• 한국환경과학회지
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• 제33권3호
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• pp.217-226
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• 2024

Manufacturing workers face increased fatigue and stress due to environmental factors in workplace such as noise and vibration. Addressing this issue requires creating conducive rest spaces; however, the existing conditions of rest spaces in manufacturing workplace are subpar and lack sufficient scholarly evidence. This study investigated the effect of nature-based rest spaces on the physical and emotional recovery from fatigue on manufacturing workers. Three manufacturing complexes with nature-friendly rest spaces were selected, and 63 manufacturing workers participated in the study. The measurement tools included the Multidimensional Fatigue Scale (MFS) for fatigue levels, physiological indicators (blood pressure and heart rate), and emotional indicators (Zuckerman Inventory of Personal Reaction Scale; ZIPERS, Perceived Restorativeness Scale; PRS, Profile of Mood States; POMS and State-Trait Anxiety Inventory; STAI). The study compared recovery levels during a 7-minute rest between a space without plants and a space with natural elements. The results indicated a significant reduction in systolic and diastolic blood pressure of participants in green rest spaces compared with those in conventional rest spaces. Regarding fatigue levels, green rest spaces showed a decrease in systolic blood pressure in the middle-fatigue and high-fatigue groups. Positive feelings increased in green spaces, whereas negative emotions decreased, suggesting that short breaks in nature-friendly environments effectively promote workers' physical and emotional recovery. Furthermore, this study emphasizes the importance of green space in various work environments to promote well-being in workers.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.115-124
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• 2023

현재 극한기상의 발생빈도가 많아지면서 극한기상현상이 발생하였을 때 피해규모는 증가하고 있다. 이게 과거부터 강우량의 예측을 위해 많은 시간과 제원을 투자하여 예측정보를 제공하고 있다. 하지만 이러한 정보는 전문가가 아닌 일반인이 이해하기 어려우며 특히 극한기상현상이 발생하였을 때 어느정도의 규모의 피해가 발생하는지에 대한 정보는 포함되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 영국에서 최초로 제시한 Risk Matrix 작성을 통해 영향예보 기준을 활용하여 호우피해 등급기준 Risk Matrix를 제시하였다. 먼저 강우량 자료와 피해자료와의 상관 분석을 통해 Risk Matrix 작성에 필요한 변수를 선정하고 선행연구에서 제시된 PERCENTILE (25%, 75%, 90%, 95%)과 JNBC(Jenks Natural Breaks Classification)기법을 이용하여 강우량과 피해에 따른 등급기준을 산정하여 두 개의 등급기준을 합성하여 하나의 기준을 제시하였다. 분석 결과에 이재민 세대수 결과의 경우 가장 많은 피해가 발생하였던 영산강, 섬진강유역에서 JNBC 보다 PERCENTILE이 가장 많은 분포를 보였으며, 충청도 지역에서는 유사한 결과를 나타내었다. 강우량의 등급화 결과를 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC의 등급이 높게 산정되었으며, 특히 전라도 지역과 충청도 지역에서 가장 큰 등급을 나타내었다. 또한 피해지역 호우특보 현황과 비교해 보면 JNBC가 유사한 것을 확인할 수 있다. Risk Matrix 결과에서 가장 피해가 심했던 세종, 대전, 충남, 충북, 광주, 전남, 전북지역을 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC가 잘 모사한 것을 확인하였다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 제7회 특별심포지움 논문집
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• pp.55-71
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• 2005

현무암으로 구성된 제주도에서 다양한 물리검층 수행하여 용암분출에 따른 물성변화 특성 및 동부지역에서 광범위한 해수침투대의 특성을 파악하고자 하였다. 제주도는 해안가를 따라서 해수침투 관측망을 구축, 운영하고 있으며 지하수자원의 평가와 이와 관련된 지질특성 파악 목적으로 다양한 조사와 모니터링을 수행하고 있다. 제주도의 29개 해수침투 관측정에서 방사능검층(자연감마선, 중성자검층 및 감마-감마(밀도)검층), 전기검층, 공경검층, 공내수의 온도/전기전도도검층, 유향유속검층 등을 수행하였다. 포화대 구간에 대한 물리검층 자료는 현무암 지질 특성을 잘 반영하였으며 일관성 있는 결과를 나타냈다. 자연감마선검층은 포화/불포화대 구간에 관계없이 퇴적층, 미고결 U층, 서귀포층에서 높은 값을 보였으며 중성자검층은 용암의 분출과 관련된 특성 파악에 효과적이었다. 수중화산쇄설성퇴적층은 높은 공극률, 낮은 전기비저항을 나타내며 주요 지하수의 유동통로로 해석되었다. 침상현무암은 높은 전기비저항과 넓은 범위의 공극률을 보이고 퇴적층과 U층은 낮은 전기비저항, 높은 공극률을 보인다. 동부지역의 온도검층 자료는 수문학적인 해석이 유용하며 수산지역의 해수침투 특성의 해석에도 이용되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.585-592
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• 2017

도심 내 매설된 대다수의 하수관로는 노후가 심각하게 진행되어 파손의 가능성이 높다. 또한, 도시개발의 집중도가 높아 인구밀도나 통행량이 많으므로 하수관로가 붕괴되면 사회 경제적으로 막대한 피해를 입게 된다. 따라서 관로 파손에 의한 사고를 예방하기 위해 사전적인 유지관리가 필요하며, 한정된 재원의 효율적인 활용을 위해 파손의 가능성과 피해의 규모를 동시에 고려한 위험도 기반의 우선순위 결정방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는, 다양한 해외 연구사례를 검토하여 위험도 기반의 하수관로의 조사 우선순위 결정 방법을 도출하였고 도심지 배수분구에 적용 검토하였다. 우선, 서울시 하수관로 GIS DB를 통해 확보 가능한 영향인자를 도출하고, 각 영향인자들의 가중치, 구분항목, 영향점수를 결정하여 가중치 환산법으로 하수관로 파손결과를 산정하였다. 또한, 하수관로의 예상 내용연수 대비 사용연수를 계산하여 파손가능성을 도출하였으며, 내츄럴 브레이크 방법으로 파손결과와 파손가능성을 5등급으로 구분하였다. 위 방법을 서울시 내 위치한 소규모 배수분구에 적용하여 위험도 매트릭스와 위험도 등급을 도출하였으며, 그 결과 전체 대상의 26%가 위험도 4-5등급인 CCTV조사 우선대상으로 선정되었다. 따라서 위험도 기반의 CCTV 우선순위 결정방법을 활용하여 조사가 우선적으로 필요한 대상을 체계적으로 결정할 수 있을 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제51권6호
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• pp.539-543
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• 2006

Lodging is classified as root lodging caused by the loss of supporting force in the root, bending caused by the deformation of the stem and breaking where the stem breaks down as loads exceeding critical elasticity were applied. This research excluded breaking which is not in a state of equilibrium and tried to partition the level of lodging using an algebraic model in root lodging and stem lodging, or bending. When a vertical load was applied, the deformation of the stem of rice plant showed the form of a quadratic equation. The trace of the panicle neck in the process of lodging was an ellipse-shape. When loading was pure root lodging, the trace of the panicle neck became a circle of which culm length is the radius. When it was a pure stem lodging, the trace of the panicle neck is an ellipse of which major axis is culm length and minor axis is 0.64* culm length. When both stem lodging and root lodging occurred in a natural setting, the partitioning of lodging can be calculated by a formula using eccentricity of an ellipse, S=e*100/0.768(S is the ratio of stem lodging in the whole lodging, e is eccentricity of the ellipse). This method is expected to be useful in simple lodging partitioning. We could also calculate the partitioning of stem lodging and root lodging as units of angles as an accuracy method, by using a straight line calculated by differentiating a quadratic equation of stem deformation at the origin of the coordinates. These two methods for dividing root and stem lodging showed different values. However, each of them showed almost same values with different lodging degree in one plant.

• 대한임상검사과학회지
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• 제50권2호
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• pp.205-210
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• 2018

단삼의 성분인 salvianolic acid B는 다양한 생리활성이 알려져 있다. 특히 항산화 효과는 간세포, 신경세포를 포함한 다양한 세포유형에서 보호효과가 있다고 보고되었다. 하지만 ferulic acid와 같이 항산화제로 여겨지는 몇몇 페놀성 물질은 특정 전이 금속이 있으면 산화작용을 하며 이것이 항암 효능을 설명하기도 한다. 본 실험에서 salvianolic acid B가 $Cu^{2+}$ 환경에서 산화작용을 하는지 알아보았다. salvianolic acid B와 $Cu^{2+}$를 동시 처리하면 supercoilded 형태의 DNA가 open circular 혹은 linear 형태로 바뀌었으나 salvianolic acid B 혹은 $Cu^{2+}$를 단독 처리 했을 때는 그렇지 않았다. $Cu^+$에만 특정적인 킬레이터 neocuproine을 이용하여 salvianolic acid B가 $Cu^{2+}$를 $Cu^+$로 환원시킴을 알았으며 $H_2O_2$를 물과 산소로 분해하는 catalase를 처리하면 DNA 분해가 일어나지 않았다. 활성산소종 중 하나인 $H_2O_2$는 생체분자 특히 DNA를 공격하여 정상기능을 수행하지 못하게 한다. 정리하면 salvianolic acid B에 의한 $Cu^{2+}$의 환원은 $H_2O_2$를 생성하며 $H_2O_2$는 DNA 분해를 일으킨다. 이런 결과는 salvianolic aicd B의 항암효과가 salvianolic acid의 $H_2O_2$ 생성 때문일 수 있다는 작은 단서를 줄 수 있으며 이는 좀 더 실험이 이뤄져야 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.23-35
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• 2012

본 논문은 울산광역시를 대상으로 선사시대 최적의 입지를 GIS를 통한 분위수방법과 자연결점법으로 조사하였고, 등급화 통계분석방법으로 선사유적의 존재가능성을 분석하여 선사유적의 정착 패턴을 규명하였다. 연구에 사용된 변수는 고도, 사면 경사도, 수계 최소거리, 사면방향, 지질, 토양배수등급, 심토토성, 토지이용추천 등이며, 이를 이용하여 입지분석 및 분포예측을 실시하였다. 입지분석결과, 선사유적의 최적 입지환경 중 지형적 환경은 저지대 완경사지의 남향인 지역에 수계를 포함하는 곳이며, 지질 토양환경은 제4계 충적층의 배수상태가 양호하고, 심토토성은 식양질, 토지이용추천은 밭인 곳이 최적의 등급으로 분석되었다. 유적분포 예측결과, 태화강과 동천강이 합류하는 하류지역은 하천과 근접하여 식수이용이 용이하며, 경사도 및 고도가 낮은 지역으로 강 상류로부터 운반 퇴적된 충적층이 넓게 형성되어 농경생활에 적합하여 유적존재 가능성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.311-316
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• 2021

획일적인 미용 개념에서 탈피한 세계화 교육체계를 갖춘 대학의 미용학과는 타교(他校)와의 치열한 경쟁 관계에서 우위를 점할 수 있으며, 학과의 발전과 활성화도 보장받게 된다. 또한 소속 계열과 학과의 대내외적 홍보전략 수립과 현실적 미용교육의 방향 분석을 위해 학과명에 대한 연구는 매우 필요하다. 이에 영호남 소재 대학을 4개의 권역으로 분류하여 소속 계열과 학과명에 대한 동향을 분석한 결과 미용학과의 권역별 소속 계열은 자연과학과 예체능 계열 소속이 가장 많이 나타났다. 그리고 권역별 미용 계열 학과명은 부산·경남권역, 대구·경북권역, 광주·전남권역, 전북권역이 각각 미용과 5개교(29.41%), 뷰티디자인과 3개교(13.04%), 뷰티미용과 8개교(50.00%), 뷰티디자인과 2개교(33.33%)로 많이 나타났다. 본 연구는 미용 교육목표에 부합하는 예술적이고 창의적인 감각을 함양한 전문 미용인 양성을 가능하게 하며, 세부 전공에 따른 학과 분리나 학과명 변경에 매우 필요한 기초 자료로 제공되리라 사료한다.

• 한국조경학회지
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• 제36권2호
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• pp.1-13
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• 2008

버스정류장은 기다림, 만남, 휴식 등 다양한 이용행태가 이루어지는 곳이다. 따라서 이용의 요구들을 만족시켜야하며, 이용자들에게 쾌적감과 만족감을 부여할 수 있는 공간으로 조성되어야 한다. 현재 버스정류장은 경관, 생태 및 행태를 고려하지 않고 인위적이고 획일적인 형태로 조성되어 이용자들은 열악한 환경에 노출되어 있다. 작지만 요긴하고 편리함을 상징하는 도시소공원을 버스정류장과 결합시켜 시민들의 일상생활 속에서 가깝게 이용할 수 있는 휴식공간의 양적 증대뿐만 아니라 도시경관의 향상 및 다양한 형태의 공원조성 등 질적인 변화를 가져올 수 있을 것이다. 사례지의 조사를 통해 버스정류장에 소공원을 연계시킴으로써 나타날 수 있는 효과들은 첫째, 소공원은 버스를 기다리는 버스이용자에게 쉼터를 마련해준다. 둘째, 편의시설들에 더하여 모자란 휴식공간을 공원이 보완해주며, 버스탑승과 공원이용을 편리하게 해준다. 셋째, 버스정류장의 기능인 버스의 승 하차 및 공원의 기능을 동시에 달성할 수 있는 다기능적 공간으로 효율적인 공간이용을 가능하게 한다. 넷째, 문화적인 요소를 가하여 지역의 색을 나타낼 수 있는 상징적인 랜드마크적 요소가 될 수 있다. 다섯째, 공원에 존재하는 녹지는 그린웨이의 한 거점으로서 도심지의 환경복원에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 버스정류장의 소공원화를 제안하기 위해 선정된 지표를 토대로 일반적인 버스정류장의 문제점을 도출하고, 버스정류장에 공원으로 활용되고 있거나 또는 활용될 수 있는 잠재력을 가진 공간을 조사하여 해결방안을 찾아보았다. 또한, 현재 존재하지 않는 이 새로운 형태의 공간을 버스정류장공원(Bus Stop Park)라 정의하고, 이를 조성하기 위한 사례들의 모듈을 제안하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.