Geophysical data sets from the Chojeong area in the Chungbuk-Do are compositely studied in terms of multi-attribute interpretation for the subsurface mapping of shallow fracture zones, associated with groundwater reservoir. Utilizing a GIS software, the attribute data are implemented to a database; a lineament from the satellite image, electrical resistivities and its standard deviation, radioactivity, seismic velocity, bedrock depth from exploration data. In an attempt to interpret 1-D electrical sounding data in 2-D and 3-D views, 2-D resistivities structures are firstly made by interpolating 1-D plots. Reconstruction of a resistivity volume is found to be an effective scheme for subsurface mapping of shallow fracture zones. Shallow fracture zones in the southeastern part of the study area are commonly correlated in the various exploration data.
Objectives: The aim of this study is to analyze the current status of the possession of measurement and analytical instruments among work environment monitoring organizations that have been designated by the Ministry of Employment and Labor (MoEL) in Korea. Methods: Data for measurement and analytical instruments were gathered by inspectors who had been assigned by the Korea Occupational Safety and Health Agency (KOSHA) and MoEL during the evaluation program for designated work environment monitoring service providers in 2012. Data for 11 monitoring instruments and nine analytical instruments were collected from 108 organizations. Basic data such as the type of service provides and the size of employment were also recorded by the inspector. Results: The total number of personal air samplers including high and low flow rates operated in Korea was 5,418, with average of 50.2. Average operation number of noise dosimeters was 35.0, while 3,780 dosimeters were used in 108 work environment monitoring organizations. There were 10,488 monitoring instruments in total. All service providers possessed at least one AAS and GC in their analytical laboratory. Total number of HPLC/MS was five, followed by ICP/MS of seven, with an average of 0.07. Conclusions: Based on the data, domestic work environment monitoring service providers possessed relatively reasonable measurement and analytical instruments. Nearly all instruments had been imported from advanced countries such as USA, UK and Japan. Periodic gathering of data on these instruments may help maintain good workplace monitoring results and the health of workers at the sites.
본 연구에서는 9가지 환경에서 마이크로폰과 자이로센서, 가속도센서를 이용하여 얻은 데이터를 특징 추출한 후 각 특징들을 조합하여 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용한 분류실험을 수행하였다. 기존의 환경 인식에 관한 연구들에서는 주로 마이크로폰을 이용한 환경음 데이터를 통해 인식주체의 환경 상황을 인식하고자 하였으나, 여러 노이즈들이 결합한 형태로 좋은 특징을 얻기 어려운 환경음의 구조적 특성으로 인해 그 인식 성능에 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 환경상황을 인식하기 위한 또 다른 방법으로 인식주체의 움직임 특성을 반영하기 위해 자이로센서와 가속도센서의 데이터를 특징에 추가 적용하는 방식을 제안하였다. 실험결과 따르면 마이크로폰을 통해 얻은 환경음의 특징만을 이용하는 기존의 방식들에 비해 가속도센서를 통해 얻은 데이터를 기존의 환경음 특징벡터와 조합한 경우에서 5% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
Background/Aims: The Gachon Regional Occupational Cohort Study (GROCS) is a large-scale longitudinal study of occupational safety and health data (covering Work Environment Monitoring, Workers' Health Surveillance, and Occupational Health Service) conducted by the Gachon University Gil Medical Center (GUGMC) in Incheon, Republic of Korea. We conducted GROCS to identify the health effects of workers' occupational risks, behavior, socioeconomic status, and life style. Methods: The GROCS includes data from Work Environment Monitoring, Workers' Health Surveillance, and Occupational Health Service. The baseline year for all data collection was 2018. Work Environment Monitoring was conducted in 240 companies located in Incheon. General Health Examination and Special Health Examination were performed on 32,725 and 9,504 workers, respectively. Occupational Health Services were provided to 16,883 workers in 171 companies. These data have been collected and operated at an external data management institution and were provided as a retrospective cohort after removing personal identification information. Results: In 2018, the total number of companies was 2,854, among which which 488 special Health Examination, 171 Work Environment Monitoring, and 240 Occupational Health Service. The proportion of companies undergoing Special Health Examination was 17.1%, the proportion of companies undergoing Work Environment Monitoring was 8.4%, and the proportion of Companies undergoing Occupational Health Service was 6.0%. Conclusion: GROCS expects researchers to utilize its useful and reliable resource for occupational health and surveillance with for academic or political purposes to lead to improved workers' health and working environment.
In general, a measuring instrument of sound noise use only one wired channel by one sensor. Therefor the measuring instrument use wired cables as the number of channels are provided by instrument. In a point of observed target it needs data from multiple sensors and In case of measured point is a large numbers the environment of constitution would be complicated because that is in need of channel and cable. So we need the method that can improve the existing transmission channel and cable environment even the measured point is increased. If we use the Code Division Multiple Access(CDMA) we transmit a large numbers of sensor data by using a common transmission channel. We present the method that transmits data of multiple sensor to wireless by using CDMA. This method can simplify the measurement environment dramatically when collecting data by using multiple sensor. We expect this study to contribute the part of multiple access technology and relation technologies on the measuring environment.
In general, a measuring instrument of sound noise use only one wired channel by one sensor. Therefor the measuring instrument use wired cables as the number of channels are provided by instrument. In a point of observed target it needs data from multiple sensors and In case of measured point is a large numbers the environment of constitution would be complicated because that is in need of channel and cable. So we need the method that can improve the existing transmission channel and cable environment even the measured point is increased. If we use the Code Division Multiple Access(CDMA) we transmit a large numbers of sensor data by using a common transmission channel. We present the method that transmits data of multiple sensor to wireless by using CDMA. This method can simplify the measurement environment dramatically when collecting data by using multiple sensor. We expect this study to contribute the part of multiple access technology and relation technologies on the measuring environment.
When a mobile robot moves around autonomously without man-made corrupted bye landmarks, it is essential to recognize the placement of surrounding objects especially for self localization, obstacle avoidance, and target classification and localization. To recognize the environment we use many Kinds of sensors, such as ultrasonic sensors, laser range finder, CCD camera, and so on. Among the sensors, ultra sonic sensors(sonar)are unexpensive and easy to use. In this paper, we analyze the sonar data and propose a method to recognize features of indoor environment. It is supposed that the environments are consisted of features of planes, edges, and corners, For the analysis, sonar data of plane, edge, and corner are accumulated for several given ranges. The data are filtered to eliminate some noise using the Kalman filter algorithm. Then, the data for each feature are compared each other to extract the character is ties of each feature. We demonstrate the applicability of the proposed method using the sonar data obtained form a sonar transducer rotating and scanning the range information around a indoor environment.
분산 환경에 존재하는 다양한 이기종의 계산 자원은 가상화 기술을 통해 통합된 고성능 컴퓨팅 환경을 구축한다. 최근, 사용자 수준의 향상으로 인해 복잡한 응용 작업의 처리에 대한 요구가 증가하고 있으며, 이는 고성능 컴퓨팅에 대한 수요로 이어지고 있다. 사용자가 요구하는 각각의 작업에는 데이터가 포함되어 있고, 각각의 데이터는 고유의 특성을 가지고 있으므로, 작업의 분류와 처리는 데이터의 특성이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 분산 환경에서 계산 자원의 효율 증대를 위한 데이터 특성 기반의 작업 분류방법(JCDT : Job Classifying method based on Data Traits for Increased Efficiency of Computational Resources in Distributed Environment) 을 제안한다. 제안하는 JCDT 는 사용자가 요구하는 작업이 지닌 데이터의 특성을 기반으로 작업을 분류하여, 계산 자원의 효율 증대와 작업 처리속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
For the autonomous navigation of an unmanned ground vehicle in the rough terrain and combat, the dust environment should necessarily be overcome. Therefore, we propose a robust obstacle detection methodology using laser range sensor and radar. Laser range sensor has a good angle and distance accuracy, however, it has a weakness in the dust environment. On the other hand, radar has not better the angle and distance accuracy than laser range sensor, it has a robustness in the dust environment. Using these characteristics of laser range sensor and radar, we use laser range sensor as a main sensor for normal times and radar as a assist sensor for the dust environment. For fusion of laser range sensor and radar information, the angle and distance data of the laser range sensor and radar are separately transformed to the angle and distance data of virtual range sensor which is located in the center of the vehicle. Through distance comparison of laser range sensor and radar in the same angle, the distance data of a fused virtual range sensor are changed to the distance data of the laser range sensor, if the distance of laser range sensor and radar are similar. In the other case, the distance data of the fused virtual range sensor are changed to the distance data of the radar. The suggested methodology is verified by real experiment.
The methodology report '2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories' shows higher tier method can be a good practice, which uses country-specific or plant-specific data when calculating greenhouse gas emissions by country. We review the methodology report to present principles of using plant-level data and also examine examples of using plant-level data in chemical and metal industry in 20 countries for the purpose of quality improvement of national greenhouse gas inventories. We propose that Korea consider utilizing plant-level data, as reported according to 'Greenhouse gas and Energy Target Management Scheme', in the following order as a preference. First, the data can be utilized for quality control of Korea's own parameters, when Tier 2 method is adopted and bottom-up approach is not applicable. Second, both plant-level data and IPCC default data can be used together, combining Tier 1 method with Tier 3 method. Third, we can also use acquired plant-level data and country specific parameters, combining Tier 2 method with Tier 3 method. Fourth, if the plant-level data involves all categories of emissions and the data is proven to be representative, we can apply Tier 3 method. In this case, we still need to examine the data to check its reliability by a consistent framework, including appropriate quality control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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