This study was conducted to investigate health management and health awareness of industrial workers and use the information for the development of health education program and the guidline of health management for industrial workers. The survey was carried out on 1,200 workers who were selected from Incheon, Ulsan, Pohang, Masan, Changwon city from Oct. 2 to Oct. 31. 1995. The main results are summarized as follows. 1. With regard to health behavior after regular physical examination, 48.3% of subjests answered "consulting with medical doctors or health workers" and 7.9% answered "non action anything", 2. As for need of environmental control of work, of the total subjects, 96.1% answered "need". 3. As for participation of health education, 61.2% of the subjects were positive, which was higher in male, in higher age groups, in middle school graduates, in healthy group by self assessment than other groups respectively. 4. As for knowledge level of the disease, the average score was $4,97{\pm}1.41$ point to 7 point full mark (71 point to 100 point full mark), the score level was higher in male higher economic, in office workers, in higher education groups, in working period longer groups, in healthier groups, in higher age groups than other groups respectively. 5. As for attitude level of the disease, the average score was $4,70{\pm}1.25$ point to 7 point full mark (67.1 point to 100 point full mark), which was lower, in higher age group, in longer education level, in healthier groups in longer working period than other groups respectively, while the score was higher in male, in day-time workers, in urban residence than other groups respectively.han other groups respectively.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1250-1251
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2022
Measuring management is an important part of preventing the collapse of retaining walls in advance by evaluating their stability with a variety of measuring instruments. The current work of measuring management requires considerable human and material resources since measurement companies need to install measuring instruments at various places on the retaining wall and visit the construction site to collect measurement data and evaluate the stability of the retaining wall. It was investigated that the applicability of the current work of measuring management is poor at small and medium-sized urban construction sites(excavation depth<10m) where measuring management is not essential. Therefore, the purpose of this study is to develop a laser sensor-based hardware to support the wall displacement measurements and their control software applicable to small and medium-sized urban construction sites. The 2D lidar sensor, which is more economical than a 3D laser scanner, is applied as element technology. Additionally, the hardware is mounted on the corner strut of the retaining wall, and it collects point cloud data of the retaining wall by rotating the 2D lidar sensor 360° through a servo motor. Point cloud data collected from the hardware can be transmitted through Wi-Fi to a displacement analysis device (notebook). The hardware control software is designed to control the 2D lidar sensor and servo motor in the displacement analysis device by remote access. The process of analyzing the displacement of a retaining wall using the developed hardware and software is as follows: the construction site manager uses the displacement analysis device to 1)collect the initial point cloud data, and after a certain period 2)comparative point cloud data is collected, and 3)the distance between the initial point and comparison point cloud data is calculated in order. As a result of performing an indoor experiment, the analyses show that a displacement of approximately 15 mm can be identified. In the future, the integrated system of the hardware designed here, and the displacement analysis software to be developed can be applied to small and medium-sized urban construction sites through several field experiments. Therefore, effective management of the displacement of the retaining wall is possible in comparison with the current measuring management work in terms of ease of installation, dismantlement, displacement measurement, and economic feasibility.
In modern dynamic management environment, there is growing recognition that? information & knowledge management systems are essential for CEO's efficient/effective decision making. As a key component to cope with this current, we suggest the management performance analysis syystem based on Knowledge Discovery in Database (KDD). The system measures management performance that is considered with both VA(Value- Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view. The relation ship between management performance and some 80 financial ratios is analyzed, and then important financial ratios are drawn out. In analyzing the relationship, we applied KDD process which includes such as multidimensional cube, OLAP(On-Line Analytic Process), data mining and AHP(Analytic Hierarchy Process). To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data over the 16-years from 1981 to 1996 of Korean automobile industry which is taken from database of KISF AS(Korea Investors Services Financial Analysis System).
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제1권2호
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pp.18-27
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2011
Egyptian construction firms (ECF) started recently to adopt quality management system (QMS) as a way to develop and improve their performance as previous studies have shown. However, considering all the firm's aspects in a competitive way is a crucial process for the ECF's culture. This research is trying to indicate the role of the QMS implementation in measuring performance (MP) through developing a model for measuring performance at the organizational level, and to explore its impact on the organizations that adopt QMS. This model is based on specific elements and their related indicators which have been derived from national approaches and models of MP. This model determines the performance level (PL) of the organization that is measured by means of a point system. Weights of the elements in the point system considered both the elements' importance in the international models and its real practice in the ECFs. This model has been validated using another questionnaire and the majority of surveyed experts agreed that the proposed model can be applied effectively.
In modern dynamic management environment, there is growing recognition that information & knowledge management systems are essential for CEO's Efficient/effective decision making, As a key component to cope with this current, we suggest the management performance analysis system based on Knowledge Discovery in Database (KDD). The system measures management performance that is considered with both VA(Value-Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view, The relationship between management performance and some 80 financial ratios is analyzed, and then important financial ratios are drawn out. In analyzing the relationship, we applied KDD process which includes such as multidimensional cube, OLAP(On -Line Analytic Process), data mining and AHP(Analytic Hierarchy Process). To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data over the 16-years from 1981 to 1996 of Korean automobile industry which is taken from database of KISFAS(Korea Investors Services Financial Analysis System).
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.235-241
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2000
This article suggests integrated neural network models for the interest rate forecasting using change point detection. The basic concept of proposed model is to obtain intervals divided by change point, to identify them as change-point groups, and to involve them in interest rate forecasting. the proposed models consist of three stages. The first stage is to detect successive change points in interest rate dataset. The second stage is to forecast change-point group with data mining classifiers. The final stage is to forecast the desired output with BPN. Based on this structure, we propose three integrated neural network models in terms of data mining classifier: (1) multivariate discriminant analysis (MDA)-supported neural network model, (2) case based reasoning (CBR)-supported neural network model and (3) backpropagation neural networks (BPN)-supported neural network model. Subsequently, we compare these models with a neural networks (BPN)-supported neural network model. Subsequently, we compare these models with a neural network model alone and, in addition, determine which of three classifiers (MDA, CBR and BPN) can perform better. This article is then to examine the predictability of integrated neural network models for interest rate forecasting using change-point detection.
산양삼 재배자가 스스로 경영 수준을 진단하여 문제점을 파악하고 이를 개선해 나갈 수 있도록 경영 표준진단표를 개발하여 활용하고자 하였다. 산양삼 경영 표준진단표는 임가 일반 현황과 경영 성과 지표, 그리고 경영수준 진단을 위한 3개의 대분류 항목 및 18개의 중분류 항목으로 구성되어 있다. 산양삼 경영 표준진단표의 작성을 위해 산양삼 주산단지 15개 시 군 81개 임가의 경영 실태 조사를 실시하였으며 경영수준 진단을 위해서 18개 중분류 항목 점수를 합산하여 총점을 산출하였다. 조사 결과 81개 임가의 평균 점수는 57.2점으로 나타났으며 조사 임가의 58%가 40점 이상 60점 미만에 해당하는 것으로 나타났다. 지역별로 평균점수를 비교해 보면 전북이 52.9점으로 가장 낮고, 경남이 61.4점으로 가장 높게 나타났다. 경영기반 지표에서는 재배자들이 재배 특성상 인위적으로 상을 만들지 않고 재배하는 경우가 많아 채종포 조성(상높이)에 대한 항목의 평균 점수가 1.59점으로 낮게 나타났다. 생산기술 수준 지표에서는 병해충 관리 항목의 평균 점수가 1.28점으로 재배자의 90%이상이 병해충 예찰을 하지 않는 것으로 나타났다. 파종 및 식재방법, 종자에 대한 항목은 경남 함양에서의 평균 점수가 4.00점, 4.47점으로 특히 높게 나타났으며 경영 및 판매능력 지표에서는 경영기록 및 분석 항목의 평균 점수가 2.20점으로 낮게 나타나 여전히 재배 임가에서는 경영기록 등 경영관리가 미흡한 것으로 나타났다.
This paper analyzes multiple active management (AM) techniques of active distribution network (ADN), and proposes an optimal coordination model of intermittent distributed generation (IDG) accommodation considering the timing characteristic of load and IDG. The objective of the model is to maximize the daily amount of IDG accommodation under the uncertainties of IDG and load. Various active management techniques such as IDG curtailment, on-load tap changer (OLTC) tap adjusting, voltage regulator (VR) tap adjusting, shunt capacitors compensation and so on are fully considered. Genetic algorithm and Primal-Dual Interior Point Method (PDIPM) is used for the model solving. Point estimate method is used to simulate the uncertainties. Different scenarios are selected for the IDG accommodation capability investigation under different active management schemes. Finally a modified IEEE 123 case is used to testify the proposed accommodation model, the results show that the active management can largely increase the IDG accommodation and penetration.
Allocation of water pollution load from loading capacity can be much essential, controversial, and its standards can be applied case-by-case to the various situations. Allocation methods to point sources are generally 'Equal effluent concentration', 'Equal percent Treatment', Loading capacity at planning stage consists of basic pollution load, development pollution load, reserved pollution load and margin of safety. But at the implementing stage loading capacity can be consisted of allocatable load and margin of safety to give more flexibility in the total water pollution load management plan. In that case, we can re-adjust and altogether use the pollution load of point sources of series and non-point sources at the implementing stage.
광양만의 수질현황을 파악하고 환경변동에 따른 수질을 예측해서 부영양화를 억제하고 수질 환경회복을 위한 적절한 수질관리대책을 제시하기 위해서 생태ㆍ유체역학 수치모델을 이용하였다 광양만에 대한 점원 오염부하량의 약 90%가 폐수배출부하량이 차지하는 것으로 나타났으며, 부영양화 기준인 Chl. α 10㎍/L이하와 해역수질환경기준 II등급인 COD 2㎎/L이하를 지속적으로 유지하기 위해서는 현재의 점원 오염부하량의 약 35%이상 저감하는 대책이 요구되는 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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