In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.
Risk Assessment is an important area in toxicology and the methodology for risk assessment has been developed. Mathematical models used for risk assessment include one-hit multi-hit, two-stage, probit logistic, multistage, and linearized multistage models. For the assessment of exposure dose, environmental monitoring has been applied, but it has limitation to accurately assess exposure level because the levels in the air, water, foods, and soil may vary depending on time of sampling. In addition, humans can be exposed to various sources of exposure and thus it will be impossible to estimate the total level of exposure in humans by environmental monitoring. To eliminate the limitation of environmental monitoring, a direct measurement of toxic materials or modified biomolecules (called biomarkers) associated with the exposure of toxic materials is needed. Here, scientific basis of biomarkers and future direction have been considered for the assessment of carcinogen exposure and cancer risk in humans.
This paper proposes a methodology to measure the risk level in real-time for Business Activity Monitoring (BAM). A decision-tree methodology was employed to analyze the effect of process attributes on the result of the process execution. In the course of process execution, the level of risk is monitored in real-time, and an early warning can be issued depending on the change of the risk level. An algorithm for estimating the risk of ongoing processes in real-time was formulated. Comparison experiments were conducted to demonstrate the effectiveness of our method. The proposed method detects the risks of business processes more precisely and even earlier than existing approaches.
The purposes of this study were to investigate the effects of the degree self-monitoring, perceived risk and the types of advertising in cosmetic purchase behavior. The data were obtained with an experimental design which was 2${\times}$(2${\times}$2) mixed factorial design. The subjects were classified 280 pre-test subjects into 70 high level of self-monitoring subjects and 70 low level of self-monitoring subjects. The data were analysed with ANOVA, using the SAS program. The result of this study can be summarized as follows ; In experimental I, the effect on the consumer preference was the significant 2-way interaction effects between the degree of the self-monitoring and appeal types of advertising as well as between the types of cosmetic products depending on perceived risk and appeal types of advertising. In experimental II, the effect on the consumer purchase intention was the significant 2-way interaction effects between the degree of the self-monitoring and appeal types of advertising as well as between the types of cosmetic products depending on perceived risk and appeal types of advertising.
Background: This study was designed to analyze the clinical usefulness of mycophenolic acid trough concentration monitoring in kidney transplantation patients who were maintained with cyclosporine. Methods: The data of patients who underwent mycophenolic acid trough concentration monitoring after their first kidney transplant between November 2006 and August 2013 and were prescribed with cyclosporine, mycophenolate, and methylprednisolone were reviewed retrospectively. Cox analysis was used to analyze the risk factors for acute rejection within 1 year post-transplantation. Results: Among 90 patients, 41 (45.6%) achieved both the target levels of cyclosporine and mycophenolic acid, while three patients (3.3%) failed to achieve the target level of either cyclosporine or mycophenolic acid. Nine patients (10.0%) only achieved the mycophenolic acid target level and 37 patients (41.1%) only achieved the cyclosporine target level. While patients who achieved only the mycophenolic acid target concentration had no statistically increased risk compared to patients who achieved both target levels (hazard ratio [HR], 1.569; 95% confidence interval [CI], 0.316 to 7.778; P=0.581), patients who only achieved the cyclosporine target concentration showed an increased risk of rejection compared to the both achievement group (HR, 4.112; 95% CI, 1.583 to 10.683; P=0.004). Patients who had no achievement in the target levels showed significantly increased rejection risk compared to the patients who achieved both target levels (HR, 17.811; 95% CI, 3.072 to 103.28; P=0.001). Conclusions: Mycophenolic acid trough concentration monitoring combined with cyclosporine trough concentration monitoring is useful for avoiding acute cellular rejection if the first 1 year post-transplantation.
An animall health monitoring system in Gyeongnam area(near Chinju) was studied to analysis of biochemical risk factors in 617 herds. Clinical serum factors such as glutamate oxaloacetate transaminase(GOT), glutamate pyruvate transaminase(GPT), Ca, P, Mg, glucose, and cholesterol were measured with automatic biochemical analyzer(Ra-X7T Techmmicon, USA). In serum analysis, 613 cattle were within normal llimits(GOT: 9.5-85 IU-dl, GPT: 25-77IU/dl, total protein: 5.8-8.5g/dl, Ca: 4.2-12.4mg/dl, P: 4.6-9.7mg/dl, Mg: 1.5-3.0mg/dl, glucose: 48-120mg/dl, Cholesterol: 70-170mg/dl), the other cattle showed high glucose and high cholesterol level. It is proposed that clinical serum factors to be estimated may be valuable for developing of animal health monitoring system model.
Company A, an embedded system manufacturer, has been managing multiple development projects. Executives need to understand the risk level of every project and prioritize resource distribution. Traditional project monitoring tools or excel sheets are too complex for calculating the risk factors across a functional organization. Two new charts, "Spear-head Chart" and "Float Chart" were designed to assist high level decision making processes. Two charts were used for weekly executive meetings in order to monitor project progress and rectify project direction. One page graphical monitoring tools in Company A are good enough for high management decision making. Authors explain the characteristics of two charts and propose its practical implementation in real working environment. Spear-head chart was also implemented as a system.
We are proposed for the computation of disease frequency measures and of their associated variances from data collected through prospective study of multiple dynamic cohort (herds) with a National Animal Health Monitoring System (NAHMS) in Gyeongnam. We can be estimated and calculated the annual incidence density for a group of herds and the 1-month risk of disease from the same within herd measure of monthly incidence density. We are proposed that the choice of measure to be estimated depend on the intended use of the information. From results in this study, Our study demonstrate that risk estimates are appropriates for producers and clinic veterinarian making decisions at the animal or herd level. Incidence density measures are appropriate for extrapolation to reference populations used for state and regional-level decision making.
In these days, as it frequently happens that water level in the river exceeds the design floods due to irregular heavy rainfall, so it is required, first of an, to manage with railroad bridge safely. Because train control criterion under heavy rainfall is still not prepared and automatic flood monitoring system for railroad bridges is not used, worry over invisible economic loss due to train passage delay is in existence. Therefore, it is important to secure the safety and detect the risk like turnover or failure of railroad bridges through systematic disaster prevention system. And the transition from conventional monitoring method to real time monitoring method supported by sensors and communication system with high technology is rapidly needed. This research is on developing the real time flood monitoring system which prevents railroad disasters in advance by detecting continuously the water level of railroad bridge through CCD camera and water level gauge.
오늘날과 같은 정보화 사회에서는 정보가 기업의 핵심자산으로 인식되고 있으며, 특히 금융권에서는 고객의 개인정보 유출이 커다란 이슈로 대두되고 있다. 현재 상용화된 개인정보보호 기술은 전사적인 차원이 아닌 일부 기능으로 국한되거나 극히 일부분의 개인정보만 포함되는 경우가 많다. 따라서 전사적인 차원에서 개인정보 유출을 사전에 예방하기 위해서는 개인정보 유출의 징후를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 체계에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개인정보 접근에 대한 패턴분석 및 SRI(Security Risk Indicator)를 이용한 모니터링 체계 구축 방법론을 제안하였으며, 실제 금융권 기업에 적용하여 사례 연구를 수행하였다. 이를 통해 탐지된 개인정보 유출 시도는 탐지된 유형에 맞춰 체계화된 대응 방안을 수립할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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