2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.
A traffic fatality by young people marked average annual decrease of 4.5% since 2011. Meanwhile, a traffic fatality by senior over 65 years old marked average annual increase of 7.9% for the last five years which means that the annual increase of traffic fatality by senior will be a serious problem. This study started questioning that senior drivers over 65 years old did not retain the same causal factor of fatal traffic accidents and thus extensively analyzed a risk of it by age group quantitatively, dividing the senior driver group into the early, middle and latter stages. Depending on the aging level, the risk of traffic fatality showed a wide difference in seven different types of traffic accidents generally, and happened to increase with latter and middle parts of the senior driver more than the early part. Therefore, this study proposes four policy suggestions: 1) The senior driver need to be offered customized driving educations and the improvement of road environment is also recommended. 2) Political assistance is needed to support and guide a safety related technology installation for the new or existing car. 3) Renewal of driving license and an aptitude test(physical examination, cognitive test) for drivers over 75 years old should take in a less than 3 years and an additional road test is needed as occasion demands. 4) Like the United States and Europe, development and extension of customized treatment guidebook for medical teams who examine senior drivers is needed and establishment of education and administration system that a supervisor of driving license renewal can impose safety restriction and American anonymity reporting system is considered to institutionalize in the medium to longer term.
Purpose: The purpose of this study was to analyze of PCAs' activity classification system and time of PCAs who worked in Wamco. Method: The data were collected from 2 WAMCO and 308 subjects between February and August, 2007, by questionnaire and 24 time survey. The data were processed with SPSS Win 12.0. Result: In activity analysis, PCAs' activities were classified into 20 domains and 76 activities, which were hygiene, bathing, feeding & nutrition, elimination, respiration, skin care, exercise & transfer, problematic behavior control, communication, observation & measurement comfort, medication, assisting test & treatment, reporting, environment management, patient belongings care, education attendance, indirect caregiving weekly/monthly PCAs' activity. And the PCAs' time analysis showed the average of 24hrs PCAs' time were 798.8 minutes, in which 46.8% were used in day-duty, 33.6% in evening-duty, and 19.6% in night-duty. There were no statistically significant difference in total PCAs time according to the type of industrial accidents and PCAs' type and qualification. But there were statistically significant difference in total PCAs time according to the type of PCAs (day-duty/all-night vigil. Conclusion: The results of this study can be utilized usefully and reasonally in deciding of PCAs staffing and PCAs' type and grade in WAMCO.
PLC 등의 현장제어기기는 주요 이벤트 정보를 로깅하는 기능이 없기 때문에 사고분석이 힘들다. 따라서, PLC, IED와 같은 현장제어기기의 주요 이벤트 정보를 로깅하여, 사이버 사고 발생 시 분석이 가능한 정보 확보가 필요하다. 이벤트 로깅을 위한 현장제어기기(임베디드기기) 통신 프로토콜을 분석하기 위해서는 프로토콜 애널라이저(분석기)가 필요하다. 그러나 Wireshark와 같은 기존의 분석기는 페이로드 데이터 기반의 다양한 프로토콜 분석 및 분류가 어렵고 이벤트 로깅을 위한 대용량의 데이터 식별 및 추출을 처리하기에는 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 대용량의 이벤트 로깅을 위한 빅데이터 기반 현장제어기기 통신프로토콜 페이로드 데이터 추출을 위한 시스템을 연구개발하였다.
국가에서는 철도운영 및 시설기관에 산재되어 있는 철도안전정보를 수집하여 분석할 수 있는 철도안전정보 종합관리시스템을 구축하야 철도안전관리를 효율적으로 수행하기 위하여 노력하고 있다. 매년 철도안전도를 평가하기 위하여 철도사고 자료를 분석하여 사망자 및 부상자 수를 산출하고 있으며 사고 원인 및 위험발생 경위를 규명하여 사고를 최소화 할 수 있도록 여러 안잔정책 및 안전관리방안을 시행하고 있다. 따라서 보다 선진적인 안전정책 수립 및 안전관리를 위해 철도안전도를 입체적으로 그리고 정량적으로 표현할 수 있는 방안이 필요하며 이를 위해서는 안전에 대한 주요 영향요소가 무엇인지를 파악해야 하며 선정된 개발적 요소들에 대한 정량적 철도안전지수(Railway Safety Index)를 개발해야 한다. 본 연구에서는 철도안전도를 정량적으로 평가할 수 있는 안전도 평가지표를 개발하여 안전목표 수립 및 관리 등 철도안전향상를 위한 전략적 방향 및 정책수립 과정에서 활용할 수 있는 모델을 제공하고자 한다.
The purpose of this retrospective research of 603 patients who were transferred to the emergency medical center of university hospital from 1 Jan, 1998 to 31 Jan, 1998 was making of basic data for emergency medical transfer system improvement countermeasure and the point at issue of overlapping reexamination ststus of patients transfered to emergency medical center of university hospital from 1,2 level hospital. The data analysis was done by SPSS, t-test, ANOVA, Pearson correlation. The results were as follows: 1. Male to female ratio was 1.7:1 and peak age group was patients over forties and under nine years of age(70.5%) 2. Traumatic patients were 17.8%, motor vehicle accident patients were 16.7% and Non-traumatic patients were 65.3%. Transferring hospital was divided into 2groups: primary hospital, secondary hospital. The majority was secondary hospital(73.3%). The result of symptom severity classification of patients transferred to 3rd emergency medical center was urgent patients 32.5%, emergency patients 33.58%, non-emergency patients 34.0% 3. Most highest score items amoung overlapping reexamination of patients transfered to emergency medical center of university hospital from 1,2 level hospital were CBC test, simple X-ray (0.93점), CBC test(0.97점), urin test(0.88점), chemistry test(0.94점), simple X-ray(0.98점), CT(0.42점), EKG(0.89점) amoung overlapping reexamination of motor vehicle accident patients were more higher reexamination score than traumatic patients and non-traumatic patients 4. CBC test(P<0.001), urin test(P<0.001), chemistry test(P<0.001), simple X-ray(P<0.001), CT(P<0.01), EKG(P<0.001) amoung overlapping reexamination of patients in 2 level hospital were more higher reexamination score than 1 level hospital patients 5. About symptom severity classification of patients transferred to 3rd emergency medical center, CBC test(P<0.001), urin test(P<0.001), chemistry test(P<0.001), simple X-ray(P<0.01), CT(P<0.001), EKG(P<0.001) amoung overlapping reexamination items in urgent patients were more higher reexamination score than other patients 6. Influencing variation for overlapping reexamination in hospital was CBC test(P<0.001), CT (P<0.001), MRI (P<0.05).
Purpose: The objectives for this study are to produce the comprehensive management indexes and find their application strategies for appropriate medical care in primary care clinics under workers' compensation insurance. Method: Data of this study was workers' compensation insurance medical fees claim's data from July 2006 to June 2007. Data were analyzed using SAS 9.1 version by applying descriptive statistics and Pearson's correlation. The indexes such as costliness index(CI), standard medical fee were calculated based on the fourth revision of korean classification of diseases(KCD-4.). Results: The CI, visiting index(VI), outliers index(OI), and medical review adjustment percentage were positively correlated in the both inpatient and outpatient medical fees in primary care clinics under workers' compensation insurance. The major medical specialities were neurological surgery, general medicine, general surgery, rehabitational medicine, and orthopedic surgery. The CIs were slightly high in rehabitational medicine among major medical specialities. The CIs were mostly high in diagnosis, test, anesthesia, and rehabitational assistive device fees among major medical specialities. The CIs were slightly high in Kwangju, Daegu, Daejeon, and Busan districts among district management centers of Korea Workers' Compensation and Welfare Service. Conclusions: We suggest the continuous development of appropriate disease classification system and medical care quality indicators to successfully take root the comprehensive management for appropriate medical care under workers' compensation.
반도체 관련 산업의 발전에 따라 반도체 제조공정에서 염산, 황산, 과산화수소, 불산, 피라니아 등과 같은 다양한 형태의 유독 가스와 화합물들이 사용되고 있고 누출 사고 역시 빈번하게 발생되고 있는 것이 사실이다. 유독 가스 누출사고 발생시 대량의 인명 피해가 발생되고 있는 것 역시 사실이다. 본 연구에서는 구미 불산 누출 사고와 같은 화학물질 누출 사고의 위험으로부터 인명을 보호하고 피해를 최소화 하기 위한 기본 해결책으로 대학에서의 MSDS 교육의 필요성에 대해 고찰하였다. 또한 GHS와 REACH 제도와 MSDS 이용의 적정성의 이해를 통해 유해 화학 물질의 노출로부터 안전을 지키는 문제에 대해 고찰하였다.
Since construction sites are exposed to outdoor environments, working conditions are significantly dangerous. Thus, wearing of the personal protective equipments such as safety helmet is very important for worker safety. However, construction workers are often wearing-off the helmet as inconvenient and uncomportable. As a result, a small mistake may lead to serious accident. For this, checking of wearing safety helmet is important task to safety managers in field. However, due to the limited time and manpower, the checking can not be executed for every individual worker spread over a large construction site. Therefore, if an automatic checking system is provided, field safety management should be performed more effectively and efficiently. In this study, applicability of deep learning based computer vision technology is investigated for automatic checking of wearing safety helmet in construction sites. Faster R-CNN deep learning algorithm for object detection and classification is employed to develop the automatic checking model. Digital camera images captured in real construction site are used to validate the proposed model. Based on the results, it is concluded that the proposed model may effectively be used for automatic checking of wearing safety helmet in construction site.
지금까지(1988∼2000년) 국내 해양안전심판원에서 재결한 선박충돌사고의 원인분류 통계데이터를 살펴보면 전체 2,290건의 인적과실(Human Error) 중에서 상대선박에 대한 경계의무소홀이 929건으로 약 40.6%나 되는 가장 많은 비중을 차지하고 있는 것으로 파악되고 있다. 선박충돌사고는 좌초사고와 더불어 인적과실로 기인한 수많은 인명피해와 재산피해 및 해양환경오염을 유발하는 심각한 해양사고로서 이에 대한 사고원인을 철저히 분석하고 그 예방대책 마련이 무엇보다 중요한 과제가 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 선박충돌사고의 인적과실을 분석하기 위한 목적으로 목포해양안전심판원에서 재결한 선박충돌사고(1990∼2002, 65건)에 대하여 상대선 경계의무소홀이나 동정감시 불충분으로 기인하여 발생한 충돌사고를 조사항목별로 분석하고, GEMS 동적모델을 이용하여 선박충돌사고의 인적과실 유형을 체계적으로 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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