The most of national industrial complex were developed and supplied not according to the requirements of enterprise but the needs of the government. And it leads to current serious out of balance in demand and supply of industrial complex. Buckpyoung in

  This paper aims to examine the main factors of the organizational climate and analyze their effects on job involvement. To accomplish these purposes, the main factors of the organizational climate such as diversity, autonomy, redundancy, connectivity an

의사결정나무 알고리즘은 데이터마이닝 기법중 하나인데 관심이 되는 데이터들에 대하여 분류 및 예측을 가능하게 해준다. 이 기법은 데이터 형태의 특성을 분석할 수 있고 산업재해 형태의 차이점을 찾아내는데 사용될 수 있다. 본 연구에서는 산업재해 데이터의 특성을 파악하고자 C4.5 알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서 분석을 위하여 사용된 데이터는 강원도에서 발생한 2년 동안의 산업재해 관련 데이터로서 연구에 적용된 데이터의 수는 19,909개로 구성되어 있다

온라인게임산업의 자율규제 논의는 온라인게임에 대하여 영상물등급위원회의 사전등급분류제도와 정보통신윤리위원회의 사후심의가 이중적으로 적용되는 상황에서 촉발되었다. 이중심의는 규제기구의 자의성을 확장시켜 산업에 상당한 부담이 되었다. 또한 오프라인 매체를 전제로 하는 사전등급분류 시스템과 인터넷 콘텐츠 간의 부정합 문제로 인하여 등급분류기관과 폭발적으로 성장하고 있는 온라인게임 산업 간의 갈등이 지속되었다. 자율규제 시스템은 이와 같은 인터넷 콘텐츠의 일종인 온라인게임에 대한 정부규제에 대한 상호보완 장치로서 제안된 것이다. 온라인게임 산업에 대한 새로운 규제 틀이라 할 수 있는 게임산업진흥법이 2006년 4월 28일 국회를 통과하였다. 게임산업진흥법의 제정과정에서 자율규제 문제는 여러 차원에서 제안되었으나 명시적으로 자율규제 시스템은 법제도에 규정되지 않았다. 다만, 인터넷 콘텐츠와 오프라인적 심의 시스템간의 부정합 문제는 상당부분 해소되었다고 볼 수 있다. 비록 자율규제에 대한 명시적인 언급은 없다고 하더라도 게임산업진흥법에서는 몇 가지 대목에서 자율규제 시스템을 도입할 수 있는 여지를 두었다. 첫째는 평가용게임물에 대한 등급분류 유예제도이다. 온라인 게임의 경우 15,000명을 대상으로 한 비공개 평가용 게임물에 대하여 등급분류가 유예된다. 그런데 청소년이용불가로 분류될 수 있는 게임물에 대해서 평가자로 청소년이 포함되는 경우 청소년보호 문제가 제기될 수 있는데, 이 경우 사업자 행동강령을 통해서 평가자에서 청소년을 배제하는 자율규제가 필요하다. 둘째는 게임산업진흥법에서는 등급분류 신청시 게임내용정보를 제출하도록 되어 있는데, 이는 사업자 스스로가 사전에 게임내용정보를 대한 사항은 분류할 것을 요구하는 것이다. 셋째는 게임산업진흥법에서는 게임서비스 개시 이후에 등급을 변경할 정도의 수정이 아닌 한, 새로이 등급분류를 받지 않도록 하고 있다. 그럼에도 사업자 스스로가 등급을 변경할 정도의 수정인가의 여부를 판단해야 한다. 이와 같은 판단을 어떻게 하는가의 문제는 자율규제 시스템을 통하여 해결될 수 있을 것이다. 법제도상의 강제적 등급분류제도가 제3자 등급 시스템이기 때문에 온라인 게임 산업의 자율규제 시스템은 자율등급부여 시스템을 기반으로 설계하는 것이 바람직할 것이다. 게임산업진흥법 체제에서의 자율규제 시스템은 결코 게임물등급위원회의 등급분류시스템을 ‘대체’하는 것이 아니다. 그것은‘보완’의 관계이며, 양자의 효과를 극대화하는 상호 보완의 장치이다. 이러한 의미에서 게임산업진흥법의 규제 체제를 일종의‘공동규제 체제(co-regulatory scheme)’이라 부를 수 있다.

2006. 4. 28 법률 제7941호로 공포되고, 2006. 10. 29부터 시행될 예정인「게임산업진흥에 관한 법률」은 기존의 음반·비디오물 및 게임물에 관한법률의 규율대상 중의 하나였던 게임물을 음반, 비디오물에서 분리하여, 별도의 법률로 규율하고 있는 법이다. 기존의 음비게법이 게임물에 대한 규제 및 유통질서의 확립에 관한 사항만을 주된 내용으로 담고 있었던 반면에, 게임산업진흥법은 게임물에 대한 규제 및 유통질서의 확립에 관한 사항 이외에도 명실공히 게임산업 및 게임문화의 진흥에 관한 사항도 담고 있다. 그런데 게임물의 내용규제, 특히 게임물의 심의 및 등급분류제도와 관련하여서는 몇 가지 눈에 띄는 변화가 존재한다. 예컨대 게임물에 대한 등급분류를 담당하는 기관으로서 게임물등급위원회를 새로이 설치하여 기존의 영상물등급위원회와 분리시킨 것이라든지, 사전검열로서 비판을 받아 왔던 등급분류보류제도와 이용불가제도를 폐지한 것 등은 매우 주목을 요하는 변화라고 할 수 있다. 이 글에서는 게임산업진흥법상의 게임물 내용규제, 특히 게임물에 대한 심의 및 등급분류제도를 중심으로 기존의 음비게법상의 규제와 비교하면서 그 내용의 문제점들을 분석하고, 개선방안을 제시하고 있다. 보다 구체적으로 게임물등급위원회의 법적 성격, 등급분류제도와 관련하여 등급구분의 문제, 사행성게임물 결정제도의 문제, 수정보완 과정의 게임물에 대한 심의의 문제, 게임개발 과정의 게임물에 대한 심의 및 등급분류의 문제, 등급분류 거부제도의 문제를 분석하고, 그대안을제시하고있다

The objectives of this investigation are as follows: 1) To sort out places of businesses that have to do with the discharge of offensive odor 2) To find out what generates offensive odor 3) To check the current status regarding offensive odor. The investigation is held through complete enumeration of approximately two thousand businesses concerning the SihwaㆍBanwol Industrial Complex. The local residents have directly visited related businesses and performed the following investigations: 1) General status check 2) Area source 3) Point source The investigation of offensive odor is utilized by direct olfactory method in six levels. Through this method, the followings have been established as DB: Degree of offensive odor, type of odor, preventive facility status, etc. The major characteristic of this investigation is that local residents have directly visited individual businesses and checked the status of offensive odor, which opens up a possibility of mutual settlement for the reduction of offensive odor between businesses and local residents. Businesses and local residents can share a common understanding and this means a great deal. Furthermore, it is widely expected that the investigation data can be utilized as a source for presuming the origin of offensive odor in case of civil petition.

The emission concentrations of VOC and various odorous compounds were measured from different indoor process units located in 19 companies at the Ban Wall industrial complex from Jun. 2004 to Jan. 2005. The purpose of this study was to investigate the indoor pollution levels of various industrial facilities with respect to bothmalodorous compounds and volatile organic compounds (VOC). We also intended to build the database under the conditions affected by various anthropogenic processes with an aid of a statistical treatment. The three samplingmethods and five analytical techniques were applied tomeasure the sum of up to 32 individual compounds. According to this study, we were able to identify the importance ofmajormalodor compounds which include carbonyl compounds, reduced sulfur compounds, ammonia and trimethylamine. On the other hand, relative contribution of VOC as sources ofmalodor was ofminor significance except such compound as toluene. The overall results of this study thus indicate that the concentration levels of VOC in themanufacturing facilities are high enough to affect indoor laboring conditions.

This paper was concerned about case study for preventing WMDSs(Work-related Musculoskeletal Disorders) by using Thinking Process of TOC(Theory Of Constraints), Unfortunately, the number of WMDSs are rising steadily in auto-part manufacturer. These WMDSs have on worse and worse influence not only on the competition of enterprise but on the life quality of a worker. The research results are helpful to establish the preventing WMDSs and improvement of workplace environments for small-medium sized auto-part company.

After conducting an investigation of a specific workplace, 372 labor workers, who are employed at a certain domestic petrochemical company valve operating and maintenance processing section, were personally questioned about specific work-related ailments. According to the results, 57% of workers who were working in the petrochemical industry have suffered from pain-related musculoskeletal disorders in, at least, more than 1 body part. Specifically, there are more than 28% of workers suffering from pain in more than two body parts. Among the total work population, 18.8 % of workers are assumed to have a high probability of being diagnosed with musculoskeletal disorder. Also, according to the RULA checklist which evaluates environmental improvement conditions of the workplace, 76.7% of workplaces among the inspected areas have high hazardous work factors that are related to musculoskeletal disorder and needs to be improved upon and observed right away or in the foreseeable future. The prior factor has a high correlation and pain rate which is due to an improper work posture. Originally, this improper work posture is caused mostly by ergonomically incorrect facility design. Furthermore, the structure of the workplace does not consider the worker's individual build.

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 algorithms for data analysis of industrial accidents and this paper provides an optimal predicting model 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. Also, this paper provides an approximation model for an optimal predicting model based on NN. The approximation model provided in this study can be utilized for easy interpretation of data analysis using NN. This study uses selected ten independent variables to group injured people according to a dependent variable in a way that reduces variation. In order to find an optimal predicting model among 5 algorithms, a retrospective analysis was performed in 67,278 subjects. The sample for this work chosen from data related to industrial accidents during three years (2002 ~ 2004) in korea. According to the result analysis, NN has excellent performance for data analysis and classification of industrial accidents.

The main objective of this study is to provide feature analysis of industrial accidents in manufacturing industries using CART algorithm, a data mining technique. In this study, data on 10,536 accidents were analyzed to create risk groups, including the risk of disease and accident. Also, this paper used the gains chart produced by the decision tree. According to the result, gains chart can be used for a risk analysis for industrial accidents management. The sample for this work chosen from data related to manufacturing industries during three years (2002～2004) in Korea. The resulting classification rules have been incorporated into development of a developed database tool to help quantify associated risks and act as an early warning system to individual industrial accident in manufacturing industries.

The data mining technique is an effective instrument for making large datasets accessible and different industrial accident data comparable. Many research studies have been focused on the analysis of industrial accidents in order to reduce them. However most researches used a typical technique for the analysis of data related to industrial accidents. The main objective of this study is to compare algorithms comparison 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). This study uses selected nine independent variables to group injured people according to a dependent variable in a way that reduces variation. In this study, data on 10,536 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 ~ 2004) in korea. According to the result analysis, NN has excellent performance for data analysis and classification of industrial accidents.