Bot and Firebase DB server were implemented for notification service to administrators.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.25
no.4
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pp.269-281
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2018
Purpose: The purpose of this study was to build a model to predict the fall prevention behavior of nurses in small and medium sized hospitals. Methods: Participants were 382 nurses from 13 hospitals who responded to the structured self-reported questionnaire. The research model was based on previous study of fall prevention, theory of planned behavior, and the health belief model. Results: The modified model generally showed higher levels than recommended level of model fit indices and acceptable explanation. Of 17 hypothetical paths, 14 were supported. Predicting variables explained 51.6% of fall prevention behavior. The fall prevention behavior of nurses showed a direct influence of fall prevention expectations, fall prevent threats, perceived behavioral control for fall prevention, and intention to prevent falls and an indirect of influence of patient safety culture, attitude toward fall prevention, and the subjective norm. Conclusion: Findings show a need to identify a range of barrier factors to increase the benefits of fall prevention behavior and enhance the perceived control of fall prevention so that nurses will be able to promote fall prevention behavior in hospitals. Also, it is critical to increase awareness of patient safety culture among nurses.
Purpose: This study aimed to assess and compare the effectiveness of various fall prevention interventions in hospitals through a network meta-analysis. Methods: A network meta-analysis was conducted using the "netmeta" package in R software (v4.1), employing a frequency method. Odds ratios of fall rates and injurious fall rates were utilized to confirm the effects of interventions for fall prevention. Comparative rankings of these interventions were determined using cumulative probability (P-score). Results: Comparative rankings via cumulative probability (P-scores) revealed individualized education as the most effective intervention for fall incidence (P-Score 87.8%). Followed by fall-preventing sensors (60.9%), multicomponent interventions (47.4%), usual care (33.2%), and environmental modification (20.7%). For fall-related injuries, individualized education ranked highest (P-Score 97.1%), followed by multicomponent interventions (76.0%), usual care (47.6%), environmental modification (24.2%), and fall-preventing sensors (5.1%). Conclusion: This study provides valuable insights into the relative effectiveness of diverse interventions in preventing fall incidence through network meta-analysis. The findings aim to support nurses in making informed decisions when implementing fall prevention strategies in clinical practice.
A major inhibition of past work in a slip/fall accident study has been due to the lack of a facility and a methodology to experimentally investigate such behavior without expowting human subjects to the natural danger of injury resulting from a fall. In order to carry out a slip/fall research, a unique facility must be created specially to investigate falling and slipping behavior. One component of this facility will be used to focus a research towards experimental investigations of the basic mechanisms involved in falls. Especially, this compo- nent must be designed, developed, and fabricated to provide passive, reactive support at the point of loss of ba- lance. This component must allow both normal and reduced friction surfaces to be designated to investigate human falling in the experimental conditions. This study will address how a fall arresting system was designed and it would be implemented in actual case of a slip/fall study.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.710-713
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2007
This paper presents the findings obtained from several series of analysis on the fatal accident, which are maintained by Korean Production Household Mascot Safety Industrial Complex, relative to fall. The fall accidents occurred in 5 years, from 2002 to 2006, were analyzed. The statistic relative to the fatal accidents analyzed according to different classifications such as accident rate, project amount, project type, cause, type of occupation. years of experience, and time in a day. This research would contribute to ensure the effectiveness of safety policy so as to enhance worker safety. In addition, cluster analysis was applied to find the major contributors on the fall accidents. Cross referencing between occupation and type of work, and occupation and cause were established so that the occurrence statistics of fall accidents were investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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