COVID-19 대유행 및 이태원 압사 사고로 인해 안전 관점의 인구 밀집에 관심이 높아졌으며, 기존 CCTV를 통한 단순 관찰방식을 넘어 유동 인구의 흐름까지 예측한 인구 밀집도 파악이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 관찰방식 공공데이터 CCTV에 컴퓨터 비전(CV) 및 다중 객체 추적(MOT) 기술을 추가 적용하여 사용자 중심(시각, 장소)의 유동 인구수와 인구 밀집 지역을 파악할 수 있는 모델을 제안하고 구현하였다. 이 모델을 적용함으로써 시민들은 안전한 환경에서 인구 밀집에 관련된 사고로부터 보호받을 수 있을 것으로 기대한다.
인플루엔자바이러스는 거의 매년 겨울철에 유행을 일으키는 급성 호흡기 질환의 주요한 원인 바이러스중의 하나로 막대한 사회 경제적 손실을 가져온다. 본 실험은 2003-2004절기 동안 $38^{\circ}C$이상의 갑작스러운 발열과 더불어 기침 또는 인후통을 보이는 401명의 인플루엔자의사환자(ILI : Influenza-like illness) 검체로부터 124주의 인플루엔자바이러스를 분리하여 형 및 아형 분석과 그에 따른 유행양상을 분석하였다. 인플루엔자 의사환자 연령별 분포를 살펴보면 20-49세의 성인층의 환자수가 $23\%$로 가장 많았으며, 바이러스 분리율은 7-19세의 학령기에서 $50\%$로 가장 높았다. 분리된 인플루엔자바이러스 124주 중 A/H3N2 type는 83주, Type B는 41주였다. 지역별 인플루엔자 의사환자 발생율은 노원구, 서초구, 강남구의 발생율이 타 지역에 비해 비교적 높았으며 바이러스 분리율은 용산구 $66.7\%$, 강남구 $50.0\%$, 노원구 $39.9\%$, 강북구 $36.8\%$ 서초구 $27.8\%$, 동작구 $21.2\%$ 순이었다. 인플루엔자 의사환자의 예방접종현황조사결과 접종을 받았음에도 불구하고 인플루엔자 의사환자로 보고된 경우가 $40\%$였으며, 접종율은 20-49세 성인층이 가장 높았다. 이와 같은 인플루엔자 실험실 표본감시체계 결과의 분석을 통하여 새로운바이러스형 출현을 감시하며, 현행 예방백신의 효과 및 유행양상을 예측하여 국가 인플루엔자 관리대책을 수립하는데 활용하고자 한다.
2000-2002년 사이 최근 3년간 부산지역 급성 호흡기 감염증 환자를 대상으로 인플루엔자 바이러스를 분리하여 그 특성을 조사하였다. 2000년도에 분리된 바이러스는 총 39주의 인플루엔자 바이러스이었으며, A형이 23주 그리고 B형이 16주이었다. 분리된 인플루엔자 바이러스의 항원적 특성을 관찰한 결과 A/Sydney/05/97(H3N2)-like, A/Beijing/ 262/95(H1N1)-like, 및 B/Harbin/07/94-like임을 알수 있었다. 2001년도에는 총 56주의 인플루엔자바이러스가 분리되었다. 항원적 특성을 분석한 결과 A/Panama/2007/99(H3N2)-like 및 A/Newcaledonia/20/99(H1N1)-like임을 알수 있었고, 2002년도에는 총 114주가 분리되었으며, 이 중 A/Panama/2007/99(H3N2) 유사주가 61주이고, A/Newcaledonia/20/99(H1N1) 유사주가 22주이었다. 그리고 B/Beijing/243/97, B/HonKong/22/2001, B/Sichuam/379/00 유사주가 31주 분리되었다. 분리된 바이러스의 성별 발생분포는 2000년에 남성환자 13명(33.33%), 여성환자 If면(66.67%), 2001년에 남성환자 23명(41.07%), 여성환자 33명(58.93%)이 발생하여 2000년과 2001년 모두 여성환자의 발생율이 비교적 높게 나타났다. 2002년도에는 남성환자 57명(50%), 여성환자 57명(50%)으로 남녀 발생분포가 같았다. 연령별 발생분포는 2000년에는 0-10세 사이에서 48.84%로 대부분을 차지하였으나, 2001년에는 11-20세 사이에서 33.93%로, 비교적 높은 발생율을 나타내었으며, 그 외 연령별로는 비슷한 발생율을 나타내었고, 2002년도에는 10세이하 환자가 72명으로 63.16%를 차지하였다. 월별 발생분포는 2000년에는 1월에 한차례 높았다가 다시 4월에 다소 높은 발병율을 나타내었으며, 6월까지 낮은 비율이지만 다양한 바이러스가 출현하였다. 반면 2001년에는 2월과 3월에 집중적으로 발생하였으며 H3N2가 강력한 발병율은 나타내면서 주로 이른봄에 발생하였고, 2002년도에는 3월과 11월에 두 번이나 높은 발생율을 나타내었다. 이상의 결과는 급성호흡기증후군이 세계적으로 유행하고 있는 현 시점에서 인플루엔자 백신 개발 및 유행예측을 위한 역학자료로 유용하게 이용될 것으로 사료된다.
본 논문은 과거와 현재의 패션 트렌드와 패션 유행 주기에 관한 빅데이터 분석을 실시하였다. 패션 전문가나 패션쇼가 아닌 일반 사람들의 데일리룩을 위한 패션 트렌드를 분석하는데 집중하였다. 소셜 매트릭스 도구인 텍스톰을 활용하여 빈도수 분석, N-gram 분석, 네트워크 분석 및 구조적 등위성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 패션 전문가가 아닌 일반 사람들의 데일리 룩을 대상으로 과거(1980년대, 1990년대)와 현재(2019년, 2020년)의 패션 키워드를 도출하였다. 둘째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되는 순환성과 순환 주기가 30-40년 정도로 짧아졌음을 빅데이터 분석을 통해 과학적으로 검증하였다. 셋째, 도출된 패션 키워드들의 구조적 등위성 분석을 수행한 결과, 과거 패션에서는 청바지 패션, 레트로 코디, 애슬레저룩, 연예인 복고패션의 4개의 군집으로, 현재 패션에서는 레트로 청바지, 뉴트로, 레이디 쉬크, 레트로 퓨처리즘의 4개의 군집을 확인하였다. 넷째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되고 진화하는 네트워크 연결 관계를 확인하고 그 배경에 관한 이슈를 고찰하였다. 이와 같은 연구결과는 과거와 현재의 패션 키워드를 도출하고 이로부터 패션 유행의 순환 주기를 확인함으로써 과거를 통해 미래 패션을 예측하도록 하는데 의의가 있다.
패션은 지속적으로 변화하며 이는 새로운 패션 트렌드의 출현을 의미한다. 특히 지난 1990년대 패션은 사회, 과학, 경제, 문화 등 사회환경의 급격한 변화로 새롭고 다양한 가치의 추구로 패션분야에서도 새로운 것에 대한 욕구가 급증하였다. 따라서 본 연구는 1990년대 패션 트렌드를 분석하여 패션의 특성을 파악하여 미래의 패션을 예측하고 대응하기 위한 자료를 구축하는 것을 목적으로 하였다. 패션트렌드는 향후 예측되는 유행테마, 스타일, 색채 , 소재 , 디테일 등을 제시하고 있는데 , 본 연구에서는 시대상을 보다 심층적으로 파악하기 위하여 패션테마만을 집중적으로 분석하고 고찰하였다. 일반적으로 패션테마로 제시되는 개념 이 나 용어들은 동시대의 사회현상과 패션 분야에서 요구될 것으로 예상되는 내용이 비교적 자유분방하게 제 시 하고 있으므로, 패션 테마의 분석과 고찰은 패션의 실체를 이해하는데 매우 유용하다 하겠다. 따라서 본 연구에서는 패션테마로 제시된 용어들을 수집하고 분석하여 , 패션경향는 물론 패션의 실체를 파악하고자 하였다. 연구 대상은 1990년대 10년간의 패션트렌드로 설정했으며, 분석자료는 구체적으로 국내패션정보사인 K·F·S와 S· F·I에서 제시한 트렌드지를 사용하였다. 연구결과 1990년대 패션은 종래의 상식적인 디자인 개념을 넘어서서 여러 가지 다채로운 스타일들이 역사적 시간과 여러 문화의 공간을 오가며 교류되는 포스트모더니즘적 인 특성을 강하게 나타냈으며 , 이러한 경향은 매우 깊고 광범위하게 1990년대 의 패션트렌드에 반영되어 나타났다. 최근의 첨단 과학 기술의 발달과 이에 반하는 자연으로의 회귀욕구와 인간의 본질을 추구하는 인식의 전환 또한 패션 트랜드에 영향을 주었다. 이들을 포용하는 패션 주제는 크게 자연주의, 세계주의, 미래주의, 복고주의 등으로 분석되었다. 이 와 같은 패션 테마들은 각각 독립 적 이 기보다는 서로 상호 보완하고 조화를 이루는 가운데 1990년대 패션으로 형상화되었다. 이러한 1990년대 패션 경향의 분석 결과는 동시대의 사회상을 반영하는 동시에 패션의 특징인 주기성과 반복성을 그대로 보여주고 있었다. 이러한 연구 결과는 패션의 특징을 파악하고, 21세기 패션 경향을 보다 정확하게 예측하고 제시할 수 있는 중요한 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
디자인의 변천사는 시대적 상황이나 사회적 유행에 따라 시시 각각으로 다양하게 변화되어 왔다. 디자인의 가치 또한 다양한 방법으로 판단되고 인정되어 새로운 트렌드의 출현과 발전을 거듭해 왔다. 실용적 생활을 위한 다양한 디자인적 조형의 추구는 보다 풍요로운 삶과 여유를 가져다주었으며, 자동차의 조형 디자인 추구는 과학기술의 눈부신 성장과 발전에 따라, 이제는 과거 그 어느 때 보다도 디자인에 대한 기대와 중요성이 확대되어 요구되어지고 있다. 그것은 기술적, 기능적 측면의 고도화 단계에 있는 최근의 '기술적 평준화' 상황에 있어서 세계시장의 승부는 소비자의 니즈(Needs)에 부합하는 차별화 디자인으로 귀결되기 때문이다. 본 연구는 자동차 디자인에 있어서 근 미래 디자인 트렌드를 예측함으로써 향후 자동차 디자인의 경쟁력 확보를 위한 방향으로 고찰하였다. 연구는 우선 디자인 트렌드의 변화에 의한 시대별 디자인 가치변화의 흐름과 21세기 사회변화의 양상과 그에 따른 소비자 가치관의 변화를 분석하였고, 시대별, 지역별로 자동차와 제품디자인의 트렌드를 비교 연구하였으며 미래 디자인 예측은 미국, 유럽, 일본 등 자동차 선진국의 최근에 나타나고 있는 자동차 디자인 현상을 여러 측면에서 조사, 분석하여 정리하였다.
하수기반역학을 이용한 코로나19 감시 결과, 연구기간(2022년 8월-2023년 8월)동안 울산지역 4곳 하수처리장의 전체 174건 모든 시료에서 코로나바이러스-19가 검출되었다. 확진자 수와 하수 내 코로나바이러스 농도와의 상관분석 결과, 높은 상관성이 나타났으며 특히 하수감시가 임상감시보다 2-3주 앞서 농도가 증가함으로써 조기 인지의 가능성도 볼 수 있었다. 또한 코로나19 변이 분석 결과 역시 유행 시기별 우세종화된 변이와 비교적 유사하여 변이 예측도 가능하였다. 하수감시가 전국적, 전세계적으로 적용되고 있으며 많은 연구가 국가적 사업으로 진행되고 있다. 이에 따라, 하수 분석방법 및 분석기기 발전 등의 지속적 연구 업데이트가 필요하다. 또한 코로나19를 통해 감염병의 선제적 모니터링 및 유행 예측의 가능성을 확인하였으므로 다양한 병원체 및 식품·의약품 등에 확대 적용이 진행 중이다. 따라서 본 연구는 감염병 검출분야에서 더 나아가 하수 내 식품 성분, 활성물질 및 미생물 등의 분석을 통해 지역사회의 식품안전 및 전반적인 위생환경 감시를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Domestic Foreign automaker's are focused on the high-efficiency, low emission cars development. On the way, the hybrid car is the first priority. Hybrid electric vehicle battery pack configurations, EV Relay one of the key components of the engine driving, to assist in the drive motor to supply electrical energy to the battery is a device for opening and closing of the output device. EV Relay determine the longevity and the replacement cycle, The EV Relay environmental conditions and duty cycle considering the reliability tests are essential requirements of many automotive companies to respond to RFQ, this test is essential. This paper using Maxwell Software for Prediction of the Ev Relay impulse, the theoretical data to obtain the impulse to develop methods for mechanical testing after to take advantage of it.
Purpose: Nurses are exposed to stressful circumstances during the COVID-19 outbreak, which increases their turnover intention. This study aimed to identify predictive factors of turnover intention among nurses during the COVID-19 outbreak. Methods: This study was a cross-sectional design using self-report questionnaires. A total of 164 nurses working at three hospitals participated voluntarily in the study. Questionnaires included nursing professionalism, job satisfaction, control belief and COVID-19 stress. Data were collected from February 1, 2021, to March 15, 2021. Data were analyzed with SPSS WIN 23.0 program using descriptive statistics, x2-test, independent t-test and logistic regression. Results: The turnover intention rate of nurses was 33.5%. Two significant predictors of nurses' turnover intention were identified, including risk acceptance in caring for patients with COVID-19 (odds ratio [OR] 4.24, 95% confidence interval [CI]=1.76~10.49) and nursing professionalism (OR=1.06, 95% CI=1.02~1.10). Conclusion: Hospital administrations should provide an improved work environment, such as individual protective equipment, compensation and protective system to nurses to avoid turnover intention in COVID-19 outbreak.
고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가 있다. 본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해 (주)더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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