This study examined mothers' ratings of everyday rules for their young children. Participants were 294 mothers of 2- to 5-year-old children attending kindergartens and nursery schools in Korea. Data were collected by questionnaire and were analyzed by $x^2$. Results indicated that the majority of mothers' rules for their children pertained to safety, interpersonal issues, and as children got older, social conventions. Mothers endorsed prudential justifications for safety and self-care, moral justifications for interpersonal rules, practical and moral justifications for safeguarding property, and conventional justifications for obedience/order and food/mealtime routines. Analyses of mothers' judgments of rule independence indicated that rules on interpersonal and safety issues were to be kept without exception.
The capacity design rule for beam-column joints, as adopted by the EC8, forces the formation of the plastic hinges to be developed in beams rather than in columns. This is achieved by deriving the design moments of the columns of a joint from equilibrium conditions, assuming that plastic hinges with their possible overstrengths have been developed in the adjacent beams of the joint. In this equilibrium the parameters (dimensions, material properties, axial forces etc) are, in general, random variables. Hence, the capacity design is associated with a probability of non-compliance (probability of failure). In the present study the probability of non-compliance of the capacity design rule of joints is being calculated by assuming the basic variables as random variables. Parameters affecting this probability are examined and a modification of the capacity design rule for beam-column joints is proposed, in order to achieve uniformity of the safety level.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.2
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pp.362-367
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2009
Formal Safety Assessment(FSA) was introduced by the IMO as "a rational and systematic process for accessing the risk related to maritime safety and the protection of the marine environment and for evaluating the costs and benefit of IMO's options for reducing these risks". FSA can be used as a tool or a rule making process to help develope new rules and regulations. The purpose of this paper is to conduct a general review of the FSA methodology and to propose ways to use it in rule making process of machinery parts.
For last several decades with the achievement of fast economic development, the electrical fires occupies over 30 percent of total fire incidents almost every year in Korea and not decreased in spite of much times and efforts. Electrical fire cause diagnostics are to confirm a cause for the fire by examination of fire scene. Cause diagnosis methods haven't been systematized yet, because of limits for available information, investigator's biased knowledge, etc. Therefore, in order to assist the investigators and to find out the exact causes of electrical fires, required is research for an electrical fire cause diagnosis system using DB, computer programming and some mathematical tools. The electrical fire cause diagnosis system has two functions of DB and electrical fire cause diagnosis. The cause diagnosis is conducted by a case-based reasoning on a case base and rule-based reasoning on a rule base. For the diagnosis with high reliability, a mixed reasoning approach of a case-based reasoning and fuzzy rule-based reasoning has been adopted. The electrical fire cause diagnosis system proposes the electrical fire causes inferred from the diagnosis processes, and possibility of the causes as well.
Simple statistical frequency based analysis, such as Pareto analysis, are widely used in conventional accident analysis. However, due to the dynamic and complex nature of construction works, many factors can simultaneously affect or involve the occurrence of accidents in construction projects. Therefore, the identification of the complex relationship between such factors is important to establish relevant and effective safety management policies and/or programs. In this study, characteristic factors and their relationships' contribution to non-fatal accidents in construction projects are analyzed using the association rule mining (ARM) technique. To this end, a total of 59,202 construction accident data are collected from 2015 to 2019 and the ARM is performed to retrieve specific relationships -named as association rules-among classified factors in the data. Characteristics of the retrieved relationships are analyzed and compared with the results of conventional Pareto analysis. Based on the results, it is found that both fall and trip are notable accident forms having characteristic relations with other factors for non-fatal accidents in construction projects. It is also found that small-scale construction, age of 50s, less than 1 month of working period, and architectural construction are important factors for non-fatal accidents in construction projects.
This paper presents a knowledge-based electrical fire cause diagnosis system using the fuzzy reasoning. The cause diagnosis of electrical fires may be approached either by studying electric facilities or by investigating cause using precision instruments at the fire site. However, cause diagnosis methods for electrical fires haven't been systematized yet. The system focused on database(DB) construction and cause diagnosis can diagnose the causes of electrical fires easily and efficiently. The cause diagnosis system for the electrical fire was implemented with entity-relational DB systems using Access 2000, one of DB development tools. Visual Basic is used as a DB building tool. The inference to confirm fire causes is conducted on the knowledge-based by combined approach of a case-based and a rule-based reasoning. A case-based cause diagnosis is designed to match the newly occurred fire case with the past fire cases stored in a DB by a kind of pattern recognition. The rule-based cause diagnosis includes intelligent objects having fuzzy attributes and rules, and is used for handling knowledge about cause reasoning. A rule-based using a fuzzy reasoning has been adopted. To infer the results from fire signs, a fuzzy operation of Yager sum was adopted. The reasoning is conducted on the rule-based reasoning that a rule-based DB system built with many rules derived from the existing diagnosis methods and the expertise in fire investigation. The cause diagnosis system proposes the causes obtained from the diagnosis process and showed possibility of electrical fire causes.
As the safety fields are expanding to a variety of industrial fields, safety technology has been developed by convergence between industrial safety fields such as mechanics, ergonomics, electronics, chemistry, construction, and information science. As the technology convergence is facilitating recently advanced safety technology, it is important to explore the trends of safety technology for understanding which industrial technologies have been integrated thus far. For studying the trends of technology, the patent is considered one of the useful sources that has provided the ample information of new technology. The patent has been also used to identify the patterns of technology convergence through various quantitative methods. In this respect, this study aims to identify the convergence patterns and fields of safety technology using association rule mining(ARM)-based patent co-classification(co-class) analysis. The patent co-class data is especially useful for constructing convergence network between technological fields. Through linkages between technological fields, the core and hub classes of convergence network are explored to provide insight into the fields of safety technology. As the representative method for analyzing patent co-class network, the ARM is used to find the likelihood of co-occurrence of patent classes and the ARM network is presented to visualize the convergence network of safety technology. As a result, we find three major convergence fields of safety technology: working safety, medical safety, and vehicle safety.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.22
no.2
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pp.180-189
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2015
Purpose: The purpose of this study was to identify the types of errors that occurred and were recovered in a simulated transfusion scenario by nursing students. Methods: Twenty-eight teams of a total of 89 nursing students participated in a transfusion simulation using a high fidelity simulator. Data were collected by observing rule based errors and built in errors recovered according to the framework of Eindhoven model. Reflective journaling was used to identify perceived safety-threatening errors and commitment to improvement. Data were analyzed using descriptive statistics. Results: All teams committed the rule based errors in the scenario. The most common errors occurred in the coordination category related to communication with physician. Most of students perceived the transfusion reaction as a safety-threatening error. Conclusion: The findings indicate that students lack patient safety competence. The simulation training to decrease errors and improve safe practice provides nursing students with an effective strategy to develop patient safety competence.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.07a
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pp.302-304
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2015
Waters that are under surveillance for traffic safety designated area due to increased risk of ship accidents are usually areas in the coastal waters specified by the government. However, there are still some controversies surrounding application of navigation rule in regards to these waters. Such law is especially difficult to apply to VTSO access sea route within Kwangyang bay area. Therefore, as a solution for the issues discussed in this research, the goal is to help establish a unified application method for navigation rule in relation to VTS areas, to improve marine traffic safety by separating and applying specific laws from marine safety law, and to provide a ground on which the VTSO can take a proactive and focused approach in performing monitoring duties.
Road bridges are deteriorating gradually, and it is forecasted that the number of road bridges aging over 30 years will increase by more than 3 times of the current number. To maintain road bridges in a safe condition, current safety conditions of the bridges must be estimated for repair or reinforcement. However, budget and professional manpower required to perform in-depth inspections of road bridges are limited. This study proposes an estimation model for safety rating of road bridges by analyzing the data from Facility Management System (FMS) and Yearbook of Road Bridges and Tunnel. These data include basic specifications, year of completion, traffic, safety rating, and others. The distribution of safety rating was imbalanced, indicating 91% of road bridges have safety ratings of A or B. To improve classification performance, five safety ratings were integrated into two classes of G (good, A and B) and P (poor ratings under C). This rearrangement was set because facilities with ratings under C are required to be repaired or reinforced to recover their original functionality. 70% of the original data were used as training data, while the other 30% were used for validation. Data of class P in the training data were oversampled by 3 times, and Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction (RIPPER) algorithm was used to develop the estimation model. The results of estimation model showed overall accuracy of 84.8%, true positive rate of 67.3%, and 29 classification rule. Year of completion was identified as the most critical factor on affecting lower safety ratings of bridges.
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