• 제목/요약/키워드: DB establishments

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국내 토양 휴믹물질의 특성 규명 및 DB 구축에 대한 연구 (Characterization of Humic and Fulvic Acids Extracted at the Soils of Korea and Its DB Establishment)

  • 이창훈;유지호;신현상;정근호;이창우
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 2003년도 총회 및 춘계학술발표회
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    • pp.397-400
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    • 2003
  • In this study, humic and fulvic acids in soils at the vicinity of domestic atomic power plants(NPPs), located in Yungkwang(YK), Uljin(UJ), Kori(KR), Koseong(KS), Wolseong(WS) area, and in volcanic ash soils of the Cheju island(Mt. Hanla(HL), Manjanggul(MJ)) were isolated, and characterized using chemical(elemental analysis, proton exchange capacity, molecular size distribution) and spectroscopic(UV/Vis., IR, FL, $^{13}$ C NMR spectra) methods. The results were compared with one another and compiled for their DB establishments. The humic substances distribution (humic acid, fulvic acid, Humin) in the soils were also determined by IHSS standard method. Main purpose of this study was to provide a basic data needed to evaluate the effect of humic substances on the migrational behaviour of radioactive elements in contaminated surface soil.

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대졸 청년층의 노동이동 분석 - 인문사회계와 이공계 졸업자를 중심으로 - (Job Mobility of the University Graduates Youth In Korea)

  • 김안국
    • 노동경제논집
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    • 제28권3호
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    • pp.39-76
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    • 2005
  • 대졸 청년층의 노동이동을 대학졸업생자료와 고용보험DB를 결합한 자료로 분석하였다. 우리나라 대졸 청년들의 졸업 후 4년 동안 평균 취업회수는 1.68회였고, 직장경험이 늘어남에 따라 직장근속이 늘고 있으며, 취업회수가 많을수록 총근속기간이 더 길었다. 대졸 청년층들의 노동이동에서 업종과 직종이 일치하지 않는 경우가 많았다. 대졸 청년층들이 비수도권에서 수도권으로 이동하는 비율은 수도권에서 비수도권으로 이동하는 비율보다 높아 인적자원의 수도권 집중이 되고 있음을 보이나 이는 수요측 요인으로 파악된다. 대졸 청년층은 노동이동을 통하여 상위의 직종을 얻고 있으나, 작은 규모의 기업으로 이동하고 있다. 직장경험이 많은 대졸 청년들의 첫 직장 임금은 낮은 것으로 나타났으나, 이들은 직장 이동을 통해 임금수준을 증가시키고 있었다. 인문사회계 출신보다는 이공계 출신이 직장이동을 할 확률이 높았으며, 임금이 높을수록 직장이동을 할 확률은 떨어지고 있다. 수능점수가 높은 경우 직장이동을 할 확률이 낮았다. 직장이동을 통해서 대학에서의 전공과 일치하지 않는 직무로 나갈 가능성이 큰 것으로 나타났기 때문에 청년층의 노동이동을 경력형성의 방향으로 유도할 수 있도록 하는 정책대안이 필요하다. 또한 대학 졸업자의 노동의 질이 보다 높아질 수 있도록 대학교육의 강화 및 대학생 수의 감축을 위한 정책대안이 모색될 필요가 있다.

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딥러닝 기법을 활용한 산업/직업 자동코딩 시스템 (An Automated Industry and Occupation Coding System using Deep Learning)

  • 임정우;문현석;이찬희;우찬균;임희석
    • 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.