The consequences of rapid industrial advancement, diversified types of business and unexpected industrial accidents have caused a lot of damage to many unspecified persons both in a human way and a material way Although various previous studies have been analyzed to prevent industrial accidents, these studies only provide managerial and educational policies using frequency analysis and comparative analysis based on data from past industrial accidents. The main objective of this study is to find an optimal algorithm for data analysis of industrial accidents and this paper provides a comparative analysis of 4 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, and QUEST. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. Enterprise Miner of SAS and AnswerTree of SPSS will be used to evaluate the validity of the results of the four algorithms. The sample for this work chosen from 19,574 data related to construction industries during three years ($2002\sim2004$) in Korea.
Of 2,740 industries in Jeonbug area which are covered by industrial insurance policy, 462 facilities which the accidents related to industry occured during the year of 1979 were studied. and the results are summarized as follows: 1. The accidents related to industry occured in 462 industries of the total 2,740 industrial facilities in Jeonbug area as of 1979. 2. The incidence rate of accident per 1,000 workers was 34.3 (49.2 in male workers and 12.8 in female workers), the frequency rate of the total industries in jeonbug area was 13.36, and severity rate was 1.3. 3. The frequency rates and severity rates by type of industry in study area were quite different to compare with those of national rates. 4. The incidence rate of construction industry was 223.6 per 1,000 workers, and that of transportation-communication industries were 78.6. 5. The proportion of industrial accidents of $20{\sim}24$ age group was 22.1 per cent of the total accidents, and the proportions decreased according to age increase. 6. The incidence rate in the industry having less than 49 workers was 20.6 per 1,000 workers, that of industry with $50{\sim]99$ workers was 26.7, that of industry with $100{\sim}199$ was 51.9, that of industry with $200{\sim}499$ was 80.2 and that of with more than 500 worker was 40.7. 7. The accidents which occured in the workers with experience of less than one year was 69.4 per cent of the total accidents, otherwise, the longer the workers have worked the less accident they have. 8. The most accidents occured in tile shift between 10 to 12 o'clock, and 16 to 18 hour 9. The primary causes of the industrial accidents were found to be collisions, machinery falling objects and falls. 10. The site of injury by type of industry were quite different, and the major site of injury was finger. 11. The laceration and open injuries of the accidents related to industry were 37.2 per cent of the total cases, and fractures or dislocations were 23.5 per cent, and contusions were 6.5 per cent. 12. Death rate of industrial accident was 5.0 per 10,000 workers, and those of industry were 47.6 in transportation, 42.8 in construction industry, 24.4 in mine industry, and 2.0 in manufacturing industry.
PURPOSES : The objective of this study is to identify the characteristics affecting traffic accidents that have occurred in 564 industrial complexes nationwide from 2011 to 2015. METHODS : The traffic accidents were specified using various factors such as industrial complex type (national VS. general), industrial complex degradation (old VS. non-old), location of complex (capital VS. non-capital), and traffic law violation (speeding, signal violation, and median invasion). The average number of crashes and accident ratio (fatal, severe, and both) in terms of characteristics of industrial complexes were calculated. With a sample of crashes of the industrial complexes for 5 years, statistical significances were tested to analyze and compare the differences based on industrial complex and traffic law characteristics using parametric and non-parametric methods. RESULTS : From statistical results, it is observed that the crash frequency occurring in old industrial complexes is three times higher than that in non-old industrial complexes. Old industrial complexes located in a capital area, old national industrial complexes, and old general industrial complexes are considerably related to higher crash frequency, but the fatal accident ratio appeared to have no statistical difference across industrial complex characteristics. Severe crashes are more likely to occur in non-old industrial complexes on an average. CONCLUSIONS : It is necessary to eliminate potential threats to roads and traffic in the same manner as illegal parking in industrial complexes through the restoration of old industrial complexes. To improve the efficiency of road infrastructure, efforts should be made to improve traffic safety in accordance with industrial characteristics such as planning and operation of relevant local government programs.
Studies on 66 industrial accidents happened in a battery manufacturing industry during a year of 1973 were carried out. The results obtained are follows, 1. Majority of employees of this industry was occupied by yong woman aged between 20-24. 2. Incidence rate, frequency rate and severity rate of the accidents was 36.8 per 1,000, 12.8 per 100,000 labour day and 0.3% respectively. Anual average days of lost due to accidents was 18.0 days. 3. Accidents happened more frequently in male than female, and happened most frequently in age between 30-34. 4. As to type of work, 47.9% of the accidents happened on hand operating workers. This was the same in both sex. 5. Accidents happened mainly during 2-3 hours latter from work starts in both morning and afternoon work, 6. 63.6% of the accidents happened on hands in both sexes and followed by lower extremities. 7 Surface wounds like as laceration, cut and abrasion were the main types of injury occupying 31.8% and followed by burn at 24.2%. 8. 54.5% of accidents needed 1-2 weeks to heal the injury and heavy injury needed more than 5 weeks was only 9.1%. 9. Accidents happened most frequently in employees who served between 2-3 years in this industry, but observing of sex difference. it was most frequent in male who served more than 4 years whereas less than 6 months in female.
The traffic accidents in Korea have been increasing every year due to various reasons and simultaneously causing socioeconomic cost at the national level. This study has analyzed the correlation between meteorological factors and the traffic accidents in Seoul during 2013. Especially, we have selected season, rain and temperature among the meteorological factors to identify their significance with the traffic accidents. In addition, analysis of variance, t-test and a multiple regression technique is applied. Major findings from the analyses are discussed at the district point of view, including the different effect of weather condition and the interaction effect of rain and temperature in winter. The results of this study would be useful for developing management strategies to reduce car crashes and injury severity in Seoul.
This study includes a case study among plastic process manufacturing companies, based on which, the currently used 4M method is applied in terms of machine, media, man, and management, to conduct quantitative risk evaluation, and thus to contribute to reducing human and material loss as well as preventing accidents in industrial fields. The result of this study is analyzed based on the 4M-risk assessment to find out the hazardous risk elements, and the quantitative evaluation made it predictable the value of risk(frequency $\times$ intensity) in such classified levels as serious risk, critical risk, and intolerable risk. Further, Among the businesses with hazardous risk elements and high frequency of industrial disaster, risk analysis was conducted for each process, and as a result, 38 cases among 76, including those of serious risk, critical risk, and intolerable risk, were improved, and the risk was reduced. Besides, it is thought that with the engineering approach with 4M-Risk Assessment, the attempt to improve safety level contributes to prevention of accidents.
Presses are very widely used in industrial and commercial companies and are often the source of serious accidents occurring during operation. In Korea, the press holds the first place in the industrial hazard machines for frequency of accidents. Most of the press accidents are due to the human error. Continuous recordings of eye and hand movements that included operating errors of five experienced subjects were made during the press operation. The results showed that significant differences were observed on eye fixation time, hand fixation time, and lead departure time between the operations that has errors and no errors. The result could be used as basic data to establish a guideline for preventing the accidents.
Objective: Objective of this study is to provide characteristics of injury frequency and severity by driving condition in large truck-related traffic collisions. Background: Traffic accidents involving large trucks draw a lot of attention in accident prevention and management policies since they bring about severe human and financial damages. Method: In order to identify the major risk factors of accidents by driving condition, 255 recognized traffic accidents by large truck drivers were analyzed in terms of time of the day, road type, and shape of the road. Results: The driving conditions in the results are represented by the following form of combination, "Road Type (Non-expressway or Express) - Shape of Roads (Straight, Curved, Downhill, or Intersection) - Time of Accidents (Day or Night)". In the analysis of injury frequency, Non-expressway-Straight-Day condition was the most frequent one. Meanwhile, Expressway-Curved-Day, Non-expressway-Curved-Night and Non-expressway-Intersection-Night were evaluated as high level in view of injury severity. Also, Expressway-Straight-Night is the driving condition that is the highest in risk among the conditions that have to be managed as grade "High". Non-expressway-Straight-Night, Non-expressway-Downhill-Day, and Non-expressway-Curved-Day are also categorized as grade "High". Conclusion and Application: Safety managers in the fields require basic information on accident prevention that can be easily understood. The research findings will serve as a practical guideline for establishing preventive measures for traffic accidents.
This study first addresses the ineffectiveness of indirect regulation on industrial machines. Analysis of causes of industrial accidents associated with industrial machines further reveals the fact that technical causes need to be resolved at the manufacturing stage to reduce the frequency and strength of industrial accidents. Balanced safety certification on manufacturers and safety inspection on users of industrial machines are then suggested to effectively resolve such technical causes. The effectiveness of such safety certification and safety inspection can be justified by cost-benefit analysis. Particularly, balance in expected benefits of safety certification and safety inspection is a key issue for validity of such analysis. The accumulated benefit-costs for press brake and portable sawing machine confirm the effectiveness of such safety system.
By evaluating the health status of 152 male workers engaged in a metal-product factory by Cornell Medical Index in conjunction with their experience of industrial accident, I attempted to find out whether any health condition may effect on the occurence of industrial accident. Differences in frequency of complaints in each section of CMI between control workers and accident workers were statistically tested by T-test. On the other hand, influence of neuropsychiatric factors (section M-R) on the occurence of accidents was analyzed by $X^2-test$ with Fukamachi's classification. The followings were the results obtained in this study. 1. The average number (26.42) of physical complaints in accident group is significantly more than in control group (18.70). 2. The average number (17.70) of mental complaints in accident group is very significantly more than in control group (11.70). 3. Differences in frequencies of complaints by sections between accident group and control group was all significant except C (cardiovascular system), H (genitourinary system), I (fatigue) & J (frequency of disease). 4. frequency rate of neurotic workers who were identified by Fukamachi's classification was significantly higher in accident group (72%) than in control group (51%).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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