GHS는 화학물질의 분류 표시에 대한 세계조화시스템(Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals)으로 동일한 화학물질에 대해 국제적으로 동일한 유해 위험성 분류 표시를 하기 위한 새로운 규정이다. 화학물질의 분류 표시는 화학물질이 갖는 여러 가지 유해성, 위험성을 적절히 판별하고, 그 정도에 따라 분류한 다음, 가장 이해하기 쉬운 형태로 표시하는 것이 그 목적이며 올바른 정보제공을 통한 안전관리를 강화하고 국제적인 조화를 통하여 화학물질의 적정 평가 및 국제적 교역을 증대하고자 하는데 있다. 본 고에서는 유독물 등의 분류기준 및 표시방법에 관한 규정과 유독물의 표시규격에 대해 살펴보도록 한다.
센서는 어떤 물리 .center dot. 화학적량을 다른 물리 .center dot. 화학적량으로 변환시키는 기능의 소자를 통칭하는 용어로써 그 범위가 매우 넓으며, 현대 산업사회에서 전기 .center dot. 전자공학의 반전과 더불어 센서가 더욱 중요시되고 있다. 특히 대부분의 센서가 피측정 물리 .center dot. 화학적량을 전기적 신호로 변화 시키는 기능으로 정밀측정, 생산자동화 및 자동제어등에 다양하게 사용되고 있다. 센서는 원리적 측면에서의 분류와 센서의 기능적 측면으로 분류방법이 있다. 센서 관련 학문적 연구면에서 보면 센서의 원리적 측면에서의 접근이 용이하며 센서를 사용하는 산업체나 사용자의 입장에서는 센서의 기능적 측면 즉 피측정 물리 .center dot. 화학적량의 종류에 따른 분류가 편리하다.
서론 : 1991년 OECD 화학물질그룹 및 관리위원회(CGMC)합동회의에서는 OECD가 화학물질의 분류와 표시제도의 국제적 통일화 활동에 참여하기로 결정하였고, EC, 스웨덴, 미국 등을 주축으로 정보교환소를 설치하여 급성경구 독성 및 환경에 위험한 물질의 통일화 업무를 개시하였다. (생략)
생활을 향상시키고 개선하기 위해 화학물질은 전 세계적으로 널리 이용 되고 있고, 또한 국내에는 38,000여종의 화학물질이 유통되고 있다. 그러나 화학물질은 그 이점에도 불구하고 사람이나 환경에 유해 영향을 가져올 가능성이 있어 위험물안전관리법에서는 3,000여종을 위험물로 분류하여 규제하고 있다. 위험물에 관련하여 유해화학물질관리법, 위험물안전관리법, 고압가스안전관리법, 총포 도검 화약류단속법, 원자력 진흥법, 농약관리법 등에서 개별적으로 규정하고 분류하고 있어 위험물질에 대한 표지사항이 해당 부처에 따라 상이하여 혼란을 야기하고 있고, 위험물에 대한 품목 및 품명의 고정으로 인하여 새롭게 생성된 위험물질에 대해 적용하는 데 문제점이 있다. 이에 의해 위험물질을 개별법에 따라 관리함으로써 중복된 위험물질 분류 및 관리의 문제가 있으며, 위험물질 분류에 있어서 위험물질에 따라 수송수단이 상이함에도 불구하고 수송수단별(도로, 철도, 해운, 항공) 위험물질에 대한 세분화된 자료가 부족하다. 따라서 수송관점에서 표준화된 위험물 물질정보의 분류와 코드화 방안개발이 필요하다. 본 연구는 국내 외 문헌 검토 및 위험물에 관련된 법제도 비교를 통하여 위험물 수송관리체계 정비방안과 위험물 수송사고의 문제점을 도출하고 기존의 위험물 분류체계에서 운송관점에서의 위험물 매칭테이블을 구축하고 신속한 사고대응을 위한 위험물질별 코드화 방안을 제안하도록 하겠다.
본 연구의 목적은 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업의 효과를 검토하고자 한다. 이를 위하여 경북 D 고등학교에서 2023년 1학기에 시행된 화학 I 수업에서 AI 분류 모델을 활용한 수업의 개발과 적용 후 그 변화를 탐색하였다. 교과 내용과 AI 도구를 선정하고 교과-AI융합 교육 모형 및 AI 하드웨어 소프트웨어를 결정한 후, 프로그램의 세부 활동을 개발하여 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후, 학생들의 화학 개념 형성, AI 가치 인식, AI 기반 메이킹 역량의 세가지 측면에서 자기 효능감이 향상되었음이 확인되었다. 구체적으로, 텍스트 및 이미지 분류 모델 기반의 화학 수업이 학생들의 화학 개념 형성에 대한 자아 효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 학생들의 AI 가치 인식과 흥미를 증진시켰고, 학생들의 AI와 피지컬 컴퓨팅 능력을 향상시키는데 기여하였다. 이러한 결과는 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업이 학생들에게 긍정적인 영향을 미침을 보여주며, 교육현장에서의 유용성을 입증한다.
본 연구는 대장암 환자의 치료방법 중 하나인 항암화학요법을 분류할 수 있는 시스템인 CDSS연구의 일환으로 시행되었다. 대장암 치료에서 환자의 상태에 맞는 항암화학요법의 선택은 환자의 생존 기간과 직결되기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 대장암 환자의 개인적, 병리학적 특성을 사용해 기저 모델, 병리학적 모델, 그리고 환자의 두 가지 특성을 모두 사용한 결합 모델을 만들어 머신러닝 알고리즘으로 항암화학요법을 분류하였다. Top-n Accuracy와 ROC 곡선, AUC로 모델의 예측 정확도를 비교한 결과, 결합 모델에서 가장 우수한 예측 정확도를 보였으며, LGBM 알고리즘의 성능이 가장 우수한 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 이용해 환자 특성별 모델을 분류함으로써 환자의 상태에 맞는 항암화학요법 분류 모델을 구축하였다. 향후 연구에서 본 연구 결과를 기초한다면 더 좋은 성능의 항암화학요법 분류 모델을 만들어 CDSS 연구에 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 한국산 닭의덩굴속 호장근절 분류군들을 대상으로 개체군 수준에서 flavonoid 분석을 수행하여, 본 절 분류군에서 나타나는 형태변이 양상을 화학적 측면에서 파악하고, 이를 토대로 한반도에 분포하는 본 절 분류군들의 실체 및 한계를 정확히 파악하고자 하였다. 그 결과, 한국산 본 절 3분류군 15개체군의 잎으로부터 19종류의 서로 다른 flavonoid compound가 분리, 동정되었으며, 이들은 flavonol인 quercetin 및 kaempferol 3-O-glycoside들과 flavone인 apigenin및 luteolin C-glycoside들이었다. 이들 compound들 중 한국산 본 절 식물에 분포하는 주요 flavonoid compound는 quercetin 3-O-galactoside 와 quercetin 3-O-glucoside이었다. 본 절 한국산 분류군들은 그 flavonoid 조성에 의해 뚜렷이 구분되는 것으로 밝혀졌으며, 이러한 결과는 기존의 외부 형태학적 연구 결과와 전반적으로 일치하였다. 한편, 잡종으로 추정되는 논산 개체군의 flavonoid 조성은 F. japonica var. japonica, F. forbesii 및 F. sachalinensis와 일부 compound를 공유하는 것으로 나타났다. Fallopia japonica var. japonica의 경우, 염색체수 배수화에 따른 flavonoid 조성의 정성적 차이는 발견할 수 없었으나, 지리적 변이가 일부 나타나는 것으로 밝혀졌다.
이 연구는 KDC 제4판 화학공학분야(570)의 주요항목들을 개선하기 위한 것이다. 이를 위해 DDC와 NDC 등 기존의 주요 분류표와 학술진흥재단의 연구분야 분류표 등에 대한 비교분석을 실시하였다. 분석결과 KDC 제4판의 화학공학분야는 현대적인 용어의 사용 및 적절한 분류용어의 선택, 세부주제의 추가전개 등의 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 구체적인 개선방안을 제시하였다.
본 연구는 경상북도 중북부지역 낙동강 중류의 하천 식물상을 밝히고, 생활형을 파악하여 향후 유사지역 하천에서의 관속식물상 조사연구에 기초자료를 제공하고자 실시하였다. 현지조사는 2016년 5월부터 10월, 2017년 4월부터 10월에 걸쳐 영강, 내성천, 병성천, 위천 및 감천 등 5개 하천에서 실시하였고, 조사결과 조사지역에서 생육하는 관속식물은 99과 288속 421종 4아종 39변종 10품종 등 총 474분류군이었다. 이 중 양치식물은 8과 8속 10종 1변종 등 11분류군, 나자식물은 3과 3속 4종 등 4분류군, 쌍자엽식물 73과 217속 312종 3아종 25변종 8품종 등 348분류군, 단자엽식물 14과 60속 95종 1아종 13변종 2품종 등 111분류군으로 나타났다. 특산식물은 5분류군이 조사되었고, 식물구계학적특정종으로 중요도가 높은 III등급 이상을 살펴보면 V등급은 조사되지 않았으며, IV등급 3분류군, III등급 5분류군이 조사되었다. 희귀식물은 7분류군이 조사되었고, 귀화식물은 73분류군으로 조사되었다. 조사지역 소산식물의 생활형 분석결과 Th 159분류군, H 91분류군, HH 68분류군, G 52분류군, N 35분류군, MM 32분류군, M 25분류군, Ch 12분류군, E 1분류군 등으로 나타났다.
본 연구의 목적은 휘발성 유기화합물(VOC)과 먼지(PM)의 배출원 프로파일로부터 화학종 분류를 할당하고, 성김 행렬 조작자 핵심 배출량 시스템(SMOKE) 내에 배출원 분류코드에 따른 배출원 프로파일의 화학종 분류와 시간분배계수를 수정하는 것이다. 기솔린, 디젤 증기, 도장, 세탁, LPG 등과 같은 VOC 배출원 프로파일로부터 화학 종 분류는 탄소 결합 IV (CBIV) 화학 메커니즘과 주 규모 대기오염연구센터 99 (SAPRC99) 화학 메커니즘을 위해 각각 12종과 34종을 포함한다. 또한 토양, 도로먼지, 가솔린, 디젤차, 산업기원, 도시 소각장, 탄 연소 발전소, 생체 연소, 해안 등과 같은 PM2.5 배출원 프로파일로부터 화학종 분류는 미세 먼지, 유기탄소, 원소 탄소, 질산염과 황산염의 5종으로 할당하였다. 게다가 점 및 선 배출원의 시간 프로파일은 2007년 수도권 지역에서의 굴뚝 원격감시시스템(TMS)과 시간별 교통 흐름 자료로부터 구하였다. 특별히 점 배출원에 있어 오존 모델링을 위한 시간분배계수는 굴뚝 원격감시시스템 자료의 $NO_X$ 배출량 인벤토리에 근거하여 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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