• 제목/요약/키워드: Risk Rating System

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LNG 저장탱크 구조물의 종합적 상태평가기준 개발 (A Development of Representative Condition Evaluation Standard for LNG Storage Tank Structures)

  • 김정훈;조영도
    • 한국가스학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.44-51
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    • 2018
  • LNG저장탱크가 노후화 됨에 따라 외벽 콘크리트에 균열, 철근부식 등 결함이 발생할 경우, 손상 종류 및 정도에 따라 구조물의 붕괴 등 대형사고 발생 위험이 존재하게 된다. LNG저장탱크는 2014년부터 정밀안전진단이 시작 되어 안전점검이 수행되고 있으며, 부재별 상태평가기준은 2016년 1월에 개정되어 적용하고 있다. 상태평가는 액화천연가스 저장탱크에 대한 외관 조사 및 재료시험 결과를 바탕으로 저장탱크에 대한 상태를 평가하는 것을 말하는 것으로 유지관리에 있어서 중요하다. 또한 각각의 LNG 저장탱크 대표상태를 나타내는 종합적 상태평가기준이 유지관리 시 중요하지만, LNG저장탱크 외조 콘크리트에 대한 관련 기준이 국내 외에 부재하여 상태평가 기준 개발 필요하다. 이 논문에서는 LNG 저장탱크 구조적 특성 검토, 부재별 상태평가 기준현황 분석, 부재별 가중치 부여를 통한 종합적 상태등급 산정 방안을 수립하였다. 부재별 가중치 산출은 AHP(Analytic Hierarchy process)기법을 이용하고 전문기관의 설문조사 등을 통해 종합적 상태평가 기준을 개발하였다.

근거기반 정맥혈전색전증 예방 간호실무지침 개정 (Updates of Evidence-Based Nursing Practice Guideline for Prevention of Venous Thromboembolism)

  • 조용애;은영;이선희;전미양;정진희;한민영;김나리;허진형
    • 임상간호연구
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    • 제29권1호
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    • pp.24-41
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    • 2023
  • Purpose: This study aimed to update the previously published nursing practice guideline for prevention of venous thromboembolism (VTE). Methods: The guideline was updated according to the manuals developed by National Institute for Health and Care Excellence (NICE) and Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN), and a Handbook for Clinical Practice Guideline Developer Version 10. Results: The updated nursing practice guideline for prevention of VTE was consisted of 16 domains, 46 subdomains, and 216 recommendations. The recommendations in each domain were: 4 general issues, 8 assessment of risk and bleeding factors, 5 interventions for prevention of VTE, 18 mechanical interventions, 36 pharmacological interventions, 36 VTE prevention starategies for medical patients, 25 for cancer patients, 13 for pregnancy, 8 for surgical patients, 7 for thoractic and cardiac surgery, 16 for orthopedic surgery, 10 for cranial and spinal surgery, 5 for vascular surgery, 13 for other surgery, 3 educations and information, and 2 documentation and report. For these recommendations, the level of evidence was 32.1% for level I, 51.8% for level II, and 16.1% for level III according to the infectious diseases society of America (IDSA) rating system. A total of 112 new recommendations were developed and 49 previous recommendations were deleted. Conclusion: The updated nursing practice guideline for prevention of VTE is expected to serve as an evidence-based practice guideline for prevention of VTE in South Korea. It is recommended that this guideline will disseminate to clinical nursing settings nationwide to improve the effectiveness of prevention of VTE practice.

고령 운전자 조건부 운전면허 발급을 위한 평가 시나리오 개발 프레임워크 (A Framework of Test Scenario Development for Issuance of Conditional Driver's Licenses for Elderly Drivers)

  • 김상수;정연식
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.134-145
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    • 2024
  • 본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.

AdaBoost 알고리즘기반 SVM을 이용한 부실 확률분포 기반의 기업신용평가 (Corporate Credit Rating based on Bankruptcy Probability Using AdaBoost Algorithm-based Support Vector Machine)

  • 신택수;홍태호
    • 지능정보연구
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    • 제17권3호
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    • pp.25-41
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    • 2011
  • 최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.