Recently, with the expanding market for electronic devices and electric vehicles, secondary battery usage has been on the rise. Lithium-ion batteries are particularly popular due to their fast charging times and lightweight nature compared to other types of batteries. A secondary battery consists of four components: anode, cathode, electrolyte, and separator. Generally, the positive and negative electrode materials of secondary batteries are composed of an active material, a binder, and a conductive material. Acetylene Black (AB) is utilized to enhance conductivity between active material particles or metal dust collectors, preventing the binder from acting as an insulator. However, when recycling waste batteries that have been subject to high usage, there is a risk of fire and explosion accidents, as accurately identifying the characteristics of Acetylene Black dust proves to be challenging. In this study, the lower explosion limit for Acetylene Black dust with an average particle size of 0.042 ㎛ was determined to be 153.64 mg/L using a Hartmann-type dust explosion device. Notably, the dust did not explode at values below 168 mg, rendering the lower explosion limit calculation unfeasible. Analysis of explosion delay times with varying electrode gaps revealed the shortest delay time at 3 mm, with a noticeable increase in delay times for gaps of 4 mm or greater. The findings offer fundamental data for fire and explosion prevention measures in Acetylene Black waste recycling processes via a predictive model for lower explosion limits and ignition delay time.
The purpose of this paper is to analyze the causes of accidents related to the 3 phase 170 kV gas insulated switchgear of a power system collected from accident sites to secure data for the prevention of similar accidents and provide important points of view regarding diagnosis for the prevention of accidents involving gas insulated switchgears. The analysis results of the causes of accidents involving gas insulated switchgears showed deformation of the manipulation lever installed at the S-phase, disconnection of the insulation rod connection, melting of the upper conductor, a damaged tulip, damage to the lower spacer and the spacer at the breaker, etc. It is believed from this result that the potential for accidents has expanded due to accumulated energy as a result of repeated deterioration. The carbonization depth of a GIS was formed near the screw (T2, T3) used to secure the lower pole of the S-phase tulip. It is not known what has caused the screws to be extruded and melted. However, it is thought that an unbalanced electromagnetic force, micro-discharge, surface discharge, etc., have occurred at that point. In addition, even though 16 years have passed since its installation, there was no installation defect, act of arson, accidental fire, etc. General periodical inspection and diagnosis failed to find the factors causing the accidents. As a system contained in a closed metal container, it has a high risk factor. Therefore, it is necessary to design, install and operate a GIS in accordance with the standard operational procedure (SOP). In addition, it is necessary to apply conversion technology for periodical SF6 gas analysis and precision safety diagnosis. It is expected that tracking and managing these changes in characteristics by recording the results on the history card will provide a significant accident prevention effect.
최근 산업계에서 가장 큰 화두는 산업안전보건관리에 대한 영역이다. 도시가스는 인화성 가스로 화재 및 폭발의 위험이 크기 때문에 중대 산업 및 시민 재해를 예방하기 위해 많은 노력이 요구된다. 본 연구에서는 도시가스 안전관리의 일환으로 Consequence Analysis를 통해 도시가스 누출에 의한 폭발사고 발생 시 피해 범위 및 정도를 정량적으로 예측하고자 하였다. 그 결과 압력, 기상상황 등 다양한 누출조건에 따라 분석결과 값에 차이를 보였다. 본 연구를 통해 도시가스 안전관리업무 수행 시 도시가스 누출에 의한 사고의 시나리오를 마련하여 보다 효과적인 사고예방과 비상조치계획을 마련하는데 활용할 예정이다.
To investigate and characterize basic patterns of prehypertension. Participants were divided into three groups; ideal blood pressure(n=40), prehypertension(n=62), and stage 1 hypertension groups(n=68) according to the JNC 7 standards. They answered questionnaire asking various symptoms and received clinical examination. Data were collected and analyzed in the focus of three Zheng patterns, cold-heat, deficiency-excess and four major hypertension types. Analysis of variance was used to find differences among groups. In addition, relationship between the cold-heat trends and risk factors of hypertension were analyzed using Pearson's correlation analysis. Three risk factors; age, body mass index (BMI), and fasting blood sugar (FBS) showed intergroup differences. Statistical significances were revealed in the cold-heat pattern and two hypertension subtypes. The cold scores decreased from $4.8{\pm}1.84$ to $3.9{\pm}1.88$ and $3.7{\pm}1.27$ (p=0.022), while the heat increased from $1.9{\pm}1.32$ to $2.8{\pm}1.72$ and $2.8{\pm}1.48$ (p=0.009). Additionally two hypertension subtypes, the excessive liver fire, and the yin-yang deficiency showed significant differences. Cold had negative correlations with blood pressure (both systolic and diastolic), BMI, triglyceride, and FBS. Heat had positive correlations with systolic blood pressure, BMI, triglyceride, and FBS. Prehypertension could be characterized by using the cold-heat patterns. The cold-heat are correlated with Blood pressure, BMI, blood lipids and sugar.
최근 우리나라는 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나이며, 화재 발생 빈도는 토지이용의 형태와 시설물의 유형에 따라 밀접한 상관성을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 진주시를 대상으로 10년간 화재데이터를 사용하여 토지용도별, 시설물 유형별 그리고 인문 사회적 요인을 고려하여 화재 발생의 유의성을 분석하였다. 먼저 진주시 화재 발생의 공간분포 패턴을 파악한 후, 다중 회귀분석을 통해 인문·사회 및 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였다. 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인의 위치를 고려하여 공간가중치를 활용한 선형회귀모형, 공간시차모형 그리고 공간오차모형을 비교 분석하였으며 적합도가 높은 통계모형을 제시하였다. 그 결과 진주시 화재 발생의 공간분포 패턴을 확인하기 위해 LISA분석을 실시하였으며 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 화재 발생 빈도가 높은 것으로 나타났고, 인구·사회 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석을 실시하였다. 이에 따라 최종 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 세 모형을 비교 분석하였으며 유의성 검정을 실시한 결과 공간오차모형이 가장 유의한 것으로 분석되었다. 화재 발생과 가장 높은 상관성이 있는 시설은 제2종 근린생활시설로 나타났으며 다음으로 단독주택, 제1종 근린생활시설, 가구 수, 판매시설의 순으로 분석되었다. 또한, 표준편차 타원체분석을 통하여 용도지역 중 주거지역, 공업지역, 중심상업지역을 중심으로 시설물별 분포특성을 분석한 결과 주거지역 및 공업지역에서는 네 개 시설물의 특성이 비슷하게 나타났으나 중심상업지역에서는 화재위험도가 가장 높은 제2종 근린생활시설이 중심부에 집중분포하였다. 이러한 연구 결과는 도시지역에서 발생하는 화재에 대해 시설물별 특성을 파악하여 화재안전관리를 하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
온실가스 배출량을 줄이기 위해 내연기관 자동차에 대한 제한을 두고, 친환경자동차 보급 확대 정책을 내놓고 있다. 수소 전기자동차의 수소는 가연 범위 및 폭발 범위가 넓고, 폭발화염 전파속도가 매우 빠른 가연성 가스이기 때문에, 제조, 수송, 저장 시 누출, 확산, 점화 및 폭발 등의 위험성을 가지고 있다. 수소전기자동차의 연료탱크에는 폭발 등 위험성을 감소시키기 위해 온도감응식 압력방출장치(Thermally activate Pressure Relief Device, TPRD)가 있어, 사고가 발생했을 경우 폭발, 화재 등이 발생하기 전에 탱크 내부의 수소를 밖으로 방출한다. 그러나 지하주차장이나 터널과 같은 반밀폐공간에서 사고가 발생할 경우 공간 내 기류의 유동이 개방된 공간보다 미미하기 때문에 TPRD로부터 방출된 수소가스의 농도가 폭발하한계 이상으로 누적될 수 있는 등 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 TPRD의 노즐의 직경에 따라 시간에 따른 수소의 누출 유량을 분석하고, 반밀폐공간에서 수소가 누출될 경우 수소 농도변화를 수치해석으로 검토하였다. 노즐의 직경은 1 mm, 2.5 mm, 5 mm로 검토를 하였으며, 노즐 직경에 따라 지하주차장 내의 수소농도는 노즐의 직경이 클수록 빠른 시간에 농도가 높아지며, 최대값 또한 노즐 직경이 클수록 큰 것으로 분석되었다. 기류가 정체된 지하주차장에서는 노즐 주변에서 폭발하한계 이상의 수소 농도가 분포하는 것으로 분석되었으며, 폭발상한계를 넘지는 않는 것으로 분석되었다.
Almost all companies have paid much attention to the safety management ranging from maintenance to operation even at the stage of designing in order to prevent accidents, but fatal accidents continue to increase throughout the world. In particular, it is essential to systematically prevent such fatal accidents as fire, explosion or leakage of toxic gas at factories in order to not only protect the workers and neighbors but also prevent economic losses and environmental pollution. In addition, HRA may be used to detect the human errors which may cause accidents or trace back to any mistake on the part of workers. Usually, HRA technique is used in association with other risk assessment techniques. Moreover, it can serve to enumerate the human errors which may occur during operation or down-time or correct the existing system to reduce the mistakes. This work focuses on the coincidence of human error and mechanical failure for management of human error, and on some important performance shaping factors to propose a method for improving safety effectively of the process industries.
Even though newly formed schools do struggle to strengthen their security in safety, existed schools have limitations for active response against natural disaster. From analyzing the results of accident cases and states in misfortune and the safety supervision of school facilities, it is said that damages by wind, flood and fire are typical types of disaster accidents. Also, according to the basic law of misfortune and the safety supervision, it emphasizes education, training, and actions that prevent from being a victim of natural disaster. In terms of these finding, establishing disaster safety organization, control system and having students an opportunity to learn how to response against disaster should be critical component in managing disaster safety of school facilities.
Purpose: This study conducted a systematic literature review to analyze the factors related to suicidal ideation among firefighters. Methods: A systematic literature review was conducted to identify factors influencing suicidal ideation among firefighters, using Korean academic information search services from January to June 2022. A total of 238 articles were searched using keywords such as "firefighter," "depression," "post-traumatic stress disorder (PTSD)," "cognitive emotion regulation," "suicide," and "suicidal ideation." Among them, nine articles were selected for analysis using descriptive correlation studies. Results: It was found that the relationship between firefighter stress (PTSD) and suicidal thoughts was mediated by depression. Even if the stress level (PTSD) was high, suicidal thoughts decreased when the emotional coping level was high. Conclusion: To prevent firefighters from committing suicide, intervention programs with effective approaches to quickly identify high at-risk people and improve their emotional coping skills, should be implemented.
본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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