A new technology has provided the nation, industry, society, and people with innovative and useful functions. National economy and society has been improved through this technology innovation. Despite the benefit of technology innovation, however, since technology society was sufficiently mature, the unintended side effect and negative impact of new technology on society and human beings has been highlighted. Thus, it is important to investigate a risk of new technology for the future society. Recently, the risks of the new technology are being suggested through a large amount of social data such as news articles and report contents. These data can be used as effective sources for quantitatively and systematically forecasting social risks of new technology. In this respect, this paper aims to propose a data-driven process for forecasting and assessing social risks of future new technology using the text mining, 4M(Man, Machine, Media, and Management) framework, and analytic hierarchy process (AHP). First, social risk factors are forecasted based on social risk keywords extracted by the text mining of documents containing social risk information of new technology. Second, the social risk keywords are classified into the 4M causes to identify the degree of risk causes. Finally, the AHP is applied to assess impact of social risk factors and 4M causes based on social risk keywords. The proposed approach is helpful for technology engineers, safety managers, and policy makers to consider social risks of new technology and their impact.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.147-153
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2017
The mortality rate in industrial accidents in South Korea was 11 per 100,000 workers in 2015. It's five times higher than the OECD average. Economic losses due to industrial accidents continue to grow, reaching 19 trillion won much more than natural disaster losses equivalent to 1.1 trillion won. It requires fundamental changes according to industrial safety management. In this study, We classified the risk of accidents in industrial complex of Ulju-gun using spatial analytics and data mining. We collected 119 data on accident data, factory characteristics data, company information such as sales amount, capital stock, building information, weather information, official land price, etc. Through the pre-processing and data convergence process, the analysis dataset was constructed. Then we conducted geographically weighted regression with spatial factors affecting fire incidents and calculated the risk of fire accidents with analytical model for combining Boosting and CART (Classification and Regression Tree). We drew the main factors that affect the fire accident. The drawn main factors are deterioration of buildings, capital stock, employee number, officially assessed land price and height of building. Finally the predicted accident rates were divided into four class (risk category-alert, hazard, caution, and attention) with Jenks Natural Breaks Classification. It is divided by seeking to minimize each class's average deviation from the class mean, while maximizing each class's deviation from the means of the other groups. As the analysis results were also visualized on maps, the danger zone can be intuitively checked. It is judged to be available in different policy decisions for different types, such as those used by different types of risk ratings.
Korea Youth Panel (2008) has 2 panels of the 5th year of Knowledge data to perform statistical analysis and regression analysis, the risk factors in the risk conditions of the family of functional deficits, protective factors, the relationship between the mediating effect of psychological adaptation and protective factors verification mechanisms and the psychological adaptation level it is an objective to analyze the protective factors that protect the high youth. To investigate the differences by frequency analysis and personal characteristics of the analyte's was performed t test using PASW (Predictive Analytics Software) 18.0. And to verify the effect of the parameters is performed rank regression analysis for verification of the effects of protection factors for adaptation. Rather than focusing on youth risk factors in social welfare practice field, focusing on processes and protective factors to reduce the risk factors, it is possible to convert the viewpoint overlooking the youth exposed to risk factors. Also, for young people experiencing difficulties that features loss of the family, it is determined that the prepared foundation which can be provided in the direction of social welfare practical intervention.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.5
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pp.957-966
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2020
According to the recent statistics of the National Industrial Security Center, about 80% of the confidential leak are caused by former and current employees in the case of domestic confidential leak accidents. Most of the information leak incidents by these insiders are due to poor security management system and information leak detection technology. Blocking confidential leak of insiders is a very important issue in the corporate security sector, but many previous researches have focused on responding to intrusions by external threats rather than by insider threats. Therefore, in this research, we design an internal information leak scenario to effectively and efficiently detect various abnormalities occurring in the enterprise, analyze the key indicators of the leak symptoms derived from the scenarios by using data analytics and propose a model that accurately detects leak activities.
COVID-19 has recently impacted the world with the large numbers of infected and deaths. The development of effective COVID-19 vaccine has not been successful. Hence, people have a high concern on the infection of this disease. The infection information from the governmantal public organizations are mainly based on simple summary statistics. Consequently, it is hard to assess the infection risks of individual person and the current location of the person. In this paper, we present a machine learning-based software system that analyzes COVID-19 infection risks and guidelines for safe activities.This paper proposes a suite of risk factors regarding COVID-19 infection and deaths and methods to quantitatively measure the individual and group risks using the proposed metrics. The proposed system utilizes a clustering algorithms and various software approaches that reflect the information and features of inviduals and their geograpical locations.
Report documents of industrial and occupational accidents have continuously been accumulated in private and public institutes. Amongst others, information on narrative-texts of accidents such as accident processes and risk factors contained in disaster report documents is gaining the useful value for accident analysis. Despite this increasingly potential value of analysis of text information, scientific and algorithmic text analytics for safety management has not been carried out yet. Thus, this study aims to develop data processing and visualization techniques that provide a systematic and structural view of text information contained in a disaster report document so that safety managers can effectively analyze accident risk factors. To this end, the risk factor map using text mining and self-organizing map is developed. Text mining is firstly used to extract risk keywords from disaster report documents and then, the Self-Organizing Map (SOM) algorithm is conducted to visualize the risk factor map based on the similarity of disaster report documents. As a result, it is expected that fruitful text information buried in a myriad of disaster report documents is analyzed, providing risk factors to safety managers.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.841-850
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2021
This study aims to evaluate the relationship between bank capital, efficiency, and risk in Islamic banks. We use data from 129 Islamic banks in the world, retrieved from various data sources. We retrieved specific banking data from Moody's Analytics BankFocus and Thomson Reuters Eikon, while data at the country level was obtained from the World Bank website. This study uses various estimates both Pooled OLS (Ordinary Least Square) and Random Effect (RE). However, to overcome the issue of serial correlation which could cause bias in the results of the study, we used fixed-effect (FE) cluster estimates. The research results confirm the previous findings that bank capital positively affects bank stability (natural logarithm of Z-Score) and negatively affects credit risk (loan loss provision to total liabilities). The findings also show that efficiency has the same effect. The interaction test of bank capital and efficiency shows that efficiency encourages banks to reduce risk, including when bank capital is relatively lower. This finding is expected to have implications for the authorities to boost bank efficiency in addition to establishing several regulations related to capital. The efficiency implemented by the bank will encourage banks to act prudently so that the bank can maintain its performance through risk mitigation.
Risk management system should be able to support a decision making within a short time to analyze stream data in real time. Many analytical systems consist of CPU computation and disk based database. However, it is more problematic when existing system analyzes stream data in real time. Stream data has various production periods from 1ms to 1 hour, 1day. One sensor generates small data but tens of thousands sensors generate huge amount of data. If hundreds of thousands sensors generate 1GB data per second, CPU based system cannot analyze the data in real time. For this reason, it requires fast processing speed and scalability for analyze stream data. In this paper, we present a fast visualization technique that consists of hybrid database and GPU computation. In order to evaluate our technique, we demonstrate a visual analytics system that analyzes pipeline leak using sensor and tweet data.
Isaac Seow-En;Ye Xin Koh;Yun Zhao;Boon Hwee Ang;Ivan En-Howe Tan;Aik Yong Chok;Emile John Kwong Wei Tan;Marianne Kit Har Au
Annals of Hepato-Biliary-Pancreatic Surgery
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v.28
no.1
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pp.14-24
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2024
This study aims to assess the quality and performance of predictive models for colorectal cancer liver metastasis (CRCLM). A systematic review was performed to identify relevant studies from various databases. Studies that described or validated predictive models for CRCLM were included. The methodological quality of the predictive models was assessed. Model performance was evaluated by the reported area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Of the 117 articles screened, seven studies comprising 14 predictive models were included. The distribution of included predictive models was as follows: radiomics (n = 3), logistic regression (n = 3), Cox regression (n = 2), nomogram (n = 3), support vector machine (SVM, n = 2), random forest (n = 2), and convolutional neural network (CNN, n = 2). Age, sex, carcinoembryonic antigen, and tumor staging (T and N stage) were the most frequently used clinicopathological predictors for CRCLM. The mean AUCs ranged from 0.697 to 0.870, with 86% of the models demonstrating clear discriminative ability (AUC > 0.70). A hybrid approach combining clinical and radiomic features with SVM provided the best performance, achieving an AUC of 0.870. The overall risk of bias was identified as high in 71% of the included studies. This review highlights the potential of predictive modeling to accurately predict the occurrence of CRCLM. Integrating clinicopathological and radiomic features with machine learning algorithms demonstrates superior predictive capabilities.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.6_1
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pp.927-939
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2022
This study was conducted to develop a Web-GIS based monitoring module of smart city that can effectively respond, manage and improve situation in all stages of illegal dumping management on a city scale. First, five technologies were set for the core technical elements of the module configuration. Five core technical elements are as follows; video screening technology based on motion vector analysis, human behavior detection based on intelligent video analytics technology, mobile app for receiving civil complaints about illegal dumping, illegal dumping risk model and street cleanliness map, Web-GIS based situation monitoring technology. The development contents and results for each set of core technical elements were evaluated. Finally, a Web-GIS based 'illegal dumping monitoring module' was proposed. It is possible to collect and analyze city data at the local government level through operating the proposed module. Based on this, it is able to effectively detect illegal dumpers at relatively low cost and identify the tendency of illegal dumping by systematically managing habitual occurrence areas. In the future, it is expected to be developed in the form of an add-on module of the smart city integration platform operated by local governments to ensure interoperability and scalability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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