Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.7
no.4
s.32
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pp.177-183
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2006
Risk-based estimation has been successfully introduced into the construction industry. By incorporating historical data associated with probability analysis, risk-based estimate is an effective decision support aid in considering whether to launch a particular project. The industry challenges, however, especially related with management issues, such as labor shortage, wage growth, and supply chain complexity, have often resulted in poor cost performance. The insufficient assessing the project characteristics (i.e., resource availability, project complexity, and project delivery method) can be the main reasons in the poor cost performance. Because the accuracy level of cost performance prediction can be enhanced by extensive evaluation of the subject project characteristics, a new approach for predicting cost performance in an earlier stage of a project can improve the Industry substantiality, in other words, value maximization. The purpose of this paper is to develop a new methodology in developing a risk-based estimate tool by incorporating extensive project characteristics. To do this, an extensive industry survey was conducted from both private and public sectors in building industry in Korea. In addition, significant project characteristics were identified in terms of cost performance indicator. Although the data collection is limited to Korean industry the suggested approach provides the industry with a straightforward methodology in risk management. As many researchers maintained that front-end planning efforts are crucial in achieving the successful outcome in building projects, the new method for risk-based estimation can Improve the cost performance as well as enhance the fulfillment in terms of business sustainability.
Baek, Yujin;Lee, Jihyeon;Kim, Nam Hee;Lee, Hunjoo;Choo, Jaegul
Food Science and Industry
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v.54
no.3
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pp.160-170
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2021
A recent advance in communication technologies accelerates the spread of food safety issues once presented by the news media. To respond to those safety issues and take steps in a timely manner, automatically detecting related information from the news data matters. This work presents an AI-based system that detects risk information within a food-related news article. Experts in food safety areas participated in labeling risk information from the food-related news articles; we acquired 43,527 articles in which food names and risk information are marked as labels. Based on the news document, our system automatically detects food names and risk information by analyzing similarities between words within a text by leveraging learned word embedding vectors. Our AI-based system shows higher detection accuracy scores over a non-AI rule-based system: achieving an absolute gain of +32.94% in F1 for the food name category and +41.53% for the risk information category.
For the prevention of marine accidents based on human factor, the risk assessment analysis procedure is proposed which consists of (1) the structural analysis of marine accident, (2) the estimation of incidence probability based on the Fault Tree analysis, (3) the prediction of ef-fectiveness to reduced the accident risk by suitable countermeasures in the specified functional system, and (4) the risk assessment by means of minimizing of the total cost expectation and the background risk. As a practical example, the risk assessment analysis for preventing is investigated using the proposed method.
Operation of KORAIL's level crossing is in charge of KORAIL. As taking over existing level crossing to KORAIL, they do not conduct risk assessments, so we do not know about any possibilities of inner risk. And present operation of safety of the level crossing is just regular checking of reaction and functions of safety equipments physically, we need to react to the changes of what's going on around of level crossing and incestigation of traffic flow and surrounding conditions more spontaneously. So, we have to prepare the strategies against accidents of level crossing cost-effectively based on regular risk assessments for sustainable safety improvements and overcome operational problems of present level crossing's safety. Here, we're going to investigate the level of safety level and present risk factors of the level crossing using risk assessments for accidents/error of the equipments to show operational strategies of level crossing based on risk assessments.
Purpose: This study suggests a method of risk assessment based on RAM analysis in order to reduce the subjectivity. Methods: RAM analysis is used to assessment risk consequence(RC) and risk likelihood(RL). Result: The calculated result of the product, which has higher risk assessment, shows lower MTBF system. Conclusion: Risk assessment based on objective database will provide objectivity and effective quality control.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1176-1182
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2009
Due to recession in real estate market, interest of risk analysis is increasing. Feasibility study in the first stage takes a great role in a project. There are not objectified tools which are able to cope with uncertainty of project, and feasibility study based on selected method of determinism does not include liquidity of weight risk. Also, shortage of consideration for subjective and atypical external factors causes inappropriate results. Therefore, this study proposes feasibility study model focused on risk factor influences in construction cost and sales cost. Considering effective level of cost based on objective risk factors and probable weight of risk by this model, real workers are able to bring correct and scientific decisions better than former method based on selective analysis of real estate development.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.959-981
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2017
Existing Android malware detection approaches mostly have concentrated on superficial features such as requested or used permissions, which can't reflect the essential differences between benign apps and malware. In this paper, we propose a quantitative calculation model of application risks based on the key observation that the essential differences between benign apps and malware actually lie in the way how permissions are used, or rather the way how their corresponding permission methods are used. Specifically, we employ a fine-grained analysis on Android application risks. We firstly classify application risks into five specific categories and then introduce comprehensive risk, which is computed based on the former five, to describe the overall risk of an application. Given that users' risk preference and risk-bearing ability are naturally fuzzy, we design and implement a fuzzy logic system to calculate the comprehensive risk. On the basis of the quantitative calculation model, we propose a risk classification based approach for Android malware detection. The experiments show that our approach can achieve high accuracy with a low false positive rate using the RandomForest algorithm.
This study established risk-based fluoride soil contamination standards according to the Korean Soil Contaminant Risk Assessment Guidelines (SRAG). Ten exposure scenarios were evaluated, broadly categorized into Scenario 1, which used the default parameters from the current SRAG, and Scenario 2, which used the latest exposure factors and bio-concentration factors. Fluoride soil standards corresponding to a total hazard index (HI) of 1.0 were determined for each scenario. For children in agricultural areas, the derived risk-based soil fluoride standard was 70 mg/kg for Scenario 1 and 27 mg/kg for Scenario 2. In industrial areas, the risk-based fluoride soil standard was 2200 mg/kg in Scenario 1 and 2300 mg/kg in Scenario 2. This study clearly demonstrated that the crop ingestion exposure pathway exerted predominent influence on the estimated human health risk standards. Additionally, using the Added Risk Approach and considering soil background concentrations, the total fluoride soil standards for residential areas ranged from 232 mg/kg to 444 mg/kg, while the standards for industrial areas ranged from 2405 mg/kg to 2674 mg/kg.
Objective : The purpose of this study was to analyze risk factors that are associated with intracranial lesion, and to propose criteria for classification of mild head injury (MHI), and appropriate treatment guidelines. Methods : The study was based on 898 patients who were admitted to our hospital with Glasgow Coma Scale (GCS) score of 13 to 15 between 2003 and 2007. The patients' initial computerized tomography (CT) findings were reviewed and clinical findings that were associated with intracranial lesions were analyzed. Results : GCS score, loss of consciousness (LOC), age and skull fracture were identified as independent risk factors for intracranial lesions. Based on the data ana lysed in this study, MHI patients were divided into four subgroups : very low risk MHI patients are those with a GCS score of 15 and without a history of LOC or headache; low risk MHI patients have a GCS score of 15 and with LOC and/or headache; medium risk MHI patients are those with a GCS score of 15 and with a skull fracture, neurological deficits or with one or more of the risk factors; high risk MHI patients are those with a GCS score of 15 with abnormal CT findings and GCS score of 14 and 13. Conclusion : A more detailed classification of MHI based on brain CT scan findings and clinical risk factors can potentially improve patient diagnosis. In light of our findings, high risk MHI patients should be admitted and treated in same manner as those with moderate head injury.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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