An indicator system is an effective way to monitor ongoing safety status. Current aviation safety measurements account for many qualitative technical and lagging indicators. Conversely, quantitative and leading indicators have only a tiny proportion. This research added more quantitative leading indicators and reviewed them to harmonize lagging and leading indicators to measure airport safety and provide an index. The South Korean national gate, Incheon International Airport's indicators, were applied as primary data to verify this research practically. Then, examples from International and national authorities were reviewed and extracted for use. Fifty-five safety specialists participated in the focus group discussion and three rounds of the Delphi survey. Finally, 51 sub-indicators were newly chosen. After this process, weights for each indicator could be assigned using the AHP (Analytical Hierarchy Process) to provide an integrated index. The result of the simulation with newly added indicators in the past five years (2020-2022) reliable trend showed in indicators and integrated index. Moreover, this allows monitoring the status of the details of indicators and holistic insight. This study considered that it is more suitable for a single company or service provider to use it according to the exact situation than in a macro- and general-purpose at the country or regional level.
정부는 대구 지하철 대형 화재 사건을 계기로 2004년 철도안전법 제정과 동시에 철도안전 종합계획 추진을 통해 철도안전관리를 도모해 왔다. 그러나 여전히 열차 충돌, 탈선 및 화재 등 대형 인명피해로 이어질 수 있는 열차사고가 지속적으로 발생하고 있음에도 불구하고, 사후 처리 중심의 안전관리시스템이 운영되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 분산되어 운영되고 있는 안전검지 장치 데이터를 통합하여 선제적 안전 관리를 위한 실시간 철도 안전 감시제어 시스템 개발에 대한 기본 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한 철도 안전 감시제어 시스템의 효과적인 작동 여부를 모니터링하기 위한 안전성과모니터링지표에 대한 개발 방향을 제시하고자 한다. 제안된 프레임워크는 향후 추진될 실시간 철도 안전감시 제어시스템의 구현을 위한 기틀을 마련할 수 있을 것으로 전망된다.
The purpose of this study was to validate knowledge outcomes included Nursing Outcomes Classification(NOC) developed by Johnson and Maas at the University of Iowa. A sample of 71 nurse experts working in university affiliated hospitals participated in this study. They were asked to rate indicators that examplified the outcomes on a scale of 1(indicator is not all characteristic) to 5(indicator is very characteristic). A questionnaire with an adaptation of Fehring's methodology was used to establish the content validity of outcomes. The results were as follow: 1. All indicators were considered to be 'supporting' and no indicators were considered to be 'nonsupporting'. 2. 'Knowledge: Treatment Regimen' attained and OCV score of 0.816 and was the highest OCV score among outcomes. 3. 'Knowledge: Energy Conservation' attained an OCV score of 0.748 and was the lowest OCV score among abuse outcomes. 4. 'Knowledge: Breastfeeding' attained an OCV score of 0.790 and was the highest indicator was 'description of benefits of breastfeeding'. 5. 'Knowledge: Child Safety' attained an OCV score of 0.778 and was the highest indicator was 'demonstration of first aids techniques'. 6. 'Knowledge: Diet' attained an OCV score of 0.779 and was the highest indicator was 'performance of self-monitoring activities'. 7. 'Knowledge: Disease Process' attained an OCV score of 0.815 and was the highest indicator was 'description of signs and symptoms'. 8. 'Knowledge: Health Behaviors' attained an OCV score of 0.800 and was the highest indicator was 'description of safe use of prescription drugs'. 9. 'Knowledge: Health Resources' attained an OCV score of 0.794 and was the highest indicator was 'description of need for follow-up care'. 10. 'Knowledge: Infection Control' attained an OCV score of 0.793 and was the highest indicator was 'description of signs and symptoms'. 11. 'Knowledge: Medication' attained an OCV score of 0.789 and was the highest indicator was 'description of correct administration of medication'. 12. 'Knowledge: Personal Safety' attained an OCV score of 0.804 and was the highest indicator was 'description of measures to reduce risk of accidental injury'. 13. 'Knowledge: Prescribed Activity' attained an OCV score of 0.810 and was the highest indicator was 'proper performance of exercise'. 14. 'Knowledge: Substance Use Control' attained an OCV score of 0.809 and was the highest indicator was 'description of signs of dependence during substance withdrawl'. 15. 'Knowledge: Treatment Procedure(s)' attained an OCV score of 0.795 and was the highest indicator was 'description of appropriate action for complications'. 16. 'Knowledge: Treatment Regimen' attained an OCV score of 0.816 and was the highest indicator was 'description of self-care responsibilities for emergency situations'. More outcomes need to be validated and outcomes sensitive to Korean culture need to be developed.
ICAO에서 제시한 국가항공프로그램(State Safety Program, SSP)에 따르면, 국가의 항공안전 목표 달성을 위해 안전성과 측정 및 평가에 활용되는 안전성과지표(SPI)의 설정과 관리가 필수적이다. 이에 따라, 세계 여러 국가들은 자국의 실정에 맞는 SPI 수립을 연구개발하고 있다. 그에 반해, 우리나라는 2008년 국가항공안전프로그램이 제정된 이후로 지금까지 동일한 지표를 사용해왔으며, SPI 수립체계에 대한 체계적인 정책 사업 및 관련 연구가 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구는 국내 SPI체계 개발의 일환으로 항공선진국인 유럽과 미국의 SPI 개발계획에 대한 동향 조사를 하고자 한다. 이를 위해 EU의 유럽항공안전국 (EASA), 영국의 민간항공국 (CAA), 핀란드의 교통안전국(FTSA) 및 미국의 연방항공청 (FAA) 사례를 분석했다. 도출 결과를 기반으로 국내외 SPI 개발계획 및 수립체계의 차이점을 밝혔다. 본 연구를 통하여 도출된 분석 결과들은 향후 국내 SPI 수립체계의 발전방향 제시하기 위한 기틀을 마련할 수 있을 것이다.
Nuclear power plants(NPPs) are consisted of power production functions and safety functions preventing leakage of radiation. Operators working in NPPs shall maintain these functions during an operation period through various activities such as improvement & modification, corrective maintenance, preventive maintenance and surveillance test. According to the performance of these work activities, there are configuration changes in NPPs systems. Its changes cause the increase of safety risks(CDF) and plant trip risks. Recently, the importance of risk management is increasing gradually in the operation process of NPPs. Therefore, this paper presents the work management methods using the various risk monitoring systems during power operation and overhaul period. Also this paper suggests the optimum application ways of risk systems for work management.
Structural displacement is an important indicator for assessing structural safety. For structural displacement monitoring, vision-based displacement measurement systems have been widely developed; however, most systems estimate only 1 or 2-DOF translational displacement. To monitor the 6-DOF structural displacement with high accuracy, a vision-based displacement measurement system with a uniquely designed marker is proposed in this paper. The system is composed of a uniquely designed marker and a camera with a zooming capability, and relative translational and rotational displacement between the marker and the camera is estimated by finding a homography transformation. The novel marker is designed to make the system robust to measurement noise based on a sensitivity analysis of the conventional marker and it has been verified through Monte Carlo simulation results. The performance of the displacement estimation has been verified through two kinds of experimental tests; using a shaking table and a motorized stage. The results show that the system estimates the structural 6-DOF displacement, especially the translational displacement in Z-axis, with high accuracy in real time and is robust to measurement noise.
Purpose: This study was conducted to evaluate the performance following the application of the pilot program for the education nurse system of the Ministry of Health and Welfare in a medical institution. Methods: This study was employed a non-homogeneous comparative group design by comparing new nurses who entered the medical institution after the pilot project from December 2019 to April 2020 with new nurses who entered before the pilot project during the same period. Satisfaction, academic achievement, job adaptation, personal turnover within one year, and patient safety incident rate were investigated as performance indicators. Results: After the pilot project, the overall satisfaction among new nurses, preceptors, and fellow nurses increased, but there were no significant changes in academic achievement and job adaptation in new nurses. The personal turnover rate decreased from 15.6% to 9.1%, and the patient safety incident rate also decreased from 26.3% to 15.7%. Also, the preceptor overtime also decreased from 3.67 to 0.66 hours. Conclusion: The performance of the pilot project for the education nurse system was related to improvements in satisfaction, turnover rate of new nurses, patient safety incident rate, and preceptor overtime. Above all long-term monitoring of each performance indicator is necessary through the continuation of the education nurse system of the Ministry of Health and Welfare.
Tilt is a key indicator of structural safety. Real-time monitoring of tilt responses helps to evaluate structural condition, enable cost-effective maintenance, and enhance lifetime resilience. This paper presents a prototype wireless sensing system for structural tilt measurement. Long range (LoRa) technology is adopted by the sensing system to offer long-range wireless communication with low power consumption. The sensor integrates a gyroscope and an accelerometer as the sensing module. Although tilt can be estimated from the gyroscope or the accelerometer measurements, these estimates suffer from either drift issue or high noise. To address this challenging issue and obtain more reliable tilt results, two sensor fusion algorithms, the complementary filter and the Kalman filter, are investigated to fully exploit the advantages of both gyroscope and accelerometer measurements. Numerical simulation is carried out to validate and compare the sensor fusion algorithms. Laboratory experiment is conducted on a simply supported beam under moving vehicle load to further investigate the performance of the proposed wireless tilt sensing system.
Reliable and precise indoor localization is crucial for personal navigation, emergency rescue, and monitoring workers indoors. To use this technology in different applications, it is important to make it less dependent on infrastructure and to keep the error as small as possible. Fingerprinting stands out as a popular choice for indoor positioning because it leverages existing infrastructure and works with just a smartphone. However, its accuracy heavily relies on the quality of that infrastructure. For instance, having too few access points or beacons can greatly reduce its effectiveness. To reduce dependence on RF infrastructure, we have developed surface correlation (SC) using accumulated Received Signal Strength Indicator (RSSI) signals This approach constructs a user mask for radio map comparisons using an accumulated RSSI vector and the trajectory of the user, which is estimated through PDR. The location with the highest correlation is considered as the user's position after comparison. Through a simulation, the performance of short RSSI vector-based technology and SC is analyzed, and future directions for the development of SC are discussed.
In this paper, a robust wireless sensor network configuration design method is proposed to develop the optimal configuration under the consideration of sensor failure and energy consumption. A malfunctioned sensor in a wireless sensor network may lead to data transmission failure of the entire sensing cluster, inducing severe deterioration in system identification performance. The proposed method determines a wireless sensor network configuration that is robust against sensor failure. By utilizing Bayesian inference, we introduce a robust indicator to evaluate the impact on estimation accuracy of sensor configurations with various malfunctioned sensors. Moreover, a network formation strategy is proposed to optimize the energy efficiency of the wireless sensor network configuration. Therefore, the resultant robust wireless sensor network configuration can operate with the minimum energy consumption while the measurement information of the sensor network with malfunctioned sensors can be guaranteed. The proposed method is illustrated by designing the robust wireless sensor network configurations of a truss model and a bridge model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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