인공위성의 시스템 설계 및 운용에 대한 이해증진을 목적으로 국내에서는 2012년을 시작으로 매년 캔위성 경연대회가 개최되고 있다. 본 논문에서 제안한 캔위성은 2016년 경연대회에 출전한 SCSky(Smart Call from the Sky) CanSat으로, 주요임무는 캔위성에 탑재된 스마트폰을 이용하여 영상통화 연결을 통해 위성체 내 외부 및 비행영상 획득을 목표로 하고 있으며, 임무 구현을 위해 형상기억합금 와이어를 적용한 원격터치시스템을 개발하였다. 아울러 부가적인 임무로 비행 임무동안 보다 넓은 범위의 지상관측영상 획득을 목적으로 형상기억합금스프링을 적용한 광역스캔카메라 메커니즘을 개발하였다. 본 논문에서는 상기 캔위성에 대한 임무를 비롯해 개발 탑재체 및 캔위성 시스템 소개, 최종 비행시험결과에 대하여 서술하였다.
This study was performed to find out the clusters with high parasite infection risk to discuss the geographical pattern. Clusters were detected using SatScan software, which is a statistical spatial scan program using Kulldorff's scan statistic. Information on the parasitic infection cases in Korea 2011-2019 were collected from the Korea Centers for Disease Control and Prevention. Clusters of Ascaris lumbricoides infection were detected in Jeollabuk-do, and T. trichiura in Ulsan, Busan, and Gyeongsangnam-do. C. sinensis clusters were detected in Ulsan, Daegu, Busan, Gyeongsangnamdo, and Gyeongsangbuk-do. Clusters of intestinal trematodes were detected in Ulsan, Busan, and Gyeongsangnam-do. P. westermani cluster was found in Jeollabuk-do. E. vermicularis clusters were distributed in Gangwon-do, Jeju-do, Daegu, Daejeon, and Gwangju. This clustering information can be referred for surveillance and control on the parasitic infection outbreak in the infection-prone areas.
Kim, Woojin;Chang, Yoon Kyung;Kim, Tong-Soo;Hong, Sung-Jong;Ahn, Hye-Jin;Nam, Ho-Woo;Kim, Dongjae
Parasites, Hosts and Diseases
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제58권5호
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pp.493-497
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2020
The purpose of this study is to find out the clusters with high toxoplasmosis risk to discuss the geographical pattern in 2 islands of Gyodong-myeon and Samsan-myeon in Ganghwa-gun, Korea. Seroepidemiological data of toxoplasmosis surveyed using rapid diagnostic tests for the residents in 2 islands from 2010 to 2013 were analyzed to detect clusters of the infection. The cluster was investigated using the SatScan program which is based on Kulldorff's scan statistic. The clusters were found with P-values in each region analyzed in the program, and the risk and patient incidence of specific areas can be examined by the values such as relative risk and log likelyhood ratio. Jiseok-ri was found to be a cluster in Gyodong-myeon and Ha-ri was the cluster in Samsan-myeon. This findings can be used to monitor and prevent toxoplasmosis infections occurring in vulnerable areas.
"2016 인터넷이용실태조사"에 따르면 인터넷 이용자수 및 이용률은 점점 증가하고 있으며 접속방법에 있어서는 컴퓨터보다 스마트폰을 통한 접속이 많아지고 있다. 스마트기기의 증가에 따라 초고속인터넷의 수요가 감소할 것이라는 전망도 있다. 하지만, 스마트기기의 증가에도 불구하고 기가인터넷을 통한 속도 향상과 IoT 시장의 성장으로 인해 초고속인터넷 시장은 당분간 유지될 것으로 전망된다. 시장의 포화로 인해 통신사업자들이 신규고객 확보를 위해 과도한 경쟁을 하고 있지만, 고객이탈의 원인을 알 수 있다면 보다 효과적인 마케팅을 통해 과도한 마케팅비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통신사업자 A사가 보유하고 있는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 결합유형별 해지 데이터와, 통계청으로부터 구한 지역별 데이터를 결합하여, 지역별 해지율과 이에 영향을 미치는 지역특성간의 관계를 분석하고자 하였다. 특히 인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고, 클러스터링을 이용하여 해지유형이 유사한 지역을 도출 및 분석하고자 하였다. 공간검색통계도구인 SatScan은 기존의 클러스터링 방법에 공간정보를 추가하여 인접지역을 중심으로 군집이 형성되도록 한다. 따라서 본 연구에서는 SatScan을 이용해 지역의 공간정보를 기반으로 유사지역을 군집화하고, 군집별 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분석하였다. 분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여 각 동의 초고속 인터넷 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.
Kavousi, Amir;Bashiri, Yousef;Mehrabi, Yadollah;Etemad, Korosh;Teymourpour, Amir
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권23호
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pp.10335-10337
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2015
Background: Gastric cancer is considered as the second most prevalent cancer in Iran. The present research sought to identify high risk clusters of gastric cancer with mapping using space-time scan statistics. Materials and Methods: The present research is of descriptive type. The required data were gathered from the registered cancer reports of Cancer Control Office in the Center for Non Communicable Disease of the Ministry of Health (MOH). The data were extracted at province level in the time span of 2004-9. Sat-Scan software was used to analyse the data and to identify high risk clusters. ArcGIS10 was utilized to map the distribution of gastric cancer and to demonstrate high risk clusters. Results: The most likely clusters were found in Ardabil, Gilan, Zanjan, East-Azerbaijan, Qazvin, West-Azerbaijan, Kurdistan, Hamadan, Tehran and Mazandaran between 2007 and 2009. It was statistically significant at the p-value below 0.05. Conclusions: High risk regions included Northern, West-North and central provinces, particularly Ardabil, Kurdistan, Mazandaran and Gilan. More screening tests are suggested to be conducted in high risk regions along with more frequent epidemiological studies to enact gastric cancer prevention programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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