고광도 섬광에 의하여 사람 눈에 미치는 영향을 체계적으로 이해하는 것은 고섬광의 사용상에나 눈의 보건의학적인 관점에서 큰 가치가 있다. 본 논문에서는 고섬광의 안전지표로서 노출제한거리를 제안하고, 섬광의 특성으로부터 노출제한 노출제한거리를 구하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 고려한 고섬광에 대한 노출제한을 결정하는 요인은 망막에서 투영되는 열적 에너지이며 이는 망막의 열적위험을 나타내는 열적유효복사휘도로 표현된다. 고섬광의 노출제한거리는 열적 유효복사휘도 또는 광도와 광원 반경에 거의 비례하나 지속시간에는 거의 의존하지 않는다. 고섬광의 노출제한거리가 지속시간에 비례하지 않는다는 점은 눈에 미치는 영향이 노출되는 시간에 비례할 것이라는 기대와는 다른 중요한 발견으로 생각된다. 본 연구에서 제안된 노출제한거리는 고섬광의 연구개발과 활용에서 뿐만 아니라 눈을 보호하는 보건의학 분야에서도 안전지표로서 중요하게 활용될 것으로 기대된다.
통계이용자들의 마이크로자료 제공요구가 갈수록 증가하고 있으며 통계작성기관도 마이크로자료의 제공을 위해 노력을 기울이고 있는 실정이다. 그러나 마이크로자료에는 응답자의 개인정보가 많이 담겨 있으므로 자료를 그대로 제공할 경우 개인정보가 노출 될 가능성이 높기 때문에 자료제공시 적절한 방법으로 노출을 제한시켜 주어야만 한다. 본 논문에서는 마이크로자료 제공시 발생하는 응답자의 정보노출에 대한 개념과 이를 제한하는 방법 등을 소개하고, 2005년에 통계청에서 실시한 인구주택총조사의 2% 마이크로자료 제공을 위해 다양한 노출제한방법을 적용하여 자료파일을 작성하는 과정을 설명하였다. 즉, 10% 표본조사결과를 모집단으로 하고 계통추출한 표본을 대상으로 외부인이 식별할 가능성이 높은 12개 항목을 key 변수로 선정한 후, 각 변수의 조합별 유일성을 파악하고 노출위험을 계산하였다. 그 결과 2% 표본을 통한 정보의 축소는 물론 그룹화, 코딩 등을 포함한 일련의 방법들을 적용함으로써 인구주택총조사 마이크로자료의 개인정보 노출을 제한하는데 상당한 효과가 있음을 알 수 있었다.
제공되는 마이크로자료가 어떤 형태인지에 따라 응답자의 개인정보를 보호하는 방법도 다르게 적용된다. 본 연구에서는 연속형자료의 비밀보호에 효과적인 잡음(noise)을 이용하는 방법을 소개하고, 통계청에서 실시한 2005년 가계조사 자료에 이 방법을 적용하여 응답자의 정보노출이 제한된 마이크로자료를 작성하는 과정을 설명한다. 잡음의 생성을 위해 삼각분포와 절단된 삼각분포, 사다리꼴분포 그리고 이중삼각분포를 이용하고 소지역 추정에 필요한 공식도 유도한다. 아울러 각 분포별로 얻어진 잡음을 이용하여 가계조사 자료를 변환하여 비교 분석한 결과도 보여준다.
Perchloromethyl mercaptan에 대한 직업적 노출기준으로 TLV-TWA 0.1 ppm(0.76 mg/$m^3$)으로 권고한다. TLV-TWA 0.1 ppm(0.76 mg/$m^3$) 은 눈과 코의 자극 그리고 불쾌한 냄새로 인한 불편함의 가능성을 최소화하는 수준이다. Perchloromethyl mercaptan에 대한 동물 노출 실험연구와 근로자들의 노출연구 자료는 매우 제한적이다. 사고로 확인되지 않은 농도에 근로자들이 노출된 경우, 발견된 증상과 징후는 눈, 목, 가슴에 심한 자극과 기침, 눈물, 호흡곤란, 메스꺼움, 구토, 빈맥, 청색증, 경련 그리고 폐부종에 의한 사망이다. Perchloromethyl mercaptan을 활용하는 생산설비에서 TLV-TWA 0.1 ppm 이하 농도의 증기에 노출되었을 때 질병을 유발하였다는 보고는 없었다. 피부흡수, 발암성 그리고 TLV-STEL을 권고하기 위한 유용한 자료는 충분하지 않다.
N-phenyl-${\beta}$-naphthylamine(PBNA)의 수치화된 직업적 노출기준은 권고하지 않았다. 공업용 N-phenyl-${\beta}$-naphthylamine에는 불순물로 ${\beta}$-Naphthylamine포함되어 있다. ${\beta}$-Naphthylamine은 사람에서 발암성 확인물질(A1)로 ${\beta}$-Naphthylamine에 대한 TLV Documentation의 참조가 필요하다. ${\beta}$-Naphthylamine은 N-phenyl-${\beta}$-naphthylamine에 노출된 사람의 대사산물이다. N-phenyl-${\beta}$-naphthylamine은 동물실험에서 제한적으로 발암성이 증명되었지만 사람에서는 발암성이 충분하게 입증되지는 않았다. 따라서 사람에게 발암성으로 분류되지 않는 A4로 경고주석을 선정하였으며 수치화된 노출기준 없이 모든 노출경로에서 N-phenyl-${\beta}$-naphthylamine에 노출되지 않도록 관리하는 것을 권고하였다.
황색인(Yellow phosphorus)에 대한 직업적 노출기준 TLV-TWA는 0.1 mg/㎥(0.02ppm)으로 권고하였다. 이 수준은 보고된 간경변증을 포함하여 호흡기 자극, 급성 중독인 전해질 불균형, 심근 붕괴 및 신장 피질 괴사의 가능성을 최소화하기 위한 것이다. 그러나 제한된 자료로 인중독성괴저(phossy jaw)와 같은 만성적 영향에 대한 보호 한계 수준을 설정하기에는 불확실하다. 입자 상태의 인(phosphorus)에 대한 노출은 예상되지만 증기압 수준을 감안할 때 증기에 대한 직업적 노출의 유해성을 내포하고 있다. 황색인은 가장 독성이 강한 무기 물질 중에 하나이다. 또한, 결정체 고체(crystalline solid)는 30℃ 이상의 온도에서 공기 중에 자발적으로 발화될 수 있으며, 독성이 높은 흄도 방출될 수 있다.
연안 및 조간대에 서식하고 있는 정착성이거나 이동이 적은 패류들은 조석주기와 분포 등에 의해 일정한 주기로 공기 노출에 직면하고 있으므로 이러한 생물들은 먹이를 섭취하는 시간에 제한을 받으며, 온도의 변화 및 건조에 스트레스를 받고 있다. 공기노출시 패류의 생리적 반응은 종에 따라 다르게 나타나며, 전형적으로 패각을 닫는 형태와 패각을 여는 형태로 나누어지며, 일반적으로 공기에 노출된 후 다시 물에 잠김에 따라 빠르게 대사를 회복시킨다. (중략)
본 연구의 목적은 상대적으로 관심이 부족하였던 상호작용 프라이버시 관리행위(IPC 사용)의 역할을 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 프라이버시 계산모델의 주요 변수들과 상호작용 프라이버시 관리행위 사이의 관련성을 이론화한 통합 모델을 제안한다. 이 모델에 대한 실증 분석 결과, IPC 사용은 위험을 낮추고, 혜택을 높이며, 결과적으로 자기노출의 증가를 촉진하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사용자들의 자기노출이 계산모델에서 제안하는 제한적 노출뿐만 아니라 IPC 사용을 통한 비제한적 노출도 포함하는 것을 의미하기 때문에 계산모델의 이론적 논리를 확장시키는 의미를 갖는다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권5호
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pp.1029-1041
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2013
최근 빅데이터의 등장과 정보 공개에 대한 급격한 수요 증가에 따라 자료를 일반에게 공개할 때 개인 정보를 보호해야 하는 필요성이 어느 때보다 절실하다. 본 논문에서는 마이크로 자료와 통계분석 서버를 중심으로 현재까지 제시된 개인정보 노출제한를 위한 통계적 방법, 정보 노출의 개념, 노출 위험을 측정하는 기준들을 개괄적으로 소개한다.
실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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