산업재해로 인하여 발생한 사망자들의 그 원인 및 특성을 파악하여 산업재해의 예방대책 수립에 도움이 되고져 과거 6년간의 부산지역 산업장에서 발생한 사망자들에 대한 조사연구를 실시하여 얻은 성적은 다음과 같다. 1. 6년간 발생한 총 사망자수는 361명으로 평균 사망율은 33.8이었다. 연도별로는 1974년이 52.9로 가장 높고 가장 낮은 연도는 1970년도로 13.8이었으며 업종별로는 전기 가스 수도업이 149.3, 건설업 83.9의 순위였으며 최저율을 보이는 업종은 제조업으로 18.3이였다. 2. 연령별 사망율로는 $20{\sim}29$세군이 43.0으로 최고였고 다음이 $40{\sim}49$세군으로 38.1, $30{\sim}39$세군 32.0, 50세 이상군 31.9의 순위였고 최저는 19세 이하군으로 17.9였다. 3. 근속연수별 누적사망자 수는 6개월 이하가 전체의60.4%, 1년 이하가 72.9%, 2년 이하가 83.1%로서 1년 이하의 근무경력을 가진 자가 대부분이었다. 4. 월별 발생분포로는 8월이 15.8%로 최고였고 2월이 5.8%로 최저였으며 요일별로는 금요일이 19.2%로 최고였고 최저는 월요일으로서 11.9%였다. 5. 재해원인별 분포는 차량에 의한 것이 28.3%, 추락 19.1%, 충돌 9.2%의 순위였으며 상병부위별로는 두부외상 44.6%, 전신외상 33.0%, 흉부외상 10.5%의 순위였으며 최저는 배부외상으로 1.9%이었고 상명 병별로는 뇌좌상 및 뇌출혈 39.4%, 골절 탈구 33.2%, 질식 8.0% 등의 순위였다. 6. 부상으로부터 사망까지의 기간별 누적사망자는 수상 당일 사망한 자가 74.2%, 3일 이내가 88.5%, 일주일 이내가 96.1%로서 대다수가 부상 후 일주일 이내에 사망하였다. 7. 1일 평균 임금별 누적사망자는 1,000원 미만이 56.8%, 2,000원 미만이 91.7%로 대다수가 2,000원이하였었고, 4,000원 이상인 자는 겨우 1.6%에 불과하였다.
최근 건설 산업이 대형화, 복잡화됨으로써 건설 재해가 사망 등의 대재해로 변화하고 있으며, 안전관리에 관한 많은 정보의 능률적인 관리가 어려워, 실시간적인 안전관리가 더욱 요구되고 있다. 이를 지원하기 위한 방법 중 하나로 Information Technology와의 연계를 통한 해결책이 점차 설득력을 얻어가고 있고, 최근 Personal Digital Assistant(PDA), Palmtop(팜탑 컴퓨터), 태블릿 PC(Personal Computer) 등이 업무를 지원하기 위하여 건설 현장에 도입되었지만, 장비의 무게, 조작의 불편함 등(의 장비의 한계와 등의 문제로 인해) 또다른 비효율적인 면이 나타나게 되었다. 한편 최근 모바일 커뮤니케이션의 발전에 힘입어 넓은 지역에서의 무선통신을 이용하여 정보의 실시간적인 교환과 처리가 향상되었고, 가볍고 사용이 간편한 스마트모바일의 도입으로 많은 부분에서 적용성이 입증되었다. 이에 본 연구는 현장 안전관리의 문제점을 찾아서 분석하고, 요구사항을 도출하여, 새로운 관리 도구로써 대두되고 있는 스마트모바일과의 연계를 통해 보다 효율적인 현장 안전관리를 지원할 수 있는 프레임워크를 구현한다. 개발되는 두 가지 스마트모바일 어플리케이션(현장 안전관리 어플리케이션, 안전가이드라인 어플리케이션)을 통해 현장의 안전관리를 실시간으로 수행할 수 있으며, 현장사무실에서의 재입력 혹은 재작업을 감소시키며, 안전정보의 즉각적인 활용이 가능할 것으로 예상된다.
건설산업의 중대재해 발생률 및 사망률이 가장 높아짐에 따라 이를 감축하기 위해 국내에서도 다양한 노력을 기울이고 있다. 그 중 위험성 평가는 시공단계 위험요소를 평가하고 재해 감소대책을 위한 자료로 활용되고 있다. 그러나 기존의 위험성 평가는 수행자의 주관이 개입되며 국내 건설현장에 취약한 측면이 있다. 본 연구는 위험성 평가 분야에 BIM을 활용하여 정량적으로 위험요소를 도출함으로써 리스크를 조기 식별하고 사전제거하는 것을 목표로 위험성 평가를 위한 DB 분류체계를 구축하였으며 BIM을 활용한 위험성 평가의 방법론을 제시한다. 이를 통해 리스크의 사전 제거로 시공 작업자의 안전성을 증대시키고 안전관리 분야의 추가비용을 절감한다. 또한, 신규 공법에도 적용 가능하므로 프로젝트 참여자들의 이해도를 높이며 의사소통의 도구가 된다. 본 연구는 BIM을 기반으로 정량적인 위험도를 도출하는 프레임워크를 제안하는 연구로써, 향후 BIM을 활용한 위험성 평가 분야에 기반 기술로 활용될 것이다.
최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.
During five years (Year 2009~2013), Total victims of 72 %(81,560 people) and those 50.6 %(1,258 people) of death accident occurs in small scale construction site which operate 2 million USD less construction budget. Especially, falling death accident account for 785 people, in the share of 33.2 %(261 people) death disaster takes due to defect of original cause materials. The major safety issues in small scale work place take place while scaffold installation, disassembling, work-plate improper installation or non-professional skills of workers. Furthermore, labor subcontract systems make small construction site shortage of resources. Those workers regard work-plate as unnecessary and consumables supplies. Because of that most of workers use unsafe workplace in most construction site. Therefore, in order to prevent falling accident occurring in small scale work site, government should organize related regulations such as "Work site safety construction method" and then expands education support, financial aid, and sourcing safety supplies for work plate which offer broad variety experiences. Also, introduce certificate solutions for various work plates to improve safety function such as anchoring type method and anti sliding function.
The large-sized, complex, and multi-storied construction industry caused the increasing construction amount together with insufficient skilled workers to increase the probability of occurring accident, resulting in the most construction accidents next to manufacturing industry. Death accidents have risen to serious level, compared construction industry with manufacturing industry along the numbers of workers. Due to the main feature of one-time industry receiving orders, open-air dispersed production activity and the long-complex production process, the continuous efforts to prevent and manage safety accidents were made but the results were of no effect. They didn't deeply analyze the falling accidents that consist of half death accidents in construction industry. This study has classified in detail Missteps, Slip, Trip, Unstability and the others on the basis of gait characteristics, occurrence types, frequency and intensity of death accidents. This study suggested the effective methods on the construction safety management according to the causes of falling accidents. This study will be expect to be used as the basic data in the procedure and the program of safety management.
Proportion of falling from height accident at construction work accounts for more than 40%, and the number of injuries is getting increased. So without considering falling from height, we can say that it's hard to achieve our goal(accident prevention). Another critical point that we have to think about theses days is the fact that construction workers are getting older. To be specific, the number of workers who are above 50 years old accounts for 65.6% among the fatalities(2007~2011, KOSHA inspection). Accordingly, to effectively prevent construction accedents, especially falls from height, we need to focus on motion analysis of older construction workers and then make suitable measures for growing accident rates at construction work.
거푸집공사비는 건축공사비의 10~15%, 골조공사비의 30~40%로, 건축공사에서 차지하는 비중이 상당하다. 또한 거푸집 붕괴로 인한 사망재해가 빈번하게 발생하고 있어, 다른 공종에 비하여 상대적으로 재해강도가 높은 공종이라 할 수 있다. 이처럼 건설 프로젝트에서 거푸집을 설계할 때 정확한 물량산출과 구조계산은 매우 중요한 사항이다. 따라서 본 연구에서는 거푸집설계를 용이하게 하기 위하여 거푸집공사에 관련된 새로운 IFC Entity를 제안하였으며, "개방형 BIM 거푸집설계 프로토타입"을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 거푸집설계 접근법은 시공 관리자로 하여금 정확한 물량산출과 신속한 계획 및 시공을 수행하는데 도움을 줄 것으로 기대된다. 하지만 본 연구는 소규모 특정건축물과 유로폼 만을 대상으로 수행하였기 때문에, 그 외의 건축물의 거푸집공사에 적용하기에는 한계가 있고, 범용적으로 거푸집공사에 적용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것이다.
Many industrial accidents have occurred continuously in the manufacturing industries, construction industries, and service industries of Korea. Fatal accidents have occurred most frequently in the construction industries of Korea. Especially, the trend analysis of the accident rate and fatal accident rate is very important in order to prevent industrial accidents in the construction industries systematically. This paper considers forecasting of the accident rate and fatal accident rate with static and dynamic time series analysis methods in the construction industries. Therefore, this paper describes the optimal accident rate and fatal accident rate by minimization of the sum of square errors (SSE) among regression analysis method (RAM), exponential smoothing method (ESM), double exponential smoothing method (DESM), auto-regressive integrated moving average (ARIMA) model, proposed analytic function model (PAFM), and kalman filtering model (KFM) with existing accident data in construction industries. In this paper, microsoft foundation class (MFC) soft of Visual Studio 2008 was used to predict the accident rate and fatal accident rate. Zero Accident Program developed in this paper is defined as the predicted accident rate and fatal accident rate, the zero accident target time, and the zero accident time based on the achievement probability calculated rationally and practically. The minimum value for minimizing SSE in the construction industries was found in 0.1666 and 1.4579 in the accident rate and fatal accident rate, respectively. Accordingly, RAM and ARIMA model are ideally applied in the accident rate and fatal accident rate, respectively. Finally, the trend analysis of this paper provides decisive information in order to prevent industrial accidents in construction industries very systematically.
In Korea, more than half of work-related fatalities have occurred on construction sites. To reduce such occupational accidents, safety inspection by government agencies is essential in construction sites that present a high risk of serious accidents. To address this issue, this study developed risk prediction models of serious accidents in construction sites using five machine learning methods: support vector machine, random forest, XGBoost, LightGBM, and AutoML. To this end, 15 proactive information (e.g., number of stories and period of construction) that are usually available prior to construction were considered and two over-sampling techniques (SMOTE and ADASYN) were used to address the problem of class-imbalanced data. The results showed that all machine learning methods achieved 0.876~0.941 in the F1-score with the adoption of over-sampling techniques. LightGBM with ADASYN yielded the best prediction performance in both the F1-score (0.941) and the area under the ROC curve (0.941). The prediction models revealed four major features: number of stories, period of construction, excavation depth, and height. The prediction models developed in this study can be useful both for government agencies in prioritizing construction sites for safety inspection and for construction companies in establishing pre-construction preventive measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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