• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.60-66
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• 2020

본 연구에서는 화학사고 및 화학테러 대응 시 화학물질로부터 인명 및 환경을 보호하기 위한 경계구역 설정에 관하여 국·내외 사례 조사를 바탕으로 우리나라 실정에 적합한 경계구역 선정 개선방안을 제시하고자 하였다. 현재 다양한 관계부처에서는 공통적으로 hot zone, warm zone, cold zone으로 구분하여 사용 중이나 특정 지역에 대해서는 용어 활용 측면에서 상이한 의미로 혼용되고 있다. 따라서 경계구역을 기존 3개 지역에서 hot zone, warm zone, cold zone, safety zone 4개 지역으로 구분하여 활용할 것을 제시하였다. 그리고 warm zone을 관심지역, safety zone을 안전지역으로 용어를 정립하도록 한다. 기존에 적용하던 ERPG 급성노출기준은 다양한 노출시간을 고려하지 않기 때문에 장시간 노출상황 적용에 적합하지 않으므로 적용 우선순위를 AEGL, ERPG, PAC, IDLHs 순으로 하도록 한다. CARIS 정보제공 방안은 확산평가가 가능한 물질 또는 불가능한 물질이거나 실내누출 상황으로 구분하고 풍향신뢰선과 ERG의 초기이격거리 및 방호활동거리를 함께 표현하여 현장대응 및 주민대피 결정 정보자료로 활용될 수 있도록 한다.

• 통상정보연구
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• 제16권1호
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• pp.163-183
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• 2014

본 연구는 수요부문 환경의 불확실성이 제조업체의 유통업체에 대한 의존성, 결속과 전략적 성과에 어떻게 영향을 주는지를 한국과 미국의 제조업체를 통해 검증해 보았다. 이러한 연구는 수요부문 환경의 불확실성에 대해서 한국의 제조업체와 유통업체만을 연구한 것이 아니라, 미국의 표본까지 확보하여 유통환경이 다른 국가를 비교 연구하였다는 것에 커다란 의의가 있다고 할 수 있다. 설문은 유통업체와 직접 접촉이 있는 제조업체를 대상으로 수집하였고, 한국기업 105개, 미국기업 103개의 데이터를 가지고 구조방정식으로 분석을 하였다. 결과는 다음과 같다. 수요부문 환경의 불확실성이 높을수록 의존성이 높을 것이라는 가설 1은 한국과 미국에서 모두 채택되었다. 수요부문 환경불확실성이 높을수록 결속이 높을 것이라는 가설 2는 한국에서는 기각되었고, 미국에서는 채택되었다. 수요부문 환경의 불확실성이 높을수록 전략적 성과가 높을 것이라는 가설 3은 한국, 미국 두 국가 모두에서 기각되었다. 의존성이 높을수록 전략적 성과가 높을 것이라는 가설 4는 한국에서는 채택되었고, 미국에서는 기각되었다. 결속이 높을수록 전략적 성과가 높을 것이라는 가설 5는 한국, 미국 모두에서 채택되었다. 향후 연구에서는 제조업체와 유통업체의 의존성과 결속, 전략적 성과를 측정함에 있어서 상호관점에서 측정할 필요가 있을 것이다. 또한 향후 추가자료를 확보하여 표본을 늘릴 필요가 있을 것이다. 그리고 환경 불확실성이 수요부문 환경의 불확실성뿐만 아니라 유통환경의 모든 불확실성이 같은 차원에서 비교 연구될 필요가 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.85-90
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• 2018

방사선 안전과 관련된 추가적인 정책을 수립 운영하기 위해서는 안전현황에 대한 기초적인 자료가 필요한데, 계량적인 관점에서 현황을 고찰한 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 방사선 안전과 관련된 영역 중, 방사선작업종사자, 생활 주변방사선 그리고 환경방사선 현황을 중심으로 다양한 통계적인 방법을 활용하여 계량적인 측면에서 고찰하였으며. 그 결과 다음을 알 수 있었다. 첫째, 2014년도 말 기준으로 9개 업종에 종사하는 방사선작업종사자 중 피폭선량이 가장 높은 업종은 NDT로서 다른 업종에 비하여 유의적으로 높게 나타났다. 둘째, 9개 업종의 방사선작업종사자에 대한 2010년 대비 2014년 피폭선량의 평균차이가 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하지는 않은 것(p=0.221)으로 나타났다. 셋째, 전라북도 지역에 비하여 경기도 지역의 환경방사선량의 평균이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 방사선작업종사자, 생활주변방사선, 환경방사선 관련 안전관리를 위한 기초자료로의 활용 및 방사선방호정책의 수립에 도움이 되기를 기대해 본다.

• 한국환경농학회지
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• 제31권1호
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• pp.9-15
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• 2012

본 연구는 제주지역에서 온실 내 냉난방 및 $CO_2$ 공급 목적으로 지하공기를 이용하는 14개 농업 시설을 대상으로 약 3개월 동안 지하공기 이용 온실과 미이용 공간 내 라돈 농도 및 지하공기 이용 시설의 가동에 따른 지하공기 유입구 내 라돈 농도 분포를 조사하였다. 장기간 라돈 농도는 수동형 알파 입자비적 검출기(Raduet, Radosys Ltd., Hungary)로, 실시간 라돈 농도는 능동형 연속측정 검출기(RAD7, Durridge Co., USA)를 이용하여 측정하였다. 지하공기 이용 온실 내 라돈 농도는 지하공기 미이용 공간과 국내 가옥의 실내 평균값보다 높은 범위였으며, 대부분 농업 시설에서는 국제방사선 방호위원회에서 권고한 근무지에서의 참조준위 1,000 Bq/$m^3$ 보다 낮은 반면 한 개 지점에서는 높은 결과를 보였다. 장기간 및 실시간 지하공기 이용 시설의 가동에 따른 유입구의 라돈 농도 분포는 각각 1,228~5,259 및 3,322~17,900 Bq/$m^3$ 범위로 지역적인 차이를 보였다. 본 연구 결과, 지하공기 중 라돈 농도는 농업 시설이 위치한 지역의 지질 특성 및 시추공 깊이와 밀접한 관계가 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제30권1호
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• pp.17-25
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• 2005

원자력 발전의 안정성이 사회적 문제로 제기된 이후 작업종사자에 대한 작업 중 방사선 피폭량에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재의 방법에 의하면 방사선 작업 계획의 수립 시 작업 공간 내 선량률이 일정하다는 가정 하에 피폭선량을 예측하므로 작업 경로에 따른 피폭선량의 변화에 대한 고려가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 작업자와 선원과의 거리가 고려되 수정된 방사선 피폭량 계산식을 이용하여 방사성 폐기물 저장시설에서의 작업 중 작업경로 변화에 따른 방사선 피폭량을 계산하였다. 이 계산식을 이용하여 주어진 작업 공간과 선원 조건하에서 작업 중 방사선 피폭량을 최소로 하는 최적 작업경로를 탐색할 수 있는 수치해석 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 2차원 작업공간에서 무한개의 작업경로를 유한개의 경로로 근사화하고 근사화된 모든 작업경로 중 피폭선량이 최소가 되는 작업경로를 탐색하였다. 또한, 3차원 그래픽 기술과 Java 프로그래밍을 이용한 가상작업 시뮬레이션 프로그램을 개발하고 작업 공간의 선량률 가시화 및 가상 작업 시뮬레이션을 수행하여 방사선 작업 계획의 수립을 위한 도구로서의 가능성을 검토하였다. 수치해석 계산과 시뮬레이션 과정을 통하여 최적 작업경로는 작업자와 선원과의 거리를 증가시키고 작업 시간을 단축시킬 수 있는 경로로 제시되었고, 이를 바탕으로 방사선 피폭량은 작업시간뿐만 아니라 작업자와 선원간의 거리에 영향을 받음과 최적화된 방사선 방호를 위해 작업경로가 고려되어야 함을 확인하였다.

• 한국광물학회지
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• 제23권4호
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• pp.347-356
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• 2010

알루미늄과 수산화알루미늄을 제조하는 (주)KC에서 사용하는 보오크사이트는 '자연기원방사성물질(NORM)'에, 가공 중 발생하는 폐기물 또는 부산물인 red mud는 '인위적으로 농축된 자연기원방사성물질(TENORM)'에 해당된다. 이 연구는 NORM의 대량사용시설인 (주)KC 공장 내부 및 주변 지역의 지질특성, 토양에 대한 광물학적 및 지화학적 분석을 수행하여 향후 작업장과 그 주변 지역의 방사능 피복량을 측정하고 방호하기 위한 과학적인 기초자료를 제공하고자 한다. (주)KC 공장 내부 및 인근지역 토양의 광물조성은 석영, 장석, 운모, 고령토, 깁사이트, 세피올라이트 등 모암으로부터 유래된 광물조성과 적철석, 보에마이트, 방해석 등 원광석인 보오크사이트로부터 유래된 광물조성으로 혼화되어 있다. 이 지역 토양의 평균 U 함량은 4.7 ppm, Th 함량은 23.6 ppm으로서 Th 함량이 다소 높게 나타난다. 토양의 $^{40}K$의 농도는 100~1,433 Bq/kg, $^{226}Ra$의 농도는 8.4~179 Bq/kg이고 $^{232}Th$의 농도는 13.5~300 Bq/kg으로서 높은 농도는 보이지 않으나 상대적으로 높은 $^{226}Ra$ 농도는 red mud 적재장 주변에서 확인된다. 토양시료의 외부 위해지수 범위는 0.10~1.66이며 평균 0.63으로서 전체적으로 는 위해 기준치로 제시되는 1.0 이하이지만 41개 지점 중 4개 지점이 1.0 이상을 나타난다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.77-83
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• 2021

본 연구의 목적은 방사선 재난에서 효과적인 피폭 환자의 중등도 분류를 위하여 재난의학적 개념과 대표적인 방사선 계측기 (수 계측형 외부오염감시기와 이동형 문형 외부오염감시기) 측정기술의 융합을 통해 의학적 적용의 타당성을 구하는 것이다. 방사선 재난 상황을 위하여 모의환자를 설정하였고 모의 방사선 훈련에 참여한 12명이 12개의 모의선원이 부착된 방호복을 무작위로 입은 후의 두가지 외부오염감시기를 각각 이용하여 모의선원 중 5개의 실제 방사선 선원을 발견하는지 조사 후, 소요된 조사시간과 외부 오염환자 검출에 대한 민감도와 특이도를 구하였다. 1차 훈련에서 수 계측형 외부오염감시기로 걸린 평균 시간은 231.9 ± 116.6 초, 이동식 문형 외부오염감시기로 걸린 시간은 8.690 ± 1.667 초로 유의하게 측정한 시간이 짧았고 두 방법의 오염 검출의 민감도와 특이도는 100%로 차이가 없었다. 이동형 문형 외부오염감시기가 방사선 재난에서 의학적 적용의 타당성을 가지며 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.370-378
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• 2022

본 연구의 목적은 제주 치위생과 학생을 대상으로 COVID-19 상황에 임상 실습 수행 중 감염관리에 영향을 미치는 요인을 분석하는 데 있다. 112명의 온라인 자기 기입식 설문 응답을 SPSS 20.0을 이용하여 빈도분석, T-test, one-way ANOVA와 더미 회귀분석을 하였다. 감염관리 인식도와 실천도는 2학년이 3학년보다 '청소 및 표면 소독', '의료폐기물 처리', 'COVID-19 감염관리' 항목에서 통계적으로 유의하게 높았다. 임상실습기관별 결과는 '청소 및 표면 소독', '기구 소독 및 멸균', '개인 및 환자 방호', 'COVID-19 감염관리' 항목에서 대형병원이 통계적으로 유의하게 높았다. 임상실습 지역은 의료폐기물 처리' 항목에서만 수도권이 제주지역보다 높았다. COVID-19 감염관리 요인 분석 결과, 3학년보다 2학년, 실습 기관 중 대형병원, 실습 지역 중 수도권 지역, 보호장구 애로사항이 없던 학생이 통계적으로 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 제주지역 치위생과 학생들의 임상 실습시의 감염관리와 COVID-19의 현장을 대상으로 한 첫 번째 실태 조사 연구로 의의를 두며, 임상 실습 지침 개선을 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.