In this paper, wave numerical modeling was experimented for the analysis of impact factors for the wave transmission as the incident wave and topographic conditions in the narrow channel sea. Recently, Although the results of many researcher for the wave modelling, numerical equations have limited to simulation of wave transformation effects. Despite of thispresent problems, the models was used to design the coastal structures in barrow channel sites. Finally, this paper estimated the wave model(mild slope eq. model) as the analysis of the wave energy transmission according to changing of impact factors(width of channel, bottom slope in channel, incident wave angle, wave period). As the results of numerical experiment, the major impact factors which influence to wave energy transmission were the width of channel and incident wave direction. But in the case that the width of channel is larger than 3L(L=Length of wave), the reduction of wave energy was small.
돌발상황으로 인한 비반복정체로 발생하는 높은 교통비용과 혼잡을 효과적으로 해소하기 위해서 돌발상황 처리시간을 예측하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 인공신경망을 활용한 예측모델 개발을 위해 국내 도로상황에 적합한 돌발상황 처리시간 영향요인을 분석하고, 이를 학습데이터로 생성하였다. 기존 연구에서 장시간 소요되는 돌발상황 처리시간에 대한 과소 예측 문제가 발생하여 이에 대한 해결방안으로 본 연구에서는 SMOGN기법을 적용한 오버샘플링 학습데이터를 생성하여 이를 모델에 적용하였다. 그 결과 SMOGN기법을 적용한 DNN모델이 MAE 18.3분으로 연구 과정에서 구축된 모델 중 가장 높은 정확도로 돌발상황 처리시간을 예측하여, 기존에 개발된 예측모델의 한계점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
As the temperature has changed by climate change, changes in its own characteristic values of the chemical substance or the movement and distribution of chemicals take place in accordance with the changes of hydrological and meteorological phenomena. Depending on the impact of climate change on the chemical behavior, it is necessary to understand and predict quantitative changes in the dynamics of the environment of pollutants due to climate change in order to predict in advance the occurrence of environmental disasters, and minimize the impact on the life and the environment after the incident. In this study, we have analysed and compared chemical fate models validated by previous studies in terms of model configuration, application size and input/output factors. The potential models applicable to municipal and industrial areas were selected on the basis of characteristic of each model, availability of input parameters and consideration for climate change, identified the problems, and then presented an approach to improve applicability.
In Internet of Things (IoT) era, more diverse types of information are collected and the environment of information usage, distribution, and processing is changing. Recently, there have been a growing number of cases involving breach and infringement of personal information in IoT services, for examples, including data breach incidents of Web cam service or drone and hacking cases of smart connected car or individual monitoring service. With the evolution of IoT, concerns on personal information protection has become a crucial issue and thus the risk analysis and management method of personal information should be systematically prepared. This study shows risk factors in IoT regarding possible breach of personal information and infringement of privacy. We propose "a risk analysis framework of protecting personal information in IoT environments" consisting of asset (personal information-type and sensitivity) subject to risk, threats of infringement (device, network, and server points), and social impact caused from the privacy incident. To verify this proposed framework, we conducted risk analysis of IoT services (smart communication device, connected car, smart healthcare, smart home, and smart infra) using this framework. Based on the analysis results, we identified the level of risk to personal information in IoT services and suggested measures to protect personal information and appropriately use it.
정유 또는 석유화학플랜트에서 폭발 등과 중대사고가 발생할 때 심각한 인명 및 재산피해를 야기시켜 보험시장에 큰 영향을 끼쳐왔다. 일반적으로 정유, 석유화학공장 등 장치산업에서 이러한 사고 발생시 국립과학수사연구원, 사고원인 조사자, 손해보험사 손해사정사 등이 조사하여 손해 및 사고와 가장 인접한 근인 위주로 사고원인을 도출하고 있다. 반면 실제 중대사고로 이어지기까지 문제 및 결함으로 작용한 여러 중대사고 전조신호에 대한 근본원인분석을 실시하여 예방대책을 수립하는 것이 중요하나 그 동안이에 대한 것이 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 전 세계에서 발생된 중대사고 사례에 대하여 근본원인분석 방법과 스위스치즈모델 원리를 활용한 기여요소분석법 등을 통하여 도출하였던 미국 화학공정안전센터의 중대사고 전조신호 자체평가 도구의 전조신호 판단기준 항목을 우선적으로 고찰하였다. 여기에 실제 정유 및 석유화학플랜트 내 중대사고 전조신호가 해외재보험사 Loss control engineer 등 Auditor 들에게 어떠한 식으로 권고되어 왔는지 확인하고자 지난 17년간 Loss Control Engineer가 Risk Survey 이후 도출하였던 안전권고사항 약 614개를 분석하였다. 최종적으로 이를 중대사고 전조신호 평가지표로 개발이 용이하도록 정유 및 석유화학플랜트에서의 중대사고 전조신호 판단기준을 유형별로 그룹화한 후 상위 및 하위 항목으로 구분하였다. 또한, 정유 및 석유화학공장 관련 전문가(40명)에게 설문 실시 및 AHP기법을 적용하여 각 항목별 가중치(중요도)를 도출하여 최종 전조신호 판단기준과 항목별 가중치가 적용된 '정유 및 석유화학플랜트에서의 중대사고 전조신호 평가지표'를 개발하였다. 그리고 개발한 지표를 8개의 정유 및 석유화학플랜트에 적용하여 분석하였다. 본 연구에서 개발된 평가지표는 정유 및 석유화학공장 등 장치산업에서의 중대사고 예방을 위하여 추적관리 되어야 할 전조신호 항목 및 요소가 무엇인지 인식하고 취약수준을 평가하는데 도움이 될 수 있고, 관련 사업장 자체 관계자뿐만 아니라 외부 auditor들에게 유용하게 활용되리라 판단된다.
During pandemic period, college students lost lots of such academic opportunities as extra-curriculum social activities, contact classes, and friendly socializing in university campus area, etc. Previous many studies have shown that physical environment has certain relevance on the well-being of human-beings. Recent public statistics on mental health had shown an increase in psychological distress and a decrease in college students and people's well-being during the lockdown in response to the Covid-19 pandemic. However, there were little evidence on what the college students in dormitory suffered from COVID-19 incident in relation with their physical environment. The purpose of this study is to investigate the relationship between environmental factors and psychological well-being of dormitory students in university campus. In order to explore the impact of physical environment on students' psychological well-being, survey instrumentation consisted of 25 indices were employed to measure the level of awareness to each index. A Chi-square analysis on individual characteristics of 200 students found that number of students living in single dwelling unit was statistically significant to maintain their psychological well-being, except for number of students living in each dwelling unit (χ2 =128.92, p= .004). Pearson correlation analysis also found that there exists statistically significant relationship between psychological well-being of students and environmental factors. Further, stepwise multiple regression analysis revealed that the most prime predictor for psychological well-being of students residing in dorm was "use of furniture" (β= .281), implying careful design, lay-out and easy-access to interior furniture by facility planner. The study also demonstrated that as the level of positive perception of physical environmental features rose, overall psychological well-being of students also responded positively at specified rate. Finally, the findings reinforce a solid evidence that carefully well-coordinated physical environments play an important role in maintaining emotional stability of college students in dorm even in pandemic period.
Purpose: This study aimed to investigate the impact of anthropometric indices of obesity (body mass index [BMI], waist circumference, waist hip ratio, and body fat percentage) on the incidence of hypertension in adults with prehypertension. Methods: A longitudinal study design using secondary data form the Korean Genome and Epidemiology Study was employed. The study included 1,838 adults with prehypertension tracked every two years from 2001 to 2018. Statistical analyses, including frequency assessments, number of cases per 1,000 person-years, log-rank tests, Kaplan-Meier curves, and Cox's proportional hazards regression, were conducted using SPSS version 25. Results: Over the observation period (15,783.6 person-years), 1,136 individuals developed hypertension. The incidence of hypertension was significantly higher in the obesity groups defined by BMI (hazard ratio [HR] = 1.33), waist circumference (HR = 1.34), waist hip ratio (HR = 1.29), and body fat percentage (HR = 1.31) compared to the non-obese group. These findings indicate an increased risk of hypertension associated with obesity as measured by these indices. Conclusion: The study underscores the importance of avoiding obesity to prevent hypertension in individuals with prehypertension. Specifically, BMI, waist circumference, waist hip circumference, and body fat percentage were identified as significant risk factors for hypertension. The results suggest the need for individualized weight control interventions, emphasizing the role of health professionals in addressing the heightened hypertension risk in this population.
본 연구의 목적은 전쟁이론 관점에서의 COVID-19를 분석하고, 이를 극복할 수 있는 방안을 모색하는 것이다. 전쟁이 국제적인 상황에 따라 그 패러다임과 국가 위기관리 시스템을 변화시키는 것과 마찬가지로 최근의 COVID-19도 언택트 문화를 특성으로 하는 New Normal의 시대를 야기하고 있다. COVID-19와 관련된 학술적 연구가 주로 의학, 관광, 경제적인 분야에 초점이 맞추어졌지만, 군사학이나 전쟁이론 측면에서의 연구는 미진한 형편이다. COVID-19가 국가의 생명과 재산상에 막대한 위협을 주고 있기 때문에 전쟁이론 측면에서 COVID-19를 극복해야 할 적으로 간주 할 수 있으며, 전쟁이론 중에 전쟁의 속성과 양상, 승리요인 측면에서 현 COVID-19 상황에 대해 분석이 이루어진다. 정석적 분석 및 설문을 통한 정량적 결과 COVID-19는 전쟁의 속성 및 양상 측면에서 실제 전쟁과 매우 유사한 점이 존재하기 때문에 과거 전쟁의 승리요인을 바탕으로 COVID-19의 효과적인 극복 방안을 도출할 수 있다. 또한 분석적계층과정(AHP)을 통한 극복요인의 우선순위를 분석한 결과 명확한 목표와 동맹관계 확립이 COVID-19를 성공적으로 극복하기 위한 우선 시 되어야 함을 알 수 있다.
코로나19 팬더믹 사태로 인해 교육 및 학습 활동이 온라인으로 이동할 수밖에 없게 되면서, 교육 및 학습에 정보통신기술을 사용하는 것은 더이상 선택이 아닌 필수 요소가 되었으며, 에듀테크(Edutech) 스타트업에 대해 벤처캐피탈은 역대 최대 투자액을 투자하고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 디지털 시대에 필수능력인 된 디지털 리터러시와 함께 통합기술수용이론(UTAUT: Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)을 같이 고려하여, 학습에서 디지털기술을 사용하려는 의도에 영향을 미치는 요인들에 대해 연구하였다. 또한 디지털 리터러시에 많은 영향을 끼친다고 알려져 있는 요소인 연령에 따라 달라지는 요인들의 영향력 차이를 분석하였다. 구조 방정식 모형 분석 결과, 성과기대, 노력기대, 사회적 영향이 학습에서 디지털기술을 사용하려는 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 디지털 리터러시는 성과기대, 노력기대, 사회적 영향에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 드러났으나 학습에서 디지털기술을 사용하려는 의도에 직접적으로 끼치는 영향은 유의하지 않게 나타났다. 그리고 연령의 조절효과를 보기 위해 실시한 다중집단분석 결과, 사회적 영향이 학습에서 디지털기술을 사용하고자 하는 의도에 미치는 경로에 대해 10대와 60대, 20대와 60대, 30대와 60대간의 차이가 유의하게 줄어드는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 이론적 측면에서 디지털 리터러시와 통합기술수용이론을 함께 고려하여 학습이라는 특정상황에서 디지털기술을 사용하고자 하는 의도에 미치는 요인에 대한 연구의 외연을 확대하는데 기여했으며, 실무적 측면에서 학습 참여자들이 보다 적극적으로 디지털기술을 사용하게 만들 때에 연령별로 주요하게 고려해야할 요인에 대한 지침으로 활용할 수 있을 것이다.
최근 코로나 19 사태로 인한 경기 위축에도 불구하고, 재택근무 증가로 집에 거주하는 시간이 늘어나면서 주거환경에 관한 관심이 커지고 있으며, 이에 따라 리모델링에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 정부의 부동산 정책 또한 규제 정책에서 주택공급 확대 방향으로 전환하면서 이에 따른 인테리어, 가구업계의 매출에도 가시적인 영향이 있을 것으로 예상한다. 정확한 수요예측은 재고 관리와 직결되는 문제로 정확한 수요예측은 불필요한 재고를 보유할 필요가 없어 과잉생산으로 인한 물류, 재고 비용을 줄여줄 수 있다. 하지만 정확한 수요를 예측하기 위해서는 지속적으로 변화하는 경제동향, 시장동향, 사회적 이슈등 외부요인을 모두 고려하여 분석해야 하기 때문에 어려운 문제이다. 본연구에서는 가구 부자재를 생산하고 있는 제조업체에 대하여 신뢰성 있는 결과 도출을 위해 인공지능기반 시계열 분석 방법으로, LSTM 모형, 1D-CNN 모형을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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