Steel and iron manufacture works exist that many latency risk as melting liquid of high temperature, work of high place, and so on. Once in a while, the accident case make use of basic data for latency risk analysis in a place of business. In this paper, we investigated the cause of the accident in steel an iron works. The result, we came across that many latency risk in steel and iron manufacture works. The main type of risk are fall, narrow, come flying, etc. Most of the latency risk type are repetition and conventional accident. Accordingly, steel and manufacture works must prevent to repetition and conventional accident.
This study deals with the relation between traffic accident and urban decline. The purpose of this study is to develop the regional accident models of elderly drivers. In order to develop the count data models, 2009-2015 traffic accident data from TAAS(traffic accident analysis system) and urban decline data from urban regeneration information system are collected. The main results are as follows. First, the null hypothesis that there is no difference in the accident number between elderly and non-elderly drivers is rejected. Second, 8 accident models which are all statistically significant have been developed. Finally, common variables between elderly and non-elderly are ratio of elderly people, elderly person living alone/1,000 persons and wholesale/retail employments/1,000 persons. This study could be expected to give many implications to making regional accident reduction policy.
Depending on the change of lifestyle and the improvement of people's living standards and rapid industrialization, urbanization of recent, demand for water is increasing rapidly. So emissions of domestic wastewater and various industrial waste water has increased, and water quality is worsening day by day. Therefore, in order to provide a measure against the occurrence of water pollution accident, this study was tried to simulate water pollution accident. This study simulated 2008 Gimcheon phenol accident using 1,2-D model, and analyze scenario for prevent of water pollution accident. Consequently the developed 1-D model presents high reappearance when compared with 2-D model, and has been able to obtain results in a short simulation run time. This study will contribute to the water pollution incident response prediction system and water quality analysis in the future.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.33
no.3
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pp.346-354
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2023
Objectives: Chemical accidents cause extensive human and environmental damage. Therefore, it is important to prepare measures to prevent their recurrence and minimize future damage through accident investigation. To this end, it is necessary to identify the accident occurrence process and analyze the extent of damage. In this study, the development process and damage range of actual chemical leakage accidents were analyzed using CFD. Methods: For application to actual chemical leakage accidents using FLACS codes specialized for chemical dispersion simulation among CFD codes, release rate calculation and 3D geometry were created, and scenarios for simulation were derived. Results: The development process of the accident and the dispersion behavior of materials were analyzed considering the influencing factors at the time of the accident. In addition, to confirm the validity of the results, we compared the results of the actual damage impact investigation and the simulation analysis results. As a result, both showed similar damage impact ranges. Conclusions: The FLACS code allows the detailed analysis of the simulated dispersion process and concentration of substances similar to real ones. Therefore, it is judged that the analysis method using CFD simulation can be usefully applied as a chemical accident investigation technique.
Preventing the traffic accident by accurately predicting it in advance can greatly improve road traffic safety. The accurate traffic accident prediction model requires not only understanding of the factors that cause the accident but also having the transferability of the model. So, this paper suggest the traffic accident diagram using CART(Classification And Regression Tree) analysis, developed Model is compared with the existing accident prediction models in order to test the goodness of fit. The results of this study are summarized below. First, traffic accident prediction model using CART analysis is developed. Second, distance(D), pedestrian shoulder(m) and traffic volume among the geometrical factors are the most influential to the traffic accident. Third. CART analysis model show high predictability in comparative analysis between models. This study suggest the basic ideas to evaluate the investment priority for the road design and improvement projects of the traffic accident blackspots.
Park, Chan-Woo;Kwak, Sang-Log;Wang, Jong-Bae;Park, Joo-Nam
Proceedings of the KSR Conference
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2006.11b
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pp.1126-1131
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2006
Risk assessment of a railway system should be periodically conducted managing a large amount of accumulating accident/incident data and scenarios, which generally requires enormous time and efforts. Therefore, special information management system is essential for railway risk assessment, where data needed for decisions on managing the railway safety could be promptly supported. The objective of this study is to develop a railway accident analysis program for risk assessment. The program is application running on the web which links railway accident analysts throughout the railway industry to a central database. Data entered, together with associated code tables. is stored on MS-SQL database. The program uses the concepts of accident, safety events, causes, related factors(vehicle, person, infrastructure, tool/equipment), recommendations to bring together the various elements of railway accidents. The program will be useful in finding hazard conditions, accident scenarios, quantitatively assessing the risk, and providing pertinent risk measures, eventually serving to prevent railway accidents and reduce severities of railway accidents.
Simple statistical frequency based analysis, such as Pareto analysis, are widely used in conventional accident analysis. However, due to the dynamic and complex nature of construction works, many factors can simultaneously affect or involve the occurrence of accidents in construction projects. Therefore, the identification of the complex relationship between such factors is important to establish relevant and effective safety management policies and/or programs. In this study, characteristic factors and their relationships' contribution to non-fatal accidents in construction projects are analyzed using the association rule mining (ARM) technique. To this end, a total of 59,202 construction accident data are collected from 2015 to 2019 and the ARM is performed to retrieve specific relationships -named as association rules-among classified factors in the data. Characteristics of the retrieved relationships are analyzed and compared with the results of conventional Pareto analysis. Based on the results, it is found that both fall and trip are notable accident forms having characteristic relations with other factors for non-fatal accidents in construction projects. It is also found that small-scale construction, age of 50s, less than 1 month of working period, and architectural construction are important factors for non-fatal accidents in construction projects.
Sung-yeop, Kim;Yun Young, Choi;Soo-Yong, Park;Okyu, Kwon;Hyeong Ki, Shin
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.6
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pp.95-103
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2022
Quick and accurate understanding of the situation in a severe accident is essential for conducting the appropriate accident management and response using the accident diagnosis information. This study employed deep learning technology to diagnose severe accidents through the major safety parameters transferred from a nuclear power plant (NPP) to AtomCARE. After selecting the major accident scenarios to consider, a learning database was established for particular scenarios affiliated with major scenarios by performing a large number of severe accident analyses using MAAP5 code. The severe accident diagnosis technology, which classifies detailed accident scenarios using the major safety parameters from NPPs, was developed by training it with the established database . Verification and validation were conducted by blind test and principal component analysis. The technology developed in this study is expected to be extended and applied to all severe accident scenarios and be utilized as a base technology for quick and accurate severe accident diagnosis.
Kim, Hyun-Jung;Yim, Jeong-Sik;Lee, Byung-Ho;Oh, Jae-Yong;Tahk, Young-Wook
Nuclear Engineering and Technology
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v.46
no.4
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pp.529-540
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2014
In this research, a drop impact analysis of a fuel assembly in a research reactor is carried out to determine whether the fuel plate integrity is maintained in a drop accident. A fuel assembly drop accident is classified based on where the accident occurs, i.e., inside or outside the reactor, since each occasion results in a different impact load on the fuel assembly. An analysis procedure suitable for each drop situation is systematically established. For an accident occurring outside the reactor, the direct impact of a fuel assembly on the pool bottom is analyzed using implicit and explicit approaches. The effects of the key parameters, such as the impact velocity and structural damping ratios, are also studied. For an accident occurring inside the reactor, the falling fuel assembly may first hit the fixing bar at the upper part of the standing fuel assembly. To confirm the fuel plate integrity, a fracture of the fixing bar should be investigated, since the fixing bar plays a role in protecting the fuel plate from the external impact force. Through such an analysis, the suitability of an impact analysis procedure associated with the drop situation in the research reactor is shown.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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