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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 329 - 340 (12page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2019.45.4.329
이용수
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This study aims to identify main causes of abnormal accidents using datamining techniques based on text data contained in the accident report documents. First, the local outlier factor (LOF) algorithm is applied to discover the abnormal accidents through the keyword vectors extracted from accident report documents. Second, the main causes of abnormal accidents are hierarchically structured using the decision tree (DT) algorithm. As a case study, the chemical industry, which includes various hazardous substances and dangerous facilities, is selected to retrieve features of abnormal accidents and to identify the main causes of abnormal accidents during accident process. Also, we develop the checklist constructed by the main causes of abnormal accidents extracted from the proposed approach according to the process safety indicator. This systematic approach helps safety managers to monitor the abnormal accident compared to the normal accident or near miss.
목차
1. 서론
2. 연구배경
3. 연구방법론
4. 사례분석
5. 토의
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Ajami, A. and Daneshvar, M. (2012), Data driven approach for fault detection and diagnosis of turbine in thermal power plant using Independent Component Analysis, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 43(1), 728-735.
Breunig, M. M., Kriegel, H., T. Ng, R., and Sander, J. (2000), LOF： identifying density-based local outliers, SIGMOD Rec., 29(2), 93- 104.
Cho, H. H., Kim, G. S., Cho, Y. H., Jang, Y. R., and Wu, S. K. (2016), A study on reorganization of industrial accident reporting system (2016-Researcher-1152), KOSHA Occupational Safety and Health Research Institute.
Cho, Y., Lee, S., Kim, H., and Kim, S. (2018), Detection of faulty equipment sequence of multivariate processes in semiconductor manufacturing, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 44(5), 325-333.
Choi, J. H. (2013), Introduction of failure prediction and health management technology, Journal of the Korean Society of Mechanical Engineers, 53(7), 24-34.
Breunig, M. M., Kriegel, H., T. Ng, R., and Sander, J. (2000), LOF： identifying density-based local outliers, SIGMOD Rec., 29(2), 93- 104.
Cho, H. H., Kim, G. S., Cho, Y. H., Jang, Y. R., and Wu, S. K. (2016), A study on reorganization of industrial accident reporting system (2016-Researcher-1152), KOSHA Occupational Safety and Health Research Institute.
Cho, Y., Lee, S., Kim, H., and Kim, S. (2018), Detection of faulty equipment sequence of multivariate processes in semiconductor manufacturing, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 44(5), 325-333.
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