The use of chemicals is increasing due to industrial advancement and diversification. In addition, the number of chemical accidents are increasing at the same time. A multifaceted effort in chemical accidents is needed for efficient prevention and countermeasures. This paper presents, under the current Act, a chemical accident case, including the material safety data sheet (MSDS) through the chemical accident prevention and measures for improvement with regard to research.
Seo, Gyu-Seok;Ok, Chi-Yun;Baek, Young-Sik;Kim, Jung-Nyun
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.11a
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pp.248-250
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2003
Recently, electric power system's situation grows gradually so Fault Diagnosis is being complicated and is felt difficult. And ability that operator who is using electric power system must do correct judgment of power system state, and can cope at fault of power system state is required. Therefore, large size power system is divided into predefined minimum module, and define each module accident type. We use and compare defined accident type, we can know easily accident that happen forward. Therefore, large size power system using module that is defined to each section common accident type search in this paper. Therefore, large size power system using module that is defined to each section, we search for common accident type. And when accident in electric power system happens, I wish to explain about process that can do fault diagnosis in more easy and fast time, because using accident type that it is verified in front.
This paper presents a set of typical pseudo-accident scenarios related to major equipments in petrochemical plants, which would be useful for performing such quantitative risk analysis techniques as fault tree analysis, event tree analysis, etc. These typical scenarios address what the main hazard of each equipment might be and how the accident might develop from an "initiating event". The proposed set of accident scenarios consists of total thirteen (13) scenarios specific for five (5) major equipments like reactor, distillation column, etc., and has been determined and screened out of one hundred and twenty-five (125) potential accident scenarios that were generated by performing semi-quantitative risk analysis practically for twenty-five (25) petrochemical processes, considering advices from the operation experts. It is assumed that with simple consideration or incorporation of plant-specific conditions only, the proposed accident scenarios could be easily reorganized or adapted for the relevant process with less time and labor by the safety engineers concerned in the petrochemical industries.ndustries.
This paper has been studied traffic accident using intelligence prediction algorithm. and wish to prevent accident by guiding in 2 km ahead the accident that occur in fog section and a snow-covered road, sudden roadworks and sharp curve section, etc and removing fog and snow automatically using the ubiquitous and intelligence technique. If we can predict of traffic accident, we can prevent the many traffic accident. In this paper, we present neural network approach for prediction of traffic accident. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering prevention of traffic algorithm for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which dose not using prevention of traffic algorithm.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.19
no.39
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pp.99-116
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1996
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.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.1
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pp.26-32
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2017
Enlargement and speed-up of a ship and diversification of ship's type have served to greatly increase the importance of marine transport means. It's reported that accident occurrence frequency of collision is high next to engine damage among the ship accident types, and that the accident ratio according to human factors is also high. In addition, ship accidents come to occur caused by complex cause factors rather than a sole cause factor, it is necessary to investigate the cause factors through the written verdict. This study proposed the cause factors of collision ship accident on the basis of human factors in collision ship accident among the written verdicts provided by the Korean Maritime Safety Tribunal, and inquired into the cause factor and effect through the correlation analysis of accident occurrence factors. Also, this study predicted the collision accident through analyzed the major cause factor of the occurrence at the zero minute when collision on the basis of the time taken from the time point of detecting collision of ships to the time point of collision occurrence. This study used commercial software-Statistical Package for Social Sciences (SPSS Ver21.0) to do correlation analysis. For time analysis, this study analyzed the cause factor and time by analyzing the time taken from the time point of detected ships to the time point of collision occurrence on the basis of the written verdicts. The study analysis showed that there were many cases of collision ship accidents occurrence caused by more than two sorts of cause factors, and that the case (zero minute) where there is no time to spare for collision avoidance accounted for 36.1 %, and negligence in guard or surveillance of the other ship, and sailing while drowsy, or drinking was a contributor to an accident. Poor watch keeping is very strong relationship with pool ready for sail.
In this study, we developed a system for information sharing and cooperation support system among the accident response organizations to enable prompt and efficient response in responding to chemical accidents. In other words, by applying mobile messenger function, it is proposed to improve the chemical accident response system that provides information necessary for accident response promptly and accurately, and facilitates bi-directional communication between accident response organizations and field responders, thereby enabling efficient and organic response. As a result of comparing the information provision time before and after the chemical accident of chemical accident response information sharing system, the ratio of processing of substance information and chemical air diffusion information within 30 minutes was improved by 8% and 32%, respectively. As a result of this study, applying the chemical accident response information sharing system to the chemical accident response is expected to contribute to the improvement of the system and the ability to cope with the accident more effectively.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.171-182
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2019
Bicycles are a pollution-free means of transportation. In addition to leisure, the use of bicycles is increasing as alternative eco-friendly transportation. Accordingly, bicycle accidents are also increasing. The purpose of this study is to implement bicycle black box technology to identify situation when a bicycle accident occurs. Currently, bicycle black box products are mainly based on video cameras, and are commercially available by adding various functions mainly on high resolution cameras and are sold at high prices. If a bicycle accident occurs, quantitative data on the accident location at the time of the accident and the state of the bicycle at the time of the accident is required. In this study, IMU sensor used to obtain acceleration and slope, and time and coordinates are obtained. In addition, real-time acceleration and tilt data while is stored in memory card and by using Bluetooth transmit to the smart phone owned by the in real time to prevent accidents and to monitor status.
Bacause of increasing the use in Industrial robots, the accident rate has been increasing now a days. The prediction of accident could be very hard as there are so many factors which occured accident. Removing the accident factors in industrial robots can be diagnosed by the human experts who are very familiar with in those area. The purpose of this study is a development of finger fault diagnosis system for industrial robots. We have many problems such as a long time to get the expert knowledge and the number of expert to be limited. To solve these problems lots of investment and time are required, and then the exepert system to finger fault diagnosis for industrial robots can be applied.
Jo, Hye Seon;Koo, Young Do;Park, Ji Hun;Oh, Sang Won;Kim, Chang-Hwoi;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.12
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pp.4014-4021
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2021
If safety injection systems (SISs) do not work in the event of a loss-of-coolant accident (LOCA), the accident can progress to a severe accident in which the reactor core is exposed and the reactor vessel fails. Therefore, it is considered that a technology that provides recoverable maximum time for SIS actuation is necessary to prevent this progression. In this study, the corresponding time was defined as the golden time. To achieve the objective of accurately predicting the golden time, the prediction was performed using the deep fuzzy neural network (DFNN) with rule-dropout. The DFNN with rule-dropout has an architecture in which many of the fuzzy neural networks (FNNs) are connected and is a method in which the fuzzy rule numbers, which are directly related to the number of nodes in the FNN that affect inference performance, are properly adjusted by a genetic algorithm. The golden time prediction performance of the DFNN model with rule-dropout was better than that of the support vector regression model. By using the prediction result through the proposed DFNN with rule-dropout, it is expected to prevent the aggravation of the accidents by providing the maximum remaining time for SIS recovery, which failed in the LOCA situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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