The accident statistics use the data from police accident reports and statistics. Although the official accident statistics are useful, they provide very limited information about how accidents occur, the cause of the accident and the injury mechanisms. This limitations could be overcome by carrying out the in-depth accident study and analysing investigations, collecting more detailed information. Meanwhile a net of in-depth investigation teams are operating worldwide, such as NASS (National Accident Sampling System) and CIREN (Crash Injury Research and Engineering Network) in US, OTS (On the spot investigation) in UK. In this study, the database structure and variables of Korea in-depth accidents investigation system would be proposed through considering the database structure of GIDAS (Germany In-Depth Accidents Study). GIDAS is one of the best system on the in-depth accident study system in the world. GIDAS was established in 1999 as a cooperation project between Federal Highway Research Institute of Germany (BASt) and research association on automotive engineering of German Car Industry(FAT). The iGLAD (Initiative for the Global Harmonization of Accident Data) was also considered to introduce into the database variables of Korea in-depth accident study. Current police reports were compared with GIDAS and iGLAD. To collaborate of the Worldwide in-depth accident data, this paper proposed that the database of Korea in-depth accident study would be introduced the structure of GIDAS and the core variables of iGLAD. Harmonization of the structures and core variables of Korea in-depth accident study will be better than the making unique ones. The database structure and core variables of KIDAS(Korea In-Depth Accident Study) introduced of GIDAS and iGLAD.
Risk assessment techniques are processes used to evaluate hazardous risk factors in construction sites, facilities, raw materials, machinery, and equipment, and to estimate the size of risk that could lead to injury or disease, and establish countermeasures. The most important thing in assessing risk is calculating the size of the risk. If the size of the risk cannot be calculated objectively and quantitatively, all members who participated in the evaluation would passively engage in establishing and implementing appropriate measures. Therefore, this study focused on predicting accidents that are expected to occur in the future based on past occupational accident statistics, and quantifying the size of the risk in an overview. The technique employed in this study differs from other risk assessment techniques in that the subjective elements of evaluators were excluded as much as possible by utilizing past occupational accident statistics. This study aims to calculate the size of the risk, regardless of evaluators, such as a manager, supervisor, safety manager, or employee. The size of the risk is the combination of the likelihood and severity of an accident. In this study, the likelihood of an accident was evaluated using the theory of Bud Accident Chainability, and the severity of an accident was calculated using the occupational accident statistics over the past five years according to the accident classification by the International Labor Organization.
It is quite similar in the current automated works likewise in the past manual works that single trivial human error and/or unsafe acts may lead to serious industrial accidents. Though the traditional approach for accident prevention focused on the serious injuries or losses, that was misleaded by failure of accident perception. As Heinrich pointed out, there are still enormous numbers of unsafe acts or near-misses before a real accident happen. Thus, for industrial accident prevention, a research on unsafe acts was committed. With accident data occurred during the last decade, statistics were analyzed for extracting behavioral characteristics. After that, a practical method Integrating AHP and statistics which shows possible accident factors and their priority at an individual factory was suggested. A computer program was developed also.
The production activity by human is accompanied by various accidents, resulting in human and property loss. If information on these industrial accident can be collected, organized and analyzed for a period of time and be used in the decision-making process for the purpose of preventing industrial accident, we will be able to get rid of industrial accident and prevent human and property loss and creat a pleasant industrial atmosphere. In order to achieve this goal, the collected information should be accurate, and trusted in the work place or government agency the information is being utilized. This research analyzed the problem in our nation's industrial accident statistics and estimated the number of accidents that are occurring and suggested improvement measures so that the industrial accident statistics can be calculated accurately.
KIDAS (Korean In-Depth Accident Study) is a data structure of accident investigation type, vehicle breakage and human injury database. A consortium of research institutes, universities, and medical institutions has been established and operated. KIDAS has the strongest difference from the TAAS (Traffic Accident Analysis System), which is the data of the National Police Agency, that it can grasp the injury information of passengers. In this study, the mean age and weight of the most frequent accident types in the KIDAS accident statistics were calculated to determine the degree of injury according to gender. Through the MADYMO analysis, it is aimed to grasp the difference of dummy injury using commercial dummy models and scaling models are currently used.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.661-668
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2015
교통사고는 인구의 증가와 그에 따른 자동차의 증가로 인하여 매년 증가하고 있다. 그러한 교통사고의 원인은 운전자의 부주의뿐만 아니라 도로상의 기상상황에 의해 영향을 받는다. 특히, 강수량, 시계, 습도, 흐림 정도, 기온 등에 의해 많은 교통사고들이 영향을 받는다. 따라서 본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 교통사고 발생 유무의 분석을 목적으로 하였다. 부산 해운대구의 센텀남대로 및 해운대로의 2013년도 교통사고 발생 자료와 지역별 상세 기상 관측 자료인 AWS 기상자료(시간당 강수량, 강수유무, 기온, 풍속), 시간대, 요일을 활용하여 로지스틱 회귀모형 및 의사결정나무모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 기상 요인 중 강수유무와 기온이 교통사고 발생에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 도로위의 기상상태에 따른 교통사고의 발생을 예측하는데 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
Static-electricity-induced fires and explosions persistently occur every year, averaging approximately 80 and 20 cases annually according to fire statistics provided by the National Fire Agency and industrial accident statistics provided by the Ministry of Employment and Labor, respectively. Despite the relatively low probabilities of these accidents, their potential risks are high. Consequently, effective risk assessment methodologies and accident investigation strategies are essential for efficiently managing static-electricity hazards in fire- and explosion-prone areas. Accordingly, this study aimed to identify the causal variables essential for accident investigations, thereby facilitating risk assessments and the implementation of effective recurrence prevention measures to mitigate static-electricity hazards in fire-and explosion-prone regions. To this end, industrial accident statistics recorded over the past decade (2012 to 2021) by the Ministry of Employment and Labor were analyzed to identify major fire and explosion incidents and related industrial accidents wherein static electricity was identified as a potential ignition source. Subsequently, relevant investigation reports (63 cases) were thoroughly analyzed. Based on the results of this analysis, existing electrostatic fire and explosion risk assessment techniques were refined and augmented. Moreover, factors essential for investigating electrostatic fire and explosion disasters were delineated, and the primary causal variables necessary for effective risk assessments and scientific investigations were derived.
The production activity by human is accompanied by various accidents, resulting in human and property loss. If information on these industrial accident can be collected, organized and analyzed for a period of time and be used in the decision-making process for the purpose of preventing industriar accident, we will be able to get rid of industriar accident and prevent human and property loss and creat a pleasant industrial atmosphere. In order to achieve this goal, the collected information should be accurate, and trusted in the work place or govemement agency the informantion is being utilized. This research analyzed the problem in our nation's industrial accident statistics and estimated the number of accidents that are occuring and suggested improvement measures so that the industrial accident statistics can be calculated arately.
This study delivers the actual condition of investment for industrial accident prevention based on survey of 500 construction sites from 'reports far industry safety and health' published by Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA). The various research techniques were used such as technical statistic analysis for construction industry, cost comparison of industrial accident prevention and accident loss. A formula was deduced to calculate accident loss and accident frequency by accident prevention cost through regression analysis.
This study delivers the actual condition of investment for industrial accident prevention based on survey of 526 construction sites. The various research techniques were used such as technical statistic analysis for construction industry, construction and civil engineering works, cost comparison of industrial accident prevention and accident loss. A formula was deduced to calculate accident loss and accident frequency by accident prevention cost through regression analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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