본 연구의 목적은 코로나19로 인한 가정경제 악화가 조손가정 청소년의 정신건강에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 질병관리청에서 구축한 2020년 제16차 청소년건강행태조사의 원자료를 활용하여 코로나19로 인한 가정경제 악화 여부가 조손가정 청소년의 불안, 스트레스, 우울, 자살생각에 미치는 영향을 분석하였다. 연구질문에 대한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 589명의 조손가정 청소년 중 39%가 코로나19로 인한 가정경제 악화를 경험했다. 또한 가정경제 악화를 경험한 청소년이 그렇지 않은 청소년에 비해 불안과 스트레스의 점수가 높았고, 우울과 자살생각의 경험 비율이 높았다. 둘째, 회귀분석 결과, 조손가정 청소년의 코로나19로 인한 가정경제 악화의 경험은 불안, 스트레스, 우울, 자살생각에 통계적으로 유의미한 정적 영향을 미쳤다. 본 연구의 분석 결과를 기반으로 코로나19와 같은 재난 상황에서 조손가정 청소년의 정신건강을 보호하기 위한 방안을 논의하였다.
본 연구는 코로나 19 상황의 독거노인에 대한 빅데이터를 토대로 사회전반적인 개입 및 대응의 담론을 밝힘으로써 사회복지적 정책 수립의 실마리를 제공하고자하는데 목적이 있다. 이를 위하여 2020년 1월 1일부터 2020년 9년 25일까지 수집된 온라인 뉴스 데이터를 활용하여 사회관계망 분석, 토픽모델링 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회관계망 분석결과, 연결정도 중심성, 위세중심성, 매개중심성 모두 지역, 전달, 사회, 지원, 취약을 중심으로 네트워크가 형성됨으로써 독거노인에 대해서는 각종 지원 및 서비스 전달체계의 필요성에 대한 담론이 형성되었음을 확인하였다. 둘째, 토픽모델링 분석 결과 '공공전달체계 구축''지역사회 지원체계 구축''돌봄공백 보전관리''민간 경제적 지원체계 구축''봉사조직체계 구축'등의 주제가 나타나며, 크게 정부, 지역사회, 민간에서의 유기적 역할에 대한 담론이 제시되었다. 연구결과를 바탕으로 코로나 19와 같은 재난상황에서 독거노인에 대한 개입방안에 대한 논의를 제언함으로써 정책적, 실천적 함의를 제시하였다.
Even though continuous management and supervision of reinforcement of policies to safeguard accidents at workplace and work sites were implemented. Accident prevention activities such as inspection and diagnosis are urgently required to induce a preliminary investigation to identify the risk factors for each type of work, before the work task to eliminate risks at the worksites. Since safety inspections at work sites were generally conducted through visual inspections, the results of safety inspections may vary depending on the findings and proficiency of the safety officers. The results of those inspections may have loopholes to prevent potential accidents at work. Therefore, the purpose of this study was to develop a risk identification checklist that can effectively perform safety inspections to prevent accidents at work sites. This study initially analyzed the previously developed accident checklist to identify current complications and issues in safety checklists. Based on the findings of major industrial accidents over the past three years, the relationship between accident, workplace, and work type were analyzed refereeing the safety inspection standards. A risk recognition-checklist was developed to provide basic data on identifying risk factors, and inspection guidance at work sites. To prepare for potential accidents by identifying and taking countermeasures to mitigate the high risk and serious accidents at sites by the guidelines of the checklist. The developed inspection checklist has been practically used by experts at work sites to perform safety inspections, and it has been verified its suitability, and feasibility, to prevent or mitigate workplace accidents, including securing the safety and health of field workers. The role of the developed safety checklist has been considered effective at worksites.
지하공동구의 도시 생명선 기능유지를 위해서는 24시간 모니터링을 수행해야 하며 부족한 인력을 대체하기 위한 기술개발이 필요하다. 일반적인 관리방법으로는 지하 공간 특성을 반영하기 어려워 본 연구에서는 지하공동구를 대상으로 공간정보 기반의 디지털 트윈 시스템 요구사항을 도출하였다. 물리적 공간과 가상공간으로 구분하였으며, 물리적 공간은 멀티모달 영상센서 체계 구축의 기반이 되는 센서의 종류와 배치도를, 가상공간은 지하공동구에 대한 시스템 아키텍처를 구성하였다. 그리고 업무에 따른 시스템 기능을 제시하였다. 지하공동구 디지털 트윈을 통해 재난을 예방하고, 조기에 대응하여 도시 생명선의 기능유지에 효과적일 것으로 예상한다.
본 논문에서는 YOLO v3를 이용한 CCTV 저장공간 확보 모델을 제안한다. CCTV는 방범, 화재예방, 감시 등 재난·재해 및 안전을 위해 사회 곳곳에 설치·운영되며, 개수의 증가와 화질의 개선이 함께 이뤄지고 있다. 이로 인해 영상파일의 개수와 크기가 증가하면서 기존의 저장공간으로는 이를 감당하기 어려움을 느끼고 있다. 이를 해소하기 위해 CCTV 영상 속의 특정 객체를 YOLO v3를 이용하여 탐지하여 해당 프레임만을 저장하여 불필요한 프레임을 삭제하는 모델을 제안하여 영상파일의 크기를 줄임으로써 저장공간을 확보하고, 그로 인해 더 오랜 기간 영상을 저장·관리할 수 있도록 하였다. 제안 모델 적용 후 평균 94.9% 영상파일의 크기가 절감됨을 확인하였으며, 제안 모델을 적용하기 전보다 약 20배의 보관 기간이 증가했음을 확인할 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effect of coronavirus disease-19 (COVID-19) knowledge, anxiety, and psychosocial well-being on the infection prevention behavior of college students in health care. Methods: This study is a descriptive survey research. A total of 301 college students at four health care departments in three regions were surveyed using a structured questionnaire from February 10 to February 16, 2022. The collected data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, and one-way ANOVA. Pearson correlation coefficients and multiple regression analyses were done using SPSS ver. 18.0. Results: Knowledge on COVID-19 was significantly dependent on a family history of chronic disease (p=.049). Anxiety was significantly dependent on test of COVID-19 (p=.040). Gender (p=.049), perceived physical and mental health status (p=.000), and chronic disease (p=.000) had significant effects on infection prevention behavior. When the level of anxiety was higher, the infection prevention behavior was also higher (p=.000) and the psychosocial well-being was improved (p=.017). Stepwise multiple regression analysis revealed that anxiety significantly improved the infection prevention behavior (𝛽=.396, p<.001) and psychosocial well-being (𝛽=-.139, p=.008), which accounts for 18.5% (F=22.444, p<.001) of the variance. Conclusion: In order to prevent infectious diseases such as COVID-19 and its spread, measures to prevent infection and improve the psychosocial well-being should also be sought.
Korean domestic workers are trend to avoid harmful and dangerous jobs calls 3D work due to the poor working conditions. Therefore, the incoming population of foreign workers is increasing to fulfill the required labor force. Mostly these foreign workers are placed in small and medium-size industries. As work that induces musculoskeletal disorders(WMSD) is equally exposed to domestic workers as well as foreign workers, this study attempted to investigate the work burdened by musculoskeletal disorders and derive improvement measures by understanding the actual conditions of the worksites of foreign workers. The result of this investigation defines that the possibility of developing musculoskeletal disorders is very high in the environment in which more than 40% of the respondents work with heavy objects and repetitive work of wrists and elbows. To prevent the symptoms of musculoskeletal disorders among foreign workers, three measures were proposed. To reduce the mandatory check-up period of WMSD under the Occupational Safety and Health Act, to revise the employment permit system, and to enhance the practical help of EPS education. Safety and health management of foreign workers is becoming an essential task not only for securing a workforce but also for the national image. Personal and economic losses at the national level should be minimized through policy support such as financial support for small and medium-sized businesses in Korea and supplementation of legal systems for the protection of foreign workers.
세계적으로 해양공간정보의 활용과 관리에 대한 중요성을 극대화하고 있고, 이러한 데이터를 분석하는 것을 연구 개발의 주요 추진 동력으로 부각하고 있다. 국내에서는 과거부터 현재까지 보유하고 있는 해양 데이터를 수집하고 가치를 추출해내는 것이 향후 우리나라의 과학발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 특히나 해양 정적 데이터는 거대 빅데이터베이스를 이루고 있으며, 높은 데이터 수집 비용과 고난이도 관측기술이 요구됨에 따라 수집된 데이터의 유실 없는 보관 및 저장이 필요로 하다. 또한 재난안전지능화융합센터의 "해양 디지털 트윈 구축 및 활용기반 기술 연구" 과제를 위해 해양 데이터에 대한 수집 및 분석이 필요로 하여, 이에 본 논문에서는 해양 정적 데이터의 현황 조사를 수행하였고 이를 수집하여 DB에 저장하는 일련의 알고리즘을 제시한다.
최근 기후변화로 인해 홍수, 가뭄 등 수재해가 세계 곳곳에서 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 정확한 강우-유출 해석의 중요도는 높아지고 있으며 강우-유출 해석에 따라 수자원 관리 및 계획수립의 정도가 달라질 수 있다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 중국과 동남아시아 5개국(라오스, 태국, 미얀마, 베트남, 캄보디아)을 관통하는 국가공유하천으로 기초자료의 획득이 어렵고 국가별로 구축된 자료가 질적, 양적 품질이 상이하여 수문해석에서의 기초자료로 사용하기에 불확실성이 있다. 최근 기술의 발달로 글로벌 격자형 강수자료 획득이 용이함에 있어 미계측 대유역에서의 다양한 연구들이 수행되고 있지만, 지점강수자료와 시·공간적 오차로 인한 불확실성을 내포하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 지점 격자형 강수자료(APHRODITE)와 4개의 위성강수자료(CHIRPS, CMORPH, PERSIANN-CDR, TRMM)를 수집하고 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 기법을 이용하여 위성강수자료의 시·공간 편의 보정을 수행하였다. 또한, 하천 수위에 대한 장기간 정보 수집이 가능한 메콩강 본류 4개 관측소(Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie)를 선정하였으며 SWAT 모형을 이용하여 매개변수 보정(2004~2013)과 격자형 강수자료의 보정 전·후의 유출모의(2014~2015) 결과를 비교·분석하였다. 격자형 강우를 이용한 보정 및 유출 분석 결과 4개의 위성강수자료 모두 성능이 향상되었으며 그 중 보정된 TRMM이 가장 우수한 성능을 보여 해당 유역에서의 APHRODITE를 대체할 수 있다고 판단하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 ConvAE를 이용한 보정기법과 이를 이용한 강우-유출 해석은 향후 다양한 격자형 강수자료를 활용한 미계측 대유역에서의 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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