본 연구는 생활스트레스, 우울, 스마트폰 중독이 대학생의 삶의 질에 미치는 영향을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 G시에 소재한 일개 대학교 재학생 194명이며, 수집된 자료는 기술통계와 t-test, one-way ANOVA, Pearson correlation coefficient, Multiple Regression을 실시하여 분석하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연구대상자의 생활스트레스는 평균 $.62{\pm}.33$점, 우울 $.24{\pm}31$점, 스마트폰 중독 $2.59{\pm}.63$점, 삶의 질 $3.48{\pm}.54$점으로 나타났다. 둘째, 대학생의 생활스트레스는 학년에서 통계적으로 유의한 차이가 있었고, 우울은 학년, 대인관계, 음주에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 또한 대상자들의 스마트폰 중독은 성별, 스마트폰 이용시간, 외모 만족도, 운동, 음주에서 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 삶의 질은 성별, 스마트폰 이용시간, 외모 만족도, 대인관계, 운동 등과 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 셋째, 연구대상자의 삶의 질과 생활스트레스, 우울, 스마트폰 중독 간에 통계적으로 유의한 부적 상관관계가 나타났다. 넷째, 연구대상자의 삶의 질에 영향을 미치는 요인은 생활스트레스, 우울, 스마트폰 중독으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 대학생들의 삶의 질 향상 프로그램 개발을 위한 기초자료서 활용되기를 기대한다.
Objectives : The purpose of this study was to determine the effects of oral health on the quality of life of elderly patients with dentures or implants. It is our intention that through this analysis we can aid seniors in making the choice between dentures or implants, considering future masticatory function and the likely effects of this decision on the patients quality of life. Methods : This survey was conducted between November 1, 2010 and November 25, 2010, in Kyunggi-Do, whasung city. The research was carried out at one public health center, among elderly patients. 105 seniors were surveyed using the direct interviewing method, oral health related quality of life was measured by the Philadelphia Geriatric Center(PGC) Morale Scale. Collected data was examined using the SPSS 13.0 program, using frequency, mean, and standard deviation analysis, T-test and $x^2$ test. Results : The number of residual teeth for patients who have implants was $20.45{\pm}5.85$, while among those patients with dentures the number was considerably lower, $8.11{\pm}7.66$(p<0.05). The results of patients masticatory function, was $28.13{\pm}2.40$ for those with implants, and $25.35{\pm}4.15$ with dentures. The results were better for those with implants. Among implant patients overall satisfaction was rated $25.21{\pm}3.63$, higher than for those with dentures $20.20{\pm}6.79$(p<0.05). Quality of life was scored higher for patients with implants($12.76{\pm}2.61$) compared to those with dentures($10.47{\pm}3.52$)(p<0.05). The subjects masticatory function was highly related to the number of remaining teeth and greater masticatory function had a positive effect on patients quality of life and life satisfaction. Conclusion : Dental treatments such as dentures and implants will have a great influence on patients quality of life and life satisfaction. Implants can improve the oral health related quality of life and satisfaction and the general quality of life more than denture therapy.
본 연구에서는 지상 $PM_{2.5}$ 측정 자료와 일기도 자료, WRF 및 CMAQ 모델을 활용하여 동북아시아 지역의 계절별 $PM_{2.5}$ 거동특성을 분석하였으며, 대기질 모델에 BFM을 적용하여 우리나라 $PM_{2.5}$ 농도에 대한 계절별 국내외 기여도를 평가하였다. 일기도 자료를 기반으로 국내 $PM_{2.5}$ 측정 자료 및 대기질 모사결과를 통해 $PM_{2.5}$의 거동특성을 분석한 결과, 동북아 지역에서의 $PM_{2.5}$는 장거리 수송된 대기오염 물질의 유입 및 대기정체 현상에 기인한 농도의 증가 또는 깨끗한 공기의 유입에 따른 농도의 감소 등의 특징이 계절별 종관기상 특성에 따라 상이하게 나타났다. 대기질 모델에 BFM (Brute-Force Method)을 적용하여 우리나라 6개 집중측정소 지점의 $PM_{2.5}$ 농도에 대한 국내외 기여도 평가를 수행한 결과, 백령도 지역은 낮은 자체 배출량과 동시에 중국으로부터 인접한 지리적 특성으로 인해 국외로부터의 기여가 지배적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 서울, 울산과 같이 높은 자체 배출량 특성을 나타내는 지역의 경우, $PM_{2.5}$에 대한 국외 기여도는 타 지역에 비해 상대적으로 낮게 나타남과 동시에 계절에 따른 기여도의 표준편차는 상대적으로 높게 나타나는 특징을 보였다. 본 연구는 우리나라를 중심으로 계절별 기상조건 변화에 따른 동북아 지역의 $PM_{2.5}$ 거동특성을 분석하여 국내 대기오염물질 현상에 대한 이해를 증진함과 동시에, 지역 배출특성에 따라 $PM_{2.5}$ 농도에 대한 국내외 기여도는 상이할 수 있음을 알려 향후 대기질 개선 대책 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study presents the energy-saving sequential control algorithm to handle indoor CO2 and PM2.5 for the improvement of the air quality of school classrooms. To solve indoor air quality (IAQ) problems, air cleaning and ventilation systems are mainly used for school classrooms. Although air cleaning is able to collect PM2.5, it is difficult to remove harmful gas substances. The ventilation system is suitable to tackle CO and CO2, the volume ventilation, however, is relatively small. In this paper, to remove CO2 and PM2.5, the pollutant balance equation for improving indoor air quality is reviewed. The sequential control algorithm of the ventilation and air cleaning system with four levels of criteria is introduced for the effective removal of pollutants. The proposed sequential control algorithm confirms that indoor CO2 and PM2.5 can be properly controlled below the standard value. In addition, the sequential operation of air cleaning and ventilation systems has shown significant improvement in IAQ compared to the independent ventilation system operation. Particularly, such systems are efficient when outdoor PM2.5 is high.
Objectives: The purposes of the study were to analyze the temporal variation of carbon dioxide ($CO_2$) and particulate matter (PM) in daycare centers and evaluate the appropriateness of the official test method of one-time measurement. Methods: Indoor air quality in 46 daycare centers in the Seoul Metropolitan Area was measured as specified in the official test method of Indoor Air Quality Management law. In addition, indoor air quality in the 46 daycare centers was measured over 37 days using a real-time monitor (AirGuard K). Results: The daily means of $CO_2$ and PM in the 46 daycare centers were $1042.74{\pm}134.45ppm$ and $67.60{\pm}18.25{\mu}g/m^3$, respectively. Indoor air quality in the daycare centers showed significant temporal fluctuation. Measurements for single days were significantly different from the 37-day average exposure. Relative error of short term exposure decreased with an increase in the number of sampling days. The noncompliance rate for $CO_2$ using the official testing method was 2.17%, and none exceeded the $PM_{10}$ standard of $100{\mu}g/m^3$. With monitoring over 37 days, the daily noncompliance rate for $CO_2$ was 50.4% and the daily noncompliance rate for PM was 13.8%. Conclusions: When the official test method evaluates the indoor air at daycare centers one day per year, the results may not represent actual indoor air quality over a longer period of time. Real-time monitoring devices could be an alternative for managing indoor air quality.
Background: Adolescents are relatively more sensitive than adults to exposure to indoor pollutants. The indoor air quality in classrooms where students spend time together must therefore be managed at a safe level because it can affect the health of students. Objectives: In this study, three types of green-wall models were applied to classrooms where students spend a long time in a limited space, and the resulting effects on reducing PM were evaluated. Methods: In the middle school classrooms which were selected as the experimental subjects, IoT-based indoor air quality monitoring equipment was installed for real-time monitoring. Three types of plant models (passive, active, and active+light) were installed in each classroom to evaluate the effects on improving indoor air quality. Results: The concentration of PM in the classroom is influenced by outdoor air quality, but repeated increases and decreases in concentration were observed due to the influence of students' activities. There was a PM reduction effect by applying the green-wall model. There was a difference in PM reduction efficiency depending on the type of green-wall model, and the reduction efficiency of the active model was higher than the passive model. Conclusions: The active green-wall model can be used as an efficient method of improving indoor air quality. Additionally, more research is needed to increase the efficiency of improving indoor air quality by setting conditions that can stimulate the growth of each type of plant.
The gross appearance, cellular constituents, and quality of mucin clot of synovial fluid from the normal tibiotarsal joints of 57 healthy Korean cattle were investigated. The results obtained were summarized as followings. 1. The gross appearance of the synovial fluid were quite clear without any minute particles of flocculent, colourless (78.95%) or slightly yellowish (21.05%), and it did not coagulate within the 24 hours after sampling. 2. The mean number of leucocytes for the entire group was $127.68{\pm}13.84/mm^3$ (SE) with a range of 0 to $627/mm^3$ for individual samples. In the total cell count no significance among the investigated age and sex categories was found. 3. The mean differential values for the groups ware: neutrophil, $9.36{\pm}1.67%$; lymphocyte, $57.66{\pm}8.34%$; monocyte, $24.70{\pm}2.22%$; eosinophil, $1.45{\pm}0.27%$; and macrophage, $5.83{\pm}1.13%$. No basophils were observed in stained smears of synovial fluid. 4. Normal mucin clot quality was recorded for 94.7% of the animals, but 5.3% were observed to have fair mucin clot quality. Quality of mucin clot was approximately equal for bulls, cows, and calves.
This study was conducted to determine correlations and similarity between the ozone and $PM_{10}$ data of 19 air quality monitoring stations in Busan from 2013 to 2016, using correlation and cluster analyses. Ozone concentrations ranged from $0.0278{\pm}0.0148ppm$ at Gwangbok to $0.0378{\pm}0.017ppm$ at Taejongdae and were high in suburban areas, such as Yongsuri and Gijang, as well as in coastal areas, such as Jaw, Gwangan, Taejongdae and Noksan. $PM_{10}$ concentrations ranged from $37.2{\pm}25.0ug/m^3$ at Gijang to $58.3{\pm}32.2ug/m^3$ at and Jangrim. $PM_{10}$ concentrations were high in the west, exceeding the annual ambient air quality standard of $50ug/m^3$. Positive correlations were observed for ozone at most stations, ranging from 0.61 between Taejongdae and Sujeong to 0.92 between Bugok and Myeongjang. The correlation coefficients of $PM_{10}$ between stations ranged from 0.62 between Jangrim and Jaw to 0.9 between Gwangbok and Sujeong. Yeonsan, Daeyeon, and Myeongjang were highly correlated with other stations, so they needed to be reviewed for redundancy. Ozone monitoring stations were initially divided into two sections, north-western areas and suburban-coastal areas. The suburban-coastal areas were subsequently divided into three sections. $PM_{10}$ monitoring stations were initially divided into western and remaining areas, and then the remaining areas were subsequently divided into three sections.
The forecasting system for Today's and Tomorrow's PM10 was developed based on the statistical model and the forecasting was performed at 9 AM to predict Today's 24 hour average PM10 concentration and at 5 PM to predict Tomorrow's 24 hour average PM10. The Today's forecasting model was operated based on measured air quality and meteorological data while Tomorrow's model was run by monitored data as well as the meteorological data calculated from the weather forecasting model such as MM5 (Mesoscale Meteorological Model version 5). The observed air quality data at ambient air quality monitoring stations as well as measured and forecasted meteorological data were reviewed to find the relationship with target PM10 concentrations by the regression analysis. The PM concentration, wind speed, precipitation rate, mixing height and dew-point deficit temperature were major variables to determine the level of PM10 and the wind direction at 500 hpa height was also a good indicator to identify the influence of long-range transport from other countries. The neural network, regression model, and decision tree method were used as the forecasting models to predict the class of a comprehensive air quality index and the final forecasting index was determined by the most frequent index among the three model's predicted indexes. The accuracy, false alarm rate, and probability of detection in Tomorrow's model were 72.4%, 0.0%, and 42.9% while those in Today's model were 80.8%, 12.5%, and 77.8%, respectively. The statistical model had the limitation to predict the rapid changing PM10 concentration by long-range transport from the outside of Korea and in this case the chemical transport model would be an alternative method.
The study was carried out to evaluate the quality of commercial pork and beef jerky at a market in Korea. The amount of food additives, place of origin, meat content, microbiological and physicochemical characteristics were investigated in 46 different jerky samples. Meat contents of pork and beef jerky were 75.2~94.0% and 80.0~95.6%, respectively. Food additives, including sodium nitrite, potassium sorbate, and sodium erythorbate were mainly used in jerky. Pork jerky was processed from domestic pork, and beef jerky was mostly processed from imported beef from the USA, Australia, or New Zealand. Pork jerky contained $23.82{\pm}5.74%$ moisture, $37.86{\pm}7.05%$ crude protein, $6.16{\pm}4.91%$ crude fat, and $4.6.87{\pm}1.76%$ crude ash. Beef jerky contained $26.64{\pm}5.21%$ moisture, $41.36{\pm}3.50%$ crude protein, $4.67{\pm}3.46%$ crude fat, and $7.21{\pm}1.91%$ crude ash. Water activity (Aw) of pork jerky was $0.73{\pm}0.09$ while that of beef jerky was $0.78{\pm}0.08$. Volatile basic nitrogen (VBN) content to jerky was 7.1~36.0 mg/100 g. There was no significant difference in the physicochemical composition of meat type (p<0.05). Coliform, Escherichia coli and Staphylococcus aureus were not detected in pork or beef jerky, whereas yeast and molds were detected below $1.2{\times}10^1CFU/g$ in beef jerky samples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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