• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권4호
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• pp.459-468
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• 2020

We examine the rate of substitution of jobs by artificial intelligence using a score called the "weighted ability rate of substitution (WARS)." WARS is a indicator that represents each job's potential for substitution by automation and digitalization. Since the conventional WARS is sensitive to the particular responses from the employees, we consider a robust version of the indicator. In this paper, we propose the individualized WARS, which is a modification of the conventional WARS, and compute robust averages and confidence intervals for inference. In addition, we use the clustering method to statistically classify jobs according to the proposed individualized WARS. The proposed method is applied to Korean job data, and proposed WARS are computed for five future years. Also, we observe that 747 jobs are well-clustered according to the substitution levels.

• 대한안전경영과학회지
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• 제16권1호
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• pp.119-127
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• 2014

This study tried to develop a basis for quantitative index of working postures associated with WMSDs (Work-related Musculoskeletal Disorders) that could overcome realistic restriction during application of typical checklists for WMSDs evaluation. The baseline data(for a total of 603 jbs) for this study was obtained from automobile manufacturing company. Specifically, data for back posture was analyzed in this study to have a better and more objective method in terms of job relevance than typical methods such as OWAS, RULA, and REBA. Major statistical tools were clustering, logistic regression and so on. The main results in this study could be summarized as follows; 1) The relationship between working posture and WMSDs symptom at back was statistically significant based on the results from logistic regression, 2) Based on clustering analysis, three levels for WMSDs risk at back were produced for flexion as follows: low risk(< $18.5^{\circ}$), medium risk($18.5^{\circ}{\sim}36.0^{\circ}$), high risk(> $36.0^{\circ}$), 3) The sensitivities on risk levels of back flexion was 93.8% while the specificities on risk levels of back flexion was 99.1%. The results showed that the data associated with back postures in this study could provide a good basis for job evaluation of WMSDs at back. Specifically, this evaluation methodology was different from the methods usually used at WMSDs study since it tried to be based on direct job relevance from real working situation. Further evaluation for other body parts as well as back would provide more stability and reliability in WMSDs evaluation study.

• 한국안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.95-101
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• 2013

This study tried to develop a basis for quantitative index of working postures associated with WMSDs(Work-related Musculoskeletal Disorders) that could overcome realistic restriction during application of typical checklists for WMSDs evaluation. The baseline data for this study was obtained from automobile manufacturing company(A total of 603 jobs were observed). Specifically, data for shoulder postures was analyzed to have a better and more objective method in terms of job relevance than typical methods such as OWAS, RULA, and REBA. Major statistical tools were Clustering, Logistic regression and so on. The main results in this study could be summarized as follows; 1) The relationships between working postures and WMSDs symptoms at shoulder were statistically significant based on the results from logistic regression. 2) Based on clustering analysis, three levels for WMSDs risk at shoulder were produced for both flexion and abduction were statistically significant. Specific results were as follows; Shoulder flexion: low risk(< $37.7^{\circ}$), medium risk($37.7^{\circ}{\sim}70.0^{\circ}$), high risk(> $70.0^{\circ}$) Shoulder abduction: low risk(< $26.5^{\circ}$), medium risk($26.5^{\circ}{\sim}56.8^{\circ}$), high risk(> $56.8^{\circ}$). 3) The sensitivities on risk levels of shoulder flexion and abduction were 64.0% and 20.6% respectively while the specificities on risk levels of shoulder flexion and abduction were 99.1% and 99.3% respectively. The results showed that the data associated with shoulder postures in this study could provide a good basis for job evaluation of WMSDs at shoulder. Specifically, this evaluation methodology was different from the methods usually used at WMSDs study since it tried to be based on direct job relevance from real working situation. Further evaluation for other body parts as well as shoulder would provide more stability and reliability in WMSDs evaluation study.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.118-126
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• 2003

In data mining, having access to large amount of data sets for the purpose of predictive data does not guarantee good method, even where the size of Real data is Mobile commerce unlimited. In addition to searching expected Goods objects for Users, it becomes necessary to develop a recommendation service based on XML. In this paper, we design the optimized XML Recommender product data. Efficient XML data preprocessing is required, include of formatting, structural, and attribute representation with dependent on User Profile Information. Our goal is to find a relationship among user interested products from E-Commerce and M-Commerce to XDB. Firstly, analyzing user profiles information. In the result creating clusters with analyzed user profile such as with set of sex, age, job. Secondly, it is clustering XML data which are associative products classify from user profile in shopping mall. Thirdly, after composing categories and goods data in which associative objects exist from the first clustering, it represent categories and goods in shopping mall and optimized clustering XML data which are personalized products. The proposed personalized user profile clustering method has been designed and simulated to demonstrate it's efficient.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권3호
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• pp.253-262
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• 2005

유닉스 계열의 운영체제에서 사용되는 로컬 어카운팅 시스템은 하나의 호스트상에서 동작하는 프로세스의 어카운팅 정보를 제공한다. 그러나 분산 처리 환경에서 전통적인 로컬 어카운팅 시스템은 동일 작업을 수행하는 프로세스들의 전체 자원 사용량 데이터를 기록하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 환경에서 MPI(Message Passing Interface) 작업에 대한 자원 사용량 데이터를 측정하고, 관리할 수 있는 어카운팅 시스템을 개발한다. 각 클러스터 노드에 병렬 작업을 수행하는 프로세스의 자원 사용량 데이터와, 병렬 작업을 처리하기 위해 협력하는 프로세스들간의 네트워크 접속 정보를 기록하는 로컬 어카운팅 시스템을 구현한다. 그리고 각 노드의 로컬 어카운팅 시스템에서 기록된 자원 사용량 데이터를 수집하여, MPI 작업 단위의 어카운팅 정보를 만들어 내는 어카운팅 시스템을 개발한다. 마지막으로 대규모 클러스터링 환경에서 널리 사용되는 로컬 스케줄러들에 의해 측정된 자원 사용량 데이터 항목들과 비교 평가한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권2호
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• pp.1-10
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• 2022

포장용 플라스틱 제조산업은 중국에서 오랫동안 발전해 왔지만, 대부분이 중소기업으로 자 기업의 상황에 맞는 적절한 운영방안을 가지고 있는 경우는 매우 드물다. 포장용 플라스틱 제조산업은 대표적인 주문생산 방식을 따르는 산업으로 생산과정에서 주문의 처리순서는 매우 중요하다. 잦은 제품별 전환생산으로 발생하는 재료의 낭비는 피할 수 없으며, 일반적으로 제품 간 전환생산 시에 발생하는 관련 비용도 상이하다. 따라서 본 연구는 포장용 플라스틱 필름 제조산업에서 운영수익 향상을 위한 작업 우선순위 결정 모형을 @RISK 시뮬레이션 소프트웨어를 활용하여 개발하고, 기술관리자와 현장 전문가로부터 공장의 실제 상황을 고려하여 제안된 3가지 실행 가능한 군집화 우선순위 처리 방안을 비교·분석하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권3호
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• pp.215-224
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• 2003

인터넷 기반의 클러스터 시스템 환경에서 알고리즘의 이식성을 높이기 위해서는 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형, 그리고 네트워크나 노드의 결함과 같은 다양한 수행환경의 변화에도 효과적으로 적응할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 Expanded-WF 알고리즘은 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 부하공유론 위하여 적응할당정책과 개선된 고정 분할 단위 알고리즘을 적용하고 결함허용을 위하여 작업을 중복 수행하는 기법을 적용한다. 적응할당정책으로는 느린 종노드의 작업을 빠른 종노드가 대신 수행하는 기법을 적용하였고, 개선된 고정 분할 단위 알고리즘은 네트워크의 통신시간과 계산시간을 겹치게 하는 것이다. 두 개의 네트워크 환경으로 구성된 이기종의 클러스터 환경에서 PVM을 이용한 행렬의 곱셈 프로그램으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 NOW 환경에서 효율적인 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘보다 각각 55%, 63%, 그리고 20% 효율적임을 보였으며, 또한 결함허용도 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.115-122
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• 2011

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 갖는 배터리에 의해 가동되며 한번 배치되면 사용자가 접근할 수 없고 배터리 교환이 불가능하다. 따라서 네트워크의 수명을 늘리기 위하여 네트워크 디자인 시에 에너지 효율성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. BCDCP 기법에서는 모든 센서가 CH(클러스터 헤드)로 데이터를 보내고 CH는 BS(베이스 스테이션)로 취합된 데이터를 송신하는 효율적 클러스터링 프로토콜이지만 규모가 큰 네트워크에서는 적합하지 않으며 노드들의 물리적 위치를 고려하지 않기 때문에 효율성이 떨어진다. UCR 기법의 경우 BS에와 노드들의 거리만을 고려하기 때문에 BS에 가까운 노드가 빨리 죽는 문제가 있다. 본 논문에서는 균형된 에너지 소비를 통하여 네트워크 수명을 늘리기 위한 삼각모양 클러스터 라우팅 프로토콜(TSCRP- Triangular Shape Cluster Routing Protcol)을 제안한다. 본 기법은 비교적 간단하게 운영되기 때문에 헤드 선출에 필요한 오버헤드가 적고 센서들의 에너지 보유량뿐만이 아니라 센서들과 BS간의 거리를 유기적으로 결합하여 리더 노드를 선정하기 때문에 다른 기법에 비해 효율적이다. 실험에 의하면 TSCRP가 LEACH, BCDCP, UCR보다 우수한 것으로 나타났다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제27권3호
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• pp.33-47
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• 2010

Objectives: The purpose of this study was to identify personal and social environmental factors associated with physical activity and sedentary behavior among elementary school students. Methods: Cross-sectional self-reported data were collected from a conveniently clustering sample population of 1538 grade 5 to 6 students attending 19 elementary schools in Seoul metropolitan city and Gyeonggi province. Data were statistically analyzed using Chi-square test and multiple logistic regression analysis. Results: In multiple logistic regression analyses, significant factors that were associated with schoolchildren's physical activity were gender, father's job, social support for physical activity, friend support, participation in school physical education class. Father's education level, mother's job, family functioning and urban residents were significantly associated with TV viewing and gender, age, BMI(obesity), mother's job, family functioning and urban residents were significantly associated with playing computer games among elementary schoolchildren. These results showed that physical activity among elementary school students was most associated with social environmental factors and sedentary behavior among school students was most associated with personal and family environment factors. Conclusion: Health care providers should develop interventions to improve these family and social environmental factors to increase physical activity levels and to decrease sedentary behavior among elementary schoolchildren.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.151-165
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• 2004

본 연구의 목적은 군집 분석(Cluster Analysis) 및 사회연결망 분석 기법의 일종인 커뮤니티(Community)기법을 활용한 직무 분석 사례를 소개하고 그 결과를 음미해 보는데 있다. 이러한 작업을 통해 기존에 활용되던 직무분석 기법을 보완할 수 있는 계량적 방법론을 구안해냄으로써 궁극적으로 역량기반 커리큘럼의 개발 및 교수체제 설계 시 보다 분석적, 과학적인 준거 자료를 확보할 수 있을 것으로 기대하였다. 본 연구를 위한 직무분석 자료는 국내 대규모 제조업체인 S사에서 인터뷰 및 설문을 통해 수집되었다. 이 자료를 활용하여 실시된 군집 분석의 결과 직무들 간의 유사성에 대한 군집 분석 결과는 공식적인 직무 분류체계와 상당한 차이를 보이고 있음이 판명되었다. 이는 조사된 모든 측면에서 일관되게 확인되었으며, 각 측면별로 다소 상이한 클러스터링 패턴을 보이고 있었다. 군집 분석에 이어 직무들 간의 상호 연결관계 네트워크에 대한 사회연결망분석이 실시되었는데, 그 결과 명확한 중심-주변 구조와 함께 클러스터링 구조를 갖고 있음을 확인할 수 있는데, 이는 공식적인 직무분류체계에서 예상할 수 있는 것과도 다르고 또한 직무 간 내용적 유사성 구조와도 차이가 있는 독특한 패턴을 보이고 있음을 보이고 있는 결과였다. 이러한 연구 결과를 통해서 직무분석을 위한 새로운 분석 알고리즘으로서 군질 분석 및 커뮤니티 분석 기법의 유용성이 확인되었다. 나아가 향후 교육체계 설계를 위해 선행되는 직무분석 시 유의할 점들을 논의하였다.