This paper proposes an integrated safety assessment method that can take multiple sources data into consideration based on a data fusion approach. Data cleaning using the Kalman filter method (KF) was conducted first for monitoring data from each sensor. The inclination data from the four tilt sensors of the same monitoring section have been associated to synchronize in time. Secondly, the finite element method (FEM) model was established to physically correlate the external forces with various structural responses of the shield tunnel, including the measured inclination. Response surface method (RSM) was adopted to express the relationship between external forces and the structural responses. Then, the external forces were updated based on the in situ monitoring data from tilt sensors using the extended Kalman filter method (EKF). Finally, mechanics parameters of the tunnel lining were estimated based on the updated data to make an integrated safety assessment. An application example of the proposed method was presented for an urban tunnel during a nearby deep excavation with multiple source monitoring plans. The change of tunnel convergence, bolt stress and segment internal forces can also be calculated based on the real time deformation monitoring of the shield tunnel. The proposed method was verified by predicting the data using the other three sensors in the same section. The correlation among different monitoring data has been discussed before the conclusion was drawn.
This study proposed and examined a model in which perceived organizational support and leader-member exchange are linked to safety communication safety commitment, and accidents. In addition, a moderating effect of role overload in the relationship between safety communication and safety commitment and that of performance monitoring in the relationship between safety commitment to accidents. Data were collected from 193 workers in a railroad company. The results indicated that the goodness of fitness of the proposed model was acceptable. More specifically, both perceived organizational support and leader-member exchange were significantly related to safety communication and safety communication was, in turn, significantly related to safety commitment which was ultimately related to accidents. Also, the moderating effects of both role overload and performance monitoring were found. Implications of these findings for safety and the possible roles of variables in the organizational level are discussed.
Real Time Simulation (RTS) has long been used in the nuclear power industry for operator training and engineering purposes. And, Online Simulation (OLS) is based on RTS and with connection to the plant information system to acquire the measurement data in real time for calibrating the simulation models and following plant operation, for the purposes of analyzing plant events and providing indicative signs of malfunctioning. An OLS system has been developed to support PWR operations for CPR1000 plants. The OLS system provides graphical user interface (GUI) for operators to monitor critical plant operations for preventing faulty operation or analyzing plant events. Functionalities of the OLS system are depicted through the maneuvering of the GUI for various OLS functional modules in the system.
이 연구는 식품 중 잔류농약에 대한 국내 모니터링 프로그램의 전반적인 현황을 이해하기 위해 수행되었으며 더 나아가 개선이 필요한 사항이 제안되었다. 이 연구로 부터 국내 잔류농약 모니터링 프로그램 현황은 다음과 같이 요약될 수 있었다. 국내에서는 식품의약품안전처가 잔류농약 모니터링을 총괄한다. 그리고 모니터링 시점(유통 또는 생산단계에서 시료수집)에 따라 모니터링 책임 기관이 다른데, 유통단계의 식품에 대해서는 식품의약품안전처, 지방식품의약품안전청, 지방자치단체가, 생산단계에서는 국립농산물품질관리원(NAQS)과 지방자치단체가 모니터링을 실시한다(부분적으로 판매와 유통단계에서도 실시). 국내의 모니터링 프로그램을 목적에 따라 구분하면 위해평가 모니터링(monitoring for risk assessment)으로 MFDS의 "잔류실태조사"와 NAQS의 "국가잔류조사"가 있고, 지방식품의약품안전청과 지방자치단체에서는 주로 규제 모니터링(monitoring for regulation)을 실시하고 있었다. 수입식품의 경우 통관단계(지방식품의약품안전청 책임)와 유통단계 모두에서 모니터링이 실시되어야 한다. 유통단계 수입식품 모니터링은 MFDS, 지방식품의약품안전청, 지방자치단체가 담당하고 있는 데 아직 체계적이고 지속적인 국가수준의 모니터링 프로그램이 실시되고 있지 않는 것으로 보인다. 국내 잔류농약 모니터링 프로그램과 관련하여 앞에서 기술한 내용과 더 상세한 내용을 토대로 모니터링 프로그램의 개선을 위해 i) 모니터링 프로그램의 목적에 대한 명확성 제고, ii) 수입식품에 대한 모니터링 프로그램의 강화 iii) 일반국민에게 모니터링 결과의 공개(연간보고서와 데이터베이스 발간)를 제안하였다. 식품의 안전성을 확보고 시행하기 시작한 농약 허용물질목록 관리제도(positive list system, PLS)가 성공을 거두기 위해서는 잔류농약 모니터링 프로그램에 대한 철저한 검토와 개선을 위한 노력이 필요한 것으로 생각된다.
In this paper, we propose the design of railway safety common data model to provide common transformation method for collecting data from railway facility fields to Real-time railway safety monitoring and control system. This common data model is divided into five abstract sub-models according to the characteristics of data such as 'StateInfoMessage', 'ControlMessage', 'RequestMessage', 'ResponseMessage' and 'ExtendedXXXMessage'. This kind of model structure allows diverse heterogeneous data acquisitions and its common conversion method to DDS (Data Distribution Service) format to share data to the sub-systems of Real-time railway safety monitoring and control system. This paper contains the design of common data model and its DDS Topic expression for DDS communication, and presents two kinds of data transformation case studied for verification of the model design.
This paper in order to reduce the electric disaster damage which is caused by with electric equipment of traditional market developed the electric safety monitoring system which is suitable in traditional market. With for this did the actual condition investigation about electrical equipment of traditional market and we constructed Test-bed for testing reliability of electric safety monitoring system. Also experiment led in Test-bed and confirmed a stability. This paper following will be used with the data for the reliability security of the electric safe system operation which follows in the traditional market actual proof equipment construction which will be advanced.
In general, structures in service gradually lose original performance according to time due to initial defects in design and construction, or exposure to unfavorable external conditions such as repeated loading or deteriorating environment, and in extreme cases, may collapse in large disaster. Therefore, in order to maintain the serviceability of structures at optimal level, advanced structure measuring system which can inform optimal time point and method of maintenance is required in addition to accurate prediction of residual life the structure by periodic inspection. To guarantee the safety level of bridge structure and to prevent from disaster, the integration of safety network for bridge structures are needed. Therefore in this study, to enhance the effectiveness of safety network for bridge, the connection methodologies between safety network and pre-installed bridge monitoring system are investigated.
Recent Class requirements and IMO recommendations concerning Hull Strength Monitoring (HSM) have prompted an increasing number of shipowner to adopt monitoring systems on bulk carriers and tanker. Such systems are designed to give warning when stress levels and the frequency and magnitude of ship motions approach levels which require corrective action. When fitted these systems provide enhanced operational safety and efficiency. This paper describes a development beyond the standard BMT HSM system through the integration of stress, motion and radar-based sea state monitoring with powerful, on-board, artificial intelligence (AI) tools. The latter utilises conceptual clustering techniques as an aid to pattern recognition in stress, fatigue. motion and sea state data clusters. This, in turn, provides additional operational guidance for ship's staff. Feedback from applications of the standard BMT HSM and extended HSM systems on board the British Steel Bulk Shipping fleet is described.
In this study, we have developed a prediction model for expansion and contraction behaviors of expansion joint in Gwangan Bridge using machine learning techniques and bridge monitoring data. In the development of the prediction model, two famous machine learning techniques, multiple regression analysis (MRA) and artificial neural network (ANN), were employed. Structural monitoring data obtained from bridge monitoring system of Gwangan Bridge were used to train and validate the developed models. From the results, it was found that the expansion and contraction behaviors predicted by the developed models are matched well with actual expansion and contraction behaviors of Gwangan Bridge. Therefore, it can be concluded that both MRA and ANN models can be used to predict the expansion and contraction behaviors of Gwangan Bridge without actual measurements of those behaviors.
This study examined the effect of Behavior Based Safety(BBS) program on safe behaviors of bus drivers and passengers. Four male bus drivers working at a H transportation company situated in Seoul participated in this study. BBS program consisted of education, prompts, and self-monitoring with goal setting. Dependent variables were the percentage of two safe driving behaviors of bus drivers (departure after stopping for 3 seconds, announcement for holding bus handles) and the percentage of one safe behavior of passengers getting on the busses those drivers drove (holding bus handles). A primary observer and two trained assistant observers measured two safe behaviors of the bus drivers with behavior checklists by riding on the busses and the passengers' safe behavior was observed by CCTV installed on each bus. An ABC multiple baseline design across participants was adopted. After baseline(A), education and prompts(B) and self-monitoring with goal setting(C) were introduced sequentially to each participant. The results showed that BBS program was effective to increase both bus drivers' and passengers' safe behaviors. Especially self-monitoring with goal setting was more effective in improving safe behaviors of bus drivers than education/prompts. These results suggest that education/prompts and self-monitoring with goal setting would be an alternative treatment technique to improve safety for lone workers such as bus drivers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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