장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.
본 연구에서는 두 개의 치료빔 가속기가 사용되는 구조에서 종양 위치 추적을 하는 두 쌍의 kV 영상시스템의 기하학적 설계 및 종양 위치 추적 정확도 분석을 목표로 하고 있다. 특히, 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하였고, 두 쌍의 kV 영상 시스템이 비직교 위치에 놓일 때 검출기 해상도가 종양 위치 추적 오차에 미치는 영향에 대해서 모의실험으로 분석하여 보았다. 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하기 위해서 각 엑스선원, 검출기 등의 절대좌표는 동차방정식을 이용하여 설정하였으며, 삼차원 상의 두 직선의 방정식을 통하여 병변의 절대위치를 찾아내도록 하였다. XCAT 프로그램을 이용한 모의실험을 통해서 영상 검출기의 해상도가 미치는 영향을 두 개의 kV 영상시스템의 각도에 따라서 분석하여보았다. XCAT 소프트웨어를 이용하여서 팬텀에 병변 추적을 위한 금속 기점 마커를 삽입하였고, CT projection 프로그램을 이용하여 각 kV 영상시스템의 각도별, 검출기의 해상도별 영상을 획득할 수 있다. 모의실험 결과, 두 kV영상시스템의 각도가 $90^{\circ}$에서 $50^{\circ}$까지는 검출기 해상도가 1.5 mm/pixel보다 고해상도 일 때 약 1 mm 이하의 위치 오차를 보였다. 하지만, 검출기의 해상도가 1.5 mm/pixel 이상으로 나빠질수록 오차가 약 1 mm 이상으로 나타날 뿐만 아니라 각도에 따른 오차의 변동이 컸다. 검출기의 해상도가 개선될 수록 그 각도별 오차의 변동이 줄어들고, $90^{\circ}$에서 가장 적은 오차가 발생 하는 것을 볼 수 있었다. 충분한 해상도의 검출기가 사용된다면 듀얼헤드 겐트리 시스템과 같이 공간적으로 제한된 방사선 치료기기에 두 개의 kV 영상시스템을 예각으로 설치하여도 된다는 결론을 도출할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 모의실험 방법론은 병변의 위치, 검출기의 특성, kV 영상 시스템의 기하학적 배치에 따른 종양추적 위치 추적시스템의 정확도를 분석하는 도구로서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 주요 4개 난대수종에 대한 탄소배출계수를 개발하고 이를 이용하여 탄소저장/흡수량을 산정하고자 하였다. 대상 수종은 구실잣밤나무, 동백나무, 붉가시나무 및 종가시나무였으며, 이들에 대한 탄소배출계수는 다음과 같이 도출되었다. 탄소배출계수 중 하나인 목재기본밀도는 구실잣밤나무 0.583, 동백나무 0.657, 붉가시나무 0.833, 종가시나무 0.763이었으며, 이들 계수에 대한 불확도는 5.3~17.9%의 범위에 있는 것으로 나타났다. 바이오매스 확장계수는 구실잣밤나무 1.386, 동백나무 2.621, 붉가시나무 1.701, 종가시나무 2.123이었으며, 이들에 대한 불확도는 14.7~30.5%의 범위에 있었다. 또한 뿌리 함량비는 구실잣밤나무 0.454, 동백나무 0.356, 붉가시나무 0.191, 종가시나무 0.299이었으며, 이들에 대한 불확도는 19.8~35.7%의 범위에 있는 것으로 나타났다. 목재기본밀도 등 3개의 탄소배출계수는 모두 FAO에서 권장하는 40% 이하의 불확도를 갖고 있으므로 국가고유계수로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 난대지역에 분포하는 주요 4개 수종에 대한 탄소저장량을 산정한 결과, 구실잣밤나무 $186.10tCO_2/ha$, 동백나무 $280.63tCO_2/ha$, 붉가시나무 $344.04tCO_2/ha$, 종가시나무 $278.91tCO_2/ha$으로 나타났으며, 연간 탄소흡수량은 $6.65tCO_2/ha/yr$, $6.25tCO_2/ha/yr$, $11.70tCO_2/ha/yr$, $12.29tCO_2/ha/yr$으로 각각 나타났다. 이러한 정보는 난대지역 상록활엽수림 경영관리에 있어 중요한 정보가 될 것이며, 기후변화에 의한 산림 식생대 변화를 대비하는 정책적 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 기존의 납을 대체할 수 있는 의료 방사선 차폐제품 적용을 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 바륨화합물의 두께별 차폐능을 모의 추정하였다. 차폐재 물질로는 황산바륨($BaSO_4$)을 이용하였고, 시편의 면적은 $15{\times}15cm^2$, 황산바륨의 밀도는 $4.5g/cm^3$, 납의 밀도 $11.34g/cm^3$를 적용하여 차폐재 시편의 두께를 0.1 mm부터 5 mm까지 시뮬레이션 하였다. 입력 선원은 연속 X-ray 에너지 스펙트럼(40 kVp ~ 120 kVp)에서 10kVp Step으로 시뮬레이션하였다. 40 kVp ~ 60 kVp에서의 흡수확률은 3 mm ~ 5 mm 두께에서는 납과 동일한 차폐능을 나타내었으나, 2 mm 이하에서는 차폐능이 기존 납 차폐재에 비해 다소 차폐능이 떨어지는 결과로 나타났다. 또한 70 kVp ~ 120 kVp 에너지 대역에서의 차폐능은 기존 납 차폐재와 유사한 성능을 보였지만, 0.5 mm 이하에서는 다소 낮은 차폐능으로 모의 추정되었다. 본 연구는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 의료용 엑스선 에너지 대역에 대한 두께 함수로써 바륨화합물의 차폐능을 추정하여 기존의 납과 비교 분석하였다. 또한 순수한 황산바륨의 의료용 방사선 차폐제품 적용가능성을 검증하고자 하였다. 그 결과 의료 방사선 에너지 대역 70 kVp ~ 120 kVp 에서 최소 2 mm 이상의 바륨화합물 두께에서 기존 납 1.5 mm 대비 95% 이상의 차폐효과가 있는 것으로 추정되었으며, 본 결과는 의료용 방사선 차폐제품의 경량화 제작에 기초 자료로 제공될 수 있을 것으로 사료된다.
To investigate the exposure effect of polynuclear aromatic hydrocarbons (PAHs), we measured airborne total PAHs as an external dose, urinary 1-hydroxypyrene (1-OHP) as an internal dose of PAHs exposure, and analyzed the relationship between urinary 1-OHP concentration and PAHs exposure. The study population contained 44 workers in steel-pipe coating and paint manufacture industries. The airborne PAHs was obtained during survey day, and urine were sampled at the end of shift. Personal information on age, body weight, height, eniployment duration, smoking habit, and alcohol consumption was obtained by a structured questionnaire. Airborne PAHs were analyzed by the gas chromatograph with mass selective detector. Urinary 1-OHP levels were analyzed by the high performance liquid chromatograph with ultraviolet wavelength detector. For statistical estimation, t-test, ${\chi}^2$-test, analysis of variance, correlation analysis, arid regression analysis were executed by SPSS/PC (Windows version 10). The mean of environmental total PAHs was $87.8{\pm}7.81{\mu}g/m^3$. The mean concentration ($526.5{\pm}2.85{\mu}g/m^3$) of workers in steel-pipe coating industries using coal tar enamel was the higher than that ($17.5{\pm}3.36{\mu}g/m^3$) of workers in paint manufacture industries using coal tar paint. The mean of urinary 1-OHP concentration ($51.63{\pm}3.144{\mu}\;mol/mol$ creatinine) of workers in steel-pipe coating industries was the higher than that ($2.33{\pm}4.709{\mu}\;mol/mol$ creatinine) of workers in paint manufacture industries. The mean of urinary 1-OHP concentration of smokers was the higher than that of non-smokers. There was significant correlation between the urinary concentration of 1-OHP and the environmental concentration of PAHs (r=O.S48, p<0.001), pyrene(r=0.859, p<0.001), and urinary cotinine (r=0.324, p<0.05). The regression equation between the urinary concentration of 1-OHP in ${\mu}g/g$ creatinine($C_{1-OHP}$) and airborne concentration of PAHs (or pyrene) in ${\mu}g/m^3$ ($C_{PAHs}$ or Cpyrene) is: Log ($C_{1-OHP}$)=-0.650+0.889×Log($C_{PAHs}$), where $R^2=0.694$ and n=38 for p<0.001.Log ($C_{1-OHP}$)=1.087+0.707${\times}$Log(Cpyrene), where $R^2=0.713$ and n=38 for p<0.001. From the results of stepwise multiple regression analysis about 1-OHP, significant independents were total PAHs and urinary cotinine (adjusted $R^2=0.743$, p<0.001). In this study, there were significant correlation between the urinary concentration of 1-OHP and the airborne concentration of PAHs. The urinary 1-OHP was effective index as a biomarker of airborne PAHs in workplace. But it was influenced by non-occupational PAHs source, smoking.
본 연구에서는 한반도 황사 사례 동안 WRF 기상모델과 SMOKE 배출량모델, CMAQ 및 CMAQ-MADRID 대기질 모델을 이용하여 다양한 황사 발생량 경험식에 대한 $PM_{10}$의 농도를 추정하였다. 특별히 Wang et al.(2000), US EPA 모델, Park and In(2003), GOCART 모델, DEAD 모델의 5가지 황사 발생 경험식이 중국과 몽골 등의 황사 발생량을 추정하기 위해 WRF-SMOKE-CMAQ(MADRID) 모델에 적용되었다. 일기도, 후방궤적 및 위성이미지 분석에 따르면 한반도로의 황사 수송은 절리저기압(위성에서 콤마형 구름)과 관련된 지상 전선의 뒤쪽에서, 그리고 상층 제트류의 발달에 기인한 파의 정체현상과 함께 상층 골에서의 풍속이 하층으로 전이되는 풍하 바람에 의해 생성되었다. 그리고 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 결과, 황사의 시 공간적 분포에 있어서는 Wang et al.(2000)의 경험식이, 평균 편의 및 평균 제곱근 오차에서의 정확도 부분에서는 GOCART 모델의 경험식이 관측값을 보다 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 Wang et al.의 경험식을 이용한 황사의 연직분포 분석 결과에서 강한 황사 사례(2007년 3월 31에서 4월 1일 $800\;{\mu}g/m^3$ 이상)의 경우는 황사 수송이 한반도 상공 대기 경계층 내를 통과하였기 때문으로, 약한 황사 사례(2009년 3월 16일과 17에 $400\;{\mu}g/m^3$ 이하)의 경우는 황사 수송이 경계층 위를 통과하였기 때문으로 나타났다. 또한 CMAQ 모델과 CAMQ-MADRID 모델에서의 미세먼지($PM_{10}$) 민감도 분석 결과에서는 CMAQ-MADRID 모델이 CMAQ 모델에 비해 한반도를 포함한 동아시아 지역에서 최대 $25\;{\mu}g/m^3$ 정도가 높게 모사되었고, 모델 내 구름 액상과정에 의해서는 최대 $15\;{\mu}g/m^3$ 정도가 제거되는 것으로 나타났다.
우리나라는 1980년대초 산림녹화(山林綠化)를 달성하고, 본격적인 산림자원조성시대(山林資源造成時代)로 진입하게 되었다. 산지자원화(山地資源化)를 달성하기 위해서는 최근 대형화고 있는 산림화재(山林火災)에 대한 과학적인 관리체계수립이 절실히 요청된다. 본 연구(硏究)에서는 산림화재(山林火災)의 원인을 기상요인(氣象要因)과 인위적(人爲的) 요인(要因)으로 대별하여 산림화재(山林火災) 발생위험(發生危險)을 예측할 수 있는 Model을 개발하므로써 산림화재(山林火災)의 조기발견(早期發見) 및 진화(鎭火)를 가능케 하고 위험도가 높은 지역에 진화장비(鎭火裝備) 및 진화인원(鎭火人員)을 사전에 배치하는 등, 과학적인 산림화재방지(山林火災防止)의 이론적(理論的) 기초(基礎)를 제공하고자 수행하였다. (1) 기상인자(氣象因子)를 이용한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 선형확율(線形確率)모델(LPM)을 기초로 하여 여러 시계열 기상인자를 독립변수(獨立變數)로 하고 산화발생의 유무(有無)를 종속변수(從屬變數)로 한 WLS분석(分析)을 수행하여 확률모델화 하였다. (2) 인위적요인(人爲的要因)에 의한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 산화발생건수를 이용하여 각(各) 시(市) 군별(郡別) 잠재위험등급(潛在危險等級)을 산정하고, 산화발생사례를 원인별로 규명하여 각 원인들이 전체 산화에서 차지하는 비율에 각 원인별로 산화전문가의 주관적인 판단에 의해 위험등급을 매겨 당일(當日) 산화위험지수(山火危險指數)를 작성해서, 잠재위험등급(潛在危險等級)과 당일산화지수(當日山火指數)를 조합(組合)하여 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화위험을 지수화(指數化)하였다. (3) 앞의 기상요인(氣象要因)에 의한 산화위험(山火危險) Model에 지난 8년간의 기상자료를 대입하여 얻은 확률들을 기준으로 위험수준을 일정구분하여, 이를 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화발생지수(山火發生指數)와 조합하여 최종(最終) 산화발생위험지수(山火發生危險指數)를 작성하였다.
목적 : 자궁경부암환자의 근치목적의 방사선치료 성적을 보고하기에 앞서 본원에서 사용하고 있는 자궁강내치료기기의 선량투여 방법의 정확성을 평가해보고 각 장기의 흡수선량을 대변할수 있는 예측력이 어느정도인지 알아보고자 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 조준필름의 측면사진에서는 본원에서 현재 사용중인 방광(SBD)과 직장(SRD)의 기준흡수점의 흡수선량을 확인 하였다. 골반강 자기공명상의 측면사진에서 종양의 두 횡축과 종축의 직경을 곱하여 종양부피(TV)를 측정하였고, 기본으로 사음되고 있는 등선량곡선을 그린후 선량기준점 A 의 등선량 곡선내에 자궁경부 종양이 포함되는지 대상 환자별로 확인하였으며, 방광(MBD)과 직장(MRD)에서 보여주는 최대흡수선량점의 값을 측정하였고, 또한 선량기준점 A의 등선량 곡선내에 포함되는 방광(HBV)과 직장(HRV)의 면적을 계산해 보았다. 결 과 : 45례를 대상으로 분석하였다. 이중 53%(24/45) 에서만이 선량기준점 A의 등선량곡선내에 종양이 잘 포함되었다. 적절한 포함정도는 병기보다는 원발종양의 크기와 통계학적으로 유의한 관련성을 보여주었으며 종양의 측면지름의 크기가 3cm 이상인 종양은 불충분한 포함을 보여 주었다. 조준필름의 측면상의 방광과 직장의 기준흡수선량값은 자기공명사진상의 방광과 직장의 최대흡수값과 각각 유의한 관계를 보여주지 못했으나, 조준필름의 직장의 흡수선량값(SRD)은 HRV 와 유의한 관련성을 보여주었다. HBV 이나 HRV 은 오히려 자기공명사진상에서 측정한 종양의 크기(TV) 와 유의한 연관성을 보여 주었다. 결론 : 본원에서 사용하고 있는 선량계산 방법은 개별적인 종양의 크기를 고려해주지 못하였으며, 특히 방광의 흡수선량계산에 있어서 실제 흡수선량을 대변할수 있는 예측도가 낮아서 이에 대한 환자 개개인의 종양의 특성을 고려한 선량계산이 필요하리라 사료되는 바이다.
국내 10개 댐저수지 인공습지를 대상으로 수심분포, 유입량 및 유출량, 물흐름분포, 체류시간, 수처리효율, 종횡비, 개방수역/폐쇄수역 구성비 등 습지의 운영현황 및 구조적 형상에 대한 분석을 통해 인공습지의 수질정화기능을 회복시킬 수 있는 개선대책 및 운영방안을 제시하였다. 조사대상 인공습지의 처리수는 하수처리장 방류수 또는 하천수였으며, 처리수의 수질은 외국의 인공습지에 비해 전반적으로 낮은 것으로 나타났다. 특히 처리수의 BOD는 모든 습지에서 3 mg/L 이하로 매우 낮았는데, 이는 하수처리장의 고도처리 및 평수기 저농도 하천수 취입에 기인된 것으로 판단된다. 수처리효율은 TN이 7.6~67.6%(평균 24.9%), TP가 -4.9~74.5%(평균 23.7%)의 범위로 하수처리장 방류수를 처리수로 하는 인공습지에서 높은 값을 보였다. BOD는 -133.3~41.7% 범위로 습지에 따라 큰 차이를 보였으며, 대부분 습지에서 처리효율이 없거나 낮은 것으로 나타났다. 인공습지의 낮은 처리효율은 습지의 부적합한 종행비, 과도한 개방수역 면적 등의 구조적인 문제와 수위관리 미흡, 초기우수 취입시스템 및 운영관리 미흡, 강우시 모니터링 부재 등의 운영적인 문제에 의한 것으로 나타났다. 그러므로 댐저수지 인공습지가 비점오염 저감시설로서의 역할을 할 수 있기 위해서는 댐저수지 인공습지에 적합한 습지설계 및 운영방안이 필요하다. 또한 습지 운영매뉴얼에 비점오염물질이 유출되는 강우시 모니터링이 반드시 포함되어야 하며, 댐저수지 인공습지의 수처리효율도 강우시 모니터링 자료를 토대로 평가되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.