La2O3 첨가량에 따른 결정상 및 미세구조 변화와 유전특성과의 상관관계에 대해 연구하였다. 고상반응법을 이용해 합성된 0.3 mol% TiO2 과잉 BaTiO3 분말에 대해 La2O3 첨가량을 다르게 첨가하여 1250℃에서 2시간 동안 소결되었다. 상온에서 측정된 XRD는 La2O3 첨가량이 증가함에 따라 lattice parameter가 변화하였고, 정방정비가 감소하였다. 이는 La3+가 Ba2+ 자리에 치환되어 정방정상의 불안정성을 높여 입방정상으로 상전이 된 것으로 설명할 수 있다. La2O3 첨가량이 증가할 때, 임계입자성장구동력(Δgc)이 최대 입자성장구동력 (Δgmax)보다 높아져, 입자크기와 밀도가 감소하였다. 유전상수는 La2O3가 증가함에 따라 감소하였는데, 이를 결정상 및 미세구조의 변화에 대한 효과로 분석하였다.
Objectives: In this study, the scale of exceeding the extreme heat exposure standard at the construction site was estimated using the nationally approved statistical data and wet bulb globe temperature modeling method. By comparing and analyzing the modeling results with the existing work environment monitoring results, the risk of heat exposure at outdoor construction sites was considered. Methods: Using the coordinates of second level administrative districts and meteorological observatories as the key, the automated synoptic observing system data and building permit data for 2021 were matched. The wet-bulb temperature was obtained using Stull's formula, and the globe temperature was obtained using the TgKMA2006 model. WBGT was calculated using these. Excess rates were obtained compared to exposure limits for heavy work-continuous work and moderate work-25% rest. It was compared with the results of the work environment monitoring in 2020. Results: As a result, 1,827,536 cases were estimated for 11,052 workplaces in one year. This is much higher than the 5,116 cases of 3818 workplaces of the existing work environment monitoring results. It is confirmed that the exposure limit was exceeded in 10.6~24.0% of the entire period and 70.2~84.1% of the peak period of the heat wave. It is very high compared to 0.9% of the existing work environment monitoring result. Conclusions: It is necessary to improve the system of monitoring and statistics related to extreme heat. Additional considerations are needed regarding WBGT estimation methods, meteorological data, and evaluation time. Various follow-up risk assessment studies for other industries and time series need to be continued.
본 연구는 최근 성장 중인 온라인 신선식품 분야에서 서비스를 제공 중인 주요 기업들의 현황을 파악하고, 경쟁력과 문제점을 실제 이용자에 대한 설문을 통해 분석하여 향후 사업방향을 제시하고자 했다. 현재 온라인으로 신선식품을 판매 중인 기업들의 현황과 시장상황을 살펴보기 위해 신선식품을 판매하고 있는 온라인 쇼핑몰을 대상으로 하여 BCG매트릭스 분석을 실시하였다. 또한 IPA분석을 활용하여 실제 구매자가 인식하는 신선물류에 대한 만족도와 중요도를 측정하여 연구결과를 도출했다. 먼저 BCG매트릭스를 적용한 결과, 쿠팡을 제외한 나머지 기업들은 새로운 성장방안이 필요하다는 점을 알 수 있었다. 한편 IPA분석 결과에서 나타난 비우선순위와 과잉영역에 소모되는 비용을 최소화 시키고, 유지 강화영역과 중점투자영역에 대해 투자함으로 신선물류시장에서 경쟁력을 확보해야한다는 시사점을 제시했다. 본 연구는 온라인 신선식품 주요 기업들을 대상으로 하여 보편적인 개선방안을 제시하였으나 향후 연구에서는 각각의 기업들을 대상으로 분석 표본을 확대 및 세분화하여 표본에 따른 경쟁력 제고방안 연구가 필요하다고 사료된다.
Objectives: The association of air pollution levels and land-use types with changes in the prevalence of allergic diseases (allergic conjunctivitis, allergic rhinitis, asthma, and atopic dermatitis) was investigated for seven metropolitan cities in Korea Methods: Data on daily hospital visits and admissions (of those under 19 years old) for 2003-2012 were obtained from the National Health Insurance Cooperation. Meteorological data on daily mean temperature, humidity, and air pressure were obtained from the Korea Meteorological Administration. Daily mean or maximum concentration data for five pollutants ($PM_{10}$, $O_3$, $NO_2$, $SO_2$, and CO) as measured at air quality monitoring sites operated by the Ministry of Environment were used. We estimated excess risk and 95% confidence intervals for the increasing interquatile range (IQR) of each air pollutant using Generalized Additive Models (GAM) appropriate for time series analysis. Results: In this study, we observed a significant association between the IQR increases of air pollutants and the prevalence risk of allergic diseases (allergic conjunctivitis, allergic rhinitis, asthma, and atopic dermatitis) in all metropolitan cities after adjusting for temperature, humidity, and air pressure at sea level. Among the air pollutants, $NO_2$ and $PM_{10}$ were associated with the prevalence of asthma, and $O_3$ was associated with only allergic conjunctivitis in regression analysis. However, in GAM analysis considering land-use, $O_3$ and $SO_2$ were associated with allergic conjunctivitis, PM10, O3, NO2, and CO were associated with allergic rhinitis, and $PM_{10}$, $O_3$ and $NO_2$ were associated with asthma in industrial area. Conclusion: This study found a significant association between air pollution and the prevalence of allergic related diseases in industrial areas. More detailed research considering mixed traffic-related air pollution (TRAP) and conducting meta-analyses combining data of the all cities is required.
본 논문은 가상 생태계의 개념과 가상생태계를 구현하는데 중요하게 사용되어 질 수 있는 세 가지 수학적-물리학적 접근법을 응용 예와 함께 소개 하였다. 가상생태계란 개체기반 모델로써 인공생명체들이 가상 환경하에서 스스로 행동하면서 살아가는 것을 모사하는 컴퓨터 내에 구현된 생태계를 의미한다. 생물의 무리행동을 전산 모사하는 분자동역학모사 접근법과, 흰개미 영토를 전산 모사하는 확률적 격자모델 접근법, 그리고 생물막 성장을 전산 모사하는 규칙기반-세포자동자모델 접근법을 소개하였다. 실 생태계와의 유사성을 높이기 위해 가상생태계 모델은 많은 변수들을 사용하여야 하지만, 기술적인 측면에서 이러한 변수들을 모두 결정하기는 어렵다. 그러나 현재의 눈부신 컴퓨터 성능향상에 힘입어 많은 부분이 극복 되어 지고 있다. 특히, 가상생태계는 기후변화와 같은 환경재앙을 포함하여 많은 복잡한 생태학적 현상을 개체수준의 낮은 계층에서부터 생물집단 또는 외부 환경수준과 같은 높은 계층까지를 통합적으로 이해하는데 큰 도움을 줄수 있을 것이다. 마지막으로 논문에서는 높은 수준의 계층인 기후변화가 낮은 수준의 계층인 개체기반의 흰개미 생태계에 미치는 복잡한 문제를 어떻게 다룰 수 있는지에 대한 예를 들고 간략하게 논의하였다.
육상 및 해상에서의 화재 사고는 심각한 인명피해를 발생시키며 특히 해양 플랜트 및 선박의 특성 상 밀폐공간으로 인한 질식사고 사망률이 육상보다 현저히 높다. 이러한 질식사고를 예방하기 위하여 화재에서 발생하는 유독가스를 외부로 배출할 수 있는 환기용 팬의 설치가 필수적이나, 해양화재의 규모를 고려하였을 때 대형 환기용 팬의 설치는 해양 구조물 특성 상 용이하지 않다. 따라서 본 연구에서는 DC 전기장을 인가하여 화재 유독가스를 제어하는 새로운 개념의 소방기술을 개발하고자 한다. 화재 발생 시 대부분의 화염은 화학 이온화로 인해 양전하와 음전하를 다수 함유하고 있고, 이때 전기장을 인가하게 되면 로렌츠 힘에 의해 "이온풍"이 발생하게 된다. 이러한 이온풍을 활용하여 일반건축물과 선박의 단열재로 많이 사용되는 종이와 스티로폼을 연소하여 발생되는 화재연기를 인위적으로 제어하는 실험적 연구를 수행하였다. 실험 결과, ± 5 kV 이상의 직류전압을 인가하였을 때 화재연기를 인위적으로 제어할 수 있었고, 양전압보다 음전압을 인가하였을 때 상대적으로 효과적인 제어가 가능하였다.
다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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