Recently data mining techniques have been used for analysis and classification of data related to industrial accidents. The main objective of this study is to compare algorithms for data analysis of industrial accidents and this paper provides an optimal predicting model of 5 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, LR (Logistic Regression) and NN (Neural Network) with ROC chart, lift chart and response threshold. Also, this paper provides an approximation model for an optimal predicting model based on NN. The approximation model provided in this study can be utilized for easy interpretation of data analysis using NN. This study uses selected ten independent variables to group injured people according to a dependent variable in a way that reduces variation. In order to find an optimal predicting model among 5 algorithms, a retrospective analysis was performed in 67,278 subjects. The sample for this work chosen from data related to industrial accidents during three years ($2002\;{\sim}\;2004$) in korea. According to the result analysis, NN has excellent performance for data analysis and classification of industrial accidents.
Objectives: Hazard classification is a controversial issue in the new MSDS system in which chemical companies have to prepare and submit MSDS for chemicals that they manufacture or import to the competent authorities according to the amended Occupational Safety and Health Act. The aim of this study is to suggest how to apply and manage harmonized hazard classification criteria and results by investigating current hazard classification systems and trends. Methods: The domestic issues about different hazard classification criteria and results were investigated by reviewing the literature and business outcomes regarding KOSHA. We also checked official and unofficial reports from the UN to understand international discussion about the topic. Chemical hazard classification results from agencies providing chemical information were analyzed to compare a harmonized rate between classifications. Furthermore, a field survey of a few chemical companies was conducted. Results: Under the related competent authorities, an integrated standard proposal was developed to harmonize the domestic hazard classification criteria. Although harmonized chemical information is strongly needed, we recognized the uncertainty and difficulty of harmonized hazard classification from the UN global list project review. In practice the harmonization rate of the classification was generally low between the classification in KOSHA, MoE, and EU CLP. Among hazard classes, health hazards largely led the disharmony. The field survey revealed a change of perception that the main body of chemical information production is manufacturers. Approaches and solutions about hazard classification issues differed depending on business size, types of chemical handling, and other factors. Conclusions: We proposed reasonable ways by time and step to apply hazard classification in the new MSDS system. Chemical manufacturers should make and offer chemical information including responsible hazard classifications. The government should primarily accept these classifications, evaluate them by priority, and support or supervise workplaces in order to communicate reliable chemical information.
시설물의 운영 및 유지관리는 시설물의 전 생애주기 비용의 83% 이상을 차지하기 때문에 시설물의 효과적인 관리는 필수적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 시설물의 운영 및 유지관리 단계에서 요구되는 정보를 설계 및 시공단계에서부터 관리하기 위해 BIM 객체 기반의 분류목록을 개발하였다. 이 분류목록을 개발하기 위해 건설정보분류체계, 건축전기설비설계기준, 조달청 물품목록분류를 분석하였으며, 객체분류목록을 구성하기 위한 문제점을 도출하였다. 그리고 각 기준을 비교 분석하여 KSF 1540:2010 (CAD도면 작성 원칙과 기준)의 '도면의 분야 코드'를 분야분류인 대분류로 구성하고, 건설정보 분 류체계의 부위분류를 중분류로 구성하였으며, 조달청 물품목록 분류를 소분류인 장비 및 장치분류로 분류하고 해당 코드를 부여하였다. 본 연구는 설계단계 객체관점의 분류를 제공함으로써 운영 및 유지관리단계 정보교환 및 공유에 유용할 것이다. 나아가 운영 및 유지관리단계 기능별, 공간별, 용도별 장치 및 장비관리를 가능하게 함으로써 시설물의 효과적인 운영 및 유지관리를 가능하게 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국방표준분류체계의 현실태 및 문제점을 분석하고 국내외 표준분류체계 사례 분석을 통해 규격관리 업무를 효율적으로 수행하기 위한 방안을 제안하였다. 국방기술자료의 군수품 품질 문제를 지속적으로 해소하기 위해 민간의 우수 기술을 적시에 반영하고 완성도 높은 국방규격의 관리를 위해 민간의 표준체계를 벤치마킹해야 한다. 먼저, 현실태 분석을 위해 국내 민간 KS 및 국외 ICS코드, 미국 국방표준시스템을 통해 나토 분류체계를 분석하였다. 우리군의 경우는 방위사업청에서 운영 중인 국방표준종합시스템을 통해 국방규격 분류체계의 현실태를 파악하였다. 각 경우를 우리 군의 국방규격 분류체계에 산업표준과 연계해 국방표준분류체계에 적용하였다. 국방부 무기체계/전력지원체계의 분류는 전순기 군수품에 대해 8대 무기체계와 6대 전력지원체계로 분류한 우리 군에 가장 적합한 분류체계이다. 대분류로 국방부 무기체계/전력지원체계의 분류를 채택하였고, 중분류와 소분류로는 나토 분류체계를 채택하였다. 구체적으로 대분류 12개 분야, 중분류 66개 분야, 소분류 352개 분야로 각각 분류하였다. 본 연구에서는 국방표준관리체계 확립으로 민간의 기술반영을 통한 신규 국방규격 분류체계 개선방안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.
최근 4차 산업혁명기술 발전이 부각되면서 이와 연계한 BIM정보기술로써 BIM 정보체계가 토목분야까지 확산되고 있는 추세이다. 국토교통부는 2020년부터 신속하고 광범위하게 BIM 정보체계를 건설 분야에 도입하려는 다각적인 기술정책을 발표하고 있다. 보통 SOC분야의 시설물은 형상이 정형화되지 않고, 복잡한 정보로 구성되어 있어 표준체계 없이 BIM 구현이 어렵다. 이런 문제점을 효과적으로 극복하기 위해서 BIM 표준분류체계의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 국내외 유관 선행연구와 기존의 정보체계 및 실무기준 등을 조사 분석하여, 기 개발된 도로 및 하천분야 객체분류체계와 연계되도록 BIM 속성분류체계를 개발하였다. BIM 속성분류체계는 도로 및 하천분야의 단위시설, 시설물요소, 시설유형, 객체구성, 부품구성 등 객체 구성수준에 대응하는 사업, 시설, 시설부위 및 구성객체의 속성정보를 개발하였다. 또한 다양한 SOC 분야에 BIM 객체분류체계와 속성분류체계를 확장 적용하기 위한 방안과 시설별로 공간정보를 구성하는 방안도 제시하였다. 이 연구의 결과를 도로의 포장시설과 교량시설물에 시범 적용하여 효과적이고 체계적으로 시설물을 구성하고 정보를 구축하며 검색조회 가능여부를 검증하였다. 본 연구개발에 의한 객체분류체계와 속성분류체계에 의한 BIM 표준분류체계 개발로 향후 체계적이고 편리한 모델링과 정보체계의 구축여건이 마련되어 건설IT 발전에 기여할 것이다.
The mortality rate in industrial accidents in South Korea was 11 per 100,000 workers in 2015. It's five times higher than the OECD average. Economic losses due to industrial accidents continue to grow, reaching 19 trillion won much more than natural disaster losses equivalent to 1.1 trillion won. It requires fundamental changes according to industrial safety management. In this study, We classified the risk of accidents in industrial complex of Ulju-gun using spatial analytics and data mining. We collected 119 data on accident data, factory characteristics data, company information such as sales amount, capital stock, building information, weather information, official land price, etc. Through the pre-processing and data convergence process, the analysis dataset was constructed. Then we conducted geographically weighted regression with spatial factors affecting fire incidents and calculated the risk of fire accidents with analytical model for combining Boosting and CART (Classification and Regression Tree). We drew the main factors that affect the fire accident. The drawn main factors are deterioration of buildings, capital stock, employee number, officially assessed land price and height of building. Finally the predicted accident rates were divided into four class (risk category-alert, hazard, caution, and attention) with Jenks Natural Breaks Classification. It is divided by seeking to minimize each class's average deviation from the class mean, while maximizing each class's deviation from the means of the other groups. As the analysis results were also visualized on maps, the danger zone can be intuitively checked. It is judged to be available in different policy decisions for different types, such as those used by different types of risk ratings.
본 연구는 KDC 디자인학 분야의 분류체계를 개선하고자, 선행연구에서 제시된 디자인학 연구분류체계들을 조사하고 KDC, DDC, LCC, NDC를 비교 분석하였다. KDC의 디자인학 분야 분류체계의 문제점으로는 디자인 이론영역과 관련된 분류항목 부족, 주요 디자인 응용분야에 대한 세목 미비, 디자인 범위를 명시하는 주기의 부재 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 디자인 이론영역, 시각디자인, 제품디자인, 환경디자인 분야에 해당되는 분류항목들에 대하여 구체적인 개선방안을 제시하였다.
본 연구는 2개년 중소기업 기술통계조사에 근거하여 기업의 기술특성, 기업역량, R&D 활동에 해당하는 요인들이 R&D를 통한 매출액에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 조절회귀 분석을 수행하였다. 아울러 개발 방식에 따라 각 요인의 영향력 변화를 확인하고, 29개 산업에 대하여 동일한 분석을 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 분석 결과 12개 요인이 매출액에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기술개발 방식에 따른 요인의 영향력 변화를 분석한 결과, 4개의 요인에서 유의한 변화가 확인되었고, 이들 각의 요인에서 기술개발 방식에 따른 성과 창출에 서로 다른 조절효과가 확인되었다. 셋째, 매출액 영향 요인을 산업별로 검증한 결과, 산업별 최대 9개까지 성공요인을 보유하며, 산업별 개발방식에 따른 요인의 영향력 변화 분석 결과 산업별 최대 8개까지 유의한 변화가 확인되었다. 본 연구는 다음의 시사점을 가진다. 첫째, 중소기업은 기술개발 관련 의사결정시 해당 기업이 속한 산업에서 매출 증대 요인이 무엇인지 파악하여 집중할 필요가 있다. 또한 개발하는 기술의 특성, 기업의 역량, R&D 활동수준 등을 고려하여 기술개발방식을 결정하여야 한다. 둘째, 중소기업을 지원하는 기관에서는 관련 예산을 효과적으로 집행하기 위해 지원 기업 평가 시, 지원과제 및 지원목적에 따라 평가항목을 달리하는 상황별 가이드라인을 수립해야 한다. 특히 도출된 결과를 토대로 개방형 혁신 기업에 대한 맞춤형 지원 등을 통해 정책 효과성을 제고할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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