Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.135-136
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2022
최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.19-22
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2008
최근 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심근경색, 협심증과 같은 심근허혈(myocardial ischemia) 질환이 급증하고 있다. 이 논문에서는 심전도 신호로부터 허혈성 심장 질환 진단을 위해 출현 패턴 마이닝을 이용하여 심근경색 및 협심증의 진단 신호인 ischemia beat를 분류 하였다. 또한 기존의 출현 패턴 마이닝에 빠른 패턴 탐사와 저장 공간의 효율성을 고려하여 Apriori-T 빈발 패턴 탐사 알고리즘을 출현 패턴 생성이 가능하도록 확장하였다. PhysioNet의 ST-T 데이터베이스로부터 138개의 대조군(정상)과 ischemia beat 데이터에 제안된 분류 알고리즘을 실험한 결과 최소 75% 및 최대 95%의 예측 정확도를 보였다.
Gagyeong Lee;Seyeon Im;Jini Yang;Minjung Yoo;Sunok Kim
The Journal of Bigdata
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v.8
no.2
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pp.133-140
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2023
This study was conducted with the aim of improving the food image classification model of a health care application targeting Koreans in their twenties. 546,194 images were collected from the Public Data Portal and AI Hub, and 175 food classes were constructed. The ResNet artificial intelligence model was trained and validated. Additionally, we deeply investigated the reasons for the relatively lower recognition accuracy of the actual food images, and we attempted various methods to optimize the model's performance as a solution.
To develop a Root Cause Analysis Map which determines the cause of the accident in chemical laboratory, The Root Cause Analysis(RCA) Map for the laboratory areas was sketched from Phase 1 of the accident element to Phase 3 of the accident element, based on the RCA Map which is applied in the petrochemical industry. On the basis of laboratory RCA Map which was classified by using such method. The root causes of the 211 accident cases in laboratories were classified from Phase 4 to Phase 5 by the Cause Factor Charting technique and The cause of the accident data were inputted to EXCEL program. After that, The causes of the accident data were sorted and classified by type and each step. So 'Approximate Primary RCA Map Draft' was written. In addition, it was reaffirmed whether the root causes of 211 accidents of laboratory were appropriate to 'Primary RCA Map Draft'. By complementing the cause which was expected to cause future accidents, the RCA Map for chemical laboratories was developed. Based on 'RCA Map' proposed in this study, the causes of accidents were analysed management systems 35%, monitoring 12.2%, Human Factor Eng. 15.1% and education training 12.1% by the size of the frequency from Phase 1 to Phase 5.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.17
no.2
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pp.129-163
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2017
This study investigated the administrative history, from the introduction of the "Standard of Government Function Classification" (BRM) to its development and application. Through the results of the survey, the causes of the problems observed in the current government's functional classification system were revealed. The current survey examined the functional classification scheme of the central government and local governments on the "cultural heritage" policy area (9 major functions, 59 middle functions, 297 small functions, and 1,287 unit tasks). It confirmed the problem of the separation of functions between central and local governments as well as other problems. Among the problems, this study proposed an improvement model through four representative cases such as the "designation of cultural heritage." In order to reorganize the "Standard of Government Function Classification," it is necessary to design a business function with the reproduction of tasks, establish a system for management and operation in order to maintain the consistency of the business function, educate users, and suggest continuous improvement.
Kim, Deok-Ki;Ryu, Tae-Bok;Lee, Chang-Woo;Choi, Dong-Hui;Kim, Nam-Young
Korean Journal of Plant Resources
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v.30
no.4
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pp.399-409
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2017
The rapid increase of naturalized plants causes disturbance of the ecosystem. The purpose of this study is to identify the reality of naturalized flora in Jeolla-do. A total of 830 sites were studied in 2016. These naturalized plants consisted of 189 taxa in total, belonging to 38 families, 116 genera, 181 species, 2 forms and 6 varieties. According to the results of the analysis based on place of origin, 75 taxa were from Europe, and 59 taxa were from North America. According to the analysis of the ecological characteristics, compositae had the highest diversity among 31 families, with 44 taxa, followed by Gramineae, with 24 taxa, and Leguminosae, with 10 taxa. Naju-si had the highest diversity among 36 counties, with 77 taxa. This study identified 37 (Jeollanam-do) and 30 taxa (Jeollabuk-do) not listed in the preceding literature in Jeolla-do. We found a lots of differences between flora's databases of previous studies resulting from the naturalized plant definition.
Urban land cover classification is role in urban planning and management. So, it's important to improve classification accuracy on urban location. In this paper, machine learning model, Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) are proposed for urban land cover classification based on high resolution satellite imagery (KOMPSAT-3A). Satellite image was trained based on 25 m rectangle grid to create training data, and training models used for classifying test area. During the validation process, we presented confusion matrix for each result with 250 Ground Truth Points (GTP). Of the four SVM kernels and the two activation functions ANN, the SVM Polynomial kernel model had the highest accuracy of 86%. In the process of comparing the SVM and ANN using GTP, the SVM model was more effective than the ANN model for KOMPSAT-3A classification. Among the four classes (building, road, vegetation, and bare-soil), building class showed the lowest classification accuracy due to the shadow caused by the high rise building.
Maritime safety and marine environmental protection are the most important topic in marine society. But, so many marine accidents have been occurred with the development of marine transportation industry. On the other side, ship is being operated under a highly dynamic environment and many factors are related with ship's collision Nowadays, the increasing tendency to the human errors of ship's collision is remarkable, and the investigation of the human errors has been heavily concentrated. This study analysed on the human errors of ship's collision related to the negligence of lookout and classified basic error type using GEMS(Generic Error Modeling System) dynamic model.
Among the various cases of fire accident, gas accident which is roost essential have a lot of forms and causes. The quantity consumed of gas is increasing because of increment of gas-using families and variations of gas machinery. The quantity consumed of gas in 2007 was 35078 tons and the average rate of increasement was 9.4%. The amount of gas accident was on the peak at 1995 when 557 accidents occurred in a year. In 2007, 123 gas accidents was occurred and the average rate of diminution was 11.5%. Accidents by LP gas took 80% of the whole accident and city gas and high pressure gas took 20%. In case of LP gas, accidents were usually occurred because of lack of blocking after the removal of gas machinery and moveable butane burner. Especially, the accidents cause by carelessness of a provider is increasing. Gas accidents which generate damage of human life and property, are caused by users' carelessness, providers' carelessness, inferiority of structure and old products. In this thesis, We will classify the gas accidents. Furthermore through the classification of accidents by forms, causes and regions, this thesis going to be a reference to understand and prevent the accidents.
Exponentially weighted moving averae(EWMA) control chart has been used widely for process monitoring and process adjustment recently, but there has not been many studies about the selection of the parameters. Design of the control chart can be classified into the statistical design and the economic design. The purpose of the economic design is to minimize the cost function in which all the possible costs occurring during the process are probability given the Type I error probability. In this paper the optimal parameters of the EWMA chart are selected for the economic design as well as for the statistical design. The optimal parameters for the economic design show significantly different from those of the statistical design, and especially the weight is always larger than that used in the statistical design. In the economic design, we divide the model into the single assignable cause model and the multiple assignable causes model caacording to number of which is used as the average context of the multiple assignable causes, it shows that the selection of the parameters may be misleading when the multiple assignable causes exist in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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