The air traffic industry, one of Korea's major industries, has recently experienced increased demand from overseas air passengers, launched a low-cost airline, and increased special freight transportation capacity. These initiatives have had a positive impact on air traffic (for example, profitability); however, air traffic management has become more complex, which has increased the incidence of aviation accidents and created safety hazards. There is an increasing need to collect and analyze aviation data that can proactively respond to aviation accidents. Concatenation of collected aviation data as big data and the development of artificial intelligence technology are gradually expanding aviation safety event analysis from conventional statistical analysis to machine learning-based analysis. This paper surveys the trends of flight safety event analysis to derive aviation safety risk factors by looking at the types and characteristics of aviation data that can be used to predict accidents related to safety in aviation operations.
Purpose: This study investigated the patient safety culture (PSC), the perception of importance on patient safety management (PIPSM) and the patient safety management activities (PSMA) of care workers in nursing homes. This was a descriptive study that attempted to provide basic data for the patient safety education program of care workers. Methods: Data were collected using questionnaires and interviews from July 1 to 31 in 2020. One hundred and seventy-four care workers participated in quantitative research. The collected data were analyzed by the SPSS/WIN 25.0 program using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Bonferroni, and Pearson's correlation. The qualitative data were collected through semi-structured, audio-recorded interviews with six representatives and six care workers from six nursing homes. Content analysis was performed to analyze the data. Results: Positive correlations were observed between PSC and PIPSM, and between PIPSM and PIPSM. Care workers' experience in patient safety management was in the following six categories: "Safety accident risk factors", "Type of safety accidents", "How to prevent safety accidents", "Effective safety management education", "Emphasis on occupational ethics of care workers", and "Needs for standard protocol" Conclusion: These findings indicate that considering the care workers' age and facility size, nurses should enhance patient safety education for care workers and establish a management activity system.
An effective method for produce munitions effectiveness data is to calculate weapon effectiveness indices in the US military's Joint Munitions Effectiveness Manuals (JMEM) and take advantage of the damage evaluation model (GFSM) and weapon Effectiveness Evaluation Model (Matrix Evaluator). However, a study about the Range Safety that can be applied in the live firing exercises is very insufficient in the case of ROK military. The Range Safety program is an element of the US Army Safety Program, and is the program responsible for developing policies and guidance to ensure the safe operation of live-fire ranges. The methodology of Weapon Danger Zone (WDZ) program is based on a combination of weapon modeling/simulation data and actual impact data. Also, each WDZ incorporates a probability distribution function which provides the information necessary to perform a quantitative risk assessment to evaluate the relative risk of an identified profile. A study of method to establish for K-Range Safety data is to develop manuals (pamphlet) will be a standard to ensure the effective and safe fire training at the ROK military education and training and environmental conditions. For example, WDZs are generated with the WDZ tool as part of the RMTK (Range Managers Tool Kit) package. The WDZ tool is a Geographic Information System-based application that is available to operational planners and range safety manager of Army and Marine Corps in both desktop and web-based versions. K-Range Safety Program based on US data is reflected in the Korean terrain by operating environments and training doctrine etc, and the range safety data are made. Thus, verification process on modified variables data is required. K-Range Safety rather than being produced by a single program, is an package safety activities and measures through weapon danger zone tool, SRP (The Sustainable Range Program), manuals, doctrine, terrain, climate, military defence M&S, weapon system development/operational test evaluation and analysis to continuously improving range safety zone. Distribution of this K-range safety pamphlet is available to Army users in electronic media only and is intended for the standing army and army reserve. Also publication and distribution to authorized users for marine corps commands are indicated in the table of allowances for publications. Therefore, this study proposes an efficient K-Range Safety Manual producing to calculate the danger zones that can be applied to the ROK military's live fire training by introducing of US Army weapons danger zone program and Range Safety Manual
스웨덴, 스위스, 영국 등 폐기물 처분 선도국들은 고준위방사성폐기물 심층처분시설의 계획, 부지선정, 건설, 운영, 폐쇄, 그리고 폐쇄 후 관리 전 단계에서 안전성평가를 수행하고 있다. 안전성평가는 각 단계에서 반복적으로 이루어지며, 장기간에 걸쳐 다양하고 방대한 양의 데이터를 생성하므로, 안전성평가 자료를 위한 데이터베이스를 구축하고 효과적으로 관리하기 위한 자료관리체계를 구축하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 폐기물 처분 분야에서 선도적인 국가의 안전성평가 자료관리체계를 1) 안전성평가 입력 및 참조자료, 2) 자료관리 지침, 3) 자료관리 조직, 그리고 4) 자료관리 전산시스템으로 구분하여 분석하였다. 각 국가는 특정 부분에서는 차이를 보였지만, 안전성평가 입력자료를 처분 시스템 구성 요소를 기반으로 분류하고, 이를 제공, 사용, 관리하는 조직을 설립하며, 지침 및 매뉴얼에 따라 품질관리 체계를 구현하는 등 공통적인 특성을 보이고 있다. 이러한 사례들은 고준위방사성폐기물 처분시설의 안전성을 확보하고 신뢰성을 향상시키기 위해 효과적으로 데이터 관리 시스템과 문서 관리 시스템을 구축하는 것이 중요하다는 것을 시사한다. 이를 위해서는 유연하게 활용 가능한 입력자료의 분류, 입력자료의 일관성과 추적성 보장, 그리고 입력자료와 문서관리를 위한 품질관리 체계를 수립하는 것이 필요하다.
본 연구는 건설 안전사고에 대한 트랜드 분석을 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링(Topic Modeling)을 제시하여 분석하고자 한다. 특히, 건설산업의 안전사고를 예방하기 위해 제시되고 있는 기존의 다양한 정형데이터 분석에서 벗어난 비정형 데이터 분석 기반의 토픽 모델링을 통해 건설 안전사고 주요 핵심 키워드의 흐름에 대해 파악이 가능하다. 본 방법론을 적용하기 위해 540개의 건설 안전사고 관련 뉴스데이터를 수집하였다. 이를 기반으로, 10가지 토픽과 각 토픽 내의 10가지 키워드를 통해 주요 이슈를 도출하였고 각 토픽에 대한 2017년 1월부터 2018년 2월까지의 뉴스 데이터를 월별 시계열 분석을 통해 향후 토픽에 관한 이슈를 예측한다. 본 연구를 바탕으로 향후 건설 안전사고의 다양한 이슈를 선제적으로 예측하고 이를 기반으로 건설 안전사고 정책과 연구에 좋은 방향을 제시할 것으로 판단한다.
For preventing the accidents generated from the chemical materials, thus far, MSDS (Material Safety Data Sheet) data have been made to notify how to use and manage the hazardous and chemical materials in safety. However, it is difficult for users who handle these materials to understand the MSDS data because they are only listed based on the alphabetical order, not based on the specific factors such as similarity of characteristics. It is limited in representing the types of chemical materials with respect to their characteristics. Thus, in this study, a lots of MSDS data are visualized based on relationships of the characteristics among the chemical materials for supporting safety managers. For this, we used the textmining algorithm which extracts text keywords contained in documents and the Self-Organizing Map (SOM) algorithm which visually addresses textual data information. In the case of Occupational Safety and Health Administration (OSHA) in the United States, the guide texts contained in MSDS documents, which include use information such as reactivity and potential risks of materials, are gathered as the target data. First, using the textmining algorithm, the information of chemicals is extracted from these guide texts. Next, the MSDS map is developed using SOM in terms of similarity of text information of chemical materials. The MSDS map is helpful for effectively classifying chemical materials by mapping prohibited and hazardous substances on the developed the SOM map. As a result, using the MSDS map, it is easy for safety managers to detect prohibited and hazardous substances with respect to the Industrial Safety and Health Act standards.
In case of South Korea, the airspace which airlines can operate is extremely limited due to the military operational area located within the Incheon flight information region. As a result, safety problems such as mid-air collision between aircraft or Traffic alert and Collision Avoidance System Resolution Advisory (TCAS RA) may occur with higher probability than in wider airspace. In order to prevent such safety problems, an mid-air collision risk detection model based on Detect-And-Avoid (DAA) well clear metrics is investigated. The model calculates the risk of mid-air collision between aircraft using aircraft trajectory data. In this paper, the practical use of DAA well clear metrics based model has been validated. Aviation safety data such as aviation safety mandatory report and Automatic Dependent Surveillance Broadcast is used to measure the performance of the model. The attributes of individual aircraft track data is analyzed to correct the threshold of each parameter of the model.
Recently, industrial accidents have occurred in various patterns due to the diversity of industries and the integration of facilities. Especially, the major accidents affect broad area and result in huge loss of lives and properties. Domestic researches on techniques for keeping away from such hazardous danger have been actively performed but their activities are limited in some institutes and universities. In advanced countries, integrated management systems like Seveso Directive of EU and OSHA(Occupational Safety and Health Act) of U.S.A. have been legislated along with the systematic research activities. In Korea, the integrated safety management systems called SMS(Safety Management System) and PSM(Process Safety Management) have been applied to major industries. These systems made chemical industries manage the process safety information by collecting and arranging safety data by themselves. In order to implement the system successfully, it is urgently required to prepare a tool for searching and accumulating process safety data systematically. In this study, a computerized prototype of Risk Assessment System which is essential to SMS and PSM was developed as a main system and data base as subsystem to handle safety information.
As RFID/USN technology is used in the latest industry trend, the information analysis paradigm shifts to intelligence service environment. The intelligent service includes autonomic operation, which select activity by defining itself to the status of industry facilities. Furthermore, information analysis based on IT used to frequently data mining for detecting the meaning information and deriving new pattern. This paper suggest self-classifying of context-aware by applying data mining in gas facilities for serving the intelligent gas safety management. We modify data algorithm for fitting the domain of gas safety, construct context-aware model by using the proposed algorithm, and demonstrate our method. As the accuracy of our model is improved over 90%, the our approach can apply to intelligent gas safety management based on RFID/USN environments.
본 논문에서는 서울시와 관련한 공공데이터를 이용해 여성 안전시설지수를 작성하고 시각화하였다. CPTED, 지역여성 안전지수 관련 8가지 데이터와 여성 5대 범죄피해자 데이터를 수집·분석하여 여성 안전시설지수를 작성하였다. 여성 안전시설지수 요소와 여성 범죄 피해자 수 간의 상관분석 결과 신뢰도 95% 수준에서 유의미하다고 결과가 나온 'CCTV', '가로등', '여성안심지킴이집' 3가지 데이터를 주요 요소로 선정하였다. 여성 안전시설 지수 산출을 위한 주요 요소간의 상관계수를 이용해 가중치를 부여해서 구별 여성 안전시설 지수를 산출하고 파이썬의 Follium 라이브러리를 이용해 시각화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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