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Insegnamento
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Attività
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1018608 -
DIRITTO DELLA SICUREZZA SUL LAVORO
(obiettivi)
Il corso ha come obiettivo l'acquisizione di competenze in materia di:
- Le fonti del diritto
- La legislazione speciale in materia di sicurezza sul lavoro
- Regolamentazione giuridica dei danni da lavoro
- La giurisprudenza dei probiviri
- Il codice civile del 1942
- Lo Statuto dei lavoratori
- La nascita dell’assicurazione obbligatoria
- L’INAIL
- Il DPR n. 1124/1968
- Il DPR n. 38/2000
- I primi regolamenti di prevenzione
- La Costituzione
- I Decreti degli anni ‘50
- Nozioni di base in materia di diritto penale.
- La responsabilità penale.
- Differenze tra responsabilità penale e responsabilità civile e brevi cenni sulla responsabilità amministrativa delle persone giuridiche ai sensi del D.Lgs. n. 231/2001.
- Il nesso di casualità (rapporto causa/effetto).
- L’art. 40, comma 2 del codice penale: il reato omissivo.
- I delitti in materia di sicurezza:
-Omicidio colposo (art. 589 c.p.).
-Lesioni personali colpose (art. 590 c.p.).
-Rimozione od omissione dolosa di cautele contro infortuni sul lavoro (art. 437 c.p.).
-Omissione colposa di cautele o difese contro disastri o infortuni sul lavoro (art. 451 c.p.).
- Il D.lgs. n. 758 del 1994.
- Il risarcimento del danno
- Il concorso di cause (art. 41 c.p.).
- L’elemento psicologico del reato (art. 43 c.p.).
- L’omissione di soccorso (art. 593 c.p.).
- L’art. 333 cod. proc. Pen. (denuncia da parte dei privati).
- Il D.Lgs. n. 626/94
- La legge n. 123/2007
- Il D.Lgs. n. 81/2008
- Il D.Lgs. n. 106/2009
- Il sistema istituzionale
- Le definizioni in materia di sicurezza
- Le principali figure della sicurezza: obblighi e responsabilità.
-Datori di lavoro e dirigenti
-Preposti
-Committenti
-Servizio di Prevenzione e Protezione (SPP): Responsabile (RSPP) ed Addetti (ASPP)
-Responsabile dei Lavoratori per la Sicurezza (RLS, RLST e RLSS)
-Medico competente
-Progettisti, fabbricanti, fornitori ed installatori.
- La delega di funzioni e l’incarico di esecuzione
- Principio di effettività e esercizio di fatto di poteri direttivi
- Diritti e doveri dei lavoratori in materia di sicurezza sul lavoro
- Il campo di applicazione oggettivo e soggettivo del D.Lgs. n. 81/2008: i destinatari della normativa antinfortunistica
- La valutazione dei rischi
- La formazione, l’informazione e l’addestramento
- La sorveglianza sanitaria
- Il rischio chimico
- Il rischio cancerogeno
- Il rumore
- Le vibrazioni
- La movimentazione manuale dei carichi
- Antincendio ed emergenze
- I videoterminali
- I cantieri temporanei e mobili
- La tutela dai rischi psico-sociali (focus su mobbing e stress lavoro-correlato)
- La Strategia Comunitaria 2007-2012
- La Responsabilità Sociale d’impresa (RSI)
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FERRARO FABRIZIO
( programma)
Il corso si suddivide in una parte introduttiva (10% delle lezioni frontali) e in una parte centrale del programma.
La parte introduttiva del corso mira a fornire alcune nozioni fondamenali in materia di diritto del lavoro e in particolare:
- relazioni collettive (storia, interesse collettivo, contratto collettivo e autonomia collettiva, azione collettiva, sciopero etc)
- rapporti individuali di lavoro (storia, subordinazione, poteri, obblighi, diritti, flessibilità, rapporti speciali, lavoro autonomo etc)
- obbligo di sicurezza ex art. 2087 c.c. e introduzione allo studio della sicurezza sul lavoro
La parte centrale (90% delle lezioni frontali) è dedicata allo studio del titolo I del d.lgs. 81/2008 e in particolare:
1. Breve profilo storico del diritto della sicurezza sul lavoro
2. Il d.lgs. n. 81/2008 e il suo contesto storico e la sua evoluzione
3. Il diritto europeo. In particolare la Direttiva madre del 1989.
4. Il campo di applicazione oggettivo
5. Il campo di applicazione soggettivo. La nozione di lavoratore. La regole speciali. Le esclusioni. Il computo dei lavoratori
6. Il sistema istituzionale della sicurezza sul lavoro
7. Il sistema di prevenzione. Inttroduzione generale.
8. Misure di tutela e obblighi
9. Sicurezza negli appalti
10. Valutazione dei rischi
11. Servizio di prevenzione e protezione
12. Informazioni
13. Formazione
14. Sorveglianza sanitaria
15. Gestione delle emergenze
16. Rappresentanti dei lavoratori per la sicurezza
 Pascucci P., La tutela della salute e della sicurezza sul lavoro. Il Titolo I del d.lgs. n. 81/2008 dopo il Jobs Act, Aras ed., 2017
Delogu A., La tutela della salute e sicurezza dei lavoratori durante l’emergenza epidemiologica, estratto da Lavoro e tutele ai tempi dei Covid-19, a cura di G. Santoro Passarelli, A. Maresca, S. Bellomo, 2020, 109 ss. (estratto fornito dal docente agli studenti frequentanti via Google ClassRoom)
(Date degli appelli d'esame)
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IUS/07
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60
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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1047587 -
ECONOMIA
(obiettivi)
Il programma è articolato pertanto in quattro parti.
Parte I: Teoria dell’impresa e della domanda
– Analisi della tecnologia dell’ impresa: funzione di produzione, saggio tecnico di sostituzione e proprietà
degli isoquanti
– definizione e caratteristiche della produttività marginale dei fattori
– definizione e caratteristiche dei rendimenti di scala
– analisi di alcuni esempi di tecnologia: Leontief, input perfetti sostituti, Cobb-Douglas
– formalizzazione del problema di scelta dell’ impresa: il problema di massimizzazione del profitto nel
breve e nel lungo periodo, le funzioni di domanda degli input e la funzione di offerta dell’impresa
– il problema di minimizzazione dei costi nel lungo e nel breve periodo: le funzioni di domanda
condizionata degli input e la funzione del costo totale
– le curve di costo dell’ impresa nel lungo periodo: costo medio e costo marginale, rendimenti di scala e
andamento dei costi nel lungo periodo
– le curve di costo nel breve periodo: costi fissi e costi variabili, costi medi e costo marginale,
andamento dei costi di breve periodo e rendimenti marginali dei fattori
– la funzione di offerta nel lungo e nel breve periodo: condizione di ottimo per l’ impresa nel lungo e nel
breve periodo
– domanda individuale e domanda di mercato
– funzione di domanda inversa
– elasticità, elasticità e domanda, elasticità e ricavo, elasticità ericavo marginale
– ricavo marginale
– elasticità rispetto al reddito
Parte II: Test econometrici sul comportamento ottimizzante
– Ipotesi di ottimizzazione
– Test nonparametrici del comportamento di massimizzazione
– Test parametrici del comportamento di massimizzazione
– Restrizioni imposte dall’ ottimizzazione
– Qualità dell’adattamento dei modelli di ottimizzazione
– Modelli strutturali e modelli in forma ridotta
– Stima delle relazioni tecnologiche
– Stima delle domande dei fattori
– Tecnologie più complesse
– Scelta della forma funzionale
Parte III: Bilancio, costi, Investimenti
– Introduzione al bilancio, stato patrimoniale, conto economico
– Sistemi contabili, ricavi, rimanenze e costo del venduto
– Immobilizzazioni, ammortamento, passività e capitale netto
– Analisi di bilancio
– Classificazione dei costi, margine di contribuzione e costi pieni
– Decisione di breve termine e analisi degli investimenti
– Misurazione delle performance
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6
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SECS-P/10
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60
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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1018617 -
SISTEMI E IMPIANTI ANTINCENDIO
(obiettivi)
Finalità generali:• Capacità progettuale passiva ed attivaCompetenze acquisite:• Capacità professionale al rilascio delle certificazioni antincendio di cui allaL. 818/84 , possibilità di iscriversi in appositi elenchi , capacità progettualeimpiantistica.Lezioni
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SANTARPIA LUCIANO
( programma)
• Definizione di incendio
• Reazioni chimiche di combustione
• Classificazione degli incendio (A, B, C, D)
• Curva T‐t
• Sorgenti di innesco: accensione diretta, indiretta, per attrito
• Modalità di estinzione: allontanamento del combustibile,
soffocamento, raffreddamento.
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• Prodotti della combustione: gas di combustione, fiamme,
fumo e calore
• Parametri fisici della combustione: temperatura di
autoaccensione, temperatura teorica di combustione, aria
teorica di combustione, potere calorifico, temperatura di
infiammabilità, limiti di infiammabilità, limiti di esplodibilità
• Classificazione delle sostanze estinguenti: acqua, schiume,
polveri, gas inerti, idrocarburi alogenati
• Effetti dei prodotti di combustione sull’uomo: anossia,
intossicazione, riduzione della visibilità, sollecitazione termica
• Definizione di esplosione
2) Prevenzione incendi
• Definizione di rischio
• Identificazione dei pericoli di incendio: quantità, tipologia e
stato fisico dei materiali
• Inquadramento normativo (L. 1570 del 21/12/1941, DPR
547 del 27/04/1955, L. 966 del 26/07/1965, DPR 577 del
29/07/1982, L. 818 del 7/12/1984, DM 689/1959, DM
16/02/1982, DM 30/11/1983, Circ. 91/61, DPR 37/98, D.Lgs.
626/94, DM 10/03/1998).
• Norme tecniche verticali (Ascensori e montacarichi,
Apparecchiature per la generazione di calore, Autorimesse).
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3) Presidi antincendio
• Estintori portatili e carrellati: tipologie, uso e manutenzione
• Introduzione agli impianti fissi
• Rete di idranti (Normativa tecnica di riferimento, Riserva
idrica, Sistema di pompaggio, Terminologia dei componenti la
Rete idrica, Relazioni di calcolo).
• Dimensionamento di una rete ad idranti secondo la norma
UNI 10779
• Reti di idranti a maglia chiuse
• Impianti a pioggia (sprinklers)
• Estinzione di fuochi mediante impianti antincendio a gas
• Esercitazioni: Serbatoio a gravità (singolo idrante), Serbatoio
a gravità (rete di idranti), Stazione di pompaggio, Reti idriche
ad anello, Reti idriche per impianti sprinklers, Rete di
distribuzione CO2.
4) Gestione dei fumi
• Modelli di sviluppo dell’incendio e determinazione dello
spessore dello 'smoke layer'
• Fuoco stazionario senza estrazione
• Fuoco t‐squared senza estrazione
• Il plume
• Fuoco stazionario con estrazione
• La ventilazione come misura di protezione
• Evacuatori di fumo e calore (EFC)
• Dimensionamento EFC
• Criteri per il calcolo della portata e della sezione dei camini
• Ventilazione con camini a tiraggio naturale
• Ventilazione meccanica
• Filtro a prova di fumo: definizione e dimensionamento.
• Esercitazioni: Dimensionamento EFC, Dimensionamento
camino di estrazione
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Protezione dal fumo e dai gas
combusti
• sistemi a depressione (a tiraggio
naturale);
• evacuatori di fumo e di calore;
• sistemi a sovrapressione;
• ventilatori, canali, perdite di carico;
• portata di aria in ingresso da un locale
attraverso un’apertura;
• portata d’aria attraverso una apertura
per impedire ingresso di fumo;
• aree effettive di efflusso;
• aperture in serie ed in parallelo;
• calcolo di pressioni e portate per
impianti di sovrapressione;
• requisiti costruttivi dei componenti per
impianti di ventilazione antincendio.
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5) sistemi automatici a pioggia
(sprinkler)
Sistemi ad umido ed a secco , large drop, ESFR, la scelta della
rete, e calcolo idraulico, la gestione
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6) Impianti di estinzione
a gas
azione dei diversi tipi di gas estinguenti; tubazioni,
bombole, valvole e teste di erogazione, ugelli;
perdite di carico concentrate e distribuite;reti
aperte e chiuse;
sistemi di stoccaggio
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7) sistemi clean agent
Uso e tipologia dei sistemi ; distribuzione ; sistemi a scarica
diretta , a riserva centralizzata ; a singola e doppia scarica.
limiti di concentrazione ed esposizione delle persone ; la
progettazione del sistema di erogazione
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8) sistemi water mist
Utilizzo principale dei sistemi water mist ; criteri di progetto ; I
sistemi approvati e testati,
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9) Impianti di rivelazione
incendi
principi funzionali; rivelatori ottici; rivelatori termovelocimetrici;
rivelatori a doppia tecnologia;
rivelatori lineari; cavi di segnale.
Gianfranco Eugeni e Giovanni Paparelli - Calcoli pratici di prevenzione incendi- Rodana editrice Perugia
Antonio e Salvatore La Malfa - approccio ingegneristico alla sicurezza antincendio - Legislazione Tecnica
Antonio e Salvatore La Malfa - problemi pratici risolti - approccio ingegneristico- Legislazione Tecnica
(Date degli appelli d'esame)
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9
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ING-IND/11
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90
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
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10592895 -
SECURITY SYSTEMS
(obiettivi)
Il corso ha lo scopo fornire tutte le nozioni, le conoscenze e le competenze relative alla security fisica e alla security logica necessarie per operare nel settore della sicurezza.
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Garzia Fabio
( programma)
Nel corso si tratterà l'informatica per la sicurezza, le telecomunicazioni per la sicurezza, gli impianti e i sistemi security (antintrusione, controllo accessi, videosorveglianza, sistemi integrati), la sicurezza delle comunicazioni (criptografia, sicurezza delle reti cablate, sicurezza delle reti wireless) e il fattore umano nella security.
N.B. Il programma dettagliato è disponibile sulla pagina del corso disponibile sul sito web del docente.
Testi adottati e bibliografia di riferimento
1) Impianti e sistemi di sicurezza, Fabio Garzia, Carocci Editore.
2) Sicurezza delle comunicazioni, Fabio Garzia, EPC Editore.
3) Psicologia della sicurezza, dell'emergenza e del rischio (PSER), F. Borghini, F. Garzia, G. Borghini, A. Borghini, Edises, 2013.
4) Psicologia dell'Ingegneria Sociale, F. Borghini, F. Garzia, Edises, 2015.
5) Psicologia della Sicurezza ed Identità di Genere (PSIG) ovvero gli effetti della solitudine", F. Borghini, F. Garzia, Edises, 2017.
6) Dispense disponibili sulla pagina del corso disponibile sul sito web del docente.
7) Materiale didattico disponibile sulla pagina Classroom del corso (AA 2020/2021, codice purouyy)
(Date degli appelli d'esame)
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ING-INF/03
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Attività formative caratterizzanti
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ITA |
Gruppo opzionale:
OPZIONALE 2 curriculum INDUSTRIALE 6 CFU - (visualizza)
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6
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10592896 -
MACHINE LEARNING FOR SAFETY SYSTEMS
(obiettivi)
GENERALI
L’obiettivo del corso è quello di fornire una panoramica generale delle moderne tecniche di Machine Learning e delle loro principali applicazioni nei sistemi di sicurezza. Oltre alla descrizione dei principi fondamentali del Machine Learning, il corso fornisce le conoscenze necessarie per comprendere ed applicare gli approcci del Machine Learning alle tecniche di classificazione, regressione e clustering al fine di risolvere problemi pratici in diversi contesti applicativi attraverso l’uso di reti neurali e altre tecniche di apprendimento. Durante il corso verrà anche descritto l’utilizzo di software specifici, quali WEKA, per l’implementazione, l’utilizzo e la validazione delle moderne tecniche di Machine Learning. Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di gestire diversi modelli di Machine Learning, impostare i diversi parametri per applicazioni specifiche e progettare soluzioni ad hoc scalabili a seconda della quantità di dati a disposizione.
SPECIFICI
• Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere i problemi, le metodologie e le applicazioni delle moderne tecniche di Machine Learning.
• Capacità di applicare conoscenze e comprensione: essere in grado di sviluppare in autonomia diversi algoritmi di classificazione, regressione e clustering applicabili in diversi contesti applicativi.
• Autonomia di giudizio: sviluppare adeguate capacità critiche attraverso la frequenza di esercitazioni pratiche di sviluppo di particolari algoritmi e interpretazione dei risultati ottenuti.
• Abilità comunicative: esercitare la capacità di esporre in modo critico gli argomenti appresi durante il corso.
• Capacità di apprendimento: lo studio individuale allenerà adeguatamente la capacità di studio autonomo e indipendente.
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SCARPINITI MICHELE
( programma)
L'obiettivo del corso è fornire una panoramica generale delle moderne tecniche di Machine Learning e della loro applicabilità ai sistemi di sicurezza. Oltre alla descrizione dei fondamenti del Machine Learning, il corso fornisce il background necessario per comprendere e applicare approcci del Machine Learning alle tecniche di classificazione, regressione e clustering per risolvere problemi pratici in diversi scenari applicativi mediante reti neurali e altre tecniche di apprendimento. Durante il corso verrà inoltre descritto l'utilizzo di specifici pacchetti software, come WEKA, per l'implementazione, l'utilizzo e la validazione delle moderne tecniche di Machine Learning. Il progrmma del corso, in sintesi, è dettagliato di seguito:
1. Introduzione al corso: motivazioni al Machine Learning, Data Mining, problemi ed esempi applicativi. [4 ore]
2. La rappresentazione dei segnali e delle sequenze. [2 ore]
3. Richiami di algebra lineare e teoria della probabilità. [2 ore]
4. Richiami di teoria dell’ottimizzazione. Ottimizzazione non vincolata e vincolata: Lagrangiana e condizioni KKT. La regolirizzazione. [2 ore]
5. Meta-euristiche: algoritmi genetici, Random Search, Simulated Annealing e Tabu Search. [2 ore]
6. Stima della densità di probabilità: metodi parametrici e non parametrici. La finestratura di Parzen. [2 ore]
7. Valutazione degli algoritmi di Machine Learning. Metriche: matrice di confusione, True Positive Rate, False Positive Rate, Precision, Recall, F-Measure, AUC, ROC analysis. K-fold Cross Validation, One Leave Out. Grid search. [2 ore]
8. Pre-procesasmento dei dati: rimozione della media, de-trading e riduzione della dimensionalità. SVD, PCA, LDA e CCA. Rimozione degli outlier. [3 ore]
9. Apprendimento lineare: stima ottima e algoritmo LMS. [2 ore]
10. Il clustering: K-means, algoritmo EM, algoritmi gerarchici. [2 ore]
11. La classificazione e la regressione. Algoritmi supervisionati e non supervisionati. L’algoritmo k-NN. [2 ore]
12. Alberi di decisione: Random Tree e Random Forest. [2 ore]
13. Le reti neurali: il perceptron, il MLP, le RBF, le deep networks. L’algoritmo di back propagation. [4 ore]
14. Le macchine a kernel: le Support Vector Machine (SVM). [3 ore]
15. I modelli grafici: modelli direzionali e non direzionali. Inferenza e diagnosi. [2 ore]
16. I modelli di Markov nascosti (HMM). [2 ore]
17. I metodi Monte Carlo. [2 ore]
18. Combinazione di algoritmi multipli: voting, bagging, boosting, ensemble. [2 ore]
19. Reinforcement Learning. [2 ore]
20. La logica fuzzy e l’inferenza fuzzy. [2 ore]
21. WEKA: descrizione e uso del software. Il formato del file arff. Esempi di utilizzo. [2 ore]
22. Cenni di programmazione Python per lo sviluppo di algoritmi di Machine Learning. Esempi di utilizzo. [10 ore]
23. Etica e Machine Learning [2 ore]
1. Stephen Marsland, Machine Learning: An Algorithmic Perspective, 2nd edition, Chapman and Hall/CRC, 2014.
2. Ethem Alpaydin, Introduction to Machine Learning, 3rd edition, MIT Press, 2014.
3. Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4th edition, Morgan Kaufmann, 2016.
4. Dispense a cura del docente, reperibili online al link: http://michelescarpiniti.site.uniroma1.it/didattica/mlss.
(Date degli appelli d'esame)
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6
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ING-IND/31
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60
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Attività formative affini ed integrative
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ENG |
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