본 논문에서는 재난안전 분야의 연구 현황에 대한 계량정보 분석을 위하여 재난안전 분야 학과 소속의 연구자 논문을 분석하는 방법을 제안한다. 분석 연구 수행을 위하여 국내 대학기관의 방재 및 안전 공학 유형 학과에 소속된 저자들의 연구 논문들을 대상으로 기관식별, 참고문헌 인용 학술지 식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류, 연구자 전공정보, 한국표준산업분류를 매핑하여 실험데이터를 구성 및 활용함으로써 재난안전 분야 학술지와 관련 키워드 검색을 통한 데이터셋 기반의 기존 선행연구들과 차별점을 갖는다. 연구 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 연구자 전공 현황, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황, 학술지 인용 현황 및 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 또한 분석 단위별로 동시출현 네트워크를 생성 및 시각화여 주요 연결 관계를 조망 및 분석하였다. 연구 결과는 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 정보의 식별과 추천에 활용할 예정이며, 향후 종합적이고 상시적인 분석 정보 제공을 위해 분석 범위의 확대와 데이터셋 구축을 위한 정보의 식별 및 분류 프로세스의 자동화가 필요하다.
The purpose of this study is to present improvement for classification system of current neighborhood living facility to correspond rapid social change and various industries after understanding its status and problem. In current Building Standard Law, various kinds of buildings are classified for their structure, purpose of use, and building types. The Neighborhood Living Facility is divided into First Neighborhood Living Facility and Second Neighborhood Living Facility with applying area standards, according to facilities of convenience degree for neighborhood inhabitants. This classification, however, has problem in an arbitrary decision and applying of buildings without any definition or standards to adopt. And, there are some mixed neighborhood public functional facilities and amusement business affecting public morals among the Neighborhood Living Facility, so hazard environmental problems are also existed. According to the improved program, the study presents a prompt adoption of new facilities according to various industry increase, with minimum public discontent over adopted area standards. This study suggests making a clear scope through reclassification of Neighborhood Living Facility within the scope of the law on current Neighborhood Living Facility and an improvement plan of introducing necessary definitions on purpose of facility.
Objectives : This study aims to present a new classification system using evaluation standards to ensure the safety of transport ventilators used in Korea. Due to the rapid advancement of technology, various types of ventilators have been developed and as the range of application increases, so does demand. With quick access to information and a growing economy, the technology used in Korean hospitals is equivalent to that of other countries; however, regulatory and safety consciousness are still lagging in Korea. Methods : Based on researching overseas cases, reference data and standards for improving the current system in Korea are proposed. Results : According to the review of transport ventilator use in Korea, it was found that concerns about safety is due to the absence of a standardized classification system for evaluating the safety and effectiveness of transport ventilators. Conclusions : In order to improve the safety of patients and the quality of medical care, it is essential to establish guidelines and assessment standards guaranteeing the safety of transport ventilators in Korea. Clear definitions and classifications for devices must precede the application of such standards. In addition, effective evaluation standards should be developed in order to resolve problems and improve upon the current system through continuous validation.
In the field of on-road motor vehicles, the level for autonomous driving technology is defined according to J3016, proposed by Society of Automotive Engineers (SAE) International. However, in the field of agricultural machinery, different standards are applied by country and manufacturer, without a standardized classification for autonomous driving technology which makes it difficult to clearly define and accurately evaluate the autonomous driving technology, for agricultural machinery. In this study, a method to classify the autonomy levels for autonomous agricultural machinery (ALAAM) is proposed by modifying the SAE International J3016 to better characterize various agricultural operations such as tillage, spraying and harvesting. The ALAAM was classified into 6 levels from 0 (manual) to 5 (full automation) depending on the status of operator and autonomous system interventions for each item related to the automation of agricultural tasks such as straight-curve path driving, path-implement operation, operation-environmental awareness, error response, and task area planning. The core of the ALAAM classification is based on the relative roles between the operator and autonomous system for the automation of agricultural machines. The proposed ALAAM is expected to promote the establishment of a standard to classify the autonomous driving levels of self-propelled agricultural machinery.
In this study, we examine the changes of the freight transport business penetration system and its classification through the theoretical study. By searching case studies of related systems in developed countries, this thesis derives problem and suggests improvement.
주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 유아교육 관련 교재교구 산업의 과제와 전망에 대해 고찰한 연구이다. 교재교구 산업의 과제는 첫째, 분류기준 제시가 시급하다는 것, 둘째, 평가기준이 마련되어야 한다는 것, 셋째, 질 관리가 허술하다는 것, 넷째, 상품화된 자료가 부족하다는 것이며, 다섯째는 교재교구 산업에 대한 정부의 정책이 없다는 것과 여섯째, 교재교구의 활용에 대한 관리 시스템이 없다는 것, 마지막으로 일곱째, 교재교구 유통구조가 개선되어야 한다는 것이다. 교재교구산업의 전망은 첫째, 평가인증 제도의 도입되어야 한다는 것이고, 둘째 교재 교구산업이 성장 할 것 이라고 보는 시사점과, 셋째, 친환경적이며 지속가능한 소재가 확대된다는 것이다. 또한, 넷째, 멀티미디어 사용이 증가되며. 다섯째로 활용률 제고를 위한 관리 시스템 정착이 필요하다는 것이다. 이러한 전망을 근거로 교재교구 산업의 미래를 긍정적으로 보았다.
Chemical products have had an favorable influence on our everyday life, and contributed very much to the development of human culture. According to the rapid change of industry and the development of scientific technique the using chemical products are increasing more and more. Chemical products can have any hazardous property such as flammability or explosiveness. There are occurring many accidents in the international trade due to the different classification and labelling of chemicals produced in various countries. The main purpose of this work is the development of global standard test methods for the chemicals, and the classification and labelling in building block approach by means of the basic technical data. Oxidizing solids, combustible solids, spontaneously combustible materials, water-prohibitive materials, flammable liquids, self-reactive materials and oxidizing liquids have been tested. The results have been classified according to the hazard material safety regulation and the UN regulation, and summarized in a data-base.
The government has applied the Construction New Excellent Technology Endorsement System to enhance national competitiveness and advance domestic construction technology since 1989. Nevertheless, It's application hasn't been expanded to overall construction industry, due to insufficient verification of the cost effectiveness. So, the government has established the standardized cost estimation guideline to verify the cost effectiveness in 2011. This research classified the technology group based on 27 cases of the cost estimation reports to increase understanding of the cost effectiveness of the new excellent technology. It is expected to contribute establishing reasonable and feasible cost estimation standards.
With Building Information Modeling(BIM) becoming the de facto standard for data sharing in the AEC industry, additional needs have increased to ensure the data integrity of BIM models themselves. Although the Industry Foundation Classes provide an open and neutral data format, its generalized schema leaves it open to data loss and misclassifications This research applied deep learning to automatically classify BIM elements and thus check the integrity of BIM-to-IFC mappings. Multi-view CNN(MVCC) and PointNet, which are two deep learning models customized to learn and classify in 3 dimensional non-euclidean spaces, were used. The analysis was restricted to classifying subtypes of architectural walls. MVCNN resulted in the highest performance, with ACC and F1 score of 0.95 and 0.94. MVCNN unitizes images from multiple perspectives of an element, and was thus able to learn the nuanced differences of wall subtypes. PointNet, on the other hand, lost many of the detailed features as it uses a sample of the point clouds and perceived only the 'skeleton' of the given walls.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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