Background: Truck driving is known as one of the occupations with the highest accident rate. This study investigates the characteristics of traffic collisions according to road types (expressway and rural road). Methods: Classifying 267 accidents into expressway and rural road, we analyzed them based on driver characteristics (age, working experience, size of employment), time characteristics (day of accident, time, weather), and accident characteristics (accident causes, accident locations, accident types, driving conditions). Results: When we compared the accidents by road conditions, no differences were found between the driver characteristics. However, from the accident characteristics, the injured person distributions were different by the road conditions. In particular, driving while drowsy is shown to be highly related with the accident characteristics. Conclusion: This study can be used as a guideline and a base line to develop a plan of action to prevent traffic accidents. It can also help to prepare formal regulations about a truck driver's vehicle maintenance and driving attitude for a precaution on road accidents.
Hyunjin Lee;Chang-Lak Kim;Sang-Rae Moon;Sun-Kee Lee
방사성폐기물학회지
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제21권2호
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pp.247-253
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2023
According to NSSC Notice No. 2021-10, safety analysis needs to be introduced in the decommissioning plan. Public and occupational dose analyses should be conducted, specifically for unexpected radiological accidents. Herein, based on the risk matrix and analytic hierarchy process, the method of selecting accident scenarios during the decommissioning of nuclear power plants has been proposed. During decommissioning, the generated spent resin exhibits relatively higher activity than other generated wastes. When accidents occur, the release fraction varies depending on the conditioning method of radioactive waste and type of radioactive nuclides or accidents. Occupational dose analyses for 2 (fire and drop) among 11 accident scenarios have been performed. The radiation doses of the additional exposures caused by the fire and drop accidents are 1.67 and 4.77 mSv, respectively.
대학 실험실이나 연구시설에서 실험실 사고에 의해 인적 및 물적 손실이 꾸준히 발생되고 있어서 실험실 사고예방의 필요성이 제기되고 있다. 실험실 사고예방을 위해 무엇보다 중요한 것은 사고의 체계적인 분석이다. 국내에서 산업재해에 관한 분석 연구는 수행되어 왔으나, 실험실 사고 분석에 관한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 실험실 사고예방 대책 수립을 위해 설문지를 개발하였고, 설문지는 대학과 연구기관에 전자우편이나 방문조사로 사고사례를 수집하였다. 사고사례 데이터는 계절별, 사고 분류형태, 발생형태, 기인물 및 상해종류 별로 분석 고찰하였다. 이 연구결과는 실험실 종사자의 안전 확보와 사고예방을 위한 기초자료로 활용하고자 하였다.
So far, there is no technique of quantitative evaluation on danger related to industrial accidents. Therefore, as an endeavor for obtaining technique of quantitative evaluation, this study presents feature analysis of industrial accidents in manufacturing field using QUEST algorithm. In order to analyze feature of industrial accidents, a retrospective analysis was performed in 10,536 subjects (10,313 injured people, 223 deaths). The sample for this work chosen from data related to manufacturing businesses during three years $(2002\sim2004)$ in Korea. The analysis results were very informative since those enable us to know the most important variables such as occurrence type, company size, and occurrence time which can affect injured people. Also, it is found that classification using QUEST algorithm which was performed in this study is very reliable.
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.
현재 우리나라 건설 프로젝트들이 점점 대형화·복잡화됨에 따라 건설업의 재해율은 타 산업들과 반대로 꾸준하게 증가하는 양상을 보인다. 이는 향상된 건설 기술력에 비해 건설업 종사자들의 안전의식과 안전에 관한 기술력은 미흡하다는 증표로 볼 수 있다. 또한, 인력을 중심기반으로 하는 건설업의 특성상 대다수의 재해는 인적오류에 의한 떨어짐, 넘어짐 등의 재래적인 형태로 나타난다. 따라서 인적자원의 특성과 재해와의 관계성을 심층적으로 분석하고 안전계획 수립에 반영하는 것은 건설업의 인적오류 재해를 저감시키기 위한 필수적인 부분이다. 본 연구에서는 근로자의 연령에 따른 재해발생 특징을 도출하기 위하여 3년간의 건설업 재해사례 데이터를 활용하여 상위 10종의 재해 발생형태를 대상으로 연령과 재해 발생형태별 빈도 및 강도의 관계성을 도출하고 관련 선행연구들을 통하여 결과를 분석하였다.
해양사고에 있어서 사고조사는 선박충돌사고 원인을 알아내는 중요한 절차 중에 하나이다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터 기술을 이용한 선박충돌사고 재현 시스템이 해양사고가 해양안전심판정에서 쉽게 시각적으로 표현되는 것을 서문으로 붙인다. 이 시스템에서는 사용자가 선박의 종류와 사고의 위치를 선택하게 되면 선박 충돌 진행 상황이 2D 와 3D Visual 화면으로 제공된다. 이 시스템은 또한 사고의 원인을 알아내는데 유용하게 이용되는 다양한 View Point를 포함하여 안개상황 흑은 주야간 등 시각적인 환경도 제공된다.
Transient operations for an integral type reactor, SMART-P, have been experimentally investigated using a thermal-hydraulic integral test facility, VISTA (Experimental Verification by Integral Simulation of Transients and Accidents), in order to verify the system design and performance of the SMART-P, a pilot plant of SMART. The VISTA facility was subjected to various accident conditions such as feedwater increase and decrease, loss of coolant flow, and control rod withdrawal accidents in order to elucidate the thermal-hydraulic responses following such accidents and finally to verify the system design of the SMARTP. Full functional control logics have been implemented in the VISTA facility in order to control the required control action for an accident simulation. As one of the sensitivity tests to verify the PRHRS performance, the effects of the initial water level in the compensation tank are experimentally investigated. When the initial water level is 16%, the water is quickly drained and nitrogen gas is then introduced into the PRHR system, resulting in deterioration of the PRHRS performance. It is thus found that nitrogen ingression should be prevented to ensure stable PRHRS operation.
The construction industry is the highest safety accident causing industry as 28.55% portion of all industries' accidents in Korea. In particular, falling is the highest accidents type composed of 60.16% among the construction field accidents. Therefore, we analyzed the factors of major disaster affecting the fall accident and then derived feature importances by considering various variables. We used data collected from Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA) for learning and predicting in the proposed model. We have an effort to predict the degree of occupational fall accidents by using the machine learning model, i.e., Adaboost, short for Adaptive Boosting. Adaboost is a machine learning meta-algorithm which can be used in conjunction with many other types of learning algorithms to improve performance. Decision trees were combined with AdaBoost in this model to predict and classify the degree of occupational fall accidents. HyOperpt was also used to optimize hyperparameters and to combine k-fold cross validation by hierarchy. We extracted and analyzed feature importances and affecting fall disaster by permutation technique. In this study, we verified the degree of fall accidents with predictive accuracy. The machine learning model was also confirmed to be applicable to the safety accident analysis in construction site. In the future, if the safety accident data is accumulated automatically in the network system using IoT(Internet of things) technology in real time in the construction site, it will be possible to analyze the factors and types of accidents according to the site conditions from the real time data.
Recently, serious problems occurred such as insecticide eggs, sanitary pads with carcinogens, radon(Rn) emitting beds in domestic. It had not been establishing the inspection system to evaluate safety and human harmfulness before occurring real accidents. This research was conducted to test preliminary experimental inspection for consideration of safety insensibility. The influence of corrosion of metals and plants was studied through aerosol type spraying of agricultural pesticide products coming into the market. These products contain primary three insecticide ingredients(Flufenoxuron, Etoxazole, Fipronil) in recent accidents. Visual examination, SEM-EDS and optical microscope were used for the analysis for corrosion effect. Results show that a lot of ingredients contain in the crop protection products, and various type of corrosion exist in the surface of metals and plants. Therefore, it is necessary to provide health warning and accurate range of use for crop protection products containing insecticide ingredients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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