Two methods of the numerical method of CPQRA(Chemical Process Quantitative Risk Analysis) and the manual method of IAEA(International Atomic Energy Agency) were used to estimate the individual risk and societal risk around the chemical plant. Where, the CPQRA is introduced to verify the theoritical background of the manual of international atomic energy agency. The Gaussian plume model which has a weather stability class D with velocity of 5m/s was applied to calculate dispersion of hazard material. Also, 8-point method was employed to the effects of accidents for wind distribution. Furthermore, historical record, FTA(Fault Tree Analysis) and ETA(Event Tree Analysis) were used to estimate the probability or frequency of accidents. Eventually, the individual risk shows isorisk contour and the societal risk shows F-N curve around hazard facility, especially in chemical plants. Caulculated results, which both individual and societal risk, by using IAEA manual show simillar results to those of calculation by numerical method of CPQRA.
While the natural gas supply industry has continuously been growing, its potential hazard has also risen since the natural gas facilities essentially require installations that carry highly flammable and pressurized gas close to the populated areas, posing a serious consequence of significant property damage as well as human casualties in the event of accident. Therefore Quantitative Risk Assessment (QAR) has been recognized as a appropriate method to reduce the risk as far as possible, considering the reality of unachievable zero-risk. However, it is hard to perform effective QRA on hundreds of gas facilities because of insufficient number of expert and long-term analysis. In this paper, we suggest a conceptual QRA system framework to support more efficient risk analysis in gas supply facilities. In this system, the experts make questionnaires and internal calculation formula needed in accident frequency/consequence analysis of the facility through pre-analysis on the point of analysis, called incident point, and general users locate the point on the map and input the value required by the questionnaire to obtain the risk. Ultimately, this is suggested based on the idea that the specialization is available in QRA analysis process and the validity of the system is verified through actual system construction and application.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.5
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pp.73-78
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2024
COVID-19 pandemic outbreak increased the use of Internet of Medical Things (IoMT), but the existing IoMT solutions are not free from attacks. This paper proposes a secure and resilient framework for IoMT, it computes the risk using Risk Impact Parameters (RIP) and Risk is also calculated based upon the Threat Events in the Internet of Medical Things (IoMT). UICC (Universal Integrated Circuit Card) and TPM (Trusted Platform Module) are used to ensure security in IoMT. PILAR Risk Management Tool is used to perform qualitative and quantitative risk analysis. It is designed to support the risk management process along long periods, providing incremental analysis as the safeguards improve.
Chemical plants should perform Quantitative Risk Assessment that evaluates types of accident, frequency and damage which can happen through using the hazardous equipment and the hazardous materials for preventing and preparing industrial disasters. It is necessary that Chemical plants should include the reliability database which efficiently evaluate the Quantitative Risk Assessment. So in this study, we suggest a which methodology applies Quantitative Risk Assessment on the basis of the constructed data to imply the reliability of industrial facilities and equipment, collection of reliability data, system analysis and development of software.
Process safety technology has developed from qualitative methods such as HAZOP (hazard and operability study) to semi-quantitative methods such as LOPA (layer of protection analysis), and quantitative methods are actively studied these days. Quantitative risk assessment (QRA) is often based on fault tree analysis (FTA). FTA is efficient, but difficult to apply when failure events are not independent of each other. This problem can be avoided using a Markov process (MP). MP requires definition of all possible states, and thus, generally, is more complicated than FTA. A method is proposed in this work that uses an MP model and a Weibull distribution model in order to construct a reliability model for multiple dependent failures. As a case study, a pressure safety valve (PSV) is considered, for which there are three kinds of failure, i.e. open failure, close failure, and gas tight failure. According to recently reported inspection results, open failure and close failure are dependent on each other. A reliability model for a PSV group is proposed in this work that is to reproduce these results. It is expected that the application of the proposed method can be expanded to QRA of various systems that have partially dependent multiple failure states.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.536-547
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2020
This study analyzed the correlation between adolescents' smartphone addiction as well as depression, self-esteem, and self-regulation based on QEEG (Quantitative Electroencephalogram) analysis. The study period was from March 19 to July 12, 2019, and the subjects were 76 students at P Middle School in Gyeonggi-do (normal group 47, risk group 29) who filled out a questionnaire and were subjected to quantitative EEG. The data analysis was performed via frequency analysis, independent t-test, correlation analysis, and path analysis of the IBM SPSS Statics 21.0 program. First, smartphone addiction had a positive correlation with depression. Second, smartphone addiction showed a negative correlation with self-esteem and α wave. Third, depression showed a negative correlation with self-esteem, which did not show a significant correlation with self-regulation. Fourth, depression was higher in the risk group than the normal group. For self-esteem, the normal group scored higher than the risk group. Self-regulation showed higher significant differences with the normal group than the risk group. Fifth, for α wave and SMR, the normal group scored higher than the risk group. Sixth, α waves had a negative effect on smartphone addiction. This study is meaningful in that it applied a brain science approach using quantitative analysis for objective evaluation of smartphone addiction.
This study tried to develop a basis for quantitative index of working postures associated with WMSDs (Work-related Musculoskeletal Disorders) that could overcome realistic restriction during application of typical checklists for WMSDs evaluation. The baseline data(for a total of 603 jbs) for this study was obtained from automobile manufacturing company. Specifically, data for back posture was analyzed in this study to have a better and more objective method in terms of job relevance than typical methods such as OWAS, RULA, and REBA. Major statistical tools were clustering, logistic regression and so on. The main results in this study could be summarized as follows; 1) The relationship between working posture and WMSDs symptom at back was statistically significant based on the results from logistic regression, 2) Based on clustering analysis, three levels for WMSDs risk at back were produced for flexion as follows: low risk(< $18.5^{\circ}$), medium risk($18.5^{\circ}{\sim}36.0^{\circ}$), high risk(> $36.0^{\circ}$), 3) The sensitivities on risk levels of back flexion was 93.8% while the specificities on risk levels of back flexion was 99.1%. The results showed that the data associated with back postures in this study could provide a good basis for job evaluation of WMSDs at back. Specifically, this evaluation methodology was different from the methods usually used at WMSDs study since it tried to be based on direct job relevance from real working situation. Further evaluation for other body parts as well as back would provide more stability and reliability in WMSDs evaluation study.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.6
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pp.57-68
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2009
Recently, damage scale of human-induced disaster is sharply increased but its occurrences and damages are so uncertain that it is hard to construct a resonable response & mitigation plan for infrastructures. Therefore, the needs for a advanced risk management technique based on a probabilistic and stochastic risk evaluation theory is increased. In this study, these evaluation methods were investigated and a advanced disaster risk evaluation method, which is based on the probabilistic or stochastic risk assessment theory and also is a quantitative evaluation technique, was suggested. With this method, the safety changes as the result of fire damage management for recent 40 years was analyzed. And the result was compared with that of Japan. Through the consilience of the traditional risk assessment method and this method, a stochastical estimation technique for the uncertainty of future disaster's damage could support a cost-effective information for a resonable decision making on disaster mitigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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