의료기관 핵의학 종사자의 직무 별 개인피폭선량에 관한 연구 (A Study on the Individual Radiation Exposure of Medical Facility Nuclear Workers by Job)
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- 핵의학기술
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- 제14권2호
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- pp.9-16
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- 2010
본 연구는 방사성동위원소의 의학적 이용도가 증가함에 따라 의료기관 핵의학과 방사선 관계종사자의 직무 별 방사선 이용에 대한 개인 방사선 피폭선량의 실태를 파악하여, 방사선 위험에 대해 경각심을 고취시키고, 방사선 관계종사자들에게 안전관리와 합리적인 피폭선량 관리에 도움을 주고자 분석하였다. 2007년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 의료기관에서 근무하는 핵의학 방사선 관계종사자로 분류되어 개인 방사선피폭선량 측정을 정기적, 연속적으로 3년 간 조사 관리된 40명의 종사자를 대상으로 직종 별, 영상실 별, 연령 별, 선량구간 별, 직무 별 관련업무를 파악하여 심부선량에 대하여 연간평균피폭선량을 각각 분석하였다. 분석법으로는 빈도분석과 ANOVA를 시행하였다. 3년 간 영상실 별 연간피폭선량은 PET 및 PET/CT 영상실이 11.06~12.62 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였고, 감마카메라 주사실이 11.72 mSv로 높았으며, 직종 별 연간평균피폭선량은 임상병리사가 8.92 mSv로 가장 높았고, 방사선사 7.50 mSv, 간호사 2.61 mSv, 연구원 0.69 mSv, 접수 0.48 mSv, 의사 0.35 mSv 순으로 나타났으며, 세부업무에 따른 직무별 연간평균피폭선량은 PET 및 PET/CT 업무가 12.09 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였으며, 감마카메라 주사실이 11.72 mSv, 싸이크로트론 관련 합성 업무 8.92 mSv, 감마카메라 영상업무 4.92 mSv, 치료 및 안전관리 2.98 mSv, 간호사 업무 2.96 mSv, 관리 업무 1.72 mSv, 영상분석 업무 0.92 mSv, 판독업무 0.54 mSv, 접수업무 0.51 mSv, 연구업무 0.29 mSv 순으로 나타났다. 선량구간 별 연간평균피폭선량은 연구대상자의 15명(37.5%)이 1 mSv이하의 선량분포와 5명(12.5%)이 1.01~5.0 mSv이하의 선량분포를 가지고 있었고, 5.01~10.0mSv에서 14명(35.0%), 10.01~20.0 mSv에서 6명(15.0%)의 분포로 분석되었다. 연령에 따른 연간평균피폭선량은 방사선사 직종에서는 25~34세 종사자가 8.69 mSv로 가장 높은 평균선량을 보였고, 근무기간에 따른 연간평균피폭선량은 방사선사 직종에서 5~9년 종사자가 9.5 mSv로 가장 높은 평균선량을 나타냈다. 고용형태에 따른 연간평균피폭선량은 정규직 임상병리사 8.92 mSv, 방사선사 7.82 mSv, 계약직 방사선사 7.55 mSv, 인턴직 방사선사 5.62 mSv, 계약직 간호사 2.61 mSv, 정규직 연구원 0.69 mSv, 접수 0.55 mSv, 의사 0.35mSv 순으로 피폭을 받는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과로 볼 때 의료기관에서 근무하는 핵의학 방사선 관계종사자의 대부분이 현재의 방사선 안전관리가 실효성 있게 이루어지고 있었으며, 직무특성에 따라 많은 차이가 있는 것을 알게 되었다. 그러나 방사선 피폭을 최소화시키는 노력이 필요하며, 이를 위해서 체계적 교육과 합리적 피폭량 관리를 위한 체계가 필요하다고 사료된다.
본 연구는 남극반도 북서부에 해당하는 South Shetland 군도 북쪽 해역에서 과학어군탐지기를 이용한 연속 관측 자료를 이용하여 크릴의 공간적인 분포 (수평, 수직분포) 및 자원량 파악을 주목적으로 하였다. 또한 자원량 계산을 위하여 플랑크톤 네트를 이용한 채집을 실시하였으며, CTD를 이용한 연구 해역의 수온 구조의 수직적 특성을 파악하여 크릴 군집과의 상호 관련성을 규명하고자 하였다. 고밀도의 크릴군은
본 연구의 목적은 국내 외식 프랜차이즈 시스템에서 가맹점에 대한 가맹본부의 관계품질에 영향을 미치는 변수를 사후 지원서비스로 설정하고, 사후 지원서비스가 가맹점의 관계품질(신뢰, 만족, 몰입)과 경영성과(재무적 성과, 비재무적 성과)에 미치는 영향에 대한 포괄적인 모형을 개발하는 것이다. 제안된 모형을 검증하기 위하여 서울 및 경기 지역의 외식 프랜차이즈 가맹점 경영자 500명을 대상으로 설문 조사를 하여, 구조방정식을 통해 실증 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 사후 지원서비스 요인 중 제품범주 및 가격 요인과 정보제공 및 문제해결 능력 요인은 가맹점의 만족과 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 물류지원과 슈퍼바이저 지원 요인은 신뢰와 만족에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 재교육 및 훈련지원 요인은 가맹점의 신뢰와 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 판매촉진 요인은 신뢰 만족, 그리고 몰입 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 관계품질요인들 간의 관계는 신뢰가 만족에 긍정적인 영향을 미치지만 몰입에는 직접적으로 영향을 미치지 못하고, 만족을 통해서 몰입에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 신뢰는 재무적 성과에만 긍정적인 영향을 미치고, 만족과 몰입은 재무적 성과와 비재무적 성과 모두에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 결과요약과 시사점, 그리고 연구의 한계점과 향후 연구방향이 제시되었다.
농촌지역 국민학교 급식아동의 성장발달과 식생활 습관을 알아보기 위하여 경상북도 농촌지역 국민학교 중 급식 학교 6학년 아동 636명(남자 312 명, 여자 324명)과, 이들 학교 인근의 비급식학교 6학년 아동 628명(남자 306명, 여자 322명)을 대상으로 학생건강기록부에 기재된 신장, 체중 측정치를 1학년에서 6학년까지 6년간의 연속적인 자료를 조사하고, 이들의 전반적인 식생활 습관을 1992년 2월 1일부터 2월 15일까지 설문지로 조사하여 분석한 결과는 다음과 같다. 남자의 신장은 6년간 급식군이 27.8cm, 비급식군 27.1cm자랐고, 여자신장은 각각 29.9cm, 28.4cm가 자라서 급식아동이 약간 더 성장하였다. 남자체중은 급식군 15.7kg, 비급식군 14.8kg이 증가한 반면, 여자는 16.9kg 및 17.2kg이 성장해 남자는 급식아동이, 여자는 비급식아동이 더 성장했다. 1학년때는 percentile별 신장 체중의 분포가 표준정규분포 곡선형태에 가까우면서 급식군과 비급식군이 서로 비슷하였으나 6학년때는 50percentile선을 중심으로 75percentile이상에 급식아동의 분포가 더 많았다. 6학년때 체력은 남자의 경우 급식아동이 멀리뛰기, 던지기, 턱걸이, 윗몸일으키기에서 비급식아동보다 우세하였으며, 여자는 멀리뛰기 한 종목에서만 유의한 차이를 보였고 (P<0.05), 체력급수에서도 우수한 특급의 분포가 급식군에서 더 많았다. 아침식사를 매일 먹는 아동이 급식군 67.6%, 비급식군 57.8%였고, 아침을 안먹는 이유로 급식군은 습관이 돼서 (50.7%), 비급식군은 밥맛이 없어서 (58.9%)라고 답하였으며, 급식아동에서 대체적으로 싱겁게 먹는 경향이 많았다. 간식빈도는 무 군 모두 70% 정도의 아동이 하루에 1회이상 간식을 하고 있었으며, 간식장소는 급식군은 집에서 (45.2%), 비급식군은 귀가 도중 가게나 길거리에 (48.4%)한다고 답하였다. 가정에서 식사할 때 음식을 골고루 먹는 아동이 급식군에서 더 많았고 식사시 조용히 자리에 앉아서 음식을 삼킨후 이야기하며 먹는 아동이 급식군에서 더 많았는 반면, T.V를 보면서 먹는 아동은 비급식군보다 적었다. 식사전에 항상 손을 씻는 아동이 급식군은 84.0%, 비급식군 63.6%로 급식군에서 유의하게 높았고, 식사후 이닦기를 항상 하는 아동은 급식군 여자에서 많아 유의한 관련성을 보였다. 영양교육 실태에 있어서도 영양교육을 '받았다'라고 답한 아동이 급식군 78.0%, 비급식군 57.5%였다. 이상의 결과로 볼때 급식아동이 비급식아동 보다 성장발육 속도가 더 빨랐고, 체력도 더 좋다고 할 수 있으며, 식습관 및 위생습관도 양호한 것으로 나타나 국민학교 특히 농촌지역부터 학교급식을 빠른 시일내에 확대 실시토록 해야 할것이며, 교육급식으로서의 역할을 다할 수 있도록 영양 및 식생활개선교육도 강화해야 할 것이다.
The wall shear stress in the vicinity of end-to end anastomoses under steady flow conditions was measured using a flush-mounted hot-film anemometer(FMHFA) probe. The experimental measurements were in good agreement with numerical results except in flow with low Reynolds numbers. The wall shear stress increased proximal to the anastomosis in flow from the Penrose tubing (simulating an artery) to the PTFE: graft. In flow from the PTFE graft to the Penrose tubing, low wall shear stress was observed distal to the anastomosis. Abnormal distributions of wall shear stress in the vicinity of the anastomosis, resulting from the compliance mismatch between the graft and the host artery, might be an important factor of ANFH formation and the graft failure. The present study suggests a correlation between regions of the low wall shear stress and the development of anastomotic neointimal fibrous hyperplasia(ANPH) in end-to-end anastomoses. 30523 T00401030523 ^x Air pressure decay(APD) rate and ultrafiltration rate(UFR) tests were performed on new and saline rinsed dialyzers as well as those roused in patients several times. C-DAK 4000 (Cordis Dow) and CF IS-11 (Baxter Travenol) reused dialyzers obtained from the dialysis clinic were used in the present study. The new dialyzers exhibited a relatively flat APD, whereas saline rinsed and reused dialyzers showed considerable amount of decay. C-DAH dialyzers had a larger APD(11.70
The wall shear stress in the vicinity of end-to end anastomoses under steady flow conditions was measured using a flush-mounted hot-film anemometer(FMHFA) probe. The experimental measurements were in good agreement with numerical results except in flow with low Reynolds numbers. The wall shear stress increased proximal to the anastomosis in flow from the Penrose tubing (simulating an artery) to the PTFE: graft. In flow from the PTFE graft to the Penrose tubing, low wall shear stress was observed distal to the anastomosis. Abnormal distributions of wall shear stress in the vicinity of the anastomosis, resulting from the compliance mismatch between the graft and the host artery, might be an important factor of ANFH formation and the graft failure. The present study suggests a correlation between regions of the low wall shear stress and the development of anastomotic neointimal fibrous hyperplasia(ANPH) in end-to-end anastomoses. 30523 T00401030523 ^x Air pressure decay(APD) rate and ultrafiltration rate(UFR) tests were performed on new and saline rinsed dialyzers as well as those roused in patients several times. C-DAK 4000 (Cordis Dow) and CF IS-11 (Baxter Travenol) reused dialyzers obtained from the dialysis clinic were used in the present study. The new dialyzers exhibited a relatively flat APD, whereas saline rinsed and reused dialyzers showed considerable amount of decay. C-DAH dialyzers had a larger APD(11.70
The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.
전국적(全國的)으로 실시한 삼요소(三要素) 시험중(試驗中) 1967년(年) 51개소(個所) 68년(年)에 32개소(個所)에서 N 8, 10, 12, 14kg/10a 수준(水準)과
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
자사 온라인점포로 고객 방문을 이끌어내기 위해 마케터는 고객의 욕구를 반영한 웹사이트를 구축한다. 기존 연구의 상당수는 온라인점포에서 고객의 반응에 영향을 주는 기술적, 기능적, 내적 특성 변수들에 관한 것이어서 소비자 심리, 외적 단서 변수에 관한 연구는 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 관계의 선행 변수로 제시되는 개성을 온라인에서의 점포 개성으로 하여 점포 충성도에 미치는 영향을 소비자 심리 변수인 동일시, 신뢰, 인게이지먼트를 매개변수로 고려하여 이들 변수의 구조적 인과관계를 규명해 보았다. 연구결과, 온라인에서도 점포 개성이 존재하며 온라인점포 개성의 일부 차원이 동일시에 긍정적인 영향을 미치고 동일시는 점포 충성도에 직접적인 영향을 미치기도 하지만 신뢰와 인게이지먼트를 매개하여 간접적인 영향도 주는 것으로 나타났다. 연구의 후반부에 본 연구의 시사점, 한계, 향후 연구 방향을 제시하였다.