Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2007.04a
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pp.73-80
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2007
Recently, the strategy of the age of limitless competition for existence of manufacturing company appears for the enhancement of productivity through the automatic system, the reduction for the cost for standardization and the decision making process for the information system. Especially the critical success factors in manufacturing company can be summarized for the establishment of production visibility through the production management, material & work-in-process management, the establish of the flexible manufacturing system for the changed order priority and the establish of the quality system for improvement of product and process quality. The existing production management systems supply only simple information about production results on real time, can delay quick decision making. And it can prevent acquiring the information about various customer needs and the communication problems with other systems. In this paper, it will show MES system, a solution for the problems of existing production management systems. And through a case study of D company, it will reveal improvement effect on shipment error using MES system and economic analysis for MES itself.
The work environment of locomotive cabs has long been an important issue in the design of railload systems since it is quite critical in terms of system's operational safety. It is getting more attention as the running speed of the trains goes up these days. To this end, this paper describes how to systematically construct a DB for the requirements set in the course of the improvement process for the aforementioned cab work environment. As a solution approach, we have adopted the requirement architecture concept to cover the whole activities required to do such as in requirements generation, DB construction, change management, and traceability management. Specifically, based on the requirement architecture framework a requirement process to collect requirements for improvement is discussed, and the guide lines are suggested for verification and validation of the developed requirements. In addition, a base schema and requirements templates are developed, which will be used in generating requirements and constructing a DB. Finally, it is demonstrated how the requirements DB for locomotive cabs can be constructed using a computer-aided tool in an integrated fashion.
This paper provides an integrated view on human and system interaction in advanced and automated systems, which adopting computerized multi-functional artifacts and complicated organizations, such as nuclear power plants, chemical plants, steel and semi-conduct manufacturing system. As current systems have advanced with various automated equipments but human operators from various organizations are involved in the systems, system safety still remains uncertain. Especially, a human operator plays an important role at the time of critical conditions that can lead to catastrophic accidents. The knowledge on human error helps a risk manager as well as a designer to create and control a more credible system. Several human error theories were reviewed and adopted for forming the integrated perspective: gulf of execution and evaluation; risk homeostasis; the ironies of automation; trust in automation; design affordance; distributed cognition; situation awareness; and plan delegation theory. The integrated perspective embraces human error theories within three levels of human-system interactions such as affordance level, psychological logic level and trust level. This paper argued that risk management process should dealt with human errors by providing (1) reasoning improvement; (2) support to situation awareness of operators; and (3) continuous monitoring on harmonization of human system interaction. This approach may help people to understand risk of human-system interaction failure characteristics and their countermeasures.
Kim, Man Cheol;Seo, Jeongil;Jung, Wondea;Choi, Jong Gyun;Kang, Hyun Gook;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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v.51
no.3
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pp.692-701
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2019
Recently, instrumentation and control (I&C) systems in nuclear power plants have undergone digitalization. Owing to the unique characteristics of digital I&C systems, the reliability analysis of digital systems has become an important element of probabilistic safety assessment (PSA). In a reliability analysis of digital systems, fault-tolerant techniques and their effectiveness must be considered. A fault injection experiment was performed on a safety-critical digital I&C system developed for nuclear power plants to evaluate the effectiveness of fault-tolerant techniques implemented in the target system. A software-implemented fault injection in which faults were injected into the memory area was used based on the assumption that all faults in the target system will be reflected in the faults in the memory. To reduce the number of required fault injection experiments, the memory assigned to the target software was analyzed. In addition, to observe the effect of the fault detection coverage of fault-tolerant techniques, a PSA model was developed. The analysis of the experimental result also can be used to identify weak points of fault-tolerant techniques for capability improvement of fault-tolerant techniques
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.3
no.3
s.9
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pp.85-93
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2003
Steel, concrete and their combination materials are the most 6commonly used materials for civil engineering structural systems such as buildings, bridge structures and other structures. Recently, however, fiber reinforced polymer (FRP) composites, a relatively new composite material made of fibers and polymer resins, have been gradually used in structural systems as an alternative structural material. This paper describes a comparison of design strength equations for steel column and FRP composite column based on design philosophies. The safety factors used in allowable stress design (ASD) are relatively higher in FRP structural design than steel structural design. Column critical stress equations of FRP composites column from an experimental study can be represented by Euler elastic buckling equation at the long-range of slenderness, and an exponential form at the short-range of slenderness as defined in Load and Resistance Factor Design (LRFD) of steel column. The column strength of steel and FRP composite columns in large slenderness is independent of material strength, this result verified the elastic buckling equation as derived by Eq. (15) and Eq. (5).
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.7
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pp.994-1002
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2013
This study suggests a generalized availability and safety evaluation model to evaluate the influences to the system's fault tolerant capabilities depending on automatic fault detection function such as the automatic periodic testings. The conventional evaluation model of automatic fault detection function deals only with the self diagnostics, and supposes that the fault detection coverage of self diagnostics is always constant. But all of the fault detection methods could be degraded. For example, the periodic surveillance test has the potential human errors or test equipment errors, the self diagnostics has the potential degradation of built-in logics, and the automatic periodic testing has the potential degradation of automatic test facilities. The suggested evaluation models have incorporated the loss or erroneous behaviors of the automatic fault detection methods. The availability and the safety of each module of the safety grade platform have been evaluated as they were applied the automatic periodic test methodology and the fault tolerant evaluation models. The availability and safety of the safety grade platform were improved when applied the automatic periodic testing. Especially the fault tolerant capability of the processor module with a weak self-diagnostics and the process parameter input modules were dramatically improved compared to the conventional cases. In addition, as a result of the safety evaluation of the digital reactor protection system, the system safety of the digital parts was improved about 4 times compared to the conventional cases.
Objective: The purposes of this study are to survey needs for changing accident investigation from blaming to systems approach and to briefly summarize systems-based accident analysis techniques. Background: In modern complex socio-technical systems, accidents are caused by a variety of contributing factors including human, technical, organizational, social factors, not by just a single violation or error of a specific actor, but accidents investigation used to be focused on the incorrect action of individuals. A new approach investigating causes of accidents as a symptom of a deficient system is required. Method: This study was mainly based on survey of literatures related to accidents, accidents investigation, which included academic journals, newspapers, etc. Results: This study showed that accidents investigation of Korea focusing on blaming is problematic. This was confirmed by two concepts of migration and hindsight bias frequently found in accident causation studies, and an attribute of accidents having varying causes. This was illustrated with an example of Sewol ferry capsizing accident. Representative systems-based accident analysis models including Swiss cheese model, AcciMap, HFACS, FRAM and STAMP were briefly introduced, which can be used in systematic accidents investigations. Finally, this study proposed a procedure for establishing preventive measures of accidents, which was composed of two steps: public inquiry and devising preventive measures. Conclusion: A new approach considering how safety-critical components such as technical and social elements, and their interactions lead to accidents is needed for preventing reoccurrence of similar accidents in complex socio-technical systems. Application: The results would be used as a reference or guideline when the safety relevant governmental organizations investigate accidents.
Time-predictability of computing is critical for hard real-time and safety-critical systems. However, currently there is no metric available to quantitatively evaluate time-predictability, a feature crucial to the design of time-predictable processors. This paper first proposes the concept of architectural time-predictability, which separates the time variation due to hardware architectural/microarchitectural design from that due to software. We then propose the standard deviation of clock cycles per instruction (CPI), a new metric, to measure architectural time-predictability. Our experiments confirm that the standard deviation of CPI is an effective metric to evaluate and compare architectural time-predictability for different processors.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.634-636
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2023
Surveillance systems play a pivotal role in ensuring the safety and security of various environments, including public spaces, critical infrastructure, and private properties. However, detecting abnormal human behavior in lowlight conditions is a critical yet challenging task due to the inherent limitations of visual data acquisition in such scenarios. This paper introduces a spatiotemporal framework designed to address the unique challenges posed by low-light environments, enhancing the accuracy and efficiency of human abnormality detection in surveillance camera systems. We proposed the pre-processing using lightweight exposure correction, patched frames pose estimation, and optical flow to extract the human behavior flow through t-seconds of frames. After that, we train the estimated-action-flow into autoencoder for abnormal behavior classification to get normal loss as metrics decision for normal/abnormal behavior.
Bikers can be subjected to injuries from unexpected accidents even if they wear basic helmets. A properly designed airbag can efficiently protect the critical areas of the human body. This study introduces a wearable smart airbag system using machine learning techniques to protect human neck and shoulders. When a bicycle accident happens, a microprocessor analyzes the biker's motion data to recognize if it is a critical accident by comparing with accident classification models. These models are trained by a variety of possible accidents through machine learning techniques, like k-means and SVM methods. When the microprocessor decides it is a critical accident, it issues an actuation signal for the gas inflater to inflate the airbag. A protype of the wearable smart airbag with the machine learning techniques is developed and its performance is tested using a human dummy mounted on a moving cart.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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