Park, Yu-rim;Kim, Jun-hwan;Choi, Hyun-seon;Chung, Min-joo
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.26
no.2
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pp.54-62
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2022
ICAO has recommended data-based aviation safety management and decision-making systems through Annex 19(Safety Management) and Doc 9859(Safety Management Manual), stressing that safety can be greatly improved by sharing aviation safety information throughout the industry. Accordingly, advanced aviation countries have built infrastructure to collect and analyze various aviation safety data in an integrated manner, and also tried to spread identified major safety issues across the industry. On the other hand, in Korea, each stakeholder collects, manages and analyzes safety data individually, so there is a limit to use them in integrative manner. In addition, the scope of using and sharing aviation safety information such as analysis result is also focused on safety management at the national government level, which is insufficient to be shared throughout the industry. Accordingly, the purpose of this study is to present a plan to share and utilize the domestic aviation safety information. To do this, we compare the current situation between FAA and domestic industry and suggest the improvement plans.
Although the domestic aviation industry has made rapid progress with the development of aircraft manufacturing and transportation technologies, aviation safety accidents continue to occur. The supervisory agency classifies hazards and risks based on risk-based aviation safety data, identifies safety trends for each air transportation operator, and conducts pre-inspections to prevent event and accidents. However, the human classification of data described in natural language format results in different results depending on knowledge, experience, and propensity, and it takes a considerable amount of time to understand and classify the meaning of the content. Therefore, in this journal, the fine-tuned KoBERT model was machine-learned over 5,000 data to predict the classification value of new data, showing 79.2% accuracy. In addition, some of the same result prediction and failed data for similar events were errors caused by human.
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2019.11a
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pp.197-198
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2019
In this study, the study was conducted to derive the utility of the safety management system applying block chain technology and big data technology to improve the problems of construction sites where concealment and operation of safety accidents occur. If block chain technology and big data technology are applied to construction safety management, transparent data can be collected, and based on the collected data, it is possible to predict accidents that can occur at the construction site and establish countermeasures. It can also be an opportunity to strengthen the safety awareness of construction workers and managers, and can clearly identify the responsibility in the event of a safety accident. This study suggests that the application of the 4th Industrial Revolution technology could be a great opportunity to innovate the construction industry which is less than other industries.
Park, Yunjung;Lim, Damsub;Min, Dugki;Kim, Sang Ahm
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.4
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pp.739-746
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2016
The real-time railway safety monitoring and control system is for prevention of safety accidents, and this system adopts DDS (Data Distribution Service) standard based data transmission method to support integrated management of data from existing on-site safety detection devices. In this paper, we introduce the design of DDS-based data specification from on-site signal equipment on the conventional railway. For this, we (1) design UML data model of KRS SG 0062 standard which defines existing data specification, (2) define DDS Topics for DDS transmission and map KRS model to DDS Topic model, (3) suggest data transformation rules and (4) design network control QoS polices. In addition, we analysis actual on-site log data and validate our data specification design. DDS-based data transmission enables data compatibility among on-site devices and the real-time railway safety monitoring and control system, and allows efficient network management for a large amount of data transfer.
The study was conducted with statical analysis of data (828 data in 2010, 752 data in 2012, 648 data in 2014) in order to evaluate laboratory awareness difference of research employees working in different types of universities. Results of the study were as follows: First, university institutes in the order of polytechnic colleges, university, and junior college showed the highest laboratory safety awareness in 'awareness and education of laboratorial safety regulation' and 'awareness in laboratory risk factors'. Second, the difference in safety awareness of universities by year(years that conducted current status survey) was the highest in year 2014, then in 2010, and in 2008. Third, the difference of research employees working for laboratory safety management by year(years that conducted current status) showed that university had the highest laboratory safety awareness in year 2010, but it changed to polytechnic colleges in year 2012 and 2014. Through this study, we could recognize the difference in safety awareness of research employees working in university institutes.
Woo, Jeong Jae;Kim, Min Hwan;Chu, Chang Yeop;Baek, Jong Bae
Journal of the Korean Society of Safety
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v.35
no.1
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pp.79-86
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2020
Failure data that has systematically managed for a long time has high reliability to an estimated volume. But since much cost and effort are needed to secure reliability data, data from overseas country is used in quantitative risk analysis in many workplaces. Reliability of the data that can be collected in workplaces can be dropped because of insufficient sample or lack of observation time. Therefore, estimated data is difficult to use as it is and environment and characteristic of the workplace cannot be reflected by using data from overseas country. So this study used Bayesian method that can be used reflecting both reliability data from overseas country and workplace failure data that has less samples. As a setting toward difficult situation that securing sufficient failure data cannot be achieved, we composed workplace failure data equivalent to mass observation time 20%(t=17000), 40%(t=24000), 60%(t=31000), 80%(t=38000) and IEEE data by using Bayesian method.
The issues raised so far in the development of safety-critical systems have centered on how effectively the safety requirements are met in systems design. The systems are becoming more complex due to the increasing demand on the functionality and performance. As such, the integration of both the systems design and systems safety processes becomes more important and at the same time quite difficult to carry out. In this paper, an approach to solving the problem is presented, which is based on an integrated data model. To do so, the data generated from the inputs and outputs of the systems design and systems safety processes are analyzed first. The results of analysis are used to extract common attributes among the data, thereby making it possible to define classes. The classes then become the cores of the interface data model through which the interaction between the two processes under study can be modeled and interpreted. The approach taken has also been applied in a design case to demonstrate its value. It is expected that the results of the study could play a role of the stepping stone in extending to the architecture development of the integrated process.
It is very important to manage efficient data for safety and maintenance of those constructs. Estimation for structural safety can be evaluated by using data that surveys various structural durability and safety elements. so, it should be based on synthetic and efficient data that includes a variety of related safety elements obtained from a structure. It will subsequently be managed properly and economically. Accordingly, we will approach efficient maintenance management using a Geographic Information System (GIS) with data from structural-safety diagnosis and a Global Positioning System (GPS). In this study, we noted that by using the data that measures the factors (crack, incline, settlement etc.) of various structures as evaluate safety degree. And the horizontal coordinate variation/time of structure was monitored using the GPS easily.
As a sense of practical field, most researchers emphasize the importance of safety management to prevent marine accidents. The purpose of this paper is to develope a new safety evaluation method using Safety Index (SI) which is to measure the emotional feeling of navigation officer by traffic situations. In this study, the questionnaires with SI are used to investigate the degree of sensing levels of navigation officers according to the navigation situations. In addition, the traffic data obtained from AIS (Automatic Identification System) data are used to give actual situations in the questionnaire investigation. As results of questionaries investigations based upon the AIS data, it is shown that the Safety Index can be used as a criterion to determine the safety levels of ship navigating in a coastal areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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