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산업위생관리기사 실기 대비 요약집

톨루엔 MW : 92.13벤젠 MW : 78.11RWL (kg):중량상수(23kg) X 수직계수 X 수평계수 X 이동거리계수 X 비대칭계수 X 작업빈도계수 X 커플링계수(물체를 잡는데 따른 계수)보건관리자의 자격- 의료법에 따른 의사- 의료법에 따른 간호사- 산업보건지도사- 국가기술자격법에 따른 산업위생관리산업기사 또는 대기환경산업기사, 인간공학기사 이상의 자격을 취득한 자적정공기- 산소 농도의 범위가 18~23.5%- 탄산 가스의 농도가 1.5%- 황화수소의 농도가 10ppm- 일산화탄소의 농도가 30ppm근로자 상시 작업장 작업면의 조도- 초정밀 작업 750lux 이상- 정밀 작업 300lux 이상- 보통 작업 150lux 이상- 그 밖의 작업 75lux 이상검지관 방식으로 가스상 물질을 채취하는 경우- 예비 조사 목적인 경우- 검지관 방식 외 다른 측정 방법이 없는 경우- 발생하는 가스상 물질이 단일 물질인 경우누적 소음노출량 측정기- criteria: 90db- exchange rate : 5db- threshold : 80db산업재해의 지표- 도수율(빈도율) : 재해건수/연근로시간수 x 1,000,000- 강도율 : 근로손실일수/연근로시간수 x 1,000- 종합 재해지수 : 루트 도수율x강도율오염물질 관리기준미세먼지 100Mg/m3초미세먼지 50Mg이산화탄소 1,000ppm일산화탄소 10ppm이산화질소 0.1ppm포름알데히드 100Mg/m3총휘발성유기화합물 500Mg/m3라돈 148Bq/m3총부유세균 800CFU/M3곰팡이 500CFU/M3산업재해 예방의 4원칙- 예방가능의 원칙- 원인계기의 원칙- 손실우연의 원칙- 대책선정의 원칙적성 검사의 분류 및 특성1. 신체검사2. 생리적 기능 검사- 감각기능검사- 심폐기능검사- 체력검사3. 심리학적 검사- 지능검사- 지각동작검사- 인성검사- 기능검사혐기성 대사: ATP + CP -> 포도당 또는 글리코겐호기성 대사: 포도당, 단백질, 지방 + O2 -> 에너지원국소피로의 평가- 저주파 전압의 증가- 고주파 전에 미치지 못하여 일어나는 산소 부족현상, 산소 부채량에 대한 보상으로 운동이 끝난 뒤에도 일정시간 산소 소비생물학적 모니터링의 목적- 유해물질에 노출된 근로자 개인에 대해 모든 인체의 침입 경로, 근로시간에 따른 노출량 등의 정보를 제공하는데 있다.- 개인 위생 보호구의 효율성 평가 및 기술적 대책, 위생 관리에 대한 평가에 이용한다.- 근로자 보호를 위한 모든 개선 대책을 적절히 평가한다.생물학적 모니터링의 장단점장점 : 공기 중 농도를 측정하는 것보다 건강상의 위험을 더욱 직접적으로 평가, 모든 노출경로(소화기, 호흡기, 피부 등)에 의한 종합적 노출 평가단점 : 시료 채취가 어렵다. 유기시료의 특이성이 존재하며, 복잡하다. 각 근로자의 생물학적 차이가 있다. 분석의 어려움 또는 분석 시 오염에 노출될 수 있다.예비조사 동일 노출그룹의 설정 목적- 시료 채취 수를 경제적으로 하기 위함- 모든 작업의 근로자에 대한 노출 농도를 평가하기 위함- 역학조사 수행 시 해당 근로자가 속한 동일 노출그룹의 노출 농도를 근거로 노출 원인과 농도를 추정하기 위함.- 작업장에서 모니터링하고 관리해야할 우선적인 그룹을 결정하기 위함1차 표준기구 : 비누거품미터, 폐활량계, 가스치환병, 유리피스톤미터, 흑연피스톤미터, 피토튜브2차 표준기구 : 열선기류계, 로타미터, 건식 가스미터, 습식 가스미터, 오리피스미터정도관리 : 작업환경측정, 특수건강진단에서 정확도 및 정밀도를 확보하기 위해 행하는 모든 관리적 수단- 정확도 : 분석치가 얼마나 참값에 접근하였는가 하는 수치상의 표현- 정밀도 : 일정한 물질에 대해 반복 측정, 분석하였을 때, 자료 분석치의 변동 크기가 얼마나 작은가 하는 수치상의 표현입자의 호흡기계 침적(축적) 기전- 확산- 직접차단- 관성충돌- 정전기침강- 중력침강입자의 포집 기전- 확산- 직접차단- 관성충돌- 중력 침강- 정전기 침강- 체질각 여과 기전에 대한 입자 크기별 포집 효율- 입경 0.1Mm 미만 : 확산- 입경 0.1~0.5Mm : 확산, 직접차단- 입 입자의 포집 효율이 높을 것- 흡습률이 낮을 것- 접거나 구부리더라도 파손되거나 찢어지지 않을 것- 가볍고, 1매당 무게 불균형이 적을 것- 분석상 방해되는 불순물의 함유가 적을 것킬레이트 적정법의 종류- 직접 적정법- 간접 적정법- 역 적정법- 치환적정법검출한계와 정량한계검출한계 : 분석기기가 검출할 수 있는 가장 작은 양정량한계 : 합리적인 신뢰성을 가지고 정량분석할 수 있는 가장 작은 양정량한계 = 표준편차 x 10정량한계 = 검출한계 x 3실리카겔의 친화력 (극성이 강한 순서)물>알코올>알데하이드류>케톤>에스테르>방향족탄화수소류>올레핀류>파라핀류흡수효율(채취효율)을 높이기 위한 방법- 포집액의 온도를 낮춰 오염물질의 휘발성을 제한한다.- 두 개 이상의 임핀저나 버블러를 연속적(직렬)으로 연결하여 사용하는 것이 좋다.- 채취속도를 낮춘다- 기포의 체류시간을 길게한다.- 기포와 액체의 접촉 면적을 크게 한다.- 액체의 교반을 강하게 한다.- 흡수액의 양을 늘려준다.- 액체에 포집된 오염물질의 휘발성을 제거한다.검지관 측정법- 예비조사 목적인 경우- 검지관 측정 방식 외 다른 측정방법이 없는 경우- 발생하는 가스상 물질이 단일 물질인 경우검지관 방식의 장단점장점 : 사용이 간편하다, 반응시간이 빠르다, 비전문가도 어느정도 숙지하면 사용 가능하다.단점 : 민감도가 낮아 비교적 고농도에서만 적용이 가능하다. 특이도가 낮아 다른 물질의 영향을 받기 쉽다.대개 단시간 측정만 가능하다.C5-dip현상 : 소음성 난청의 초기 단계로서 4,000Hz에서 청력 장애가 현저히 커지는 현상이다.소음대책1> 발생원(음원) 대책- 발생원에서의 저감- 소음기 설치- 방음 커버- 방진, 제진2> 전파 경로대책- 흡음- 차음- 거리감쇠- 지향성 변환3> 수음자 대책- 청력 보호구 : 귀마개, 귀덮개- 작업환경 개선전신 진동수 : 1~80Hz국소 진동수 : 8~1500Hz인간이 느끼는 최소 진동 역치 : 55+-5dB진동의 크기를 나타내는 단위: 변위, 속도, 가속도변이계수 : 측정방 시설의 격리- 작업자의 격리- 저장물질의 격리3> 환기 : 전체환기, 국소박이4> 교육: 분진의 체내 침입을 방지하는 방진마스크나 가스나 증기가 체내로 들어가는 것을 방지하는 방독마스크, 송기마스크, 자급식 호흡기 등이 있다. 특히, 방진마스크와 방독마스크는 외기를 여과하여 오염물질을 제거하므로 산소결핍 상태에서는 착용해서는 안된다.- 흡기 저항이 낮을 것- 배기 저항이 낮을 것- 여과재의 포집 효율이 높을 것- 착용 시 시야 확보가 용이할 것- 중량은 가벼울 것- 안면에서의 밀착성이 클 것- 피부 접촉 부위가 부드러울 것- 사용 후 손질이 간단할 것- 침입률 1% 이하까지 정확히 평가할 것- 1차적 가압현상- 2차적 가압현상: 질소 4기압에서의 마취작용, 산소 2기압 이상 중독, 이산화탄소의 작용(산소 독성과 질소 마취작용을 증가시키는 역할): 인간이 활동하기에 가장 좋은 상태인 이상적인 온열조건으로 환경 온도를 감각 온도로 표시한 것영향 인자 : 작업의 종류, 연령, 계절, 의복, 성별, 주근무시간대, 민족 등- 주관적 지적온도 : 감각적으로 쾌적한 상태로 느끼는 온도- 생리적 지적온도 : 생리적, 건강 측면에서 인체에 부담을 가장 적게 주는 온도- 생산적 지적온도 : 노동 시 생산 능률을 가장 많이 상승시킬 수 있는 온도- 산소 농도의 범위가 18~23.5% 미만 수준인 공기- 탄산 가스의 농도가 1.5% 미만인 수준의 공기- 황화수소의 농도가 10ppm 미만인 공기- 일산화탄소의 농도가 30ppm 미만인 공기1> 창의 방향 : 많은 채광을 요구할 경우, 남향이 좋다. 균일한 평등을 요하는 조명을 요구하는 작업실은 북향이 좋다.2> 창의 높이와 면적 : 보통 조도는 창을 크게하는 것보다 창의 높이를 증가시키는 것이 효과적이다. 횡으로 긴 창보다 종으로 넓은 창이 채광에 유리하다. 채광을 위한 방의 면적은 15~20%가 이상적이다.3> 개각과 입사각 : 실내 각 점의 개각은 4~5도, 입사각은 28도 이상이 좋다. 개각 및 입사각이 클수록 실내는 밝다.전입자 방사선(알파, 베타선, 중성자)*인체의 투과력 순서 : 중성자>X선 또는 감마선>베타선>알파선*전리작용 : 알파선>베타선>X선 또는 감마선*전리방사선에 대한 감수성 순서골수, 흉선, 림프조직 > 상피, 내피 세포 > 근육세포 > 신경조직 > 눈 수정체, 임파선유체역학의 질량보존의 원리를 환기 시설에 적용하는데 필요한 공기 특성 4가지 주요 조건- 공기 속 오염물질의 부피, 질량 무시- 환기 시설 내 열교환 무시- 건조한 공기라 가정- 공기의 팽창성과 압축성 무시레이놀즈수에 따른 구분레이놀즈수 : 관성력/점성력층류 < 2,1002,100 < 천이영역 < 4,000난류 > 4,000산업환기의 목적- 유해물질의 농도를 감소시켜 근로자들의 건강을 유지, 증진시키는데 있다.- 화재나 폭발 등의 산업재해를 예방한다.- 작업장 내부의 온도와 습도를 조절한다.- 작업 생산 능률을 향상시킨다.전체 환기 적용 시 조건- 오염물질의 독성이 비교적 낮은 경우- 발생원이 분산되어 있는 경우- 발생원이 이동성인 경우- 유해물질 발생량이 적은 경우- 국소배기로 불가능- 유해물질이 증기나 가스인 경우- 유해물질이 시간에 따라 균일하게 발생하는 경우전체 환기시설의 설치 기본 원칙- 오염물질의 사용량을 계산하여 필요환기량을 계산한다.- 배출 공기를 보충하기 위해 청정 공기를 공급한다.- 오염물질의 배출구는 가능한 오염원으로부터 가까운 곳에 설치하여 점환기 효과를 얻는다.- 공기 배출구와 근로자 작업위치 사이에 오염원이 위치하여야 한다.- 오염된 공기는 작업자가 호흡하기 전에 충분히 희석되어야 한다.- 유해물질 발생량이 많은 경우- 시간에 따라 발생이 일정하지 않은 경우- 유해물질 독성이 강한 경우- 이동성이 아닌 경우- 법적 의무 설치사항인 경우- 후드형식 선정- 제어속도 결정- 소요풍량 계산- 반송속도 결정- 배관내경 산출- 후드 크기 결정- 배관의 배치와 설치장소 선정- 공기정화장치 선정- 국소배기계통도와 배치도 작성- 총 압력 손실량 계산- 송풍기 선정- 유해물질이 발생하는 곳마다 것

환경/안전/설비기사 | 2024.04.24 | 5페이지 | 1,500원 | 조회(339)

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정보처리기사 실기 초압축 정리 (6. 프로그래밍 언어 활용 7. sql 응용 제외)_시험 나왔던 부분 빨간색 표시

1-1 소프트웨어 개발 방법론애자일 방법론 : 절차보다는 사람이 중심이 되어 변화에 유연하고 신속하게 적응하면서 효율적으로 시스템을 개발할 수 있는 신속 적응적 경량 개발 방법론이다.애자일 방법론XP스크럼린객체 지향 설계 원칙단일 책임의 원칙(SRP) : 하나의 클래스는 하나의 목적을 위해서 생성된다개방 폐쇄 원칙(OCP) : 소프트웨어의 구성요소는 확장에는 열려 있어야 하고 변경에는 닫혀 있어야 한다리스코프 치환의 원칙(LSP) : 서브 타입은 어디서나 자신의 기반 타입으로 교체할 수 있어야한다는 원칙인터페이스 분리의 원칙(ISP) : 한 클래스는 자신이 쓰지 않는 인터페이스는 구현하지 않는다는 원칙의존성 역전의 원칙(DIP) : 객체에서 어떤 클래스를 참조해서 사용하는 경우, 그 클래스를 직접 참조하는 것이 아니라 그 대상의 상위 요소인 추상 클래스나 인터페이스로 참조하라는 원칙OMT : 럼바우가 만듦, 그래픽 표기법을 이용하여 소프트웨어 구성요소를 모델링하는 방법론객체 모델링(Information) : 정보 모델링 이라고도 함, ER 다이어그램을 만드는 과정까지의 모델링동적 모델링(Dynamic) : 시간의 흐름에 따라 객체들 사이의 제어 흐름, 동작 순서 등의 동적인 행위를 표현하는 모델링, 상태 다이어그램을 활용기능 모델링(Functional) : 프로세스들의 자료 흐름을 중심으로 처리 과정 표현하는 모델링, 자료 흐름도를 활용하여 표현Man Month 모형 : Man Month 모형은 한 사람이 1개월 동안 할 수 있는 일의 양을 기준으로 프로젝트 비용을 의미를 공유하는 객체들의 집합속성 : 클래스의 구조적 특성에 이름을 붙인 것으로 특성에 해당하는 인스턴스가 보유 할 수 있는 값의 범위를 기술연산 : 이름, 타입, 매개변수들과 연관된 행위를 호출하는데 요구되는 제약사항들을 명시하는 클래스의 행위적 특징접근 제어자 : 클래스에 접근할 수 있는 정도를 표현3-1 데이터 입출력 구현데이터 모델 : 현실 세계의 정보를 인간과 컴퓨터가 이해할 수 있도록 추상화하여 표현한 모델데이터 모델 표시요소구조연산제약 조건데이터 모델 절차요구사항 분석개념적 설계 - ER다이어그램논리적 설계 객체,관계 데이터 모델물리적 설계관계 데이터 모델 구성요소릴레이션 : 행과 열로 구성된 테이블 전체튜플 : 릴레이션의 행속성 : 릴레이션의 열카디널리티 : 튜플의 수차수 : 속성의 수스키마 : 데이터베이스의 구조, 제약 조건 등의 정보를 담고 있는 기본적인 구조인스턴스 : 정의된 스키마에 따라 생성된 테이블에 실제 저장된 데이터의 집합관계 대수 : 관계형 DB에서 원하는 정보와 그 정보를 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적 정형 언어관계 대수 일반 집합 연산자합집합 : ∪교집합 : ∩차집합 : -카티션 프로덕트 : X(집합들 다 곱하는 것)관계 대수 일반 집합 연산자셀렉트(σ)프로젝트(π)조인()디비전(÷)관계 해석 : 튜플 관계 해석과 도메인 관계 해성을 하는 비절차적 언어ER다이어그램 기호사각형 : 개체 집합마름모 : 관계 집합타원 : 속성이중 타원 : 다중 값 속성실선 : 개체 집합- 관계 or 속성 집합 연결점선 : 관계 집합 속성 연결함수 종속부분 함수 종속(Partial) : 릴레이션에서 기본 키가 복합 키일 경우 기본 키를 구성하는 속성 중 일부에게 종속된 경우완전 함수 종속(Full) : 릴레이션에서 X->Y관계가 있을 때, Y는 X의 전체 속성에 대해 종속하고, 부분 집합 속성에 종속하지 않는 경우이행 함수 종속(Transitive) : 릴레이션에서 X->Y,Y->Z 종속 관계가 있을 때, X->Z가 성립되는 경우이상 현상삽입 도구이다(매일 개발 완료된 파일은 공유 파일에 넣기)CVS : 가장 오래된 형상 관리 도구 중의 하나로서 중앙 집중형 서버 저장소를 두고 클라이언트가 접속해서 버전 관리를 실행하는 형상 관리 도구이다.(중앙에 버전 관리 시스템을 항시 동작시킨다)SVN : 중앙 집중형 클라이언트-서버 방식으로 CVS의 단점을 보안한 형상 관리 도구(중앙에 버전 관리 시스템을 항시 동작시킨다)Git : 리눅스 커널의 개발을 위해 만든 형상 관리 시스템(로컬 저장소와 원격 저장소를 분리시켜서 업데이트 시킴)8-2 모듈 구현응집도 : 모듈의 독립성을 나타내는 정도로, 모듈 내부 구성요소 간 연관 정도이다.응집도의 유형우연적 응집도 : 모듈 내부의 각 구성요소가 연관이 없을 경우의 응집도논리적 응집도 : 유사한 성격을 갖거나 특정 형태로 분류되는 처리 요소들이 한 모듈에서 처리되는 경우의 응집도시간적 응집도 : 연관된 기능이라기보다는 특정 시간에 처리되어야 하는 활동들을 한 모듈에서 처리할 경우의 응집도절차적 응집도 : 모듈이 다수의 관련 기능을 가질 때 모듈 안의 구성요소들이 그 기능을 순차적으로 수행할 경우의 응집도통신적 응집도 : 동일한 입력과 출력을 사용하여 다른 기능을 수행하는 활동들이 모여있을 경우의 응집도순차적 응집도 : 모듈 내에서 한 활동으로부터 나온 출력값을 다른 활동이 사용할 경우의 응집도기능적 응집도 : 모듈 내부의 모든 기능이 단일한 목적을 위해 수행되는 경우의 응집도결합도 : 결합도는 모듈 내부가 아닌 외부의 모듈과의 연관도 또는 모듈 간의 상호 의존성이다.결합도의 유형내용 결합도 : 다른 모듈 내부에 있는 변수나 기능을 다른 모듈에서 사용하는 경우의 결합도공통 결합도 : 파라미터가 아닌 모듈 밖에 선언되어 있는 전역 변수를 참조하고 전역 변수를 갱신하는 식으로 상호 작용하는 경우의 결합도외부 결합도 : 두 개의 모듈이 외부에서 도입된 데이터 포맷, 통신 프로토콜, 또는 디바이스 인터페이스를 공유할 경우의 결합도제어 결합도 : 어떤 모듈이 다른 모듈의 내부 논고리즘Skipjack : 미 국가안보국에서 개발한 Clipper칩에 내장된 블록 알고리즘비대칭 키 암호화 알고리즘디피-헬만(Diffie-Hellman) : 최초의 공개키 알고리즘RSA : 1977년 MIT 수학교수 3명이 개발, 큰 인수의 곱을 소인수 분해하는 수학적 알고리즘을 이용ECC : 1985년 코블리치와 밀러가 RSA 암호 방식에 대한 대안으로 제안ElGamal : T.ElGamal이 1984년에 제안한 공개키 알고리즘해시 암호화 알고리즘MD5 : 1991년 R.rivest가 MD4를 개선한 암호화 알고리즘L2TP : L2F와 PPTP를 결합한 방법으로 MS와 시스코에서 지원하고 있다.IPSec : IPSec은 IP계층에서 무결성과 인증을 보장하는 인증 헤더와 기밀성을 보장하는 암호화를 이용한 IP보안 프로토콜이다9-2 SW 개발 보안 구현입력 데이터 검증 및 표현 취약점XSS : 검증되지 않은 외부 입력 데이터가 포함된 웹페이지가 전송되는 경우, 사용자가 해당 웹페이지를 열람함으로써 웹페이지에 포함된 부적절한 스크립트가 실행되는 공격CSRF(사이트 간 요청 위조) : 사용자가 자신의 의지와는 무관하게 공격자가 의도한 행위를 특정 웹사이트에 요청하게 하는 공격SQL Injection(SQL 삽입) : 응용 프로그램의 보안 취약점을 이용해서 악의적인 SQL 구문을 삽입, 실행시켜서 DB의 접근을 통해 정보를 탈취하거나 조작 등의 행위를 하는 공격기법네트워크 보안 솔루션방화벽 : 기업 내부, 외부 간 트래픽을 모니터링 하여 시스템의 접근을 허용하거나 차단하는 시스템웹 방화벽(WAF) : 일반적인 네트워크 방화벽과는 달리 웹 애플리케이션 보안에 특화된 보안장비네트워크 접근 제어(NAC) : 단말기가 내부 네트워크에 접속을 시도할 때 이를 제어하고 통제하는 기능을 제공하는 솔루션침입 탐지 시스템(IDS) : 네트워크에서 발생하는 이벤트를 모니터링하고 비인가 사용자에 의한 자원접근과 보안정책 위반 행위를 실시간으로 탐지하는 시스템침입 방지 시스템(IPS) : 동일한 테스트 케이스에 의한 반복적 테스트는 새로운 버그를 찾지 못한다는 원리정황 의존성 : 소프트웨어의 성격에 맞게 테스트를 수행해야 한다는 원리오류-부재의 궤변 : 요구사항을 충족시켜주지 못한다면, 결함이 없다고 해도 품질이 놓다고 볼 수 없다는 원리화이트박스 테스트 : 각 응용 프로그램의 내부 구조와 동작을 검사하는 소프트웨어 테스트이다.화이트박스 테스트 유형구문 커버리지 : 프로그램 내의 모든 명령문을 적어도 한 번 수행해야 한다는 커버리지결정 커버리지 : 결정 포인트 내의 전체 조건식이 적어도 한 번은 참과 거짓을 결과를 수행하는 테스트 커버리지조건 커버리지 : 결정 포인트 내의 각 개별 조건식이 적어도 한 번은 참과 거짓을 결과가 되도록 수행하는 테스트 커버리지조건/결정 커버리지 : 전체 조건식뿐만 아니라 개별 조건식도 참 한번, 거짓 한 번 결과가 되도록 수행하는 테스트 커버리지변경 조건/결정 커버리지 : 개별 조건식이 다른 개별 조건식에 영향을 받지 않고 전체 조건식에 독립적으로 영향을 주도록 함으로써 조건/결정 커버리지를 향상시킨 커버리지다중 조건 커버리지 : 결정 조건 내 모든 개별 조건식의 모든 가능한 조합을 100% 보장하는 커버리지기본 경로 커버리지 : 수행 가능한 모든 경로를 테스트하는 기법제어 흐름 테스트 : 프로그램 제어 구조를 그래프 형태로 나타내어 내부 로직을 테스트하는 기법데이터 흐름 테스트 : 제어 흐름 그래프에 데이터 사용현황을 추가한 그래프를 통해 테스트하는 기법루프 테스트 : 프로그램의 반복 구조에 초점을 맞춰 실시하는 테스트 기법블랙박스 테스트 : 프로그램 외부 사용자의 요구사항 명세를 보면서 수행하는 테스트이다.블랙박스 테스트 유형동등분할 테스트 : 입력 데이터의 영역을 유사한 도메인별로 유효값/무효값을 그룹핑하여 대푯값 테스트 케이스를 도출하여 테스트하는 기법(예시로 자주 나옴)경곗값 분석 테스트 : 등가 분할 후 경계값 부분에서 오류 발생 확률이 높기 때문에 경곗값을 포함하여 테스트 케이스를 설계하여 테스트하는집합

컴퓨터/IT | 2024.04.22 | 26페이지 | 3,000원 | 조회(209)

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산업안전기사 필기시험대비 암기노트

안전보건관리조직직계형, 참모형, 혼합형안전보건관리책임자의 업무사업장의 산업재해예방계획의 수립에 관한 사항안전보건관리규정의 작성 및 변경에 관한 사항안전보건교육에 관한 사항작업환경측정등 작업환경의 점검 및 개선에 관한 사항근로자의 건강진단 등 건강관리에 관한 사항산업재해의 원인조사 및 재발방지대책 수립에 관한 사항산업재해에 관한 통계의 기록 및 유지에 관한 사항안전장치 및 보호구 구입시 적격품여부확인에 관한 사항그밖에 근로자의 유해위험방지조치에 관한 사항으로 고용노동부령으로 정하는 사항안전관리자의 업무산업안전보건위원회 또는 노사협의회에서 심의. 의결한 업무와 해당 사업장의안전보건관리규정 및 취업규칙에 정한 사항안전인증대상 기계등과 자율안전확인대상 기계등 구입시 적격품의 선정에 관한보좌 및 지도.조언해당사업장 안전교육계획의 수립 및 안전교육 실시에 관한 보좌 및 지도 .조언사업장순회점검 지도 조치 건의산업재해발생의 원인조사.분석 및 재발방지를 위한 기술적 보좌 및 지도 조언산업재해에 관한 통계의 유지. 관리. 분석을 위한 보좌 및 지도 조언법 또는 법에 따른 명령으로 정한 안전에 관한 사항의 이행에 관한 보좌 및 지도.조언업무수행 내용의 기록유지위험성 평가에 관한 보좌 및 지도 조언그 밖에 안전에 관한 사항으로 고용노동부장관이 정한 사항관리감독자의 업무사업장내 과리감독자가 지휘감독하는 작업과 관련된 기계기구 및 설비의 안전보건점검 및 이상유무확인관리감독자에 소속된 근로자의 개인보호구 및 방호장치의 점검과 그 착용 및 사용에 관한 교육 지도해당작업장에서 발생한 산업재해에 관한 보고 및 이에 대한 응급조치해당작업장의 정리정돈 및 통로확보에 대한 확인, 감독위험성평가에 관한 업무 유해위험요인의 파악에 대한 참여, 개선조치의 시행에 대한 참여그밖에 해당작업의 안전보건에 관한 사항으로 고용노동부장관령으로 정하는 사항

환경/안전/설비기사 | 2024.04.22 | 87페이지 | 5,000원 | 조회(549)

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자연생태복원기사 실기 필답형(문제 정리 및 추출)

문제세계자연유산인 카르파티아가 지정되었고 우리나라도 DMZ 지정을 위해 추진되기도한 이것은 무엇인가?침입종 때문에 재래종이 멸종위기에 처하는 이유 1가지이상 설명하시오.경관의 구성요소 3가지를 설명하시오.리비히(Liebig) 최소량의 법칙에 대해서 설명하시오.SLOOS(Single Large Or Several Small) 논쟁에 대해서 설명하시오.Connel과 Statyet 천이 모형 3가지를 천이초기종이 후기종에 미치는 영향을 설명하시오.생물의 공간분포 유형 3가지를 설명하시오.인간에 의한 개발에 의해서 습지가 파괴되고 훼손되는 등 부정적인 영향을 받은 경우 이 습지의 기능을 대체하기 위해 새롭게 조성되는 것은?경관 변화 과정 중 일어나는 현상 5가지를 설명하시오.유효개체군 크기 계산하는 공식은?

환경/안전/설비기사 | 2024.04.21 | 1페이지 | 3,000원 | 조회(599)

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2024년 소방설비기사(기계) 필기 합격 요점정리

<썸네일을 참조해주세요>

환경/안전/설비기사 | 2024.04.21 | 29페이지 | 4,000원 | 조회(1,952)

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2024 빅데이터 분석 기사 필기 4과목

1. 회귀 모형 평가 지표결정 계수 R^2 - 입력 변수 x로 설명할 수 있는 y의 변동을 의미함- 최고 좋음 : 1, 나쁨 : 0, 최악 : 음수- 회귀식의 적합도(설명력)을 재는 척도로, 0~1 사이의 범위를 갖음- 결정계수가 1에 가까울수록 회귀방정식의 설명력이 높아짐- 전체 분산 중 모델에 의해 설명되는 분산의 양- SSR/SST = 1- SSE/SSTMAE - Mean absolute Error, 평균 절대값 오차- MSE에 비해 이상치에 대해 영향을 덜 받음MSERMSE- Mean Squared Error, 평균 제곱 오차- Root Mean Squared Error, 평균 제곱 오차 제곱근- MSE : 1 미만의 에러는 더 작아지고, 1 이상의 에러는 커짐, 이상치에 미감- RMSE : MSE의 값의 제곱근, MSE의 이상치에 대한 민감한 보완MSLERMSLE- Mean Squared Logarithmic Error- Root Mean Squared Logarithmic Error- log가 사용되므로 음수는 존재하지 않음- 실제 값에 대한 예측값의 에러 비율, 단위 Scale, 작에 예측한 것에 큰 패널티 부여

컴퓨터/IT | 2024.04.19 | 6페이지 | 2,000원 | 조회(111)

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2024 빅데이터 분석 기사 필기 3과목

1. 분석 모형의 종류통계분석 기술통계, 추론통계데이터 마이닝 분류, 추정, 예측, 연관, 군집, 기술 분석머신 러닝 지도학습(분류, 회귀), 비지도학습(군집, 차원축소, 연관), 준지도학습, 강화 학습딥러닝 DNN, CNN, RNN, GAN2. 통계분석(오랫동안 사용되어 온 전형적인 데이터 모델 구축 기법)회귀분석 - 종속변수에 대한 독립변수의 선형 함수 관계로부터 새로운 값에 대해서 종속변수의 값을 예측한다- 특정 예측변인들이 하나의 결과변인에 미치는 인과성을 밝히는데도 사용 가능로지스틱 회귀분석 - 설명변수 값이 주어졌을 때 목표변수 값이 특정 부류에 속할 확률이 로지스틱 함수 형태를 따르는 것을 이용하여 개별 관측치들이 어느 집단에 분류 되는지 예측한다.판별분석 - 종속변인이 둘 혹은 그 이상의 집단으로 구성되어 있을 때 여러 개의 독립변인으로 집단관측치를 판별 혹은 예측한다주성분 분석 - 데이터에 여러 변수들이 있을 때, 서로 상관관계가 높은 변수들의 선형결합으로 만들어진 주성분이라는 새로운 변수를 만들어 변수들을 요약하고 축소한다3. 데이터 마이닝- 대용량 데이터 속에서 유용한 정보를 발견하는 과정, 기대 및 기대하지 못했던 정보를 찾을 수 있는 기술로 가치 있는 정보를 만들어 의사 결정에 적용하여 이익을 극대화 시키는 것을 목표로 함분류(classification) - 새롭게 나타난 현상을 검토하여 기존의 분류, 정의된 집합에 배정하는 것- 예) 소고기 등급 분류, 사과 등급 분류- 학습한 내용을 활용해서 숫자 이미지 분류를 할 수 있음- 통계적 기법, 트리기반 기법, 최적화 기법, 기계학습 모델추정(estimation) - 주어진 입력 데이터를 사용하여 알려지지 않은 결과의 값을 추정하는 것- 예) 생김새를 보고 어느 지역 출신인지 추정한다예측(prediction) - 미래에 대한 것을 예측하는 것, 미래에 대한 분류나 추정- 회귀 분석, 의사결정 나무, 인공신경망 모델, 시계열 분석연관 분석(association analysis)- ‘같이 팔리는 물건’ 같이 아이템의 연관성을 파악하는 분석- 카탈로그 배열 및 교차판매, 공격적 판촉행사 등의 마케팅 계획- IF-THEN 구조

컴퓨터/IT | 2024.04.19 | 22페이지 | 2,000원 | 조회(111)

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빅데이터 분석 기사 2024 필기 2과목

2-1과목 데이터 탐색1. 데이터 전처리- 원시 데이터는 정제, 데이터 통합, 데이터 변환 등을 통해 분석에 최적화된 형태로 변형하는 과정- 매우 중요한 단계- 분석 프로젝트를 진행할 때마다 데이터 전처리 과정 필수- 많은 시간과 역량 필요- 데이터의 양뿐만 아니라 질적인 면도 고려(어노테이션(Annotation) : 사람이 일일이 경계선으로 구분 짓고 라벨링 하는 전처리 과정)2. 데이터 전처리 유형데이터 정제 데이터 내의 결측치와 이상치를 파악하고, 이를 제거하거나 적절한 값으로 대치데이터 통합 여러 테이블에 저장된 데이터들을 병합하거나 통합하여 분석에 적절한 데이터셋을 생성하는 작업데이터 축소 분석에 필요한 변수들만 선택, 데이터의 특성을 반영하고 있는 요약변수를 생성하여 분석 대상이 되는 데이터의 차원을 줄이는 작업데이터 변환 변수값에 대해 정규화, 표준화 등의 작업을 수행하거나 데이터의 형시을 변환하는 등 분석알고리즘에 입력할 수 있는 형태로 데이터를 변환하는 작업3. 데이터 정제- 원시 데이터에는 결측치나 노이즈가 포함되어 있는 데이터 오류가 존재- 컴퓨터가 읽을 수 없는 요소 제거 -> 데이터 품질 해결 작업1) 결측치- 입력이 누락되어 값이 존재하지 않고 비어 있는 값 -> 공백- NA, 99999, (공란), Unknown, Not Answer, NULL, NaN 등으로 표기- 상당한 편의(bias) 야기 가능성, 분석의 효율성 감소, 분석 결과 왜곡

컴퓨터/IT | 2024.04.19 | 20페이지 | 3,900원 | 조회(109)

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빅데이터 분석 기사 필기 1과목 2024 최신 버전

빅데이터 분석 기획빅데이터 정의- 빅데이터는 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터-빅데이터는 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고, 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처- 데이터의 양, 데이터 유형과 소스 측면의 다양성, 데이터 수집과 처리 측면에서 속도가 급격히 증가하면서 나타난 현상빅데이터 3V,4V투자비용 요소Volume, variety, velocity비즈니스 효과 요소Value그 외 요소Veracity(신뢰성), Validity(유효성), Volatility(휘발성)데이터 크기 단위 순서PEZY(페에지요)데이터의 유형 분류정형 데이터(Structured)-행과 열에 의해 데이터의 속성이 구별되는 스프레드 시트 형태(표 형식)-ERP/CRM Transaction data, Demand Forecast- EAI,ETL 등을 이용한 수집 데이터반정형 데이터(Semi-Structured)-데이터 구조에 대한 메타 정보를 포함한 데이터, Parsing을 통해 정형으로 변환 가능-HTML,XML,JSON,RSS,Web Log, 보안 및 특정 센서 데이터비정형 데이터(Unstructured)-형태나 구조가 정형화되지 않은 데이터로 잠재적 가치가 가장 높음-E-mail, SNS, voice, IoT, 보고서, NEWS, 이미지, 동영상, 음성-형태소는 비정형데이터를 분석하기 위한 단위Parsing -> 구조 분석하는 것빅데이터의 출현 배경산업계-빅데이터의 현상은 양질 전환 법칙으로 설명할 수 있다(양질 전환 법칙 : 일정한 양이 누적되면 어느 순간 질적인 비약이 이루어짐, 기업들이 보유한 데이터가 ‘거대한 가치 창출이 가능할 만큼 충분한 규모‘에 도달)학계-거대 데이터 활용 과학 확산-빅데이터를 다루는 현상들이 늘어나고 있으며, 대표적 사례는 인간 게놈 프로젝트가 있다과학 분야-디지털화, 저장기술, 인터넷 보급, 모바일 혁명, 클라우드 컴퓨팅 등 관련 기술 발전과 관련이 있다(클라우드 컴퓨팅 : 빅 데이터 분석에 경제적 효과를 제공해준 결정적 기술

컴퓨터/IT | 2024.04.19 | 35페이지 | 3,900원 | 조회(93)

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조경기사 합격자의 수목 규격 정리

수목명규격(M)성상식재위치소나무H4.0 X W2.0상록침엽교목소나무산책길전나무H3.5 X W1.8상록침엽교목소나무산책길잣나무H3.5 X W1.8상록침엽교목소나무산책길가문비나무H3.5 X W1.8상록침엽교목소나무산책길구상나무H3.0 X W1.5상록침엽교목소나무산책길영산홍H0.6 X W0.8낙엽관목포토존철쭉H0.5 X W0.6낙엽관목포토존수국H0.4 X W0.4낙엽관목포토존화살나무H1.2 X W0.8낙엽관목포토존왕벚나무H3.0 X B6낙교광장꽃사과나무H3.0 X R8낙교광장측백나무H2.5 X W0.8낙교광장회양목H0.5 X W0.8상관광장기증관무궁화H1.5 X W0.4낙관야생화화단개나리 진달래H1.2X5가지낙관야생화화단남천H1.2 X W0.8낙관숲속놀이터팽나무H3.5 X R10낙교숲속놀이터앵두나무H1.5 X W0.8낙엽관목전통마루매화나무H1.2 X W0.8낙엽관목전통마루배롱나무H3.0 X R10낙엽교목전통마루느티나무H4.0 X R15낙엽활엽교목전통마루화훼류 규격1.2X0.6M로 고정

건설/건축/토목기사 | 2024.04.18 | 1페이지 | 2,000원 | 조회(377)

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