Because of development of printing technology, toner cartridge particle becomes smaller and more dangerous. And sometimes we had incidents with dust explosion of toner cartridge particle at recycling facilities in Japan. Therefore we studied on hazard of toner particle relating with dust explosion. We found that toner particle is so dangerous compared with most organic solids, even though it does not belong to hazardous materials in the UN regulation and the Japanese Fire Service Law.
Security plays a vital role and is the key challenge in Mobile Ad-hoc Networks (MANET). Infrastructure-less nature of MANET makes it arduous to envisage the genre of topology. Due to its inexhaustible access, information disseminated by roaming nodes to other nodes is susceptible to many hazardous attacks. Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) is undoubtedly a defense structure to address threats in MANET. Many IDPS methods have been developed to ascertain the exceptional behavior in these networks. Key issue in such IDPS is lack of fast self-organized learning engine that facilitates comprehensive situation awareness for optimum decision making. Proposed "Intelligent Behavioral Hybridized Intrusion Detection and Prevention System (IBH_IDPS)" is built with computational intelligence to detect complex multistage attacks making the system robust and reliable. The System comprises of an Intelligent Client Agent and a Smart Server empowered with fuzzy inference rule-based service engine to ensure confidentiality and integrity of network. Distributed Intelligent Client Agents incorporated with centralized Smart Server makes it capable of analyzing and categorizing unethical incidents appropriately through unsupervised learning mechanism. Experimental analysis proves the proposed model is highly attack resistant, reliable and secure on devices and shows promising gains with assured delivery ratio, low end-to-end delay compared to existing approach.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.1
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pp.97-112
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2021
This study introduces lessons learned from investigation and analysis of major domestic and overseas cases of marine chemical incidents involving hazardous and noxious substances (HNS) during maritime transportation by chemical tankers carrying petrochemical products in bulk. The study then suggests plans to improve domestic marine HNS training curricula based on these lessons. Lessons learned from six incident cases are classified into the following six categories: 1) incident-related information, 2) safety, 3) pollution, 4) response, 5) salvage and 6) others. Based on these six categories, it is suggested that the curriculum provided by the Marine Environment Research & Training Institute for marine pollution prevention managers aboard noxious liquid substance carriers should be changed from the existing two-day training of eight subjects (16 h) to a three-day training of sixteen subjects (24 h). In addition, it is proposed that the marine chemical incident response course of the Korea Coast Guard Academy should be changed from the existing five-day training of fifteen subjects (35 h) to a six-day training of thirty-two subjects (48 h). These results are expected to contribute to sharing experiences and lessons learned about response to marine chemical incidents and to be used as basic data for improving the education and training courses for response personnel in preparedness for marine HNS incidents.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.3
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pp.581-590
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2024
This study aims to extract key topics through text mining of incident records (incident history, post-incident measures, preventive measures) from construction safety accident case data available on the public data portal. It also seeks to provide fundamental insights contributing to the establishment of manuals for disaster prevention by identifying correlations between these topics. After pre-processing the input data, we used the LDA-based topic modeling technique to derive the main topics. Consequently, we obtained five topics related to incident history, and four topics each related to post-incident measures and preventive measures. Although no dominant patterns emerged from the topic pattern analysis, the study holds significance as it provides quantitative information on the follow-up actions related to the incident history, thereby suggesting practical implications for the establishment of a preventive decision-making system through the linkage between accident history and subsequent measures for reccurrence prevention.
The terrorism threat against aviation industry is increasing after 9/11 incidents. As the way of preventing the future threat, this study is to review current status and make practical suggestions on Incheon International Airport security screening. The Library research method is utilized for this study. Chapter 1 is an introduction part and describes the general instruction. Chapter 2 describes the importance of aviation security and cases of aviation terrorism. Screening history is described in chapter 3 detailing operations and equipment. Status of IIAC(Incheon International Airport Corporation) security screening and prevention measures are described in chapter 4 and chapter 5 describes the final conclusion. In conclusion, if the introduction of state-of-the-art security equipment and modification of inadequate regulations come in first, whatever the threat exists, aviation terrorism can be prevented with the positive prevention efforts.
Due to frequent fire incidents in underground culverts, many live are lost and the function of city is paralyzed, and consequently they bring tremendous damages to fortunes and live of people. It brings my attention that there are many problems presented when the current standard of smoke prevention facility is applied to prevent fire. Among many methods to prevent smoke in underground culverts this study concentrates on water-mist method witch is not currently applied in Korea and introduces installation method.
This study aims to estimate roadkill occurrences and investigate influential factors in Chungcheongnam-do, contributing to the establishment of roadkill prevention measures. By comprehensively considering weather, road, and environmental information, machine learning was utilized to estimate roadkill incidents and analyze the importance of each variable, deriving primary influencing factors. The Gradient Boosting Machine (GBM) exhibited the best performance, achieving an accuracy of 92.0%, a recall of 84.6%, an F1-score of 89.2%, and an AUC of 0.907. The key factors affecting roadkill included average local atmospheric pressure (hPa), average ground temperature (℃), month, average dew point temperature (℃), presence of median barriers, and average wind speed (m/s). These findings are anticipated to contribute to roadkill prevention strategies and enhance traffic safety, playing a crucial role in maintaining a balance between ecosystems and road development.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.6
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pp.1513-1526
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2016
Since finance companies started e-banking services, those services have been diversified and use of them has continued to increase. Finance companies are implementing financial security policy for safe e-banking services, but e-Banking incidents are continuing to increase and becoming more intelligent. Along with the rise of internet banks and boosting Fintech industry, financial supervisory institutes are not only promoting user convenience through improving e-banking regulations such as enforcing Non-face-to-face real name verification policy and abrogating mandatory use of public key certificate or OTP(One time Password) for e-banking transactions, but also recommending the prevention of illegal money transfer incidents through upgrading FDS(Fraud Detection System). In this study, we assessed a blacklist based auto detection method suitable for overall situations for finance company, a real-time based suspicious transaction detection method linking with blacklist statistics model by each security level, and an alternative FDS model responding to typical transaction patterns of which information were collected from previous e-Banking incidents.
In metropolitan areas, the quantity and density of the underground structure increase rapidly in recent years. Even though most damage incidents of the underground structure were minor, there were still few incidents causing a great loss in lives and economy. Therefore, the safety evaluation of the underground structure becomes an important issue in the disaster prevention plan. Liquefaction induced uplift is one important factor damaging the underground structure. In order to perform a preliminary evaluation on the safety of the underground structure, simplified prediction equations were introduced to provide a first order estimation of the liquefaction induced uplift. From previous studies, the input motion is a major factor affecting the magnitude of the uplift. However, effects of the input motion were not studied and included in these equations in an appropriate and rational manner. In this article, a numerical simulation approach (FLAC program with UBCSAND model) is adopted to study effects of the input motion on the uplift. Numerical results show that the uplift and the Arias Intensity (Ia) are closely related. A simple modification procedure to include the input motion effects in the Sasaki and Tamura prediction equation is proposed in this article for engineering practices.
Purpose: This study examined the circumstances, risk factors, and the predictors of fall incidents among patients in the small and medium-sized hospitals. Methods: Fifty patients with any fall experiences were matched by gender, age, and medical departments with 100 patients without fall incident at the same hospital. Data were collected from 5 small and medium-sized hospitals. Data were analyzed using descriptive statistics, a Chi-square test, a Fisher's exact test, and a logistic regression with the SPSS/WIN 21.0 program. Results: In the patients with falls, the largest number of falls occurred during the day shift, in the patients' rooms, and while they were walking. Further 74.0% of the patients had physical injuries, and 34.0% had to take further medical diagnostic tests. Significant differences were found between the patients with falls and the others on 14 variables (cardiovascular disease, anemia, sedative-hypnotics, vasodilators, narcotic analgesics, dizziness, general weakness, unstable gait, walking aids, anger, anxiety, depression, orientation, and fear of fall). Narcotic analgesic use, dizziness, walking aids, and cardiovascular disease were identified as the predictors of fall incidents. Conclusion: These findings are hoped to be used in developing a fall risk assessment tool and fall prevention nursing programs for small and medium-sized hospitals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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