The psychosocial stress and musculoskeletal disorders(MSDs) have been one of major health problems for hospital workers. This study tried to understand the relationship between symptoms associated with MSDs and risk factors such as working posture, job stress, psychosocial stress and fatigue. A total number of 655 hospital workers participated in this study. Specifically, REBA was applied for evaluating working posture and a checklist prepared by KOSHA(Korean Occupational Safety and Health Agency) was used for symptom survey. A questionnaire from KOSHA was also used for collecting data associated with job stress, psychosocial stress and fatigue. All these data were formulated and modeled by path analysis which was one of major statistical tools in this study. Specifically, path analysis for the data we collected came up with several major findings. The risk scores from working posture based on REBA had indirect effects via fatigue factor(MFS) as well as direct effects on symptoms. The factors associated with job stress(KOSS) and psychosocial stress(PWI-SF) had significant effects on symptoms. Specifically, indirect effect of job stress factors via fatigue factors(MFS) had bigger than that of direct effect of job stress on symptom.

Many researchers have proved that risk measurement of information systems is a very effective tool for improving confidence of information systems. However, information system risk in Korea still includes many subjective judgements. This study deals with applying a quantitative model to improve risk measurement of information system quality. First of all, we have come up with solutions to improve the evaluation efficiency on risk measurement. We have merged the risk guidelines of COBIT and CMM, and developed a quantified evaluation scheme that call by risk point. We have proved the validity of this model by interviews with experts and by case studies.

The risk assessment model is an important subsystem for effective establishment and operation of EMS (environment management system). In case of poor risk assessment long-term and large-scale failure expense might be brought. Managing policy, target and other indices based on risk assessment can guarantee successful EMS. In this paper, we aim at comparative analysis of various risk methods and propose an alternative risk assessment model for EMS.

Risk analysis is a formal deductive procedure for determining combinations of component failures and human errors that could result in the occurrence of specified undesired events at the system level. This method can be used to analyze the vast majority of industrial system reliability problems. This study deals with the application of knowledge-engineering and a methodology for the assessment ＆ measurement of reliability, availability, maintainability, and safety of industrial systems using FTA(fault tree analysis), A fuzzy methodology for fault-tree evaluation seems to be an alternative solution to overcome the drawbacks of the conventional approach (insufficient Information concerning the relative frequencies of hazard events). To improve the quality of results, the membership functions must be approximated based on heuristic considerations, The purpose of this study is to describe the knowledge engineering approach, directed to integrate the various sources of knowledge involved in a FTA.

This essay discusses the enhancement of the KMV model to achieve greater accuracy in predicting default risk and mitigating the effects of asymmetric information in the financial market. Due to the existence of the problem of asymmetric information persists, with some market participants possessing more information than others. This imbalance disrupts the normal market operation, complicates financial regulation, and reduces market stability. Rating agencies have made efforts to disclose and predict default risks to provide more information to the market. Still, traditional models’ prediction accuracy has struggled to meet the market’s evolving demands. To address these challenges, this essay analyzes an improved model, the SIZE-PSO-KMV model. This model builds on the KMV model but introduces a differentiation between large and small firms. By doing so, it refines default risk predictions, thereby alleviating information asymmetry. Enhanced accuracy empowers financial regulators to make more informed decisions and helps prevent future financial crises. The SIZE-PSO-KMV model’s validity is established through rigorous testing, including a comparison with other KMV models and out-of-sample tests. The results demonstrate that this model significantly outperforms traditional KMV models in predicting default risk. Additionally, it adapts to the size of firms, acknowledging that large and small firms face distinct default risk profiles.

The purpose of this study is to analyze the determinants of risk factor model for the Jordanian banking stocks from 2006 to 2018. This study employs the Five-factor Fama and French’s (2015) methodology and uses the annual returns of all Jordanian banks including 2 Islamic and 13 commercial banks listed on the Amman Stock Exchange (ASE) over a period of 13 years. The results show that the factors of value and profitability have an important role in evaluating the expected return in Jordanian banking stocks. Moreover, the value HML and profitability RMW factors provide the highest cumulative returns among these five factors, while the investment CMA and size SMB factors are still around zero cumulative returns. For the market factor, it provides the least negative cumulative returns. The results showed that the largest correlation is between value and investment factors which means that banks with a high book to market value become banks with a conservative investment strategy. The result of the sub-periods confirmed the value and profitability results. The findings of this study suggest that the five-factor Fama and French model is the choice of building an investment portfolio, especially the factors of value and profitability.

The objective of this study is to explore the whole process of fraud risk management strategies that should be implemented by the organizations. Secondly, this study discusses the governance issues that arise at each stage of the process. For the purpose of this study, a content analysis of previous literatures is used as a technique for gathering data. This process usually involves codifying qualitative and quantitative information into pre-defined categories in order to derive patterns in the presentation and reporting of information. Based on our content analysis, we found that the fraud risk management process should be made of at least five stages which are inculcating the culture of managing risks in an organization, identifying the risks, evaluating the risks, determining preventive actions and implementing and reviewing stages. Our extended analysis of the fraud risk management process finds that a lot of governance issues arise in the fraud risk management process that should be solved by regulators and companies in order to ensure that fraud risk management process is embedded as corporate culture, not merely as a process. Among them are how to create the risk culture in an organization and whether auditors and risk management committees identify risks from each available source.

In this paper, we propose the new time-varying coefficient GARCH-in-Mean model. The benefit of our model is to allow the risk-return parameter in the mean equation to vary over time. At the end of 2019 to the beginning of 2020, the world witnessed two shocking events: COVID-19 pandemic and 2020 oil price war. So, we decide to use the daily data from December 2, 2019 to May 29, 2020, which cover these two major events. The purpose of this study is to find the dynamic movement between risk and return in four major oil markets: Brent, West Texas Intermediate, Dubai, and Singapore Exchange, during COVID-19 pandemic and 2020 oil price war. For the European oil market, our model found a significant and positive risk-return relationship in Brent during March 26-April 21, 2020. For the North America oil market, our model found a significant positive risk return relationship in West Texas Intermediate (WTI) during March 12-May 8, 2020. For the Middle East oil market, we found a significant and positive risk-return relationship in Dubai during March 12-April 14, 2020. Lastly, for the South East Asia oil market, we found a significant positive risk return relationship in Singapore Exchange (SGX) from March 9-May 29, 2020.

Typhoons are a major threat to Korea and many parts of the world. Typhoons can cause loss of life, damage to buildings, industry and infrastructure. In order to objectively and quantitatively assess the risk presented by typhoons and other natural hazards, catastrophe models are often used, especially in the insurance industry. Catastrophe models determine the probability of occurrence of natural hazards at target locations, along with associated damage and other impacts. Catastrophe models can also be designed to estimate the financial cost of the natural hazard. As Korea’s insurance industry develops and grows, catastrophe models focused on Korea will be needed. We have initiated a project to develop a catastrophe model for Korea. The first phase of this project is to develop the natural hazard component which estimates the probability of storm tracks and associated wind speeds impacting the Korean peninsula and islands. We discuss a preliminary prototype of natural hazard component of the model in this paper.

본 연구는 유선, 어선 등이 관제대상으로 확대됨에 따라 해당 선박이 VTS(Vessel Traffic Service) 관제사에게 미치는 충돌사고 위험도를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 VTS 관제사를 대상으로 설문을 하고 소형선박의 범위를 정하여 부산 VTS 관제 구역을 항해하는 일반상선과 소형선박의 침로 등을 3일간 조사하였다. 이를 VTS 관제사 관점에서의 충돌위험 평가모델(CoRI)로 위험도를 구한 결과, 침로 편차에 따른 위험도의 증가․감소 패턴은 비슷하였고, 최댓값과 최솟값은 큰 차이가 없었다. 또한 대부분 VTS 관제사는 선박근접상황에 대해 안전하게 관제할 수 있는 최소 시간으로 3분이 필요하다 응답하였는데, 소형선박의 충돌위험도는 3분의 시간 동안 매우 급격하게 위험도 변화를 보 여 VTS 관제사의 업무량 증가와 집중도 저하 우려가 있다고 판단된다. 본 연구는 소형선박의 관제대상 포함 여부가 VTS 관제사에게 미치는 영향을 충돌위험도로 검토한 것으로, 향후 다양한 사례를 통한 CoRI 모델의 각 지수에 대한 분석과 검증을 통해 관제 대상 선박의 적절한 범위 설정을 위한 방안 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

방사선이 다양한 분야에 사용됨에 따라 방사선작업종사자의 수가 증가하고 있으며, 이에 따라 종사자의 안전에 대한 우려도 높아지고 있다. 국내에서는 KISOE 시스템, 발주자보고 등을 통해 종사자의 안전 확보에 주력하고 있다. 선행연구에서는 종사자 및 업체의 안전 확보를 위한 위험성 평가에 피폭선량과 더불어 이외의 항목에 대한 추가적 평가가 효과적일 것이라고 판단하여 평가를 위한 항목들 및 방사형 척도분석 모델을 개발하였다. 이에 본 연구에서는 2016년 방사선투과검사업체의 자료를 방사형척도분석 모델에 적용하여 실제 업체의 위험성 평가를 수행하였다. 또한 위험성이 낮을 것으로 예상되는 업체 2곳과 위험성이 높을 것으로 예상되는 업체 2곳을 선정하여 위험성 분석을 수행하였다. 분석 결과에서 예상과 동일한 결과를 얻어 모델의 타당성을 확인할 수 있었다. 전체 56개 업체의 위험성 평가가 수행되었고 업체별 문제점에 따른 개선 및 점검사항을 예측하였다. 본 연구 결과를 방사선투과검사업체 및 규제기관에서 자체 평가 및 규제 기준 등으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

방사선작업종사자 및 방사선작업장의 위험성은 주로 피폭선량 값으로 평가되고 있다. 하지만, 방사선작업장은 사용하는 방사선 및 작업환경이 상이하다. 특히, 방사선투과검사작업장은 작업대상물, 차폐체 사용 가능 유무 등에 따라 작업환경이 다양하다. 따라서 효율적인 방사선 방호를 위해서는 여러 가지 인자들을 검토하는 것이 필요하다. 이에 전문가 및 조장 방사선작업종사자들 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 그 결과, 방사선원, 방사선피폭선량, 작업장관리현황, 판독특이자, 정기검사현황이 주요인자로 선정되었다. 또한, 설문조사 중요도를 바탕으로 1차 가중치(안)을 설정한 후 2차적으로 전문가 자문을 통해 인자 내 세부 항목별 가중치를 선정하였다. 따라서 본 연구를 통해 선정된 주요인자를 바탕으로 하여 방사선투과검사작 업장 위해도 지수 모델 개발이 가능할 것으로 판단된다.

방사선 방호의 목적 중 하나는 확률적 영향을 최소화 하는 것이다. PCXMC 2.0은 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 프로그램으로 입사표면선량을 통해 유효선량과 암의 발병확률을 예측가능하게 해준다. 그렇기 때문에 선량계에 따른 입사표면선량 측정이 특히 중요하다. 본 연구는 반도체 선량계, 일반 선량계, 유리선량계를 통해 입사표면선량을 측정하고 그에 따른 결정 장기의 유효선량과 발병 확률을 비교분석 하는 것에 목적을 두었다. 실험방법은 두개부, 흉부, 복부의 선량계 별 입사표면선량을 측정하고 PCXMC 2.0을 통해 부위 별 결정 장기의 유효선량과 암의 발병 확률을 평가하였다. 그 결과 부위 별 입사표면선량은 동일한 조건임에도 일반 선량계, 반도체 선량계, 유리 선량계 순으로 차이가 났다. 이를 토대로 유효선량과 결정 장기의 암 발병 확률을 분석한 결과 또한 일반 선량계, 반도체 선량계, 유리 선량계 순으로 차이가 났다. 결론적으로 동일한 조건임에도 사용한 선량계에 따라 유효선량과 발병 위험도는 다르게 나타났음을 알 수 있었고, 본 연구를 통해 각각의 선량계에 따른 정확한 입사표면선량 모델을 제시하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다.

As a result of dividing typhoon that affected Korean Peninsular between 1999 and 2012 into 7 types of path and entering forecast field and analysis field of RDAPS, until 36 hours from the time of forecast, it is reliable to use the forecast field of RDAPS to predict typhoon and for each typhoon path, the difference between the forecast and the analysis shows normal distribution, which is usable for weather forecast until the 36th hour. In the 48th hour from the time of forecast, the difference of result depending on each typhoon path increased, which was analyzed to be due to errors in the forecast. It was expected that relatively reasonable results should be shown if the 36th hour forecast is used to predict the strength and distribution of strong wind. As a result of using Korean RAM and observing the difference of the maximum damage, reliability was secured up to 36 hours and after 48hours, it was expected that the fluctuation of results may become more severe.

댐 위험도 해석시 수문학적 변량(강수, 유출 및 수위)들의 상호관계를 고려한 체계적인 분석과정이 요구된다. 그러나 기존 댐 위험도 해석 연구에서는 변량간의 체계적인 관계 평가를 수행하는데 있어서 한계점을 나타내고 있다. 이러한 점에서, 본 연구에서는 수리·수문학적 변량간의 관계를 효과적으로 평가하고자 Bayesian Network 기반의 댐 위험도 해석 기법을 개발하였다. 실제 댐에 대해서 제안된 모형을 적용한 결과 파괴인자간의 상호관계 규명 및 불확실성을 평가하는데 있어서 기존 연구보다 쉽게 가장 큰 파괴인자를 파악할 수 있는 장점이 있었다. 이와 더불어 다양한 시나리오에 따른 댐의 안정성을 파괴확률 및 예상피해의 함수인 위험도로 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 기존 댐 위험도 기법으로 수행한 결과에서는 월류 확률이 도출 되지 않았지만, Copula 함수를 도입하여 댐 초기수위를 고려한 결과 댐 월류 확률이 발생하였 으며, 피해결과 역시 크게 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 기반으로 향후 댐의 보수보강 등의 우선순위 결정을 위한 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

This study was conducted to investigate the correlation between the distribution chart and input data of the predicted 3-second gust and damage cost, by using the forecast field and analysis field of Regional Data Assimilation Prediction System (RDAPS) as initial input data of Korea risk assessment model (RAM) developed in the preceding study. In this study the cases of typhoon Rusa which caused occurred great damage to the Korean peninsula was analyzed to assess the suitability of initial input data. As a result, this study has found out that the distribution chart from the forecast field and analysis field predicted from the point where the effect due to the typhoon began had similarity in both 3-second gust and damage cost with the course of time. As a result of examining the correlation, the 3-second gust had over 0.8, and it means that the forecast field and analysis field show similar results. This study has shown that utilizing the forecast field as initial input data of Korea RAM could suit the purpose of pre-disaster prevention.

사회간접시설의 위험도 증가는 대규모 인적/물적 피해로 귀결될 수 있으며 특히 방조제와 같은 해안구조물의 경우 기후변화로 인한 태풍강도 증가 및 해수면 상승으로 인해 과거보다 다양한 위험도에 노출되고 있다. 그러나 국내외적으로 이러한 외부 환경변화 요인을 포함하여 구조물의 지반공학적, 해안수리학적 위험요인을 종합적으로 고려하여, 정량적으로 위험도를 평가하는 연구는 매우 미진한 실정이다. 우리나라의 경우 방조제 안정성 평가방법은 설계기준에 근거하여 현재의 상태를 평가하는 수준으로 미래에 발생 가능한 위험도에 대한 인지 및 대처에는 상대적으로 불리한 면이 존재한다. 최근 미국 및 유럽을 중심으로 기후변동성의 증가로 인한 방조제 안정성 확보가 주요 이슈로 부각되고 있으며 위험도 해석기반의 확률론적 평가방법과 대응기술에 관심이 모아지고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 새만금 방조제에 대한 위험도 평가를 수행하기에 앞서 위험도 평가를 위한 체계 확립과 더불어 다양한 위험도 평가 시나리오를 개발하고자 한다. 이를 위해서 국내외 방조제의 주요 위험요소 및 파괴모드별 위험도 평가방안을 종합적으로 검토하였으며, 위험도 해석 결과의 신뢰성을 개선하기 위해서 Network Theory 기반의 새만금 방조제 위험도 평가 모형의 적용 가능성을 평가하였다.

본 연구는 강우, 지반 진동을 고려한 토사재해 발생위치 예측 모델 개발을 위한 기초 연구로 기존에 토사재해 위험도 예측에 사용되어진 결정론적 기법 모델(SINMAP, SHALSTAB, TRIGRS)을 실제 토사재해가 발생했던 현장에 적용하여 분석 과정 및 결과를 비교하여 각 모델별 특징을 분석하였다. 이를 위하여 검토지역을 경상남도 밀양시 상동면 신곡리 일대, 강원도 춘천시 신북읍 천전리 일대, 경기도 여주시 북내면 상교리 일대, 서울특별시 서초구 서초동 우면산 일대로 총 4곳을 선정하였으며, 토사재해 위험도 분석 결과, 각 모델 별로 정확도의 차이가 나타나는 것으로 분석되었다.

수문학적 댐 위험도 분석은 복잡한 수문분석과 연계되어 있으며, 기본적으로 수문분석 과정과 모형에 사용되는 입력 자료에 대한 불확실성을 평가하는 과정이 필요하다. 그러나 체계적인 불확실성 분석 과정을 통한 댐 위험도 분석 절차에 대한 연구는 상대적으로 적은편이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 연구에 대해서 2가지 주요 개선점을 도출하여 댐 위험도 분석에 활용하였다. 첫째, 강우 분석 시 매개변수의 불확실성 분석이 가능한 Bayesian 모형 기반의 지역빈도해석 절차를 수립하였다. 둘째, 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하기 위하여 Bayesian 모형과 연계한 HEC-1모형을 도입하였다. 도출된 유입 시나리오를 댐의 수위로 환산하기 위하여 기존 저수지 운영기준에 근거하여 저수지 추적을 수행하였으며, 최종적으로 실행함수를 통하여 수문학적 위험도를 추정하였다. 실제 댐에 대해서 모형의 적합성을 평가하였으며, 초기수위 가정에 따른 수문학적 위험도에 민감도를 평가하였다.

기후변동성의 증가로 인한 댐의 안정성 확보가 주요 이슈로 부각되고 있으며 세계대댐회(ICOLD)에서는 이러한 점을 고려한 댐의 안정성 평가를 위해 위험도 해석 기반의 해석 절차를 추진하고 있다. 그러나 국내에서는 기존 댐 안정성 평가의 경우 치수적 관점에서 빈도해석기법과 정성적 평가 기반의 상태평가에 중점을 두고 있으며 정략적이며 구체적인 해석 방안에 대한 연구는 미비한 실정이다. 댐의 위험도 분석을 위해서는 구조물 자체적인 문제, 기상조건, 환경적인 요인 등 내부·외부 요인들에 대한 충분한 검토가 필수적으로 요구되며 고려된 요소들 간의 상호작용을 평가할 수 있는 Network 기반의 해석체계 구축이 필요하다. 또한 대부분의 위험도 해석과정에서 요구되는 매개변수들의 불확실성이 매우 크다는 점과 각 매개변수들의 불확실성이 전체 해석결과에 영향을 준다는 점을 고려해야 한다. 이러한 점에서 본 연구에서는 위험도 평가 수행 중 가장 중요한 위험요소들의 분류와 규명, 위험요소들간의 인과관계, 위험요소들의 발생확률 산정 등을 통해서 각각의 위험요소들의 발생경로와 발생확률 등을 체계적으로 추정할 수 있도록 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 댐의 과거 피해사례, 계측 및 외관 조사, 다양한 댐 파괴인자 등을 고려하여 입력자료를 구축한다. 둘째, 도출된 위험 인자들을 토대로 댐 위험도 해석 모형을 개발하기 위해서 주요 파괴경로, 원인 인자와 결과간의 상관성을 고려하여 Bayesian Network 모형을 구축한다. Bayesian Network 노드에는 각 입력자료의 특성에 맞는 확률분포형이 부여되며, 각 노드간 조건부확률의 계산을 통해 댐의 위험도 평가를 수행하였다. 마지막으로 인명피해액 및 경제적인 피해액을 산정하여 댐 파괴시 총 피해액을 산정할 수 있도록 모형을 개발하였다. 본 연구를 통해서 댐 피해의 결과로 보수·보강의 계획 수립시 특정 위험인자에 대해 우선순위를 결정할 수 있으며, 각 댐의 특성에 맞는 효과적인 관리·운영을 할 수 있을 것으로 판단된다.