Purpose: This study aimed to determine the influence of injury and/or injured area classification on depression in patients with industrial injuries. Methods: The participants comprised438 patients who consented to participate and completed self-reported questionnaires. Data were analyzed using SPSS/WIN version 22.0 for descriptive statistics, $x^2$ test, fisher's exact test, ANOVA, and post-hoc $Scheff{\acute{e}}$ test. A stepwise multiple regression analysis was used to identify factors influencing depression. Results: The results indicated that the effect of disease classification and injured areas on depression were significantly different in patients with industrial injuries. The results further showed that severe depression was significantly higher in cardiovascular patients and patients with an injured area of the head and waist. The most powerful predictor was age (50~59 years), return to work (reemployment), disease classification (cardiovascular), and injured area (head, including vascular disease). Conclusion: This study showed that the most influential variable of depression in patients with industrial injuries were cardiovascular issues, injury areas of the head and waist, being aged 50~59 years, and reemployment. To reduce depression in these patients, it is important to develop and implement a psychiatric rehabilitation program that helps patients to formulate a concrete plan and goal for recovery, enabling patients to actively engage in their rehabilitation.
The analysis of foreign aircraft appearing suddenly in air defense identification zones requires a lot of cost and time. This study aims to develop a pre-trained model that can identify neighboring military aircraft based on aircraft photographs available on the web and present a model that can determine which aircraft corresponds to based on aerial photographs taken by allies. The advantages of this model are to reduce the cost and time required for model classification by proposing a pre-trained model and to improve the performance of the classifier by data augmentation of edge-detected images, cropping, flipping and so on.
This study proposes a fuzzy classification using EM algorithm. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes.
제조업이 IT기술과 융합되면서 성장 동력으로써 안정적인 자리 매김하기 위해서는 IT 융합을 통하여 산출된 첨단의 산업기술을 안전하게 보호할 수 있는 환경구축이 선행되어야 한다. 이를 위하여 각 산업에서는 산업기술을 보호하기 위한 노력은 꾸준히 진행되어 왔으나, 학문적 기반 체계가 갖추어지지 않은 채 단발성의 관리적/기술적/물리적 대응에 머물고 있다. 이에 따라 산업기술을 보호하기 위한 다차원적인 산업보안 학(學)에 대한 연구 필요성이 꾸준히 제기되어 왔으나, 아직까지 학문적 범위와 함께 세부적인 분류체계 연구가 아집 미흡한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 이제까지 연구된 산업보안 학(學)에 연관된 선행연구를 수집 분석하여 산업보안 학(學)에 대한 개념을 재 정의하고, 관련분야 전문가 대상의 델파이방법을 수차례 실시하여 통하여 산업보안 학(學)에 대한 학문적 분류체계를 설계하였다. 아울러 설계된 분류체계를 기반으로 해외 산업보안 학(學) 연구동향에 대한 메타적 분석을 수행함으로써 산업기술을 보호하고자하는 연구자 및 실무자에게 연구방향성 및 기초자료를 제공하고자 하였다.
The study conducted questionnaire analysis to 413 industrial safety field employees in order to examine the necessity and validity of industrial safety field's 17th neo-job classification based on National Competency standards(NCS). As a result, 50.1% of industrial safety management field and 43.3% of industrial health management field answered that classification details of occupational safety and health management field are classified by job(duty) performance. Industrial safety management field recognizes that management and engineering section play a significant role in their work, while industrial health management field recognizes worker's health care and work environment management and overall control of work environment assessment to be significant in their work. Furthermore, industrial safety management field recognizes that separating qualification and foundation of 'construction safety manager', 'chemicals(safety and health) manager', '(toxic)risk assessment evaluator or risk factor manager' to be highly significant. The study is meaningful in that it suggests industrial safety field's qualification items practical in industrial sites.
본 연구는 국내사업체 수에서 87.9% 이상을 차지하고 있는 소상공인들의 직능업종별 조직화에 대한 실증적 연구이다. 연구문제의 검증을 위하여 직능단체의 조직화를 국내 상황에 적합하도록 도소매직능, 음식숙박직능, 개인서비스직능의 세 가지 형태로 구분하여 실증적인 분석을 시도하였다. 연구결과 첫째, 조직화 참여동기에서 인력구인난에 대한 반응은 음식직능이 가장 높은 것으로 나타났다. 외부경쟁심화와 자금압박으로 인한 반응은 개인 서비스 직능이 가장 높게 나타났다. 이를 통하여 업종별 직능별로 경영애로사항과 조직화 참여동기에는 차이가 존재함이 새롭게 밝혀졌다. 둘째, 조직화 기대치의 경영공정 개선분야에서는 음식직능이, 단순한 최종성과 개선만을 기대하는 분야에서는 소매직능이 가장 높게 나타났다. 셋째, 소상공인 직능별 조직화요인과 경영성과에 대한 분석에서는 참여동기는 소상공인의 재무적인 경영성과에 부(-)의 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 이와 반대로 조직화 기대치와 정책수요는 경영성과에 직접적인 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과가 의미하는 바는, 향후 정부에서는 직능단체별로 맞춤형 중장기 경영전략을 수립하여야 하는 필요성과 더불어, 현재 소상공인 조직화는 일천한 상황에 있지만, 최종적으로 창업 성공과 창업 실패를 구분하는 분기점이 된다는 점을 밝혀주었다.
Classification of fingerprints is one of the major subjects on which many researchers have been studying for efficient identification. But fingerprints should be preprocessed in various ways prior to being classified. Factors such as the accuracy and the processing time should be considered in classification of fingerprints. In this paper, we propose a method for classifying fingerprints into several frequent patterns. This method consists of two stages. A fingerprint image is first converted to a skeleton form to find out the center. Then it is identified as a member of one of preclassified pattern by the frequency domain feature. Experiments show that the proposed method is quite useful in classifying fingerprints into typical patterns.
일반적으로 농산물의 품질은 무게나 크기 등을 직접 측정하여 판정하거나 간접 또는 비파괴방법을 이용하여 판정하게 된다. 본 논문에서는 비파괴를 이용한 판정방법인 칼라 영상처리를 이용하여 농산물의 품질과 등급을 결정하는 알고리즘을 개발하여, 이를 실시간 귤 분류시스템에 적용하였다. 개발된 시스템은 귤의 크기와 색상을 칼라 영상처리 하여 초당 최대 6개를 실시간 분류 할 수 있는 성능을 가지고 있다. 또한 다른 농산물의 품질판정을 위한 제어기를 설계할 경우에도 본 논문에서 개발한 알고리즘이 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
The aim of this study was to compare the carcinogen classification systems of developed countries or global organizations with domestic system under Industrial Safety and Health Act (ISHA). We selected the representative institutions which had carcinogen classification system such as International Agency for Research on Cancer (IARC), National Toxicological Program (NTP), Environmental Protection Agency (US-EPA), American Conference of Governmental Industrial Hygienists (ACGIH), and European Union (EU). We collected the carcinogen lists issued by 5 institutions, and merged by CAS number of each chemical with Microsoft Access 7.0. We found that confirmed human carcinogens, probable human carcinogens and possible human carcinogens were 34, 179, and 252, respectively. All of the institutions classified chemicals as 2 (NTP), 3 (EU) or 5 (IARC, ACGIH, US-EPA) categories based on the weight of scientific evidences for carcinogenicity and periodically updated the carcinogen list by regular procedure. However, a total of 90 chemicals could be classified as carcinogen under ISHA in Korea. There was no procedure or system which periodically update the carcinogen lists. In addition, the status of carcinogen classification according to regulation was confused. In conclusion, these findings suggest that the carcinogen classification and management system should be amended by consideration of systems of advanced institutions and the domestic regulation system.
화상 데이터의 특성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 패턴을 분류하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 특징벡터는 화상의 크기, 위치, 회전에 대해서 불변이며 접영에 대해서도 덜 민감한 특징을 갖는 2차원 모멘트들의 원소로 만들어진다. 알고리즘은 공간정보를 갖는 2차원 모멘트를 이용하여 특징벡터를 추출하는 과정과 거리함수를 이용하여 패턴을 분류하는 과정으로 구축하였다. 특징벡터는 깁스분포의 묘수를 추정하여 2차원 조건부 모멘트를 추출하여 구성한다. 패턴 분류 과정은 추출된 특징벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 구성된 훈련 데이터를 만들어 SUN ULTRA 10 워크스테이션에서 실험을 한 결과 98%이상의 분류성능이 있음을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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