The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.19
no.2
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pp.155-163
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2014
Total concentration and chemical speciation of trace metals (Cu, Pb, Zn, Cd, and Ni) were determined to evaluate pollution level and potential ecological risk in surface sediments of the Masan Bay. The results showed that the trace metal concentrations, except for Ni, were high in the inner Masan Bay. Based on the chemical speciation of metals in sediments, the percentage of total concentrations of Cd and Pb in non-residual fraction was 92% and 88%, respectively, indicating that these metals originated mainly from anthropogenic sources. However, Ni (70%) was dominant in residual fraction. Pollution load index (PLI) and ecological risk index (ERI) values in the inner bay indicate the presence of anthropogenic pollution and considerable-moderate ecological risk, respectively. Ecological index (Ei) value for Cd was high at most stations in the Masan Bay, and Cd content was the highest in acid soluble fraction, which presents the highest ecological risk. The results obtained in this study indicate that Cd presents a high potential ecological risk to benthic biota in the Masan Bay.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.3
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pp.637-644
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2012
In our current information focused society, information is regarded as a core asset and the leakage of customers' information has emerged as a critical issue, especially in financial companies. It is very likely that the technology that safeguards which is currently in commercial use is not focused at an enterprise level but is fragmented by function or by only guards portions of a customer's personal information. Therefore, It is necessary to study the systems which monitor the indicators of access at an enterprise level in order to preemptively prevent the compromise of such data. This study takes an enterprise perspective on such systems for a financial company. I will focus on examination of the methods of implementation of the monitoring system, the application of pattern analysis and examination of Security Risk Indicators (SRI). A trial of the monitoring system provided security managers and related departments with proper screening capabilities of information. Therefore, it is possible to establish a systemic counter-plans based on detectable patterns.
Wide-area monitoring of tree-related high impedance fault (THIF) efficiently contributes to increase reliability of large-scaled network, since the failure to early location of them may results in critical lines tripping and consequently large blackouts. In the first place, this wide-area monitoring of THIF requires managing the placement of sensors across large power grid network according to THIF detection objective. For this purpose, current paper presents a framework in which sensors are distributed according to a predetermined risk map. The proposed risk map determines the possibility of THIF occurrence on every branch in a power network, based on electrical conductivity of trees and their positions to power lines which extracted from spectral data. The obtained possibility value can be considered as a weight coefficient assigned to each branch in sensor placement problem. The next step after sensors deployment is to on-line monitor based on moving data window. In this on-line process, the received data window is evaluated for obtaining a correlation between low frequency and high frequency components of signal. If obtained correlation follows a specified pattern, received signal is considered as a THIF. Thereafter, if several faulted section candidates are found by deployed sensors, the most likely location is chosen from the list of candidates based on predetermined THIF risk map.
The remote monitoring and warning system for dangerous chemicals is designed with the concept of the Cyber-Physical System (CPS) in this paper. The real-time perception, dynamic control, and information service of major hazards chemicals are realized in this CPS system. The CPS system architecture, the physical layer and the applacation layer, are designed in this paper. The terminal node is mainly composed of the field collectors which complete the data acquisition of sensors and video in the physical layers, and the use of application layer makes CPS system safer and more reliable to monitor the hazardous chemicals. The cloud application layer completes the risk identification and the prediction of the major hazard sources. The early intelligent warning of the major dangerous chemicals is realized and the security risk images are given in the cloud application layer. With the CPS technology, the remote network of hazardous chemicals has been completed, and a major hazard monitoring and accident warning online system is formed. Through the experiment of the terminal node, it can be proved that the terminal node can complete the mass data collection and classify. With this experiment it can be obtained the CPS system is safe and effective. In order to verify feasible, the multi-risk warning based on CPS is simulated, and results show that the system solves the problem of hazardous chemicals enterprises safety management.
Human Carcinogenic Potency (HCP) can be estimated based on human daily exposure dose to carcinogen (Dh), body weight (Wh), 10% tumorigenic dose (TD10), and slope factor at TD10 (Q10) from 2-yr bioassay data. This approach is more relevant to humans generally exposed to low doses of carcinogens and can reduce more of extrapolation errors from high dose in animal experiments to low dose in humans than HERP (human exposure dose/rodent potency dose) proposed by Ames et al. (Science, 236, 271-280, 1987). TD50 and HERP have been routinely used to compare rodent carcinogenic potency and human carcinogenic potency, but those approaches have had limitations in extrapolation of high dose to low dose in humans. The advantages of HCP are to estimate human exposure dose (Dh) by human monitoring instead of environmental monitoring, to consider slope factor (Q10) which reflects the tendency of curve at low dose, and to use TD10 which represents much lower dose thant TD50 or HERP. HCP will be a useful parameter for the estimation of human carcinogenic potency in risk assessment and management of carcinogens.
IoT(Internet of Things) based underground risk assessment system surrounding water pipeline enables an advanced monitoring and prediction for unexpected underground hazards such as abrupt road-side subsidence and urban sinkholes due to a leak in water pipeline. For the development of successful assessment technology, the PSU(Water Pipeline Safety Unit) which detects the leakage and movement of water pipes. Then, the IoT-based underground risk assessment system surrounding water pipeline will be proposed. The system consists of early detection tools for underground events and correspondence services, by analyzing leakage and movement data collected from PSU. These methods must be continuous and reliable, and cover certain block area ranging a few kilometers, for properly applying to regional water supply changes.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.2_2
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pp.315-325
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2023
Recently, various dynamic risk analysis methods have been suggested for estimating the risk index by predicting the possibility of accidents and damage. It is necessary to maintain and support the safety system for responding to accidents by continuously updating the probability of accidents and the results of accidents, which are quantitative standards of ship risk. In this study, when a LNG leakage that may occur in the LN G Fuel Gas Supply System (FGSS) room during LN G bunkering operation, a reliability physical model was prepared by the change in monitoring data as physical parameters to estimate the accident probability. The scenario in which LNG leakage occur were configured with FT (Fault Tree), and the coefficient of the covariate model and Weibull distribution was estimated based on the monitoring data. The possibility of an LNG leakage, which is the top event of FT, was confirmed by changes in time and monitoring data. A method for estimating the LNG leakage based on the reliability physical analysis is proposed, which supports fast decision-making by identifying the potential LNG leakage at the accident.
Residue monitoring of propiconazole (PCZ) in cabbage, shallot, and spinach was conducted under multi-trial greenhouse conditions. This study aimed to understand the fate of the applied fungicide in these vegetables. Furthermore, the associated health risk of PCZ in leafy vegetables was assessed through dietary risk assessment. Commercially available PCZ (22% suspension concentrate) was administered thrice according to the OECD fungicide application interval guideline. The plant samples were extracted using a slightly modified QuEChERS technique and analyzed using gas chromatography-tandem mass spectrometry. The average PCZ recovery was between 84.5% and 117.6%, with a <5% coefficient of variance. The dissipation of PCZ residue in cabbage, shallot, and spinach after 14 days was 96%, 90%, and 99%, respectively, with half-lives of <5 days. Meanwhile, dietary risk assessments of PCZ residues in the studied vegetables using the risk quotient (RQ) were significant < 100 (RQ < 100). Thus, the population groups considered in this study were not at substantial risk from consuming leafy vegetables sprayed with PCZ following critical, good agricultural practices.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.115-123
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2024
The purpose of this study is to contribute to how the advantages of artificial intelligence (AI) services and the associated limitations can be simultaneously overcome, using the keywords AI and risk management. To achieve this, two cases were introduced: (1) presenting a risk monitoring process utilizing AI and (2) introducing an operational toolkit to minimize the emerging limitations in the development and operation of AI services. Through case analysis, the following implications are proposed. First, as AI services deeply influence our lives, the process are needed to minimize the emerging limitations. Second, for effective risk management monitoring using AI, priority should be given to obtaining suitable and reliable data. Third, to overcome the limitations arising in the development and operation of AI services, the application of a risk management process at each stage of the workflow, requiring continuous monitoring, is essential. This study is a research effort on approaches to minimize limitations provided by advancing artificial intelligence (AI). It can contribute to research on risk management in the future growth and development of the related market, examining ways to mitigate limitations posed by evolving AI technologies.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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