[학위논문]사고사례 분석 기반 건설안전 제도 개선을 위한 토목공사 시설물의 정량적 위험도 산정 Quantitative Risk Estimation for Infrastructure Facilities to improve the construction safety system based on Accident Case Analysis
제 목 : 사고사례 분석 기반 건설안전 제도 개선을 위한 토목공사 시설물의 정량적 위험도 산정 건설업은 타 산업에 비하여 재해율이 높다. 따라서 건설업의 재해율을 관리하기 위한 위험도 산정이 필요하다. 국내에서도 건설안전 관리를 위한 다양한 제도를 시행하고 있다. 그러나 국내 사망재해자 발생 추세, 제도 간의 문제점이 제기되는 등의 상황을 볼 때 기존 제도가 효과적으로 건설안전을 관리하고 있다고 단언하기는 어렵다. 따라서, 기존 제도의 개선이 필요한 상황이다. 위험도는 시설물 유형, 공사규모 등에 따라 차이가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 건설안전 제도의 개선을 위해 토목 시설물 유형별 공사규모에 따른 정량적 위험도 산정방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 다양한 형태의 토목 시설물 유형별 공사규모를 공사비 분류에 따라 나누었다. 본 연구는 공사규모에 따른 토목 시설물별 정량적 위험도 산정을 위해 5단계로 연구를 진행하였다. 1단계에서는 두 가지 사고 데이터와 한 가지 공사비 데이터를 수집하고, 17,170건의 두 가지 사고 데이터의 동일성을 통계적으로 검증하고 통합하였으며, 수집된 데이터를 분석하였다. 2단계에서는 사망자 수와 공사비를 통해 사망재해확률을 계산하였다. 3단계에서는 ...
제 목 : 사고사례 분석 기반 건설안전 제도 개선을 위한 토목공사 시설물의 정량적 위험도 산정 건설업은 타 산업에 비하여 재해율이 높다. 따라서 건설업의 재해율을 관리하기 위한 위험도 산정이 필요하다. 국내에서도 건설안전 관리를 위한 다양한 제도를 시행하고 있다. 그러나 국내 사망재해자 발생 추세, 제도 간의 문제점이 제기되는 등의 상황을 볼 때 기존 제도가 효과적으로 건설안전을 관리하고 있다고 단언하기는 어렵다. 따라서, 기존 제도의 개선이 필요한 상황이다. 위험도는 시설물 유형, 공사규모 등에 따라 차이가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 건설안전 제도의 개선을 위해 토목 시설물 유형별 공사규모에 따른 정량적 위험도 산정방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 다양한 형태의 토목 시설물 유형별 공사규모를 공사비 분류에 따라 나누었다. 본 연구는 공사규모에 따른 토목 시설물별 정량적 위험도 산정을 위해 5단계로 연구를 진행하였다. 1단계에서는 두 가지 사고 데이터와 한 가지 공사비 데이터를 수집하고, 17,170건의 두 가지 사고 데이터의 동일성을 통계적으로 검증하고 통합하였으며, 수집된 데이터를 분석하였다. 2단계에서는 사망자 수와 공사비를 통해 사망재해확률을 계산하였다. 3단계에서는 베이즈 이론을 통하여 시설물 유형별로 공사규모에 따른 사망공사 발생확률을 계산하였다. 4단계에서는 k-means 군집분석을 통해 위험도를 고려하여 공사비 분류를 수정하였다. 마지막으로 5단계에서 시설물 유형별 사망재해확률과 공사규모 에 따른 사망공사 발생확률을 이용하여 정량적 위험도를 계산하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 먼저 두 가지 사고 데이터 상에 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 검증하고 통합하였다. 그리고, 토목 시설물 유형별 사망재해확률을 산정한 결과, ‘댐’에서 0.00786(명/십억원)으로 가장 높았다. 다음으로 위험도를 고려하여 공사비를 수정한 결과 11가지의 기존 공사비 분류를 5가지로 재분류하였다. 마지막으로, 재분류된 공사비 분류에 따라 산정한 시설물 유형별 공사규모에 따른 위험도는 ‘댐’ 의 10억원 미만 공사에서 0.00309(명/십억원)으로 가장 높았다. 본 연구에서 제시된 위험도를 안전관리를 위한 설계단계 기초자료로써 활용할 수 있다. 또한, 안전관리를 위한 별도의 공사비 분류를 마련할 필요성을 제시하였다.
제 목 : 사고사례 분석 기반 건설안전 제도 개선을 위한 토목공사 시설물의 정량적 위험도 산정 건설업은 타 산업에 비하여 재해율이 높다. 따라서 건설업의 재해율을 관리하기 위한 위험도 산정이 필요하다. 국내에서도 건설안전 관리를 위한 다양한 제도를 시행하고 있다. 그러나 국내 사망재해자 발생 추세, 제도 간의 문제점이 제기되는 등의 상황을 볼 때 기존 제도가 효과적으로 건설안전을 관리하고 있다고 단언하기는 어렵다. 따라서, 기존 제도의 개선이 필요한 상황이다. 위험도는 시설물 유형, 공사규모 등에 따라 차이가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 건설안전 제도의 개선을 위해 토목 시설물 유형별 공사규모에 따른 정량적 위험도 산정방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 다양한 형태의 토목 시설물 유형별 공사규모를 공사비 분류에 따라 나누었다. 본 연구는 공사규모에 따른 토목 시설물별 정량적 위험도 산정을 위해 5단계로 연구를 진행하였다. 1단계에서는 두 가지 사고 데이터와 한 가지 공사비 데이터를 수집하고, 17,170건의 두 가지 사고 데이터의 동일성을 통계적으로 검증하고 통합하였으며, 수집된 데이터를 분석하였다. 2단계에서는 사망자 수와 공사비를 통해 사망재해확률을 계산하였다. 3단계에서는 베이즈 이론을 통하여 시설물 유형별로 공사규모에 따른 사망공사 발생확률을 계산하였다. 4단계에서는 k-means 군집분석을 통해 위험도를 고려하여 공사비 분류를 수정하였다. 마지막으로 5단계에서 시설물 유형별 사망재해확률과 공사규모 에 따른 사망공사 발생확률을 이용하여 정량적 위험도를 계산하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 먼저 두 가지 사고 데이터 상에 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 검증하고 통합하였다. 그리고, 토목 시설물 유형별 사망재해확률을 산정한 결과, ‘댐’에서 0.00786(명/십억원)으로 가장 높았다. 다음으로 위험도를 고려하여 공사비를 수정한 결과 11가지의 기존 공사비 분류를 5가지로 재분류하였다. 마지막으로, 재분류된 공사비 분류에 따라 산정한 시설물 유형별 공사규모에 따른 위험도는 ‘댐’ 의 10억원 미만 공사에서 0.00309(명/십억원)으로 가장 높았다. 본 연구에서 제시된 위험도를 안전관리를 위한 설계단계 기초자료로써 활용할 수 있다. 또한, 안전관리를 위한 별도의 공사비 분류를 마련할 필요성을 제시하였다.
Title : Quantitative Risk Estimation for Infrastructure Facilities to improve the construction safety system based on Accident Case Analysis
The construction industry records higher accident rates than other industries, and thus, risk estimation is necessary to manage accident rates. Variou...
Title : Quantitative Risk Estimation for Infrastructure Facilities to improve the construction safety system based on Accident Case Analysis
The construction industry records higher accident rates than other industries, and thus, risk estimation is necessary to manage accident rates. Various construction safety systems are also being implemented in Korea. However, it is difficult to assert that the existing system is effective in construction safety management due to the trend of domestic fatalities and problems between systems. Therefore, improvement of the existing system is necessary. Risk levels differ based on facility types, construction scale, etc. In this sense, this study aims to calculate the quantitative risk level for Infrastructure facilities to improve the construction safety system. To this end, this study utilized construction cost classification as a construction scale for various types of civil facilities. This study was conducted in five steps to calculate the quantitative risk of each civil facility according to the construction scale. In step 1, two types of accident data and one type of construction cost data were collected. Then, the two types of accident data were verified to be statistically identical and integrated into 17,170 cases of accident data, and the collected data was analyzed. In step 2, the fatality rate was calculated using the number of fatalities and construction costs. In step 3, the fatal construction probability according to the construction scale for each facility type was calculated via Bayesian theory. In step 4, the construction cost classification was reclassified considering the risk level via k-means cluster analysis. Finally, in step 5, the quantitative risk level was estimated through the fatality rate per facility type and the fatal construction probability according to construction scale. As a result, first, the two types of accident data verified that there was no statistically significant difference with a significance probability of more than 0.05 in the t-test and were integrated. And, the fatality rate for type of civil facilities was the highest for ‘Dam’ at 0.00786 (person/billion won). Next, as a result of k-means clustering considering the risk level, the 11 existing construction cost classifications were reclassified into 5 types. Additionally, the risk level according to the construction project size for the type of civil facilities was the highest for ‘Dam’ (0.00309 person/billion won) at a construction cost of less than 1 billion won. The risk level presented in this study can be utilized as basic data in the design stage for safety management. Our results also indicate the necessity of preparing a separate construction cost classification for safety management.
Title : Quantitative Risk Estimation for Infrastructure Facilities to improve the construction safety system based on Accident Case Analysis
The construction industry records higher accident rates than other industries, and thus, risk estimation is necessary to manage accident rates. Various construction safety systems are also being implemented in Korea. However, it is difficult to assert that the existing system is effective in construction safety management due to the trend of domestic fatalities and problems between systems. Therefore, improvement of the existing system is necessary. Risk levels differ based on facility types, construction scale, etc. In this sense, this study aims to calculate the quantitative risk level for Infrastructure facilities to improve the construction safety system. To this end, this study utilized construction cost classification as a construction scale for various types of civil facilities. This study was conducted in five steps to calculate the quantitative risk of each civil facility according to the construction scale. In step 1, two types of accident data and one type of construction cost data were collected. Then, the two types of accident data were verified to be statistically identical and integrated into 17,170 cases of accident data, and the collected data was analyzed. In step 2, the fatality rate was calculated using the number of fatalities and construction costs. In step 3, the fatal construction probability according to the construction scale for each facility type was calculated via Bayesian theory. In step 4, the construction cost classification was reclassified considering the risk level via k-means cluster analysis. Finally, in step 5, the quantitative risk level was estimated through the fatality rate per facility type and the fatal construction probability according to construction scale. As a result, first, the two types of accident data verified that there was no statistically significant difference with a significance probability of more than 0.05 in the t-test and were integrated. And, the fatality rate for type of civil facilities was the highest for ‘Dam’ at 0.00786 (person/billion won). Next, as a result of k-means clustering considering the risk level, the 11 existing construction cost classifications were reclassified into 5 types. Additionally, the risk level according to the construction project size for the type of civil facilities was the highest for ‘Dam’ (0.00309 person/billion won) at a construction cost of less than 1 billion won. The risk level presented in this study can be utilized as basic data in the design stage for safety management. Our results also indicate the necessity of preparing a separate construction cost classification for safety management.
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