Jump to ContentJump to Main Navigation
Show Summary Details
More options …

Journal of KONBiN

The Journal of Air Force Institute of Technology

4 Issues per year


CiteScore 2016: 0.15

SCImago Journal Rank (SJR) 2015: 0.182
Source Normalized Impact per Paper (SNIP) 2015: 0.324

Open Access
Online
ISSN
2083-4608
See all formats and pricing
More options …
Just Accepted

Issues

Application of Fuzzy Set Theory for Risk Assessment

László Pokorádi
Published Online: 2010-08-04 | DOI: https://doi.org/10.2478/v10040-008-0177-5

Application of Fuzzy Set Theory for Risk Assessment

In our age safety, reliability and security are essential issues in modern engineering. Modern technical systems should meet technical, safety and environmental protection requirements. The risk can appear as personal injury or death, mission degradation, property technical damage or destruction. The risk is a measure of harm or loss associated with the human activity. It is the combination of the probability and the consequence of a specified hazard being realized. For decision making the experts need the opinions of other sciences, sometimes they have to consider moral questions. To make reliable decision, the risk of the given system or process should be known correctly. Fuzzy set theory is a relatively new mathematical tool to depict and model inaccuracy and uncertainty of the real world and human thinking. The paper and presentation will give a short overview of risk assessment and illustrates the possibility of use of proposed fuzzy set theory based method by a case study.

Zastosowanie Teorii Zbiorów/układów Rozmytych do Oceny Ryzyka

Bezpieczeństwo i niezawodność są w nowoczesnym projektowaniu zagadnieniem zasadniczym. Nowoczesne systemy techniczne winny spełniać wymagania techniczne, bezpieczeństwa i ochrony środowiska. Ryzyko może występować jako obrażenia lub śmierć osób, niewykonanie zadania, zniszczenie techniczne lub własności. Ryzyko jest miarą szkody lub utraty związanych z ludzką działalnością. Jest to uświadomienie sobie połączenia prawdopodobieństwa i konsekwencji określonego ryzyka. Decyzje jakie podejmują eksperci wymagają opinii z innych dziedzin nauki, a niekiedy także rozważenia kwestii moralnych. Do podejmowania niezawodnych decyzji wymagana jest dokładna znajomość ryzyka danego systemu lub procesu. Teoria zbiorów/układów rozmytych jest stosunkowo nowym narzędziem matematycznym do przedstawiania i modelowania niedokładności i niepewności realnego świata i ludzkiego myślenia. Artykuł przedstawia krotki przegląd oceny ryzyka i możliwości zastosowania teorii zbiorów/układów rozmytych na przykładzie analizy przypadku.

Keywords: risk management; risk assessment; fuzzy set theory; reliability

Keywords: zarządzanie ryzykiem; ocena ryzyka; teoria zbiorów/układów rozmytych; niezawodność

  • Bowles, J. B. & Peláez C. E.: Fuzzy Logic Prioritization of Failures in a System Failure Mode, Effects and Criticality Analysis, Reliability Engineering and System Safety 50 (1995) 203-213.Google Scholar

  • Gerigk M.: A Model of Risk for Assessment of Safety of Ships in Damaged Conditions, Journal of KONBiN 3 (6) 2008., 221-234. (DOI 10.2478/v10040-008-0069-8).CrossrefGoogle Scholar

  • Hadjimichael M.: A Fuzzy Expert System for Aviation Risk Assessment, Expert Systems with Applications 36 (2009) 6512-6519.Web of ScienceGoogle Scholar

  • Karimi I. & Hüllermeier E.: Risk Assessment System of Natural Hazards: A New Approach based on Fuzzy Probability, Fuzzy Sets and Systems 158 (2007) 987-999.Google Scholar

  • Markowski A.S & Mannan M. S. & Bigoszewska A.: Fuzzy Logic for Process Safety Analysis, Journal of Loss Prevention in the Process Industries, (DOI:10.1016/j.jlp.2008.11.011).CrossrefGoogle Scholar

  • Markowski A. S. & Mannan M. S. & Bigoszewska A. & Siuta D.: Uncertainty Aspects in Process Hazard Analysis, 11th Annual Symposium, Mary Kay O'Connor Process Safety Center "Beyond Regulatory Compliance: Making Safety Second Nature" Texas A&M University, College Station, Texas, October 28-29, 2008., pp. 309-323.Google Scholar

  • Nait-Said et al.: Modified Risk Graph Method Using Fuzzy Rule-Based Approach, Journal of Hazardous Materials (DOI:10.1016/j.jhazmat.2008.08.086).CrossrefWeb of ScienceGoogle Scholar

  • Pokorádi L.: Fuzzy Logic in the Aircraft Diagnostics, Proc. of 7th International Conference Airplanes and Helicopters Diagnostics, AIRDIAG' 2001, Ameliówka, Poland, 16-19. October 2001., p. 91-197.Google Scholar

  • Pokorádi L.: Fuzzy Logic-Based Risk Assessment, AARMS, Academic and Applied Research in Military Science, Volume 1, Issue 1 (2002) p. 63-73.Google Scholar

  • Pokorádi L.: Systems and Processes Modeling, Campus Kiadó, Debrecen, 2008, pp. 242. (in Hungarian).Google Scholar

  • Smalko Z. & Szpytko J.: The Man-Machine Type systems Modeling Approach, Journal of KONBiN 5 (8) 2008. (ISSN 1895-8281), 171-188., (DOI 10.2478/v10040-008-0111-x)CrossrefGoogle Scholar

  • Smalko Z.: Relations between Safety and Security in Technical systems, International Journal of KONBiN. 1(3), 2007, 63-73., (DOI: 10.2478/v10040-008-0005-y).CrossrefGoogle Scholar

  • Zadeh L. A. (2009). Toward Extended Fuzzy Logic — A First Step, Fuzzy Sets and Systems Volume 160, Issue 21, 2009, p. 3175-3181 (DOI: 10.1016/j.fss.2009.04.009).CrossrefGoogle Scholar

About the article


Published Online: 2010-08-04

Published in Print: 2010-01-01


Citation Information: Journal of Konbin, Volume 14-15, Issue , Pages 187–196, ISSN (Online) 2083-4608, ISSN (Print) 1895-8281, DOI: https://doi.org/10.2478/v10040-008-0177-5.

Export Citation

This content is open access.

Citing Articles

Here you can find all Crossref-listed publications in which this article is cited. If you would like to receive automatic email messages as soon as this article is cited in other publications, simply activate the “Citation Alert” on the top of this page.

[1]
Lizhi Yang, Ren Zhang, Taiping Hou, Zhinan Hao, and Jun Liu
Mathematical Problems in Engineering, 2016, Volume 2016, Page 1

Comments (0)

Please log in or register to comment.
Log in