This study was planned to investigate what the main factor of the regulation compliance of inspection on harmful machine, instrument and equipment by industrial safety and health act is. This study subject was composed of three groups as employers, employees of manufacturing and using the harmful machine and safety inspectors. Manufacturing workplace were 236 places, using workplace were 201 places and the safety inspectors were 100 people. The study subject was sampled by stratified random sampling considering the type of harmful Machine. Data for analysis is collected from each sample using interview with structured questionnaires. Compliance is measured by 2, 3, and 4 point scale composed by 8 sub items such as general perception, understanding, clearness, necessity, relevancy, implementation, penalty, and general compliance of the regulation. The level of 8 items of employer's compliance are not differentiated among three groups. The determining factors for inspection observance of the workplace using the harmful Machine were understanding, penalty and cognized compliance. The determining factors for inspection observance of the workplace manufacturing the harmful Machine were understanding and object conformity. These results show that the strategy to adapt the regulated group to inspection regulation will be the elevation of understanding for regulation first of all.
본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.
Kim, Young-Soo;Park, Nam-Je;Hong, Do-Won;Won, Dong-Ho
한국멀티미디어학회논문지
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제12권6호
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pp.867-875
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2009
More and richer information sources and services are available on the web everyday. However, harmful information, such as adult content, is not appropriate for all users, notably children. Since internet is a worldwide open network, it has a limit to regulate users providing harmful contents through each countrie's national laws or systems. Additionally it is not a desirable way of developing a certain system-specific classification technology for harmful contents, because internet users can contact with them in diverse ways, for example, porn sites, harmful spams, or peer-to-peer networks, etc. Therefore, it is being emphasized to research and develop context-based core technologies for classifying harmful contents. In this paper, we propose an efficient text filter for blocking harmful texts of web documents using context-based technologies and examine which algorithms for feature selection, the process that select content terms, as features, can be useful for text categorization in all content term occurs in documents, are suitable for classifying harmful contents through implementation and experiment.
New type of the sewer drainage has been developed to overcome present sewer drainage's shortcoming. This system has the function of drainage, sewerage, reverse flow prevention, and harmful insect and smell prevention. Numerical simulation has been carried out in order to minimize the troubles that can be happened in the process of manufacture and installation process. This sewer drainage system for harmful insect and smell prevention intercepts pollution source, and then it prohibit second pollution. Harmful insect cannot go in and out in this system. Also, this system can reduce the damage of flooded districts due to heavy rain because it is impossible to flow backward from sewer drainage.
녹조 현상과 관련하여 독성물질을 배출하는 남조류 4종의 경우 유해 남조류로 지정하여 관리하고 있으며, 물리적인 모형을 이용한 예측 정보도 함께 발표하고 있다. 그러나 조류는 살아 있는 생명체로 물리 역학에 따른 예측에 어려움이 있으며, 기상, 수리·수문, 수질 등 수많은 인자에 의한 영향을 고려하기가 쉽지 않다. 따라서, 최근 머신러닝을 이용한 녹조발생 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 경북 영천에 소재한 보현산댐과 영천댐을 대상으로 랜덤 포레스트 모형을 이용하여 유해남조류 발생에 영향을 미치는 수질인자의 특성중요도를 분석해 보았으며, 이 중 가장 높은 특성중요도를 나타낸 수온을 이용하여 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 유해남조류 발생을 예측하고 그 정확성을 확인하였다. 특성중요도 분석 결과, 수온과 총질소(T-N)이 공통적으로 높게 나왔으며, 인공신경망(ANN)을 이용한 유해남조류 발생예측에서도 실제와 근접한 값이 예측되어 앞으로 녹조관리를 위해 유해남조류 예측이 필요한 저수지의 경우 이를 활용할 수 있음을 확인하였다.
웹의 개방성은 사람들로 하여금 언제, 어디서든 손쉽게 유용한 정보를 획득할 수 있게끔 하였다. 하지만 인터넷은 유용한 정보의 손쉬운 활용이라는 순기능과 더불어 사회적으로 통제를 필요로 하는 유해한 정보 역시 인터넷을 이용하는 이용자들에게 무차별적으로 제공함으로써 역기능을 발생시키고 있다. 성인 컨텐츠 같은 정보들은 모든 사용자들, 특히 청소년들에게 악영향을 미칠 수 있다. 또한, 변태적인 성인 사이트들이 담고 있는 컨텐츠들은 성인들의 정신 건강에도 해를 미치게 된다. 한편, 인터넷은 전 세계적으로 연결된 개방망이므로 유해정보 제공자를 각국의 법적, 제도적 장치를 이용하여 규제하는데 한계가 있다. 또한, 유해 사이트, 유해성 스팸 메일, P2P 등 다양한 경로를 통해 유해 정보를 접할 수 있기 때문에, 어떤 시스템에 특화된 유해정보 분류기술을 개발하는 것은 바람직하지 않다. 따라서, 유해정보의 내용 자체에 기반하여 유해 여부를 자동으로 판별할 수 있는 유해정보 판별 핵심 기술의 연구 및 개발의 중요성이 점차 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 내용 기반 기술을 이용한 효율적인 유해 웹 문서 텍스트 판별 시스템을 제시한다.
The safety device of infrared type for dangerous machine being used currently has a harmful effect on human's eye and skin. In this paper we explain about the characteristics of lasr source and analyze the amount of harmfulness on human's eye by simulation method. We used the datas given by ANSI in this simulation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.67-76
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2024
Diabetic retinopathy is a threatening complication of diabetes, caused by damaged blood vessels of light sensitive areas of retina. DR leads to total or partial blindness if left untreated. DR does not give any symptoms at early stages so earlier detection of DR is a big challenge for proper treatment of diseases. With advancement of technology various computer-aided diagnostic programs using image processing and machine learning approaches are designed for early detection of DR so that proper treatment can be provided to the patients for preventing its harmful effects. Now a day machine learning techniques are widely applied for image processing. These techniques also provide amazing result in this field also. In this paper we discuss various machine learning and deep learning based techniques developed for automatic detection of Diabetic Retinopathy.
지식정보사회로의 변천은 우리의 삶을 보다 편리하고 윤택하게 해주고 있지만 미처 예상하지 못했던 부작용 또한 적지 않게 발생하고 있어 이에 대한 해결방안을 모색하는 것이 시급한 실정이다. 아직 인성이 발달되지 못한 청소년들이 정보통신망을 통해서 유통되고 있는 수많은 음란물과 폭력물과 같은 유해정보에 무방비상태로 노출되고 있는 것도 정보화사회의 대표적인 역기능 중의 하나라고 할 수 있다. 이 문제점 해결을 위해 본 논문에서는 사이트 상에서 제공되어지는 내용을 AC 머신을 이용하여 유해 단어를 추출하고 유해 정보 데이터베이스를 이용해서 유해 단어에 가중치를 부여했다. 그 결과로 유해 정보를 포함한 사이트는 90%의 차단률을 보여 효율적인 시스템으로 판명되었다.
본 논문은 심각한 문제를 일으키고 있는 유해 정보들이 인터넷을 통해 무분별하게 제공되기 때문에 우리의 청소년들이 접근을 차단할 수 있는 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 유해 정보를 차단하기 위해 여러 차단 소프트웨어들이 개발되어서 기존의 차단 소프트웨어들은 차단 목록 데이터베이스를 사용해서 목록에 있는 경우 차단을 하거나 등급 표시에 따르도록 한다. 차단 목록 데이터베이스의 지속적인 업 데이트, 등급 표시에 따른 오류나 사전 검열 둥이 문제점으로 나타났다. 이 문제점 해결을 위해 본 논문에서는 사이트 상에서 제공되어지는 내용을 AC 머신을 이용하여 유해 단어를 추출하고 유해 정보 데이터베이스를 이용해서 유해 단어에 가중치를 부여했다. 그 결과로 유해 정보를 포함한 사이트는 90%의 차단 율을 보여 효율적인 시스템으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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