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GCRI · 시스템 리스크 관리

회복력 공학

Resilience engineering studies how 시스템 and organisations keep functioning when conditions exceed what designers expected. It looks at the capacity to anticipate, monitor, respond and learn, and at the margins that let people adapt when procedures run out. This page sets out how resilience is built and eroded, how it can be measured without false precision, and what the evidence serves for those who run critical systems.

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01등록

Resilience engineering on the record.

자료집Systemic Risk Management · topic
  1. 01질문메커니즘 4개
  2. 02분야육각형 필드 판
  3. 03지표6
  4. 04출처5
  5. 05결정 권한 보유자3
  6. 06방법4
02질문

Resilience engineering: how the risk develops.

연속성, 복구, 적응 역량. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

메커니즘

Anticipation and monitoring

Resilient 시스템 watch for signals that conditions are changing and prepare before a threshold is crossed. Monitoring that only tracks normal performance misses the drift toward the edge of safe operation.

메커니즘

Margins are traded away

Efficiency pressure removes spare capacity, staff and stock that appear unused. Each removal is reasonable alone, but together they erode the margin that absorbs disruption.

메커니즘

People fill the gap

When procedures do not fit the situation, operators adapt. That adaptive capacity is a source of resilience, and it depends on training, authority to act and time to think.

메커니즘

Learning closes the loop

Organisations that study what went right and what nearly went wrong, as well as failures, adjust designs and procedures. Without learning, the same weaknesses recur.

03지리

아시아의 재해와 노출.

Population density, flood water and active fires over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 3

이 페이지의 재해와 노출

이 레이어 소개
증거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
생산 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해결
약 1 km 격자
불확실성
2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
VIIRS 글로벌 홍수 산출물(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 탐지, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 탐지로, 구름이 있으면 빈틈이 생깁니다. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름과 통과 시각으로 인해 빈틈이 생김)
출처
VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)(NASA LANCE FIRMS)
제공자
NASA LANCE FIRMS
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 탐지, 구름과 통과 시각으로 인해 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-13
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 열점 탐지 결과로, 가스 플레어와 산업 열을 포함합니다. 확인된 화재, 사고 보고서 또는 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 영상
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
모형 산출(GIBS가 게시한 최신 연도)
출처
MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
제공자
NASA LP DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매년, 위성 분류, GIBS가 게시한 최신 연도
빌드 시점 최신
2024-01-01
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 연도의 위성 토지 피복 분류로, 농경지를 포함합니다. 알려진 오차가 있는 분류이며 농장 등록부가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음)
출처
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8일(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
8일, 위성 8일 합성, 지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음
빌드 시점 최신
2026-09-14
해결
약 1 km 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간 지표면의 위성 관측 표면 온도로, 열 노출 지표이며 기온, 열지수, 폭염 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다

제공 가능한 최신

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

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아시아를 중심으로 본 재해와 노출.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERT출처와 라이선스

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • NASA 자원 관리용 화재 정보 시스템(FIRMS), VIIRS 375 m 활성 화재 산출물, NASA LANCE; 벡터 타일은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • MODIS 육상 산출물(식생 지수, 총일차생산량, 토지 피복), NASA LP DAAC 및 LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 실시간: 미국 지질조사국. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 하천 유량 예측, 범위를 포함한 30일 (Open-Meteo를 통한 GloFAS): 수정된 Copernicus 긴급상황관리서비스 정보 2026 포함. 홍수 경보가 아닙니다.
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 선택 레이어(레이어 목록의 출처 11개: 실시간, 예보, 관측 및 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처가 표시됩니다. 예보는 모형 산출물이며 파생 지수는 추정치입니다.

레이어와 날짜

  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
  • 홍수 수역, 3일 합성: VIIRS 전지구 홍수 산출물, NASA LANCE · 2026년 10월 14일
  • 활성 화재 및 열 이상: VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 2026년 10월 13일
  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 토지 피복 유형(IGBP), 연간: MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일

04영역 전반

Resilience engineering looks at how systems adapt, across domains.

Resilience findings are designed for the 글로벌 부문 리스크 및 회복력 시리즈. The discipline, set out by Woods, Hollnagel and colleagues, studies the capacity to respond, monitor, anticipate and learn; evidence comes from operations and exercises, recorded under NS-11 of the proposed Nexus Standards.

  • Operational accounts of how staff kept a service running.
  • Exercise records with independent evaluation.
05시뮬레이터

저량, 유량, 지연, 그리고 티핑 임계값.

두 개의 저량, 압력과 적응 역량이 강화 성장 고리, 지연된 균형 반응과 압력이 역량을 넘어설 때의 피해로 연결되어 있으며, 임계값을 넘으면 시스템이 급변할 수 있습니다. 예시 값을 밝힌 교육용 모델이며 예측이 아닙니다. 이 페이지의 지도는 아시아를 보여 주지만 모델 자체는 특정 장소에 묶여 있지 않습니다.

통제 수단

압력 증가
연 6.0%
압력을 줄이는 데 있어 역량의 효과
연 4.0%
인지된 압력에 대한 투자 반응
20%
인지 지연
4.0년
압력의 티핑 임계값
지수 60개
임계값 이후의 증폭
2.0배
모의 연수
50년

판독값

최대 압력
113 지수
마지막에 남는 역량
186 지수
임계값을 넘은 연수
15.8년
수치, 방법과 출처
연도압력역량인지된
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

방법

  1. 시스템 다이내믹스 Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. 임계 전이와 티핑 포인트 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. 인과 순환 도표 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

저량, 유량, 지연, 임계 전환점. 예시용 교육 모형으로, 측정 데이터가 아니라 조절 장치로 설정한 값에 따라 작동합니다. 방법: 시스템 다이내믹스(Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics), 임계 전이와 티핑 포인트(Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461), 인과 순환 다이어그램(Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도

06지표

측정되는 것과 그 정확도.

각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.

지표단위주기출처 유형라벨
Spare capacitypercent of peak demand available as reserve월별Operational records관측
Recovery time objective metpercent of tested services restored within objectiveper exerciseContinuity test records관측
Near misses reported기간별 건수월별Safety and incident reporting 시스템보고됨
Lessons implementedpercent of recorded lessons with completed actions분기별Learning and action tracking보고됨
Staff trained for degraded operationpercent of critical roles연간훈련 기록보고됨
Single-skill critical rolescount of roles with one qualified holder연간Workforce records관측
07트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

Model resilience engineering as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 글로벌 및 시스템 리스크: the hazards it names, the 시스템 and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

재해

  • 댐 붕괴
  • 금융 전염
  • 하천 홍수 (하류에서 유발)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 대규모 실향(하류에서 유발)
  • 광역 정전(하류에서 유발)
  • 급수 부족(하류에서 유발)
  • Sovereign debt crisis (set off downstream)
  • Currency crisis (set off downstream)

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-3 리스크 기록 UNI(문법, 기존 체계 대응, 할당 권한)
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-10 정책과 조항(기계 판독 가능한 의무: 정의, 구속, 평가 및 집행)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NS-14 적합성 및 외부 표준과의 대응
  • NRS-H120 재해군: 상호 연결 시스템의 구조적 취약성(NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-C6 시스템 및 연쇄 리스크
  • NRS-H61 재해군: 연쇄 실패(NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 재해 유형: 복합 및 다중 재해 사건(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H94 재해군: 시스템적 사이버 사건(NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H60 재해 계열: 공급망 및 흐름 차질(NHS-1 sys.supply-chain)

관측

  • INFORM Risk Index(참고용으로 게재)
  • World Bank Open Data 및 World Development Indicators API(참고용으로 게재)
  • IMF 데이터 서비스(WEO, IFS, FSI, SDMX 경유)(참고용으로 게재)
  • 세계 GDP 대비 재난으로 인한 직접 경제 손실
  • 거시경제 대시보드

예시 지리

  • 방글라데시: 육각형 셀 134개
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
  • 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
  • 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
  • 지표 토양 수분(SMAP), NASA GIBS
08출처

근거의 출처.

이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.

출처제공하는 것라이선스 등급
ISO 22301 업무 연속성 관리 시스템Requirements for continuity planning, objectives and exercisesLicensed standard, purchase required
ISO 22316 Organisational resilience principles and attributesPrinciples and attributes of organisational resilienceLicensed standard, purchase required
Safety investigation reports from transport and industrial safety boardsDetailed accounts of failures, near misses and contributing factorsPublic records, terms per board
Resilience Engineering Association publicationsResearch on 적응 역량, the resilience potentials and safetyLicence per publication
국가 핵심 기반시설 resilience guidanceGovernment guidance on resilience planning for operatorsPublic records, licence per government
09방법과 근거

How resilience engineering is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

모형, 방정식 및 가정

The model structure used for resilience engineering, the assumptions it makes and how each is tested.

요소 i의 리스크Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)재해, 노출, 취약성, 대처 역량
연간 기대 손실EAL = ∑k pk · Lk연간 확률이 pk
결합 시스템xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
가정만드는 이유시험 방법
한 사건 안에서 재해와 노출은 서로 독립적임손실 적분을 다루기 쉽게 유지함결합 기록에 적합한 코퓰러와 비교
결합은 운전점 근처에서 선형이다충격이 A를 통해 전파되게 함선형 범위를 넘어 섭동을 주고 비교하십시오
취약성 곡선은 장소 간에 옮겨 쓸 수 있다지역 곡선은 거의 없다관측된 손실이 있는 곳에서는 이에 대해 검증
투입 자료
출처 정보가 있는 버전 관리 데이터세트
산출물
분포이며 결코 단일 숫자가 아님
코드
모델 카드 및 시험과 함께 공개
재현
같은 데이터, 코드, 환경과 시드
표준 리스크 및 상태공간 정식화로, 나열된 가정은 해당 방법에 일반적인 것이며 검토를 위해 명시한 것으로 결과가 아닙니다.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
10결정

누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.

시스템 리스크 Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

결정 주체질문이 페이지가 제공하는 근거
Operators of critical 시스템Where to restore margins and invest in 적응 역량Margin inventories; recovery tests; single-skill roles
Safety and continuity managersWhich exercises and learning reviews to runNear-miss patterns; lessons implemented
Regulators of critical sectorsWhat resilience expectations to set for operatorsResilience assessments against named standards

이 주제가 생산하는 산출물

  • Resilience assessments organised around anticipating, monitoring, responding and learning
  • Margin inventories that show where spare capacity has been removed
  • Exercise designs for degraded and manual operation
  • Learning reviews that cover near misses and successful adaptation
11핵심 질문

What resilience engineers ask.

  • Which services must continue under any disruption, and what is the longest interruption they can tolerate?
  • How does the system degrade under stress: gracefully, or suddenly?
  • How quickly can it recover, and what does recovery depend on?
  • Can the organisation learn and adapt, or does it repeat the same failures?
12메커니즘

Capacities that make systems resilient.

Resilience research distinguishes the capacity to absorb a shock, the capacity to recover from it and the capacity to adapt so that the next shock does less harm. Different investments strengthen each, and an organisation strong in one can be weak in another.

Absorb

Buffers and margins

Spare capacity, stocks and slack that absorb shocks. Efficiency drives often remove them.

복구

Restoration paths

Plans, spares, skills and relationships that bring services back quickly.

Adapt

Learning and flexibility

The ability to change how the system works when conditions change, and to learn from near misses.

13방법과 한계

How resilience is studied and built.

  1. 01

    Reliability engineering

    신뢰성 및 회복력 공학 analyses failure modes, redundancy and recovery times. It is strongest for technical 시스템 with known failure data.

  2. 02

    Business continuity analysis

    Identifies critical services, tolerances for disruption and dependencies. It depends on honest assessment of what is truly critical.

  3. 03

    회복력 지표

    Measures such as time to recover and service level under stress. No single metric captures resilience, and metrics can be gamed.

  4. 04

    Learning reviews

    Studies of how work is actually done, including successful adaptation, not only failures. They require a culture that does not punish honesty.

14방법

연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.

  1. 신뢰성 및 회복력 공학중복성과 다양성 설계 · 점진적 성능 저하 계획 · 복구 시간 분석이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  2. 네트워크 과학과 전염의존성 네트워크 매핑 · 중심성과 집중도 · 실패 전파 시뮬레이션이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  3. 시나리오 설계와 스트레스 테스트부문 간 시나리오 설계 · 역스트레스 테스트 · 2차 효과이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  4. 확률과 통계빈도와 심도 모델링 · 리스크 간 의존성 · 데이터와 판단의 결합이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

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16질문

질문과 답변.

What is resilience engineering?
A field of safety and systems research that studies how organisations and technical systems sustain operations under expected and unexpected conditions, through the capacities to anticipate, monitor, respond and learn.
How is resilience different from robustness?
Robustness is the ability to withstand a defined shock without changing. Resilience also includes adapting and recovering when the shock exceeds what the design anticipated.
Can resilience be measured?
Partly. Recovery times, spare capacity and learning actions can be measured, but they are proxies for a capacity that is fully revealed only in a real disruption.
Is resilience the same as robustness?
No. Robustness is resisting a shock without change. Resilience also includes recovering and adapting after a shock that could not be resisted.
Does resilience cost efficiency?
Often some. Buffers and redundancy look like waste in normal times. The question is how much margin is worth carrying given the consequences of failure.
보고서기여하기

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보고서 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI시스템 리스크 관리시나리오 및 스트레스 테스트방법 및 기술포트폴리오와 준비도

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방법 제안 모든 연락 경로 보기
법률

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