• 유기물자원화
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• 제16권2호
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• pp.57-65
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• 2008

일반적 중 저농도형 하수처리시설을 통해서는 처리가 힘든 고농도 유기성 폐수의 경우 재생에너지 생산이 가능한 혐기성 분해로 처리하는 것이 유리하다. 기존 호기성 처리에서 이미 그 실용성과 우수성이 입증된 E-PFR을 혐기성 처리에 적용하여 그 효용성과 재생에너지 생산 효율 증대 효과 등을 검증하고, 효율적인 재생에너지 생산을 위한 조건 등을 제시하기 위한 연구를 수행하였다. N 음식물쓰레기 처리시설에서 발생하는 탈리액을 대상으로 수행한 Pilot Plant 규모의 실험 연구에서 반응기의 구조적 특성으로 인해 혐기성 분해의 효율 향상 및 메탄가스 발생량이 증가함을 확인하였다. 이러한 처리 효율의 향상은 유체 이동관과 각단을 분리하는 격벽을 설치한 E-PFR의 구조적 특성에 기인한 원활한 혼합조건 형성과 스컴제어로 혐기성 처리에 있어서도 매우 이상적인 반응 조건을 형성시키기가 용이하였기 때문이다. E-PFR은 상향류식 폐수 유입과 각 단별로 분리된 다단형 처리로 인해 폐수 유입 구역에는 상대적으로 높은 MLSS가 유지될 수 있으므로 충격부하에 대한 내성이 강하고, 전체적으로 혐기성 최적 pH인 7.0~8.0 정도를 유지하여 상대적으로 높은 가스 발생량 및 메탄가스 함량을 유지하는 것이 가능하였다. 뿐만 아니라, 각 단별로 각기 다른 MLSS를 유지시키면서 SRT를 상대적으로 길게 유지함으로써 유기물 분해 및 가스 발생 효율을 증가시키는 효과가 있었다. 향후, 반응기의 구조적 개선과 발생가스를 이용한 교반 효과 개선 등을 통해 메탄가스 함량 70 % 수준의 안정적 혐기성 분해가 가능한 실증 플랜트 설계가 가능할 것으로 판단되며, 이를 통해 한층 향상된 재생에너지 획득 시스템 확보가 가능할 것이다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제18권3호
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• pp.11-36
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• 2001

The purpose of this study is to analyze health behavior by comparing the difference between self-perceived health status and health examination results. The study subjects consist of 7,702 people aged over 20, surveyed by Health Interview survey, Health Examination survey, Dietary Life survey, Health Consciousness and Behavior survey. Data used in the study are drawn from raw data from a 1998 National Health and Nutrition survey. General characteristics variables are sex, age, education level, residential area, marital status, occupation, and living standard while dichotomous variables, ‘not healthy’ and ‘healthy’ are used to measure self-perceived health status. Variables for health examination results are high blood pressure, high cholesterol, diabetes, liver diseases, liver inflammation, kidney diseases, normal weight, regular diet, optimum sleeping time(7-8 hours), regular health examination and health behavior practice group. Major findings of the study are as follows: 1) Analysis of self-perceived health status and health behavior by disease: Variables significantly correlated with high self-perceived health status have strong associations with high health behavior practice, which supports the hypothesis that as one has high self-perceived health status, one is more likely to practice health promoting behavior. The results of analysis of health behavior differences by dividing subjects into two categories, ‘cases of illness’ and ‘cases of no illness’ indicate that drinking, sleeping time, health examination are significant variables (p〈0.001, 0.05) whereas smoking, weight control, regular exercise, regular diet are not significant. 2) Analysis of disparity patterns between self-perceived health status and health examination: The hypothesis that health behaviors would be different according to the disparity pattern between self-perceived health status and health examination is supported as a result of χ2 test. Among Type I : Self-perceived health status is high and actual health status is good (no disease) Type II: Self-perceived health status is high and actual health status is poor(have disease) Type III: Self-perceived health status is low and actual health status is good(no disease) Type IN: Self-perceived health status is low and actual health status is poor(have disease) Type I and Type IV show no disparity, Type I shows the highest health promoting behavior whereas Type IV shows the lowest health promoting behavior. Type II, and III, compared to Type I, practise lower health promoting behavior. Multi-logistics regression analysis was conducted to find out the degree of impact on health behavior. Independent variables are general characteristics, self-perceived health status and health examination result and presence of illness, while the dependent variable is health promoting behavior. The analysis of the impact of self-perceived health status on the health promoting behavior shows that smoking, drinking, weight control, regular exercise, health examination practice, and/or regular diet are significantly correlated to self-perceived health status. High self-perceived health status is inversely related to high health promoting behavior. This finding supports the hypothesis that the higher one perceives one's health, the more likely one is to practice health promoting behavior. On the contrary, the presence of illness has little impact on health promoting behavior. 3) Multiple logistics analysis on how disparity patterns between self-perceived health status and health examination affect health behavior: The results of multiple logistics analysis made on health behavior variables compared to the standard variable are as follows: When analyzed on the standard of Type I, smoking is a significant risk factor for the Type IV. In case of drinking, all the patterns show a high probability of relative risk ratio. With regard to weight control, it is a risk factor for Type II while all the patterns show high probability of not practising when analyzed on the standard of type IV. Type III and IV show high probability of not doing regular exercise while Type IV, shows a high probability of not taking appropriate sleeping time. When analyzed on the standard of type IV, all the patterns show a high probability of not taking health examinations. Type III and IV show a high probability of not having regular meals. As for overall health promoting behavior, Type III and IV show a high relative risk ratio. These two groups have low self-perceived health status. It implies that self-perceived health status has significant impact on health promoting behavior. This is also supported by the fact that Type I with high self-perceived health status and no illness shows a high practice rate of health promoting behavior. Types II and III the groups with high disparity between self-perceived health status and health examination results, show a low practice rate of health promoting behavior when compared to Type I. Type IV, that is the group with low self-perceived health status and actual illness, shows the lowest practice of health promoting behavior. It is highly probable that this type proves to be the poorest health group.

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권2호
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• pp.167-174
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• 2015

목 적 : 복잡하고 정교하게 계획된 용적변조회전 방사선치료(Volumetric Arc Therapy, VMAT)의 Portal Dosimetry를 이용한 치료 전 선량평가가 다양한 인자에 따라 재현성을 유지하는지 분석하고자 하였다. 대상 및 방법 : 실험에는 TrueBeam STx$^{TM}$(Ver.1.5, Varian, USA), Portal dosimetry application(Ver.10, Varian)과 Portal Vision aS1000 Imager(Varian, USA)을 사용하였다. 두경부암 환자 2명, 전립샘암 환자 3명, 폐암 환자 1명, 자궁경부암 환자 1명, 총 7명의 환자에 대하여 Portal Dosimetry용 VMAT 전산화치료계획(Eclipse, Ver.10.0, Varian, USA)을 수립하였다. 오전 치료 전과 후 오후 치료 종료 후 각 4시간 간격을 두고 3회씩 5일에 걸쳐 선량평가를 시행하였다. Gamma pass rate(GPR 3%, 3mm 95%신뢰구간)와 Beam 출력의 상관관계를 확인하기 위하여 선량평가 시행 전 Beam 출력 을 물등가모형과 이온전리함(IBA dosimetry, Germany)을 이용하여 측정하였다. Electronic Portal Imaging Device(EPID) 상태에 따른 GPR 의 변화를 확인하기 위하여 EPID의 영상 교정 (Dark field correction, Flood field correction) 전과 후로 나누어 선량평가를 시행하였다. 또한 다엽콜리메이터(Multi Leaf Collimator) 상태에 따른 GPR의 변화를 확인하기 위해 다엽콜리메이터 Initialize 전과 후로 나누어 선량평가를 시행하였다. 결 과 : Portal Dosimetry를 시행하여 얻은 모든 환자들의 각 시간대 별 GPR의 평균값은 97.11%, 96.09%, 95.37% 였고 최대 차이를 보인 환자의 경우 각 시간대 별 GPR의 평균값은 95.73%, 94.20% 93.23% 였다. 선량평가 시점의 Beam 출력을 측정한 결과 각 시간대별 평균값은 100.45%, 100.46%, 100.59% 였다. EPID의 영상 교정(Dark field correction, Flood field correction)을 시행하기 전과 후의 대상 환자들의 GPR의 평균값은 95.94 %, 96.01% 였다. 또한 다엽콜리메이터 의 Initialize 를 시행하기 전과 후의 대상 환자들의 GPR 의 평균값은 95.83%, 96.40%였다. 결 론 : 치료기 사용시간이 경과됨에 따라 대상 환자들의 GPR 평균값이 0.8% 감소함을 확인할 수 있었다. Beam 출력은 각 측정시점에 0.1% 오차범위 안에서 일정한 상태를 유지하였다. EPID의 영상 교정 전, 후 의 선량평가 결과 GPR은 평균 0.1% 차이를 나타내었다. 다엽콜리메이터의 Initialize 전, 후의 선량평과 결과 Initialize 시행 후 GPR이 평균 0.6% 상승하였고 다엽콜리메이터 상태에 따라 GPR이 변화할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 복잡하고 정교하게 계획된 VMAT의 치료 전 선량평가 도구로서 재현성을 유지하며 Portal Dosimetry를 이용하기 위해서는 주기적인 장비의 점검뿐만 아니라, 선량평가에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인자들에 대한 관리가 이뤄져야 할 것으로 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제20권1호
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• pp.37-41
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• 2016

정도관리(Quality Control)는 오차를 최소한으로 하여 검사의 신뢰도를 증진 시키는 것을 목적으로 하고 있으며 이러한 정도관리 활동을 통해 환자의 진단과 치료방침에 영향을 주는 핵의학 혈액 검사의 신뢰도가 확보되고 있다. 이에 연구자들은 신뢰도 향상의 추가적인 기법으로 건강검진 수검자를 대상으로 시행한 핵의학 혈액검사의 모집단 분포를 이용한 통계적 품질관리의 유용성을 평가해 보고자 한다. 2014년 1월부터 2014년 12월까지 서울아산병원 건강증진센터를 이용한 건강검진 수검자 41,341명을 대상으로 핵의학 혈액 검사 12종목에 대해 통계 분석을 시행 하였다. 통계분석은 핵의학 혈액 검사 12종목에 대한 결과 보고 치를 참고치 이내, 참고치 이상, 참고치 이하의 세 가지 그룹의 월간 백분율로 구분하여 모집단 분포의 평균값과 표준편차, 그리고 표준편차 지수(Standard Deviation Index: SDI)를 산출 하였고 그 결과 모집단 분포의 표준편차는 모든 그룹에서 대부분 ${\pm}2SD$ 이내의 결과를 보였다. 건강검진 수검자에 대한 핵의학 혈액검사 12종목(AFP, CEA, CA19-9, CA125, PSA, TSH, FT4, Anti-Tg-Ab, Anti-TPO-Ab, Calcitonin, 25-OH-VitD3, Insulin)의 모집단 분포를 분석한 결과 월간 백분율의 표준편차 지수(SDI)가 ${\pm}2.0$ 이상인 경우는, 1월과 3월 Insulin검사에서 각각 2.3, 2.4, 5월 Anti-Tg-Ab검사에서 2.2, 그리고 9월 CA19-9에서 2.2의 결과를 보였다. 이는 검사 Kit 시약의 이상 (동위원소 시약의 최대 결합률 저하), 검사반응 시간의 저하가 원인 이었다. 연구대상이 되는 전체의 속성을 포함하고 모집단 분포의 특성을 이용한 통계적 품질관리는 검사실에서 시행하고 있는 내부정도관리 프로그램을 보완하는 역할을 할 수 있으리라 생각된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권3호
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• pp.283-289
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• 2019

본 연구에서는 광주광역시 학교급식 농산물의 잔류농약을 모니터링하고 섭취량에 따른 위해평가를 실시하였다. 2015년부터 2017년 까지 광주광역시 소재 학교에 공급되는 농산물 320건을 실험대상으로 하였다. 농산물 전처리 및 잔류농약 분석은 식품공전 다종 농약 다성분 분석 제2법에 따라 120종의 잔류농약을 실험하였다. 검량선에 대한 직선성 상관계수는 0.9923~1.0000, LOD는 0.004~0.019 mg/kg, LOQ는 0.012~0.057 mg/kg으로 양호하게 나타났으며 회수율은 79.1~100.2%로 나타났다. 학교급식에 사용되는 농산물 320건 중 18건(5.6%)에서 잔류농약이 검출되었으며, 고구마 순 1건(0.3%)이 잔류농약허용기준을 초과하였다. 잔류농약 검출빈도는 고추 8회, 파프리카 3회로 다른 농산물에 비해 높은 검출빈도를 나타내었고 가장 높은 검출빈도를 나타낸 잔류농약은 boscalid(4회)와 acetamiprid(3회)로 나타났다. 실험결과 학교급식 농산물 중 고추, 파프리카, 고구마 순에 대한 잔류농약 관리가 필요한 것으로 나타났다. 잔류농약 위해도 평가 결과 고구마 순에서 검출된 bifenthrin이 64.18%로 가장 높았으며, 고추에서 검출된 boscalid 등의 Hazard index는 0.03~8.23%로 나타나 학교급식 농산물의 Hazard index는 안전한 수준으로 평가되었다. 그러나 채소류를 학교급식 식재료로 제공할 경우 잔류농약 식이섭취량을 최소화하기 위해 철저한 세척이 필요한 것으로 판단되며 친환경 농산물의 식재료 보급 확대가 필요한 것으로 판단된다.