We have compared and analyzed the definition of medical devices, classification, who treats, controls and sales the spectacle frames in South Korea, USA and European Union in this paper. South Korea classifies the spectacle frames as an industrial products while EU and USA regards it them as the medical devices. Sunglasses are industrial products in South Korea and EU but they are still the medical devices in USA. Assignment of spectacle frames and sunglasses as an industrial products could bring into several problems. Restricted classification of medical devices on spectacle frames and sunglasses will resolve the problem mentioned.
By evaluating the health status of 152 male workers engaged in a metal-product factory by Cornell Medical Index in conjunction with their experience of industrial accident, I attempted to find out whether any health condition may effect on the occurence of industrial accident. Differences in frequency of complaints in each section of CMI between control workers and accident workers were statistically tested by T-test. On the other hand, influence of neuropsychiatric factors (section M-R) on the occurence of accidents was analyzed by $X^2-test$ with Fukamachi's classification. The followings were the results obtained in this study. 1. The average number (26.42) of physical complaints in accident group is significantly more than in control group (18.70). 2. The average number (17.70) of mental complaints in accident group is very significantly more than in control group (11.70). 3. Differences in frequencies of complaints by sections between accident group and control group was all significant except C (cardiovascular system), H (genitourinary system), I (fatigue) & J (frequency of disease). 4. frequency rate of neurotic workers who were identified by Fukamachi's classification was significantly higher in accident group (72%) than in control group (51%).
The Consultation about Energy Use Plan is prescribed by the Energy Use Rationalization Act. This study calculated the Standard Data for Energy Use Plan of Industry Complex by the 9th Korean Standard Industrial Classification Divisions so that the energy demand reflecting the industrial technology change and characteristics of Manufacturing Divisions would predict. To achieve this aim, analysis on thousands of data in Energy Consumption Report Forms reported from industries which annual consumption of energy exceeds 2,000toe from 2009 to 2010 was carried out. The results showed that calculated overall mean fuel basic unit decrease, electricity basic unit increase and energy basic unit increase compared to that of the Notification No. 2002-130 of the Ministry of Commerce, Industry and Energy, therefore it means that heat source of energy facilities transferred from fuel to electricity. Also resultingly suggests that the related notification, code etc. are amended as soon as possible.
As the safety fields are expanding to a variety of industrial fields, safety technology has been developed by convergence between industrial safety fields such as mechanics, ergonomics, electronics, chemistry, construction, and information science. As the technology convergence is facilitating recently advanced safety technology, it is important to explore the trends of safety technology for understanding which industrial technologies have been integrated thus far. For studying the trends of technology, the patent is considered one of the useful sources that has provided the ample information of new technology. The patent has been also used to identify the patterns of technology convergence through various quantitative methods. In this respect, this study aims to identify the convergence patterns and fields of safety technology using association rule mining(ARM)-based patent co-classification(co-class) analysis. The patent co-class data is especially useful for constructing convergence network between technological fields. Through linkages between technological fields, the core and hub classes of convergence network are explored to provide insight into the fields of safety technology. As the representative method for analyzing patent co-class network, the ARM is used to find the likelihood of co-occurrence of patent classes and the ARM network is presented to visualize the convergence network of safety technology. As a result, we find three major convergence fields of safety technology: working safety, medical safety, and vehicle safety.
Aydogmus, Hacer Yumurtaci;Erdal, Halil Ibrahim;Karakurt, Onur;Namli, Ersin;Turkan, Yusuf S.;Erdal, Hamit
Computers and Concrete
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v.16
no.5
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pp.741-757
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2015
In the last decade, several modeling approaches have been proposed and applied to estimate the high-performance concrete (HPC) slump flow. While HPC is a highly complex material, modeling its behavior is a very difficult issue. Thus, the selection and application of proper modeling methods remain therefore a crucial task. Like many other applications, HPC slump flow prediction suffers from noise which negatively affects the prediction accuracy and increases the variance. In the recent years, ensemble learning methods have introduced to optimize the prediction accuracy and reduce the prediction error. This study investigates the potential usage of bagging (Bag), which is among the most popular ensemble learning methods, in building ensemble models. Four well-known artificial intelligence models (i.e., classification and regression trees CART, support vector machines SVM, multilayer perceptron MLP and radial basis function neural networks RBF) are deployed as base learner. As a result of this study, bagging ensemble models (i.e., Bag-SVM, Bag-RT, Bag-MLP and Bag-RBF) are found superior to their base learners (i.e., SVM, CART, MLP and RBF) and bagging could noticeable optimize prediction accuracy and reduce the prediction error of proposed predictive models.
In recent innovation trends, one notable feature is the merging and overlapping of technologies: in other words, technological convergence. A key technological convergence is the fusion of biotechnology (BT) and information technology (IT). Major IT advances have led to innovative devices that allow us to advance BT. However, the lack of data on IT-BT convergence is a major impediment: relatively little research has analyzed the inter-disciplinary relationship of different industries. We propose a systematic approach to analyzing the technological convergence of BT and IT. Patent analysis, including citation and co-classification analyses, was adopted as a main method to measure the convergence intensity and coverage, and two portfolio matrices were developed to manage the technological convergence. The contribution of this paper is that it provides practical evidences for IT-BT convergence, based on quantitative data and systematic processes. This has managerial implications for each sector of IT and BT.
Purpose: This study analyzes automobile quality review data to develop alternative analytical method of informal data. Existing methods to analyze informal data are based mainly on the frequency of informal data, however, this research tries to use correlation information of each informal data. Method: After sentimental analysis to acquire the user information for automobile products, three classification methods, that is, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes, random forest, and support vector machine, were employed to accurately classify the informal user opinions with respect to automobile qualities. Additionally, Word2vec was applied to discover correlated information about informal data. Result: As applicative results of three classification methods, random forest method shows most effective results compared to the other classification methods. Word2vec method manages to discover closest relevant data with automobile components. Conclusion: The proposed method shows its effectiveness in terms of accuracy and sensitivity on the analysis of informal quality data, however, only two sentiments (positive or negative) can be categorized due to human errors. Further studies are required to derive more sentiments to accurately classify informal quality data. Word2vec method also shows comparative results to discover the relevance of components precisely.
Nowadays, technologies are changing through industrial fusion and government & corporates need to predict the flow & direction of technologies. These flow & direction can be grasped through the analysis of patent information. The patent information uses the common classification codes in the world, and it is possible for the quantitative analysis based on objective data with the time information of technical area. The methods of patent analysis analyzed the technology fusion by using citation analysis & simultaneous classification analysis. This research analyzed patent information which used as an index to measure the technical innovation in the society based on knowledge, and would like to analyze technical trends and to describe the way of improvement in the future based on the aviation industry which is the representative fusion/complex industry.
Min-Ho, Kim;Jun-Seo, Lee;Eun-Hee, Kim;Byung-Chol, Ma
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.26
no.6
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pp.1-8
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2022
With the development of the chemical industry, related accidents frequently occur, and fire and explosion accidents account for a large proportion. In order to prevent fire and explosion accidents, places that handle flammable liquids are classified according to the Korean Industrial Standards (KSC IEC60079-10-1) in accordance with the relevant laws. The same applies to laboratories dealing with flammable liquids. This paper verified the applicability of the procedure for classifying explosion hazard areas according to the Korean Industrial Standards when flammable liquid release from the laboratory to form an evaporative pool, and also verified the effect of a change in ventilation speed on the release characteristics. Through this, it was found that it was difficult to apply the criteria for the classification of places at risk of explosion according to the Korean Industrial Standards, and special safety measures should be prepared.
Background: Some working conditions may pose a higher physical or psychological demand to pregnant women leading to increased risks of pregnancy complications. Objectives: We assessed the association of woman's employment status and the industrial classification with obstetric complications. Methods: We conducted a national population study using the National Health Information Service database of Republic of Korea. Our analysis encompassed 1,316,310 women who experienced first-order live births in 2010-2019. We collected data on the employment status and the industrial classification of women, as well as their diagnoses of preeclampsia (PE) and gestational diabetes mellitus (GDM) classified as A1 (well controlled by diet) or A2 (requiring medication). We calculated odds ratios (aORs) of complications per employment, and each industrial classification was adjusted for individual risk factors. Results: Most (64.7%) were in employment during pregnancy. Manufacturing (16.4%) and the health and social (16.2%) work represented the most prevalent industries. The health and social work exhibited a higher risk of PE (aOR = 1.11, 95% confidence interval [CI]: 1.03-1.21), while the manufacturing industry demonstrated a higher risk of class A2 GDM (1.20, 95% CI: 1.03-1.41) than financial intermediation. When analyzing both classes of GDM, women who worked in public administration and defense/social security showed higher risk of class A1 GDM (1.04, 95% CI: 1.01, 1.07). When comparing high-risk industries with nonemployment, the health and social work showed a comparable risk of PE (1.02, 95% CI: 0.97, 1.07). Conclusion: Employment was associated with overall lower risks of obstetric complications. Health and social service work can counteract the healthy worker effect in relation to PE. This highlights the importance of further elucidating specific occupational risk factors within the high-risk industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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