• 한국중재학회지:중재연구
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• 제8권1호
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• pp.293-322
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• 1998

General Administrative Procedures of the Preshipment Inspection 1. Initial notification Preshipment Inspection is initiated by Agency when it receives notice either from the importing country, or the seller, that an export needs to be imspected 1.1 Notice from the importing country 1.2 Notice from the seller 2. Preliminary price verification After receipt of initial notification, Agency undertakes, Where possible, a preliminary price verification, based upon the Inspection Order and other contractual documents received. 3. Customs classification When required by the Government of the importing country. Agency forms an opinion of the Customs Classification Code based upon the Customs Tariff Book and Rules of Classification of the country of importation. The Customs Classification Code determines the tariff rate on the basis of which the importer will be required to pay import duties. 4. Import eligibility 5. Arrangements for physical inspection 5.1 Inspection request from seller 5.2 Place of inspection 5.3 Date of inspection 5.4 Physical inspection procedures 6. Physical inspection results When the physical inspection is completed, the inspector submits his report to the Agency office and the result of inspection will be communicated to the seller and, where applicable, the place of inspection. The result will state: satisfactory or conditional of unsatisfactory. The seller is welcome to present his views in writting to Agency in the event there is any query regarding the issuance of a conditional of unsatisfactory inspection result. 6.1 Satisfactory 6.2 Conditional 6.3 Unsatisfactory 7. Shipment of the goods The seller is advised to check with Agency prior to shipment if the physical inspection result has not been received or there are any doubts concerning whether a Clean Report of Findings will be issued. 8. Final price verification and classification Based on the results of physical inspection and appropriate final documents, Agency finalises the price verification and the Agency opinion of Customs classification code. When the preliminary price verification has not resulted in any unresolved questions and the inspection result and other documents received are consistent with the preliminary documentation, Agency will not normally require any additional information. The main exception would be if the terms of sale require reference to prices at the date of shipment. 9. The Report of Findings 9.1 Types of Reports of Findings - Clean Reports of Findings(CRF) The Agency will issue a Clean Reports of Findings(CRF), or equivalent document, normally within two working days after receipt of the necessary correct final documents and a satisfactory result in all aspects of the inspection. - Discrepancy Report.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권3호
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• pp.231-248
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• 2024

본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어와 인공지능 문서 분류 모델인 한국어 Sentence-BERT로 고등학교 1학년 통합과학 질문-답변 챗봇을 제작하고 2023학년도 1년 동안 독립형 서버에서 운영했다. 챗봇은 Sentence-BERT 모델로 학생의 질문과 가장 유사한 질문-답변 쌍 6개를 찾아 캐러셀 형태로 출력한다. 질문-답변 데이터셋은 인터넷에 공개된 자료를 수집하여 초기 버전을 구축하였고, 챗봇을 1년 동안 운영하면서 학생의 의견과 사용성을 고려하여 자료를 정제하고 새로운 질문-답변 쌍을 추가했다. 2023학년도 말에는 총 30,819개의 데이터셋을 챗봇에 통합하였다. 학생은 챗봇을 1년 동안 총 3,457건 이용했다. 챗봇 사용 기록을 빈도분석 및 시계열 분석한 결과 학생은 수업 중 교사가 챗봇 사용을 유도할 때 챗봇을 이용했고 평소에는 방과 후에 자습하면서 챗봇을 활용했다. 학생은 챗봇에 한 번 접속하여 평균적으로 2.1~2.2회 정도 질문했고, 주로 사용한 기기는 휴대폰이었다. 학생이 챗봇에 입력한 용어를 추출하고자 한국어 형태소 분석기로 명사와 용언을 추출하여 텍스트 마이닝을 진행한 결과 학생은 과학 질문 외에도 시험 범위 등의 학교생활과 관련된 용어를 자주 입력했다. 학생이 챗봇에 자주 물어본 주제를 추출하고자 Sentence-BERT 기반의 BERTopic으로 학생의 질문을 두 차례 범주화하여 토픽 모델링을 진행했다. 전체 질문 중 88%가 35가지 주제로 수렴되었고, 학생이 챗봇에 주로 물어보는 주제를 추출할 수 있었다. 학년말에 학생을 대상으로 한 설문에서 챗봇이 캐러셀 형태로 결과를 출력하는 형태가 학습에 효과적이었고, 통합과학 학습과 학습 목적 이외의 궁금증이나 학교생활과 관련된 물음에 답해주는 역할을 수행했음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 공교육 현장에서 학생이 실제로 활용하기에 적합한 챗봇을 개발하여 학생이 장기간에 걸쳐 챗봇을 사용하는 과정에서 얻은 데이터를 분석함으로써 학생의 요구를 충족할 수 있는 챗봇의 교육적 활용 가능성을 확인했다는 점에 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.247-264
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• 2016

저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인 구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.