Radiation oncology departments are at high risk for potential radiation safety incidents. This study aimed to identify risk factors for these incidents using the P-mSHEL (Patient, Management, Software, Hardware, Environment, and Liveware) model and to evaluate potential accident types through Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). FMEA identified seven accident types with high Risk Priority Number (RPN). A total of 56 detailed risk factors were classified using the P-mSHEL model, and measures to prevent radiation safety incidents were implemented. The effect of these preventive measures on workers' safety perception was confirmed through two indicators (FMEA and safety perception). After implementing the preventive measures, the FMEA analysis showed that the highest reduction in RPN was for A-6 (radiation exposure while other patients/guardians are present) with a reduction rate of 33.3%, followed by B-3 (radiation exposure while staff are present) with a reduction rate of 33.3%. Overall safety perception significantly improved after the preventive measures (4.17±0.35) compared to before (2.76±0.33) (p<0.05), with notable increases in both employee safety culture (3.93±0.51) and patient safety culture (3.73±0.62) (p<0.05). This study identified risk factors in radiation oncology departments. Continuous management, maintenance, and fostering a strong safety culture are crucial for preventing incidents. Regular problem identification and collaboration with relevant departments are essential for maintaining safety standards.
In our daily life, artificial intelligence performs simple and complicated tasks like us, including operating mobile phones and working at homes and workplaces. Artificial intelligence is used in industrial technology for diagnosing various types of equipment using the machine learning technology. This study presents a fault mode effect analysis (FMEA) of start motors using machine learning and big data. Through multiple data collection, we observed that the primary failure of the start motor was caused by the melting of the magnetic switch inside the start motor causing it to fail. Long-short-term memory (LSTM) was used to diagnose the condition of the magnetic locations, and synthetic data were generated using the synthetic minority oversampling technique (SMOTE). This technique has the advantage of increasing the data accuracy. LSTM can also predict a start motor failure.
A reliability evaluation or prediction can be defined as MTBF which stands for mean time between failures (Exclusively for repairable failures). Spindle system has huge effect on performance of machine tools and working quality as well as is required of high reliability. Especially, it takes great importance in producing automobiles which includes a large number of working processes. However, it is unusually difficult to predict reliability because there are lack of data and research about reliability of spindle system. Standards and methods of examinations for reliability evaluation of machine tools are scarce at local and abroad as well. Therefore, this research is meant to improve the reliability of spindle system before mass produced with developing standards of reliability and methods of examinations through FMEA to assess reliability of spindle system in prototype stages of developing high speed spindle system of machining center.
We studied the risk analysis of fire and explosion caused by gas leak in underground-parking of gas vehicle. However, an entrance regulation of gas vehicles (H2/LPG/CNG etc.) to underground garages has not been enacted in Korea. Incase, a gas explodes in an underground parking garage placed in overcrowded residential area, such as an apartment, the scale of the damage would cause tremendous disaster. Faults of vehicle parts and management problems were evaluated by using the Failure mode and effect analysis (FMEA), which is a qualitative analysis method. The range of the damaged area by the explosion and the damage scale by the explosion pressure were analyzed by using the process hazard analysis software tool (PHAST). The study is expected to facilitate enactment of the regulation for the underground parking to restrict the gas vehicle.
With the 4th industrial revolution, condition monitoring using machine learning techniques has become popular among researchers. An overload due to complex operations causes several irregularities in MOSFETs. This study investigated the acquired voltage to analyze the overcurrent effects on MOSFETs using a failure mode effect analysis (FMEA). The results indicated that the voltage pattern changes greatly when the current is beyond the threshold value. Several features were extracted from the collected voltage signals that indicate the health state of a switched-mode power supply (SMPS). Then, the data were reduced to a smaller sample space by using a principal component analysis (PCA). A robust machine learning algorithm, the support vector machine (SVM), was used to classify different health states of an SMPS, and the classification results are presented for different parameters. An SVM approach assisted by a PCA algorithm provides a strong fault diagnosis framework for an SMPS.
국내 친환경 수소차 보급 정책에 따라 수소차와 수소충전소 인프라 개발에 대한 관련 업계의 연구는 활발하게 진행 중이다. 반면에 수소차와 수소충전소의 내구성 및 신뢰성에 직접적인 영향을 주는 기밀용 비금속 소재(라이너, 씰, 개스킷 등)의 위험성 평가 및 재료에 관한 실증 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 FMEA를 활용하여 고압 수소 설비에 사용되는 비금속 부품의 라이너와 씰에 대한 위험요소를 도출한 후 심각도, 발생빈도, 검출도 등급을 점수로 환산하여 RPN값을 산정하였다. RPN의 최대값 600, 최소값 63, 평균값이 278.5로 산출되었으며, 라이너와 씰에 대한 주기적인 관리가 중요함을 확인하였다. 더불어 비금속 고무제품에 대한 수소침지와 산소노화시험을 통해 기초 자료로 활용 가능한 물리적 실험값을 제시하고자 하였다.
Kim, Min Joong;Choi, Kyoung Lak;Kim, Joo Uk;Kim, Tong Hyun;Kim, Young Min
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.169-177
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2021
Recently, the use of electric and electronic control systems is increasing in the automobile industry. This increase in the electric and electronic control system greatly increases the complexity of designing a vehicle, which leads to an increase in the malfunction of the system, and a safety problem due to the malfunction is becoming an issue. Based on IEC 61508 relating to the functional safety of electrical/electronic/programmable electronics, the ISO 26262 standard specific to the automotive sector was first established in 2011, and a revision was published in 2018. Malfunctions due to system failure are covered by ISO 26262, but ISO/PAS 21448 is proposed to deal with unintended malfunctions caused by changes in the surrounding environment. ISO 26262 sets out safety-related requirements for the entire life cycle. Functional safety analysis includes FTA (Fault Tree Analysis), FMEA (Failure Mode and Effect Analysis), and HAZOP (Hazard and Operability). These analysis have limitations in dealing with failures or errors caused by complex interrelationships because it is assumed that a failure or error affecting the risk occurs by a specific component. In order to overcome this limitation, it is necessary to apply the STPA (System Theoretic Process Analysis) technique.
최근 세계 건설시장에서의 발주방식은 빠른 속도로 변화하고 있으며, 이에 대한 건설 사업도 대형화 및 고난이도 공사가 증가하고 있다. 이러한 사업의 많은 부분이 설계시공일괄방식 사업으로 발주 되고 있으며, 공사금액기준으로 2009년 국내 조달청 발주공사의 약 40%를 일괄입찰방식(Design-Build)으로 발주를 하고 있다. 반면 설계시공일괄방식 사업의 증가로 그 중요성은 강조되지만, 사업수행자의 사업비용 관리차원에서 기대이상의 성과를 얻지 못하고 있는 실정이다. 그 이유는 사업방식의 특성상, 기본설계 이후 사업 수행계약이 체결되며, 관련 신기술 및 공법 적용에 대한 발주 검토 미흡과 설계과정에서의 불충분한 협의 등으로 사업비용(Cost) 증가에 대한 리스크가 상존하기 때문이다. 이를 해결하기 위해 사업수행 과정에서 사업비용의 증가 원인에 대한 요인을 찾고, 전체 사업 업무단계(Business Process)에서 리스크요인(Risk Factor)에 대한 우선순위 선정과 긴밀한 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 설계시공일괄방식 사업의 특성과 관련한 문제점을 근거로 사업비용에 대한 업무단계별 중요도를 분석하고, 사업수행자 측면의 업무단계별 사업비용 증가에 대한 리스크요인을 도출하여, 그에 대한 영향도(Impact assessment)를 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)기법을 통해 평가하였다.
Hydraulic breakers, the attachment devices of the excavators, refer to a machine that converts back and forth motions of pistons into energies to break objects down finely. As the use of hydraulic breakers has been steadily increasing world-wide, consumers have become more interested in not just the quality of hydraulic breakers but their reliability. This study show functions and usages of several main parts on hydraulic breakers. In addition, based on the effect of action of hydraulic breakers, FMEA was performed to figure out the major causes and manifestations of malfunctioning. As above mentioned, we analyzed reliability of hydraulic breakers by models, and the data that had been used for the analyses were obtained from malfunctioning data in the field.
The value of blood sugar is measured by a personal blood glucose meter which consists of two parts: a glucose strip and a blood glucose meter. A personal blood glucose meter makes use of electric media which are composed of glucose oxidase and electron. This study is to propose a method of reliability demonstration test derived from field data analysis and FMEA(Failure Mode and Effect Analysis). Detailed Conditions for reliability demonstration test are selected from the comparison of various failure mechanisms. The most dominant failure mechanism is wear-out which is caused by strip insertion/extraction. The testing device that can reproduce the failure mechanism of strip insertion/extraction is made to conduct reliability demonstration test. Using the testing device, it is confirmed that target lifetime of selected devices is more than 2 years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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