As contemporary building construction type is getting higher and deeper, construction equipment usage is getting more, and related fatal accidents are on an increasing trend. Because of this, a method was drawn which could grasp the present state of construction equipment management and manage safety of the equipment more easily for accident prevention by choosing 2 kinds of Construction equipment which cause safety accident frequently among the equipment mainly used in construction site. This study suggested a method about construction equipment safety management using "smart phone" base which could be used in safety management for construction equipment by whomever in construction site. After attachment of QR code included safety checklist, It became possible that site managers could check more efficiently by scanning with their smart phone when they inspect equipment. Moreover, by the construction interested who didn't know what and how they have to inspect could point out unsafe condition in the early stage of equipment entering or take unsafe one out of the site by using new smart phone safety checking system is installed, it became possible that critical accident caused by construction equipment was prevented in advance.
Most control systems of power plants are using classical PID controllers for their process control. In order to get the desired control performances, the correct tuning of PID controllers is very important. Sometimes, it is necessary to retune PID controllers after the change of system operating condition and system design change, etc. Commercial auto-tuning controllers such as relay feedback controller can be used for this purpose. However, using these controllers to the safety-critical systems of nuclear power plants may be cause of unsafe operation, because they are using test signals for tuning. A new system identification auto-tuning method without using test signal has been developed in this paper. This method uses process input/output signals for system identification of unknown control process. From the model information of control process which was obtained from system identification approach, the optimal PID parameters can be calculated. The method can be used in the safety-critical systems because it is not using test signals during system modeling process.
Railway construction needs vast soil investigation for its infrastructure foundation designs along the planned railway path to identify the design parameters for stability and serviceability checks. The soil investigation data are usually classified and grouped to decide design input parameters per each construction section and budget estimates. Deterministic design method which most civil engineer and practitioner are familiar with has a clear limitation in construction/maintenance budget control, and occasionally produced overdesigned or unsafe design problems. Instead of using a batch type analysis with predetermined input parameters, data population collected from site soil investigation and design load condition can be statistically estimated for the mean and variance to present the feature of data distribution and optimized with a best fitting probability function. Probabilistic approach using entire feature of design input data enables to predict the worst, best and most probable cases based on identified ranges of soil and load data, which will help railway designer select construction method to save the time and cost. This paper introduces two Monte Carlo simulations actually applied on estimation of retaining wall external stability and long term settlement of organic soil in soil investigation area for a recent high speed railway project.
Domestic plant construction sites have a tendency to become bigger, more various and complicated. Moreover frequency of industrial incident is increasing due to short project period, coexistence work condition and using heavy construction equipment. Installing safety facilities and safety training contribute to prevent incident. But mostly incident happens due to workers' unsafe action and wrong work method. Technically, it is very difficult for us to closely manage workers preventing incident. Therefore, the role of foreman who ordinarily works together with his workers is considered more important. Specific execution plan was drawn through industrial incident statistics from Ministry of Labor and questionnaire survey to interest parties(supervisor, safety staff and foreman). If foreman has raised sense of belonging and responsibility by conducting practical safety training for his workers, manages job site and receives proper compensation for these roles, it will be expected that it fully influences incident decrease.
본 연구는 운전분노와 교통정체가 운전행동에 미치는 영향을 조사한 것이다. 운전분노란 운전 중 경험하는 분노로서 개인적 특질성향이다. 이 개인전 성향은 운전 중 도발적이고 도전적인 상황에 부딪혔을 때 난폭운전으로 표출된다. 그런데 운전분노는 다른 성격특질처럼 개인차가 있어서 운전분노 수준에 따라 교통상황에서 느끼는 분노의 정도는 차이가 나고, 이 차이는 난폭운전의 차이로 나타날 가능성이 높다. 본 연구에서는 차량 시뮬레이터인 RTSA-DS를 이용하여 세 가지 교통상황(소통원활, 주행차로정체 및 선행차량의 서행으로 인한 진행방해 상황)을 가상현실 교통상황으로 제시하고, 운전분노 수준에 따른 운전행동을 조사 비교하였다. 그 결과 운전분노 수준이 높은 운전자가 낮은 운전자에 비해 주행차로 정체상황에서 빠른 속도로 주행하였으며, 주행차로 정체상황에서 정체를 피하기 위해 차로변경을 시도하였고, 이 과정에서 충돌사고의 개입율이 높은 것으로 나타났다. 이 결과는 운전분노 수준이 높은 운전자가 정체상황에서 난폭운전과 위험운전을 감행한다는 이전의 연구결과와 일치한다. 그러나 운전 분노 수준이 높은 집단이 주로 20대 운전자로 구성되었고, 운전분노와 연령간의 상관이 높은 점을 감안할 때 본 연구의 결과 적용 시 주의가 필요하다.
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
Almost accidents in construction sites are occurred by unsafe work conditions and failure making safe environment. As recent construction projects become more complex, various and diversified, So the potential of construction-related accidents is increased as well. Comparing the frequency of construction-related accidents in large-sized construction sites, small-sized construction sites are more vulnerable because of lack of workforce and less effective technology system. Furthermore, the absence of safety committee, poor financial condition leads to lack of safety education, installation of safety facilities, and provision of individual protective equipment, which indicates difficulties handling even basic safety management. Therefore, in order to lower the hazard rate at small-Sized construction sites, it is necessary to proceed with more structural and thorough actions for preventing accidents. In other words, it is necessary to analyze the causes of the accidents at small-sized construction sites, set criteria for safety management, and suggest safety management items according to work classification by evaluating the relative importance of the items.
The goals of this study were to investigate some significant factors to judge level of safety at urban railway construction field and to analyze degree of risk by work classification. Currently, there are lots of construction fields for the urban railway for national transportation, and our government also planned constructing more urban railway in near future. However, most of the researches on safety neglected the degree of risk factors on the urban railway construction field. Safety managers participated in the brainstorming session for deriving decision criteria of the degree of risk (i.e., significant factors). Then, they were asked to answer a structured questionnaire which was developed for deriving most important factors. Finally, the analytic hierarchy process (AHP) was used to analyze level of risk by work classification. The following results were obtained. First, total twelve factors judging degree of risk were found in the brainstorming session. Second, the questionnaire showed four significant factors, including adjacency of obstacle, intensity of work, unsafe condition and work space. Third, the results of AHP showed civil work is the most dangerous work among 6 work types. The results could be used to give the safety management priority on accident prevention efforts among several hazards and to reduce degree of risk in construction field of the urban railway.
The residential comfort and safety on ship are more focused than ever, in accordance with the increase of the crews' onboard time and interest in cruiser sailing. To grasp the safety characteristics on ships against various scenarios of evacuations, this study performed experiments and simulations for the evacuation times on a training ship. Through the experiments, the average walking speed is 3.0m/s on 100% visibility, and 1.2m/s on 8% visibility, but the speeds go down 1.3m/s and 0.7m/s, respectively, when obstacles are happened without any previous notification. From the simulation, it is clearly reconfirmed that the worse visibility and many people make evacuation time comparatively longer. And unlike the common expectation of the effect of emergency announcement, the difference of evacuation times between cases of announcement and non-announcement is negligible on this study. From the survey after experiments, it is known that experiment participants feel unsafe and fear when the evacuation routes are longer in bad visible condition, even if they know the perfect evacuation route. And the survey results also show that the evacuees give more careful consideration to make a evacuation route decision under bad visibility.
This paper presents a two stage three-phase proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) generation system. When the system is connected to a three-phase load, it is very sensitive to the characteristics and type of the load. Especially unbalanced three-phase loads, which result in a pulsating power that is twice the output frequency at the inverter output, and cause the dc-link to generate low frequency ripples. This penetrates to the fuel cell side through the front-end dc-dc converter, which makes the fuel cell work in an unsafe condition and degrades its lifespan. In this paper, the generation and propagation mechanism of low frequency ripple is analyzed and its impact on fuel cells is presented based on the PEMFC output characteristics model. Then a novel method to evaluate low frequency current ripple control capability is investigated. Moreover, a control scheme with bandpass filter inserted into the current feed-forward path, and ripple duty ratio compensation based on current mode control with notch filter is also proposed to achieve low frequency ripple suppression and dynamic characteristics improvement during load transients. Finally, different control methods are verified and compared by simulation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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