The deformation and strength of brittle rocks are significantly influenced by the crack closure behavior. The relationship between the strength and deformation of rocks under uniaxial loading is the foundation for design and assessment of such scenarios. The concept of relative crack closure strain was proposed to describe the influence of the crack closure behavior on the deformation and strength of rocks. Considering the crack compaction effect, a new damage constitutive model was developed based on accumulated AE counts. First, a damage variable based on the accumulated AE counts was introduced, and the damage evolution equations for the four types of brittle rocks were then derived. Second, a compaction coefficient was proposed to describe the compaction degree and a correction factor was proposed to correct the error in the effective elastic modulus instead of the elastic modulus of the rock without new damage. Finally, the compaction coefficient and correction factor were used to modify the damage constitutive model obtained using the Lemaitre strain equivalence hypothesis. The fitted results of the models were then compared with the experimental data. The results showed that the uniaxial compressive strength and effective elastic modulus decrease with an increase in the relative crack closure strain. The values of the damage variables increase exponentially with strains. The modified damage constitutive equation can be used to more accurately describe the compressive deformation (particularly the compaction stage) of the four types of brittle rocks, with a coefficient of determination greater than 0.9.
As the safety fields are expanding to a variety of industrial fields, safety technology has been developed by convergence between industrial safety fields such as mechanics, ergonomics, electronics, chemistry, construction, and information science. As the technology convergence is facilitating recently advanced safety technology, it is important to explore the trends of safety technology for understanding which industrial technologies have been integrated thus far. For studying the trends of technology, the patent is considered one of the useful sources that has provided the ample information of new technology. The patent has been also used to identify the patterns of technology convergence through various quantitative methods. In this respect, this study aims to identify the convergence patterns and fields of safety technology using association rule mining(ARM)-based patent co-classification(co-class) analysis. The patent co-class data is especially useful for constructing convergence network between technological fields. Through linkages between technological fields, the core and hub classes of convergence network are explored to provide insight into the fields of safety technology. As the representative method for analyzing patent co-class network, the ARM is used to find the likelihood of co-occurrence of patent classes and the ARM network is presented to visualize the convergence network of safety technology. As a result, we find three major convergence fields of safety technology: working safety, medical safety, and vehicle safety.
The latest issue is the smart factory. In order to implement this smart factory, the most fundamental element is to establish product specifications for factors affecting the product, obtain useful data to analyzed and predicted, and maintain safety. But most manufacturers have many errors. Therefore, the purpose of this study is to verify factors of product through statistical techniques and to study the process control and safety.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.29
no.4
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pp.160-165
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2021
In order to identify and analyze potential aviation safety hazards, analysis of aviation safety report data must be preceded. Therefore, in consideration of the provisions of the Aviation Safety Act and the recommendations of ICAO Doc 9859 SMM Edition 4th, personal information in the reporting data and sensitive information of the reporter, etc. It identifies the scope of de-identification targets and suggests a method for applying de-identification processing technology to personal and sensitive information including unstructured text data.
Kim, Seung-Jun;Ko, Young-Hun;Kim, Jung-Gyu;Seo, Man-Keun;Kim, Jong-Gwan
Tunnel and Underground Space
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v.32
no.3
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pp.194-202
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2022
An increased number of cases have occurred in applying ICT technology in the resource development field due to factors such as safety, eco-friendliness, and low cost since the 2000s. In Korea, the 2nd mining master plan specified the significance of converging the full cycle of mining and ICT, while the 3rd mining master plan highlighted ICT and smart mining such as supporting the supply of an ICT mining device and introducing demonstrational smart mining. This study introduces the application of an ICT device and safety system operation in the Jangseong underground mine of Korea Cement Co., Ltd. Currently, Jangseong mine combines two different kinds of 3D equipment including the handheld 3D scanner and multi-station that provides both the measurement and 3D scanning to perform a 3D measurement of the mine. Taken from the 3D measurement of the mine, it is now possible to identify any hazardous areas and abnormalities in different directions and analyze the safety of the crown pillar between two stopes in different level. Besides, the real-time location tracking and communications system have established highly efficient rescue and evacuation plans to effectively deal with any accidents in the mine.
Chronic exposure to Arsenic (As) causes significant human health effects including various cancers. Total As concentrations from 300 polished rice samples cultivated near the mining areas in Korea were analyzed to estimate a probabilistic assessment of human health risk from As-contaminated rice. The mean of total As concentrations in rice was 0.09 mg/kg and lognormal distribution model was set for total As concentrations. Human health risk for As in rice was estimated using gender-specific rice consumption data and average daily dose (ADD). While cancer risk (CR) and hazard quotient (HQ) were calculated using oral cancer slope factor (OCSF) and Reference dose (RfD) suggested by the U.S. EPA. Mean of CR posed by total As was 2.16 (for male) and 1.83 (for female) per 10,000. The HQ for general population from rice cultivated near the mining areas in Korea was below 1 as the $50^{th}$ percentile of general population. However, less than 10% of general population consuming rice cultivated near the mining areas would exceed 1.0. This result is similar with those from each gender-specific group.
A new technology has provided the nation, industry, society, and people with innovative and useful functions. National economy and society has been improved through this technology innovation. Despite the benefit of technology innovation, however, since technology society was sufficiently mature, the unintended side effect and negative impact of new technology on society and human beings has been highlighted. Thus, it is important to investigate a risk of new technology for the future society. Recently, the risks of the new technology are being suggested through a large amount of social data such as news articles and report contents. These data can be used as effective sources for quantitatively and systematically forecasting social risks of new technology. In this respect, this paper aims to propose a data-driven process for forecasting and assessing social risks of future new technology using the text mining, 4M(Man, Machine, Media, and Management) framework, and analytic hierarchy process (AHP). First, social risk factors are forecasted based on social risk keywords extracted by the text mining of documents containing social risk information of new technology. Second, the social risk keywords are classified into the 4M causes to identify the degree of risk causes. Finally, the AHP is applied to assess impact of social risk factors and 4M causes based on social risk keywords. The proposed approach is helpful for technology engineers, safety managers, and policy makers to consider social risks of new technology and their impact.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.20
no.2
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pp.165-171
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2014
This study aims to examine whether Marine sand mining business is Maritime Traffic Safety Audit and priority between Maritime Traffic Safety Audit and Sea Area Utilization Impact Assessment because development and action to use in the ocean is ambiguous, it is overlapped with system of environmental aspect, and priority is not designated. Therefore, the way to improve to settle the overlapping problem etc. between Maritime traffic Safety Audit and Sea Area Utilization Impact Assessment was suggested and legal ground for sand mining is suggested. Because management department for Maritime Safety Act and Marine Environment Management Act is Ministry of Oceans and Fisheries, the solution for this is both embodying co-experts on each committee for determinant of system with maintaining contact and radical revise of law. If revised, the possibility of accident in ocean is decreased, and it can be a way to protect marine environment.
The purpose of this study is to analyze domestic patient safety culture research topics using text mining and CONCOR analysis. The research method was conducted in the stages of data collection, data preprocessing, text mining and social network analysis, and CONCOR analysis. A total of 136 articles were analyzed excluding papers that were not published. Data analysis was performed using Textom and UCINET programs. As a result of this study, TF (frequency) of patient safety culture-related studies showed that patient safety was the highest, and TF-IDF (importance in documents) was highest in nursing. As a result of the CONCOR analysis, a total of seven clusters were derived: knowledge and attitude, communication, medical service, team, work environment, structure, organization and management that constitute the patient safety culture. In the future, it is necessary to conduct research on the relationship between the establishment of a patient safety culture and patient outcomes.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2000.11a
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pp.299-306
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2000
General definition of data mining is the knowledge discovery or is to extract hidden necessary information from large databases. Its technique can be applied into decision making, prediction, and information analysis through analyzing of relationship and pattern among data. One of the most important work is to find association rules in data mining. The objective of this paper is to find customer's trend using association rule from analysis of database and the result can be used as fundamental data for CRM(Customer Relationship Management). This paper uses Apriori algorithm and FoodMart data in order to find association rules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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