Many researchers have proved that risk measurement of information systems is a very effective tool for improving confidence of information systems. However, information system risk in Korea still includes many subjective judgements. This study deals with applying a quantitative model to improve risk measurement of information system quality. First of all, we have come up with solutions to improve the evaluation efficiency on risk measurement. We have merged the risk guidelines of COBIT and CMM, and developed a quantified evaluation scheme that call by risk point. We have proved the validity of this model by interviews with experts and by case studies.
Purpose: The purpose of this study was to investigate risk factors related to delirium and to develop screening model on delirium occurrence in MICU (Medical Intensive Care Unit) patients. Methods: For developing a preliminary tool for delirium, the data of 166 patients were collected and analyzed. In order to estimate the accuracy and discriminating power for the developed screening model, 98 patients were enrolled. The data used in this study were collected by EMR (Electronic Medical Record) review from January to September in 2012. The collected data were analyzed using SPSS/PC Win 18.0 program. Results: Screening model on delirium in MICU patients was developed using the results of logistic regression. The total score of screening model was 24 point and measuring point was 10 point. When the measuring point is over 10 point, it means that the risk of delirium occurrence is high. The discriminating power and the validity of screening model showed AUC .908 (p <.001) and .935 (p <.001) respectively. This result showed that the screening model on delirium which developed in this study was an appropriate model for screening the delirium risk group in MICU. The sensitivity of the screening model was 83%, specificity 89% and accuracy 84%. Conclusion: The developed screening model on delirium occurrence in MICU should be combined with EMR for screening and preventing delirium in a high risk group.
This study assessed the risk of an oyster-shucking site to establish the hazard analysis critical control point (HACCP) system model by measuring viable cell counts, coliform group Staphylococcus aureus foreign material on oysters, oyster-producing equipment, and washing water. The viable cell count and coliform group levels of the harvested raw oysters were 4.00 log CFU/g and 1.1×102 MPN/100 g, while those of washed oysters were 2.99 log CFU/g and (3.2−4.6) × 10 MPN/100 g, respectively. After washing the oysters, no Escherichia coli or pathogenic bacteria (E. coli O157:H7, Listeria monocytogenes, S. aureus, Salmonella spp., Vibrio parahaemolyticus, and Clostridium perfringens) were detected. Regardless of the location of foreign matter, up to 100% more metallic and non-metallic foreign matter was detected at 1.5 mmΦ than at 3.5 mmΦ, using a metal detector with increased sensitivity. According to the results, the critical control points (CCP) are the washing and metal-detection processes. These results can be used as basic data to improve sanitation at oyster-shucking sites in factories with an HACCP system.
Osteoporosis is a disease in which the risk of bone fractures increases due to a decrease in bone density caused by aging. Osteoporosis is diagnosed by measuring bone density in the total hip, femoral neck, and lumbar spine. To accurately measure bone density in the lumbar spine, the vertebral region must be segmented from the lumbar X-ray image. Deep learning-based automatic spinal segmentation methods can provide fast and precise information about the vertebral region. In this study, we used 695 lumbar spine images as training and test datasets for a deep learning segmentation model. We proposed a lumbar automatic segmentation model, CM-Net, which combines the center point of the spine and the modified U-Net network. As a result, the average Dice Similarity Coefficient(DSC) was 0.974, precision was 0.916, recall was 0.906, accuracy was 0.998, and Area under the Precision-Recall Curve (AUPRC) was 0.912. This study demonstrates a high-performance automatic segmentation model for lumbar X-ray images, which overcomes noise such as spinal fractures and implants. Furthermore, we can perform accurate measurement of bone density on lumbar X-ray images using an automatic segmentation methodology for the spine, which can prevent the risk of compression fractures at an early stage and improve the accuracy and efficiency of osteoporosis diagnosis.
현대 경제는 치열한 경쟁, 군살 없는 조직, 광범위한 기술의 발전 등으로 요약될 수 있고, 이러한 역동적인 환경 속에서 리스크와 불확실성은 조직 지식관리의 중요성을 더욱 부각시키고 있다. 건설 산업도 예외일 수 없으므로 생존 및 도약을 위한 다양한 노력을 요구하고 있고 지식경영을 통한 효율성 및 효과성의 향상과 업무 자체의 혁신에 대한 필요성은 모든 건설기업이 주지하고 있는 사실이며 시대의 큰 흐름이라고 할 수 있다. 그러나 지식경영이 일정 부분 정착된 현 시점에서 기업들은 지식경영 도입에 따른 성과에 대해 의구심을 가지고, 평가 도구 개발에 관심을 가지기 시작했다. 이에 본 연구는 기존의 지식경영 성과측정 모델을 검토 및 분석하여 그것을 토대로 성과측정 방법론을 제시하고자 한다.
본 연구는 산업현장에서 사용되는 분전반 내 터미널 블록의 탄화 사고를 예방하기 위한 목적으로, 전선 접속부 볼트의 이상(Abnormal) 풀림 각도에 따라 변화하는 정상전류 및 과전류의 접속부 발열 위험성을 확인하고 열적 특성을 통해 위험성을 분석하였다. 이를 위하여 터미널 블록에 Resistance temperature detector (RTD) 센서 보드를 설치하여 실시간으로 터미널 블록의 발열 온도와 온도의 변화를 측정하는 새로운 기법을 적용하였다. 실험 결과 정격 전류가 작은 터미널 블록 모델의 발열 온도가 높게 나타남에 따라 부하전류에 따른 터미널 블록 용량 선정의 중요성을 확인하였다. 또한 정격전류가 높은 터미널 블록의 정격 전류가 높을수록, 이상 풀림 정도가 클수록 탄화점이 빨라짐을 확인하였다. 이러한 발열 온도 모니터링을 통해서 실시간 발열 온도를 측정할 수 있었고 열적 분석을 통해서 단계별 위험수위 설정이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 탄화 위험성 측정 및 분석 결과는 탄화로 인한 화재 위험성에 대한 응용 연구의 이론적 기초를 제공할 수 있다. 또한 본 연구에서 새롭게 적용한 온도 센서 보드를 활용한 열화 측정 방법은 위험수준관리 및 전기적 접촉 불량으로 인한 화재 예방 활동에 광범위하게 적용 가능할 것으로 사료된다.
Objective & Background: When applying various evaluation tools that analyze work posture risk through observation, accurate measurement of body flexion angle is very important. Method: This study investigated differences and appropriateness of 5 different existing reference points commonly used in the analysis of the work posture. Twenty five ergonomist and trained professionals were participated in this study. A Same flexion angle was utilized for the evaluation of risk assessment of musculoskeletal disorders using five different reference points to investigate the degree of difference between them. To investigate how different the observers' preferred flexion angle measuring methods were compared to the ISO 11226 Reference Posture, a virtual body model was constructed using the Poser 6.0 program. Six types of body flexion postures were constructed, and since neck flexion differs according to body angle, five types of neck flexion postures were constructed with the trunk bending $20^{\circ}$ forward, making up a total of 30 virtual flexion postures. Results: Results showed that the observers used personally preferred reference points instead of reference points recommend in the evaluation tools. Also the results revealed the their seems to be 6 types of flexion angle for the trunk and 11 types of measurement methods for the neck flexion angle in the form of personally preferred reference points. The results showed that a mean difference of $14^{\circ}$($4{\sim}23^{\circ}$) occurred in the trunk, and a mean difference of $20^{\circ}$($-8{\sim}51^{\circ}$) occurred in the neck. To increase accuracy when using the 5 evaluation tools in combination, the ISO 11226 standards, observers' preferred flexion posture standards, and common flexion posture standards of the evaluation tools were compared with the reference points of the 5 evaluation tools. Results showed considerable variance in angle difference for each evaluation tool. Conclusion: According to the results of this study, considering the angle difference between the flexion angle reference points of the evaluation tool and the reference points selected by the observers, it is concluded that instead of personally preferred reference points, the standardized reference points to enhance the accuracy and the objectivity. Application: The result of this study can be used as reference guide to develop the standardized reference point in the future.
본 논문에서는 블랙-숄츠 옵션가격결정이론을 토대로 개발된 KMV 모형을 활용하여 건설업체 예상부도확률(Expected Default Frequency; EDF)을 측정하여 건설업체 경영상태 변동 특성을 건설업체 규모별로 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 시공능력평가순위 50위권 내에서 국내에 상장된 건설업체 중 28개 업체를 선정하여 상위 14개 업체, 하위 14개 업체로 구분하여 분석에 활용하였다. KMV 모형을 통해 예상부도확률을 측정하기 위해서는 자산가치와 자산가치변동성, 채무불이행점(Default Point)을 먼저 산출하고 이를 기초로 부도거리(Distance to Default)를 측정하여 최종적으로 예상부도확률을 측정하였다. 또한 본 논문에서는 예상부도확률을 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지 분기별로 측정하였다. 분석결과 선험적으로 인지하고 있듯이, 대규모 회사가 중소규모 회사보다 재무적으로 건전함을 확인할 수 있었다. 중소규모 회사의 경우 경영상태 변화 추이가 경기변동과는 매우 둔감하게 나타났다. 즉 상대적으로 규모가 작은 회사는 열악한 재무환경이 지속적으로 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한 대규모 회사의 경우 전반적으로 중소규모 회사보다 재무적으로 안정적이었지만 경기에 매우 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이에 따라 급격한 경기변동이 발생했을 때 중소규모 회사보다 체감적으로 재무상황이 급격히 나빠지는 것을 확인할 수 있었다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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