방사선작업종사의 배경인자에 따른 의료 방사성폐기물관리 방법 및 안전관련 인식 그리고 자체 처분실시에 따른 어려움과 개선방안을 제안하고자 본 연구를 진행 하였다. 모집단은 부산 경남소재 병원에 근무하는 방사선사 102명을 대상으로 설문을 통해 진행하였다. 회수된 자료에 대한 분석은 SPSS/PC+Win 13 버전을 사용하였으며, 집단 간 차이 검증을 위해 일원분산분석을 시행하였다. 그 결과, 방사성폐기물관리 인식에 있어서는 대부분 올바른 인식을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 효율적인 관리방안에 대한 개선점으로는 안전관리에 대한 인식 변화, 처리에 대한 인식 변화로 개선책을 제안 하였다. 올바른 의료방사선폐기물관리 방안은 주기적인 교육 강화를 통한 방사선종사자들의 올바른 인식변화로 분석되었다.
물리 화학적 불균질 특성을 가진 매질 중 K 임의장과 $K_d$ 임의장이 정(+)의 상관관계를 가지는 경우, 매질 내 이송되는 오염운이 보이는 적률변화를 알아보기 위해 등방매질 내 이송되는 비반응성 오염운에 대한 2차원 몬테카를로 시뮬레이션이 시행되었다. 흡착성이 증가함에 따라 변화하는 이차적률들을 관찰하기 위해 1, 2, 5의 지연요소가 설정되었다. 지연된 종이차공간적률, ${Z_{11}}^{'R}(t',l')$은 오염운의 이송이 진행됨에 따라 증가하며 초기 오염운의 크기가 증가함에 따라 증가한다. 또한 지연요소가 증가함에 따라 감소하며, 일차분석해에 의한 이론적 결과와 비교적 잘 일치함을 보인다. 지연된 종오염운중심분산, ${Z_{11}}^{'R}(t',l')$은 초기오염원의 크기, $l_2'$가 증가할수록 감소하며 설정된 시뮬레이션에 의해서는 아직 에르고딕 이송상태에 도달하지 않았음을 지시해준다. 지연요소가 증가함에 따라 현저히 감소하여 오염운 중심점에 대한 불확실성이 감소함을 보인다. 지연된 단일입자종이송분산, ${X_{11}}^{'R}(t')$은 세 가지 다른 등급의 지연요소에 대해서 모두 일차근사법에 의한 이론적 결과와 비교적 잘 일치한다. 따라서 종방향의 지연된 이차적률들은 추계론적 시뮬레이션에 의해 산출될 수 있으며, 일차근사법에 의한 분석해는 종방향의 지연된 적률들에 대해 상당히 정확한 근사값을 제공하고 있음을 결론지을 수 있다.
팬데믹(Pandemic)으로 인해 온라인 시장의 규모가 급속하게 커졌다. 일상에서의 비대면화는그동안 기술수용에 늦은 소비자마저 온라인구매의 편리함을 경험하게 하는 계기가 되었고, 이들은 팬데믹 이후에도 온라인구매의 이점을 선호하게 될 것이다. 하지만 이러한 변화의 시기에 소비자가 취할 수 있는 제품 정보는 편평한 디스플레이상의 시각적 정보만으로 축소되었다. 회사들은 차별적이고 경쟁력 있는 정보를 제공하기 위해 AR/VR, Streaming 기술 등을 도입하고 있지만, 정직한 사용자들이 남긴 리뷰는 회사가 제공하는 잘 가공된 정보만큼 소비자에게 강력하게 인식되고, 회사의 상품개발과 마케팅 및 판매 전략을 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 중요하게 인식될 필요가 있다. 그렇다면 소비자의 입장에서, 구매 의사결정 전에 참고하는 리뷰의 평점이 크게 어긋난다면, 소비자들은 어떻게 리뷰정보를 처리할까? 수렴되지 않은 평점은 늘 신뢰할 수 없고 가치 없는 것일까? 본 연구에서는 소비자의 개인 성향으로 볼 수 있는 조절초점 성향이 어떻게 사고방식을 지배하여 수렴되지 않은 정보를 수용하고 처리하는지 보이고자 하였다. 실험은 화장품을 대상으로 제품 리뷰 평점의 분산(높음 vs 낮음)이 소비자의 조절초점(예방초점 vs. 향상초점)에 따라 제품 태도에 어떤 영향을 미치는지 2x2 연구로 설계하였다. 연구결과, 예방초점의 소비자는 분산이 작을 때 높은 제품 태도를 보이지만, 향상초점의 소비자는 분산이 클 때 높은 제품 태도를 보인다는 것을 발견하였다. 이와 같은 연구로, 본 논문은 동일한 평균값의 평가점수를 가진 제품이라도 후기의 분산 값에 따라 소비자의 조절초점 성향이 영향을 미쳐 제품 태도가 달라진다는 것을 설명할 수 있다. 본 논문은 평점이 수렴되지 않는 정보에 대한 소비자의 정보처리의 메커니즘을 밝힌 이론적 공헌이 있으며, 실무적으로 기업은 리뷰가 축적됨에 따라 개인화되고 최적화된 상품 정보를 제공하는 등 빅데이터를 바탕으로 지식경영을 응용한 고객경험설계가 가능함을 시사한다.
본 논문에서는 한국금융시장의 자료를 이용하여 펀드플로우와 시장위험간의 관계를 검증하고, 펀드플로우의 변화가 시장의 위험수준의 변화를 설명할 수 있는지를 분석하였다. 이는 펀드플로우와 시장위험간의 관계에 대한 학문적 시사점을 제공하고 일각에서 제기하고 있는 펀드런에 의한 시스템리스크 유발가능성을 탐색한다는 점에서 의미를 갖는다. 주식형 펀드플로우와 주식시장 위험에 대한 분석결과는 펀드자금의 유입이 시장위험과 (+)의 관계를 가짐을 보여준다. 채권형 펀드의 경우 펀드플로우는 채무불이행위험프리미엄과 음(-)의 관계를, 기간프리미엄과는 양(+)의 관계를 갖는다. MMF의 결과는 MMF로의 자금유입이 시장의 유동성위험을 줄여줌을 보여준다. 예측오차의 분산분해를 통한 전이지수의 구성을 통해 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변화를 얼마나 설명할 수 있는지를 분석한 결과는 설명력이 제한적이며 변동이 매우 심한 결과를 보여준다. 주식시장의 경우 한국자본시장에서 서브프라임 사태의 영향이 본격화된 시기인 2007년 말 이후 펀드플로우에 가해진 변화가 시장의 위험변동을 설명하는 비율이 상대적으로 크게 증가해 이러한 추세가 상당기간 지속되는 모습을 보인다. 반면, 채권시장의 경우 2008년 말 이후 펀드플로우에 가해진 충격이 채권시장의 위험에 전이되는 현상이 지속적으로 나타나며, 단기 금융시장의 경우에는 이러한 현상이 체계적으로 발생하지 않는다. 주식시장과 채권시장에서 보인 특정시기를 중심으로 하는 전염효과의 지속현상은 펀드플로우에 가해진 예상치 못한 충격이 시장위험을 증가시킬 수 있음을 의미한다. 그러나 회귀분석과 VAR 모형의 추정결과, 그리고 분산분해의 설명력 등을 고려하여 판단할 때 본 연구의 결과는 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변동을 설명하는 설명력이 제한적이어서 일부에서 우려하는 펀드런에 따른 금융시장의 시스템리스크의 증가와 전반적인 위기의 확산으로 나타날 가능성은 높지 않음을 말해준다.
본 논문은 한국거래소(KRX)에서 제공한 KT(한국통신)와 SK텔레콤의 현물수익률 및 KT와 SK텔레콤 선물수익률 간의 선도-지연효과를 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지이며, 자료는 일별 종가자료 608개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 그러나 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률은 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률에 대한 예측력이 존재하지 않고 있다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 즉각적으로 영향을 미치다 일정시차가 지난 후에 사라지는 것으로 나타났다. 마지막으로 분산분해 분석결과 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중에 많은 변화가 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의하여 설명되어짐을 추론할 수 있다. 이러한 분석결과는 개별 주식 현물과 선물을 운용하고 있는 개인투자자 뿐만 아니라 집합투자업자 및 연기금들이 투자정책을 수립하는데 있어서 여러 가지 의미있는 시사점을 제공해 줄 것으로 판단된다. 또한 선물과 옵션시장을 담당하는 한국거래소와 국내외 투자자들이 자산배분정책과 포트폴리오 정책을 수립하는데도 있어서도 유익한 시사점을 제공할 것으로 판단된다.
세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.
본 논문에서는 포텐셜 함수와 슬라이딩 모드 제어기법을 이용한 행동양식 기반의 분산형 군집비행 제어구조를 제안하였다. 군집비행 행동양식을 위해 각 개체의 상호작용을 포텐셜 함수로 표현하였으며, 군집형태를 유지하며 기준궤적을 추종하기 위해 군집중심점 제어기법을 제안하였다. 시스템의 불확실성과 임무환경에 의한 포텐셜 함수 변화에 대해 강건한 성능을 유지하기 위해 슬라이딩 모드 제어기법을 적용하여 제어기를 구성하고 안정성을 평가하였다. 또한 예상하지 못한 장애물에 대한 군집 회피기동을 위해 비행경로 수정기법을 제시하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 군집비행 제어기법의 성능을 평가하였다.
1990년대를 지나면서 컴퓨팅 환경은 급속히 변화하였다. 과거 메인 프레임 중심의 환경에서 네트워크를 기반으로 클라이언트/서버 모델 중심의 분산 컴퓨팅 환경으로 전환되었다. 이러한 환경에서 복잡하고 유지하기 힘든 데이터 네트워크를 관리를 수행하고, 또한 유용한 정보를 줄 수 있는, 효과적인 네트워크 관리의 필요성이 대두되었다. 이러한 필요에 의해서 네트워크 관리의 개념이 등장하였다. 네트워크 관리에는, 기능적 관점에서, 장애 관리, 구성 관리, 계정관리, 성능 관리, 그리고 보안 관리로 나누어진다[1]. 그런데 네트워크가 발전함에 따라, 네트워크에서 발생할 수 있는 각종 장애를 신속히 발견하여 관리자에게 통보하고 적절한 처리를 할 수 있는 기능이 특히 요구되고 있다. 하지만 기존의 SNMP 트랩 기반의 장애 관리는 기능 면에서 부족한 점이 많다[2]. 예를 들어, 불규칙적인 트랩 메시지, 또는 SNMP 패킷의 소실 때문에 정확한 장애 발견에 문제가 생기게 된다. 본 논문에서는 SNMP 장애 관리 기능을 보완하기 위해 ICMP Echo/Reply 메시지를 이용한 장애 처리 시스템의 구조와 알고리즘에 대해 설명하고, 기존의 SNMP 기반의 NMS와 어떻게 연동될 수 있는 방안에 대해서 기술하도록 하겠다.
본 연구는 Diluted Ceria 입자를 사용한 $SiO_2$(Oxide) CMP 현상에 대한 내용이다. Ceria Slurry의 경우 Silica Slurry와 비교하였을 때 Oxide Wafer 표면과 축합 화학반응을 일으키며 Chemistry Dominant한 CMP Mechanism을 따르고, Wafer Center Removal Rate(RR) Fast 의 특성을 가진다. Ceria Slurry의 문제점인 연마 불균일도를 해결하기 위해 Tribological System을 이용하였다. CMP Tribology는 Pad-Slurry 유막-Wafer의 System을 가지며 윤활막에 작용하는 마찰계수(COF)가 주요 인자이다. Tribology에 적용되는 Stribeck Curve를 통해 Slurry 윤활막의 두께(h) 정도를 예상할 수 있으며, 이 윤활막의 두께를 조절함으로써 Uniformity 향상이 가능하다. 이 Ceria Slurry CMP의 연마 불균일도를 향상시킬 수 있는 방법으로 pH 조절 및 점도 증가가 있다. Ceria 입자 CMP는 분산액의 pH 변화에 강한 작용을 받게 되며 PH5 근방에서 최적화된 Uniformity가 가능하다. 점도를 증가시키는 경우 유막 h가 증가하게 되어 Ceria Slurry의 유동이 균일 분포 상태에 가까워지며 Wafer Uniformity 향상이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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