Background: Factors related to root causes can cause commonly occurring accidents such as falls, slips, and jammed injuries. An important means of reducing the frequency of occupational accidents in small- to medium-sized enterprises (SMSEs) of South Korea is to perform intensity analysis of the root cause factors for accident prevention in the cause and effect model like decision models, epidemiological models, system models, human factors models, LCU (life change unit) models, and the domino theory. Especially intensity analysis in a robot system and smart technology as Industry 4.0 is very important in order to minimize the occupational accidents and fatal accident because of the complexity of accident factors. Methods: We have developed the modern cause and effect model that includes factors of root cause through statistical testing to minimize commonly occurring accidents and fatal accidents in SMSEs of South Korea and systematically proposed educational policies for accident prevention. Results: As a result, the consciousness factors among factors of root cause such as unconsciousness, disregard, ignorance, recklessness, and misjudgment had strong relationships with occupational accidents in South Korean SMSEs. Conclusion: We conclude that the educational policies necessary for minimizing these consciousness factors include continuous training procedures followed by periodic hands-on experience, along with perceptual and cognitive education related to occupational health and safety.
Through so that accident of semiconductor industry deduces unsafe factor of the person center on unsafe behaviour that incident history and questionnaire and I made starting point that extract very important factor. It served as a momentum that make up base that analyzes factors that happen based on factor that extract factor cause classification for the first factor, the second factor and the third factor and presents model of human error. Factor for whole defines factor component for human factor and to cause analysis 1 stage in human factor and step that wish to do access of problem and it do analysis cause of data of 1 step. Also, see significant difference that analyzes interrelation between leading persons about human mistake in semiconductor industry and connect interrelation of mistake by this. Continuously, dictionary road map to human error theoretical background to basis traditional accidental cause model and modern accident cause model and leading persons. I wish to present model and new model in semiconductor industry by backbone that leading persons of existing scholars who present model of existent human error deduce relation. Finally, I wish to deduce backbone of model of pre-suppression about accident leading person of the person center.
최근 정보시스템의 발달에 따라, 다양한 정보시스템과 응용 소프트웨어의 개발이 이루어지고 있다. 하지만 정보시스템의 발달에 따른 역기능으로 많은 침해사고와 사이버해킹이 증가하는 추세이다. 이러한 정보화의 역기능을 차단하기 위해, 많은 기관에서는 정보시스템과 이를 보호하는 정보보호시스템의 운영과 관리를 위하여 많은 정보시스템 운영인력을 투입하고 있으나, 체계적 관리와 각 역할의 특성에 대한 분석부족으로 효율적인 운영에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 정보시스템과 정보보호시스템 보안 및 관리 운영과 수행업무의 특성에 따라 정형화 된 Cause-Effect Model을 제시하도록 한다. 이 모델에서는 정보시스템과 정보시스템 운영자를 하나의 information Component로 간주한다. 본 논문에서 제시된 Cause-Effect Model의 각 단계에서 영향을 미치는 Human Factor의 세부 요소에 대한 영향도 분석을 통하여, 주어진 역할에 따라 최적의 human Resource의 관리와 배치가 가능할 것이다. 이러한 분석 및 접근 방법은 각 기관의 제한된 Resource 에 대한 효율적 운영이 가능하도록 하여, 기관의 정보시스템 운영과 악의적 침입에 대한 효율적인 방어를 가능하게 할 수 있다.
Reactor protection system to keep nuclear safety and operational economy of plants requires high reliability. Such a high reliability of the system can be achieved through the redundant design of components. However, common cause failures of components reduce the benefits of redundant design. Thus, the common cause failure analysis, to accurately calculate the reliability of the reactor protection system, is carried out using alpha-factor model. Analysis results to 24 operating months are that 1) the system reliability satisfies the reliability goal of EPRI-URD and 2) the common cause failure contributes 90% of the system unreliability. The uncertainty analysis using alpha factor parameters of 0.05 and 0.95 quantile values shows significantly large difference in the system unreliability.
Objectives: To investigate whether medical institutions can prevent accidents by analyzing the root cause of a medical accident and identifying the tendencies. Methods: A total of 345 medical cases were used for the RCA(Root Cause Analysis). The root causes were classified using the SHELL model. The suitability of the model was confirmed by SPSS's MDPREF and Euclidean distance. An SPSS20.0 hierarchical regression analysis was used as an influencing factor on the degree of injury resulting from medical accidents. Results: The SHELL model was suitable for classification. The rates of accident causes were LS49%, L34%, LL10.2%, LE3.7%, LH2.3%. The order in which the degree of a patient's injury was affected were: Risk Threshold (${\beta}=.180$), Time (${\beta}=.175$), Surgical stage (${\beta}=-.166$), Do not use procedure (${\beta}=.147$). Conclusions: Health care institutions should remove priorities through system improvement and training. For patients' safety, the five factors of the SHELL model should be managed in harmony.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권6호
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pp.557-573
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2019
Mortality study is an essential component of actuarial risk management for life insurance policies, annuities, and pension plans. Life expectancy has drastically increased over the last several decades; consequently, longevity risk associated with annuity products and pension systems has emerged as a crucial issue. Among the various aspects of mortality study, a consideration of the cause-of-death mortality can provide a more comprehensive understanding of the nature of mortality/longevity risk. In this case study, the cause-of-mortality data in Korea and the US were analyzed along with a multinomial logistic regression model that was constructed to quantify the impact of mortality reduction in a specific cause on actuarial values. The results of analyses imply that mortality improvement due to a specific cause should be carefully monitored and reflected in mortality/longevity risk management. It was also confirmed that multinomial logistic regression model is a useful tool for analyzing cause-of-death mortality for actuarial applications.
The purpose of the warranty data analysis can be classified into two categories. Two goals is a failure cause analysis and life prediction analysis. In this paper first, we applied multivariate analysis method that can be estimated in consideration of various factors on the failure cause warranty data. In particular, we apply the Tree model and Cox model. The advantage of the Tree is easy to interpret this result as compared to other models. In addition Cox model can quantitatively express the risk. Second, this paper proposed a multivariate life prediction model (AFT) considering a variety of factors. By applying the actual warranty data confirmed the usability.
원자력 발전소에서 발생하는 공통원인 고장을 분석하기 위한 컴퓨터 코드 COMCAF를 개발하였다. 공통원인 고장을 다룰 때, 먼저 계통의 최소 단절집합들을 공통원인 기본사상들이 고려되지 않은 고장수목으로부터 구한다. 그리고, 공통원인 고장들이 같은 최소 단절집합내의 부품들간에 있는지 또는 서로 다른 최소 단절집합들의 부품들간에 있는지를 고려하여 이들 최소 단절집합들의 발생 확률값을 계산한다. 유사하거나 동일한 부품들간에 공통원인 고장이 있을때는 Basic Para-meter 모델을 사용한다. 그러나, 서로 다른 부품들간에 공통원인 고장이 있을때는 Basic Para-meter모델에 쓰인 Symmetry Assumption을 두개 이상의 부품에 영향을 주는 기본사상들에만 적용한다. Inclusion-Exclusion방법을 사용하여 정점사상확률간을 구한다. 이 경우 같은 최소 단절 집합들에 있는 부품들의 공통원인 고장뿐만아니라 서로 다른 최소 단절집합들에 있는 부품들의 공통원인 고장도 쉽게 고려될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 공통원인 고장분석을 가압경수로의 보조 급수계통에 적용하였다. 이들 정점사상의 확률값들을 공통원인 고장이 없는 경우와 비교하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.297-301
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2023
The study identified the various causes of odor problems, the discomfort they cause, and the importance of the public health and environmental issues associated with them. To solve the odor problem, you must identify the cause and perform an accurate analysis. Therefore, we proposed a CNN-Transformer hybrid model (CTHM) that combines CNN and Transformer and evaluated its performance. It was evaluated using a dataset consisting of 120,000 odor samples, and experimental results showed that CTHM achieved an accuracy of 93.000%, a precision of 92.553%, a recall of 94.167%, an F1 score of 92.880%, and an RMSE of 0.276. Our results showed that CTHM was suitable for odor analysis and had excellent prediction performance. Utilization of this model is expected to help address odor problems and alleviate public health and environmental concerns.
Introduction: Despite huge investments in new technology and transportation infrastructure, terrible accidents still remain a reality of traffic. Methods: Severe traffic accidents were analyzed from four prevailing modes of today's transportations: sea, air, railway, and road. Main root causes of all four accidents were defined with implementation of the approach, based on Flanagan's critical incident technique. In accordance with Molan's Availability Humanization model (AH model), possible preventive or humanization interventions were defined with the focus on technology, environment, organization, and human factors. Results: According to our analyses, there are significant similarities between accidents. Root causes of accidents, human behavioral patterns, and possible humanization measures were presented with rooted graphs. It is possible to create a generalized model graph, which is similar to rooted graphs, for identification of possible humanization measures, intended to prevent similar accidents in the future. Majority of proposed humanization interventions are focused on organization. Organizational interventions are effective in assurance of adequate and safe behavior. Conclusions: Formalization of root cause analysis with rooted graphs in a model offers possibility for implementation of presented methods in analysis of particular events. Implementation of proposed humanization measures in a particular analyzed situation is the basis for creation of safety culture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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