Traffic accidents increase with the increase of the vehicles in operation on the street. Especially big traffic accidents composed of over 3 killed or 20 injured accidents with the property damage become one of the serious problems to be solved in most of the cities. The purpose of this study is to build the discrimination model on big traffic accidents using the Quantification II theory for establishing the countermeasures to reduce the big traffic accidents. The results are summarized as follows. 1)The existing traffic accident related model could not explain the phenomena of the current traffic accident appropriately. 2) Based on the big traffic accident types vehicle-vehicle, vehicle-alone, vehicle-pedestrian and vehicle-train accident rates 73%, 20.5% 5.6% and two cases respectively. Based on the law violation types safety driving non-fulfillment center line invasion excess speed and signal disobedience were 48.8%, 38.1% 2.8% and 2.8% respectively. 3) Based on the law violation types major factors in big traffic accidents were road and environment, human, and vehicle in order. Those factors were vehicle, road and environment, and human in order based on types of injured driver’s death. 4) Based on the law violation types total hitting and correlation rates of the model were 53.57% and 0.97853. Based on the types of injured driver’s death total hitting and correlation rates of the model were also 71.4% and 0.59583.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.1-10
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2020
Safety can be defined as being maintained or reduced to a level below which the possibility of human or physical harm can be tolerated through continuous identification of risks and safety risk management. FAA, EASA, IATA and Boeing, major organizations that conduct research and analysis for aviation safety around the world, report that about 70 percent of aviation accidents are caused by human factors, which have led to a surge in interest in human factors-induced accident prevention activities around the world. As part of this purpose, the FAA in the U.S. is raising awareness among aviation workers by publicizing the 12 human errors (Boeing, 2016), which account for the largest part of aviation accidents under the theme of Dirty Dozen, to prevent aviation accidents. Therefore, based on the domestic helicopter accidents reported to the Air Railroad Accident Investigation Committee from 2007 until recently, this study aims to use HFACS to extract human factors for the six recent helicopter accidents in Korea, analyze the extracted human factors in conjunction with the Dirty Dozen concept, and then present measures to prevent accidents by item.
The major objective of the statistical analysis about industrial accidents is to determine the safety factors so that it is possible to prevent or decrease the number of future accidents by educating those who work in a given industrial field in safety management. So far, however, there exists no quantitative method for evaluating danger related to industrial accidents. Therefore, as a method for developing quantitative evaluation technique, this study presents feature analysis of industrial accidents in manufacturing field using QUEST algorithm. In order to analyze features of industrial accidents, a retrospective analysis was performed on 10,536 subjects (10,313 injured people, 223 deaths). The sample for this work was chosen from data related to manufacturing businesses during a three-year period ($2002{\sim}2004$) in Korea. This study used AnswerTree of SPSS and the analysis results enabled us to determine the most important variables that can affect injured people such as the occurrence type, the company size, and the time of occurrence. Also, it was found that the classification system adopted in the present study using QUEST algorithm is quite reliable.
Two studies were conducted to examine the relationship between self-efficacy beliefs and industrial accidents. In the preliminary study, focus group interviews were conducted with employees working in manufacturing and construction sector, safety managers, and government officials to understand factors that were associated with industrial accidents. Based on interviews, a questionnaire survey was constructed to assess individual factors (such as self-efficacy beliefs, following safety procedures, life-satisfaction, and stress) that were identified as affecting industrial accidents (such as minor and major accident rates). The questionnaire were administered to a total of 917 respondents (542 employees working in the manufacturing and construction sector, 210 safety managers, and 165 government employee officials overseeing government regulations). The result indicated that three subscales of self-efficacy for employees (self-regulation, enlisting social support, and controlling the environment) were negatively correlated with the company's industrial accident rates. Moreover, those employees with higher self-efficacy were more likely to follow safety procedures and had higher life-satisfaction and lower stress levels. For safety managers, the self-efficacy beliefs were positively correlated with better implementation and higher effectiveness of the educational programs and negatively correlated with their company's accident rates.
Even if several chemical accident prevention systems such as PSM(Process Safety Management), RMP(Risk Management Plan), etc. have been carried out, many chemical accidents have still occurred at industrial plants in Korea. We describe the status of chemical industry and the trend of occurrence of chemical accidents in Korea. And this paper analyzes the recent chemical accidents in eight ways. These ways include chemical accident forms, ignition sources, sources of chemical equipment, human vs equipment/material causes, worker's working situation, employee scale, hazardous substances, week & time, fatalities of manufacture & contractor's workers. Finally we proposes the four representative prevention measures brought to result of cause analysis by accident statistics.
Industrial disaster caused the deaths of 2,114, construction workers among them was the highest of 621 deaths. In the construction industry, has established a number of safety alternatives to prevent accidents. But until now, the cause of the accident has stopped being superficial analysis, awareness on the root cause of the acciden did not reflect. In this study, we analyze the characteristics and causes in G contractors' safety accidents. And innovation strategy, organization-wide safety management system and detailed tasks to derive essentially was to prevent the occurrence of large construction companies. A lot of business for accident prevention effect was transient and formal, to reflect a management style and organizational culture, and try to prevent construction accidents. we will strive to prevent the disaster from the construction site through the improvement of these.
Human error is one of the major contributors to the railway accidents or incidents. In order to develop an effective countermeasure to remove or reduce human errors, a systematic analysis should be preferentially performed to identify their causes, characteristics, and types of human error induced in accidents or incidents. This paper introduces a case study for human error analysis of the railway accidents and incidents. For the case study, more than 1,000 domestic railway accidents or incidents that happened during the year of 2004 have been investigated and a detailed error analysis was performed on the selected 90 cases, which were obviously caused by human error. This paper presents a classification structure for human error analysis, and summarizes the analysis results such as causes of the events, error modes and types, related worker, and task type.
By analyzing the current status and type of industrial safety accidents caused by industrial machinery, this study aims to examine the importance and necessity of the safety devices that are installed on-site. Additionally, this study aims to determine the implications for Korea by analyzing the status of industrial accidents in major countries and the responses to the accidents. We found that workers could easily access and operate the safety devices and that productivity and convenience were more important than safety. Thus, safety devices need to be mandatorily installed on-site for the safety of workers, and only management supervisors should be given the authority to operate them to afford a sense of safety responsibility to the workers.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.10-14
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2015
Unsafe behavior is one of the major causes of construction accidents. Managing the behavior of workers in real-time is difficult and requires huge manpower. In this paper, a new real-time locating framework is proposed to improve safety management by collecting and analyzing data describing the behavior of workers to identify habits that may lead to accidents. The aim of the study is to identify working habits of workers based on their location history. Location data is used to compare with that of other workers and equipment. The results indicate that the reuse of real-time location data can provide extra safety information for safety management and that the proposed system has the potential to prevent struck-by accidents and caught-in between accidents by predicting unwanted interaction between workers and equipment. This adds to current research aimed at automating construction safety to the point where the continuous monitoring, managing and protection of site workers on site is possible.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.3
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pp.113-121
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2019
The death rate of industrial accidents per 10,000 people in Korea is two to three times higher than that of major countries. Falling accidents at the construction site happened to have caused the most deaths. Analysis of existing research and measures by national institutions showed that the industrial accident management concentrated on falling accidents was insufficient and the seasonal safety management measures were not enough. There is thus the need for research that provides detailed and enough information on falling accidents. This study, therefore, aims to overcome the limitations of existing research and safety management accident response using a methodology that provides the necessary information for the prevention of fall accidents by deriving seasonal crash characteristics of the construction site. In order to provide enough information, 387 cases of seasonal construction site falling were collected, which describes the causal relationship of accidents. Text mining using principal component analysis and cluster analysis was carried out. The analysis showed that: In the spring, snowfall and unreasonable operation of equipment including lifts were the major cause. In summer, most accidents were caused by form, insufficient safety inspection, and installation work. In autumn, weather factors such as wind and typhoon were the cause. In winter, material transportation, exterior wall work, and ignore safety precautions were the cause of the crash.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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