• Safety and Health at Work
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• 제9권1호
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• pp.95-100
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• 2018

Background: Respiratory protection equipment (RPE) is the last resort to control exposure to workplace air pollutants. A comprehensive respiratory protection program (RPP) ensures that RPE is selected, used, and cared properly. Therefore, RPP must be well integrated into the occupational health and safety requirements. In this study, we evaluated the implementation of RPP in Iranian petrochemical industries to identify the required solutions to improve the current status of respiratory protection. Methods: This cross-sectional study was conducted among 24 petrochemical industries in Iran. The survey instrument was a checklist extracted from the Occupational Safety and Health Administration respiratory protection standard. An index, Respiratory Protection Program Index (RPPI), was developed and weighted by analytic hierarchy process to determine the compliance rate (CR) of provided respiratory protection measures with the RPP standard. Data analysis was performed using Excel 2010. Results: The most important element of RPP, according to experts, was respiratory hazard evaluation. The average value of RPPI in the petrochemical plants was $49{\pm}15%$. The highest and lowest of CR among RPP elements were RPE selection and medical evaluation, respectively. Conclusion: None of studied petrochemical industries implemented RPP completely. This can lead to employees' overexposure to hazardous workplace air contaminants. Increasing awareness of employees and employers through training is suggested by this study to improve such conditions.

• Animal Bioscience
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• 제34권9호
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• pp.1451-1459
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• 2021

Objective: The objectives of the study were to evaluate reproductive performance and selection response through genetic trend of community-based breeding programs (CBBPs) of Bonga sheep. Methods: Reproduction traits data were collected between 2012 and 2018 from Bonga sheep CBBPs. Phenotypic performance was analyzed using the general linear model procedures of Statistical Analysis System. Genetic parameters were estimated by univariate animal model for age at first lambing (AFL) and repeatability models for lambing interval (LI), litter size (LS), and annual reproductive rate (ARR) traits using restricted maximum likelihood method of WOMBAT. For correlations bivariate animal model was used. Best model was chosen based on likelihood ratio test. The genetic trends were estimated by the weighted regression of the average breeding value of the animals on the year of birth/lambing. Results: The overall least squares mean±standard error of AFL, LI, LS, and ARR were 375±12.5, 284±9.9, 1.45±0.010, and 2.31±0.050, respectively. Direct heritability estimates for AFL, LI, LS, and ARR were 0.07±0.190, 0.06±0.120, 0.18±0.070, and 0.25±0.203, respectively. The low heritability for both AFL and LI showed that these traits respond little to selection programs but rather highly depend on animal management options. The annual genetic gains were -0.0281 days, -0.016 days, -0.0002 lambs and 0.0003 lambs for AFL, LI, LS, and ARR, respectively. Conclusion: Implications of the result to future improvement programs were improving management of animals, conservation of prolific flocks and out scaling the CBBP to get better results.

• 보건행정학회지
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• 제32권4호
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• pp.356-367
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• 2022

Background: The emergence of new infectious diseases threatens public health, increasing socioeconomic damage, and national risks. This study aimed to develop an evidence-based risk assessment tool to quickly respond to new infectious diseases. Methods: The risk elements were extracted by reviewing the risk assessment methods of the World Health Organization, United States, Europe, United Kingdom, and Germany, and the validity and priority of elements were determined through expert meetings and Delphi surveys. Then, the scale and level for each risk element were defined and a final score calculation method according to the risk evaluation result was derived. The developed risk assessment tool was verified using data at the time of domestic transmission of an emerging infectious disease. Results: In case of spread of actual infectious diseases, priority is determined based on the criticality of the elements in each area of transmissibility and severity, from which the weighted score of the risk assessment is derived. Then, the risk score for each element was calculated by multiplying the average value of the risk evaluation by its weight and the evaluation risk assessment score for the two areas was calculated. At last, the final score is plotted in a matrix where the x-axis indicates the transmissibility and the y-axis the severity and plotted on the coordinate plane for time series use. Conclusion: With respect to transmissibility and severity, this risk assessment method to respond to new and re-emerging infectious diseases enables rapid and evidence-based evaluation by quantitatively and qualitatively assessing various risk elements.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.442-442
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• 2021

하천과 호수 등 공공수역에서 측정되는 수질자료는 수자원 및 수생태계의 실태를 파악하기 위한 가장 중요한 요소이며, 측정망 운영으로 장기간 측정된 방대한 수질자료를 이용하여 신뢰성 있는 장기 경향 추세를 분석하는 것 또한 매우 중요하다. 장기간 생산된 수질자료에 대한 통계적 경향분석을 실시함으로써 정량적으로 수질자료를 분석할 수 있는데 우선 일정한 장소에서 동일한 측정기법을 통해 비교적 장기간 동안 일정간격으로 측정된 수질자료가 필요하다. 우리나라의 수질자료는 1990년도 이후부터 잘 축적되어 왔으므로 비로소 시간에 따른 수질변화 경향을 파악하는 것이 용이해졌다. 이러한 수질경향 분석을 통하여 수체 내부에서 일어나는 여러 가지 수질 변화 과정을 이해하고 적절한 수질관리 대책을 마련할 수도 있다. 본 연구에서는 수질자료의 경향을 분석하기 위하여 비모수적 통계기법의 수질 경향을 분석하는데 많이 활용되는 맨-켄달 검정기법(Mann-Kendall Test)과 LOWESS(LOcally WEighted Scatter polt Smoother) 경향분석법을 적용하였다. 맨-켄달 검정기법은 선형 경향을 기본 가정으로하기 때문에 대상 기간 동안 경향성이 변할 경우에는 이를 적절히 반영할 수 없는 단점이 있으나 LOWESS 경향분석법은 이를 보완하기 위하여 특정회귀모델을 가정하지 않고 이동 직선에 대한 수질자료 점들을 통해 회귀모델을 적합 시키는 방법으로 기간 내 변화하는 경향성을 파악 할 수 있는 대상지점은 영산강본류 중심으로 지류지천을 포함하여 18개 지점에 대하여 분석하였으며, p-value값은 0.05를 기준으로 미만일 경우 경향성이 있고, 이상일 경우 경향성이 없는 것으로 분류하였으며, Trend는 경향성이 있다고 판단될 경우 S값이 양수이면 증가하는 경향으로, S값이 음수이면 감소하는 경향으로 판단하였다. 경향분석을 통해 영산강 18개 지점을 분석한 결과 영산강 상류와 중류, 지류에 대한 전체적인 경향을 판단할 수 있었다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제32권2호
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• pp.177-182
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• 1999

유럽과 미국을 비롯한 선진 산업국가에서 1930년에서 1950대 사이에 발생하였던 일련의 대기오염사건을 경험한 이후, 대기오염과 인체건강영향과의 상관성을 평가하려는 체계적인 연구수행이 있어왔다. 국내에서도 최근 2-3년 동안 단면적 연구 설계에서 벗어나 시계열적 분석방법을 적용한 연구결과들이 발표되었으며, 외국에서의 결과와 유사하게 현재 수준의 대기오염도에서도 인체건강영향 특히 조기사망발생과 유의한 상관성이 있음이 제시되었다. 특히 서울시를 대상으로 한 일련의 연구결과가 대기오염도와 일별사망과에 유의한 상관관계가 있음을 보이고 있어 이에 대한 보다 정밀한 연구수행 필요성이 제기되었다. 따라서 본 연구는 메타분석적 방법론을 적용하여 서울시내의 구별분석 결과를 통합하여 기존의 연구결과와 비교함으로써 대기오염과 인체건강영향의 원인적 상관성을 규명하는 보조적 자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 대기오염 자동측정기가 설치된 서울시 내 총 18개 구를 대상으로 대기오염도와 사망과의 상관관계를 추정하는 구별 예측치를 산출하였다. 이렇게 산출된 각 개별 예측치는 전체로서 총괄되는 가중평균 예측치를 계산하기 위하여 사용되었으며 이 때 모수효과 모형 또는 랜덤효과 모형을 적용하여 가중평균 예측치를 산출하였다. 지역별 또는 구별 예측치간의 변이차를 검정하는 동질성 검정의 결과 세 오염물질의 경우 모두 지역간 변이가 큰 것으로 평가되었으며 따라서 랜덤효과 모형의 결과를 최종결과로 선정하여 제시하였다. 랜덤효과 모형의 결과를 보면 총부유분진과 아황산가스의 경우 일별사망과 유의한 상관관계가 있는 것으로 평가되었으나 오존의 경우는 그렇지 않았다. 또한 메타분석 결과가 기존의 연구결과와 비교할 때 유사하게 평가된 점으로 미루어 현재 수준의 대기오염도와 일별사망 또는 인체건강영향과 밀접한 상관관계가 있음을 알 수 있다. 메타분석 방법을 적용하였어도 직접적 개인노출평가가 이루어지지 않았다는 점에서 정보편견의 가능성을 제외할 수 없다. 그러나 이러한 메타분석 방법이 기존의 연구(서울시 전체를 대상으로 하는)에 비하여 정보편견을 어느정도 줄여줄 수 있을 것으로 기대되었으며, 분석결과 기존 연구에서 제시하는 것과 매우 유사함을 알 수 있다. 결론적으로 대기오염 역학 연구에 있어서 이와 같은 메타분석적 방법이 유용하며, 본 연구결과도 기존의 연구에서와 같이 현재 수준의 대기오염도가 인체 건강에 위해한 영향을 미칠 수 있음을 보여 준다는 점에서 향후 보다 강화된 대기오염관리 방안 마련의 필요성을 제기한다고 하겠다. 이를 위하여 대기 오염기준치의 강화뿐 아니라 대기오염에 민감한 인구집단, 즉 어린이나 노약자 등에 대한 각별한 감시와 연구수행이 필요시 된다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.79-98
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• 2018

이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제5권2호
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• pp.49-68
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• 2001

본 연구에서는 입지선정과 관련된 선행 연구모델들이 갖고 있는 변수의 제한이라는 한계점을 극복하고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 우선 최적입지좌표의 해를 제공해 주는 상호작용모델을 연구모델로 채택하여 모델을 검증하였다. 우선 연구모델에서 사용된 변수를 그대로 사용하여 분석한 결과 현실적으로 큰 차이가 발생한다는 것을 발견할 수 있었다. 이러한 차이를 극복하기 위한 변수를 찾기 위해 설문분석을 실시하였고, 설문분석을 통해 새로운 변수인 1차자료(상품가격, 구색, 품질)를 찾아냄과 동시에 2차자료(연면적, 매장면적, 주차대수)의 변수도 함께 사용하였다. 변수별 최적입지 좌표를 최적화기법을 통해 산출하였다. 또한 모델을 통해 산출된 시장점유와 98년 시장점유 실적치와 비교하는 실증분석을 통해 최적변수를 확정시키려고 하였다. 그러나 연구모델이 모델 내 포함하고 있는 λ값의 전제로 인해 변수별 시장점유가 현실을 반영하지 못하고 있다는 점을 발견하였고, 이를 개선하기 위해 λ값에 따른 민감도 분석을 실시하였다. 분석결과 λ=1.0의 값에서 98년 시장점유율과 가장 높은 유의성을 보였으며, 이 결과를 바탕으로 λ=1.0을 적용한 각 변수별 시장점유를 분석하였다. 분석결과 1차자료 변수를 가급적 많이 반영시키는 것이 현실적인 매출순위와 일치할 뿐만 아니라, 그 시장점유율에 있어서도 98년 시장점유 실적치와 가장 근사한 값을 보였다. 연구상권이 분당상권으로 제한되어 있으며 분석대상 시설이 백화점과 할인점으로 혼재되어 있다는 한계점이 있다. 또한 λ값의 전제를 완화시키는 과정에서 MCI모델을 이용한 직접적인 추정이 가능하나 본 논문에서는 상호작용모델을 이용한 simulation(시뮬레이션) 방법을 선택하였다. 이러한 한계점에도 불구하고 본 연구에서 도출한 확장된 모델을 이용할 경우 마케터는 보다 현실과 근접한 유통시설의 시장점유율 예측이 가능할 것으로 기대된다. 정화 능력은 물의 오염 정도나 생육 환경여건에 따라 달라질 수 있는 것으로 보여진다.비교하였다. 결과: 자연 심박동 출현시간은 대조군에 비해 제I군, 제II-3군, 제III-2군 및 제III-3군에서 매우 늦은 출현시간을 보였고(p<0.01), 제II-1군과 제III-1군에서도 늦은 출현은 보였지만 통계적 유의성은 없었다(p=NS). 심박동수의 비교에서는 대조군에 비해 제III-1군이 가장 좋은 회복을 보였고(p<0.05), 비교군 간의 비교에서도 제III-1군이 제II-1군보다 좋은 회복을 보였다(p<0.05). 대동맥 수축기압에서도 제III-1군(p<0.05)에서 좋은 회복을 보였고, 대동맥 차단 군간에서도 제III-1군이 제II-1군에 비해 가장 좋은 회복을 보였다(1<0.01). 심박출량에서는 대조군에 비해 제III-1군이 좋은 회복률을 보였고(p<0.05), 비교군 간에서는 제III-1군이 제II-1군보다 좋은 회복을 보였으나 통계적 유의성은 없었지만(p=NS), 제III-2군이 제II-2군에 비해 좋은 회복을 보였다(p<0.05). 심부종의 평가에서는 대조군에 비해 제I군(p<0.01)과 제II-3군(p<0.05)에서 심부종이 심한 것을 알 수 있었다. 결론: 적출 심장만으로는 다른 장기의 영향을 배제한 경우에 심근보호액 자체보다 허혈 전조건화를 부여한 심근보호액 군에서 허혈 전조건화 시 심박동의 이상 징후가 출현하기 직전까지 짧은 시간 동안 허혈을 실시한 후 재관류시킨 뒤 심정지액을 주입하여 심장을 보호하는 것이 심기능 회복에 효과가 있는 것으로 생각되며, 앞으로도 계속적인 연구가 필요할 것이다.음을 보았다.s seeds was developed in order to limit the cost and reduce harsh natural seed withdrawal in the natural environment In the case of the use

• 공학교육연구
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• 제20권5호
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• pp.59-73
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• 2017

This study aims to examine whether a gender works to make the difference on the university experiences of natural sciences and engineering major students; and the income and quality gap between the graduates. In this study, university experiences means job market and job searching related experiences such as job fair attending, The main research questions are as follows; fist, what are the significant university experiences related job preparation and application, and is there a gender gap on those experiences? Second, how is the job market performance of the national sciences and engineering graduates for their income level and quality job, and is there a gender gap on the job market performance of the sample? Third, which variables among the university experiences for job searching and application impacts the job quality and income level of the natural sciences and engineering graduates? To find out the research results, this study conducts a panel data analysis with GOMS (Graduates Occupational Mobility Survey) throughout survey year of 2006 to 2015, towards 568,264 as weighted value number. As analysis methods, this study carries out a descriptive analysis, ANOVA, discriminant analysis, linear regression and T-test. Therefore, here are the brief outputs of the study; first, for natural sciences and engineering students, the off-campus experiences such as job fair, job recruit festival and internship programs are more favored; second, female students are more likely to attend personal and self-driven job preparation programs; third, on job market performance, the graduates' income level and company scale rate are higher in the male but job stability is higher in the female; fourth, as a result of the linear regression, gender factor decides the income level in considerable degree; additionally, gender factor shows the difference of the job satisfaction and self-effectiveness on one's job as a qualitative variables. For obtaining strictness, university program factors are controlled through model fitness process. As above, this study finds out the main factors of university life of natural sciences and engineering graduates which are related their job searching and preparation experiences and figures out stronger factors in job market; and examines the statistically significance of the gender in this casual-effect relationship between job preparation and job quality of the graduates.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.93-110
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• 2015

기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.