The hazards of chemicals can be classified using classification criteria that are based on physical, chemical and ecotoxicological endpoints. These criteria may be developed be iteratively, based on scientific or regulatory processes. A number of national and international schemes have been developed over the past 50 years, and some, such as the UN Dangerous Goods system or the EC system for hazardous substances, are in widespread use. However, the unnecessarily complicated multiplicity of existing hazard classifications created much unnecessary confusion at the user level, and a recommendation was made at the 1992 Rio Earth summit to develop a globally harmonized chemical hazard classification and compatible labelling system, including material safety data sheets and easily understandable symbols, that could be used for manufacture, transport, use and disposal of chemical substances. This became the globally harmonized system for the Classification and Labelling of Chemicals (GHS). The developmental phase of the GHS is largely complete. Consistent criteria for categorizing chemicals according to their toxic, physical, chemical and ecological hazards are now available. Consistent hazard communication tools such as labelling and material safety data sheets are also close to finalizations. The next phase is implementation of the GHS. The Intergovernmental Forum for Chemical Safety recommends that all countries implement the GHS as soon as possible with a view to have the system fully operational by 2008. When the GHS is in place, the world will finally have one system for classification of chemical hazards.
To solve the challenge of waste plastics, this study investigated the related technologies and company trends along the plastic life cycle, and primarily describes ICT technologies to improve efficiency in the process of sorting and sorting waste plastics. Waste plastic discharge caused by the explosive increase in parcel traffic because of COVID-19 is also growing exponentially. Hence, waste treatment is emerging as a social challenge. Most of the domestic waste classification depends on the manual process according to the waste pollution level. The plastic material classification approach using the spectroscopy approach reveals a high error in the contaminated waste plastic classification, but if the Artificial Intelligence-based image classification technology is employed together, the classification precision can be enhanced because of the type of waste plastic product and the contaminated part can be differentiated.
시설물이 건설되는 생애주기의 전 과정에서 파생되는 방대한 정보는 저장 ${\cdot}$ 가공 ${\cdot}$ 교환을 필요로 하며, 이는 모든 분야에 적용된다. 또한, 기술의 진보로 인해 정보의 취합 ${\cdot}$ 접근방법 ${\cdot}$ 교환이 빈번하게 파생되고 있으며, 건설분야에 종사하는 실무자들의 자재정보획득 절차의 효율성 및 용이한 접근성에 대한 요구도 증대되고 있는 실정이기 때문에, 이를 해소하기 위한 활용성 및 확장성 ${\cdot}$ 표준성을 기반으로 한 건설자재 분류체계는 필수 불가결한 요소로 부각되고 있다. 그러므로 본 연구에서는 건설자재 분류체계의 국제표준성을 확보하고자 ISO기준에 대한 검토를 선행하여으며, 건설실무자들의 활용성 증대를 위한 건설 공정별 분류형식을 자재분류체계에 접목하고자 하였다. 이를 위해 국제표준 및 전자정보화를 위해 개발된 국제 통합분류체계인 OmniClass의 상세분석을 기반으로 건설공정별 분류인 Table 22와 UniClass의 상품 및 자재부분을 적용한 Table 23, 35, 41을 비교하여 건설자재 분류체계의 확장성 및 표준성을 확립하고자 하였다. 또한, 향후 전자상거래를 통한 사용성 및 국제호환성을 확보하기 위하여 국제상품분류(UN/SPSC)의 소성코드체계 접목도 시도하였다.
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.
조경공사 표준품셈은 표준적이고 보편적인 공종과 공법들로 구성되어 있다. 그러나 최근 조경분야는 건설기술의 발전과 공사품질의 고급화가 요구되고 있는 실정이다. 그러나 현행 조경공사 표준품셈으로는 이러한 변화에 대응하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 조경공사 표준품셈의 발전방안을 제시하는 것이 중요하다고 판단하여 우선 개정들이 필요한 품셈 공종을 파악하였다. 개정이 필요한 공종을 파악하기 위하여 문헌고찰과 예비설문조사를 통하여 설문 항목을 선정하였으며, 선정된 항목들은 조경 분야 전문가 60명으로부터 응답을 받아 통계처리 하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 조경공사 표준품셈에 대한 활용도는 식재공종의 품셈이 가장 높았다. 둘째, 신규로 추가될 필요가 있는 공종으로는 정지공사, 조경 구조물공사, 포장공사, 수경시설공사, 옥외 시설물공사들로 파악되었다. 셋째, 조경공사 품셈공종 분야에서는 설문응답자들의 66.7%가 개정이 필요하다고 응답하였고, 개정이 필요한 품셈 공종으로는 식재 공종에서는 대형수목, 조형수목, 수목가식, 수목하자 등으로 파악되었다. 굴취공종에서는 대형수목, 조형수목 등으로 파악되었다. 유지관리공종에서는 전정폐기물 처리 품셈, 정원석 쌓기 및 놓기 공종에서는 돌틈 식재 품셈, 떼붙임 및 초류파종 공종에서는 현실적인 잔디규격의 품셈을 필요로 한다고 응답하였다. 연구의 결과들을 바탕으로 조경공사 표준품셈의 발전방안을 제시하면, 조경 식물의 규격과 조경공사 품질에 대한 공종별 세부 품셈과 조경공사 품질에 영향을 미치는 품셈분야의 개정이 필요하다.
Purpose: Medical records classification using vectorization techniques plays an important role in natural language processing. The purpose of this study was to investigate proper vectorization techniques for electronic medical records classification. Material and methods: 403 electronic medical documents were extracted retrospectively and classified using the cosine similarity calculated by Scikit-learn (Python module for machine learning) in Jupyter Notebook. Vectors for medical documents were produced by three different vectorization techniques (TF-IDF, latent sematic analysis and Word2Vec) and the classification precisions for three vectorization techniques were evaluated. The Kruskal-Wallis test was used to determine if there was a significant difference among three vectorization techniques. Results: 403 medical documents were relevant to 41 different diseases and the average number of documents per diagnosis was 9.83 (standard deviation=3.46). The classification precisions for three vectorization techniques were 0.78 (TF-IDF), 0.87 (LSA) and 0.79 (Word2Vec). There was a statistically significant difference among three vectorization techniques. Conclusions: The results suggest that removing irrelevant information (LSA) is more efficient vectorization technique than modifying weights of vectorization models (TF-IDF, Word2Vec) for medical documents classification.
리튬이온 배터리의 사용은 전자기기 및 전기차 등의 생산량 증가로 인해 사용량이 크게 증가하고 있으며, 이와 맞물려 향후 폐배터리의 발생량 증가도 예상된다. 따라서 폐배터리를 구성하고 있는 여러 유가 자원 중 Ni, Co, Mn, Li 등이 함유되어 있는 양극 활물질이 매우 중요한 유가 자원으로, 이를 재활용하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 양극 활물질 회수를 위해서 일반적으로 폐배터리로부터 블랙 매스(Black mass)를 회수하고, 이를 처리하여 주요 금속 자원을 회수한다. 블랙 매스를 회수하는 공정은 폐배터리를 수거-방전-해체-파쇄-분급의 순서로 이루어지며, 본 연구에서는 블랙 매스 회수를 위한 파쇄/분급 공정을 분석하였다. 파쇄/분급 공정을 통해 다양한 공정 산물의 입도 특성을 분석하고, 이 과정에서 생산된 산물의 입도별 형상을 현미경 및 SEM(Scanning Electron Microscopy)-EDS(Energy Dispersive Spectrometer)로 분석하였다. 분석 결과 블랙 매스로 회수되는 입자 중 74 ㎛의 미세한 입자들은 양극/음극 활물질이 전극으로부터 단체분리되어 존재하였지만, 100 ㎛ 이상의 입자들은 전극과 활물질이 붙어있는 상태에서 파쇄에 의해 입도가 감소되어 존재함을 확인하였다. 또한 배터리의 특징인 2종 혼합물(전극과 활물질)이 결합되어 있는 시료에 대해 파분쇄 특성을 모사할 수 있는 PBM(Population Balance Model) 을 개발하였으며, 2종 혼합물의 분쇄 상수를 도출하고 입도 분포 예측 성능을 검증하였다.
농약의 원제에 대한 GHS 체계 도입에 따라 농약 품목에 대한 GHS 도입 필요성이 대두되고 있어 GHS 도입 시 현행과의 평가 기준을 비교하였다. 농약 59 품목의 독성시험성적에 대하여 농약관리법과 GHS에 따라 피부자극성 및 안점막자극성을 산출 및 분류한 결과, 피부자극성 경도 및 중도로 분류된 품목에서 GHS 기준에 의해 '분류되지 않음'으로 구분된 품목이 전체의 25.5%였고 안점막자극성 경도에서 GHS 기준에 의해 '분류되지 않음'으로 구분된 품목이 45.8%로 나타나 자극성 구분이 완화되었다. 반면 비가역적 반응의 평가에 의해 경도와 중도에서 피부자극성이 피부부식성 구분 1로 보다 높게 평가된 품목이 6.8%, 안점막자극성이 심한 눈손상 구분 1로 보다 높게 평가 된 품목이 5.1%였다. 농약 품목의 시험성적을 이용한 GHS 분류와 품목에 함유된 원제의 자극성 구분과 함유량을 이용하여 GHS 혼합물 분류기준에 따라 분류한 결과를 비교한 결과, 피부자극성에서는 25.5% 품목의 자극성 구분이 완화되었고, 3.4% 품목의 자극성 구분이 강화되었다. 안점막자극성에서는 25.4%의 품목에 대한 자극성 구분이 완화되었고 11.9%의 품목의 자극성 구분이 강화되었다. 농약 품목에 GHS를 도입할 경우, 상이한 분류 결과를 보완할 수 있는 방안 마련이 필요하다고 사료된다.
One of the cause of insulation failure in power cable is well known by electrical treeing discharge. This is occurred for imposed continuous stress at cable. And this event is related to safety, reliability and maintenance. In this paper, throughout analysis of partial discharge(PD) distribution when occurring the electrical tree, is studied for the purpose of knowing of electrical treeing discharge characteristics according to defects. Own characteristic of tree will be differently processed in each defect and this reason is the first purpose of this paper. To acquire PD data, three defective tree models were made. And their own data is shown by the phase-resolved partial discharge method (PRPD). As a result of PRPD, tree discharge sources have their own characteristics. And if other defects (void, metal particle) exist internal power cable then their characteristics are shown very different. This result Is related to the time of breakdown and this is importance of cable diagnosis. And classification method of PD sources was studied in this paper. It needs select the most useful method to apply PD data classification one of the proposed method. To meet the requirement, we select methods of different type. That is, neural network(NN-BP), adaptive neuro-fuzzy inference system and PCA-LDA were applied to result. As a result of, ANFIS shows the highest rate which value is 98 %. Generally, PCA-LDA and ANFIS are better than BP. Finally, we performed classification of tree progress using ANFIS and that result is 92 %.
The purpose of this study is (1) to design and test a database which can be automatically classified, and (2) to generate automatic classification number by processing the keywords in titles using the code combination method of Colon Classification(CC) as well as an automatic recognition of subjects in order to develop an automatic classification system (Auto BC System) based on CC which can be applied to any research library. To conduct this study, 1,510 words in the fields of agricultrue and medicine were selected, analized in terms of [P], [M], [E], [S], [T] employed in CC, and included in a database for classification. For the above-mentioned subject fields, the principle of an automatic classification was specified in order to generate automatic classification codes as well as to perform an automatic subject recognition of the titles included. Whenever necessary, editing, deleting, appending and reindexing of a database can be made in this automatic classification system. Appendix 1 shows the result of the automatic classification of books in the fields of agriculture and medicine. The results of the study are summarized below. 1. The classification number for the title of a book can be automatically generated by using the facet principles of Colon Classification. 2. The automatic subject recognition of a book is achieved by designing a database making use of a globe-principle, and by specifying the subject field for each word. 3. The automatic subject-recognition of input data is achieved by measuring the number of searched words by each subject field. 4. The combination of classification numbers is achieved by flowcharting of classification formular of each subject field. 5. The efficient control of classification numbers is achieved by designing control codes on the database for classification. 6. The automatic classification by means of Auto BC has been proved to be successful in the research library concentrating on a Single field. The general library may have some problem in employing this system. The automatic classification through Auto BC has the following advantages: 1. Speed of the classification process can be improve. 2. The revision or updating of classification schemes can be facilitated. 3. Multiple concepts can be expressed in a single classification code. 4. The consistency of classification can be achieved with the classification formular rather than the classifier's subjective judgement. 5. A user's retrieving process can be made after combining the classification numbers through keywords relating to the material to be searched. 6. The materials can be classified by a librarian without subject backgrounds. 7. The large body of materials can be quickly classified by means of a machine processing. 8. This automatic classification is expected to make a good contribution to design of the total system for library operations. 9. The information flow among libraries can be promoted owing to the use of the same program for the automatic classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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