원자로의 안전성확보의 기본은 원자로의 운전에 의한여 발새하는 방사성 물질을 확실하게 관리하 여 방사서의 해로부터 공중의 건강과 안전을 보존하는 것이다. 원자로에는 로내의 방사성물질인 핵분열생성물의 누설을 방지하는 일련의 독립적 방벽들 즉 연료의 피복제, 원자로용기를 포함하 는 일차냉각재계용, 그리고 일차냉각재계통을 수용하는 격납용기들로 된 다중방호벽이 마련되어 있다. 원자로설계기준에서는 이들 방호벽이 어떠한 가상적사고가 발생하여도 그 건전성이 유지되 도록 요구하고 있디. 우리나라에서도 미국의 기준을 준용하는 원칙으로 고리 원자력발전소 등 1 호기에 대한 해석이 수행되었던 것이다. 여기서 해석판정기준 및 해석결과를 소개하고저 하는 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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1998.11a
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pp.125-130
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1998
현 산업체에서는 사고를 미연에 방지하기 위해 다양한 위험성 평가기법을 이용하고 있다. 위험과 운전성 분석기법(HAZOP)은 대표적인 정성적 평가기법으로 체계적인 연구가 가능하며 brain-storming에 의한 폭넓은 평가 결과를 얻을 수 있으므로 화학 공장에서 널리 사용된다. 그러나 HAZOP Analysis는 여러 분야의 전문가들이 위험성 평가를 시행하여야 하기 때문에 상당한 비용과 노력, 시간이 필요하고 전문가의 자질과 컨디션이 결과에 영향을 미치므로 객관적인 신뢰도가 떨어지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 하는 노력으로 HAZOP Analysis 자동화를 위한 연구가 지금까지 활발히 전개되었으나 대부분이 연속 공정에 국한된 것이었다. (중략)
원전의 전기설계는 원전소내 보조기기에 전원을 확보하기 위해 첫째는 계통으로 부터 독립된 2개 회로와 둘째는 유니트 당 2대의 소내전원으로 구성한다. 이에 더하여 계통 고장시 보조기기의 전원을 주발전기로부터 수전하는 소내부하 운전을 가능케 해두고 있다. 또한 안전 기준으로 검토된 단일사고 기준과 공통유형고장 기준에 대한 대응설계로서 다중성과 독립성이 강조되었고 이러한 적절한 설계에도 불구하고 궁극적으로 인명의 손항방지와 기기의 안전성 유지를 위한 원전의 신뢰는 능동기기(Active Component)에 의존하게 되므로 기기의 성능검증(euqipment qualification) 활동이 필연적으로 뒷받침 되고 있다.
Until now, Industrial robotic sa(ety problems are not considered as a indust rial safety problems. In order to reduce industrial robotic safety problem, analyzing problem, risk control, and developing industrial robotic standard s are necessary. In this study, SAFEMIR(Safety Management for Industrial Robotic) is developed for preventing mul-function in industrial robotics. This system is consisted of Da ta Base Management System Module and Expert System Module which Is a part of Articial In telligence. Borland C++ and Foxpro 2.0 are used for implementing this system.
각종 산업에 있어서 분체는 여러가지 형태로 다량 사용되고 있으며 분체 취급시 정전기에 의한 폭발, 화재 등 많은 재해가 발생되고 있다. 분진폭발은 과거에 탄광에서 탄진폭발에 의한 것이 대부분 이었지만 최근 플라스틱 공업, 유기합성 공업, 분말 공업 등 원재료와 제품을 분체로 취급하는 공정이 증가하면서 분진폭발 사고가 현저히 증가하였다. 그러나 현재 이러한 재해 방지를 위한 충분한 검토 및 대책이 잘 이루어지지 않고 있는 실정이다.
Rack is a place to store products. Workers pick products from rack storage. After picking up, workers move to another location by forklift. Driving speed, worker condition, and number/frequency of operation is responsible for forklift accidents. When an accident occurs, products get damaged. Therefore, it is important to prevent one. As the research result, To prevent forklift accidents, the minimum order quantity, the minimum number of operations, and low speed operation are required.
Purpose: The Taean oil spill in 2007 taught us a great lesson and is a representative example of a social disaster. It was overcome through the dazzling dedication and service of volunteers. However, behind the volunteers, they were directly or indirectly exposed to the spilled oil, resulting in health problems such as headaches and safety accidents. Safety accidents were caused by unsafe behavior, and unsafe behavior was caused by lack of safety awareness or ignorance. We want to find an education and training program to systematically raise safety awareness for volunteers in connection with the Occupational Safety and Health Act. Method: The occupational safety and health law, the laws related to coastal clean-up, and the unsafe behavior factors in the statistics of occupational accidents in the past year were mainly identified. Result: The contents of education and training hours to be provided for volunteers involved in coastal clean-up were presented in comparison with workers under the Occupational Safety and Health Act. Conclusion: Safety and health education for volunteers and volunteer managers is directly related to safety awareness and can prevent unsafe behavior.
국내 산업재해 사고 사망자의 상당수가 건설업에서 발생하고 있다. 건설 현장에는 굴삭기, 크레인과 같은 중장비가 많고 높은 곳에서 작업하는 경우가 흔해 위험 요소에 노출될 가능성이 높다. 물리적 사고 외에도 작업 중 발생하는 미세먼지에는 여러 유해 인자가 존재하여 건설근로자들에게 호흡기질환과 같은 직업병을 유발한다. 정부에서는 산업현장 안전 관리의 중요성이 증가함에 따라 각종 산업재해로부터 근로자를 보호하기 위한 법안을 마련하였다. 따라서 건설 현장의 경우 산업재해를 방지하기 위해서 위험요소를 사전에 인지하고 즉각 대응할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 통한 자동화 기술을 활용하여 24시간 안전 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 IoT 기반 통합안전 관리 시스템은 AI를 적용한 CCTV를 통해 산업 현장을 모니터링하고, 다수의 IoT 센서가 측정한 수치를 근로자 및 관리자가 실시간으로 확인할 수 있게 하여 산업 현장 내 안전사고를 예방한다. 구체적으로 어플리케이션을 통해 미세먼지 농도, 가스 농도, 온도, 습도, 안전모 착용 여부 등을 모니터링할 수 있다. 모니터링 중에 유해물질의 농도가 일정 수치를 넘기거나 안전모를 착용하지 않은 근로자가 발견될 경우 근로자 및 관리자에게 경고 알림을 발송한다. 유해물질 농도는 IoT 센서를 통해 측정하며 안전모 착용 여부는 카메라 센서에 딥러닝 모델을 적용하여 인식하였다. 본 연구에서 제시한 통합안전관리시스템을 통해 건설현장을 비롯한 산업현장의 산업재해 감소와 근로자 안전 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Kim, Hyoung Jean;Park, Chan-Cook;Lee, Jae Yong;Lee, Chun Sik
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.21
no.6
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pp.61-69
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2017
In case of plant accident, the most important measures that field operators, control-room operators and fire fighters must take are the escape from and going into the accident sites. These two different actions are reverse directional moving actions. By training operators and fire fighters with counter-accident path taking measurements, we can prevent the small accidents from becoming large-scale accidents, and can take efficient measurements in case of actual plant accidents. Out of necessities of path-taking training, in this research, we developed the escape and rescue path-taking method for plant accident response training. We can calculate the escape and rescue routes from a operator or fire fighter's current location as of accident happening and provide route data which in turn can be used as the safety training scenario. We expect this path-taking method can enhance the effectiveness and reality of escape and rescue training scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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