산업재해 통계분석의 커다란 목적은 각 산업별로 주 위험요인을 도출하고 이에 따른 안전교육의 실시 또는 안전장치 등을 보완함으로써 산업재해를 줄이거나 예방하는데 있다고 볼 수 있다. 그러나 일반 제조업이나 건설업 등에서는 아직까지도 정량적 위험성 평가 기법이 개발되어 있지 않은 실정이다. 따라서 효율적인 위험성 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 산업재해 예방을 위한 최적 알고리즘 선정 방법을 제시한다.

급속도로 발전하는 산업의 고도화와 이에 따른 업종의 다양화, 이에 동반되는 예상치 못한 산업재해는 불특정 다수에게 인적, 물적 피해를 야기 시키고 있다. 산업재해 예방을 위해 다양한 선행 연구들이 진행되었으나 이들 연구는 기존의 산업재해 데이터를 토대로 빈도분석, 비교분석을 통한 관리적, 교육적 등치 대책만을 제시하고 있다. 본 연구에서는 산업재해 예방을 위해 객관적이고 정량화된 데이터를 통한 예측 분석이 가능한 데이터마이닝을 적용하여 대표적인 기법인 의사결정나무의 CHAID, CART, C4.5, QUEST 4가지 알고리즘 비교분석하여 산업재해 예방 및 전문가 시스템 구축을 위해 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 제시하도록 한다.

최근 들어 제조가 발생되는 모든 분야에서 정보의 의미론적 전달방법 및 체계를 정형화하는 작업이 표준화와 더불어 활발히 진행되고 있다. 제조시스템에서 문제가 발생하였을 때 간결하고 정확한 문제 진단에 대한 정보전달은 비용의 절감은 물론 생산성 향상을 위해서도 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 제조시스템에서 최적화된 정보전달을 위한 상황이론적 방법론을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 궁극적인 목적은 실제 제조공정이나 현장에서 발생되는 복잡한 정보의 흐름, 표현, 관리를 효율적으로 할 수 있고 작업자, 관리자, 경영자 모두가 공통적으로 활용할 수 있는 정형화된 틀을 만드는데 있다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 제조 현장에서 공정상의 문제점을 분석하고 검사할 수 있는 도구로 활용될 수 있을 것이다.

The main objective of this paper is to search whether containment vessel's best pressure may increase until how long when loss of coolant accident (LOCA) happened in containment vessel of Ulchin nuclear power plant 1 and 2. Another goal of this research is to find the influential factors that increase containment vessel pressure. Model for this research is Ulchin nuclear power plant 1 with 10 cycles. Data were collected by simulator of Ulchin nuclear power plant 1 and design of experiment was used for data analysis. For the experiment, seven factors that are going to influence in containment vessel pressure were chosen. It was found that fatter which influences in early rise of containment vessel pressure after LOCA is only explosion size. Also, containment vessel's best pressure (3.74 bar.a) was much lower than limit (4.86 bar.a) of FSAR (Final Safety Analysis Report).

Many researches have been focused on the analysis of industry disasters in order to reduce them. As a similar endeavor, this paper provides a propensity analysis of injured people from various industries using classification and regression tree(CART), a data mining algorithm. The sample for this work was chosen from 25,157data related to various industries during one year ( 2003.2~2004.1 ) at Kangwon-Do in Korea. For the purpose of this paper, eight independent variables (injured date, injured time, injured month, type of Injured person, continuous service period, sex, company size, age)are taken from injured person group. According to the analysis result, it is found that five out of the eight factors that are predicted as significant have salient effects. Factors of season, time/hour, day of the week, or month which disasters happened do not show any significant effect. This paper provides common features of injured people. The provided analysis result will be helpful as a starting point for root cause analysis and reduction of industry disasters and also for development of a guideline of safety management.

고도화된 산업의 발달로 인하여 많은 업종들이 생겨나게 되었고, 그로 인해 크고 작은 사고들이 발생하게 되었다. 사고의 발생은 부상, 사망과 질병 등의 재해자들을 발생시키고, 사고로 인한 재해자의 수는 한 사업장에서도 여러 건씩 발생한다. 이러한 재해자의 공통된 특성 요소와 성향을 분석할 수 있다면, 1%의 재해자라도 더 줄일 수 있으리라 사료된다. 본 논문에서는 업종별 그룹을 통해 재해자들의 특성화 분석을 위하여 총 25,157개의 데이터를 바탕으로 데이터 Mining 기법중의 하나인 Classification and Regression Tree(CART)를 이용하여 분석을 하였다. 종속변수인 10개의 주요 업종을 중심으로 재해자들이 어떠한 성향을 나타내고 있는지 알아보고자 독립변수인 재해자 구분, 재해시간, 근속기간, 성별, 회사 규모와 연령 등 8개 항목을 채택하여 재해자 위험 그룹을 분석하고 그 결과를 제시한다.

To understand the pattern recognition from dataset, a study should be started from the decomposition process of context into a collection of data pieces because the context may infer different words or information. Many researchers have been focused on finding an effective methodology for data storage, retrieval, representation, and discovery. As a similar endeavor, this paper proposes a new modeling method using group theory and situation theory. This paper provides how to construct a semi-group as a modeling method for pattern recognition from huge dataset. This process of construction of semi‐groups can be used as a retrieval tool for the decomposed information if necessary.

해양 구조물은 일반 구조물과는 달리 구조물 속으로 염화물이 침투하기 때문에 시간이 지나면서 빠르게 부식을 하게 되고, 부식이 진행됨에 따라 구조물의 붕괴를 야기 시킨다. 그러므로 염화물의 침투 정도와 부식의 진행 상태를 예측할 수 있다면 사고 예방은 물론, 친환경적 해양 구조물이 될 수 있으리라 사료된다. 본 논문에서는 이러한 해양 구조물의 염화물 침투를 예측하고, 부식으로 인한 구조물 붕괴 및 사고를 예방하고자 Sample Design을 통하여 서로 조건이 다른 시험체를 해수에 잠식시키고, 일정기간이 지난 후 Data를 수집하였다. 수집된 Data는 정규분포(Normal Distribution)를 따르지 않는다는 사실을 알게 되었고, 수집된 데이터를 예측 시스템 구축에 활용하기 위한 준비 단계로서 데이터 선정의 타당성을 검토하기 위해 수명분포분석(Lifetime Distribution Analysis)을 실시한 뒤 그 결과를 제시하였다.

의사 결정 나무 알고리즘은 관심이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 특성을 예측하기 위한 데이터 마이닝 분석 기법중 하나이다. 이 기법은 각 업종별 특성을 분석하여 업종별 차이점을 찾기 위해 사용되었다. 여기에서 사용되어진 의사결정 알고리즘으로는 C4.5알고리즘을 사용하였다. 트리는 이득율(Gain Ratio)에 의해서 Top-Down방식으로 구성하게 되었다. 본 연구에서 사용된 데이터는 2003년, 2004년에 발생 되어진 데이터로 총 25,159개의 데이터를 대상으로 정제과정을 거쳐 24,887개의 데이터를 사용하였고, 한 개의 종속 변수와 8개의 독립 변수로 이루어져 있다. 총 222개의 트리 노드가 만들어 졌고 최종 노드(Leaf Node)는 총 151개가 생성되었다. 생성된 트리 결과에 대한 정확성 측정을 위해 정확도(Accuracy), 오분류 확률(Misclassification Rate)을 계산하였다.

It is not difficult to see the road repairing. There are many and various machines which crush road surface. The efficiency and power of the machine depend on crushing head-shape, crushing interval, crushing load, crushing stress, machine's dropping height and roller's kind. The objective of this study is to select the optimal model among ten models of crushing machine with constraints such as crushing depth, variation, and crushed particle size. And then this paper provides the valid theoretical base on selected model. The data for this study are chosen from the site of construction in Kangnung during three months (2004. 6. 1~2004. 8. 31). The provided methodology in this paper will be fruitful not only for the selection of crushing machine but also for the aspects of construction period, cost, work efficacy according to the condition from the various sites of construction.

In developing criteria for establishing workstation reach limits, it is essential to select the appropriate anthropometric stereotype for solving a specific design problem. The most important factor for comfortable workstation is to eliminate trunk flexion from the neutral (upright) posture. A solution to this design can be developed using population stature and link length data. This paper provides a methodology for design of comfortable workstation using anthropometric stereotype. Application of this methodology can be utilized in various designs for work space including standing and sitting workplace. For the purpose of this study, the data are measured by some parts on body such as stature, arm length, wrist height, elbow height, and shoulder hight. The samples for this study are randomly chosen from university students in Seoul and Kangnung during sixteen months (2003.3-2004.6).

It is not difficult to see the road repairing. There are many and various machines that can crush road surface. The efficiency and power of the machine depend on crushing head-shape, crushing interval, crushing load, crushing stress, machine's dropping height and roller's kind. The objective of this study is to select the optimal model among ten models of crushing machine with constraints such as crushing depth, variation, and crushed particle size. The data for this study are chosen from the site of construction in Kangnung during three months (2004. 6. 1 ~ 2004. 8. 31). The provided methodology in this paper will be fruitful not only for the selection of crushing machine but also for the aspects of construction period, cost, work efficacy according to the condition from the various sites of construction.

In general, data mining has iterative processes with the following five steps: Data Selection, Cleansing, Transformation, Mining, Interpretation. Among these steps, steps of data selection and cleansing are performed to classify data. There are two types of data, continuous data and discrete data. Discrete data has a classified structure and it is easy to obtain rules from data. However, there are no general rules for classified method of data in continuous data. So, the result of data analysis will be differed from the classified method of data in continuous data. This research presents a methodology that can obtain the rules from data and classify data according to situations in DBMS (Data Base Management Systems).

Value can be defined as function divided by cost. The ultimate goal of VE (Value Engineering) is to simultaneously reduce cost and to enhance function in given projects. In general, there are eight phases (Selection, Investigation, Speculation, Evaluation, Development. Presentation, Implementation, and Audit) to perform VE. This paper presents analysis of important factors for VE in construction fields using QFD (Quality Function Deployment) technique. QFD was introduced in 1972 to help design supertanker in Mitsubish's shipyards in Kob, Japan and formally defined by the American Supplier Institute in 1987 as a system for translating consumer requirements into appropriate company requirements at every stage, from research, through product design and development, to manufacture, distribution, installation, and marketing, sales and services. The objective of this paper is to provide and analyze the trend on the viewpoint of efficient value engineering of field workers. The data are collected by questionnaires. The samples for this study are chosen from 13 companies in Korea during 2 months (2002. 7 ∼ 2002. 8). The results of this study will play an important role not only for the efficient value engineering but also for preparing of life cycle cost analysis.

There are many and various problems due to an occupational disease. These problems result in serious social problems such as individual and family problem, economical loses of company. The objective of this study is to analyze the worker's consciousness and provide the precautionary measures for prevention of an occupational disease. The samples for this study are chosen from the companies with less than 300 employees under charge of the Kangnung Ministry of Labor during three months (2002. 3. 2 ∼ 2002. 5. 31).

Initially, QFD (Quality Function Deployment) was introduced in 1972 to help design supertanker in Mitsubish"s shipyards in Kob, Japan and formally defined by the American Supplier Institute in 1987 as a system for translating consumer requirements into appropriate company requirements at every stage, from research, through product design and development, to manufacture, distribution, installation, and marketing, sales and services. Although QFD has complex and tedious procedure to complete, since 1972, it has now been used by Japanese, American, and European because of its fruitful merits. The objective of this paper is to provide and analyze the trend on the viewpoint of efficient value engineering of field workers using QFD technique as an value engineering approach. The data are collected by questionnaires. The samples for this study are chosen from 13 companies in Korea during 2 months (2002. 7 ~ 2002. 8). The results of this study will play an important role not only for the efficient value engineering but also for preparing of life cycle cost analysis.

온라인 기업의 경우 쉽게 가질 수 있는 고객데이터는 고객이 자사의 홈페이지에 접속하여 남기고 간 흔적(Web Log)이나, 고객이 직접 제공하는 데이터 일 것이다. 현재 많은 온라인 기업이 가장 기본적인 분석으로 웹 로그 분석을 시행하고 있으나, 그 양이 너무 많아 수시로 처리하는데는 문제가 있기도 하지만, 가장 쉽고, 기본적인 분석임은 피할 수 없는 사실이다. 기존의 웹 로그 분석에 관한 연구들이 웹 로그 분석을 통하여 사용자패턴 분석에 그친대 비하여

무선인터넷을 이용한 고객관리는 고객에게 더욱더 세분화된 서비스를 제공할 수 있으며, 고급화된 서비스를 제공함으로써 고객의 만족과 구매욕구를 증진시킬 수 있다. 하지만, 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 고객에 대한 패턴 연구 및 세분화 작업이 먼저 이루어져야 한다 이러한 작업을 위한 다양한 연구중 한 분야가 웹 로그를 이용한 사용자는 패턴분석일 것이다. 본 연구에서는 웹 로그 분석을 통한 주요 컨텐츠를 추출하는 과정 및 예제시스템의 구현 방향에 대해서 알아보고자 한다.

Nowadays the most important thing is not to gather new membership but to manage existing membership with useful information in electronic commerce system. To satisfy various customers, it is vital to understand and analyze customer's need. This paper presents the modeling method for efficient marketing system in mobile commerce.