Deducting the risk level of infrastructure and buildings based on past human disaster risk cases and implementing prevention measures are important activities for disaster prevention. The object of this study is to measure the confidence to proceed quantitative analysis of various disaster risk cases through text mining methodology. Indeed, by examining confidence calculation process and method, this study suggests also a basic quantitative framework. The framework to measure the confidence is composed into four stages. First step describes correlation by categorizing basic elements based on human disaster ontology. Secondly, terms and cases of Term-Document Matrix will be created and the frequency of certain cases and terms will be quantified, the correlation value will be added to the missing values. In the third stage, association rules will be created according to the basic elements of human disaster risk cases. Lastly, the confidence value of disaster risk cases will be measured through association rules. This kind of confidence value will become a key element when deciding a risk level of a new disaster risk, followed up by preventive measures. Through collection of human disaster risk cases related to road infrastructure, this study will demonstrate a case where the four steps of the quantitative framework and process had been actually used for verification.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.2
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pp.201-217
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2015
In this paper, we report computational testing result to examine the validity of firm's bankruptcy risk estimation through quantification of supply chain risk. Supply chain risk in this study refers to upstream supply risk and downstream demand risk, To assess the firm's risk affected by supply chain risk, we adopt unit of analysis as industry level. since supply and demand relationships of the firm could be generalized by the industry input-output table and the availability of various valid economic indicators which are chronologically calculated. The research model to estimate firm's risk level is the linear regression model to assess the industry bankruptcy risk estimation of the focal firm's industry with the independent variables which could quantitatively reflect demand and supply risk of the industry. The publicly announced macro economic indicators are selected as the candidate independent variables and validated through empirical testing. To validate our approach, in this paper, we confined our research scope to steel industry sector and its related industry sectors, and implemented the research model. The empirical testing results provide useful insights to further refine the research model as the valid forecasting mechanism to capture firm's future risk estimation more accurately by adopting supply chain industry risk aspect, in conjunction with firm's financial and other managerial factors.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.1
no.1
s.1
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pp.53-62
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2000
This study proposes FREES(Fuzzy Risk Evaluation Expert System) for analyzing and evaluating risks occurring during the construction process. The feasibility of this system model was tested by virtual scenario. For the development of the model, at first, risk breakdown structure was established based on risks identified in the existing researches, that is quantitative and qualitative. FREES can reflect human cognition process in the risk analysis and evaluation by adopting artificial intelligence fuzzy theory, differentiating the existing quantitative analysis model. The FREES can be applied to all the project phases from planning to operation & maintenance stage.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.16
no.3
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pp.59-71
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2009
Hazard analysis identifies probability to hazard occurrence and its potential impact on business processes operated in organizations. This paper illustrates a quantitative approach of hazard analysis of information systems by measuring the degree of hazard to information systems using probabilistic risk analysis and activity based costing technique. Specifically the research model projects probability of occurrence by PRA and economic loss by ABC under each identified hazard. To verify the model, each computerized subsystem which is called a business process and hazards occurred on information systems are gathered through one private organization. The loss impact of a hazard occurrence is produced by multiplying probability by the economic loss.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.4
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pp.135-141
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2008
The risk enlargement of cyber infringement and hacking is one of the latest hot issues. To solve the problem, the research for Security Risk Analysis, one of Information Security Technique, has been activating. However, the evaluation for Security Risk Analysis has many burdens; evaluation cost, long period of the performing time, participants’ working delay, countermeasure cost, Security Management cost, etc. In addition, pre-existing methods have only treated Analyzing Standard and Analyzing Method, even though their scale is so large that seems like a project. the Analyzing Method have no option but to include assessors’ projective opinion due to the mixture using that both qualitative and quantitative method are used for. Consequently, in this paper, we propose the Security Risk Analysis Methodology which manage the quantitative evaluation as a project and use Case-Based Reasoning Algorithm for define the period of the performing time and for select participants.
Seung-Hyun LEE;Su-Hyung KIM;Kyung-Jin RYU;Yoo-Won LEE
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.60
no.2
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pp.170-178
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2024
This study aimed to quantitatively analyze the risk using data from 329 safety accidents that occurred in aquaculture fisheries management vessels over the recent five years (2018-2022). For quantitative risk analysis, the Bayesian network proposed by the International Maritime Organization (IMO) was used to analyze the risk level according to the fishing process and cause of safety accidents. Among the work processes, the fishing process was analyzed to have the highest risk, being 12.5 times that of the navigation, 2.7 times that of the maintenance, and 8.8 times that of the loading and unloading. Among the causes of accidents, the hull and working environment showed the highest risk, being 1.7 times that of fishing gear and equipment, 4.7 times that of machinery and equipment, and 9.4 times that of external environment. By quantitatively analyzing the safety accident risks for 64 combinations of these four work processes and four accident causes, this study provided fundamental data to reduce safety accidents occurring in aquaculture fisheries management vessels.
Today toxic gas has various uses. If there is a release accident, the gas rapidly disperse into the atmosphere. The extent of damage due to toxic gas accident is very wide and fatal to human being. So, it is necessary for toxic gas facilities which have high risk to construct an emergency response system that prepare to toxic release and make immediate response to be possible at accident appearance. In this study accident scenario were selected and frequency analysis was executed using FTA technique. Dispersion effect of toxic gas release was analyzed using DNV company's PHAST(Ver. 6.2). Finally, an emergency response system was developed using results of quantitative risk analysis.
In this paper, we dealt with substantial asset analysis methodology applied to two-dimensional asset classification and qualitative evaluation method according to the business process. Most of the existent risk analysis methodology and tools presented classification by asset type and physical evaluation by a quantitative method. We focused our research on qualitative evaluation with 2-dimensional asset classification. It converts from quantitative asset value with purchase cost, recovery and exchange cost, etc. to qualitative evaluation considering specific factors related to the business process. In the first phase, we classified the IT assets into tangible and intangible assets, including human and information data asset, and evaluated their value. Then, we converted the quantitative asset value to the qualitative asset value using a conversion standard table. In the second phase, we reclassified the assets using 2-dimensional classification factors reflecting the business process, and applied weight to the first evaluation results. This method is to consider the organization characteristics, IT asset structure scheme and business process. Therefore, we can evaluate the concrete and substantial asset value corresponding to the organization business process, even if they are the same asset type.
Although animal studies have been used most often for quantitative risk assessment, it is generally recognized that well-conducted epidemiologic studies would provide the best basis for estimating human risk. However, there are several features related to the design and analysis of epidemiologic studies that frequently limit their usefulness for quantitating risks. The lack of accurate information on exposure in epidemiologic studies is perhaps the most frequently cited limitation of these studies for risk assessment. However. other features of epidemiologic study design, such as statistical power, length of follow-up, confounding, and effect modification, may also limit the inferences that can be drawn from these studies. Furthermore, even when the aforementioned limitations are overcome, substantial uncertainty exists concerning the choice of an appropriate statistical (or biologic) model for extrapolation beyond the range of exposures observed in a particular study. This paper focuses on presenting a review and discussion of the methodologic issues involved in using epidemiologic studies for risk assessment. This review concentrates on the use of retrospective, cohort, mortality studies of occupational groups for assessing cancer risk because this is the most common application of epidemiologic data for quantitative risk assessment (QRA). Epidemiologic data should not be viewed as a panacea for the problems inherent in using animal bioassay data for QRA. Rather, information that can be derived from epidemiologic and toxicologic studies complement one another, and both data sources need to be used to provide the best characterization of human risk.
In this study, we suggested the direction to lower the risk by analyzing the risk factors for each process for the hydrogen refueling station to be installed in Chungju. HyRAM, one of the quantitative risk assessment tools for hydrogen gas, was used to analyze the hazards. By evaluating the frequency of accidents and consequences for each process, the most dangerous processes and accident factors were presented, and the risk mitigation factors were synthesized. Hydrogen refueling stations are currently in the global infrastructure expansion period, and the lack of accident data could be an alternative to this risk assessment and is expected to be used as a reference for the future expansion of hydrogen refueling stations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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