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아래 문헌의 요약문을 발췌하였습니다. fhwasa18032.pdf 이 가이드는 보행자와 자전거 운전자를 위한 확장 가능한 리스크 평가 방법을 설명하며, 여기서 리스크는 잠재적 충돌 사고에 노출되었을 때 충돌이 발생할 확률을 측정하는 척도입니다. 이 가이드는 원하는 다양한 지리적 규모에서 리스크 값을 개발하기 위한 8가지 순차적 단계를 개괄적으로 설명하고 각 단계의 범위와 성격, 지침 원칙을 설명합니다. 리스크에 대한 노출은 리스크의 필수 요소이며, 따라서 이 가이드의 보행자 및 자전거 운전자 리스크 평가 방법의 필수 요소입니다. 노출은 충돌이 발생할 수 있는 잠재적 기회 수를 측정하는 척도이며, 종종 보행 및 자전거를 이용하는 사람의 수와 직접적으로 관련이 있습니다. 이 가이드에서는 보행자 및 자전거 운전자 노출을 추정하는 분석 방법에 대한 정보를 제공하고, 노출 추정을 위한 보충 정보를 제공하는 기타 관련 가이드 및 리소스를 확인합니다. 원하는 지리적 규모에 따라 1) 현장 조사, 2) 여행 수요 추정 모델(여러 가지 유형), 3) 여행 설문조사 등 세 가지 분석 방법 중 하나 이상을 사용하여 보행자 및 자전거 이용자 노출을 추정할 수 있습니다. 다운로드: fhwasa18032.pdf

아래에서 발췌한 것입니다. 안전 위험 평가 요구사항(GG 104) - National Highways GG 104는 무엇입니까? GG 104 는 활동의 영향을 받는 모든 인구의 안전 리스크를 관리하기 위한 프레임워크를 제시합니다. 활동은 직접 또는 간접적으로 고객, 근로자 또는 기타 당사자의 안전에 영향을 미치거나 영향을 미칠 수 있는 것입니다. 요컨대, GG 104는 우리가 우리 행동의 결과에 대해 생각하고 우리의 명령, 위임된 책임 및 법적 의무에 따라 이를 관리할 것을 요구합니다. 고객, 근로자 또는 기타 당사자의 안전 위험에 영향을 미치거나 영향을 미칠 수 있는 활동은 다음과 같습니다. 안전 위험에 대한 직접적인 영향 자산의 계획, 준비, 설계, 건설, 운영, 유지 관리, 수정 및 처분. 안전 위험에 대한 간접 영향 국도 요구 사항 및 방향, 모든 절차, 정책 및 전략 수정 National Highways는 " 우리 네트워크에서 아무도 죽거나 중상을 입어서는 안 된다 "는 안전 비전을 가지고 있습니다. 안전 리스크 요구사항 팀의 작업은 GG 104 의사결정 프레임워크의 제공을 통해 이러한 비전을 직접 지원합니다. National Highways는 고속도로법, 도로 교통법 및 직장 보건 및 안전법에 따라 규제 및 입법 책임이 있으며 당사는 고객, 이해 관계자 및 감독 당국에 이러한 책임을 적절하게 이행하고 있음을 입증할 수 있어야 합니다. 안전 리스크관리에 대한 일관된 접근 방식을 개발하는 것은 National Highways의 기업리스크관리(ERM) 접근 방식 개발의 한 부분입니다. 리스크관리는 건전한 건강 및 안전 관리의 초석이며 회사는 우리의 사업으로 인해 영향을 받는 모든 사람들에 대한 책임이 있습니다. 추가 정보가 필요하거나 안전 거버넌스에 대한 질문이 있는 경우 Safety Governance Inbox 로 이메일을 보내주시면 가능한 한 빨리 답변해 드리겠습니다. 더 자세히: 안전 위험 평가 요구사항(GG 104) - National Highways

본 자료는 안전리스크평가를 위한 GG 104 요구사항을 사용한 단계별 지침서입니다. 아래는 개요부분의 일부 발췌 내용입니다. 2015 인프라 법에 따른 의무를 이행하는 과정에서 국가 하이웨이와 그 공급업체는 안전에 실질적인 영향을 미칠 수 있는 다양한 활동을 수행합니다. 수행되는 활동의 유형에 관계없이 조직은 안전이 어떻게 관리되고 있고, 관리될 것이며, 관리되어 왔는지 모든 지점에서 설명할 수 있어야 합니다. 안전리스크평가(SRA) 프로세스는 관리를 위한 구조화된 접근 방식을 제공하며 모든 단계와 관련 증거를 문서화하도록 요구합니다. 이 단계별 가이드는 국도 직원, 공급업체 또는 제3자가 도로 및 교량 설계 매뉴얼(DMRB) 문서인 GG104 - 안전리스크평가 요건에 따라 SRA 프로세스를 문서화할 수 있도록 지원하기 위한 것입니다. 이 가이드는 SRA의 템플릿과 예시는 국도국에서 제공하지 않으므로 규정을 준수하는 문서의 가능한 구조와 내용에 대한 조언을 제공합니다. 이 가이드는 GG104의 요건 및 특정 사업 영역에 대한 안전리스크거버넌스 절차와 함께 읽어야 합니다. 문헌 다운로드 : the-step-by-step-guide-to-sra.pdf

October 8, 2024 By Dorothy Neufeld Graphics/Design: Joyce Ma 향후 5년 동안 AI가 산업 마진에 미치는 영향 시각화 이것은 보로노이 앱 에서 포스팅된 것이다. 다음에서 무료로 앱을 다운로드하세요. 아이폰 OS 또는 로봇 또한 신뢰할 수 있는 다양한 출처에서 놀라운 데이터 기반 차트를 발견하십시오. 투자자들은 AI 관련 기업에 수십억 달러를 쏟아부었지만 미국 기업들 사이에서 AI 채택은 천천히 진행되고 있습니다. 인구조사국 (Census Bureau) 에 따르면 지난 2주 동안 미국 기업의 5%만이 AI를 사용하여 상품과 서비스를 생산했는데, 이는 시장의 열정이 아직 실물 경제를 따라잡지 못하고 있음을 강조합니다. 이러한 느린 발전에도 불구하고 AI는 에너지에서 운송에 이르기까지 광범위한 산업에서 생산성을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 아래 그래픽은 AI가 향후 5년 동안 산업 마진에 미치는 영향을 보여줍니다. 뱅크 오브 아메리카 인스티튜트 . 계속 읽기 https://www.voronoiapp.com/technology/AIs-Effect-on-Industry-Margins--2591

불확실성 정량화 ( UQ )는 계산 및 실제 응용 프로그램 모두에서 불확실성 을 정량적으로 특성화하고 추정하는 과학입니다. 시스템의 일부 측면을 정확히 알 수 없는 경우 특정 결과가 발생할 가능성을 확인하려고 합니다. 예를 들어, 다른 자동차와 정면으로 충돌했을 때 인체의 가속도를 예측할 수 있습니다: 속도를 정확히 알고 있더라도 개별 자동차의 제조 과정에서의 작은 차이, 모든 볼트가 얼마나 단단히 조여졌는지 등은 통계적 의미에서만 예측할 수 있는 다른 결과로 이어질 것입니다. 자연 과학 및 공학 분야의 많은 문제들 역시 불확실성의 근원으로 가득 차 있습니다. 컴퓨터 시뮬레이션 에 대한 컴퓨터 실험 은 불확실성 정량화의 문제를 연구하는 가장 일반적인 접근 방식입니다. 더 자세히: 불확실성 정량화 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 ( wikipedia.org )

2018년 10월 3일 by Rob van der Meulen 디지털 비즈니스 이니셔티브는 컴퓨팅 파워가 데이터를 생성하는 사물이나 사람과 가까울 때 더 효율적으로 처리되는 데이터를 생성하는 경우가 많습니다. 엣지 컴퓨팅 솔루션은 현지화된 컴퓨팅 성능에 대한 이러한 요구를 해결합니다. 이러한 솔루션을 관리해야 하는 IT 인프라 및 운영(I&O) 리더는 관련 비즈니스 가치와 리스크를 이해해야 합니다. " 엔터프라이즈 생성 데이터의 약 10%는 기존의 중앙 집중식 데이터 센터 또는 클라우드 외부에서 생성 및 처리됩니다. Gartner는 2025년까지 이 수치가 75%에 이를 것으로 예측합니다 ." 빠르게 발전하는 모든 기술과 마찬가지로 엣지 컴퓨팅 솔루션을 평가, 배포 및 운영하는 데는 리스크가 따릅니다. 그리고 그 형태는 다양하지만 핵심은 보안과 관련이 있습니다. "엣지 컴퓨팅을 사용하여 설치 공간을 확장하면 공격의 표면적이 기하급수적으로 증가합니다"라고 Rao는 말합니다. "초기 벤더 환경은 이러한 리스크을 가중시킵니다. 안전하지 않은 엔드포인트는 이미 분산 서비스 거부 공격에 사용되거나 코어 네트워크에 대한 진입점으로 사용되고 있습니다. 또 다른 우려 사항은 엣지 컴퓨팅 환경을 배포하고 관리하는 비용이 프로젝트의 재정적 이점을 쉽게 초과할 수 있다는 것입니다. 더욱이 프로젝트는 그 자체로 성공의 희생양이 될 수 있으며, 새로운 IoT 엔드포인트가 확산됨에 따라 확장성이 심각한 문제가 될 수 있습니다. Rao는 "엣지 컴퓨팅은 IoT가 지원하는 디지털 이니셔티브를 가능하게 할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, I&O 리더는 신중하게 접근해야 합니다. 더 자세히: 엣지 컴퓨팅이 인프라 및 운영 리더에게 의미하는 것 ( gartner.com )

알고리즘 편향 AI 시스템에는  편향성이 내재되어 있을 수 있으며, 이는 편향된 학습 데이터 세트  또는 알고리즘   설계에서   인간이  내린 편향된 결정 등 다양한 경로를  통해 나타날 수 있습니다. 자세한 내용은 영국 포스트 노트 708('인공 지능(AI)의 정책적 영향 ) 및 영국 포스트 노트 633 해석 가능한 머신 러닝을 참조하세요 . 인공 지능 (  AI) 영국 정부의  2023년 정책   보고서  ' 인공지능 규제에 대한 친혁신적 접근 '에서는 인공지능, 인공지능 시스템  또는 인공지능 기술을  “‘ 적응 가능 ’하고 ‘자율적’인 제품  및 서비스  ”로 정의했습니다. AI의 적응성은  AI 시스템이  훈련을 받은 후 인간  프로그래머가 직접 구상하지 않은 데이터의   패턴과   연관성을  찾는 새로운 방법을 수행하는 능력을 개발하는 것을 말합니다. AI의 자율성은 인간의  의도나 지속적인 통제  없이도 의사 결정을 내릴 수 있는 일부 AI 시스템을  말합니다 이하 중요한 용어 37가지를 알아보기 위해서는 아래 사이트 참조. Key AI related terms to be aware of, with UK government explanations - Designing Buildings 출처: Designing Buildings

리스크 성향(risk appetitie)은 '조직이 전략적 목표를 달성하기 위해 기꺼이 감수할 수 있는 리스크의 양과 유형'으로 정의할 수 있습니다. 조직은 해당 부문, 문화 및 목표에 따라 다양한 리스크 성향을 갖게 됩니다. 다양한 리스크에 대한 다양한 욕구가 존재하며 이는 시간이 지남에 따라 바뀔 수 있습니다. 리스크 성향과 허용 범위는 모든 이사회의 의제에서 상위에 있어야 하며 기업리스크관리(ERM) 접근 방식의 핵심 고려 사항입니다. 우리의 지침은 이사회 토론을 지원하기 위한 실용적인 방향, 조언 및 정보를 제공합니다. 리스크 성향은 사람마다 항상 다른 의미를 갖지만, 적절하게 전달된 적절한 리스크 성향 진술은 조직이 목표를 달성하고 지속 가능성을 지원하는 데 적극적으로 도움이 될 수 있습니다. 더 자세히: Risk appetite and tolerance: guidance for practitioners ( theirm.org ) 다운로드: 64355_riskapp_a4_web.pdf ( theirm.org )

인지편향이란 무엇이며 의사결정 과정에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까? 프로젝트 관리자는 잘못된 결정을 내리도록 오도할 수 있는 무의식적 편향을 포함하여 다양한 영향을 처리해야 합니다. 상황이 어떠해야 한다는 자신의 선입견부터 사회적으로 영향을 받는 결정과 또래 압력에 이르기까지, "사실"과 "느낌"을 구분할 수 있어야 합니다. 인지적 편향을 해결할 수 없다면 문제를 해결하거나 해결할 수 있는 방법 없이 실패를 향해 나아가는 자신을 발견할 수 있습니다. 다음은 개인이 직면하게 될 가장 일반적인 편향 8가지와 이를 극복하는 가장 좋은 방법입니다. Rich Butkevic은 PMP(Project Management Professional) ® 인증 보유자이자 스크럼 마스터로, 지리적으로 분산된 팀이 있는 대규모 프로젝트에서 애자일 및 스크럼 방법론을 활용하는 것을 전문으로 합니다. 그는 다양한 산업 분야에서 다양한 리더십 직책을 맡았으며 프로젝트 관리에 실용적이고 결과 지향적인 접근 방식을 제공합니다. 그는 PMO 프로세스 개발, 클라우드 인프라, 청구 및 지불 처리, 웹 개발, CRM 애플리케이션, 콘텐츠 관리 시스템, 에너지 관리 정보 시스템, 환경 규정 준수 시스템 등을 경험했습니다. 더 자세히: ProjectManagement.com - The 8 Cognitive Biases Project Managers Need to Watch For

프로젝트 결과, 프로그램 혜택, 포트폴리오 목표 및 기업 미션 달성에 대한 확신을 제공하는 리스크 모델을 개발하는 방법에 대한 간략한 안내입니다. 이 문서에서는 데이터를 요약하고 단순한 프로젝트 이상에 대해 신뢰 범위를 얻을 수 있는 수준으로 롤업하는 방법을 보여 줍니다. P3M 목표 제공 범위를 이해함으로써 비즈니스 리더는 약속을 이행하는 데 보다 확신을 가질 수 있으며 진정한 하향식 리스크가 조직 전체의 달성에 얼마나 실질적인 영향을 미칠 수 있는지 이해할 수 있습니다. 더 자세히: 가장 큰 과제 중 하나는 가치를 입증하는 방법입니다! ( safran.com ) 출처: Safran Risk

알렉스 시도렌코(Alex Sidorenko)는 호주, 걸프협력회의(GCC) 및 유럽의 수십억 달러 규모의 기업에서 전략, 투자, 운영 리스크 및 보험 전반에 걸쳐 경험이 풍부한 임원이다. 정량적 리스크 분석, 리스크 기반 의사결정 및 신경 과학에 대한 변경사항을 성공적으로 구현했다. 공제액이나 한도를 변경하지 않고 업계 최고의 정량적 리스크 분석을 통해 화물 및 PD/BI 보험에 대한 보험료를 연간 1,300만 달러 이상 절약했다. 재무부에 기업 리스크 프로필을 성공적으로 제시하고 $1B 이상의 추가 자금을 확보하는 데 도움을 주었다. 더 자세히: RISK-ACADEMY Was Created By Alex Sidorenko In 2012 ( riskacademy.blog )

우리의 목표는 AI 애플리케이션에 대한 실행 가능하고 간단한 사례 연구를 통해 전 세계 리스크관리팀의 역량을 강화 하여 리스크관리 및 의사결정을 개선하는 것입니다 . 이 컨퍼런스는 Gemini에서 간단한 리스크 정책을 작성하는 것부터 ChatGPT에서 복잡한 몬테카를로시뮬레이션을 실행하는 것까지 신규 및 성숙한 리스크 전문가 모두를 위해 설계되었다(전면 온라인). RAW2024 언제 어디서나 모든 장치에서 액세스할 수 있으며 무제한으로 시청할 수 있어 최대한의 유연성과 편의성을 보장합니다. 지난 5년 동안 RISK AWARENESS WEEK의 혜택을 받은 20,000명 이상의 리스크 및 의사결정 전문가 대열에 합류하십시오. 일찍 등록하면 프리미엄 워크샵과 얼리버드 할인에 독점적으로 액세스할 수 있습니다. RAW2024 업계 리더의 실습 워크샵과 CPD 크레딧을 통한 전문성 개발에 대한 귀하의 투자입니다 . 당신은 혁명의 일부가 될 것인가, 아니면 뒤처질 것인가? RAW2024에 합류하여 AI 기반 리스크 리더가 되십시오. 해시태그를 사용하여 다른 사람들에게 영감을 주고 커뮤니티를 구축함으로써 10월#RAW2024 리스크 인식의 달로 만드십시오. 지금 바로 입지를 확보하고 리스크관리 커리어를 혁신하기 위한 첫 걸음을 내딛으십시오. AI를 사용하여 더 복잡한 문제를 해결하고, 리스크 분석을 더 빠르게 수행하고, 더 빨리 활성화할 수 있습니다. 샘플 정당화 서신을 사용하여 참석 승인을 받으십시오. 홈페이지 및 등록 사이트: Risk Management, Risk Analysis for Risk professionals ( riskawarenessweek.com )