저 빈도 대형 사고의 예측기법에 관한 연구

• 영문명: Forecasting low-probability high-risk accidents
• 발행기관: 한국산업경영시스템학회
• 저자명: 양희중(Hee-joong Yang)
• 간행물 정보: 『산업경영시스템학회지』제30권 제3호, 37~43쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 산업공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2007.09.30

영문 초록

  We use influence diagrams to describe event trees used in safety analyses of low-probability high-risk incidents. This paper shows how the branch parameters used in the event tree models can be updated by a bayesian method based on the observed counts of certain well-defined subsets of accident sequences. We focus on the analysis of the shared branch parameters, which may frequently often in the real accident initiation and propagation to more severe accident. We also suggest the way to utilize different levels of accident data to forecast low-probability high-risk accidents.

목차

1. 서론
2. 사건 가지(Event Tree)와 결함나무 (Fault Tree) 모델
3. 상호연관도 (Influence diagrams)
4. 사건 가지 파라메터 보정
5. 이항분포시 보정방법
6. 베타 사전분포
7. 수치 예
8. 결론
참고문헌

키워드

Influence Diagram Bayesian Forecasting Event Tree