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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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.