Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
As a public transportation possible to convey a large quantity, the railway is safe and keeps time, but it has hazards to cause a disaster if the accidents such as collision, derailment, and fire occur. So advanced countries carry out System Safety Plan with various program activities which have connected orders to maintain or improve safety level by finding hazards, evaluation, taking measures and practice, and improving problems. Especially they systematically manage hazards to cause railway accidents and the factors which possibly threat safety, using national classification of risk and causes with analysis of the related data such as establishing accident/incident data and safety regulations/standards. As executing railway safety regulations, domestic railway is currently trying to improve railway safety management system. The research of classification system of accidents/incidents is one thing to make railway safety management systems better. In this research, we reviewed hazardous factors of railway systems and classification of the causes as the beginning of system safety management, and we conducted study on development of railway accident classification based on findings of this research. The results are able to be used in identifying hazards and activities of systemic safety management at the step of railway accident report and investigation.
To improve safety management of railway and cope with the factors to threat technical and social safety, we need to establish railway safety management system based on analysis of hazards and assessment of risk for railway system. So we have to conduct PHA(Preliminary Hazard Analysis) first to understand weak points and factors to possibly threat safety using analysis of related data such as past accident/incident data and safety regulation and classification standards of hazards/causes of railway accidents. Therefore in this research, we led types/dangerous events/causes of risks/factors of risks from hazard log developed based on railway accident classification and hazards of railway accident. PHA model for domestic railway system will be used in risk analysis and risk assessment of railway accident.
미래의 화재 사고에 대한 구체적인 대응과 사고를 줄이기 위하여 국내외 사고사례의 집적과 체계적인 자료 분류가 필요하다. 본 연구에서는 화재 사고사례 분류 모델을 제시하고 미국 NFPA의 분류 모델과 일본의 모델을 비교하여 향후 개선 방향을 제시하였다. 또한 PC의 Windows 환경에서 운영될 수 있는 사고사례에 관한 데이터베이스 프로그램(FADBS)을 개발하여 사고사례 분석을 쉽고 효과적으로 활용할 수 있도록 하였다.
By evaluating the health status of 152 male workers engaged in a metal-product factory by Cornell Medical Index in conjunction with their experience of industrial accident, I attempted to find out whether any health condition may effect on the occurence of industrial accident. Differences in frequency of complaints in each section of CMI between control workers and accident workers were statistically tested by T-test. On the other hand, influence of neuropsychiatric factors (section M-R) on the occurence of accidents was analyzed by $X^2-test$ with Fukamachi's classification. The followings were the results obtained in this study. 1. The average number (26.42) of physical complaints in accident group is significantly more than in control group (18.70). 2. The average number (17.70) of mental complaints in accident group is very significantly more than in control group (11.70). 3. Differences in frequencies of complaints by sections between accident group and control group was all significant except C (cardiovascular system), H (genitourinary system), I (fatigue) & J (frequency of disease). 4. frequency rate of neurotic workers who were identified by Fukamachi's classification was significantly higher in accident group (72%) than in control group (51%).
Many railway safety measures are carried out after Daegue subway fire accident. Such as replacement of train interior material, fire extinguish and toxic gas evacuation facilities, exercise on emergency response, setting up of national safety management system, and safety technology research. But these safety measures are not considered by system safety due to lack of risk and hazard information. In order to assess fire risk on system level, we proposed hazard events and causes classification for railway fire accident risk analysis.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.163-171
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2019
Purpose: Purpose: The National Safety Experience Center Establishment and Reinforcement Project Management Guidelines, established to build a national safety experience center that is central to practicing education on disasters and safety accidents, requires that appropriate experience training programs be in place. However, due to the lack of classification grounds for the six areas of disaster•safety accidents presented by the Ministry of Public Administration and Security, and the mortality statistics necessary for establishing sectors have accumulated for over a decade, they are based on this. Our purpose is to standardize classification of sectors belonging to each area. Methods: We will divide disaster•safety accidents into 6 areas by three steps, and the grounds for 6 areas of accidents are presented. The 15 external causes other than the disease since 2009 has been proposed by The National Statistical Office. Therefore on the basis of these causes, various sectors belonging to each area are classified. Results: We will divide all disaster•safety accidents into six areas through three logical separation stages, and the areas were systematically classified based on the 15 factors of death. In conclusion, we present the grounds for the classification criteria in the six areas, the transportation accident disaster area in three areas, the social infrastructure system area in four areas, the crime accident disaster area in four areas, the life safety accident area in four areas, we set up all disaster•safety accidents in six areas and finally standardize total 25 areas.
This study statistically analyzed the laboratory accidents by investigating 806 laboratory accident survey reports which were officially submitted to government from 2013 to June 2017. After comparing domestic and foreign accident classification criteria, the laboratory accidents were classified using KCD7(Korean Standard Classification of Diseases) and OIICS(Occupational Injury and Illness Classification System) criteria. For the type and part of injury, KCD7 classification criteria was adopted. And, for the cause and occurrence type of accidents, OIICS was adopted to analyze the laboratory accidents. Most of injuries happened to the wrist and hand caused by sharp materials or chemical materials. The analysis of accident cause showed that accidents resulted in medical practice and accidents from handtools and chemical materials such as acid and alkali frequently occurred. The major occurrence types of laboratory accidents was body exposure to the chemical materials such as hydrochloric acid and sulfuric acid. In addition, the accidents resulted in destroy of grasped object or falling object were frequently reported.
The systematic information management of chemical accidents has been required as a tool for the policy making, system improvement and release of information concerning accident prevention. However, there is not yet a systematic chemical accidents tracking system in Korea, which make confusion among the related government agencies and the parties to accidents that the related statistics are different from each others. In this study, We developed the Chemical Accident Tracking System (CATS) using chemical accident classification which was made up of 12 upper classes, 70 middle classes, 272 lower classes. The CATS is mainly consist list up module, reporting module, searching and statistic module, etc. The CATS is expected to be applied to the information tracking and database system for chemical accidents and improve its manageability.
It is necessary to analyze the railway accidents and incidents for the purpose of understanding present safety state and enhancing its system. Korea National Railroad has its accident/incident reporting codes, but it is relatively not sufficient for detail classification and investigation of accident and incident compared with foreign countries. This paper suggests how to classify the railway accident/incident, and describes the analysis result for domestic recent railway accidents and incidents according to the new suggested classifying system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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