• 수산해양교육연구
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• 제26권1호
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• pp.10-21
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• 2014

The aquatic disease inspector is not classified as an occupation in the current Korean Standard Classification of Occupations(KSCO). Therefore, the roll of the aquatic disease inspector in the medical treatment and the prevention against the aquatic organism disease is underestimated. The aquatic disease inspector is in a more disadvantageous position than the pharmacist and the veterinarian. The purpose of this study is to approve the aquatic disease inspector as an occupation in KSCO. The important contents of this study are as follows. In the first place, this study looks around the general requirements of classifying the occupations in KSCO. The aquatic disease inspector satisfies the most general requirements. But, because of the similarities of job between the aquatic disease inspector and the veterinarian, the aquatic disease inspector do not satisfy the requirement for 'the principle of exclusiveness'. In the second place, this study looks around the classification system of KSCO. The classification system of KSCO is consists of multi steps. This study makes the plan for the appropriate occupation classification of the aquatic disease inspector. In the third place, this study looks for the legal methods to classify the aquatic disease inspector as an occupation in KSCO. In order to classify the aquatic disease inspector as an occupation in KSCO, many regulations of the laws about the aquatic disease inspector and the veterinarian are to be amended and the number of the aquatic disease inspectors is to be increased by the innovative measures.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.23-30
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• 2021

본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.

• 수산해양교육연구
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• 제19권3호
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• pp.329-345
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• 2007

The purpose of this study was to classify the standard classification of fishery occupations base on KECO(Korean Employment Classification of Occupation) in Korea. The result of this study was as follows. First ranks was fisheries duties, second ranks were classified into five categories. That were administration duties management duties financial affairs duties, social service duties marketing duties individual service duties, construction duties civil engineering duties, machinery duties manufacture duties repairing duties, production duties. Third ranks classify based on second ranks. Administration duties management duties financial affairs duties were classified fishery administration, fishery management, fishery financial affairs. Social service duties marketing duties individual service duties were classified fishery social service, fishery marketing, fishery individual service. Construction duties civil engineering duties were classified fishery construction, fishery civil engineering. Machinery duties manufacture duties repairing duties were classified fishery machinery duties, fishery manufacture, fishery repairing. Production duties were classified fishery processing, marine products, fishery environment. Fourth ranks was classified according to third ranks.

• 수산해양교육연구
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• 제18권3호
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• pp.341-363
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• 2006

All industries must be cope with fast technological progress along with the economic changes experience. However, a fishery and ocean industry are something yet to study base data for HRD and classifying occupation. Therefore, this study points to major problems which related useful data of information on the fishery and ocean industry. The purpose of this study is to classify fishery and ocean occupations by KSCO. The study is carried out though review of the literature, field investigation, direct interview and an experts' meeting of 5 field majors. A proposed classification of fishery and ocean occupations is modified on several times by the meeting of experts' group. Finally, a systematic classification of fishery and ocean occupations is as follows. First of all, first rank change from fishing to fishery industry. And the second rank, fishery and ocean occupations were classified into four categories bases on the systematic and comprehensive, as it were production fisheries, fishery products and processing, fishery supplies and infrastructure, fishery services. Each rank of classifying occupation is from two to four steps based on the occupation cluster.

• 한국도서관정보학회지
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• 제35권2호
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• pp.95-114
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• 2004

이 연구는 철도도서관분류표의 특징과 변천과정에 관해 조사하여, 일제 강점기 당시 철도도서관에서 사용한 분류표와 해방 후 교통도서관에서 사용하던 분류표를 철도도서관의 역사와 관련하여 그 영향관계를 파악하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.51-60
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• 2004

본 논문은 통계청에서 실시하는 인구 주택 총조사와 사업체 기초통계조사 시 실시되는 수작업에 의한 표준 산업/직업 코드 분류 시 발생하는 막대한 비용과 시간, 일관성의 결여 등을 해소하기 위한 표준 산업/직업 코드 자동 분류 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 정보 검색 기법과 문서 분류 기법을 이용하여 자연어로 기술된 레코드를 입력 받아 입력 레코드에 해당하는 분류 코드를 생성한다. 수작업으로 올바른 코드가 할당되어 있는 산업 분류 레코드 46,762개와 직업 분류 코드 36,286개를 이용하여 10-fold cross-validation evaluation을 수행한 결과, 제안한 시스템은 완전 자동 모드에서 2수준의 산업 분류에 대해서 87.08%, 5수준에 대해서는 66.08%의 생성률을 보였으며 반자동 모드에서는 각각 99.10%와 92.88%의 성능을 보였다. 직업 분류 코드에 대한 성능은 산업 분류 코드에 대한 성능보다는 약간 저하된 성능을 보였다. 제안한 시스템은 아직 수작업을 완전히 대체할 수 있는 완전 자동 분류기로서는 많은 개선의 여지를 가지고 있지만 수작업을 최소화할 수 있는 반자동 도구나 수작업의 정확도를 검증할 수 있는 보조 도구로써 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6495-6503
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• 2013

본 논문은 설계도 등 도로점용허가에서 발생하는 정보의 관리를 위한 웹기반의 도로점용시스템 개발에 대해 기술하였다. 도로점용시스템 개발은 도로점용허가 관련 국내외 정보시스템 사례조사, 도로점용허가 업무분석, 도로점용허가 관리대상 정보정의, 시스템 개발 및 적용의 순으로 진행하였다. 도로점용허가 업무분석은 도로법 등 법령조사와 도로관리청의 업무처리 사례를 조사하고, 사용자 요구사항파악을 위해 도로관리청 업무담당자 및 민원인을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 도로점용허가 각 업무에서 발생하는 정보의 관리를 위해 정보의 특성을 나타낼 수 있는 정보분류코드를 개발하고, 각 정보간의 위계관계를 고려하여 메타정보를 정의하였다. 정보분류코드 및 메타정보를 기반으로 도로점용허가 업무흐름 및 사용자요구사항을 반영하여 도로점용시스템 개발을 진행하였다. 개발한 도로점용시스템은 일선 도로관리청에 적용하였으며, 종이문서로 관리하던 도로점용허가 정보를 전자문서로 관리하게 됨에 따라 도로관리청의 도로점용허가 도서 관리업무 개선과 대국민 민원행정서비스의 품질이 향상될 것으로 기대된다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제55권4호
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• pp.371-378
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• 2022

Objectives: No studies have examined the association between preterm birth rates and socioeconomic factors in Japan using nationwide statistical data. We analyzed the association between preterm birth rates and household occupation using Vital Statistics data. Methods: Aggregated Vital Statistics data from Japan from 2007 to 2019 were obtained from the Ministry of Health, Labour and Welfare. From the data, the number of births according to year, age group, gestational period, number of pregnancies, and household occupation were used in this study. Crude preterm birth rates and preterm birth rates adjusted by maternal age according to household occupation were calculated for each year. Poisson regression analysis was conducted to evaluate the association between household occupation and preterm births. Results: Unemployed households had the highest preterm birth rate, and households with an occupation classification of "full-time worker 2" (an employee at a large company, civil servant, or board member) had the lowest preterm birth rate throughout each period. Poisson regression analysis revealed that unemployed households were statistically significantly associated with a high preterm birth risk. In contrast, the preterm birth rate adjusted by maternal age remained stable throughout each period regardless of household occupation, and preterm birth rates were found not to have increased in recent years in Japan. Conclusions: Unemployed households had higher preterm birth rates than other household occupations. Further studies investigating the characteristics of unemployed households are needed to identify the reasons for this disparity.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.203-210
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• 2019

본 연구는 직업분류에 따른 의료비 지출 영향요인을 분석하였다. 한국의료패널(Korea Health Panel)의 2012년도 데이터를 이용하여 만20세 이상의 성인을 대상으로 결측값을 제외한 총 4,538명을 최종 분석대상으로 하였다. 자료분석은 의료비 지출 영향요인을 분석하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 하였다. 연구분석 결과 Model 1은 단순노무 종사자에 비해 농림어업 숙련 종사자, Model 2의 경우 직종의 경우 판매 종사자에 비해 단순노무 종사자에서 의료비 지출 증가에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 성별은 남자에 비해 여자, 혼인은 무에 비해 유, 소득계층은 1분위에 비해 4분위, 5분위, 만성질환은 무에 비해 유에서 의료비 지출이 높은 것으로 분석되었다. 따라서, 건강검진 또는 예방활동 활성화를 위한 보건의료정책 및 보건학적 접근에 있어서 직종, 만성질환 등을 반영한 보다 체계화된 접근이 필요하다.