본 연구는 중국 통계국의 2013년 발행한 2010년 산업연관표를 이용하여 중국 섬유산업의 국민경제의 기여도를 분석하였다. 분석 결과 우선, 중국 섬유산업의 생산유발계수는 열 합계 3.6228, 행합계는 3.5452로 서비스산업보다 높게 나타나 중국 산업을 이끌어가는 핵심 산업이다. 둘째, 중국 섬유산업의 영향력 계수는 1.1982, 감응도계수는 1.1725로 영향력계수와 감응도계수가 모두 1보다 커 중간 수요적 제조업형이다. 셋째, 중국 섬유산업의 소득유발계수 0.5228, 생산세유발계수 0.1522, 부가가치유발계수 1로 나타났으며, 총생산 유발액은 총 2993.6조 위안(섬유산업은 8.6조 위안, 3.0%),부가가치유발액은 총 97.1조 위안(섬유산업은 1.7조 위안, 2.0%), 소득유발액은 총 42.8조 위안(섬유산업은 0.9조 위안, 2.0%), 또한 생산세유발액은 총 약 15.4조 위안(섬유산업은 0.3조 위안, 2.0%)으로 나타났다.
This study was conducted to investigate the prevalence rate of low back pain during past one year and its risk factors. The data were collected from 1,384 manufacturing factory workers from March 1, 1992 to August 30, 1992. The results obtained were as follows: 1. The one year prevalence rate of low back pain by manufacturing company was 38.4% in textile manufacturing, 35.2% in concrete reenforcement, 31.0% in cigarette and 26.1% in metal part(P<0.01). 2. In textile manufacturing, age groups with high prevalence rate of low back pain were 30's(36.8%) and 40's(36.4%) (P<0.05), and the one year prevelence rates of low back pain by marital state were 34.9% in married workers and 28.5% in unmarried(P=0.0511). 3. The one year prevelence rates of low back pain by job part are 35.0% in labor workers and 26.1% in clerical(P<0.05), and by work hour per day it was 34.9% in 9 or more and 28.9% in 8 or less(P<0.05). 4. The highest group of low back pain by work posture was 43.5% in 'lifting and transfering materials', and it by fitness of chair was 56.0% in uncomfortable one, and by height of working board was 33.6% in low working one. 5. In logistic regression analysis, significant determinants with low back pain were marital state(p<0.05), work hour per day(P<0.05), height of working board(P<0.01), and work posture(P<0.01).
다량의 연을 사용하는 제조업 중에서 7개의 축전지 제조업, 3개의 폐전지 제련공장, 그리고 2개의 연분 및 광명단을 제조 또는 사용하는 사업장 총 11개 대상 사업장에서 정기 보건관리시 혈중 Zinc Protoporphyrin 농도를 고려하여 생산직 남자 근로자 234명을 선정, 혈액에서 혈중연, 혈중 ZPP, 혈색소 등을 측정하고 소변에서 ${\delta}$-ALA 배설량을 비색법과 HPLC법으로 분석하여 그 차이점을 확인하고 연노출 지표들과의 관련성을 조사하여 연중독 판정기준의 새로운 기준을 마련하기 위하여 본 연구를 시도한 바 결과는 다음과 같다. 1. 비색법과 HPLC법에 의한 요중 ${\delta}$-ALA 배설량은 높은 상관성이 있으나 비색법이 HPLC법 보다 2 mg/L 정도 높게 측정되었다(r = 0.989, 회귀식 ; HALA = - 0.8194 + 0.8110 ${\times}$ CALA) 2. 요중 ${\delta}$-ALA 배설량은 두 방법 모두 혈중연 및 혈중 ZPP 농도와의 상관계수가 각각 0.46, 0.37 이상이었으며, ${\delta}$-ALA 배설량을 대수변환하였을 때는 상관계수가 0.63, 0.57로 높아졌으며 통계적으로도 유의하였다. 3. 혈중 ZPP를 독립변수로, 비색법과 HPLC법에 의한 요중 ${\delta}$-ALA 배설량을 종속변수로 한 단순회귀방정식은 다음과 같다. CALA = 2.0421 + 0.0341 ${\times}$ ZPP $R^2=0.1385$ p = 0.0001 HALA = 0.8006 + 0.0280 ZPP $R^2=0.1389$ p = 0.001 4. 혈중연을 독립변수로, 비색법과 HPLC법에 의한 요중 ${\delta}$-ALA 배설량을 종속변수로 한 단순 회귀 방정식은 다음과 같다. CALA = - 0.4134 + 0.1545 ${\times}$ PbB $R^2=0.2085$ p = 0.0001 HALA = - 1.2893 + 0.1287 ${\times}$ PbB $R^2=0.2154$ p = 0.0001 5. 비색법과 HPLC법에 의한 요중 ${\delta}$-ALA 배설량을 대수변환하였을 때 혈중연 및 혈중 ZPP를 독립변수로 하는 회귀식은 다음과 같다. logHALA = 0.3078 + 0.0060 ${\times}$ ZPP $R^2=0.3329$ p = 0.0001 logCALA = 1.0189 + 0.0044 ${\times}$ ZPP $R^2=0.3290$ p = 0.0001 logHALA = - 0.0221 + 0.0246 ${\times}$ PbB $R^2=0.4046$ p = 0.0001 logCALA = 0.7662 + 0.0184 ${\times}$ PbB $R^2=0.4108$ p = 0.0001 6. 요중 ${\delta}$-ALA 배설량에 대한 연중독 주의한계의 cut-off point를 5 mg/L로 하였을 경우 혈중연과 혈중 ZPP의 주의한계에 대한 비색법의 누적 빈도가 HPLC법 보다 높았으며, 따라서 HPLC법의 cut-off point를 3 mg/L로 하였을 때 비색법과 좋은 일치도를 보였고 연노출지표들과 량-반응 관계를 나타내었다. 이상의 결과로 연중독 판정기준의 주의한계와 선별한계의 개정이 필요하나 남자 근로자들만의 연구이므로 여자 근로자에 관한 연구가 추가로 필요하다고 생각된다.
3차원 스캐너는 실제 대상을 손쉽게 디지털화한다는 점에서 제조업, 건설업, 조선업 등 여러 산업분야에 적용되고 있으며, 최근에는 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스를 위한 기초자료 제공을 위해 토공현장을 3차원 이미지화하는 작업에 사용되고 있다. 본 연구에서는 토공현장의 정밀계측과 최근에 주목받고 있는 3차원 고해상도 레이져 스캐너의 정밀도 및 생산성을 비교하였다. 그 결과, 정밀도 측면에서 중해상도와 고해상도 스캔을 통해 얻은 데이터 값이 토탈스테이션을 통해 정밀 측정한 데이터의 좌표와 비교하여 99% 이상의 정밀도를 나타내었으며, 평균 2.0mm이내의 오차가 발생하는 것으로 분석되어 높은 정밀도를 보였다. 생산성 측면에서는 단순 타겟당 소요시간 비교를 통해 중해상도 스캔시 토탈스테이션을 이용한 정밀측정에 비해 71%의 시간절감효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 3차원 스캐너를 활용하여 토공현장을 측량하는 것이 우수한 정밀도와 높은 생산성을 발휘하는 것을 확인할 수 있다.
최근 스마트 팩토리에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 그러나, 이러한 높은 관심에도 불구하고 정작 어떻게 스마트 팩토리를 구축해야 하는지에 대한 구체적인 가이드라인이 없는 실정이다. 또한 기존의 사례들은 주로 독일을 중심으로한 해외 사례로서 국내에 그대로 적용하기에는 다소의 괴리감이 존재한다. 또한 스마트 팩토리는 기업의 규모와 성격에 따라 구축방식이 상이할 수 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 국내 대 중 소기업들을 대상으로 스마트 팩토리 성공구축 사례들을 분석 하였다. 사례분석 결과, 대기업의 경우 일부공장을 대상으로 시범적으로 스마트팩토리를 구축한 후 성공적으로 평가될 시 전체공장으로 확대시키는 전략이 효과적이다. 중소기업의 경우, 낮은 수준의 스마트팩토리 구축레벨에서 높은 수준의 구축레벨로 업그레이드하는 것이 효과적이다. 말하자면 본 연구에서 실시한 스마트 팩토리 성공사례 분석을 통해, 기업들에게 성공적 구축을 위한 실제적인 가이드라인을 제공하고자 한다. 아울러, 본 연구를 통해 제시된 구축전략들은 향후 스마트 팩토리 구축을 고려하고 있는 기업과 정부에게 중요한 함의를 제시하고자 한다.
중앙정부의 환경투자 관련 제조업의 비용구조를 트랜스로그 가변비용함수를 활용하여 분석하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 중앙정부에서 진행하는 환경투자의 적정 여부를 파악하기 위해 충족도를 살펴본 결과, 적정수준인 1에 못미치는 0.7230으로 분석되었으며, 이에 따라 생산비효율이 발생하고 있다. 그러므로 중앙정부는 환경투자를 적정수준으로 끌어올릴 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다. 또한 중앙정부는 환경투자의 부족에도 불구하고 잠재가격이 시장가격보다 작아 투자여건은 유리하지 않다. 그러나 중앙정부의 환경투자는 제조업체의 산출증대를 가져오고, 가변비용을 절감하며, 규모의 경제를 가져오는 것으로 분석되었다. 둘째, 제조업체의 공해방지투자와 중앙정부의 환경투자를 비교해 본 결과, 전자 후자 모두 투자가 적정수준에 못미치고, 투자여건이 양호하지 못하며, 규모의 경제를 가져오고, 산출 증대에 기여하는 것으로 나타났다. 특히 중앙정부의 환경투자는 정(+)의 잠재가격에 따라 효율적이므로 가변비용을 절감하게 된다. 이에 따라 제조업체는 중앙정부의 환경투자 부족이 가변비용을 증가시켜 생산비효율을 가져오고 있다. 그러나 제조업체의 공해방지투자는 부(-)의 잠재가격에 따라 비효율적이므로 가변비용을 절감하지 못하고 있다. 이러한 제조업체의 공해방지투자 부족은 오히려 가변비용을 절감시킴에 따라 생산효율을 가져오고 있다. 그러므로 제조업체는 공해방지투자를 적정수준으로 끌어올려 효율화함으로써 가변비용을 절감시켜 생산효율을 달성해야 할 것이다.
본 연구는 사업장 근로자들의 직무스트레스 요인과 흡연 유무와의 관련성을 알아볼 목적으로 제조업 사업장 남성 근로자 872명을 대상으로 2012년 2월 1일부터 4월 30일까지의 기간 동안에 구조화된 무기명 자기기입식 설문지(self-administrated questionnaire)를 사용하여 조사대상자의 기본적 속성, 흡연습관 및 JCQ에 의한 직무스트레스요인을 측정하였다. 연구결과, 조사대상자의 흡연률은 53.0%로 나타났으며, 기본적 속성에 따른 흡연상태를 보면, 흡연군은 연령, 직급 및 근무경력이 높은 군에서 그렇지 않은 군보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 직무스트레스 요인별 흡연상태에서는 직무 요구도가 높은 군과 상사의 지지도가 낮은 군에서 흡연군이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 연령, 직위 및 근무경력을 조정한 로지스틱 회귀분석 결과 흡연에 대한 위험비는 업무요구도가 낮은 군보다 높은 군에서 유의하게 상승한 반면, 상사의 지지도가 낮은 군보다 높은 군에서 유의하게 감소하였다. 따라서 근로자들이 경험하는 직무스트레스 내용 중 업무요구도와 상사의 지지도는 흡연과 유의한 관련성이 있음을 시사한다.
Objectives: The purpose of this study is to analyze the occupational safety and health(OSH) state of precarious employee. Methods: The questionnaire of this survey is composed of 9 categories that are the workplace general information and the state of occupational injury and disease, OSH organization, OSH education and training. The subjects of this survey were the Manufacturing. The hypothesis of this study is where the proportion of precarious employee is higher, the OSH state is worse. To verify this hypothesis, we grouped the subjects into three categories by the proportion of precarious employee like as 0%(all standard employee), less than 30% and 30% or more. Using the SPSS 12.0 program to analyze the data, logistic regression analysis were implemented to find affective factors for the rate of occupational injury and disease. Results: 2,633 manufacturing workplaces were included for subjects. The proportions of precarious employee were 9.6 %. In manufacturing industry, about 70 % companies had no precarious employee. 16.8 % companies were in less than 30 % group, 13.2 % companies were in 30% or more group. For the rate of occupational injury and disease, the precarious group were 0.85(${\pm}1.8$), 1.19(${\pm}2.9$), 0.59(${\pm}1.1$). There was a trend that the higher precarious proportion groups was the higher rate of occupational injury and disease by the logistic regression analysis. It is more strong relationship than company size and OSH committee. Conclusions: We could find a significant result there was a positive relationship between the hiring proportion of precarious employee and the rate of occupational injury and disease in manufacturing industry with 50 employees and more.
본 논문은 한국 현지에 진출하여 직접 경영활동을 수행하고 있는 중국 제조업 분야 기업들을 대상으로 대한국 해외직접투자 결정요인을 규명하는 것이다. 결정요인을 구성하고 있는 변수로는 선행연구를 통해서 중국기업들의 경쟁우위요인과 한국의 입지우위요인으로 선정하였다. 경쟁우위요인은 다시 3분되는데, 중국기업의 독점우위요인, 본사의 자회사에 대한 지원 필요성, 그리고 효율성 추구 동기 등이다. 한국의 입지우위요인은 한국의 일반 환경, 중국 자회사들의 한국내 자원의 이용 필요성, 시장과 원자재 조달 동기 등이며, 종속 변수로는 중국 기업들의 투자형태로서 단독투자와 합작투자로 분류하였다. 이들 간의 원인 관계를 실증적으로 분석하기 위해 구조방정식모델링 기법을 사용하였다. 분석 절차를 요약하면, 선행연구를 통해 문헌분석을 실행하고 이를 토대로 연구가설을 설립한 후 이를 검증하기 위한 실증분석을 실시하는 것이다. 즉, SPSS 15.0 for windows를 이용하여 상관분석, 신뢰성 타당성 분석을 실행하였고, 최종적으로 구조 방정식 모델링을 통한 경로분석은 AMOS 11.0 for windows 통계프로그램을 활용하였다.
To characterize worker's exposure to glass fibers, to find the correlation between airborne total dust concentrations and fiber concentrations and to recommend an appropriate evaluation method for worker's exposure to fibrous dusts in glass wool industry, we carried out this study. Average respirable fiber levels at five factories were 0.013-0.056 f/cc, and fairly below the OSHA PEL, 1 f/cc. A factory showed the lowest airborne fiber level, 0.013 f/cc, which was different significantly from those of other factories of which average fiber concentration was 0.046 f/cc. The cutting and grinding operations of insulation products resulted in higher airborne fiber cocentrations than any other processes(p<0.05). To characterize airborne fiber dimension, fiber length and diamter were determined using phase contrast microscope. The geometric means of airborne fiber lengths were $42-105 \mu m$. One factory had airborne fibers whose length distribution(GM = $105 \mu m$) was different from those of other factories(GM = $42-50 \mu m$). The percentages of respirable fibers less thinner than 3 gm were 38.9-90.9% at four factories, and two factories of them had the higher percentages than others. The findings explain for variation of airborne fiber diameters between factories. On the other hand, between the processes were the difference of fiber-length distributions observed. The cutting and grinding operations showed shorter fiber-length distributions than the fiber forming one. However, fiber-diameter distributions or respirable fiber contents were similar in all processes. The airborne fiber concentrations and the dust concentrations had relatively weak correlation(r=0.25), thus number of fibers couldn't be expected reliably from dust amount. Fiber count is appropriate for assessing accurate exposures and health effects caused by fibrous dusts including glass fibers. Ministry of Labor have established occupational exposure limit to glass fibers as nuisiance dust, but should establish it on the basis of respirable fiber concentration to provide adequate protection for worker's health
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[게시일 2004년 10월 1일]
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