Objectives: The goal of this study is to standardize industry, process, and job within work environment measurement information. Methods: We selected 180 work environment measurement reports on 30 industries from a database monitored from 2014 to 2016 by the Korea Industrial Health Association. Ten industrial hygienists, each with over five years of experience in measurement, conducted a primary standardization of 180 reports. Two professional industrial hygienists with more than 20 years of experience each reviewed and revised the results of the primary standardization. We also examined the validity on the usefulness of the standardized database by the two industrial hygienists. Results: The final standardization results were classified into eight major categories, 23 sub-major categories, 39 minor categories, 53 unit categories and 70 sub-unit categories in the Korean Standard Industrial Classification (KSIC) 10th revision. A total of 161 processes were standardized, and there were 148 processes with K2B codes. Standard job was coded into 13 job groups including operator, automobile maintenance, nurse, maintenance, manager, excavating machine operator, forklift driver, radiologist, clinical pathologist, signer, researcher, kitchen assistant, and concrete reinforcement ironworker. Conclusions: Although the standardized information in this study may be only a part of the total information, it can be useful for improvement of the K2B system. Additional research is needed for an ongoing clean-up of data in the K2B and re-calibration and reclassification of standard processes until the future national exposure monitoring system is fully established.
세계 최대 차량공유업체 우버의 자율주행에 의한 보행자 사망사고에 이어 지난 4월에는 테슬라의 자율주행 교통사고로 2명이 사망하는 등 자율주행의 안전성 문제가 대두됨에 따라 자율주행 도입에 따른 도로 이용자의 안전성 확보가 필요한 실정이다. 이에 자율주행의 안전성을 확보하기 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행할 도로 및 교통 환경을 기반으로 다양한 상황에서의 자율주행 운전능력을 평가할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 다양한 운전능력 시험방법 중 가상현실 기반 자율주행 운전능력 평가도구를 제시하고자 일반 운전면허시험 문제를 기반으로 UC-win/Road ver.14.0을 활용하였다. 이를 바탕으로 복합적이고 다양한 주행환경에서 돌발상황에 대한 운전능력을 시험하고자 하였으며 자율주행 운전능력 시험평가의 최적의 도구로서의 실제 적용가능성을 확인하고자 하였다.
KoFlux의 표준화된 에디 공분산 플럭스 자료 처리과정이 갱신되는 과정에서 그 처리 방법에 따른 결과도 조금씩 달라져 왔다. 대부분의 자료 사용자들은 자료 처리 결과의 차이와 이러한 차이가 자신들의 분석결과에 미칠 수 있는 영향에 대해 명확히 인지하지 못하고 자료를 사용하고 있는 실정이다. 본 총설에서는 KoFlux 데이터베이스를 사용하는 연구자들에게 자료처리 과정을 투명하게 정리하여 자료에 대한 신뢰성과 활용성을 확보하기 위해, 과거의 자료 처리 방법이 어떻게 변화되고 개선되었는지를 평탄하고 균질한 해남 논 관측지(HPK)와 복잡하고 비균질한 광릉 활엽수림 관측지(GDK) 자료를 처리하고 그 차이를 확인하여 문서화하였다. 관측 대상지와 관측 장비의 다양화로 인해, 기존에 무시되거나 간소화 되었던 자료 처리 과정(예, 주파수 반응 보정, 정상성 검정 등)을 다시 적용하였고, 메탄 플럭스 결측 메우기와 이산화탄소 플럭스 보정 및 배분 방법을 새롭게 개선하였다. 본 연구결과로부터 에디 공분산 플럭스 관측 자료의 품질에 주파수 반응 보정(HPK: 연적산값의 11~18%의 편향 발생, GDK: 6~10%)과 정상성 점검(HPK: 연적산값의 4~19%의 편향 발생, GDK: 9~23%)이 매우 중요하고, 결측 메우기 및 배분 과정에 있어서 우선적으로 결측을 최소화하는 것이 최선이며, 대상 플럭스의 변동을 설명할 수 있는 적절한 조절 인자의 선택이 처리방법의 선택보다 중요함을 확인 하였다. 장기 KoFlux 관측 자료의 정확성, 투명성 및 연속성 확보를 위해 위의 결과를 반영하는 자료 처리 기술 개발과 문서화를 지속적으로 추진해 나갈 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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