[논문]확률론적 기법을 활용한 건설현장 외부 인명피해 정량화 모델 개발

하선근; 김태희; 손기영; 김지명; 손승현

doi:10.5345/jkibc.2018.18.6.611

확률론적 기법을 활용한 건설현장 외부 인명피해 정량화 모델 개발
Quantification Model Development of Human Accidents on External Construction Site by Applying Probabilistic Method 원문보기

한국건축시공학회지 = Journal of the Korea Institute of Building Construction, v.18 no.6, 2018년, pp.611 - 619

하선근 (School of Architectural Engineering, University of Ulsan) , 김태희 (Department of Architectural Engineering, Mokpo National University) , 손기영 (School of Architectural Engineering, University of Ulsan) , 김지명 (Department of Architectural Engineering, Mokpo National University) , 손승현 (Department of Architectural Engineering, Kyung Hee University)

초록
AI-Helper

현재까지의 건설 안전관리와 리스크에 관한 연구들은 건설현장 내부(근로자)에 한정되어 있어 건설현장 외부(제 3자)에 대한 연구는 미비한 실정이다. 그 결과, 건설현장 주변의 일반인들이 피해를 받고 있으며 산재 다발이라는 부정적인 이미지로 언론이나 일반 대중들에게 투영되고 있다. 일반 대중들에게 부정적인 이미지를 탈피하기 위해서는 건설현장 내부(공종, 건축물)에만 집중되어있는 기존의 안전관리가 아닌 건설 현장 외부(제 3자)에 대해서도 고려된 종합적 안전관리체계를 구축해야 한다. 이에 본 연구에서는 건설 현장 외부(제 3자)의 인명사고 리스크를 정량화하고 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 리스크가 어떻게 변화할 것인지 예측하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 선행연구를 고찰하여 불안전한 상태와 인명사고 발생형태를 정의한다. 둘째, 14년 간 건설현장 외부에서 발생한 제 3자 인명 손해배상액 데이터를 수집한다. 셋째, 수집된 데이터의 사고내용을 분석하여 사고 발생분석 모델을 설정한다. 넷째, 리스크 정량화 모델을 구축하고 불안전한 상태, 인명사고 발생형태별 사고발생확률과 손해배상액 확률분포를 제시한다. 마지막으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 도출된 사고 형태별 분포결과를 분석한다. 본 연구의 결과는 향후 건설현장 내 외부 안전관리 체크리스트 개발 및 인명사고 예측 관리 시스템 개발의 참고 자료로 활용될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The researches have only conducted regarding construction safety management and risk on interior construction site(workers) and is insufficient about the exterior construction site(third party). As a result, ordinary people who were near construction sites have injured and hold a negative view when they think about the construction industry because construction industry have been exposed to them having a high accidents rate through media. In addition, the importance of industrial disaster prevention is emphasized at this point in time, the overall safety management system should be constructed with considering construction site external(third human) for improving the negative image of the construction industry among ordinary people. Therefore, the objective of this study is to develop the quantification model of human accident utilizing the insurance claim payout occurred construction site exterior(third party). In the future, it can be used as a reference for developing the safety management checklist in construction site interior exterior and development for forecasting control system of human accident.

주제어

표/그림 (9)

그림 Figure 1. Methodology
그림 Figure 2. Analytical approach
표 Table 1. Un-safety state definition (Level 1)
표 Table 2. Defined risk codes
표 Table 3. Descriptive analysis of simulation results considering level 1
표 Table 4. Descriptive analysis of simulation results based on considering level 1, 2
표 Table 5. Distribution characters of insurance payout based on accident pattern
표 Table 6. Descriptive analysis of simulation results based on quantified risk
그림 Figure 3. Histogram: probability vs risk depth

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 건설현장 내부에만 집중되어있는 기존의 안전 관리 아닌 건설현장 외부에 대해서도 고려된 종합적 안전관리체계를 구축하기 위한 기초연구로써 건설현장 외부(제 3자) 인명사고를 정량화를 수행하기 위해 14년 간 건설현장에서 발생한 제 3자 인명사고 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터의 사고내용을 분석하여 인명사고 발생모델을 설정하였으며 몬테카를로 시뮬레이션 모델에 입력변수로 작용하는 불안전한 상태와 인명사고 발생형태별 사고발생 확률과 의확률분포를 제시하였다.
본 연구는 건설현장 외부에 대한 인명사고(제3자 대인) 정량화 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해, 5가지 단계를 수행하였으며 다음 Figure 1과 같이 나타내었다.
본 연구의 목적은, 실제 건설현장 외부에서 안전관리 미흡으로 발생한 인명사고 보상지급액(제 3자 대인 손해배상액) 데이터를 활용하여 사고원인분석(Level 1), 인명사고 발생 형태(Level 2)에 대한 정량화 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해서는 선·후행요인과 결과요인을 정의하고 사고발생 및 분석 모델을 설정해야한다.
즉, 건설현장에서 발생하는 제3자 대인 손해배상 데이터는 상당히 제한적이라는 것을 의미한다. 이에 본 연구에서는 14년간의 데이터를 수집하였으며 건설현장의 제 3자 인명피해 리스크를 정량화하기 위해 제3자 대인 손해배상액을 대상으로 분석을 수행하고자 한다.
이에 본 연구에서는, 실제 건설현장 외부에서 안전관리 미흡으로 발생한 인명사고 보상지급액(제 3자 대인 손해배상액) 데이터를 활용하여 건설현장 외부의 인명피해 리스크 정량화 모델 구축을 수행하고자 한다. 본 연구는 건설현장 내·외부 안전관리 매뉴얼 개발 기초연구로 수행되었으며 향후 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.

가설 설정

117으로 정규성을 만족하는 것으로 나타났다. 그러나, 보상지급액이 로그정규분포의 특징을 가지고 있음으로 로그정규분포로 가정하고자 한다.
49)이 상대적으로 높게 나타났다. 손해배상액의 경우, 데이터 수가 15개 이상이면 분포적합도 검정을 수행하였으며 15개 미만의 경우에는 분포 위치를 가정하는 방법을 적용하였다. 그 결과, 모두 로그정규분포로 나타났으며 Code B-2(15.
로그정규 분포를 가정하기 위해서는 평균, 표준편차, 위치가 필요하다. 이에, 정규성 검증을 수행한 후 평균과 표준편차를 구하고 위치는 전체 보험비 분포의 위치로 가정하였다. 정규성 검증을 수행하는 이유는, 경험적 데이터를 토대로 확률분포를 가정할 시, 기존의 데이터가 정규성을 만족해야하기 때문이다[16].
687)로 나타났다. 즉, 손해배상액 데이터는 전반적으로 로그정규분포를 따름으로써 인명사고 발생형태별 손해배상액의 분포는 로그정규 분포로 가정하고자 한다.

제안 방법

A의 확률분포와 불안전한 상태별(Level 1) 비율을 곱하여 하나의 프로젝트에서 발생할 수 있는 불안전한 상태 빈도의 확률분포를 제시하였다. 그 결과, 작업통로 등 장소불량이 평균 56회, 방호조치의 부적절이 평균 15회로 높게 나타났다.
셋째, 수집된 데이터의 사고내용을 분석하여 불안전한 상태(Level 1)와 인명사고 발생형태(Level 2)를 분류한다. 넷째, 제 3자 인명피해 리스크를 정량적으로 분석하기 위하여 리스크 정량화 모델을 구축하고 불안전한 상태, 인명사고 발생형태별 사고발생 확률과 손해배상액의 확률분포를 제시한다. 다섯 째, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 도출된 사고형태별 분포결과를 분석한다.
넷째, 제 3자 인명피해 리스크를 정량적으로 분석하기 위하여 리스크 정량화 모델을 구축하고 불안전한 상태, 인명사고 발생형태별 사고발생 확률과 손해배상액의 확률분포를 제시한다. 다섯 째, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 도출된 사고형태별 분포결과를 분석한다.
본 연구는 건설현장 내부에만 집중되어있는 기존의 안전 관리 아닌 건설현장 외부에 대해서도 고려된 종합적 안전관리체계를 구축하기 위한 기초연구로써 건설현장 외부(제 3자) 인명사고를 정량화를 수행하기 위해 14년 간 건설현장에서 발생한 제 3자 인명사고 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터의 사고내용을 분석하여 인명사고 발생모델을 설정하였으며 몬테카를로 시뮬레이션 모델에 입력변수로 작용하는 불안전한 상태와 인명사고 발생형태별 사고발생 확률과 의확률분포를 제시하였다. 불안전한 상태의 사고발생 확률은 작업통로 등 장소불량이 평균 56회, 방호조치의 부적절이 평균 15회로 높게 나타났다.
이를 위해, 사고와 부상에 대한 총비용을 재점검하고 WCI(Wokers’ Compensation Insurance), OH&P (Overhead and Profit) 등 다양한 제약조건에 따라 직접비용과 간접비용을 산출하였 다.
기존의 안전사고 리스크 정량화모델들은 발생빈도만을 활용하여 안전사고 발생에 따른 영향력(Impact)을 고려하지 못했다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는, 리스크 영향력을 인명사고에 따른 손해배상액을 활용하였으며 확률분포로 제시하였다. 손해배상액을 확률분포로 제시한 이유는 손해 배상액이 하나의 값을 가지는 것이 아니라 부상의 정도에 따라 손해배상액이 상이하기 때문이다.
분석방법으로는 평균값, 표준편차, 최대값 등의 분석방법이 있다. 이와 같은 분석방법을 통해 인명피해 리스크들을 정량화 할 수 있고 다양한 환경속에서 어떻게 변화하는지 예측할 수 있기에 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하고자 한다.
추정된 불안전한 상태의 확률분포와 Table 4에서 제시된 인명사고 발생형태별 비율을 곱하여 안전관리 미흡으로 인해 발생하는 인명사고 발생형태별 확률분포를 제시하였다.
한 프로젝트에서 발생하는 사고빈도를 분석하기 위해 프로젝트별 사고발생건수를 프로젝트 기간으로 나누어 1년에 발생할 수 있는 사고 빈도를 도출하였다. 분석 결과, 55개의 프로젝트에서 발생 빈도 0.

대상 데이터

A보험사를 대상으로 2001년부터 2014년까지 14년 간 건설현장에서 발생한 인명사고 및 보상지급액 데이터 138개를 수집하였다. 그 중 사고원인에 따른 인명사고 발생형태 데이터 수가 0 또는 1개인 종류는 제외하였으며 138개의 데이터를 선정하였다.
A보험사를 대상으로 2001년부터 2014년까지 14년 간 건설현장에서 발생한 인명사고 및 보상지급액 데이터 138개를 수집하였다. 그 중 사고원인에 따른 인명사고 발생형태 데이터 수가 0 또는 1개인 종류는 제외하였으며 138개의 데이터를 선정하였다. 이는 사건발생수가 0,1건인 변수를 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 확률분포 가정할 시, 각변수의 분산이 0으로 도출됨으로 확률분포를 정의할 수 없기 때문이다[14].
첫째, 건설현장에서의 불안전한 상태와 인명사고 발생형태의 의미를 정의하기 위해 국내외 선행연구들을 고찰한다. 둘째, A 보험사를 대상으로 국내 건설현장 외부에서 발생한 제3자 대인 손해배상액 데이터를 수집한다. 이때, 건설현장외부란 건설 공사로 인해 발생하는 소음을 줄이고 안전사고를 예방하기 위해 설치하는 가설울타리(펜스 및 방음벽)를 기준으로 외부를 말한다.
이는 사건발생수가 0,1건인 변수를 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 확률분포 가정할 시, 각변수의 분산이 0으로 도출됨으로 확률분포를 정의할 수 없기 때문이다[14]. 이에, 안전관리 미흡으로 인한 인명사고 발생 건수가 2건 이상인 138개의 데이터를 선정하였으며 Level 1과 Level 2에 따라 분류하면 다음 Table 2와 같다.

데이터처리

몬테카를로 시뮬레이션을 통해 도출된 결과값은 평균값과 분산을 가지는 확률분포로 나타나며 분석기준으로는 평균, 표준편차와 첨도, 최댓값을 활용한다. 평균값의 경우, Code 11(240.
사고코드별 위험도는 평균값을 활용하여 비교하였다. 그 결과, Code 11(257.
하지만, B와 C는 비율로써 0~1의 값을 가지며 함수식을 통한 결과 값은 0으로 수렴한다. 이에, 원활한 비교를 위하여 100년 동안 발생하는 횟수를 산정하여 분석하였으며 분포 적합도를 이용한 결과 로그정규분포(평균: 75.967, 표준편차 : 70.273, 위치 : 10.927, A-D: 0.1549, P-value:0.942)로 나타났다.

이론/모형

불안전한 상태는 KOSHA의 산업재해 기록 분류에 관한 지침(KOSHA Guide G-08-2006)에 명시한 불안전한 상태 기준을 적용하였다. A-1) 물체, 기계기구 등의 취급상 위험, A-2) 방호조치의 부적절, A-3) 작업통로 등 장소불량 및 위험, A-4) 작업환경의 부적절과 같이 4가지로 분류 하였으며 각 정의는 다음 Table 1과 같다.
05 이상으로 도출되면 통계적으로 유의하다고 볼 수 있다[15]. 이때, 검정방법으로는 Anderson-Darling을 적용하였다.
또한, 새로운 리스크들이 생성되고 있으며 사전에 인지하지 못하는 다양한 불확실성(Uncertainty)도 존재한다. 이에 리스크 예측모델을 구축 시, 변수 간의 관계가 확실히 정립되어 예측치를 정확하게 찾을 있는 확정론적 모형 (Deterministic model)보다는 확률론적 모형(Probabilistic model)을 적용해야 한다. 즉, 건설프로젝트 수행 중 발생하는 인명피해의 빈도, 손해배상액은 하나의 값을 가지는 것이 아니라 분포로 나타남으로써 확률론적인 방법으로 수행해야 한다는 것을 의미한다.
확률분포 모형 추정 시, Crystall Ball 프로그램의 분포적합도 검사 기능을 활용하였다. 분포적합도 검사는 실제 데이터를 토대로 가장 적절한 분포형태를 결정할 수 있으며 A-D 통계량이 1.

성능/효과

사고코드별 위험도는 평균값을 활용하여 비교하였다. 그 결과, Code 11(257.81), Code 9(214.23)번은 다른 사고코드보다 월등히 높은 것으로 나타났다. 반면 Code 8(2.
손해배상액의 경우, 데이터 수가 15개 이상이면 분포적합도 검정을 수행하였으며 15개 미만의 경우에는 분포 위치를 가정하는 방법을 적용하였다. 그 결과, 모두 로그정규분포로 나타났으며 Code B-2(15.60), Code B-3(11.49), Code B-4번이 (17.66) Code B-1(6.86), Code B-5번(1.41)보다 월등히 높은 것으로 도출되었다.
이를 위해, 사고와 부상에 대한 총비용을 재점검하고 WCI(Wokers’ Compensation Insurance), OH&P (Overhead and Profit) 등 다양한 제약조건에 따라 직접비용과 간접비용을 산출하였 다. 그 결과, 안전사고로 인해 발생하는 비용은 제약조건에 따라 건설산업 전체 비용의 7.9%~15.0% 증가하는 것으로 나타났다. Hinze and Appelgate[11]은 안전관리분야 전문가와의 인터뷰를 통해 100건의 사고 중 1건은 제 3자 손해배상 클레임이 발생할 것이라고 예측하였다.
A의 확률분포와 불안전한 상태별(Level 1) 비율을 곱하여 하나의 프로젝트에서 발생할 수 있는 불안전한 상태 빈도의 확률분포를 제시하였다. 그 결과, 작업통로 등 장소불량이 평균 56회, 방호조치의 부적절이 평균 15회로 높게 나타났다. Lee et al.
한 프로젝트에서 발생하는 사고빈도를 분석하기 위해 프로젝트별 사고발생건수를 프로젝트 기간으로 나누어 1년에 발생할 수 있는 사고 빈도를 도출하였다. 분석 결과, 55개의 프로젝트에서 발생 빈도 0.744회, 표준편차 0.579로 나타났다. 하지만, B와 C는 비율로써 0~1의 값을 가지며 함수식을 통한 결과 값은 0으로 수렴한다.
수집된 데이터의 사고내용을 분석하여 인명사고 발생모델을 설정하였으며 몬테카를로 시뮬레이션 모델에 입력변수로 작용하는 불안전한 상태와 인명사고 발생형태별 사고발생 확률과 의확률분포를 제시하였다. 불안전한 상태의 사고발생 확률은 작업통로 등 장소불량이 평균 56회, 방호조치의 부적절이 평균 15회로 높게 나타났다. 여기서 인명사고 발생형태를 고려하였을 경우, Code 9번(32.
14년(2001~2014) 동안 청구된 손해배상액은 시간의 흐름에 따라 화폐가치가 상이하기 때문에 물가상승률을 고려하여 해당년도 화폐가치를 2018년도의 현재가치로 환산하였다. 이를 바탕으로 보상지급액 전체데이터에 대한 분포적합도 검정 결과, 로그정규(평균: 10.35, 표준편차 14.37, 위치: 0.85, A-D: 0.701, P-value: 0.687)로 나타났다. 즉, 손해배상액 데이터는 전반적으로 로그정규분포를 따름으로써 인명사고 발생형태별 손해배상액의 분포는 로그정규 분포로 가정하고자 한다.
최댓값을 토대로 리스크 순위를 나열한 결과, Code 11(22,182.88), Code 9(15701.26)번이 다른 사고코드보다 매우 높은 것으로 나타났다. 반면, Code 2(169.
평균값을 비교한 결과, Code 9번은 32.08, Code 11번은 20.46으로 나타났으며 요철부위에 대해 적절한 조치를 취하지 않거나 쓰레기 및 공사도구·자재를 방치함으로써 발생하였다.
표준편차와 첨도를 고려하여 리스크 범위의 순위를 나열한 결과, Code 11(441.00, 219.46), Code 9(364.27, 184.29), Code 7(148.04, 142.70)번이 매우 높은 것으로 나타났다. 이에 반해, Code 8(2.

후속연구

본 연구는 건설현장 내·외부 안전관리 매뉴얼 개발 기초연구로 수행되었으며 향후 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구의 결과는 5가지 인명사고 발생형태에 한해서 수행되었으며 데이터 수가 15개 미만의 사고 Code는 분포형태를 가정하였다는 한계가 있다. 이에, 다양한 사고발생형태와 사고 Code별 데이터 수를 보충하여 분석하는 추가연구가 필요하다.
본 연구의 결과는 5가지 인명사고 발생형태에 한해서 수행되었으며 데이터 수가 15개 미만의 사고 Code는 분포형태를 가정하였다는 한계가 있다. 이에, 다양한 사고발생형태와 사고 Code별 데이터 수를 보충하여 분석하는 추가연구가 필요하다. 하지만 건설현장 외부 안전관리 계획수립 시, 분석된 13가지 사고 Code에 대해 예측 및 대응방안 계획에 기여할 것이라 판단된다.
이를 위해, 5가지 단계를 수행하였으며 다음 Figure 1과 같이 나타내었다. 첫째, 건설현장에서의 불안전한 상태와 인명사고 발생형태의 의미를 정의하기 위해 국내외 선행연구들을 고찰한다. 둘째, A 보험사를 대상으로 국내 건설현장 외부에서 발생한 제3자 대인 손해배상액 데이터를 수집한다.
이에, 다양한 사고발생형태와 사고 Code별 데이터 수를 보충하여 분석하는 추가연구가 필요하다. 하지만 건설현장 외부 안전관리 계획수립 시, 분석된 13가지 사고 Code에 대해 예측 및 대응방안 계획에 기여할 것이라 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	건설공사보험이란 무엇인가?	건설공사보험이란 토목 및 건설공사의 발주자, 시공자 등 모든 이해관계자가 사전에 인지하지 못한 사고로 인해 공사 목적물, 자재 및 가설물, 공사용 중장비 등에 발생한 물적 손해와 제 3자에 대한 대인, 대물 배상책임손해를 종합적으로 보상받을 수 있는 보험이다. 제 3자란 보험자(노동부장 관, 근로복지공단, 건설공제조합 등), 보험가입자(사업주), 피보험자(사업주 소속 근로자), 보험수입자(피재근로자, 유족)의 관계가 없는 자를 말한다.
	건설업의 재해율이 매년 증가하고 있는 걸 보아 현재 안전관리수준은 어떠한가?	하지만, KOSHA(Korea Occupational Safety & Health Agency)의 산업재해보고서에 따르면, 국내 건설업의 재해율은 2013년 23,349명에서 2017년 25,649명으로 매년 증가하고 있다[1]. 이는, 안전의식의 중요성이 증가한 만큼 안전관리수준도 향상 되어야하지만 역동적으로 변화하는 건설업의 작업환경의 특성상 체계적으로 수행하지 있지 못함을 의미한다.
	공사장에서의 사고내용분석을 위해 어떤 모델을 사용하였는가?	본 연구는 건설현장 내부에만 집중되어있는 기존의 안전 관리 아닌 건설현장 외부에 대해서도 고려된 종합적 안전관리체계를 구축하기 위한 기초연구로써 건설현장 외부(제 3자) 인명사고를 정량화를 수행하기 위해 14년 간 건설현장에서 발생한 제 3자 인명사고 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터의 사고내용을 분석하여 인명사고 발생모델을 설정하였으며 몬테카를로 시뮬레이션 모델에 입력변수로 작용하는 불안전한 상태와 인명사고 발생형태별 사고발생 확률과 의확률분포를 제시하였다. 불안전한 상태의 사고발생 확률은 작업통로 등 장소불량이 평균 56회, 방호조치의 부적절이 평균 15회로 높게 나타났다.

참고문헌 (16)

Lee HS. Current status of industrial accident occurrence in 2016 [Internet]. Seoul(Korea): Ministry of Employment and Labor; 2017 Mar[cited 2017 Apr 12]. 27 p. Available from: http://www.kosha.or.kr/cms/generate/FileDownload.jsp?content_id370792&category_id554&version5.1&file_name370792_2016.hwp
Go SS, Song H, Lee HM. Development of the safety information management system according to the risk index for the building construction work. Journal of the Architectural Institute of Korea (Structure & Construction). 2005 Jun;21(5):113-20.
Lee JJ, Lee CS. Accident characteristics of aged construction workers. Journal of the Architectural Institute of Korea (Structure & Construction). 2008 Mar;24(5):201-8.
Kim DC, Kim HJ. A plan of the accident classification system for the analysis of disaster information in construction projects. Journal of the Architectural Institute of Korea (Structure & Construction). 2001 Dec;17(11):139-45.
Anh HS. A study on the development of the accident classification systems for construction industry. Journal of the Architectural Institute of Korea. 1996 Jun:12(6):241-54.
Lee JS, Hong JS, Kim JJ. A self-control safety management activity model in construction sites through analysis of success factors. Journal of the Korea Institute of Building Construction. 2008 Oct;8(5):109-17.
Shin WS, Son CB. Analyzing the image status of construction industry and its improvement measures. Journal of the Architectural Institute of Korea (Structure & Construction). 2013 Oct;29(10):141-8.

상세보기
Shim KB. A study on the improvement of industrial safety effects on construction site. 1st ed. Seoul (Korea): Construction & Economy Research Institute of Korea. 2007. 124 p.
The Business Roundtable. More construction for the money[Internet]. Washington D.C(USA): The Business Roundtable; 1983 Jan. Available from: http://faculty.ce. berkeley.edu/tommelein/BRTMoreConstructionForTheMoney.pdf.
Everett JG, Frank JrPB. Costs of accidents and injuries to the construction industry. Journal of Construction Engineering and Management. 1996 Jun;122(2):158-64.

상세보기
Hinze J, Appelgate LL. Costs of construction injuries. Journal of Construction Engineering and Management. 1991 Sep;117(3):537-50.

상세보기
Ha SG, Kim TH, Son KY, Kim JM. Quantification model development of human accidents based on the insurance claim payout on construction site. Journal of the Korea Institute of Building Construction. 2018 Apr;18(2):151-9.
Heinrich HW. Industrial accidents prevention: A scientific approach. 4th ed. New York(USA): McGraw-Hill Book; 1959. 480 p.
Yu YJ, Son KY, Kim JM. Risk analysis using construction insurance claim payouts. Journal of the Korea Institute of Building Construction. 2016 Aug;16(4):349-57.
Jornadan M. Analyze future risk using simulation. 1st ed. Seoul (Korea): Eretec; 2005. 549 p.
Kim DG, Park JS, Lee JH. Evaluation on intersection safety with respect to signalization and left-turn treatments. Seoul Studies. 2008 Sep;9(3):107-18.

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증