공동충전 효과를 검증하기 위하여 실시한 시차 공대공 탄성파 탐사자료로부터 지하공동 부존 지역에서 충전 전과 후에 매질의 탄성파 전파속도의 변화를 확인하였다. 시차 공대공 탄성파 탐사자료에 나타난 반응과 시추조사 결과에 의하면 본 지역의 공동은 규모가 극히 소규모이거나 또는 폐석 등으로 충전된 것으로 보인다. 공동충진 효과는 토모그래피로부터 도출된 속도단면상의 탄성파 속도의 증가량을 분석함으로써 평가하였다. 시추공용 에어건을 진원으로 24-채널 하이드로폰을 수진기로 하여 자료를 취득하였다. 취득한 자료에는 무시할 수 없을 정도의 source statics를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 보정방법은 2단계로; 1) 불규칙한 발파시점에 의한 영향 보정과 2) 잔여 정보정으로 이는 진원의 부정확한 위치에 대한 정보정이다. 본 논문에서는 고주파수 성분의 수치잡음이 억제되고 관심대상 부분에서 비교적 고분해능 영상을 도출할 수 있는 다단계 역산 방안을 제시하였다. 일반적으로 최소자승 주시토모그래피로는 평활화된 속도 영상을 얻을 수 있다. 따라서 이러한 역산으로는 비교적 소규모의 구간에서 발생한 적은 속도변화를 영상화하기에는 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 속도모델의 파라메터를 변화시킨 2단계 제어 역산법으로 도출한 시차 토모그램으로부터 채굴 영향대에서 발생한 매질의 속도변화를 시각화 할 수 있었다. 2단계 역산법은 1-단계에서는 적정한 크기의 균일 격자로 구성된 모델을 사용하여 토모그램을 작성하고 이 토모그램에 2차원 중위수 필터를 적용하여 대략적인 속도구조 모델을 작성한다. 2-단계 역산시는 1-단계에서 작성한 속도모델을 수정하여 초기 모델로 한다. 모델 수정은 관심대상 부분만을 작은 크기의 균일격자로 재구성하는 것이다. 기준조사 토모그램을 2차 조사자료 역산의 초기 속도모델로 사용하였다. 속도변화는 공동대 부근에서만 예상되므로 그 이외 부분의 속도는 기준 토모그램과 동일하게 고정시키고 역산을 수행하였다.
본 연구는 서울 및 경기지역의 고등학생 381명을 대상으로 일반적 특성, 음식 콘텐츠 이용 수준, 식습관, 식이자기효능감에 대한 설문 조사를 실시하였고, 음식 콘텐츠 이용 수준에 따라 세 개의 집단으로 구분하여 식습관 및 식이자기효능감 등과의 차이와 식이자기효능감의 매개효과를 분석하였다. 연구 결과, 음식 콘텐츠 이용이 많을수록 일일 외식 및 간식 비용이 높은 것으로 나타났으나 체질량 지수 (BMI)는 집단 간 차이가 나타나지 않았다. 대상자의 식습관과 관련하여 음식 콘텐츠 이용이 많은 집단이 가공식품과 단 음식을 자주 섭취하며 잦은 야식과 스트레스성 충동적 음식 섭취를 하는 것으로 나타난 반면, 가공식품구입 시 식품 영양표시를 더 자주 확인하는 것으로 나타났다. 대상자의 식이자기효능감과 관련하여 음식 콘텐츠 이용이 많을수록 전반적으로 식이자기효능감이 낮은 것으로 나타났으며, 특히 식이자기효능감의 하위요인 중 주위 환경 자극 조절 효능감, 정서적 요인 조절 효능감에 해당하는 문항 점수가 낮게 나타났다. 상관관계 분석 결과, 음식 콘텐츠 이용 수준은 식습관과 유의한 부 (-)적 상관관계가 있었으며 식이자기효능감의 하위요인 중 주위 환경자극 조절 효능감, 정서적 요인 조절 효능감과도 유의한 부 (-)적 상관관계를 보였다. 매개효과 분석에서는 식이자기효능감의 하위요인 중 주위 환경 자극 조절 효능감 변인과 정서적 요인 조절 효능감 변인이 유의미한 완전매개효과를 나타냈다. 이상의 연구 결과를 종합해보면, 음식 콘텐츠를 많이 이용하는 것은 식습관 및 식이자기효능감에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 특히 음식 콘텐츠 이용 수준과 식습관의 관계에서 식이자기효능감이 완전매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 통해 음식 콘텐츠가 범람하고 있는 현재, 청소년의 올바른 식습관을 형성하기 위해 식이자기효능감을 높일 수 있는 영양교육이 중요하다고 사료된다. 청소년은 대중매체에서 제공하는 정보의 영향을 많이 받으며 스마트폰과 인터넷을 많이 사용하므로 음식 콘텐츠가 주는 시각적 자극을 영양교육의 목적으로 적절하게 활용한다면 청소년의 영양에 대한 관심 증가와 식습관 개선을 위한 동기부여에 보다 큰 효과를 기대할 수 있을 것이다.
우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 ㎍/m3, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 ㎍/m3, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다.
목 적 : 본 연구에서는 OSA환자의 임상적 특징과 CPAP 사용 전·후의 삶의 질 정도를 비교하여 CPAP 사용에 따른 삶의 질의 개선 정도를 알아보고자 하였다. 방 법 : 진료기록부를 통한 나이, 성별, 신장, 체중, 체질량지수, 앱워스 주간졸림척도, 수정된 말람파티척도, 한국판 몬트리올 인지평가, 피츠버그 수면의 질 지수를 조사하여 분석하였다. CPAP 사용에 따른 삶의 질의 개선정도를 알아보기 위해 연구대상자에게 전화 연락을 취하여 CPAP 사용 전·후의 삶의 질에 대해 시각형 아날로그 척도(VAS)를 이용하여 조사하였다. 결 과 : 신장(Z = -4.525, p < 0.001), 체중(Z = -2.844, p < 0.05), 수면의 질(Z = -2.671, p < 0.05)과 각성 지수(Z = -2.105, p < 0.05)에서 통계학적으로 남·녀 간에 차이(p < 0.05)가 있으며 나머지 변수에서는 차이가 없음이 확인되었다. 교차분석에서 χ2 = 7.724, p = 0.024로 p < 0.05보다 작으므로 OSA의 수준별 심각도와 성별 간에 차이가 있음이 확인이 되었다. PreCPAP QOL, PostCPAP QOL, CPAPUse Months, CPAP4Hr/d (%)의 OSA의 수준별 심각도에 따른 크기에는 통계적으로 유의미한 순서가 존재하지 않는 것으로 확인되었다(p > 0.05). CPAP 사용 전 AHI와 사용 후 AHI의 차이가 36.48 ± 21.54 (t = 11.609, p < 0.001)이었고, CPAP 사용 전 QOL과 사용 후 QOL의 차이가 -25.43 ± 22.06 (t = -7.901, p < 0.001)이었으며 통계적으로 의미 있는 차이(p < 0.001)를 보였다. 결 론 : OSA환자 중 남녀간 임상적으로 신장(HT), 체중(BW), 수면의 질(PSQI), 각성지수(AI), OSA의 수준별 심각도에서 남녀 간의 차이가 있었다. 그러나 CPAP전·후에 삶의 질은 남녀간 차이가 없었다. 또한 OSA환자에서 CPAP 사용 후 삶의 질이 개선되었음을 확인하였다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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