This study is to develop an information security management model(ISMM) for small and medium sized enterprises(SMEs). Based on extensive literature review, a five-pillar twelve-component reference ISMM is developed. The five pillars of SME's information security are: centralized decision making, ease of management, flexibility, agility and expandability. Twelve components are: scope & organization, security policy, resource assessment, risk assessment, implementation planning, control development, awareness training, monitoring, change management, auditing, maintenance and accident management. Subsequent survey designed and administered to expose experts' perception on the importance of these twelve components revealed that five out of tweleve components require relatively immediate attention than others, especially in SME's context. These five components are: scope and organization, resource assessment, auditing, change management, and incident management. Other seven components are policy, risk assessment, implementation planning, control development, awareness training, monitoring, and maintenance. It seems that resource limitation of SMEs directs their attention to ISMM activities that may not require a lot of resources. On the basis of these findings, a three-phase approach is developed and proposed here as an SME ISMM. Three phases are (1) foundation and promotion, (2) management and expansion, and (3) maturity. Implications of the model are discussed and suggestions are made for further research.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1995.10a
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pp.122-131
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1995
Load test for newly introduced precast segmental bridge is carried out to experimentally evaluate load carrying capacity, Analysis accompanied with the test is also performed and the results are used in the evaluation. In addition to initial evaluation of the bridge by load test, remote dynamic monitoring system to perform realtime assessment of the bridge condition is also under development. In this paper the procedure and results of load test and evaluation are presented along with introduction of dynamic monitoring system.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.33
no.3
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pp.375-383
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2023
Objectives: Coal-fired power plants feature diverse working conditions, including multi-layered employment structures and irregular work cycles due to outsourcing and non-standardized tasks. The current uniform occupational environment measurement systems have limitations in accurately assessing and evaluating these varied conditions. This study aims to propose alternative measurement and assessment strategies to supplement existing methods. Methods: Major domestic coal-fired power plants were selected as the study targets. To prepare for the study and establish strategies, work processes were identified and existing occupational environment measurement results were compared and analyzed. The study proceeded by employing three strategies: specific exposure groups (SEGs) measurement, continuous monitoring, and supplementary measurements, which were then compared and discussed. Results: Previous exposure index evaluations (5,268 cases) indicated that crystalline silica, a type of respirable particulate matter, had detection limits below the threshold (non-detectable) in 82.6% (4,349 cases) of instances. Exposures below 10% of the exposure limit were observed at a very low concentration of 96.1%. Similar exposure group measurements yielded results where detection limits were below the threshold in 38.2% of cases, and exposures below 10% of the limit were observed in 70.6%. Continuous monitoring indicated detection limits below the threshold in 12.6% of cases, and exposures below 10% of the limit were observed in 75.6%. Instances requiring active workplace management accounted for more than 30% of cases, with SEGs at 11.8% (four cases), showing a higher proportion compared to 3.0% (four cases) in continuous monitoring. For coal dust, exposures below 10% of the limit were highest in legal measurements at 90.2% (113 cases), followed by 74.0% (91 cases) in continuous monitoring, and 47.0% (16 cases) in SEGs. Instances exceeding 30% were most prevalent in SEGs at 14.7% (five cases), followed by legal measurements at 5.0% (eight cases), and continuous monitoring at 2.4% (three cases). When examining exposure levels through arithmetic means, crystalline silica was found to be 104.7% higher in SEGs at 0.0088 mg/m3 compared to 0.0043 mg/m3 in continuous monitoring. Coal dust measurements were highest in SEGs at 0.1247 mg/m3, followed by 0.1224 mg/m3 in legal measurements, and 0.0935 mg/m3 in continuous monitoring. Conclusions: Strategies involving SEGs measurement and continuous monitoring can enhance measurement reliability in environments with irregular work processes and frequent fluctuations in working conditions, as observed in coal-fired power plants. These strategies reduce the likelihood of omitting or underestimating processes and enhance measurement accuracy. In particular, a significant reduction in detection limits below the threshold for crystalline silica was observed. Supplementary measurements can identify worker exposure characteristics, uncover potential risks in blind spots of management, and provide a complementary method for legal measurements.
The accelerated corrosion by Flow Accelerated Corrosion (FAC) has caused unexpected rupture of piping, hindering the safety of nuclear power plants (NPPs) and sometimes causing personal injury. For the safety, it may be necessary to select some pipes in terms of condition monitoring and to measure the change in thickness of pipes in real time. Direct current potential drop (DCPD) method has advantages in on-line monitoring of pipe wall thinning. However, it has a disadvantage in that it is difficult to quantify thinning due to various thinning shapes and thus there is a limitation in application. The machine learning approach has advantages in that it can be easily applied because the machine can learn the signals of various thinning shapes and can identify the thinning using these. In this paper, finite element analysis (FEA) was performed by applying direct current to a carbon steel pipe and measuring the potential drop. The fundamental machine learning was carried out and the piping thinning model was developed. In this process, the features of DCPD to thinning were proposed.
One of the most effective methods to consistently ensure the safety of a tap water supply can be achieved by application of a comprehensive risk assessment and risk management approach for drinking water supply systems. This approach can be termed water safety plans(WSP) which recommended by WHO(world health organization) and IWA(international water association). For the introduction of WSP into Korea, 150 hazards were identified all steps in drinking water supply from catchment to consumer and risk assessment tool based on frequency and consequence of hazards were developed. Then, developed risk assessment tool by this research was implemented at a water treatment plant($Q=25,000m^3/d$) to verify its applicability, and several amendments were recommended; classification of water source should be changed from groundwater to stream to strengthen water quality monitoring contaminants and frequencies; installation of aquarium to monitor intrusion of toxic substances into raw water; relocation or new installation on-line water quality analyzers for efficient water quality monitoring; change of chlorination chemical from solid phase($Ca(OCl)_2$) to liquid phase(NaOCl) to improve soundness of chlorination. It was also meaningful to propose hazards and risk assessment tool appropriate for Korea drinking water supply systems through this research which has been inconsistent among water treatment authorities.
Public interest has been increasing the focus on the management of exposure to pollutants and the related health effects. This study reviewed exposure assessment methodologies and addressed future directions. Exposure can be assessed by direct (exposure monitoring) or indirect approaches (exposure modelling). Exposure modelling is a cost-effective tool to assess exposure among individuals, but direct personal monitoring provides more accurate exposure data. There are several population exposure models: stochastic human exposure and dose simulation (SHEDS), air pollutants exposure (APEX), and air pollution exposure distributions within adult urban population in Europe (EXPOLIS). A South Korean population exposure model is needed since the resolution of ambient concentrations and time-activity patterns are country specific. Population exposure models could be useful to find the association between exposure to pollutants and adverse health effects in epidemiologic studies. With the advancement of sensor technology and the internet of things (IoT), exposure assessment could be applied in a real-time surveillance system. In the future, environmental health services will be useful to protect and promote human health from exposure to pollutants.
Structural health monitoring (SHM) is of great importance to super high-rise buildings. The Shanghai Tower is currently the tallest building in China, and a complete SHM system was simultaneously constructed at the beginning of the construction of the tower. Due to the variety of sensor types and the large number of measurement points in the SHM system, an online automatic structural health assessment method with few computations and no manual intervention is needed. This paper introduces a structural health assessment method for the Shanghai Tower that uses the coefficients of an autoregressive (AR) time series model as structural state indicators. An analysis of collected data indicates that the coefficients of the AR model are affected by environmental factors, and the principal component analysis method is used to remove the influence of environmental factors. Finally, the control chart method is used to track the changes in structural state indicators, and a plan for online automatic structure health state evaluation is proposed. This method is applied to long-term acceleration and inclination data from the Shanghai Tower and successfully identifies the changes in the structural state. Overall, the structural state indicators of the Shanghai Tower are stable, and the structure is in a healthy state.
This paper presented the development plan of voltage security on-line monitoring system (VSECOMs). VSECOMs consists of voltage security monitoring system and data management system. VSECOMs has the function of bus voltage watch. voltage stability analysis, and voltage security assessment. EMS data on-line acquisition, PSS/E file conversion, and overall data management. VSECOMs is designed with client/server structure. We will seek stable operation of KEPCO's power system by installation of VSECOMs in EMS of KEPCO.
Objectives: In this study, we summarized the External Quality Assessment Scheme (EQAS) for the biological monitoring of occupational exposure to toxic chemicals which started in 1995 and continued until a $31^{st}$ round robin in the spring of 2010. The program was performed twice per year until 2009, and this was changed to once a year since 2010. The objective of the program is to ensure the reliability of the data related to biological monitoring from analytical laboratories. Methods: One hundred and eighteen laboratories participated in the $31^{st}$ round robin. The program offers 5 items for inorganic analysis: lead in blood, cadmium in blood, manganese in blood, cadmium in urine, and mercury in urine. It also offers 10 items for organic analysis, including hippuric acid, methylhippuric acid, mandelic acid, phenylglyoxylic acid, N-methylformamide, N-methylacetamide, trichloroacetic acid, total trichloro-compounds, trans,trans-muconic acid, and 2,5-hexanedione in urine. Target values were determined by statistical analysis using consensus values. All the data, such as chromatograms and calibration curves, were reviewed by the committee. Results: The proficiency rate was below 70% prior to the first round robin and improved to over 90% for common items, such as PbB and HA, while those for other items still remained in the range of 60-90% and need to be improved up to 90%. Conclusion: The EQAS has taken a primary role in improving the reliability of analytical data. A total quality assurance scheme is suggested, including the validation of technical documentation for the whole analytical procedure.
Park, Juhee;Choi, Won Suk;Lee, Hye-Yeong;Kim, Kyoung-Hoon;Kim, Dong-Sook
Health Policy and Management
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v.28
no.4
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pp.402-410
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2018
Background: Monitoring appropriate medication categories can provide early warning of certain disease outbreaks. This study aimed to present a methodology for selecting and monitoring medications relevant to the surveillance of acute respiratory tract infections, such as influenza. Methods: To estimate correlations between acute febrile respiratory tract infection and some medication categories, the cross-correlation coefficient (CCC) was used and established. Two databases were used: real-time prescription trend of antivirals, anti-inflammatory drugs, antibiotics using Drug Utilization Review Program between 2012 and 2015 and physicians' number of encounters with acute febrile respiratory tract infections such as influenza outbreaks using the national level health insurance claims data. The seasonality was also evaluated using the CCC. Results: After selecting six candidate diseases that require extensive monitoring, influenza with highly specific medical treatment according to the health insurance claims data and its medications were chosen as final candidates based on a data-driven approach. Antiviral medications and influenza were significantly correlated. Conclusion: An annual correlation was observed between influenza and antiviral medications, anti-inflammatory drugs. Suitable models should be established for syndromic surveillance of influenza.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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