본 연구에서는 치과위생사의 근무환경에 따른 직무만족도를 알아보기 위해 전국의 치과의원에 근무하는 4,663명의 치과위생사를 대상으로 자기기입식 설문조사를 하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 일반적 특성에 따른 직무만족도에서는 연령이 높을수록, 기혼인 경우, 최종학력이 높을수록, 경력이 많을수록 직무만족도가 높았다. 급여에 따른 직무만족도에서는 급여가 적절하다고 생각하는 경우, 연간 급여 인상정도가 높을수록 만족도가 높았다. 또한, 인센티브가 제공되는 경우, 포상, 휴가비 등의 지원이 되는 경우, 초과근무수당과 야간근무수당이 지급되는 경우 직무만족도가 높았다. 업무에 따른 직무만족도에서는 주당 평균 근무 시간이 적을수록 만족도가 높았고, 업무량이 적절한 경우, 충분한 인력이 구성된 경우, 타 인력 간 명확하게 업무가 구분된 경우 직무 만족도가 높았다. 직무만족도에 영향을 미치는 요인은 기혼인 경우 미혼에 비해 만족도가 높았으며 경력이 높을수록, 급여가 적절하다고 생각하는 경우, 포상 또는 휴가비가 지원되는 경우, 초과근무수당과 야간근무수당이 있는 경우, 업무량이 적절한 경우, 충분한 인력의 구성 여부, 타 인력간의 명확한 업무 구분이 된 경우 만족도가 높았다. 이상의 결과로 치과위생사의 직무만족은 이직에 영향을 미치며 해당조직의 성과에도 큰 영향을 미친다. 따라서 치과위생사의 직무만족에 영향을 미치는 급여와 명확한 업무의 구분 등 근무환경의 개선이 필요하다 생각된다.
지구온난화는 급격한 기후변화 및 자연재해를 발생시키고 있어 세계에서 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 각국에서는 이산화탄소 배출 저감, 재생에너지 비중 확대 등의 정책을 대폭적으로 추진하면서 재생에너지에 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이중 태양광 발전은 기존의 도시 외곽의 유휴부지 뿐만 아니라 BIPV와 같이 도심지 내에 적용연구가 수행되고 있으며, 선진국에서는 도로에 태양광 발전을 적용하기 위한 실증시설 조성이 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태양광 발전이 가능한 도로 건설을 위해, 태양광 패널과 프리캐스트 콘크리트 블록을 모듈화 하기 위한 구조요소 설계와 시험시공을 수행하였다. 시공 후 6개월간 현장 적용성 평가를 위하여 미끄럼 저항성 및 블록의 침하량과 단차를 측정하였다. 실험 결과 미끄럼 저항성은 국내 일반도로의 기준은 만족하였으나, 고속도로의 기준은 만족하지 못하는 것으로 나타났으며 시간이 경과함에 따라 미끄럼 저하성이 감소되는 경향을 나타내었다. 또한 블록의 침하량도 점차 미소하게 증가하는 경향을 보여 일부 단차가 발생하는 것으로 확인되었으나 도로의 허용 침하량을 고려하여 볼 때 매우 미소한 것으로 나타났다. 따라서 이후 일정기간 동안 추후 변화양상을 조사 분석함으로서 유지관리 기법의 확립이 요구된다.
국내 건축 구조물 방수재료 중 하나인 수용성 고무 아스팔트계 도막 방수재는 주로 실내(화장실, 주방, 배란다 등)에 많이 사용되고 있다. 일반적으로 아스팔트계열의 재료는 검은색의 기본 채도를 벗어나지 못하여 노출용보다는 비노출용으로 많이 쓰이고 있으며, 수용성 고무 아스팔트계 도막방수재의 경우는 기본적으로 낮은 물성 때문에 실내로 한정하여 적용하고 있다. 이에 인장 및 신장성 향상을 위하여 실란커플링제와 무기필러, 프로세서 오일 넣어 물성을 향상시켰고, 이에 따라 실외 도막방 수재 품질기준과의 기초 물성을 분석하였다. 그 결과 노출용 품질기준과 비교한 수용성 고무 아스팔트 도막방수재는 시험 평가가 진행된 전 항목에서 실리콘 고무계의 기본 물성 품질기준을 상회하는 결과가 나타났으나, 우레탄 고무계 1류의 인장강도 및 인열강도 클로로프렌 고무계 인열강도 품질기준 대비 성능이 약 34.2%에서 약 40.8% 정도 부족한 것으로 나타났다.
본 연구는 GIS를 통해 토양정보를 수집하고 가공하여 농산물 생산량을 예측하는 모델을 제안한다. 농산물 생산량 예측 딥러닝 알고리즘은 공개된 CNN-RNN 농산물 생산량 예측 모델 구조를 변경하여 국내 농산물 자료 환경에 적합하도록 새롭게 구축하였다. 기존모델은 두 가지 특징을 가지고 있는데 첫 번째는 농산물의 생산량을 해당 필지값이 아닌 당해 평균값으로 대체한다는 것이고 두 번째는 예측하는 연도의 데이터까지 학습한다는 것이다. 새로운 모델은 해당 필지의 값을 그대로 사용하여 데이터의 정확성을 확보하고 예측하고자 하는 연도 이전의 데이터만 가지고 학습할 수 있도록 네트워크 구조를 개선하였다. 제안한 CNN-RNN 모델은 1980년부터 2020년까지의 기상정보, 토양정보, 토양적성도, 생산량 데이터를 학습하여 김장용 가을배추의 지역별 단위면적당 생산량을 예측한다. 2018년부터 2021년까지 4개 연도별 자료에 대하여 계산하고 생산량을 예측한 결과, 테스트 데이터셋에 대한 오차백분율이 약 10% 내외로 실제값과 비교하여 정확도 높은 생산량 예측이 가능했고, 특히 전체 생산량 비중이 큰 지역에서의 생산량은 비교적 근접하게 예측하는 것으로 분석되었다. 또한 제안모델과 기존모델은 모두 학습자료 연도 수가 증가할수록 점점 오차가 작아지므로 학습데이터가 많아질수록 범용 성능은 향상되는 결과를 나타낸다.
본 연구는 우리나라의 중소기업들에 대하여 스마트 팩토리 관련 기술의 수용 및 사용의 수준을 제고하기 위한 관련 정책의 수립에 도움을 제공하기 위한 것이다. 이를 위하여 통합기술수용모델(UTAUT)을 확장하여 기술 수용의도에 영향을 미칠 수 있는 추가적인 영향요인들을 선정하였으며, 이를 실증하는 것이다. 연구목적의 달성을 위하여 리커트 7점 척도로 구성된 설문지를 작성하였으며, 제조 관련 기업을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 통계처리에 활용된 설문지는 총 136부이다. 가설검정 결과 성과기대와 사회적 영향은 수(사)용의도에 정(+)의 유의한 영향을 미치지만, 노력기대와 촉진조건은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 검정되었다. 확장요인으로서 네트워크 효과, 조직특성은 정(+)의 유의한 영향을 미치며, 혁신저항은 부(-)의 유의한 영향을 미치지만 인지된 위험은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 검정되었다. 기업의 규모가 클수록 인지된 위험과 혁신저항의 수준은 낮으며, 이를 제외한 수(사)용의도 영향요인과, 수(사)용의도, 수(사)용행동의 수준은 높은 것으로 검정되었다. 본 연구를 통하여 스마트 팩토리 관련 기술의 수(사)용에 긍정적, 부정적 영향을 미칠 수 있는 요인들을 규명함으로서 제고되어야 하는 요인과 감소시켜야 하는 요인을 제시하였으며, 비교적 기업의 규모가 큰 기업들부터 우선적으로 스마트 팩토리 관련 기술이 수용될 수 있도록 하여야 한다는 연구결과를 제시한다.
Objective : Tumours of the brain are a rare occurrence accounting for approximately 2% of all neoplasms in adults. Few studies have been done in Nigeria on the profile of brain tumours. The aim of this study is to determine the profile of brain tumours in general and determine the change in Kanofsky Performance Score (KPS) after treatment. Methods : This is a prospective hospital-based study in Kaduna. All consecutive patients over 18 years of age with diagnosis of brain tumours from January 2016 to December 2019 were included in the study. Demographic and clinical data was collected using a proforma during the study. Patients who received treatment were followed up for 12 months. The primary outcome data was the difference in the quality of life as measured by KPS at the point of first contact and at 1-month after treatment and at 12-month follow up. Data obtained was analysed with SPSS version 25.0 for Windows. Descriptive statistics was done to determine the profile. Paired t-test at 95% confidence interval was done to check for significant correlation between the mean KPS. Results : A total of 39 consecutive patients were included in the study. There was a slight male preponderance with a M : F of 1.17 : 1. Meningioma and metastasis were more common in females while gliomas and pituitary tumours were more common in males. The mean age of patients was 49.8 years and standard deviation of 11.8 years. Pituitary tumours were the most common tumours. The most common location of the tumour was frontal lobe followed by the pituitary gland. The mean duration of symptoms before neurosurgical consultation was 38 weeks. The most common presenting symptoms of patient with brain tumour was headache. The quality of life improve compare to the baseline in 81% of patient at discharge and at 1 year follow up. The overall mortality rate was 25.6%. Conclusion : The most common brain tumour in our study is pituitary tumour. Most patients present late. The most common presenting symptoms is headache. There is significant improvement in the KPS of patients following treatment. The overall mortality rate at 1-year post treatment is 25.6%.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.869-875
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2009
Safety is a big issue in the construction sites. For safe and secure management, tracking locations of construction resources such as labors, materials, machineries, vehicles and so on is important. The materials, machineries and vehicles could be controlled by computer, whereas the movement of labors does not have fixed pattern. So, the location and movement of labors need to be monitored continuously for safety. In general, Global Positioning System(GPS) is an opt solution to obtain the location information in outside environments. But it cannot be used for indoor locations as it requires a clear Line-Of-Sight(LOS) to satellites Therefore, indoor location monitoring system could be a convenient alternative for environments such as tunnel and indoor building construction sites. This paper presents a case study to investigate feasibility of Wi-Fi based indoor location monitoring system in construction site. The system is developed by using fingerprint map of gathering Received Signal Strength Indication(RSSI) from each Access Point(AP). The signal information is gathered by Radio Frequency Identification (RFID) tags, which are attached on a helmet of labors to track their locations, and is sent to server computer. Experiments were conducted in a shield tunnel construction site at Guangzhou, China. This study consists of three phases as follows: First, we have a tracking test in entrance area of tunnel construction site. This experiment was performed to find the effective geometry of APs installation. The geometry of APs installation was changed for finding effective locations, and the experiment was performed using one and more tags. Second, APs were separated into two groups, and they were connected with LAN cable in tunnel construction site. The purpose of this experiment was to check the validity of group separating strategy. One group was installed around the entrance and the other one was installed inside the tunnel. Finally, we installed the system inner area of tunnel, boring machine area, and checked the performance with varying conditions (the presence of obstacles such as train, worker, and so on). Accuracy of this study was calculated from the data, which was collected at some known points. Experimental results showed that WiFi-based indoor location system has a level of accuracy of a few meters in tunnel construction site. From the results, it is inferred that the location tracking system can track the approximate location of labors in the construction site. It is able to alert the labors when they are closer to dangerous zones like poisonous region or cave-in..
본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 산림조성사업에 있어서 가장 큰 비중을 차지하는 인건비와 생산비용을 절감시키고 경사가 험준한 우리나라 산림지형에서 유용하게 이용 가능한 경량 식혈기를 개발하고자 수행하였다. 제작된 1차 시제품은 토양을 굴취하는 스크류(screw) 부분과 동력원인 배터리로 구성되고, 제원은 스크류의 길이 170mm, 상단폭 60mm, 하단폭 47mm, 나선각(Helix angle)은 23°, 그리고 Tip은 송곳형태로 길이 50mm로 설계·제작하였고 무게를 줄이기 위해 1줄 스크류를 채택하였다. 또한, 동력원으로는 회전용 DC Motor(WD-6G2425, WONILL, Korea)로 최대 Torque는 30㎏f-cm, 회전속도는 20~30rpm으로 설정하였다. 감속비는 30:1의 K6G30C 감속기에 무부하 상태로 사용한 결과 48시간 작동하였다. 그리고 배터리는 경량식재기의 개발을 목표로 하기 때문에 무게를 고려하여 리듐배터리를 사용하였으며, 포트묘의 길이가 15cm 내외인 점을 고려하면 스크류의 회전력이 최대 100kgf-cm정도로 설계하였다. 1차 시제품의 성능을 평가하기 위해 조사지에서 굴취시 스크류에 소요되는 회전력을 측정한 결과, 회전력이 가장 큰 곳은 A area(단단한 초지), 그 다음은 F area(경사가 40°인 산지), E area(경사가 30°인 산지)의 순서로 나타났다. 토양의 굴취 회전력은 일반적으로 깊이가 깊어질수록 높아지는 경향을 보이고 있으며, 대체적으로 토양의 깊이 10cm 부근에서 높은 경향을 보였다.
일반적으로 폴리우레아는 부착성능, 신장률, 투수 저항성이 매우 높아서 구조물의 방수 코팅재료로 많이 사용되고 있다. 또한, 스프레이건을 이용하여 쉽고 빠르게 작업이 가능하며, 약 30초 이내에 경화가 되기 때문에 시공성도 매우 뛰어나 우수한 기능성 재료로 각광받고 있다. 그러나, 건설산업에서 폴리우레아는 대부분이 방수코팅재료로 사용되고 있으며, 구조물의 성능을 향상시키는 보강재로 사용하기 위한 연구는 전무하다. 따라서, 본 연구는 폴리우레아를 일반 구조물의 보강재로 사용하기 위한 기초적인 연구로 폴리우레아의 구성성분의 변화에 따른 영향을 파악하고자 한다. 또한, 개발된 폴리우레아의 구조 보강성능을 확인하기 위하여, RC 보와 슬래브를 제작하여 휨 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과, 폴리우레아는 콘크리트 시험체와 일체거동을 보이며, 연성과 강성이 상승하는 것으로 나타났다. 그러나, 섬유시트와 폴리우레아로 2중 보강한 시편은 오히려 섬유시트만으로 보강한 시편보다 낮은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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