The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.107-110
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2011
The key role in safety management is to identify any possible hazard before it occurs by identifying any possible risk factors which are critical to risk assessment. This planning/assessment process is considered to be tedious and requires a lot of attention due to the following reasons: firstly, falsework (temporary structures) in construction projects is fundamentally important. However, the installation and dismantling of those facilities are one of the high risk activities in the job sites. Secondly, temporary facilities are generally not clearly delineated on the building drawings. It is our strong belief that safety tools have to be simple and convenient enough for the jobsite people to manage them easily and be flexible for any occasions to be occurred at various degrees. In order to develop the safety assessment system, this research utilizes the BIM technology and collects important information by importing data from BIM models and use it in the planning stage.
최근 대부분의 정보시스템은 대규모 및 광역화되고 있으며 이에 따른 사이버 침해사고와 해킹의 위험성이 증대되고 있다. 이를 해결하기 위하여 정보보호 기술중에서 보안위험분석 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 다양한 자산과 복잡한 네트워크의 구조로 인하여 위험도를 현실에 맞게 산정한다는 것이 사실상 불가능하다. 특히, 취약성과 위협의 증가는 시간에 따라 계속 증가하며 이에 대응하는 보호대책은 일정 시간이 흐른 뒤 이루어지므로 제시된 결과가 효과적인 위험분석의 결과로 볼 수 없다. 따라서. 정보시스템에 대한 모델링 기법을 통하여 정보시스템의 구조를 단순화하고 사이버 침해의 방향성을 도식화함으로써 위험분석 및 피해 파급 영향 분석을 보호대책 수립의 허용 시간 내에서 이루어질 수 있도록 해야 한다 이에 따라, 본 논문에서는 보안 위험을 분석할 수 있도록 SPICE와 Petri-Net을 이용한 정보시스템의 모델링 기법을 제안하고, 이 모델링을 기반으로 사례연구를 통하여 위험분석 시뮬레이션을 수행하고자 한다.
본 논문에서는 환자의 자세를 기반으로 행동을 예측하여, 의료진에 의해 입력된 개인의 병력 중심의 프로파일과 신체정보, 침상의 기본 정보를 모두 조합하여 침대에서의 낙상 위험을 예측하는 모델을 설계하고, 위험의 수준을 판단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 낙상 위험 예측은 크게 환자의 프로파일을 활용한 정성적 낙상 위험 노출도 평가와 실시간 낙상 위험 측정 단계로 구분된다. 정성적 낙상 위험 노출도는 의료진이 낙상 위험과 관련된 환자의 건강 상태를 점검하여 위험 노출도를 평가함으로써 위험 등급이 결정된다. 실시간 낙상 위험 측정 단계에서는 환자의 침대에서의 자세를 인식하고 환자의 정성적 위험등급 정보가 고려된 낙상 위험 측정을 위한 규칙 기반 정보를 추출한다. 인식된 환자 자세 정보와 정성적 위험평가 정보를 모두 조합하여 시그모이드 함수를 활용하여 최종 낙상 위험 수준을 예측한다. 본 연구에서 제시된 절차와 예측 모델은 입원 환자를 위한 낙상 사고 예방과 환자 안전을 위한 개인화 서비스에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 유해한 화학물질인 vinyl chloride에 대한 건강 위해성 평가의 주요한 단계인 용량-반응 평가(dose-response assessment)를 수행함에 있어서 실험동물을 대상으로 한 발암성 자료를 사용하여 인체 위해도(risk)를 예측하고자 하였다. 용량 반응 평가에서는 고농도의 독성 자료로 부터 인체에 노출되는 수준인 저농도로 외삽을 위하여 computer software를 사용하지 않고 직접 다양한 통계 모델링을 사용하여 위해도를 산출하였다 이는 추후 국내 화학물질의 위해도 평가시 광범위하게 활용될수 있는 기초자료를 제공할 것이다.
The evaluation of risk level or possibility of traffic accidents is a fundamental task in reducing the dangers associated with current transportation system. However, due to the lack of data and basic researches for identifying such factors, evaluations so far have been undertaken by only the experts who can use their judgements well in this regard. Here comes the motivation this thesis to evaluate such risk level more or less in an automatic manner. The purpose of this thesis is to test the fuzzy-logic theory in evaluating the risk level of traffic accidents. In modeling the process of expert's logical inference of risk level determination, only the geometric features have been considered for the simplicity of the modeling. They are the visibility of road surface, horizontal alignment, vertical grade, diverging point, and the location of pedestrain crossing. At the same time, among some inference methods, fuzzy composition inference method has been employed as a back-bone inference mechanism. In calibration, the proposed model used four sites' data. After that, using calibrated model, six sites' risk levels have been identified. The results of the six sites' outcomes were quite similar to those of real world other than some errors caused by the enforcement of the model's output. But it seems that this kind of errors can be overcome in the future if some other factors such as driver characteristics, traffic environment, and traffic control conditions have been considered. Futhermore, the application of site's specific time series data would produce better results.
Roya Narimani;Shabbir Ahmed Osmani;Seunghyun Hwang;Changhyun Jun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.164-164
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2023
This study investigates the importance of flood-influencing factors on the accuracy of flood risk mapping using the integration of remote sensing-based and machine learning techniques. Here, the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Random Forest (RF) algorithms integrated with GIS-based techniques were considered to develop and generate flood risk maps. For the study area of NAPA County in the United States, rainfall data from the 12 stations, Sentinel-1 SAR, and Sentinel-2 optical images were applied to extract 13 flood-influencing factors including altitude, aspect, slope, topographic wetness index, normalized difference vegetation index, stream power index, sediment transport index, land use/land cover, terrain roughness index, distance from the river, soil, rainfall, and geology. These 13 raster maps were used as input data for the XGBoost and RF algorithms for modeling flood-prone areas using ArcGIS, Python, and R. As results, it indicates that XGBoost showed better performance than RF in modeling flood-prone areas with an ROC of 97.45%, Kappa of 93.65%, and accuracy score of 96.83% compared to RF's 82.21%, 70.54%, and 88%, respectively. In conclusion, XGBoost is more efficient than RF for flood risk mapping and can be potentially utilized for flood mitigation strategies. It should be noted that all flood influencing factors had a positive effect, but altitude, slope, and rainfall were the most influential features in modeling flood risk maps using XGBoost.
We study a probabilistic approach for valuing an exchange option with default risk. The structural model of Klein [6] is used for modeling default risk. Under the structural model, we derive the closed-form pricing formula of the exchange option with default risk. Specifically, we provide the pricing formula of the option with the bivariate normal cumulative function via a change of measure technique and a multidimensional Girsanov's theorem.
This study provides considerations for quantitative risk assessment of landslide on GIS technology. It shows how the landslide possibility analysis is linked by GIS modeling to provide loss estimation tools for landslide hazards in support of socio-economic loss reduction efforts. Those risk assessment results can deliver factual damage situation prediction to policy making for the landslide damage mitigation.
최근 도시화 율이 증가됨에 따라 발생되는 도시의 범죄 예방을 위하여 컴퓨터정보기술과 GIS 기술을 이용한 범죄 공간의 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정적인 환경에서 도시공간정보에 포함된 지역특성을 이용하여 단위 셀별 우범 위험도를 계량화하여 래스터 형태의 확률 지도를 구성하였다. 지형적 특성에 의한 상대적 위험도, 시설물에 의한 상대적 위험도, 수목이나 하천에 의한 위험도 등을 기본으로 하여 위험도 확률 지도를 구축한다. 이를 통합한 위험도 확률 지도를 구할 때는 각각의 단위 위험도에 기후나 계절적 요인에 의해 가중치를 적용한 후 평균하게 된다. 또한 일회성 분석이 아닌 범죄 발생 상대적 위험지수의 패턴을 판독키로 하여 전체 위험도의 확률 지도를 생성하여 이후 발생하는 범죄의 유형을 계량화하는 확률지도에 추가적으로 적용하어 정적인 정보가 아닌 시간의 흐름에 따라 범죄 위험도 확률지도가 달라질 수 있는 모델과 시뮬레이션 하는 방법론을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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