This study analyzes the characteristics of occupational accidents of food delivery via motorcycle in terms of accident probability and work-days. Depending on their employment status, food-delivery workers were divided into "employed" workers (who work for restaurants) and "special-type" workers (who work for delivery platforms). Collected data include occupational accident-information during the last two years (1,468 cases for employed workers and 4,899 cases for special-type workers) and their risk information such as age, work experience, accident location, season of the accident, and weather conditions. The study finds that special-type workers had a significantly higher accident probability for the younger age group (80.8%), while employed workers had more accidents in both 20's or younger (34.9%) and 50's or older (25.4%). The number of work-days-lost was higher for special-type workers with less work experience, and it decreased with increasing work experience. Moreover, the chance for accidents was higher at night time (55%) than for day time (45%) for special-type workers as well as for employed workers. The number of work-days-lost was higher in foreign workers (180.79 days) than in Korean workers (121.44 days). Accident probability (30.7%) and work-days-lost (136.2 days) was higher in winter than in other seasons. In addition, accidents-per-day was higher on snowy days (12.7 cases per day) than rainy (8.1) and windy days (7.1). In addition, it was found that deadly accidents mainly caused injuries to face, head, and chest, while non-deadly accidents affected mainly the legs and feet. This study enables the development of better policies to prevent accidents of food delivery workers.
Kim, Kyeong Yong;Beck, Tea Hun;Lim, Jin Kang;Park, Byung Ho
International Journal of Highway Engineering
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v.17
no.6
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pp.75-83
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2015
PURPOSES : This study deals with the traffic accidents classified by the traffic analysis zone. The purpose is to develop the accident density models by using zonal traffic and socioeconomic data. METHODS : The traffic accident density models are developed through multiple linear regression analysis. In this study, three multiple linear models were developed. The dependent variable was traffic accident density, which is a measure of the relative distribution of traffic accidents. The independent variables were various traffic and socioeconomic variables. CONCLUSIONS : Three traffic accident density models were developed, and all models were statistically significant. Road length, trip production volume, intersections, van ratio, and number of vehicles per person in the transportation-based model were analyzed to be positive to the accident. Residential and commercial area ratio and transportation vulnerability ratio obtained using the socioeconomic-based model were found to affect the accident. The major arterial road ratio, trip production volume, intersection, van ratio, commercial ratio, and number of companies in the integrated model were also found to be related to the accident.
The Accident Tolerant Fuel (ATF) is a new concept of fuel, which can not only withstand the consequences of the accident for a longer time, but also maintain or improve the performance under operating conditions. ISAA is a self-developed severe accident analysis code, which uses modular structures to simulate the development processes of severe accidents in nuclear plants. The basic version of ISAA is developed based on UO2-Zr fuel. To study the potential safety gain of ATF cladding, an improved version of ISAA, referred to as ISAA-ATF, is introduced to analyze the station blackout accident of PWR using ATF cladding. The results show that ATF cladding enable the core to maintain a longer time compared to zirconium alloy cladding, thereby enhancing the accident mitigation capability. Meanwhile, the generation of hydrogen is significantly reduced and delayed, which proves that ATF can improve the safety characteristics of the nuclear reactor.
This study deals with characteristics and risk of a PM based on user survey result, road driving test and data analysis of PM accident. Text mining method is applied to extract PM accident data from Big Data, which are claim data of private insurance company. Road driving test and survey on safety, convenience, noise, overtake ability, steering ability, and climbing ability of PM are performed to evaluate user's safety and convenience considering domestic road condition. As the result of claim data analysis, annual average increase rate of PM accident is 47.4% and average compensation of personal mobility is higher than that of bicycle by maximum 1.5 times. 79.8% of PM accident is self-caused accident due to unskilled driving and age-specific diagnosis rate of driver over 60 is higher than that of under 60. Diagnosis rate of over 60 at lower limb, foot, rib and spine is especially higher than that of under 60. As the result of road driving test and user survey, satisfaction level on safety and convenience of PM is evaluated as close to that of bicycle and satisfaction level of PM is increased after boarding. Overtake ability, steering ability, and climbing ability of PM are evaluated as same or better than that of bicycle but warning equipment to pedestrian or bike such as horn is required because noise level of PM during driving is too low. Finally, user survey result shows that bicycle road is suitable for PM and safety standard, advance-education and insurance are required for PM. It is suggested that drivers' license for PM can be replaced by advance-education. Results of this study can be used to prepare safety measures and legal basis for PM operation.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.28
no.2
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pp.63-70
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2020
Many organizations apply reactive safety management to prevent the same or similar types of accidents by through investigation and analysis of the accident cases. Although research on investigation techniques has contributed a lot to the objective results of safety accidents and the preparation of countermeasures, many accident investigation techniques currently in use treat accidents from a linear perspective, revealing limitations in reflecting current systems dominated by complexity and uncertainty. In order to overcome these limitations, this study will review recent studies and concepts from a system safety perspective and predict future research trends through a case analysis of aviation accident. The models used in the analysis are STAMP, HFACS, and FRAM, and the characteristics of each technique are presented so that analysts who perform related tasks in the field can refer to them.
The use of temporary Gondola has been steadily increasing. The temporary Gondola is required to get a safety certification review during installation and to be inspected during use within every six months. Most of them, however, are dismantled before six months, and inappropriate activities are conducted frequently for shorter working hours and convenience of work. In this study, the characteristics of the temporary Gondola and the domestic accident cases that occurred over the past 10 years(2008-2017) are analyzed for the type of accident, the state of the accident by year, and the actions of the workers in the event of an accident. Also comprehensive accident reduction measures were proposed by identifying the fundamental causes of temporary Gondola accidents, problems of existing preventive measures, and system defects by utilizing Bow-Tie techniques.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.28
no.4
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pp.21-31
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2020
There are two to three helicopter accidents every year in Korea, representing 5.7 deaths per 100,000 flights. In this study, an analysis was conducted on helicopter accidents that occurred in Korea from 2005 to 2017. The accident analysis was based on the aircraft accident and incident report published by the Aircraft and Railway Accident Investigation Board. This Research analyzed the characteristics of accidents occurring in Korea caused by human error by pilots. Accident analysis was done by classifying the organization, flight mission, aircraft class, flight stage, accident cause, etc. Pilot's huan error was classified as Skill-based error, decision error and perceptual error in accordance with the HFACS taxonomy. The accidents caused by pilot's human error were classified into five categories: powerlines collision, loss of control, fuel exhaustion, unstable approach to reservoir, and elimination of tail rotor.
In general, a number of severe accident scenarios derived from Level 2 probabilistic safety assessment (PSA) are typically grouped into several categories to efficiently evaluate their potential impacts on the public with the assumption that scenarios within the same group have similar source term characteristics. To date, however, grouping by similar source terms has been completely reliant on qualitative methods such as logical trees or expert judgements. Recently, an exhaustive simulation approach has been developed to provide quantitative information on the source terms of a large number of severe accident scenarios. With this motivation, this paper proposes a machine learning-based categorization method based on exhaustive simulation for grouping scenarios with similar accident consequences. The proposed method employs clustering with an autoencoder for grouping unlabeled scenarios after dimensionality reductions and feature extractions from the source term data. To validate the suggested method, source term data for 658 severe accident scenarios were used. Results confirmed that the proposed method successfully characterized the severe accident scenarios with similar behavior more precisely than the conventional grouping method.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.04a
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pp.127-128
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2022
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.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.19
no.2
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pp.12-19
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2011
Real-world accident cases were investigated to understand injury characteristics of the elderly driver. A total 10 cases of car-to-car frontal crash accidents from passenger car including SUV claimed to domestic car insurance company were reviewed. The injury characteristics of the elderly were analyzed from personal information (gender, age), medical treatment record (medical certificate, curative days), vehicle information (model, air-bag, seatbelt) and damage information. This study showed that elderly driver has higher possibility of thorax injury than non-elderly's. Moreover, Injury type and severity were more severe than non-elderly driver at similar type accident conditions. Also, elderly driver's medical treatment period needs 3 times more than non-elderly driver's.
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