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%).
Objective: The purpose of this study is to draw the accident prevention model using the signal detection theory, and to implement accident prevention program, based on a health promotion and support activities in a shipbuilding company. Background: Workers' health management is perceived important from the human resource management perspective, as well as from the personal perspective. Method: This study developed an accident prevention model by analyzing the correlation between 704 workers' health examination variables, and reviewed the verification of the model through a follow-up survey on the control variables and status of hazards targeting 650 workers for four years from 2007 to 2010. Also, a health promotion program was implemented targeting a production division to improve alcohol habits, smoking, musculoskeletal pain complaints and hearing control indices, which are the control variables of the model. Results: As a result of four years' implementation, the following effects were obtained: the days away from work fell 87.5%, and accident rate dropped 71.5% in 2010, respectively, compared to 2006, before the activity was implemented. Conclusion: This study shows that the accident prevention activities based on workers' health promotion activities are effective to prevent industrial accidents and injuries. Application: The research findings will serve as a practical guideline for establishing preventive measures in the shipbuilding company.
As Korean government and safety-related organizations make continuous efforts to reduce the number of industrial accidents, accident rate has steadily declined since 2010, thereby recording 0.48% in 2017. However, the number of fatalities due to industrial accidents was 1,987 in 2017, which means that more efforts should be made to reduce the number of industrial accidents. As an essential activity for enhancing the system safety, accident analysis can be effectively used for reducing the number of industrial accidents. Accident analysis aims to understand the process of an accident scenario and to identify the plausible causes of the accident. Accident analysis offers useful information for developing measures for preventing the recurrence of an accident or its similar accidents. However, it seems that the current practice of accident analysis in Korean manufacturing companies takes a simplistic accident model, which is based on a linear and deterministic cause-effect relation. Considering the actual complexities underlying accidents, this would be problematic; it could be more significant in the case of human error-related accidents. Accordingly, it is necessary to use a more elaborated accident model for addressing the complexity and nature of human-error related accidents more systematically. Regarding this, HFACS(Human Factors Analysis and Classification System) can be a viable accident analysis method. It is based on the Swiss cheese model and offers a range of causal factors of a human error-related accident, some of which can be judged as the plausible causes of an accident. HFACS has been widely used in several work domains(e.g. aviation and rail industry) and can be effectively used in Korean industries. However, as HFACS was originally developed in aviation industry, the taxonomy of causal factors may not be easily applied to accidents in Korean industries, particularly manufacturing companies. In addition, the typical characteristics of Korean industries need to be reflected as well. With this issue in mind, we developed HFACS-K as a method for analyzing accidents happening in Korean industries. This paper reports the process of developing HFACS-K, the structure and contents of HFACS-K, and a case study for demonstrating its usefulness.
The efforts to reduce industrial accident has been brisk recently in workplace. These efforts were mainly concentrated on construction and manufacturing. Despite these efforts, current accident rate so far has been maintained on the fixed level. According to the change of industrial structure, the government's attention on industrial accident prevention activities are focused in service industries. When trying to appraise the result of such activities, it is impossible to evaluate safety without certain criteria. Therefore, we analyze data by TOPSIS method that all the subway institution jointly manage every year. we decide the order of safety priority between domestic subway workplaces and measure the variation in safety by sensitivity. As a result, we draw conclusions to improve safety for the primary consideration and suggest alternatives.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.94-95
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2021
With the recent advancement of the construction industry, interest in it is growing as the accident rate in the construction industry continues to increase due to the enlargement and complexity of the construction scale. These social issues are focused on the safety of construction work, and research on construction industrial accidents is continuously being conducted, but research on measures to reduce construction industrial accidents is surprisingly insufficient. Therefore, in this study, research on reduction measures to increase the safety of construction industrial accidents conducted for 5 years from 2017 to 2021 is investigated and compared, and it is intended to be used as basic data for future construction industrial accident reduction measures.
Four major social safety indexes including industrial accident, traffic accident, fire, and violent crime were selected, and transition of those values by time series data analysis since 2003 was presented. Comparing with the 2003 figure, the index of industrial accident was reduced by 27.8%, which was the most improved safety index. The indicators describing the traffic accident and violent crime rate were reduced by approximately 12%. However, the fire safety index showed an increase of 40% compared with the base year because national fire classification system was changed so that minor fire is also included in the counting since 2006.
We develop a model to predict traffic accidents in Korea. In contrast to the classical approach that mainly uses regression analysis, Bayesian approach is adopted. A dependent model that incorporates the data from different kinds of accidents is introduced. The rate of severe accident can be updated even with no data of the same kind. The data of minor accident that can be obtained frequently is efficiently used to predict the severe accident.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.2D
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pp.191-203
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2008
According to a characteristic analysis of traffic accidents of industrial vehicles (RTSA 2007), the occurrence rate and lethality per 10,000 vehicles is 6.7 times higher and 5.3 times higher than that of non-industrial vehicles respectively. For the recent 10 years, in contrast to the 1.5% decrease of the annual rate of entire traffic accidents, the accident rate of industrial vehicles have been increasing 2.0% on the annual average. For the recent 10 years, the accidents of a freight truck and bus have been steadily falling off. But, in the case of a taxi, it has constantly been rising 5.6%. In these situations, the countermeasures to decrease the accident rate are suggested by grasping the inclination of taxi drivers through Q analysis which is character and psychology analysis method.
We construct the procedure to predict safety accidents following Bayesian approach. We make a model that can utilize the data to predict other levels of accidents. An event tree model which is a frequently used graphical tool in describing accident initiation and escalation to more severe accident is transformed into an influence diagram model. Prior distributions for accident occurrence rate and probabilities to escalating to more severe accidents are assumed and likelihood of number of accidents in a given period of time is assessed. And then posterior distributions are obtained based on observed data. We also points out the advantages of the bayesian approach that estimates the whole distribution of accident rate over the classical point estimation.
Current OSH system was analyzed in this paper to explain why high fatal incidents and disasters are continuously repeated for recent years in Korea. It was found that we have Dichotomous Perceptional Misconception of prevention before accident and compensation after accident and there is a significant lack of proper feedback reward system for OSH performance. It was assumed that no reduction of accident rate and fatality rate have not been achieved recently despite of a great effort and increased resource allocations. Some statistics for proving weak punishment were analyzed. In the current system, the will of administrative agency would have been very limited particularly in the legal aspects. The Industrial Safety and Health Act is not suitable to after-injury punishment for employer and/or corporate since it is based on a framework for enforcement of prevention. Based on these analyses, it was concluded that there was a need to consider a special law for Corporate Accountability for Fatal Accidents. Because it is necessary to consider seriously for introduction of a new legal system for after injury punishment to repair the current system where it was found lack of proper feedback system. Also, there was no proper sanction measures for corporate with the current OSH legal system, and the most urgent problem in OSH area is the high fatality rate. it is necessary to consider seriously for introduction of a new legal system for after injury punishment. Also, there is no proper sanction measures for corporate with the current OSH legal system, and the most urgent problem in OSH area is the high fatality rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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