• Journal of the Korea Institute of Construction Safety
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• v.1 no.1
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• pp.16-21
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• 2018

The purpose of this study was to utilize 90 construction site accidents accumulated from 15 years ago by the Office of the High Level Investigation Committee of the Korea Infrastructure Safety Corporation under consignment from the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. The construction site accident population used in this study is difficult to represent the entire construction site accident, but is considered to have statistical value as analysis data for a given size of construction site accident. The analysis is believed to be available on site as a basic data for securing construction safety and is expected to be used as a data for establishing future direction of construction safety policy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.459-459
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• 2012

본 연구에서는 우리나라의 건설현장에서 발생하는 안전사고 발생 특성과 강수특성 변화의 연관성을 분석하였다. 대상기간 2000년부터 2010년까지 지역별 건설 산업현장에서의 사고발생 건수(한국산업안전보건공단) 자료와 같은 시기 지역별 강수량 자료(기상청 지상관측지점)를 사용하여 강수량의 거동과 건설현장 사고발생 건수의 거동 사이의 상관성을 분석하였다. 건설현장 사고사례의 사고형태 중 부상자와 사망자 정보를 사용하였으며 지역의 구분은 특별시, 광역시 및 도 단위로 구분하여 분석하였다. 분석결과 전반적으로 연간 강수량의 증가 추세와 유사하게 전체 건설현장 안전사고의 발생건수가 증가하는 추세를 보이며, 지역별로 강수량의 증감 거동과 유사한 사고발생의 빈도의 증감거동을 보였다. 우리나라의 평균 월강수량과 월별 건설 안전사고 발생건수는 0.8의 선형상관성을 가지며 지역별 분석에서는 섬지역인 제주도가 가장 높은 상관계수 0.9를 나타냈고, 서울특별시 0.7, 대구광역시 0.7, 광주광역시 0.7, 부산광역시 0.5, 인천광역시 0.5, 대전광역시 0.4의 상관관계 순으로 나타났다. 강수변화에 따른 지역, 계절, 월별 강수-건설재해 상관성을 분석 제시하였다. 장마철인 7~8월에는 봄철인 3월~5월에 비해 강수량의 증가뿐만 아니라 21.16%의 사고 발생건수 증가가 나타났으며 우리나라의 강수특성 중 기후변화로 인하여 태풍의 영향이 많았던 시기의 사고발생의 특성을 정량적으로 분석하였다. 특히 2002년 태풍 '루사'와 2003년 태풍 '매미' 발생 시 산업현장의 재해 발생이 많이 있었던 것으로 조사 되었는데, 그 이유로는 산업현장에 태풍의 영향으로 감전사고 발생률이 2배가량 증가하며, 구조물과 사면이 무너져 내리는 등 사고가 빈번히 발생하면서 재해발생률이 더 증가하였다. 이처럼 기후변화에 따른 강수특성 변화로 건설 산업현장은 사고의 위험에 더욱 노출되고 있으므로 이에 대한 지역적 특성 분석과 대책 수립이 요구된다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.5
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• pp.48-54
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• 2021

According to the Ministry of Employment and Labor's statistics on occupational fatalities in South Korea, more than half of the fatalities in the past five years have occurred in the construction industry. The stuck-by and caught-in-between accidents associated with construction equipment is the major source of fatalities from construction sites. In order to prevent such accidents in construction sites, the government has spent lots of efforts including proposing the "special law on construction safety" and encouraging the implementation of new technology for accident prevention. However, numerous accidents are still occurred at construction sites and further efforts are still required. In this manner, this study developed a collision prevention technique that can prevent collision between equipment and worker by recognizing location and type of the nearby objects through ultrasound scanning. The study conducted a pilot experiment and the analysis results demonstrate the feasibility of achieving high performance in both object recognition and location estimation. The developed technique will contribute to prevent collision accidents at construction sites and provide the supplemental knowledge on developing automated collision prevention system for construction equipment.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.570-571
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• 2019

우리나라의 건설연장에서 발생하는 재해율은 OECD 국가 중 최고 수준이며, 건설현장에서 발생하는 다양한 재해에 대한 예비연구가 필요하며, 건설현장의 다양한 사고유형 중 무너짐(붕괴/도괴)이 38.5%로 가장 높게 나타나고 있으므로 사고원인에 대한 분석과 무너짐에 대한 사전 조짐을 판단할 수 있는 데이터 분석을 통한 예비연구가 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 건설현장은 현장의 특성상 사고가 발생하면 큰 사고로 이어지고, 2차사고까지 동반할 수 있기 때문에 건설현장의 상태정보를 체계적으로 관리할 수 있는 안전사고 예방/관리 플랫폼 및 상태계측모듈을 연구개발하며, 건설현장 상태정보로부터 안전사고가 발생할 수 있는 조건을 예측할 수 있는 분석 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.6
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• pp.165-176
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• 2022

In order to prevent various accidents with construction machinery, Korea enacted the Construction Machinery Management Act to enhance safety. Until now, there has been a lack of systematic research related to traffic accidents with construction machinery. Therefore, domestic and foreign systems related to construction machinery were reviewed, and the current status was analyzed based on traffic accident data over the past 5 years to derive implications. It is necessary to ensure the safety of construction machinery by correcting institutional loopholes and preparing follow-up measures. In addition, it is necessary to create a separate traffic-safety education program for construction machinery operators to create an environment that can comply with safe road-driving methods and traffic laws.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.23 no.6
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• pp.831-839
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• 2023

This study aims to develop a framework for an accident prediction model leveraging a deep neural network algorithm, specifically tailored for small-scale construction sites. Notably, the incidence of accidents in the construction sector is markedly higher compared to other industries, with a significant contribution from small-scale sites. The challenging nature of construction in urban settings, coupled with the increasing frequency of adverse weather conditions, is likely to escalate accident risks at these sites. Anticipating and mitigating accidents at small-scale construction sites is therefore crucial to decrease the overall industry accident rate. Consequently, this research introduces a Deep Neural Network-based model for forecasting accidents at small-scale construction sites. The framework and findings of this study are poised to serve as a guideline for the safety management of small-scale construction projects, ultimately aiding in the realization of safer, more sustainable construction practices at these sites.

• The Safety technology
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• no.159
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• pp.24-25
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• 2011

고용노동부가 최근 발표한 '2010년 건설재해 발생현황'에 따르면 지난 한 해 건설업종에서 발생한 재해자수는 2009년(20,998명)보다 1,504명이 증가한 22,502명으로 나타났다. 사망자수는 2009년(606명)과 비교해 32영 감소한 574명으로 조사됐다. 종합해보면 작년 한 해 동안 건설현장에서 매일 61명이 다치고, 이틀에 3명씩 사망한 셈이다. 이처럼 사고 발생률이 매우 높은 건설현장의 재해문제는 그동안 꾸준히 화두가 되어왔다 특히 건설현장의 사고 대부분은 대형사고로 직결 된다는데에서 볼 때 건설현장의 사고는 언제나 사회적으로 큰 이슈를 받아왔다. 그렇다면 건설현장에서의 사고를 대비하기 위해서는 어떤 것이 가장 중요할까. 단연 추락사고에 대한 예방이 가장 필요할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.644-647
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• 2023

건설은 경제 발전과 일자리 창출에 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나, 건설 산업은 타 산업에 비하여 고위험 산업으로, 매년 많은 사고와 재해가 발생하고 있다. 노동부 중대산업재해감독과에 따르면 2022 년 재해조사 대상 사망사고 발생 현황 발표 결과, 건설 사고 사망자는 341 명으로, 전체 산업재해 사망사고자의 53%를 차지하고 있다. 최근 사회 변화와 다양한 경기 변동, 물가 상승에 따라 건설 공사 비용 절감을 위한 안정성 결여, 시공 품질 관리의 어려움, 근로자 안전 의식 부족 등의 문제가 심화되고 있다. 이에 따라, 건설 현장의 근본적인 안전문화의 정착과 함께, 첨단 ICT 기술을 활용한 지능형 건설 안전관리 시스템의 구축이 필요한다. 그리고, 건설안전관리를 위한 스마트 건설 안전관리통합관제시스템(SCMS)의 기능과 적용 범위를 더욱 확대함으로써 건설 현장의 안전사고 예방을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해 지속적인 다양한 연구와 데이터 수집과 분석 등 기술적인 연구와 함께 법과 제도에 대한 개선 논의가 필요하다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.25 no.5
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• pp.25-31
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• 2024

The purpose of this study is to propose a model development framework to predict the risk of safety accidents for foreign workers based on a deep learning algorithm for systematic safety management of foreign workers in the construction industry. Many past studies have shown that foreign workers working at construction sites are relatively more vulnerable to safety accidents than non-foreign workers, but quantitative research on the risk of safety accidents among foreign workers working at construction sites is lacking. Furthermore, due to a lack of predictive research on safety accidents, realistic and systematic safety management for foreign workers is not possible. Therefore, in order to complement this, this study proposes a deep learning algorithm-based model that collects, analyzes, and predicts safety accident data occurring at construction sites for systematic safety management of foreign workers at construction sites. The results and framework of this study can be used to analyze and predict various safety accident risks that occur at construction sites, and ultimately can serve as an important guideline for safety management of foreign workers at construction sites.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.1
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• pp.47-54
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• 2021

According to the Korea Occupational Safety and Health Agency's (KOSHA) report on industrial accident statistics over the past four years, the number of casualties at construction sites from 2017 to June 2020 was about 93,158 and the number of deaths was about 1,977, showing a high trend of safety accidents among the eight major occupational groups, with the construction industry ranking third in total and the death rate being the highest in total. Among them, the number of deaths caused by falls in the entire occupational category is about 1,267, the highest rate of deaths due to contact is about 522, which is a frequent safety accident among the top three accident types. This paper aims to help reduce the overall proportion of construction safety accidents by developing smart safety sensing devices using ultrasonic sensors to prevent two types of safety accidents, which have the highest rate of occurrence among various types of safety accidents occurring at construction sites.