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정보센터

  • Korea Electrical Products Safety Association
    • Product Safety
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    • no.1 s.170
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    • pp.14-15
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    • 2008
  • PDF

정보센터

  • Korea Electrical Products Safety Association
    • Product Safety
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    • no.3 s.172
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    • pp.20-23
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    • 2008
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Strategy for Information Merging and Utilization for Comprehensive Risk Analysis on Regional Societal Disasters (지역 사회재난 위험분석을 위한 정보 융합 및 활용 방안)

  • Shin, Hee-Young;Cha, Areum;Kim, Kyoungjun;Jeong, Jae-Hak
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2022.10a
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    • pp.148-149
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    • 2022
  • 본 논문에서는 지역별로 발생 양상이 다른 사회재난의 종합적 위험분석을 위한 정보활용 방안 및 전략을 제안한다. 사회재난은 재난유형이 매우 다양하며, 각기 다른 발생 및 전파양상을 가지고 있어 전문성을 기반으로 관계하고 있는 개별부처에서 각각 관리되고 있다. 재난이 발생 후 대응, 수습 및 복구에 이르는 활동은 대표적인 현장대응 부처인 행정안전부, 경찰청, 소방청 등에서 주로 담당하고 있으나, 예방 및 대비 활동은 각 부처에서 개별법령에 의한 제도 및 정책에 의해 위험요소를 저감하기 위한 활동으로 진행된다. 예를 들어 화학사고의 경우 화학사고예방관리계획서, 장외영향평가, 화재는 방화지구, 화재경계지구, 산불은 산불취약지수 등 각각의 물리적 매커니즘을 적정히 고려하는 이론적 근거의 의해 사전에 그 위험을 평가하고 있으나 재난관리 예방을 담당하는 부처에 까지 연속성을 가지고 그 결과들이 적극적으로 활용되고 있지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 각 부처에서 개별법령에 의해 평가되는 공신력 있는 자료들의 융합적 해석에 근거한 종합위험 평가 개념을 정립하고 실제 활용 가능성에 대해 논하고자 한다.

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A Study on Auto-Classification of Aviation Safety Data using NLP Algorithm (자연어처리 알고리즘을 이용한 위험기반 항공안전데이터 자동분류 방안 연구)

  • Sung-Hoon Yang;Young Choi;So-young Jung;Joo-hyun Ahn
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.26 no.6
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    • pp.528-535
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    • 2022
  • Although the domestic aviation industry has made rapid progress with the development of aircraft manufacturing and transportation technologies, aviation safety accidents continue to occur. The supervisory agency classifies hazards and risks based on risk-based aviation safety data, identifies safety trends for each air transportation operator, and conducts pre-inspections to prevent event and accidents. However, the human classification of data described in natural language format results in different results depending on knowledge, experience, and propensity, and it takes a considerable amount of time to understand and classify the meaning of the content. Therefore, in this journal, the fine-tuned KoBERT model was machine-learned over 5,000 data to predict the classification value of new data, showing 79.2% accuracy. In addition, some of the same result prediction and failed data for similar events were errors caused by human.