통계청에서 실시하는 통계 조사에는 한국 표준 산업/직업 분류 코드를 작성하는 작업이 많이 포함되는데, 현재 대부분의 코드 분류 작업은 수작업으로 이루어지고 있으며, 이로 인하여 막대한 노동력과 비용이 소모되고 작업결과의 일관성을 유지하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문은 수동 코드 분류 규칙과 예제기반의 자동 학습을 이용하는 한국어 표준 산업/직업 코드 자동 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 산업과 직업에 대하여 설명하는 자 연어를 입력받아 해당 산업/직업 분류 코드를 생성하는 시스템으로 수작업으로 구축된 규칙을 적용한 후 규칙이 적용되지 않는 레코드는 예제 기반의 학습을 이용한 자동 분류 시스템에 의해서 해당 코드를 할당한다. 수작업 규칙 260여개와 40만여개의 예제를 이용하여 학습한 시스템에 대하여 실험한 결과 제안한 시스템은 직업 코드 분류에서 76.69% 그리고 산업 코드 분류에서는 99.68%의 정확도를 보였다.
Purpose: NCS(National Competency Standards) is a systematic organization of knowledge, skills, and literacy required for performing tasks in industrial settings. This research aims to search for keywords that are important to us and to present key directions of education for the fourth industrial age in the future. Methods: The systematic classification system of NCS was investigated and the classification code structure was analyzed. Among them, the frame and structure analysis of the classification code of quality was analyzed using R-program. Results: This study grasped the quality classification situation of NCS and suggested improvement plan from the operational aspect of the fourth industrial revolution era. Conclusion: In conclusion, this study suggested the idea of education direction of SMEs(Small and Medium-sized Enterprises) in the era of the 4th industrial revolution by understanding NCS which reflects Korean characteristics.
본 논문에서는 미래의 고성장 산업인 의료기기 분야 중 '보청기' 관련 기술의 신기술 개발 동향과 사업화 전략을 살펴보기 위해 우리나라에 최종 등록된 '보청기' 관련 특허 316건을 조사하고 이의 현황을 분석하였다. 또한 각 특허 기술의 핵심 기술 분야를 파악하기 위해 국제특허분류(International Patent Classification) 코드를 이용하여 분석하였다. 국제특허분류(IPC)의 서브 클래스(sub class)까지 기술 분류한 결과 가장 많은 기술 분야는 'H04R'로 160건에 이른다. 그 다음으로 'H04B' 분야에 46건, 'H01M' 분야에 40건, 그리고 'A61F' 분야에 19건 등의 특허 문헌이 존재하였다. 보청기의 기술적인 면에서는 디지털 기술과 신체 이식 기술의 두각을 확인할 수 있었고, 사업적인 면에서는 외국계 기업의 국내 특허 등록이 오래전부터 이루어졌음을 확인하였다.
문화산업디자인은 미래 산업의 선진화를 이룩할 수 있는 핵심적인 계기와 수단은 물론, 다양한 역량으로 발전되어 새로운 가치변화를 촉진시키며 기업과 국가의 경쟁력을 극대화시키는 주요 요인이다. 따라서 이에 대한 새로운 패러다임 변화를 이해하고 구조적 특성을 재 조망하는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다. 그러므로 문화산업디자인 정책 및 전략수립, 진단지표의 체계구성과 평가에 필요한 객관적인 자료를 확보하기 위해서는 기본이 되는 분류체계 구축이 선행적으로 이뤄져야 한다. 본 연구의 문화산업디자인 분류체계(CIDC)는 크게 3영역으로 구분하였고 각각 중, 소, 세 분류의 계층적 구조와 레이어 기호로 표기하였다. CIDC는 이 분야의 기초적인 언더데이터로서의 역할을 담당할 뿐만 아니라 연관 디자인 분야 분류체계와 비교를 통한 차별성과 연계성을 검색할 수 있도록 구성하였다.
In the military, ammunition and explosives stored and managed can cause serious damage if mishandled, thus securing safety through the utilization of ammunition reliability data is necessary. In this study, exploratory data analysis of ammunition inspection records data is conducted to extract reliability information of stored ammunition and to predict the ammunition condition code, which represents the lifespan information of the ammunition. This study consists of three stages: ammunition inspection record data collection and preprocessing, exploratory data analysis, and classification of ammunition condition codes. For the classification of ammunition condition codes, five models based on boosting algorithms are employed (AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost). The most superior model is selected based on the performance metrics of the model, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. The ammunition in this study was primarily produced from the 1980s to the 1990s, with a trend of increased inspection volume in the early stages of production and around 30 years after production. Pre-issue inspections (PII) were predominantly conducted, and there was a tendency for the grade of ammunition condition codes to decrease as the storage period increased. The classification of ammunition condition codes showed that the CatBoost model exhibited the most superior performance, with an Accuracy of 93% and an F1-score of 93%. This study emphasizes the safety and reliability of ammunition and proposes a model for classifying ammunition condition codes by analyzing ammunition inspection record data. This model can serve as a tool to assist ammunition inspectors and is expected to enhance not only the safety of ammunition but also the efficiency of ammunition storage management.
In Korea more than 38,000 types of hazardous material(HAZMAT) are distributed, accordingly the accidents during transportation are also increasing. The agencies related to HAZMAT such as Environment Ministry, National Emergency Management Agency and National Police Agency have their own regulations. However, the classification criteria of HAZMAT are different to each other, which causes many problems in response to transportation accidents. In this study the classification standard of HAZMAT and the classification code using CAS number are suggested to manage HAZMAT efficiently. Through efficient management and standard classification of HAZMAT, the rapid and systematic response to transportation accidents related to HAZMAT is expected to be possible.
The Consultation about Energy Use Plan is prescribed by the Energy Use Rationalization Act. This study calculated the Standard Data for Energy Use Plan of Industry Complex by the 9th Korean Standard Industrial Classification Divisions so that the energy demand reflecting the industrial technology change and characteristics of Manufacturing Divisions would predict. To achieve this aim, analysis on thousands of data in Energy Consumption Report Forms reported from industries which annual consumption of energy exceeds 2,000toe from 2009 to 2010 was carried out. The results showed that calculated overall mean fuel basic unit decrease, electricity basic unit increase and energy basic unit increase compared to that of the Notification No. 2002-130 of the Ministry of Commerce, Industry and Energy, therefore it means that heat source of energy facilities transferred from fuel to electricity. Also resultingly suggests that the related notification, code etc. are amended as soon as possible.
최근에는 발전하는 정보통신 기술을 이용하여 악의적인 코드들이 제작되고 있고 이를 기존 탐지 시스템으로는 탐지하는게 역부족인 실정이다. 이러한 지능적이고 악의적인 코드를 정확하고 효율성 있게 탐지하고 대응하기 위해서는 지능적 탐지 모델이 필요하다. 그리고, 탐지 성능을 최대로 높이기 위해서는 악의적인 코드의 주요 특징 정보 집합으로 훈련하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 지능적 탐지 모델을 설계하고 모델 훈련에 필요한 데이터를 변환, 차원축소, 특징 선택 단계를 거쳐 주요 특징 정보 집합으로 생성하는 기법을 제안하였다. 그리고 이를 기반으로 악의적인 코드별로 주요 특징 정보를 분류하였다. 또한, 분류된 특징 정보들을 기반으로 변형되거나 새로 등장하는 악의적인 코드를 분석하고 탐지하는데 사용할 수 있는 공통 특징 정보를 도출하였다. 제안된 탐지 모델은 제한된 수의 특성 정보로 학습하여 악의적인 코드를 탐지하기에 탐지 시간과 대응이 빨리 이루어져 피해를 크게 줄일 수 있다. 그리고, 성능 평가 결과값은 학습 알고리즘에 따라 약간 차이가 나지만 악의적인 코드 대부분을 탐지할 수 있음을 평가로 알 수 있었다.
Recently, an interest in risk calculation methods has been increasing in Korea due to the establishment of classification code for explosive hazardous area on gas facility (KGS CODE GC101), which is based on the international standard of classification of areas - explosive gas atmospheres (IEC 60079-10-1). However, experiments to check for leaks of combustible or toxic gases are very difficult. These experiments can lead to fire, explosion, and toxic poisoning. Therefore, even if someone tries to provide a laboratory for this experiment, it is difficult to install a gas leakage equipment. In this study we find out differences among actual experiments, CFD by using FLACS and calculation based on classification code for explosive hazardous area on gas facility (KGS CODE GC101) by comparing to each other. We develpoed KGS HAC (hazardous area classification) program which based on KGS GC101 for convenience and popularization. As a result, actual gas leak, CFD and KGS HAC are showing slightly different results. The results of dispersion of 1.8 to 2.7 m were shown in the actual experiment, and the CFD and KGS HAC showed a linear increase of about 0.4 to 1 m depending on the increase in a flow rate. In the actual experiment, the application of 3/8" tubes and orifice to take into account the momentum drop resulted in an increase in the hazardous distance of about 1.95 m. Comparing three methods was able to identify similarities between real and CFD, and also similarities and limitations of CFD and KGS HAC. We hope these results will provide a good basis for future experiments and risk calculations.
As markets and industries continue to evolve rapidly, technology opportunity discovery (TOD) has become critical to a firm's survival. From a common consensus that TOD based on a firm's capabilities is a valuable method for small and medium-sized enterprises (SMEs) and reduces the risk of failure in technology development, studies for TOD based on a firm's capabilities have been actively conducted. However, previous studies mainly focused on a firm's technological capabilities and rarely on business capabilities. Since discovered technologies can create market value when utilized in a firm's business, a firm's current business capabilities should be considered in discovering technology opportunities. In this context, this study proposes a TOD method that considers both a firm's business and technological capabilities. To this end, this study uses patent data, which represents the firm's technological capabilities, and trademark data, which represents the firm's business capabilities. The proposed method comprises four steps: 1) Constructing firm technology and business capability matrices using patent classification codes and trademark similarity group codes; 2) Transforming the capability matrices to preference matrices using the fuzzy function; 3) Identifying a target firm's candidate technology opportunities using the collaborative filtering algorithm; 4) Recommending technology opportunities using a portfolio map constructed based on technology similarity and applicability indices. A case study is conducted on a security firm to determine the validity of the proposed method. The proposed method can assist SMEs that face resource constraints in identifying technology opportunities. Further, it can be used by firms that do not possess patents since the proposed method uncovers technology opportunities based on business capabilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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