The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.245-252
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2022
Risk identification for bridge projects is a knowledge-based and labor-intensive task involving several procedures and stakeholders. Presently, risk information of bridge projects is unstructured and stored in different sources and formats, hindering knowledge sharing, reuse, and automation of the risk identification process. Consequently, there is a need to develop structured and formalized risk information for bridge projects to aid effective risk identification and automation of the risk management processes to ensure project success. This study proposes a semantic risk breakdown structure (SRBS) to support risk identification for bridge projects. SRBS is a searchable hierarchical risk breakdown structure (RBS) developed with python programming language based on a semantic modeling approach. The proposed SRBS for risk identification of bridge projects consists of a 4-level tree structure with 11 categories of risks and 116 potential risks associated with bridge projects. The contributions of this paper are threefold. Firstly, this study fills the gap in knowledge by presenting a formalized risk breakdown structure that could enhance the risk identification of bridge projects. Secondly, the proposed SRBS can assist in the creation of a risk database to support the automation of the risk identification process for bridge projects to reduce manual efforts. Lastly, the proposed SRBS can be used as a risk ontology that could aid the development of an artificial intelligence-based integrated risk management system for construction projects.
As the construction industry has been increasingly complex, aging workers, hard-working avoiding young generation, foreign workers having language problem for the past decades, delivering of construction qualified workers has been a rising problem. This misalignment between the complex jobs and the number of skilled workers will continue to be in issue that the construction industry will face for following decades. Construction field workers who are working outside in uncontrollable condition unlike manufacturing industry are exposed to easily construction safety accident. There are so many efforts to prevent and control the construction accident. However, the relationships between the construction works and construction safety accident has not been well dealt and investigated based on objective accident data except for the qualitative study through interview, delphi and so on. Therefore this study analyzes job risk matrix exposed to safety accidents based on statistic data for 20 years from Korean Occupational Safety & Health Agency in order to prevent the construction field accidents.
Ali, Ahmed Khairadeen;Khan, Numan;Lee, Do Yeop;Park, Chansik
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.313-322
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2020
The recognition of the risk hazards is a vital step to effectively prevent accidents on a construction site. The advanced development in computer vision systems and the availability of the large visual database related to construction site made it possible to take quick action in the event of human error and disaster situations that may occur during management supervision. Therefore, it is necessary to analyze the risk factors that need to be managed at the construction site and review appropriate and effective technical methods for each risk factor. This research focuses on analyzing Occupational Safety and Health Agency (OSHA) related to risk zone identification rules that can be adopted by the image recognition technology and classify their risk factors depending on the effective technical method. Therefore, this research developed a pattern-oriented classification of OSHA rules that can employ a large scale of safety hazard recognition. This research uses joint reasoning of risk zone Identification and numeric input by utilizing a stereo camera integrated with an image detection algorithm such as (YOLOv3) and Pyramid Stereo Matching Network (PSMNet). The research result identifies risk zones and raises alarm if a target object enters this zone. It also determines numerical information of a target, which recognizes the length, spacing, and angle of the target. Applying image detection joint logic algorithms might leverage the speed and accuracy of hazard detection due to merging more than one factor to prevent accidents in the job site.
This research proposes a new risk analysis method in order to guarantee successful performance of construction projects. The proposed risk analysis methods consists of four phases. First step, AHP model can help contractors decide whether or not they bid for a project by analysing risks involved in the project. Second step, the influence diagraming, decision tree and Monte Carlo simulation are used as tools to analyze and evaluate project risks quantitatively. Third step, Monte Carlo simulation is used to assess risk for groups of activities with probabilistic branching and calendars. Finally, Fuzzy theory suggests a risk management method for construction projects, which is using subjective knowledge of an expert and linguistic value, to analyze and quantify risk. The result of study is expected to improve the accuracy of risk analysis because three factors, such as probability, impact and exposure, for estimating membership function are introduced to quantify each risk factor. Consequently, it will help contractors identify risk elements in their projects and quantify the impact of risk on project time and cost.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제4권1호
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pp.29-36
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2014
Tunnelling has become a preferred method of construction for road and highway projects in countries with a lot of hilly slope geological conditions such as found in Malaysia. However the construction works of a tunnelling project are usually complicated and costly, which consequently impose great risks to the parties involved. This paper identifies the key significant risks and sub-risks for tunnelling construction projects in Malaysia through a case study. Interview has been used as the solitary means to determine the significant risks from contractor's eleven key project personnel who were directly involved in the tunnelling construction such as consultant, construction manager and tunnel engineers. The importance of the risks identified is then prioritised and ranked via the Analytic Hierarchy Process (AHP)'s pairwise comparison approach to determine their criticality towards a successful delivery of project. As a result, three key risks have been identified as significant for the tunnelling case study project, namely health and safety, cost overrun in construction and time overrun in construction. Two sub-risks each of the latter categories, which are cost underestimation and unforeseen events (cost overrun in construction) as well as plant and machinery failure and delay in material delivery (time overrun in construction), have occupied the top five overall risk ranking.
Construction work accidents have not decreased in spite of much effect such as new work methods education and research related to the safety management. Specially, many fatal accidents were mainly caused by unanticipated risk factors in reinforced concrete construction work, which was involved in apartment, building. school church, hotel hospital, bank work and the other works. According to the construction fatal accident book by KOSHA 1,903 workers were killed by the fatal accidents in reinforced concrete construction work during the 13 years$(1992\~2004)$. From these reasons, this study researched the cause of fatal accidents which were happened in reinforced concrete construction work during last 13 years and surveyed construction managers and specialists about risk factors according to the work type in the reinforced concrete construction work. Therefore, this study will suggest the counterplan about the construction safety management and prevent fatal accidents from construction site related to the reinforced concrete construction work.
According to Department of labor guideline "2012-104 (2012.9.26.)" This study is to suggest the basic information and the improvement for the application of risk assessment on a construction site by group interview & survey of construction worker who is the practice of the subject and then numerical analysis about awareness and action plan of Safety and health. The result of group interview and survey of construction worker, most of construction worker feel the danger during the work. Then construction worker analysis results that risk assessment helps to change & raise awareness of safety and reduce an industrial disaster. Easy Safety management activity such as TBM & safety education active will be necessary for safe worksite and then I suggest the TBT(tool box talk) active which combines TBM & safety education.
In the era of AI, intelligent construction safety technologies are being introduced to the construction safety environment, but the application of AI has limitations due to the lack of accident images to learn in complex construction sites. In order to overcome this, we will introduce an intelligent risk detection system that dramatically improves risk detection accuracy by combining AI with digital twin technology, and introduce various cases.
보험통계포털에 따르면 건설 부문의 사고로 인한 손실액이 최근 10년 동안 크게 증가하였다. 이처럼 국내 건설 공사의 리스크 관리 방안에 대한 연구가 매우 중요해지고 있으며, 이를 위해서는 내재된 리스크 요인을 도출하고 분석해야하며, 불확실성을 다루기위한 통계학적인 기법이 요구된다. 하지만 건설 리스크에 관한 연구는 대부분 정성적이며 포괄적으로 진행되었으나, 신뢰성있는 리스크 분석을 위해서는 영향이 큰 리스크 인자에 집중하고 정량적인 분석이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 공사 현장에 집중된 리스크 요인을 수집하기 위해 A보험사의 건설 현장 사고 데이터를 이용하였다. 이를 토대로 피해율과 상관 관계있는 인자를 분석하기 위해 상관분석을 수행하였다. 또한 본 연구의 목적인 건설 현장의 사고데이터를 활용한 적정 피해액 정량화 모델을 개발하고자 회귀분석을 수행하였다. 본 연구의 결과는 향후 지속적인 피드백을 통해서 데이터의 축적 및 효과검증을 통해 발전해 나갈 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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