• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제14권4호
• /
• pp.47-60
• /
• 2021

최근 기후변동성으로 인하여 집중호우의 발생빈도 및 강우강도 증가로 노후화된 여수로 바닥슬래브 표면에서의 손상이 발생하여 잦은 보수·보강이 필요한 실정이다. 이를 위해 현장조사, 수리모형 실험 및 수치모형 실험을 통하여 여수로 방류에 따른 손상발생 원인 검토에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구는 일반적으로 여수로의 흐름특성 및 압력분포에 대한 검토를 수행하였을 뿐 손상의 근본적인 발생원인 규명에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 여수로 바닥슬래브 손상발생 원인을 도출하기 위해 공동침식 및 수력잭킹(hydraulic jacking)으로 인한 콘크리트 탈락관점에서 3차원 수치모형인 FLOW-3D와 COMSOL Multiphysics를 사용하여 검토하였다. 또한 공동지수를 산정하고 압력분포로 인하여 구조물이 받는 응력과 콘크리트의 인장·굽힘강도를 비교하여 공동침식 및 수력잭킹으로 인한 콘크리트 탈락 발생 가능성을 확인하였다. 수문 완전개도 조건에서 여수로 방류에 따른 공동침식 및 수력잭킹에 대하여 수치모의를 수행한 결과, 여수로 하류부에서 공동지수가 0.3 미만으로 공동침식 발생 가능성을 확인하였고, 공동부 및 균열부에서 압력분포에 따라 콘크리트가 받는 응력은 4.6~5.0 MPa로 콘크리트 인장강도와 굽힘강도와 비교를 통하여 지속적인 압력변동으로 인한 콘크리트의 피로파괴 또는 휨파괴 가능성을 확인하였다. 따라서 여수로 고유속 흐름에 의한 공동 현상 및 수력잭킹이 여수로 바닥슬래브 손상발생의 다양한 원인 중 하나로 판단하였다. 그러나 본 연구는 다양한 형상 조건 및 방류 시나리오를 적용하고 유체-구조물 상호작용(Fluid-Structure Interaction, FSI)모의를 수행하지 못하였다는 한계점이 있다. 이에 향후에는 한계점을 보완하여 검토한다면 보다 효율적이고 효과적인 여수로 유지관리 방안 도출이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.635-645
• /
• 2019

비특이적 만성 목통증은 흔한 질환이며, 흔히 통증, 피로감, 관절가동범위 및 손기능의 감소를 동반한다. 만성 목통증에 의한 증상을 중재하기 위하여 다양한 약물 중재가 사용되고 있지만, 부작용이 적고 적용이 용이한 운동중재 및 대체의학 중재가 요구되고 있다. 본 연구는 비특이적 만성 목통증 노인환자의 라이프케어를 위하여 소금팩과 목운동이 통증, 관절가동범위와 손기능과 같은 운동기능에 미치는 효과를 규명하였다. 16명의 비특이적 만성 목통증 노인환자가 동원되었고, 중재군(8명)과 대조군(8명)으로 무작위 배정되었다. 모든 대상자는 1주일간 30분(일), 5회(주)의 자가 목운동을 수행하였고, 중재군의 대상자는 회당 20분 소금온열팩 중재를 추가적으로 받았다. Visual analogue scale (VAS)와 algometer를 이용한 pain pressure threshold (PPT) 측정을 통해 통증을 평가하였다. 어깨와 손 기능을 평가하기 위하여 어깨 관절의 가동범위 및 악력을 측정하였다. 모든 결과 측정에서 중재군은 유의한 개선을 보였으며(p<.05), 반면 대조군의 피험자는 중재 후 유의한 변화를 보이지 않았다(p>.05). 또한, 중재군은 사후 측정에서 대조군에 비교하여 VAS와 PPT에서 유의한 차이를 나타냈다(p<.05). 따라서 우리의 결과는 소금팩과 목운동이 만성 목통증 노인환자의 통증, 관절가동범위 그리고 손기능 개선에 효과적임을 증명하였다. 또한 소금팩은 목운동의 효과를 증가시키는 중재가 될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제25권3호
• /
• pp.247-268
• /
• 1992

영상단말기 (VDT)작업이 시력과 안증상에 미치는 영향을 알아보기 위해 1991년 7월에서 10월 사이에 구미시의 1개 TV생산업체에 종사하는 근로자들 가운데 채용 당시 안과적으로 문제가 없었고, 나안시력이 1.0 이상인 40세 미만 남자 338명을 대상으로 일일 평균 화면작업시간이 4시간 미만인 근로자(I군, 60명)와 4시간 이상인 근로자(II군, 204명)를 폭로군으로 하고 유사한 작업환경에서 근무하는 비화면작업자(74명)를 비폭로군으로 나누어 연령, 작업경력, 교대근무형태, 확대경 사용유무, 1일 평균 TV시청 시간 및 수면시간과 그리고 안자각증상에 대한 설문조사를 실시한 후, 안과적검사를 시행하였다. 조사시 원거리시력 (양안의 평균시력)이 채용시에 비해 0.15 이상 저하된 비율은 II군이 20.6%로 비화면작업군의 14.9 %, I군의 15.0 % 보다 다소 높았으나 통계적으로 유의한 차는 아니었다. 연령, 작업경력, 확대경 사용유무, 교대근무형태 등에 따라 층화하여 원거리시력 저하율을 비교해 본 결과 세 군간에 통계적으로 유의한 차가 없었다. 근거리시력 저하율도 비화면작업군이 28.4 %, I군이 18.3 %, II군이 27.5 %로 통계적으로 유의한 차이가 없었으며, 연령 등 4가지 독립변수를 층화하여 비교해 보아도 유의한 차이가 없었다. 안자각증상 호소율은 안피로를 포함한 7가지 항목에서 눈물이 나는 것을 제외한 모든 항목에서 비화면작업군에 비해 I군이, I군 보다는 II군이 통계적으로 유의하게 높았다(P<0.01). 화면작업자 264명 가운데 조명이 나쁜 장소에서 일하는 근로자들의 원거리시력 저하율과 안자각증상 호소율이 조명이 좋은 작업장에서 일하는 근로자보다 더 높았다(P<0.05). 7가지 안자각증상을 각 증상 마다 늘 느끼는 경우는 2, 가끔 느끼면 1, 느끼지 않으면 0으로 점수화하여 개인별 총 안증상 점수를 구해 세 군간에 원거리시력 차이 유무별로 비교해 본 결과, 시력차 유무에 따른 평균 안자각증상 점수의 차는 없었으나 시력차 유무에 관계없이 II군의 평균 안자각증상 점수가 6.13 으로 I군(3.53) 또는 비화면작업군(3.30) 보다 훨씬 더 높았다(P<0.01). 안자각증상 점수와 유의한 상관관계를 보인 독립변수들은 화면작업시간, 확대경 사용유무, 교대근무형태 등이었고, 채용시와 조사시 원거리시력 차이, 원거리시력과 근거리시력 차이, 누액분비기능, 안압, 굴절력 등과 유의한 상관관계를 보인 독립 변수는 하나도 없었다. 안자각증상 점수를 종속변수로 하는 중선형 회귀분석 결과에서는 화면작업시간이 길수록, 단부제나 2교대 근무자보다 3교대 근무자에서 유의한 선형관계를 나타내었다(P<0.01). 본 조사에서는 1일 장시간 VDT작업으로 시력이 저하되는 것은 관찰할 수 없었고 안자각증상은 유발되는 것으로 나타났다. 안자각증상의 예방을 위해 VDT 작업장의 조명을 적절하게 유지하고 장시간 연속해서 작업하지 않도록 작업관리를 해야 할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.173-198
• /
• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.