• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2013.11a
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• pp.499-503
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• 2013

구급의 발전에 있어서 여성구급대원의 역할이 크다. 여성구급대원의 근무환경과 스트레스 경감을 위하여 대화를 통한 소통이 필요할 것이다. 여성이라는 이유만으로 불평등한 근무형태와 남자와 같은 근무조건을 강요한다는 것은 후진국의 형태이다. 경상북도 여성구급대원의 스트레스에 관한 내용은 시간이 지나면 개선이 되고 바뀌어 갈 것이다. 앞으로 여성구급대원의 역할 또한 더 중요해지고 강조되어 질 것으로 생각하고 있는 것으로 조사되었다.

• Magazine of korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.25 no.3
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• pp.28-45
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• 2023

• The Safety technology
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• no.198
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• pp.26-28
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• 2014

2년 전인 지난 2012년 9월 27일 경북 구미4공단에 소재한 휴브글로벌에서 불화수소가 누출되는 사고가 발생했다. 이 사고로 근로자 5명이 사망하고 23명이 부상을 당했다. 사고 후 불화수소가 공기를 통해 대량 퍼지면서 인근 지역도 막대한 피해를 입었다. 사고는 안전관리측면에서 많은 허점을 드러냈다. 사업장은 물론 관할 소방서, 구미시 모두에서 화학사고에 대한 대응 매뉴얼과 협조체계가 제대로 구축되지 않아 피해의 확산을 막지 못했다. 너무나 허술한 화학사고 대응체계의 현실에 구미시민은 물론 전 국민이 분노했다. 이에 정부는 화학물질관리 및 사고대응 시스템 전면에 대한 대대적인 개선에 돌입했다. 그리고 그 결과물이 지난해 12월 초 모습을 드러냈다. 관계부처, 지자체, 소방당국, 안전보건공단까지 한데 모여 효과적인 화학사고 예방과 대응을 전담하는 화학재난 합동방재센터가 전국에서 처음으로 구미에 문을 연 것이다. 그로부터 반년이 흐른 지금 구미에는 어떤 변화가 생겼을까. 달라진 화학재난 안전관리체계를 확인해보고자 구미119화학구조센터를 찾아가봤다.

• The Safety technology
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• no.203
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• pp.16-17
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• 2014

대한적십자사 혈장분획센터는 국민들의 헌혈을 통해 수집된 혈장으로 부터 단백질을 분획해 알부민, 면역글로불린 등의 원료가 되는 혈장분획제제를 생산 공급하는 전담 기관이다. 이들 의약품이 혈우병, 간경변증, 무감마그로불린혈증, 가와사키병 등 각종 질병의 치료에 쓰인다는 점을 감안하면, 사실상 이곳은 국민생명보호의 최일선 현장이라고 할 수 있다. 때문에 이곳은 그동안 '국민건강의 핵심시설' 또는 '국가보건인프라의 중추' 등으로 불려왔다. 이처럼 의료 및 보건분야의 중요시설로 알려진 이곳이 최근 특이하게도 '전국 최고의 안전사업장'으로 유명세를 치르고 있다. 깐깐하기로 유명한 위험성평가 우수사업장 인정 심사를 만점에 가까운 접수로 통과한 것이 그 배경이다. 이곳이 이처럼 안전명가의 반열에 올라설 수 있었던 비결은 무엇일까. 이에 대한 해답은 현재 센터를 이끌고 있는 신창우 원장에게서 찾을 수 있다. 그는 안전보건과 관련된 일이라면 무엇이든 앞장서고, 실무자들에 대해 전폭적인 지원을 아끼지 않고 있다. 국민의 소중하고 고귀한 혈액을 기반으로 의약품을 만드는 곳이기에, 단 한 방울의 혈액도 낭비되는 일이 없도록 철저한 안전관리를 펼쳐야 한다고 말하는 그를 만났다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.145-147
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• 2022

본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다

• Product Safety
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• no.6 s.174
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• pp.18-23
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• 2008

• Product Safety
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• no.6 s.174
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• pp.16-16
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• 2008

• Product Safety
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• s.244
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• pp.16-19
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• 2014

• Product Safety
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• no.2 s.171
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• pp.18-18
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• 2008

• Product Safety
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• no.2 s.171
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• pp.20-21
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• 2008