도시가스시설에서 사고가 발생할 때 그 영향을 평가하는 방법론에 대하여 현실을 고려한 모델을 개발하였다. 즉 사건수목분석(ETA)을 통하여 발생할 수 있는 사고의 형태를 도출하였고 가스의 누출 속도를 음속인 경우와 아음속인 경우에 대하여 계산하였다. 가스의 누출시 화재가 주로 피해를 유발하므로 화재가 발생하여 사망, 화상 및 건물에 피해를 줄 수 있는 경우 그 피해범위를 산정하는 방법을 제시하였다. 마지막으로 적절한 가정을 도입하여 사고로 인한 총 손실비용을 계산하는 방법을 제시하였다.
교통사고를 감소시키고 안전성을 향상시키기 위해, 사고에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 교통사고를 예측하는 모형은 지속적으로 개발되어 왔다. 우리나라의 고속국도 총연장은 약 3,000km에 이르며, 이는 전 세계에서 10위 안에 드는 수치이다. 그러나 고속국도 1km당 사고 건수는 다른 나라들에 비하여 현격히 높은 실정인데, 1980년대 이래로 빠르게 증가한 교통수요와 교통관련 인프라의 규모가 이러한 높은 사고율에 영향을 미친 것으로 보인다. 사고율과 함께 중요하게 인식되는 지표는 사고의 심각도이며, 사고 심각도는 도로의 기하구조나 운전자 행태, 차종, 날씨 등 많은 요인들에 의해 직 간접적인 영향을 받을 것으로 판단된다. 이 밖에도 여러 요인들이 복합적으로 작용하여 사고를 일으키고, 사고의 심각도에 영향을 미칠 것으로 보인다. 구조방정식(Structural Equations Model)은 이처럼 여러 가지 변수들 간의 복잡한 관계를 규명하는데 적합한 모형으로, 본 연구에서는 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 크게 '도로 요인' 및 '운전자 요인', '환경 요인' 등으로 구분하고, 총 2,880개의 사고데이터를 이용하여 구조방정식 모형을 구축, 각각의 변수들이 사고 심각도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 도로 및 환경 요인은 통계적으로 유의한 수준에서 사고심각도와 강한 관계를 가지는 것으로 나타났다.
This study deals with the accident models of arterial link sections by vehicle type. The objectives are to analyze the characteristics of accidents, and to develop the models by type. In pursuing the above, this study uses the data of 414 accidents occurred on 24 major arterial links in 2007. The main results analyzed are as follows. First, the number of accidents is analyzed to account for about 47% in passenger car, 15% in SUV and 10% in trucks. Second, 3 Poisson regression models which are all statistically significant are developed using passenger car, SUV and truck as dependant variables. Finally, AADT and the number of traffic islands as common variables, and the number of pedestrian crossings, lanes, connecting roads, intersections(4-Leg), rate of medians and the number of bus stops as specific variables of the models are selected.
The mortality rate of car-pedestrian accidents is quite high compared to the frequency of accident. Recently, governments and insurance companies tend to establish and implement new safety standards for pedestrian protection such as EURO-NCAP and K-NCAP. The performance for the pedestrian protection has been gradually improved, but it is still insufficient. Therefore, various studies for the pedestrian protection are being carried out. The car-pedestrian accident is simulated in order to study to the upper legform test of the EURO-NCAP protocol. A pedestrian dummy model is employed and the results are discussed.
현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.
As Korean government and safety-related organizations make continuous efforts to reduce the number of industrial accidents, accident rate has steadily declined since 2010, thereby recording 0.48% in 2017. However, the number of fatalities due to industrial accidents was 1,987 in 2017, which means that more efforts should be made to reduce the number of industrial accidents. As an essential activity for enhancing the system safety, accident analysis can be effectively used for reducing the number of industrial accidents. Accident analysis aims to understand the process of an accident scenario and to identify the plausible causes of the accident. Accident analysis offers useful information for developing measures for preventing the recurrence of an accident or its similar accidents. However, it seems that the current practice of accident analysis in Korean manufacturing companies takes a simplistic accident model, which is based on a linear and deterministic cause-effect relation. Considering the actual complexities underlying accidents, this would be problematic; it could be more significant in the case of human error-related accidents. Accordingly, it is necessary to use a more elaborated accident model for addressing the complexity and nature of human-error related accidents more systematically. Regarding this, HFACS(Human Factors Analysis and Classification System) can be a viable accident analysis method. It is based on the Swiss cheese model and offers a range of causal factors of a human error-related accident, some of which can be judged as the plausible causes of an accident. HFACS has been widely used in several work domains(e.g. aviation and rail industry) and can be effectively used in Korean industries. However, as HFACS was originally developed in aviation industry, the taxonomy of causal factors may not be easily applied to accidents in Korean industries, particularly manufacturing companies. In addition, the typical characteristics of Korean industries need to be reflected as well. With this issue in mind, we developed HFACS-K as a method for analyzing accidents happening in Korean industries. This paper reports the process of developing HFACS-K, the structure and contents of HFACS-K, and a case study for demonstrating its usefulness.
In this study, the risk factors of coastal purse seine fisherman were analyzed through a survey of fishery workers of coastal purse seine fishery and the accident compensation insurance data of the fisheries workers of the National Federation of Fisheries Cooperatives (NFFC). The classified fishing operation accident data was analyzed through 4M (Man, Machine, Media, Management) model of the National Transportation Safety Board (NTSB) and the accident prevention measures were presented using Harvey's 3E (Engineering, Education, Enforcement) model. The rate of accidents on coastal purse seinens each year was 75.8‰, 36.7‰ and 74.8‰ from 2015 to 2017. The accident frequency resulting from slipping was the highest, and the risk of a contact with gear was low. When comparing each insurance data, the average value of the contact with gear accident was the highest. This research result is expected to be important data in identifying and preventing safety hazards of coastal purse seiner fisherman in the future.
초보운전자와 일반운전자의 교통사고 유형별 위험도를 비교분석 하기 위해 우리나라에서 2005년부터 2006년까지 2년간의 발생한 교통사고 자료를 바탕으로 초보운전자에 의한 사고와 일반운전자에 의한 사고로 구분하여 분석하였다. 이를 위해 초보운전자와 일반운전자의 구분을 신규운전면허 취득 후 경과연도가 1년 이하인 운전자를 초보운전자 그룹으로, 1년이 초과한 운전자를 일반운전자 그룹으로 구분하였다. 두 그룹간의 위험도 비교는 사고발생 빈도와 심각도를 함께 반영할 수 있는 위험도 모형을 설정하여 비교분석 하였으며, 이 때 사고건수와 사망사고 건수의 적절한 적용비율 산정을 위해 가중치를 설정했으며, 가중치는 두 그룹간의 $x^2$값이 가장 작을 때의 값으로 도출하여 적용하였다.($\omega=0.6$) 교통사고 유형별 위험도 분석결과, 사고위험도가 높은 사고유형은 측면직각 충돌사고, 횡단 중 보행자와의 사고, 주정차 중 추돌사고로 분석되었고, 일반운전자 그룹에 비해 상대적으로 초보운전자 그룹의 위험도가 높은 사고유형은 공작물 충돌사고와 측면직각 충돌사고 등으로 분석되었다.
본 논문에서는 상선의 운항 사고에 관한 양적 위기평가에 관한 실험적인 접근방법들을 기술했다. 이 연구의 목적은 국제해사기구의 공식 안전성 평가(FSA)를 기반으로 운항 사고에 크게 기여하는 요소들을 분석하고, 양적 위기평가기법에 기반을 둔 운항 사고의 확률적인 위기수준을 평가한 후, 선박 안전을 저해할 수 있는 운항 사고 위기를 예측하는 것이다. 확률지수(PI)와 심각성지수(SI) 구성된 위기지수(RI)에 대한 운항 사고의 확률적인 위기수준은 베이지안 이론을 적용한 베이지안 네트워크를 기반으로 본 연구에서 제안한 운항사고 위기 모델을 이용해서 예측했다. 그리고 355건의 핵심 손상 사고기록으로 구성된 시나리오 그룹을 이용하여 제안한 모델의 적용 가능성을 평가하였다. 평가결과, 예측한 PI의 정답률 $r_{Acc}$은 82.8%로 나타났고, $S_p{\gg}1.0$과 $S_p{\ll}1.0$에 포함되는 PI 변수들의 민감도 초과비율은 10% 이내로 나타났으며, 예측한 SI의 평균 오차 $\bar{d_{SI}}$는 0.0195로 나타났고, 예측한 RI의 정답률은 91.8%로 나타났다. 이러한 결과는 제안한 모델과 방법이 실제 해상운송 현장에 적용 가능함을 나타낸다.
The importance of input wariables of real-time accident consequence assessment model has been analyzed. Partial correlation coefficients of input variables related to the plume and the ingestion exposure have been estimated using latino hypercube sampling technique. It is known that wind speed and growth dilution rate are the most important variable in plume and ingestion exposure, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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