It is a problems in industrial accidents that the knowledge for industrial accidents is obtained by experience, not by experiment. This experiential knowledge is obtained by Investigating accident cases and utilizing those for safety education. Therefore, in this paper, the situation about the serious accident of construction is analyzed by occupation, a kind of construction, time group, season, type of accident, and accidental cause. And the mutual · relations of these factors are studied. The most frequent type of the serious accidents of construction Is the falling accident. It happenes most frequently at apartment construction among kinds of construction and to structural worker, finishing worker, normal worker in order among occupations. And it is found that the most critical causes of the falling accident are the imperfection of safety facilities and unwearing of protection equipments, so a number of accidents can be reduced by the expansion of safety facilities and wearing of protection equipments absolutely. The counterplan of prohibition of accidents and the direction of government policy are presented by a series of nalyses for accident cases.
This study deals with the accident model of arterial link section in Cheongju. The objective is to develop the accident model of arterial link section using the logistic regression. In pursuing the above, the study uses the 258 accident data occurred at the 322 arterial link section. The main results are as follows. First, Nagellerke $R^2$ of developed accident model is analyzed to be 0.309 and t-values of variable that explains goodness of fit are evaluated to be significant. Second, the variables adopted in the model are AADT, the number of exit and entry. These variables are all analyzed to be statistically significant. Finally, the analysis of correct classification rate shows that the total accident of correct classification rate is analyzed to be 72.7% at the arterial link section.
This study deals with the roundabout accidents. The goal of this study is to develop the sideswipe accident models at roundabout. In the pursuing the above, this study gives particular attentions to collecting the data of geometric structure and accidents of 54 roundabouts in Korea and developing the Poisson and negative binomial regression models. The main results are as follows. First, sideswipe accident is analyzed to be the highest frequency that is 39.5% of total accident data. Second, Poisson models which is statistically significant is developed. Finally, traffic volume per approach($X_1$), number of circulatory roadway($X_3$), operation of parking lot($X_4$) and width of circulatory roadway($X_6$) are adopted as the common variables. This study might be expected to give some implications to the accident research on the roundabout.
PURPOSES : This study deals with the effects on the installation of RLC(Red Light Camera). The objective is to analyze the effects of accident reduction after the installation of RLC. METHODS : In pursuing the above, the study uses the 703 accident data occurred at the 64 intersections which RLC are installed or not installed. RESULTS : The main results are as follows. First, Poisson RLC accident model developed in this study is analyzed to be statistically significant. Second, using the above developed model, 33 intersections among 40 intersections are predicted to have the decreasing effects of accidents after the installation of RLC. Finally, the reduction effects are analyzed to be affected by ADT and the number of left-turn lane. CONCLUSIONS : This study is expected to improve the efficiency of RLC and to help in decision-making of RLC installation.
ICAO Universal Safety Oversight Audit Programme is a comprehensive evaluation for aviation safety matters, including aircraft operation, licensing and aircraft incident/accident investigation. As this programme is measures aviation safety level of States, there is a need to meet international standards, especially in the field of aircraft incident/accident investigation. This research discusses points required to satisfy international standards, which are independence and autonomy of an accident investigation board, the lack of the enough number of investigators and efficient management of those personnel, the effective composition and use of an investigation report, an accident investigation itself to build big data and the creation of a cooperation system among States. This paper suggests various opinions in order to enhance aviation safety especially through aircraft accident investigations, using case studies from the US, UK and Japan.
The construction industry has a higher disaster rate than other industries, so safety education and management are highly important. In order to reduce the construction accident rate, it is necessary to study the key safety management factors reflecting the characteristics of the construction industry, where there are differences in processes and manpower input for each process, and a small number of managers. Therefore, in this study, key safety management factors for each Process of construction were derived through cross-analysis between safety accident types and accident occurrence objects through disaster case data. The extracted key safety management factors are expected to provide useful information for safety education and supervision of construction sites.
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.
PURPOSES : The purpose of this study is to verify traffic accident injury severity factors for elderly drivers and the relative relationship of these factors. METHODS : To verify the complicated relationship among traffic accident injury severity factors, this study employed a structural equation model (SEM). To develop the SEM structure, only the severity of human injuries was considered; moreover, the observed variables were selected through confirmatory factor analysis (CFA). The number of fatalities, serious injuries, moderate injuries, and minor injuries were selected for observed variables of severity. For latent variables, the accident situation, environment, and vehicle and driver factors were respectively defined. Seven observed variables were selected among the latent variables. RESULTS : This study showed that the vehicle and driver factor was the most influential factor for accident severity among the latent factors. For the observed variable, the type of vehicle, type of accident, and status of day or night for each latent variable were the most relative observed variables for the accident severity factor. To verify the validity of the SEM, several model fitting methods, including ${\chi}^2/df$, GFI, AGFI, CFI, and others, were applied, and the model produced meaningful results. CONCLUSIONS : Based on an analysis of results of traffic accident injury severity for elderly drivers, the vehicle and driver factor was the most influential one for injury severity. Therefore, education tailored to elderly drivers is needed to improve driving behavior of elderly driver.
No, Young-Gyu;Kim, Ju-Hyun;Na, Man-Gyun;Lim, Dong-Hyuk;Ahn, Kwang-Il
Nuclear Engineering and Technology
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제44권4호
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pp.393-404
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2012
After the Fukushima nuclear accident in 2011, there has been increasing concern regarding severe accidents in nuclear facilities. Severe accident scenarios are difficult for operators to monitor and identify. Therefore, accurate prediction of a severe accident is important in order to manage it appropriately in the unfavorable conditions. In this study, artificial intelligence (AI) techniques, such as support vector classification (SVC), probabilistic neural network (PNN), group method of data handling (GMDH), and fuzzy neural network (FNN), were used to monitor the major transient scenarios of a severe accident caused by three different initiating events, the hot-leg loss of coolant accident (LOCA), the cold-leg LOCA, and the steam generator tube rupture in pressurized water reactors (PWRs). The SVC and PNN models were used for the event classification. The GMDH and FNN models were employed to accurately predict the important timing representing severe accident scenarios. In addition, in order to verify the proposed algorithm, data from a number of numerical simulations were required in order to train the AI techniques due to the shortage of real LOCA data. The data was acquired by performing simulations using the MAAP4 code. The prediction accuracy of the three types of initiating events was sufficiently high to predict severe accident scenarios. Therefore, the AI techniques can be applied successfully in the identification and monitoring of severe accident scenarios in real PWRs.
Children's accident is a largely preventable public health problem. Little is known. however, about population-based incident and outcome of pediatric accident. From 1997.9 through 1998,8. admission data from emergency center in I city were collected. 1418 patient from 0 through 13 years of age were selected. All children with unintensional accidental problems were identified through coded sheet which categorizes epidemiologic characteristics. The specific purposes of this study are analysis about the characteristics of pediatric accidents. And it aims to produce the basic data necessary for accident prevention policy development. The results of this study were as follows; 1. The number of male children$(62.6\%)$ were higher than female children$(37.4\%)$ 2. The age group from 1 to 3 years represents the highest proportion$(45.4\%)$ of every accidents except on traffic accident. 3. The highest proportion of accident were as follows occured during the June-August$(34\%)$, Sunday$(22.6\%)$, and 17-21 p.m. $(37.2\%)$ 4. The main causes of accident include general trauma$(70.9\%)$, environmental accident$(l6.8\%)$. and traffic accident$(l2.1\%)$, 5. Preschool age group represents more than half$(65.4\%)$ of traffic accident. 6. environmental injury includes burns $(46.6\%)$, foreign body$(43.6\%)$, exposure to poisonous materials$(6.3\%)$. and bite(3.3) This results could be used to develope prevention programs and assist in accident prevention system development. And also these data substantiate that accident prevention program decrease safety-related injury rate in preschool age group must be concentrated on enhancing access to a system to have a significant effect. Furthermore, it is necessary for accident prevention. So several suggestions are described here: 1. Development of parent's educational program for accident prevention and safety education should be done actively. 2. Home safety surveillance system should be initiated. 3. The initiation of children's accident report system could be contribute the analysis and the reduction of accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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