Objectives: To find out from an analysis of empirical data the levels of influence, which a labor union (LU) and Occupational Safety and Health Committee (OSHC) have in reducing the occupational injury and illness rate (OIIR) through their accident prevention activities in manufacturing industries with five or more employees. Methods: The empirical data used in this study are the Occupational Safety and Health Tendency survey data, Occupational Accident Compensation data and labor productivity and sales data for the years 2003 to 2007. By matching these three sources of data, a final data set (n = 280) was developed and analyzed using SPSS version 18 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA). Results: It was found that a workplace with a LU has a lower OIIR than one without a LU. In manufacturing industries with five or more employees in 2007, the OIIR of the workplaces without a LU was 0.87%, while that of workplaces with a LU was much lower at 0.45%. In addition, workplaces with an established OSHC had a lower OIIR than those without an OSHC. Conclusion: It was found that the OIIR of workplaces with a LU is lower than those without a LU. Moreover, those with the OSHC usually had a lower OIIR than those without. The workplace OIIR may have an impact on management performance because the rate is negatively correlated with labor productivity and sales. In the long run, the OIIR of workplaces will be reduced when workers and employers join forces and recognize that the safety and health activities of the workplace are necessary, not only for securing the health rights of the workers, but also for raising labor productivity.
Purpose The purpose of this study is to identify problems of current educational facility data management and recommend a standardized terminology classification system as a solution. In addition, the research aims to present a preemptive and integrated disaster and safety management framework for educational facilities by seeking efficient business processes through secured data quality, systematic data management, and external data linkage and analysis. Design/methodology/approach A terminology classification system has been established through various processes including filtering and analysis of related data including laws, manuals, educational facilities accidents, and historical records. Furthermore, the terminology classification system has been further reviewed through several consultations with experts and practitioners. In addition, the accumulated data was refined according to the established standard terminology and an Excel database was developed. Based on the data, accident patterns occurred in educational facilities over the past 10 years were analyzed. Findings In the study, a template was developed to collect consistent data for the standardized disaster and safety management terminology classification system in educational facilities. In addition, the standardized data utilization methods are presented from the viewpoint of 'education facility disaster safety data management', 'data analysis and insight', 'business management through data', and 'leaping into big data management'.
Construction accidents are difficult to prevent because several different types of activities occur simultaneously. The current method of accident analysis only indicates the number of occurrences for one or two variables and accidents have not reduced as a result of safety measures that focus solely on individual variables. Even if accident data is analyzed to establish appropriate safety measures, it is difficult to derive significant results due to a large number of data variables, elements, and qualitative records. In this study, in order to simplify the analysis and approach this complex problem logically, data preprocessing techniques, such as latent class cluster analysis (LCCA) and predictor importance were used to discover the most influential variables. Finally, the correlation was analyzed using an alluvial flow diagram consisting of seven variables and fourteen elements based on accident data. The alluvial diagram analysis using reduced variables and elements enabled the identification of accident trends into four categories. The findings of this study demonstrate that complex and diverse construction accident data can yield relevant analysis results, assisting in the prevention of accidents.
As automotive industry develops, the demand for increasing traffic safety is growing. Lots of researches about vehicle convenience and safety technology have been implemented. Now, the autonomous driving test is being conducted all over the world, and the autonomous driving regulations are also being developed. Autonomous vehicles are being commercialized, but autonomous vehicle safety has not been guaranteed yet. This paper presents scenarios that assess the safety of autonomous vehicles by identifying the minimum requirements to ensure safety for a variety of situations on highway. In assessing driving safety, seven scenarios were totally selected. Seven scenarios were related to lane keeping and lane change performance in certain situations. These scenarios were verified by analyzing the driving data acquired through actual vehicle driving. Data analysis was implemented via computer simulation. These scenarios are developed based on existing ADAS evaluation and simulation of autonomous vehicle algorithm. Also Safety evaluation factors are developed based on ISO requirements, other papers and the current traffic regulations.
Modern systems become more complex and the demand for systems safety goes up sharply. Thus, the proper handling of the safety requirements in the systems design is getting greatly increased attention these days. Hazard analysis has been one of the active areas of research in connection with systems safety. In this paper, we study a subject on how the hazard analysis results can be incorporated in the systems design. To this end we set up a goal on how to systematically generate safety requirements that should reflect hazard analysis results and be implemented in the systems design and development. To do so, we first review the process for systems design and suggest the associated Model. Then the process and results of hazard analysis are analyzed and Modeled particularly with emphasis on the safety data. The resulting data Model incorporating both the hazard analysis and system life cycle is used in the generation of safety requirements. Based on the developed data Model, the generation of the requirements, the construction of requirements DB, and the change management later on is demonstrated through the use of a computer-aided software tool.
Fuel cell powered unmanned aerial vehicles (UAV) are globally being developed for various application according to hydrogen roadmap. However, safety standards for hydrogen fuel cell for UAV have not been established. Therefore, in this study, we derive safety data based on risk assessment to develop safety standards for fuel cells for UAV. We use fault tree analysis method which is broadly used in hydrogen facilities as a risk assessment tool. We set hydrogen leaks and fires as top events and derived the basic events. Safety data for the basic events were derived by quoting overseas safety standards related to fuel cells. The safety data will be used for developing fuel cell inspection standard according to Act on Hydrogen Economy Promotion and Hydrogen Safety Management.
The existent system of management for Measurement of Safety Cost are not effective because of the data loss and time loss and occurrence of errors through manual calculation. Therefore, tile development of the software for measurement of safety cost can solve the problem through the systematic calculation for safety cost and converting the related data to database, and also can build the strategy of the investment of Safety cost through analysing and comparing with the past data in the database. As a part of development of the software of Measurement of Safety Cost which is appropriate for the domestic environment, this study is developing a software based on Noguji method, which is one of the methods of Measurement of Safety Cost, and to appraise the efficiency of the management of Measurement of Safety Cost we will implement and improve the software in the case of the domestic enterprises.
The existent system of management for Measurement of Safety Cost are not effective because of the data loss and time loss and occurrence of errors through manual calculation. Therefore, the development of the software for measurement of safety cost can solve the problem through the systematic calculation for safety cost and converting the related data to database, and also can build the strategy of the investment of Safety cost through analysing and comparing with the past data in the database. As a part of development of the software of Measurement of Safety Cost which is appropriate for the domestic environment, this study is developing a software based on Noguji method, which is one of the methods of Measurement of Safety Cost, and to appraise the efficiency of the management of Measurement of Safety Cost we will implement and improve the software in the case of the domestic enterprises.
Tetzlaff, Emily J.;Goggins, Katie A.;Pegoraro, Ann L.;Dorman, Sandra C.;Pakalnis, Vic;Eger, Tammy R.
Safety and Health at Work
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제12권2호
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pp.201-208
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2021
Background: In the mining industry, various methods of accident analysis have utilized official accident investigations to try and establish broader causation mechanisms. An emerging area of interest is identifying the extent to which cultural influences, such as safety culture, are acting as drivers in the reoccurrence of accidents. Thus, the overall objective of this study was to analyze occupational health and safety (OHS) reports in mining to investigate if/how safety culture has historically been framed in the mining industry, as it relates to accident causation. Methods: Using a computer-assisted qualitative data analysis software, 34 definitions of safety culture were analyzed to highlight key terms. Based on word count and contextual relevance, 26 key terms were captured. Ten OHS reports were then analyzed via an inductive thematic analysis, using the key terms. This analysis provided a concept map representing the 50-year data set and facilitated the use of text framing to highlight safety culture in the selected OHS mining reports. Results: Overall, 954 references and six themes, safety culture, attitude, competence, belief, patterns, and norms, were identified in the data set. Of the 26 key terms originally identified, 24 of them were captured within the text. The results made evident two distinct frames in which to interpret the data: the role of the individual and the role of the organization, in safety culture. Conclusion: Unless efforts are made to understand and alter cultural drivers and share these findings within and across industries, the same accidents are likely to continue to occur.
Current limitation of Aviation airworthiness manage system and text based Aviation safety report data, lack of Data Manage system for aviation parts failure and lack of continuing airworthiness related to task linking system for Inspection/Report/Improvement(AD ; Airworthiness Directive) have been apprehended to suggest direction of realizing improved operating system by applying aviation airworthiness manage system by using standardization and safety performance index based managing and safety performance index based data analyzing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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