소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.
목적: 방사선 종양학과 업무와 관련 자료 및 치료기기의 관리를 체계적으로 정리하고 사용하기 쉽게 색인하여 데이터베이스(Database)를 구축함으로써 업무 및 교육을 체계화시켜 업무 효율성을 증대시키고, 새로운 방사선 치료 발전의 기반이 되고자 한다. 대상 및 방법: 데이터베이스의 운영을 위해 마이크로 소프트 엑세스(MS OFFICE ACCESS)프로그램을 이용하였다. 방사선 종양학과 자료들을 업무에 관련된 업무 일지, 기기 관리에 대한 수리 내역 및 부속품의 재고 관리로 분류하였고, 학습 및 연구 자료는 부서 직무 교육 자료와 기기 사용자 지침서 및 관련 논문으로 구분하였다. 모든 자료의 등록은 각각의 주제에 맞도록 입력 폼(form)을 디자인하고, 자료의 정보는 보고서를 작성하여 열람할 수 있도록 설계하였다. 기기 수리 내역에서 2008년 1월부터 2009년 4월까지 고장건수와 유형 및 수리시간을 시스템 사용 초기와 사용 1년 후의 결과를 분석하였다. 결 과: 방사선 종양 자료관리 시스템을 업무에 관련된 영역과 학습 및 연구 활동 영역의 자료들로 완성하였다. 자료들은 주제와 분류에 의해 설명과 함께 정리되어 모아지고, 각 분류에서 원하는 자료를 검색하여 설명을 참고하여 첨부된 자료를 얻을 수 있다. 기기 수리 내역을 통하여 2008년 1월부터 2009년 4월까지 고장 건수 및 고장 유형의 정보를 얻을 수 있었고 수리시간을 분석하였을 때, 전체 평균 32.3%의 시간단축효과를 얻었다. 결 론: 방사선 종양 자료관리 시스템을 통하여 과거와 현재의 자료를 주제별로 분류하고 관련 자료를 정리하여 색인함으로써, 정보 이용이 원활하게 이루어져 업무 효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 업무 프로세스 개선의 기초자료가 되고 앞으로 새로운 방사선 치료에 요구되는 여러 가지 정보를 실시간으로 검색하여 얻을 수 있다.
본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(108 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 108으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.
대도시지역에서 산사태와 사면붕괴가 발생될 경우 다른 지역에 비해 상대적으로 많은 인명과 재산피해를 초래한다. 이러한 사면재해를 줄이기 위해서는 위험요소가 내재된 사면들을 체계적으로 분류하고 효율적으로 관리하는 사면관리시스템이 필요하다. 사면관리시스템은 사면안정성과 관련이 있는 지질요소들에 대한 데이터베이스를 구축하고 정보화하여 사면을 장기적으로 관리하는 것으로, 지질특성이 충분히 반영될 수 있도록 조사 분석 평가과정을 통해 적합한 사면관리프로그램을 개발한 후, 도시전역의 사면에 적용하여 사면관리시스템을 구축하는 방법이 적절하다. 이러한 필요성에 의해 부산 황령산을 시범지역으로 하여 대도시지역의 사면관리시스템 구축에 실용적으로 이용할 수 있는 사면관리프로그램을 개발하였다. 이 사면관리프로그램은 자연사면과 절취사면별 고유코드화, 사면조사와 시트작성, 사면안정성 평가와 분류, 사면자료의 체계적 데이터베이스와 정보화 및 사면정보 이용 등으로 요약된다. 그리고 GIS기반으로 모든 사면에 대한 조사, 시험 및 분석자료를 입력/관리하여 사면을 지속적으로 관리할 수 있는 체계로 이뤄져 있다. 이에 의하면 사면위치, 조사자료, 현장사진, 자료분석 및 사면안정성 평가결과 등의 모든 사면자료가 원활히 입력i출력i편집/관리/운영됨으로써 사면관리가 일목요연하게 이루어진다 그리고 무엇보다 사용자가 편리하게 활용할 수 있도록 설계하였다. 따라서 대도시 지역의 사면조건을 잘 반영하고 있는 부산광역시에 이를 적용하여 사면관리시스템을 구축하였으며, 앞으로 타 대도시에도 확대 적용함으로써 체계적이고 효율적으로 사면을 관리하고 사면재해를 최소화 할 수 있는 기반을 구축하였다.양 및 조사료에서 특정 미량광물질이 결핍되어 있는 것으로 보이지 않는다. 따라서 가축에게 미량광물질 첨가제의 보충급여는 사양형태나 사료 미량광물질의 함량 및 이용도 등을 고려하여 결정해야 할 것으로 사료된다.$100^{\circ}C$ 30분 또는 $121^{\circ}C$에서 15분간의 열처리(autoclave)에 의해서 항균활성이 감소되지않는 것으로 나타났다. 따라서 약용으로 이용되고 있는 천궁의 근경 이외의 미활용자원인 잎과 줄기 등의 지상부위를 이용한 천연 항균소재 개발이 가능할 것으로 판단된다. 따르면, 버들치 (Rhynchocypris oxycephalus), 갈겨니 (Zacco temmincki)와 같은 수질에 대해 민감한 어종은 상류(S1 ${\sim}$ S2)에서의 출현빈도가 하류지점에의 출현빈도에 비해 뚜렷하게 높게 나타나 수질 특성을 반영하는 것으로 나타났으며, 트로픽구조 측면에서 내성종 (Tolerant species)및 잡식성종(Omnivore species)이 하류로 갈수록 증가하는 경향을 보였다.대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수
대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.
최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다
최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.
본 논문에서는 원격ㆍ다원으로 구축된 컴퓨팅 환경에서 공동 사용자간에 발생하는 이벤트를 순서화 하여 공유하는 방법과 이를 멀티미디어 자료에 적용하여 구현함으로써 통신망을 이용한 공동작업의 효과를 향상시키는 공유기술을 제안한다. 이 공유방법은 정보통신망의 서로 다른 지역에 설치된 사용자간의 프리젠테이션, 저작, 활용, 이벤트 발생 등을 원활하게 하여 원격교육, 화상회의, 멀티미디어 콘텐츠 공동저작 둥 원격ㆍ다원 프로젝트의 수행에 있어 효율성을 크게 향상시킨다. 기존의 공동 화이트보드(sharing white board) 시스템에 있어서는, 멀티미디어 단위 콘텐츠를 반드시 전용 프로그램에 의하여 저작하고 이미 저작되어 있는 콘텐츠나 프로그램은 사용할 수 없으며, 원격ㆍ다원으로 접수되는 명령어의 입력순서를 정렬하는 기술이 적용되지 않은 상태였으므로 순서오류에 의한 오동작을 감수해야 하는 문제점을 안고 있었다. 이에, 본 논문은 프로그램의 종류에 관계없이 윈도우 시스템으로부터 입출력 이벤트(event)를 추출하는 기술과 운영체제 내의 프로그램간 전송에 있어 이벤트를 후킹(hooking)하는 기술 및 공유 프로그램의 처리결과를 원격ㆍ다원으로 분산된 환경에 전달하는 알고리듬을 설계하고 이를 구현함으로써 원격ㆍ다원 환경의 모든 참여자가 오류 얼이 동일한 결과를 정확하게 공유할 수 있도록 개선하였다. 본 논문의 공유기술은 멀티미디어 콘텐츠의 공동저작, 원격교육에 있어서 공동칠판의 활용, 화상회의에 있어서 프리젠테이션 화면 제공 등에 활용함으로써 온라인 면대면 효과를 향상시키는 것으로 확인되었다.하였으나(P<0.05), 계란1개당 사료비에서는 18∼20g 공급구간에 유의차가 없었다. (시험 2) 육용종계 하절기 산란피크계의 에너지 공급수준에 관한 연구: 육용종계 산란기의 적정 에너지공급체계를 구명하기 위하여 강원도 홍천군 북방면소재 홍천종계에서 케이지 사양형태의 로스 육용종계 400수를 공시하여 2002년 4월부터 2003년 1월까지 40주간 (24∼64주령) 표2와 같은 4가지 에너지공급체계로 사양시험을 실시한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 총 산란율, 종란 산란율, 평균난중 및 성계 생존율은 모두 처리간에 유의적인 차이가 인정되지 않았으나, 산란율은 1일 에너지공급량이 많을수록 오히려 저하하는 경향을 보였다. 2) 사료요구율, ME 및 CP요구량과 사료비는 모두 1일 에너지공급량이 많아질수록 증가하는 경향을 보였다(P<0.05).dis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라
본 연구에서는 공정 시뮬레이션 기술을 적용하여 조사유기응력부식균열 시험 작업자의 피폭량 평가를 하였다. 상용 공정 시뮬레이션 코드인 DELMIA Version 5를 사용하여 조사유기응력부식균열 분석 시험 설비, 핫셀 및 작업자를 작성하고 조사유기응력부식균열 시험 공정을 구현하였으며, 사용자 코딩을 통해 선량이 분포된 공간을 지나는 작업자의 누적 피폭량을 평가할 수 있도록 하였다. 작업자 모사를 위해 시험 공정별로 인체의 근골격계를 모방하여 약 200 개 이상의 자유도를 가지는 휴먼 마니킨 자세를 작성하였다. 작업자 피폭량 계산을 위하여 휴먼 마니킨 작업의 하위정보에 접근하여 자세 별 좌표, 시작 시간 및 유지 시간을 추출하였으며, 공간 선량 값과 자세 유지 시간을 곱하여 누적 피폭량을 계산하였다. 피폭량 평가를 위한 공간 선량은 MCNP6 Version 1.0을 사용하여 핫셀 내·외부 공간 선량을 계산하였으며, 계산된 공간 선량은 공정 시뮬레이션 도메인에 입력하였다. 공정 시뮬레이션을 이용한 피폭량 평가 결과와 전형적인 피폭량 평가 결과를 비교 분석한 결과, 상시 출입구역 내 일상 시험 작업에 대한 연간 피폭량은 각각 0.388 mSv/year 및 1.334 mSv/year로서 공정 시뮬레이션을 이용한 피폭량 평가 결과가 전형적인 방법의 피폭량 평가 결과 대비 70 % 낮게 예측되었다. 공간 선량 높은 구역에서 수행되는 특수작업에 대해서도 공정 시뮬레이션을 이용한 피폭량 평가를 수행하였으며, 피폭량이 높은 작업을 쉽게 선별할 수 있었고, 해당 작업의 휴먼 마니킨 자세와 공간 선량 가시화를 통해 직관적으로 작업 개선안을 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.