Human error is often in part in the cause of accidents and the result of various factors in an organization. Accidents should be investigated to elucidate all causes. Therefore, to reduce accidents, it is necessary to identify which factors affect human error within the organization. In this study, five groups of influencing factors on human error were selected using previousresearch, and operational definitions were made based on them. In addition, a questionnaire for measuring latent variables by operational definition was developed as an observation variable, and responses were received from employees of chemical companies in Ulsan. Based on SEM (structural equation modeling) analysis, 1) confirmatory factor analysis of variables in the human error model, 2) reliability and validity of latent variables, 3) correlations among latent variables, 4) influencing coefficients among influence factors, and 5) the verification results of the paths that these influencing factors have on human error are introduced in this study.
Keyword-Based Contents Recommendation Web Service(서비스명 'mobodra')는 미디어 종류 및 장르 취향을 유저별로 분석하여 이에 맞는 콘텐츠를 추천하는 웹 서비스이다. 유저들은 회원가입 시 웹에서 제공하는 랜덤한 작품 중에 일부를 선택하며 서버에서 이를 토대로 취향을 분석한다. 해당 분석을 토대로 유저별 선호 콘텐츠를 추천한다. 본 논문에서는 아이템 기반 협업 필터링(Item-Based Collaborative Filtering)을 통해 콘텐츠 추천 알고리즘을 구현한다. 유저의 활동 데이터 혹은 선호도 재조사 시 위 과정을 다시 실행하여 사용자의 취향을 갱신한다.
배달 플랫폼이 생기기 이전에는 소비자가 가게에 전화로 주문하면 가게에서 직접 고용한 라이더가 배달하거나 배달대행업체를 통해 배달했다. 하지만 외식문화가 발달함에 따라 배달 플랫폼이 성장하고 편리함을 추구하는 사람들이 늘어나 이제는 배달 플랫폼 없이 주문하는 경우를 보기 힘들어졌다. 이렇게 배달 플랫폼을 이용해 주문하면 라이더 부족 현상이 나타나고 공급을 위해 배달비가 점점 인상되는 악효과가 발생한다. 이에 우리는 현재 배달 시스템의 문제점 해결과 배달비 절감을 위한 공동 배달 채팅앱을 제안한다.
본 논문에서 저작권 보호 기술 적용을 위해 실감형 360도 영상의 강인성 정보를 이용하여 UCI 운영을 위한 응용 메타데이터 요소를 제안한다. 오늘날 멀티미디어 콘텐츠의 산업의 규모가 비약적으로 커지고 있음에 따라 이를 효과적으로 관리 및 유통할 수 있는 콘텐츠 고유의 식별체계가 요구되고 있다. 현재 국내에서 운용 중인 대표 식별자는 정통부가 개발한 UCI가 활용되고 있다. UCI는 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리 및 유통할 수 있으나 저작권 보호 기술에 직접적으로 연관이 되어 있지 않아 이를 보완할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 UCI와 직접으로 연동할 수 있는 실감형 360도 동영상 응용 메타데이터 요소 및 운영 방법을 제안하여 저작권 보호 기술을 적용할 수 있도록 한다.
소프트웨어 개발은 협업이 가장 중요시 되는 분야 중 하나로 팀 단위의 소프트웨어 개발의 품질 및 생산성 향상을 위해 팀 단위 프로젝트 방법론이 발달하였다. 방법론의 선택에 따라 개발의 결과물과 만족도에 큰 차이가 나타나게 되는데, 고전적인 폭포수(Waterfall) 방식의 대안인 애자일(Agile) 방법론은 점진적인 개발로 프로젝트 진행도중 발생하는 이슈처리를 효율적으로 해결할 수 있어 현재 많은 개발에 적용되고 있다. 그 중 스프린트 기법을 바탕에 두는 스크럼(Scrum)을 사용하는데 소규모 개발팀은 스크럼(Scurm)의 교육 부담과 스크럼 마스터의 부재로 해당 방법론을 적용하기 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 공학의 애자일(Agile) 방법론 중 하나인 스크럼(Scrum)을 실제 프로젝트 관리 시스템의 도구로 사용하기 위해 웹 응용 시스템으로 구현하고자 하며 해당 서비스가 SW개발뿐 만 아닌 다양한 분야의 프로젝트에 적용될 수 있도록 한다. Spring 프레임워크를 이용하여 서버를 구축하고 AWS EC2를 통해 배포하며, BootStrap과 JQuery를 이용하여 웹을 구성하여 팀 프로젝트에 있어 효율적인 관리 도구가 될 수 있도록 한다.
최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
New cyclophanes having multilactam linkages were synthesized and characterized. One-pot coupling reaction of 2,6-pyridinedicarbonyl dichloride and a diamine gave a tetralactam, a hexalactam, and a octalactam in good yields. The TLC behaviour, the molecular symmetry shown by 1H NMR spectrum, and the fragmentation patterns shown by FAB mass spectrum of the octalactam support its monocyclic structure.
멀티미디어 환경을 기반으로 한 온라인 회의 시스템은 큰 발전을 가져왔지만 회의 통제 불가 같은 단점과 정보 보안에 있어서의 취약점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 비대칭키 암호 알고리즘과 OTP 및 티켓 시스템을 이용하여 기밀성과 회의 통제 기능을 추가한 다중 접속 도메인 시스템을 제안하고자 한다.
모바일 컴퓨팅의 보편화에 따라 엔터프라이즈 모바일 컴퓨팅을 위한 복잡한 모바일 어플리케이션의 사용이 점점 요구된다. 그러나, 모바일 디바이스는 제한된 자원을 가지므로 기능도가 복잡한 어플리케이션을 실행하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 안드로이드 모바일 디바이스를 이용하여 현재 자원 상태에 따라 일부 기능을 외부 서버로 오프로드 하여 복잡한 어플리케이션 실행을 가능하게 하는 실용적이고 구현 가능한 프레임워크를 제안한다.
센서 네트워크의 센서 개수가 늘어나고 데이터 수집 주기가 짧아지며 데이터의 용량도 늘어남에 따라 데이터를 수집하는 중앙서버의 과부하가 걸리는 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 센서 데이터를 수집하는 모듈을 컨테이너화 하여 쿠버네티스로 관리한다. 또한 쿠버네티스의 오토 스케일링 기능을 이용하여 데이터 수집 모듈의 과부하가 발생할 경우 자동으로 수집 모듈을 복사하여 scale out 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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