경희대학교 · 공학
Enrico Zio 교수의 연구실은 신뢰성 공학과 위험 분석 분야에서 핵심적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 복잡한 인프라 시스템의 상호의존성과 고장 전파 메커니즘을 시뮬레이션 기반으로 분석하며, 데이터 기반 신뢰성 평가 및 고장 트리, 이벤트 트리 분석 등 정량적 위험 평가 기법을 응용합니다. 디지털 전환 시대의 신뢰성 공학 도전과제에 대비해 지식·정보·데이터(KID) 기반의 스마트한 신뢰성 모델링을 주요 연구 방향으로 삼고 있습니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
Today's fast-pace evolving and digitalizing World is posing new challenges to reliability engineering. On the other hand, the continuous advancement of technical knowledge and the increasing capabilities of monitoring and computing offer opportunities for new developments in reliability engineering. In this paper, I reflect on some of these challenges and opportunities in research and application. The underlying perspective taken stands on the following: The belief that the knowledge, informatio
Basic Concepts of Safety and Risk Analysis Methods for Hazard Identification Basics of Probability Theory for Applications to Reliability and Risk Analysis Reliability of Simple Systems Availability and Maintainability Fault Tree Analysis Event Tree Analysis Estimation of Reliability Parameters from Experimental Data.
Infrastructure interdependency stems from the functional and logical relations among individual components in different distributed systems. To characterize the extent to which a contingency affecting an infrastructure is going to weaken, and possibly disrupt, the safe operation of an interconnected system, it is necessary to model the relations established through the connections linking the multiple components of the involved infrastructures. In this work, the modeling of interdependencies amo
