정보통신망의 보안관리나 위험분석시 정형화된 자산분석ㆍ평가는 필수적이지만, 기존의 위험분석 방법론 및 도구에는 자산의 분규체계만 다수 제시되어 있을 뿐 구체적인 자산파악 및 가치평가방법은 알려져 있지 않다. 또한, 기존의 자산분류체계는 주로 정보자산이 아닌 일반적인 위험평가를 위한 것이므로, 정보통신망의 정보자산에 대한 분류체계 및 자산가치 평가방법으로는 부적합하다. 특히, 자산평가시의 평가자의 주관성 문제를 해결하는 구체적인 방법이 제시되어있지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 정형화된 자산평가모델의 정의, 새로운 자산분류스키마, 업무처리(BP)와 자산을 고려한 2차원적 자산업무분류스키마, 다양한 정량가치와 정성가치의 평가방법을 제시하고 특히 무형자산 평가시의 평가자의 주관성 문제의 단점을 보완할 수 있는 베타분포형 델파이 방법은 제안하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권2호
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pp.283-292
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2008
커널밀도함수의 추정을 이용한 분류 문제에서 평활모수(smoothing parameter, bandwidth)의 선택은 핵심적으로 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 분류에서 베이즈 리스크를 최적화하기 위한 평활모수의 선택이 각 개별 확률밀도함수를 추정하기 위한 최적의 평활모수와 어떤 관계가 있는지 살펴보았다. 실제 상황에서 사용할 수 있는 평활모수의 선택 방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 교차확인법(cross-validation)을 이용하는 것을 비교한 결과, 붓스트랩 방법은 Hall과 Kang (2005)에서 밝혀진 이론적인 성질에 부합하는 반면 교차확인법은 그렇지 못함을 확인하였다. 또한, 각 방법으로 정한 평활모수를 사용하여 오분류율을 조사해 본 결과에서도 붓스트랩 방법이 우월함을 알 수 있었다.
Park Hye-Sun;Kim Kyung-Yo;Joo Jong-Cheon;Kim Jong-Yeol
대한한의학회지
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제25권4호
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pp.209-219
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2004
The author investigated whether ACE/DD, AGN/TT, and ApoE/ε4 genotypes are associated with CI and whether genetic risk is enhanced by Sasang constitutional classification. The author ascertained these genotypes in patients with CI (n=211), diagnosed by brain computed tomography. Control subjects for the infarction group were randomly selected from 319 subjects matched for age, gender, and history of hypertension with patients. The ACE/DD genotype was not associated with CI. However. there was significant association between ApoE polymorphism and CI (x²=15.089, p<.05). Furthermore, frequency of AGN/TT genotype was higher in the patients with CI than in the controls (x²=20.072, p<.05). The frequency of T allele Was 0.91 in patients and 0.82 in controls (x²=17.237, p<.05). However, the Sasang constitutional classification did not increase the relative risk for CI in the subjects with ApoE/ε4 or AGN/T allele. These results suggest that ApoE and AGN polymorphism predict CI. but Sasang constitutional classification does not enhance the risk for CI associated with ApoE/ε4 or AGN/TT in a Korean population.
In the industrial field, various type of fuel have been used for product processing facilities. Recent for 10 years, the usage of natural gas (NG) was gradually increased. Because it has many merits; clean fuel, no transportation, storage facility and so on. There are common safety concept that strict explosion protection approaches are needed for facilities where explosive materials such as flammable liquid, vapor and gases exist. But some has an optimistic point of view that the lighter than air gases such as NG disperse rapidly, hence do not form explosion environment upon release into the atmosphere, many parts has a conventional safety point of view that those gases are also inflammable gases, hence can form explosion environment although the extent is limited and present. In this paper, the heating equipments (Hot Oil Heater) was reviewed and some risk management measures were proposed. These measures include hazardous area classification and explosion-proof provisions of electric apparatus, an early gas leak detection and isolation, ventilation system reliability, emergency response plan and training and so on. This study calculates Hazardous Area Classification using the hypothetical volume in the KS C IEC code.
Alexopoulos, Evangelos C.;Kavalidou, Katerina;Messolora, Fani
Safety and Health at Work
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제7권1호
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pp.1-5
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2016
Background: Several studies have investigated the relationship between specific occupations and suicide mortality, as suicide rates differ by profession. The aim of this study was to investigate suicide mortality ratios across broad occupational groups in Greece for both sexes in the period 2000-2009. Methods: Data of suicide deaths were retrieved from the Hellenic Statistical Authority and comparative mortality ratios were calculated. Occupational classification was based on the International Classification of Occupations (ISCO-88) and the coding for Intentional self-harm (X60-X84) was based on the international classification of diseases (ICD-10). Results: Male dominant occupations, mainly armed forces, skilled farmers and elementary workers, and female high-skilled occupations were seen as high risk groups for suicide in a period of 10 years. The age-productive group of 30-39 years in Greek male elementary workers and the 50-59 age-productive group of Greek professional women proved to have the most elevated number of suicide deaths. Conclusion: Further research is needed into the work-related stressors of occupations with high suicide mortality risk and focused suicide prevention strategies should be applied within vulnerable working age populations.
It is necessary to establish a UAV pilot license and training system because the number of UAV-related accidents has rapidly risen. Most of accidents are caused by the human factors such as the lack of control skill and aviation knowledge. In this paper, we investigate licensing policy of small UAV pilots and examine the level of UAV licensing system and classification criteria based on comparative analysis of national cases such as USA, UK and China. Recently, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport Affairs is planning to improve the safety regulation by taking into account the risk level of the licensing system, which has been classified according to the existing weight and commercial purpose. From the comparative analysis, we suggested a improvement policy for UAV licensing system in the view of pilot license segmentation, beyond Visual Line-of-sight flight and high risk UAV for non-commercial.
Recent updates in genomic-integrated glioma classification have caused confusion in current clinical practice, as management protocols and health insurance systems are based on evidence from previous diagnostic classifications. The Korean Brain Tumor Society conducted an electronic questionnaire for society members, asking for their ideas on risk group categorization and preferred treatment for each individual diagnosis listed in the new World Health Organization (WHO) classification of gliomas. Additionally, the current off-label drug use (OLDU) protocols for glioma management approved by the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) in Korea were investigated. A total of 24 responses were collected from 20 major institutes in Korea. A consensus was reached on the dichotomic definition of risk groups for glioma prognosis, using age, performance status, and extent of resection. In selecting management protocols, there was general consistency in decisions according to the WHO grade and the risk group, regardless of the individual diagnosis. As of December 2022, there were 22 OLDU protocols available for the management of gliomas in Korea. The consensus and available options described in this report will be temporarily helpful until there is an accumulation of evidence for effective management under the new classification system for gliomas.
Recently data mining techniques have been used for analysis and classification of data related to industrial accidents. The main objective of this study is to compare performance of algorithms for data analysis of industrial accidents and this paper provides a comparative analysis of 5 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, LR (Logistic Regression) and NN (Neural Network) with ROC chart, lift chart and response threshold. In this study, data on 67,278 accidents were analyzed to create risk groups for a number of complications, including the risk of disease and accident. The sample for this work chosen from data related to manufacturing industries during three years $(2002\sim2004)$ in korea. According to the result analysis, NN has excellent performance for data analysis and classification of industrial accidents.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권2호
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pp.110-116
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2023
Recently, as various examples of machine learning have been applied in the healthcare field, deep learning technology has been applied to various tasks, such as electrocardiogram examination and body composition analysis using wearable devices such as smart watches. To utilize deep learning, securing data is the most important procedure, where human intervention, such as data classification, is required. In this study, we propose a model that uses a clustering algorithm, namely, the K-means clustering, to label body fat according to gender and age considering body size aspects, such as chest circumference and waist circumference, and classifies body fat into five groups from high risk to low risk using a convolutional neural network (CNN). As a result of model validation, accuracy, precision, and recall results of more than 95% were obtained. Thus, rational decision making can be made in the field of healthcare or obesity analysis using the proposed method.
Purpose: The purpose of the study was to investigate the factors affecting on smartphone addiction according to the classification of addiction-risk groups among college students, focusing on self-control. Methods: A sample of 242 college students at K University in Seoul was recruited to participate in the study. A structured questionnaire composed of items for the self-rated smartphone addiction scale and self-control scale was used to collect data. Results: The number of students in smartphone addiction-risk group was 66 (27.3%). This study had 17.5% of the explanatory power, including perceived smartphone necessity (${\beta}=.330$, p=.007), and instant self-control (${\beta}=-.281$, p=.028) in addiction-risk group. Whereas, in non-risk group, the affecting factors included gender (${\beta}=.194$, p=.004), self-awareness of addiction (${\beta}=-.290$, p<.001), and instant self-control (${\beta}=-.281$, p<.001) with 31.3% of the explanatory power. Conclusion: There is a need to develop an intervention program to prevent the addiction of smartphones and to improve self-control among college students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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