Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.4
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pp.59-73
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2016
The demand for subsurface transport is increasing. The users and the operators of road tunnels are exposed to risks with different causes. One main cause, however, is the traffic situation in the event of accidents. The importance of a Quantified Risk Assessment is increasing to quantify the safety of road tunnels and to balance the requirements (capacity, reliability, availability, maintainability and safety) of various stakeholders. Although there are classical methods for risk assessments, such as ETA and FTA. These methods are used for relatively simple cases because it could not relevantly reflect the diversity and relationship of the parameters. Therefore, a quantitative risk assessment based on Bayesian Probabilistic Networks considering interdependence between the parameters of a complex underground system as a double deck tunnel is provided.
This study presented how to evaluate the inland inundation risk considering the characteristics of inland flood. Fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process), which can deal with the uncertainty or ambiguousness of the decision-making process, was used to estimate the inundation risk. The criteria used for inland inundation risk include the physical index, social index and inland flood. Each index contains three detailed indicators then total nine indicators were employed in this study. The inundation risk evaluation was carried out for each node (manhole) within the drainage system, not to the administrative extent, which enabled us to point out nodes with high risk. The proposed Fuzzy AHP was applied to Geoje district in Busan. The results indicated that the junction of Oncheoncheon and Geojecheon has high risk which is consistent with the fact that this junction has already experienced floods in the past. The proposed method can be used for evaluating inland inundation risk and preparing flood prevention plans in inland flood-prone urban areas.
Alexithymia is characterized by difficulties identifying and describing feelings, impoverished fantasy life, and concrete and poorly introspective thinking. Alexithymic patients have been reported to show a stable deficit with regard to processing and regulating emotions. Eating disorders are characterized by a persistent disturbance of eating or eating-related behavior that significantly impairs physical health or psychosocial functioning. Like alexithymic patients, patients with eating disorders show the impaired capacity to process and regulate emotions. There is a robust body of literature showing patients with eating disorders are more alexithymic than healthy controls. Specifically, patients with eating disorders experience difficulties identifying and describing emotions. Childhood maltreatment can increase the risk for depression and alexithymia, which can in turn lead to disordered eating symptoms. Also, higher levels of alexithymia are correlated with a less favorable clinical outcome in patients with eating disorder. Therefore, treatments to help processing and regulating emotions of eating disorder patients with pronounced alexithymic traits may seem to lead to a higher possibility of recovery.
The purpose of this study is to present an appropriate management plan as a supplement to the scientific evidence of the currently operated distancing system for preventing COVID-19. The currently being used mathematical models are expressed as simultaneous ordinary differential equations, there is a problem in that it is difficult to use them for the management of entry and exit of small business owners. In order to supplement this point, in this paper, a method for quantitatively expressing the risk of infection by people who gather is presented in consideration of the allowable risk given to the gathering space, the basic infection reproduction index, and the risk reduction rate due to vaccination. A simple quantitative model was developed that manages the probability of infection in a probabilistic level according to a set of visitors by considering both the degree of infection risk according to the vaccination status (non-vaccinated, primary inoculation, and complete vaccination) and the epidemic status of the virus. In a given example using the model, the risk was reduced to 55% when 20% of non-vaccinated people were converted to full vaccination. It was suggested that management in terms of quarantine can obtain a greater effect than medical treatment. Based on this, a generalized model that can be applied to various situations in consideration of the type of vaccination and the degree of occurrence of confirmed cases was also presented. This model can be used to manage the total risk of people gathered at a certain space in a real time, by calculating individual risk according to the type of vaccine, the degree of inoculation, and the lapse of time after inoculation.
본 논문은 전체 수요반응의 결과를 예측하는데 필요한 개별 수용가의 수요반응 모델을 제시하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해, 개별 수용가의 수요반응 결정이 투자결정 문제가 유사함을 보이고, 수요 반응의 결정에 있어서도 투자결정 문제에서 위험선호 성향에 따라 수익과 위험 사이에서 개별적인 결정이 이루어진다고 보았다. 개별 수용가의 수요반응 모델을 유도할 때는 수요반응의 결과로 이루어지는 전력사용량 조정이 잘못된 결정일 확률을 고려하였고, 위험선호 지수라는 파라미터를 정의하여 일반적인 식으로 수요반응 모델을 표현하였다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통해 위험선호 지수 R의 값에 따라 수요반응의 전력요금 감소 효과와 변동성이 달라짐을 확인하였다. 본 논문의 모델을 이용하면 전체 수용가의 총 수요반응을 예측하는 것이 가능해지고, 그 결과는 수요반응 제도 시행을 위한 장비투자 결정이나 정책 결정에 있어 중요한 지표로 활용될 수 있을 것이다.
This study presents a method for calculating the concentration of hydrocarbon releases in enclosed areas using empirical equations of evaporation rate. The approach of the method is to estimate the hydrocarbon exposure concentration in the air under conditions assumed. A methodology for assessing risk was suggested to individual risk assessment to exposed workers or others by probit expressions. The toxicity criteria and available human exposure data were examined and guidelines for risk assessment suggested for benzene-air and toluene-air systems. The value of probit constants with mole fractions of lethal concentrations in a mixture of hydrocarbons and a non-toxic substance was predicted. The probit values calculated with mole fractions can be used to estimate guidelines to prevent toxicity within enclosed working areas.
Nomogram is a statistical tool that visualizes the risk factors of the disease and then helps to understand the untrained people. This study used risk factors of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and compared with logistic regression model and naïve Bayesian classifier model. Data were analyzed using the Korean National Health and Nutrition Examination Survey 6th (2013-2015). First, we used 6 risk factors about COPD. We constructed nomogram using logistic regression model and naïve Bayesian classifier model. We also compared the nomograms constructed using the two methods to find out which method is more appropriate. The receiver operating characteristic curve and the calibration plot were used to verify each nomograms.
Asbestos is a toxic material that can lead to lung cancer and other diseases. There is no information regarding areas in Korea that contain asbestos in nature; consequently we need to manage such areas with care. The purpose of this study was to construct a local graded map of asbestos exposure risk based on the natural occurrence of asbestos in rocks. We first developed a means of evaluating the asbestos exposure risk and produced thematic maps based on a field survey. In addition, we constructed a knowledge base for asbestos through analysis, representation and processes about asbestos data and prepare for the development of an evaluation model for asbestos exposure risk. The spatial analysis of asbestos exposure risk is based on a weighted-overlay analysis using expert opinion and the literature, and a fuzzy-overlay analysis using the uncertainty in the data. The map of asbestos exposure risk, compiled according to the weighted and fuzzy operations, is expected to be used to ensure safety and to reduce the risk of exposure to asbestos.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.10a
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pp.20-23
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2015
In ports of Korea, the marine traffic flow is congested due to a large number of vessels coming in and going out. In order to improve the safety and efficiency of these vessels, South Korea is operating with a Vessel Traffic System, which is monitoring its waters 24-7. However despite these efforts of the VTS (Vessel Traffic System) officers, marine accidents are occurring in their assigned districts. VTS Officers are controlling subjectively based on their experience due to no VTS guideline. On this paper, we listened to Busan VHF channel for 3days and applied to collision risk model. With collision risk model, We deducted a moment which advise or recommend to vessel in encounter situation, VTSO's career, day&night.. We suggested a collision risk value as guide line of VTSO's control time.
Even thought modernized marine navigation devices help navigators, marine accidents has been often occurred and ship collision is one of the main types of the accidents. Various studies on the assessment method of collision risk have been reported, and studies using fuzzy theory are remarkable for the reason that reflect linguistic and ambiguous criteria for real situations. In these studies, collision risks were assessed on the assumption that the current state of navigation ship would be maintained. However, navigators ignore or turn off frequent alarms caused by the devices predicting collision risk, because they think that they can avoid the collisions in the most of situations. This paper proposes a model of predicting ship collision risk considering the general patterns of collision avoidance, and the approach is based on fuzzy inference and discrete event system specification (DEVS) formalism.
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