본 연구는 가스 안전 작업 관리 모바일 앱의 개발을 위하여 다음과 같은 사항을 연구하였다. 기 연구된 초기 연구에 의해 모바일 앱의 시나리오 설계 및 1, 2차 이미지 도출이 완료된 후 후속 연구로 이루어 진 본 연구에서는 1) 가스 작업의 유형별 분류를 형태별 분류와 위험도 별 분류로 나누어 제안 2) 투핸드 작업의 많은 산업현장에서 모바일 앱과 작업자의 효과적인 연동을 위한 인터랙션 방안의 연구 및 제안이 이루어졌다. 특히 가스 작업뿐 아니라 각 산업현장 영역에서 이를 관리하는 메인 시스템과 상호작용하는 모바일 앱의 개발은 국내 최초의 시도라 할 수 있으며, 다양한 인터랙션 방안을 통해 작업자가 자유롭고 안전하게 작업할 수 있도록 도왔다.
건설산업은 안전사고뿐 아니라 공기지연, 원가상승, 환경오염 등의 여러 복합적인 리스크가 발생하며 이를 해결하기 위한 관리기술이 필요하다. 그 중에서 프로젝트에 직접적인 영향을 미치는 공정리스크의 관리는 그 중요성에 비해 관련정보가 부족한 실정이다. 본 연구는 각 프로젝트마다 상이한 분류체계 사용으로 인한 리스크 정보검색의 어려움을 해소하기 위하여 MATM 터널 공정리스크분류체계를 개발하고자 하였다. 리스크수집은 기존 문헌검토와 Experience Mining 기법을 사용하였고 DB구축은 자연어처리 개념을 활용하였다. 분류체계의 구조는 자료의 호환성을 고려하여 기존 WBS 구조를 채택하였고, WBS의 공종과 연결된 RBS를 구축하였다. 연구결과 공종별 리스크를 쉽게 파악하고 리스크에 연결된 리스크특성과 리스크요인이 직관적으로 드러나는 리스크분류체계가 완성되었다. 구축된 분류체계의 활용성 검증결과 사용자의 키워드 입력으로 공종별 리스크와 리스크요인이 쉽게 식별되어 분류체계는 유효한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 NATM터널 계획 및 설계 시 작업공종에 따르는 리스크를 미리 식별하고 그 요인에 맞는 대응방안을 수립하여 비용과 공사기간의 증가를 방지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 함평사건희생자유족회의 소장 기록물에 대한 분류체계를 마련하는 데에 있다. 이에 따라 기록물의 맥락을 기능적 출처주의를 통해 구현하며, 기록물을 효과적으로 활용할 수 있도록 유형별 특성과 생산시기별 특성을 반영한 분류표를 제시하였다. 기능분류체계 개발 방법론인 DIRKS를 사용하여 함평사건희생자유족회의 업무분석을 수행함으로써, 업무기능-업무활동-처리행위로 이어지는 업무분류표를 도출한다. 함평사건희생자유족회 소장 기록물을 유형과 생산시기별 특성을 고려하여 그 범주를 결정한다. 기록물 맵핑은 업무분류표에 해당하는 업무분류체계에 1차적으로 실행하고, 2차적으로는 업무분류에 유형분류와 시대분류를 접목한 다중분류체계에 맵핑한다. 업무주제-업무활동-처리행위-유형-시대의 형태로 이어지는 기록물 분류표를 도출한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2904-2926
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2022
Currently, diabetes is the most common chronic disease in the world, affecting 23.7% of the population in the Kingdom of Saudi Arabia. Diabetes may be the cause of lower-limb amputations, kidney failure and blindness among adults. Therefore, diagnosing the disease in its early stages is essential in order to save human lives. With the revolution in technology, Artificial Intelligence (AI) could play a central role in the early prediction of diabetes by employing Machine Learning (ML) technology. In this paper, we developed a diagnosis system using machine learning models for the detection of type 2 diabetes among adults, through the adoption of two different diabetes datasets: one for training and the other for the testing, to analyze and enhance the prediction accuracy. This work offers an enhanced classification accuracy as a result of employing several pre-processing methods before applying the ML models. According to the obtained results, the implemented Random Forest (RF) classifier offers the best classification accuracy with a classification score of 98.95%.
In this paper, we would study the applicability of neural networks to the recognition process of Korean stenographic character image, applying the classification function, which is the greatest merit of those of neural networks applied to the various pans so far, to the stenographic character recognition, relatively simple classification work. Korean stenographic recognition algorithms, which recognize the characters by using some methods, have a quantitative problem that despite the simplicity of the structure, a lot of basic characters are impossible to classify into a type. They also have qualitative one that it is not easy to classify characters for the delicacy of the character forms. Even though this is the result of experiment under the limited environment of the basic characters, this shows the possibility that the stenographic characters can be recognized effectively by neural network system. In this system, we got 90.86% recognition rate as an average.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.27-32
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2002
In this paper, we would study the applicability of neural networks to the recognition process of Korean stenographic character image, applying the classification function, which is the greatest merit of those of neural networks applied to the various parts so far, to the stenographic character recognition, relatively simple classification work. Korean stenographic recognition algorithms, which recognize the characters by using some methods, have a quantitative problem that despite the simplicity of the structure, a lot of basic characters are impossible to classify into a type. They also have qualitative one that It Is not easy to classify characters fur the delicacy of the character farms. Even though this is the result of experiment under the limited environment of the basic characters, this shows the possibility that the stenographic characters can be recolonized effectively by neural network system. In this system, we got 90.86% recognition rate as an average.
We develop methods for propagating and analyzing EPCI(Extended Process Capability Index) by using the error type that classifies into accuracy and precision. EPCI developed in this study can be applied to the three combined processes that consist of production, measurement and calibration. Little calibration work discusses while a great deal has been studied about SPC(Statistical Process Contol) and MSA(Measurement System Analysis). EPCI can be decomposed into three indexes such as PPCI(Production Process Capability Index), PPPI(Production Process Performance Index), MPCI(Measurement PCD, and CPCI(Calibration PCI). These indexs based on the type of error classification can be used with various statistical techniques and principles such as SPC control charts, ANOVA(Analysis of Variance), MSA Gage R&R, Additivity-of-Variance, and RSSM(Root Sum of Square Method). As the method proposed is simple, any engineer in charge of SPC. MSA and calibration can use efficientily in industries. Numerical examples are presentsed. We recommed that the indexes can be used in conjunction with evaluation criteria.
흥선종양은 비교적 흔한 종격종 종양이나 이제까지 병리학적 분류가 통일된 것이 없었으며 또한 치료 및 예후와의 연관성이 잘 확립되어 있지 않았다. 최근에서야 WHO 분류가 발표되었고 이에 따른 치료 계획과 치료에 따른 예후와의 상관관계가 보고되기 시작했다. 본 연구는 WHO 분류와 Masaoka병기 그리고 임상양상 간의 상관관계를 조사하였다. 대상 및 방법: 대상환자는 서울아산병원 흉부외과에서 1993년 1월부터 2003년 6월까지 완전절제술을 시행 받았던 흥선종양 환자 98명으로 하였다. WHO 분류의 조사를 위하여 병리조직 slide를 다시 검토하였으며 수술 후 Masaoka병기와의 관련성, 술 후 추가적인 치료와 예후에 대한 관계 및 재발여부에 관하여 의무기록 조사를 통하여 후향적으로 조사하였다. 결과: 98예의 대상 환자 중 남녀 비는 48 : 50이었으며 수술 연령은 평균 $49.6{\pm}13.9$세였다. WHO 분류에 따르면 type A 6명, AB 14명, B1 18명, B2 23명, B3 18명, C 9명이었다. Masaoka 병기와 WHO 분류와의 관계를 보면 Masaoka 병기 I 53명 $(54{\%})$ 중에서 WHO type A 4명, AB 7명, B1 22명, B2 17명, B3 3명이었으며 Masaoka 병기 II 28명$(28.5{\%})$ 중에서는 WHO type A 2명, AB 7명, B1 4명, B2 2명, B3 8명, C 5명이었고 Masaoka병기 III 15명$(15.3{\%})$ 중에서는 WHO type B1 L명, B2 3명, B3 7명, C 4명이었으며 Masaoka병기 IV 2명$(2{\%})$ 중에서는 WHO type B1 1명, B2 1명이었다. 평균 추적 기간은 $28{\pm}6.8$개월이었다. 사망 환자는 3명으로 type B2에서 2명(Masaoka 병기 III, IV), 그리고 type C에서 1명(Masaoka병기 II)이었다 재발 후 생존해 있는 환자는 총 6명이었으며 이 중 type B2에서 2명(Masaoka 병기 III), type B3에서 2명(Masaoka 병기 I, III) type C에서 2명(Masaoka 병기 II)이었다. Kaplan-Meier방법으로 통계 처리한 결과 WHO분류상 type B2에서 5년 생존율은 $90{\%}$ 였으며 type C에서 5년 생존율은 $87.5{\%}$였다. 재발률을 보면 class B2에서 5년 무병 생존율 $80.7{\%}$, B3에서 $81.6{\%}$, C에서 $50{\%}$였다. Log-Rank 방법에서 보면 WHO분류와 생존율, 재발률 사이에 통계학적으로 상관관계가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). WHO 분류와 Masaoka분류의 상관 관계를 보면 Spearman correction method출 이용한 통계에서 상관관계 곡선이 slope=0.401 (p=0.023)으로 밀접한 관계가 있다고 하겠다. 결론: WHO분류의 type C의 경우 수술 후 재발률과 사망률이 높으므로 수술 후보다 적극적인 치료와 추적관찰이 필요할 것으로 생각된다. WHO분류와 Masaoka 병기간에는 상호 밀접한 관계가 있는 것으로 생각되며 WHO분류 및 Masaoka병기 모두 흥선종의 예후의 예측 인자가 될 수 있을 것으로 생각된다.
연구목적:소규모 건축현장은 체계적인 안전관리활동이 미흡하고 건설현장의 특성상 외부환경의 요인으로 생산구조가 복합적이고 건설장비의 위험성 등으로 인해 산업재해의 가능성이 매우 높은 실정이다. 소규모 건설현장의 재해예방을 위한 위험요인을 도출하고 재해를 줄일 수 있는 실무적인 위험성평가의 기법 중 체크리스트 방법을 제안하고자 한다. 연구방법: 문헌조사와 재해사례를 분석하여 위험요인을 도출하여 위험요인 항목을 중심으로 소규모 건설현장에 적합하고 효율적인 위험성평가의 체크리스트를 위한 세부작업을 분류하였다. 연구결과:위험요인을 6개의 대분류로 구분하고 실질적인 작업공종을 중심으로 29개의 세부공종을 분류 하였으며 이에 따른 세부작업을 80개로 구분하였다. 결론:소규모 건축현장에 적합한 위험요인을 분류체계에 따라 정리함으로써 건설현장에 부족한 전문성을 보완할 수 있고 보다 쉽게 위험요인을 도출하여 안전대책수립을 통한 재해감소를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
Objective: The aim of this study is to investigate a trend of human error types observed in a series of verification and validation experiments for an Advanced Control Room(ACR) equipped with Lager Display Panel(LDP), Work Station Flat Panel Display(WS FPD), list type Alarm System(AS), Soft Control(SC) and Computerized Procedure System(CPS). Background: Operator behaviors in a fully computerized control room are quite different from those in a traditional hard-wired control room. Operators in an ACR all together monitor plant status and variables through their own interface system such as LDP and WS FPD, are notified of abnormal plant status through their own list type AS, control the plant through their own SC, and follow the structured procedure through their own CPS whereas operators in a traditional control room only separately do their duty directed by their supervisor. Especially the secondary task such as manipulating the user interface of ACR can be an extra burden to all the operators including the supervisor. Method: The Reason's human error classification method was applied to operators' behavioral data collected from a series of verification and validation experiments where operators showed their plant operational behaviors under a couple of harsh scenarios using the ACR simulator. Results: As operators accustomed to the new ACR system, knowledge or rule based mistakes appearing frequently in the early series of experiments decreased drastically in the latest stage of the series. Slip and lapse types of errors were observed throughout the series of experiments. Conclusion: Education and training can be one of the most important factors for the operators accustomed to the traditional control room to be adapted to the new system and to run the ACR successfully. Application: The results of this study implied that knowledge or rule based mistakes can be reduced by training and education but that lapse type errors might be reduced only through innovative improvement in human-system interface design or teamwork culture design including a new leadership style suitable for ACR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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