This study propose a model for railway safety evaluation with which the safety of whole railway system can be evaluated. The evaluation model is to generate a safety index which quantitatively represent the degree of railway safety. Safety index is proposed a function of three indexes; an accident index, safety management index, and safety culture index. This paper describes the first result from the study on the safety target which will be a key starting point toward the development of safety evaluation model. It is recommended that the safety target be composed of several sub-targets that are apportioned to constituent components. It is concluded that the classification of safety target influence on deciding components or attributes that constitute each sub-indexes; an accident index, safety management index, and safety culture index. Based on this study, a railway safety evaluation model will be developed in the next study.
Purpose: This study aimed to investigate awareness of disaster safety related to the local safety level index (LSLI) and public safety consciousness index (PSCI) among college students in Jeju. Methods: This was a descriptive cross-sectional study. The data were analyzed using the t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression analysis using SPSS 26.0. Results: Awareness of disaster safety related to the local safety level index (LSLI) and PSCI was high. PSCI was significantly positive correlated with LSLI(r=.402, p<.01) and accounted for 17.5% of LSLI. Conclusion: The influencing factor for LSCI among PSCs was living safety, suggesting that safety education should focus on life safety.
This study propose a model for railway safety evaluation with which the safety of whole railway system can be evaluated. The evaluation model is to generate a safety index which quantitatively represent the degree of railway safety. Safety index is proposed a function of three indexes; an accident index, safety management index, and safety culture index. This paper describes the first result from the study on the safety target which will be a key starting point toward the development of safety evaluation model. It is recommended that the safety target be composed of several sub-targets that are apportioned to constituent components. It is coneluded that the classification of safety target influence on deciding components or attributes that constitute each sub-indexes; an accident index, safety management index, and safety culture index.
Traffic Accident Merging Index (TAMI) is developed for TMACS (Traffic Safety Information Management Complex System). TAMI is calculated by combining 'Severity Index' and 'Frequency'. The existing indexes are Traffic deaths per 100,000 population, Traffic deaths per 100,000 inhabitants/per billion veh-km, etc. However, there is no consistency in using them among local governments, so it can create confusion. Moreover, the index level is too complicated to understand. Therefore, this study suggests new traffic safety index, TAMI. It will work to improve the weaknesses and present accurate status of traffic safety in local governments.
Traffic Accident Merging Index(TAMI) is developed for TMACS(Traffic Safety Information Management Complex System). TAMI is calculated by combining 'Severity Index' and 'Frequency'. This paper suggest the accurate TAMI prediction model by time series forecasting. Preventing the traffic accident by accurately predicting it in advance can greatly improve road traffic safety. Searches the model which minimizes the error of 230 local self-governing groups. TAMI of 2007~2009 years data predicts TAMI of 2010. And TAMI of 2010 compares an actual index and a prediction index. And the error is minimized the constant where selects. Exponential Smoothing model was selected. And smoothing constant was decided with 0.59. TAMI Forecasting model provides traffic next year safety information of the local government.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.3
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pp.35-43
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2023
This study introduces a study on the adjustment methods of the Life Safety Index. The Life Safety Index is a service provided by the Life Safety Prevention Service System. It comprehensively evaluates individuals' levels of safety in their daily lives, continually monitors their safety status, and presents a comprehensive index to prevent safety accidents in advance. Previous studies have developed the Life Safety Index using evaluation criteria (items) for assessing life safety prevention services, incorporating both the AHP (Analytic Hierarchy Process) and Likert Scale techniques. In this study, we build upon this existing Life Safety Index and explore methods for applying adjustment factors based on individuals' characteristics to enhance its accuracy and customization. We develop adjustment factors using existing national statistics to provide personalized services tailored to individual profiles. Therefore, this paper proposes a method for providing customized services by applying adjustment factors to the Life Safety Index, contributing to the development and application of life safety index adjustment methodologies.
In order to establish railway long-tenn safety policy, various railway safety indexes are required. But these indexes are not use efficiently due to the limitation of safety information. Recently m any safety related information have been obtained based on Railway Safety Act 2004. In this study, various safety index, which can be applied both preventive safety activities and safety measure development, are proposed. These safety indexes are based on common safety index in European Railway Agency, but also include special index in Korea. Proposed safety index include accident results, precursors to accident, infrastructure, accident cost and safety management system. These indexes will be applied in railway industry from 2009.
This paper examines the effects on safety index analysis with Level II Second-Moment Method. The general two variable problem is examined by means of Cornell safety index ${\beta}c$ Rosenblueth-Esteva safety index ${\beta}_{RE}$ Rackwitz-Fiessler safety index by iterative method and Practical FOSM safety index ${\beta}_p$, which based partly on the concepts given by Paloheimo and Hannus, proposed the algorithm in this paper. The calculated examples have shown that safety index by Practical FOSM Method proposed in this paper would be similar to those in the method by Rosenblueth-Esteva or Rackwitz-Fissler and be simpler in calculation than the Rackwitz's Advanced FOSM Method, in which the iterative procedure has to be used.
As natural disasters are increasing due to the unusual weather and the modern society is getting complicated, the rapid change of the urban environment has increased human disasters. Thus, citizens are becoming more anxious about social safety. The importance of preparation for safety has been suggested by providing the disaster safety services such as regional safety index, life safety map, and disaster safety portal application. In this paper, we propose an application framework to predict the urban safety index based on user's location with realtime weather/atmosphere data after creating a predication model based on the machine learning using number of occurrence cases and weather/atmosphere history data. Also, we implement an application to provide traffic safety index with executing preprocessing occurrence cases of traffic and weather/atmosphere data. The existing regional safety index, which is displayed on the Si-gun-gu area, has been mainly utilized to establish safety plans for districts vulnerable to national policies on safety. The proposed system has an advantage to service useful information to citizens by providing urban safety index based on location of interests and current position with realtime related data.
Many railway safety measures reduce railway fatalities into half for last 10 years. But more improvement in railway safety is required to meet the social need after railway fire accident in Daegue. Reasonable railway safety index is needed to find out the weak point and efficiencies of various safety measures. But we still have only 2 kinds of safety index which are set for 10 years ago. In order to derive guideline for setting up safety index, we analyze accident cause, previous studies for railway safety improvement in Korea, and other countries safety plan. As a result some proposal for safety index was driven in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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