The purposes of this study are to analyze risks of construction step BIM(Building Information Modeling) applied project and improve it. Recently, construction industry has emphasized an importance of BIM for efficient utilization of various information. In the whole life cycle of huge construction project, there are cases introducing BIM and projects applying BIM are gradually increased to the work of construction step. However, the process of communication is not established, so the contents of BIM process of construction step are just showing rough fields and concepts of working utilization, so it's restrictive to utilize BIM actively on constructions step. Through results of case study in this research, constructor risks of BIM business should be efficiently treated with Fuzzy-FMEA that is more precise than existing danger evaluation.

The purposes of this study are to analyze risks of construction step BIM(Building Information Modeling) applied project and improve it. Recently, construction industry has emphasized an importance of BIM for efficient utilization of various information. In the whole life cycle of huge construction project, there are cases introducing BIM and projects applying BIM are gradually increased to the work of construction step. However, the process of cooperation is not established, so the contents of BIM process of construction step are just showing rough fields and concepts of working utilization, so it's restrictive to utilize BIM actively on constructions step. Through results of case study in this research, Construction company risks of BIM business should be efficiently treated with Fuzzy-FMEA that is more precise than existing danger evaluation.

The major issue in aircraft industry is aviation safety management because of demand improvement and advancement of the aircraft. This study is to assess the risks for aviation safety management using IRPN( importance-risk priority number) which is added to importance coefficient from RPN(risk priority number). In FMEA, RPN requires the factors like the occurrence (O), Severity (S), and Detection (D) of each failure mode to be precisely evaluated. Therefore, the severity and detection is derived by the value from FMEA of expert group based on the Fuzzy theory. The occurrence is calculated from the accident statistics of IATA(international air transport association) database. Particularly, this study introduces importance coefficient to prevent from RPN distortions. It is also derived from FMEA based on the Fuzzy theory. Finally, the critical ranking of risk factors according to I-RPN is compared with the existing research.

Failure modes and effects analysis (FMEA) is a widely used engineering tool in the fields of the design of a product or a process to improve its quality or performance by prioritizing potential failure modes in terms of three risk factors―severity, occurrence, and detection. In a classical FMEA, the risk priority number is obtained by multiplying the three values in 10 score scales which are evaluated for the three risk factors. However, the drawbacks of the classical FMEA have been mentioned by many previous researchers. As a way to overcome these difficulties, this paper suggests the ELECTRE III that is a representative technique among outranking models. Furthermore, fuzzy linguistic variables are included to deal with ambiguous and imperfect evaluation process. In addition, when the importances for the three risk factors are obtained, the entropy method is applied. The numerical example which was previously studied by Kutlu and Ekmek‡ioğlu(2012), who suggested the fuzzy TOPSIS method along with fuzzy AHP, is also adopted so as to be compared with the results of their research. Finally, after comparing the results of this study with that of Kutlu and Ekmek‡ioğlu(2012), further possible researches are mentioned.

This study proposes an integrated approach that uses both a fuzzy service FMEA (failure mode and effect analysis) and HOQ(house of quality) matrix algebra in designing and improving a service system. The fuzzy service FMEA methodology applies the customer

이 논문은 서비스 시스템의 개선 및 설계를 위해 제조업의 고장원인분석수법 중의 하나인 FMEA를 이용하여 서비스 프로세스에서 발생하는 치명적 결함접점을 도출하고, 그에 대한 개선을 위한 방안으로 QFD(quality function deployment)의 HOQ(house of quality) 행렬을 이용하여 서비스 실패에 대한 개선을 위한 설계기능항목으로 변환하는 방안을 제시한다. 서비스 시스템 분석의 기초자료는 서비스 청사진을 이용한다. 서비스 청사진에서 고객과 종업원의 상호작용점(moment of truth, MOT)은 고객이 서비스 프로세스를 평가하는 데 있어서 무엇보다도 중요한 요소가 된다. MOT에서 발생하는 서비스 실패점(service fail points)들을 확인 및 평가를 위해 Fuzzy FMEA에서 이용되는 위험우선순위법을 이용한다. FMEA(failure mode and effect analysis, 고장모드 및 영향분석)는 제품 및 시스템의 고장 및 사고가 발생하기 전 기획 및 설계 단계에서 고장을 발생시키는 요인을 추출하고, 발생빈도, 발생한 경우의 영향도, 고장의 검출력 등을 상대적으로 정량화하고, 대책의 순위를 구하여 제품 및 시스템의 신뢰성, 안전성을 분석, 평가하는 수법으로, 신뢰성 설계분야에서 널리 사용되어온 수법이다. 이 논문에서 치명적 고장모드의 탐지방법을 위한 퍼지 위험우선순위(fuzzy risk priority number)법을 사용한다. RPN 평가를 위해 S, O, D(severity, occurrence, detect)의 영향도를 퍼지 위험우선순위(fuzzy RPN)을 적용하여 잠재적 실패점(potential fail points)을 파악하고, 가장 높은 RPN을 갖는 실패가능점에 대한 개선을 위해 고객요구사항을 기능사항으로 변환시키는 HOQ 행렬을 적용한다. 이 과정에서 전 단계에서 도출된 잠재적 실수가능 항목들은 필히 개선되어야 한 사항으로 인식되고, 이들 개선요구항목에 대한 기능요인은 특성요인도(cause-effect diagram)을 이용하여 체계적으로 나열하고, 기능요인 중요도 벡터 y는 HOQ행렬 Q를 활용하여 개선 요구항목의 중요도 벡터 x에 대한 연관성은 선형식 y=Qx에서 식 x=(QTQ)-1QTy를 만족 하는 벡터 y의 추정치 y를 이용하여 개선해야 할 기능항목의 중요도를 확인하는 방안을 제안한다.

FMEA (failure mode and effect analysis)is a widely used technique to assess or to improve reliability of product not only at early stage of design and development, but at the process and service phase during the product life cycle. In designing a service

FMEA(failure mode and effect analysis)는 아이템 및 시스템의 고장이 발생하기 전 설계, 기획단계에서 고장을 발생시키는 요인을 추출하고, 발생빈도, 발생한 경우의 영향도를 평가, 채점하고, 전체로서의 치명도, 위험도를 상대적으로 정량화하고, 대책의 순위를 정하여 제품 및 시스템의 신뢰성, 안전성을 분석, 평가하는 수법[4]으로 제품 및 신뢰성 설계분야에서 널리 사용되고 있다. 이 논문은 서비스 설계를 위해 사용되는 서비스 청사진에서 고객과 종업원의 상호작용선 상에서 발생하는 서비스 점접 또는 진실의 순간(MOT, moment of truth)에 대한 서비스 실패점(service fail points)의 확인 및 평가를 위해 FMEA의 한 종류인 서비스 FMEA를 이용하고, 잠재적 고장모드에 대한 대책의 우선순위를 설정하기 위해 정성적 분석에도 편리하게 적용할 수 있는 퍼지 위험 등급법(fuzzy risk grade)를 이용한다. 제안된 퍼지 위험 등급법에서 정규멤버십함수(Gaussian membership function)를 적용하고, 퍼지추론시스템(FIS)으로 디퍼지화하여 잠재적 실패점(potential fail points)에 대한 순위를 확인하고, 그에 대한 영향과 원인을 분석하여 서비스 설계에 이용하는 데 목적이 있다.