The British railway safety research group has developed a risk assessment model for the railway infrastructure and major railway accidents. The major hazardous factors of the railway infrastructure were identified and classified in the model. The frequency rates of critical top events were predicted by the fault tree analysis method using failure data of the railway system components and ratings of railway maintenance experts, The consequences of critical top events were predicted by the event tree analysis method. They classified the Joss of accident due to railway system into personal. commercial and environmental damages. They also classified 110 hazardous event due to railway system into three categories. train accident. movement accident and non-movement accident. The risk assessment model of the British railway system has been designed to take full account of both the high frequency low consequence type events (events occurring routinely for which there is significant quantity of recorded data) and the low frequency high consequence events (events occurring rarely for which there is little recorded data). The results for each hazardous event were presented in terms of the frequency of occurrence (number of events/year) and the risk (number of equivalent fatalities per year).
In this study, we propose a fuzzy polynomial neural networks (FPNN) and a genetically optimized fuzzy polynomial neural networks(GoFPNN) for identification of non-linear system. GoFPNN architecture is designed by a FPNN based on fuzzy set and its structure and parameters are optimized by genetic algorithms. A fuzzy neural networks(FNN) based on fuzzy set divide into two structures that is simplified inference structure and linear inference structure. The proposed FPNN is resulted from integration and extension of simplified and linear inference structure of FNN. The consequence structure of the FPNN consist of polynomials represented by networks using connection weights for rules. The networks comprehend simplified(Type 0), linear (Type 1), and quadratic(Type 3) inferences. The proposed FPNN can select polynomial type of consequence part for each rule. Therefore, proposed scheme can offer flexible structure design capability for a system characteristics. Moreover, GAs is applied to networks structure and parameters tuning of proposed FPNN, and its efficient application method is discussed, these subjects are result in GoFPNN that is optimal FPNN. To evaluate proposed model performance, a numerical experiment is carried out.
Purpose - This study examined workplace bullying as a situational antecedent of workaholism and burnout as a consequence of workaholism and explored the mediating role of workaholism and the moderation effect of perceived organizational support. Research design, data, and methodology - This study collected data from 319 employees in South Korean companies through a survey method. Results - First, job-related bullying promotes a compulsive and excessive drive to work. However, person-related bullying was positively related to the tendency to work excessively hard. Second, only working excessively shows positive relationship with only exhaustion excepting cynicism. Third, although bullied employees may reserve their personal resources through workaholism in short time, it drives them to be workaholic, which leads them exhausted in turn. Finally, perceived organizational support decreases the effect of job-related bulling on both of working compulsively and working excessively. Conclusions - First, this study suggests workplace bullying as a situational antecedent and verify burnout as a consequence of workaholism. Second, it investigate the mediating role of workaholism and the moderation effect of perceived organizational support. Practically, When they find workaholic employees, they should investigate if workplace bullying exists through face-to-face talk. If necessary, they should decide personal transfer to the other department or work team.
In this paper, a new architecture and comprehensive design methodology of genetically optimized Rule-based Fuzzy Polynomial Neural Networks(gRFPNN) are introduced and a series of numeric experiments are carried out. The architecture of the resulting gRFPNN results from asynergistic usage of the hybrid system generated by combining rule-based Fuzzy Neural Networks(FNN) with polynomial neural networks (PNN). FNN contributes to the formation of the premise part of the overall rule-based structure of the gRFPNN. The consequence part of the gRFPNN is designed using PNNs. At the premise part of the gRFPNN, FNN exploits fuzzy set based approach designed by using space partitioning in terms of individual variables and comes in two fuzzy inference forms: simplified and linear. As the consequence part of the gRFPNN, the development of the genetically optimized PNN dwells on two general optimization mechanism: the structural optimization is realized via GAs whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method-based learning. To evaluate the performance of the gRFPNN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples. A comparative analysis shows that the proposed gRFPNN are models with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
Castrodale, Louisa J.;Raczniak, Gregory A.;Rudolph, Karen M.;Chikoyak, Lori;Cox, Russell S.;Franklin, Tricia L.;Traxler, Rita M.;Guerra, Marta
Safety and Health at Work
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제6권4호
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pp.353-356
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2015
Background: In 2012, the Alaska Section of Epidemiology investigated personnel potentially exposed to a Brucella suis isolate as it transited through three laboratories. Methods: We summarize the first implementation of the United States Centers for Disease Control and Prevention 2013 revised recommendations for monitoring such exposures: (1) risk classification; (2) antimicrobial postexposure prophylaxis; (3) serologic monitoring; and (4) symptom surveillance. Results: Over 30 people were assessed for exposure and subsequently monitored for development of illness. No cases of laboratory-associated brucellosis occurred. Changes were made to gaps in laboratory biosafety practices that had been identified in the investigation. Conclusion: Achieving full compliance for the precise schedule of serologic monitoring was challenging and resource intensive for the laboratory performing testing. More refined exposure assessments could inform decision making for follow-up to maximize likelihood of detecting persons at risk while not overtaxing resources.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권11호
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pp.121-131
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2021
This study aims at investigating the effects of digital accounting implementation on audit performance of tax auditors in Thailand through audit competency and audit report as the consequence. In addition, it examines the effects of audit learning, digital culture, and stakeholder expectation on digital accounting implementation. The key informants were Thailand's tax auditors. The data was collected using a questionnaire that was distributed to 349 tax auditors throughout Thailand. The response rate was 20.53%. The Ordinary Least Squares (OLS) is applied to test the research relationships. The results of this study show that digital accounting implementation has an important effect on its consequence, namely audit competency, audit report, and audit performance. Similarly, audit competency and audit report affect audit performance. Testing the antecedents of the research relationships, namely audit learning, digital culture, and stakeholder expectation, the result reveals that only digital culture affects digital accounting implementation. Accordingly, digital accounting implementation plays a vital role to enhance audit competency, audit report, and ultimately lead to attaining audit performance. Furthermore, the results are beneficial for the auditing practitioners and regulators, allowing them to draw on these results to develop training programs to enhance professional audit efficiency.
For a long time, research into integrated deterministic-probabilistic safety assessment has been continuously conducted to point out and overcome the limitations of classical ET (event tree)/FT (fault tree) based PSA (probabilistic safety assessment). The current paper also attempts to assert the reason why a technical transformation from classical PSA is necessary with a re-interpretation of the categories of risk. In this study, residual risk was classified into interpolating- and extrapolating-censored categories, which represent risks that are difficult to identify through an interpolation or extrapolation of representative scenarios due to potential nonlinearity between hardware and human behaviors intertwined in time and space. The authors hypothesize that such risk can be dealt with only if the classical ETs/FTs are freely relocated, entailing large-scale computation associated with physical models. The functional elements that are favorable to find residual risk were inferred from previous studies. The authors then introduce their under-development enabling techniques, namely DICE (Dynamic Integrated Consequence Evaluation) and DeBATE (Deep learning-Based Accident Trend Estimation). This work can be considered as a preliminary initiative to find the bridging points between deterministic and probabilistic assessments on the pillars of big data technology.
As the safety level of nuclear power plants (NPPs) relates to the safety of individuals, society, and the environment, it is important to establish NPP safety goals. In Korea, two quantitative health objectives and one large release frequency (LRF) criterion were formally set as quantitative safety goals for NPPs by the Nuclear Safety and Security Commission in 2016. The risks of prompt and cancer fatalities from NPPs should be less than 0.1% of the overall risk, and the frequency of nuclear accidents releasing more than 100 TBq of Cs-137 should not exceed 1E-06 per reactor year. This paper reviews the hierarchical structure of safety goals in Korea, its relationship with those of other countries, and the relationships among safety goals and subsidiary criteria like core damage frequency and large early release frequency. By analyzing the effect of the release of 100 TBq of Cs-137 via consequence analysis codes in eight different accident scenarios, it was shown that meeting the LRF criterion results in negligible prompt fatalities in the surrounding area. Hence, the LRF criterion dominates the safety goals for Korean NPPs. Safety goals must be consistent with national policy, international standards, and the goals of other counties.
AHMED, Mohammed Ghanim;GANESAN, Yuvaraj;HASHIM, Fathyah
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.57-66
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2021
The outbreak of the financial crisis, the lack of corporate governance practices in Iraqi companies, the high level of earnings management (EM), and weak firm performance (FP) have all encouraged the purpose of this study. This study proposes to achieve the following objectives: (I) to investigate the influence of governance mechanisms on the earnings management practices, (II) to investigate the consequence of EM on FP. The study sample includes 65 Iraqi firms listed on the Iraqi stock exchange for six years from 2012 to 2018, with 390 firm-year observations. The hypotheses were tested using panel data regression. According to the findings, Iraqi companies prefer to use real EM rather than accruals EM to avoid reporting losses. Discretionary cash flow, production costs, and cash flow from operation are examples of actual operations employed to undertake EM. Furthermore, according to the findings of this study, board meeting frequency and female onboard have a significant and negative influence on EM. Besides, the internal audit function was found not to affect EM. On the other hand, results revealed a significant and negative relationship between EM and FP. According to the study, management prefers to minimize cash and accrual expenditure during the economic downturn.
Purpose: The wide distribution of smartphones has changed life and user behavior. This phenomenon has both advantages and disadvantages for users. As smartphones become a part of our daily lives, smartphone addiction has recently become a social issue in many countries. This study explores factors that affect smartphone addiction and the consequences of addictive behaviors. Research design, data and methodology: Our model hypothesizes that four key factors determine addictive behavior: flow, enjoyment, preference for online social life, and escape reality. Commitment and compulsive use are mediating variables that connect key drivers and addictive results. Based on the SEM (structural equation model) analysis of 497 survey responses, these four driving factors each have a significant effect on the compulsive use of smartphones directly or indirectly; the compulsive use of smartphones directly influences the three results Results: We conducted a reliability and validity analysis, and the results were successful. In the hypothesis test, every path is accepted as expected at the significance level of 0.05. Conclusions: Among the four driving factors, escape reality is the vital factor influencing smartphone addiction and its consequences. And anxiety is the number one consequence influenced by the compulsive use of smartphones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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