산소전달률이 높은 것으로 알려진 실리콘 하이드로젤 콘택트렌즈의 사용이 증가하고 있지만 함수율과 산소전달률 등 물리적 특성이 표시되지 않은채 판매되고 있다.본 연구에서는 국내에서 허가된 실리콘 하이드로젤 콘택트렌즈의 함수율과 산소전달률 등의 물리적 특성을 분석하기 위하여, 식품의약품안전처 웹사이트에 공개된 허가정보를 수집 분석하였다. 본 연구에서 분석된 국산 실리콘 하이드로젤 콘택트렌즈 68건 가운데 61건(89.7%)이 산소투과성에 관한 국제규격을 만족하지 못하였다. 실리콘 하이드로젤 콘택트렌즈에 대한 국내규격이 부재하여 하이드로젤 콘택트렌즈와 차이가 없는 제품도 실리콘 하이드로젤 콘택트렌즈로 신고되었기 때문으로 판단된다. 앞으로 신고된 정보 뿐만 아니라 유통되고 있는 실리콘 하이드로젤 콘택트렌즈의 물리적 특성에 대한 분석이 요구된다.
본 연구는 기업의 자산 노후화가 원가의 비대칭성에 미치는 영향을 분석하였다. 원가의 비대칭성이란 매출액이 증가할 때 원가의 증가율보다 매출액이 하락할 때 원가의 감소율이 더 낮은 것을 가리킨다. 선행연구에서는 경영자의 설비용량 조정이나 유형자산의 비중이 높을수록 원가의 비대칭성이 보다 강하게 나타난다는 결과를 제시하였으나 주로 경영자의 재량적 의사결정에 산물로써 진행되었다. 그러나 원가의 비대칭성은 설비자산의 규모와 비중, 자산의 노후화율 등과 같은 구조적인 문제에 기인한 현상이 존재할 것으로 예상되어 가설을 검증하였다. 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 자산의 노후화가 높을수록 총원가, 판매비와관리비의 하방탄력성이 나타났다. 둘째, 유형자산의 비중이 높은 경우 설비자산의 노후화가 높을수록 매출원가의 하방경직성이 나타났다. 이상의 결과는 선행연구가 주로 경영자의 의사결정, 설비용량의 조정, 무형자산의 비중에 관해 다루었다면 본 연구는 설비자산의 노후화와 설비자산의 집중도를 고려하여 분석함으로써 선행연구를 확장하였다.
정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.
시간 순서 보전을 만족하는 프레임내 시간 슬롯의 배치 방법에는 임의, 연속, 주기 배치 방식 등이 있다. T-S-T 스위치 구조의 각 입력, 출력, 정터 시간스위치를 256개의 시간슬롯으로, 공간 스위치를 2*2로 구성하고, 시뮬레이션 검색횟수를 32회로 한정하며, 각 경우에 대한 시뮬레이션 시간은 10만 단위로 설정하였다. 시뮬레이션에 적용된 다중호는 기본호, 2배호, 6배호로 한정하였다. 부가된 기본호:2배호:6배호의 구성을 8:1:1, 6:2:2, 4:3:3 로 달리하면서 스위치에 트래픽을 할당하며 트래픽에 따른 호손율을 구하였다. 요약하면, 동일한 트래픽을 부가하였을 때 다중호의 배치 방식은 임의, 연속, 주기 방식의 순서로 호손율이 낮은 결과가 도출되어 다중호의 호손율이 제일 낮은 방식은 주기적 배치방식임을 알 수 있었다.
본 논문에서는, 웨이브렛 변환과 잡음 섞인 숫자 영상에 대한 최적화 인식 훈련기법을 사용한 다계층 신경망을 제안하고, 이 시스템을 아라비아숫자 인식에 적용한다. 웨이브렛 변환을 이용해 원 영상 정보의 중요한 부분은 최대한 보존하면서 입력벡터의 크기를 줄임으로써 신경망의 노드 수와 학습 수렴시간이 줄어들도록 하였고, 최적화 인식 훈련기법은 데이터의 잡음을 점차적으로 높여가면서 훈련벡터에 적용, 인식률의 변화에 대해 살펴보았다. 잡음이 섞인 숫자 영상의 인식율을 높이기 위해 원 영상에 0, 10, 20, 30, 40, 50㏈의 잡음을 섞은 영상을 훈련에 함께 사용하였다. 테스트 영상에 잡음이 30∼50㏈정도 섞였을 경우에는 원 영상만을 훈련에 이용했을 패와 잡음이 섞인 영상을 이용하여 훈련시켰을 경우에 인식율의 차이가 별로 없지만, 0∼20㏈정도 섞인 영상을 테스트에 사용할때에는 0, 10, 20, 30, 40 , 50㏈의 잡음이 있는 영상을 훈련에 사용했을 때가 원 영상만을 훈련에 이용했을 경우에 비해 인식율이 9% 향상된다.
이 논문은 최근 1년간 금연시도경험이 없는 서울시에 거주하는 남성흡연자들의 금연의도에 영향을 미치는 요인을 파악하여 향후 금연의도율을 향상시키기 위한 전략개발의 기초를 제공하기 위해 시도되었다. 영향요인 파악을 위해 계획된 행동론의 구성요소들을 활용하였으며, 연구 자료는 2020년 질병관리본부에서 수행된 과제에서 사용된 설문자료를 이차자료 분석 하였다. 단변량 분석결과 금연의도율에 영향을 미치는 요인들은 하루평균 흡연량과 계획된 행동론의 구성요소들이었다. 최종적으로, 다변량 로지스틱 회귀분석의 결과 계획된 행동론의 구성요소 중 주관적 규범과 인지된 행동통제 요인만이 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 금연의도율을 높이기 위해 향후 금연사업 수행시 흡연자의 가족이나 친구, 직장동료 혹은 의사들의 강력한 금연권고를 강화하는 전략과 흡연자 자신의 행동통제 능력을 강화시키는 전략들을 활용하는 것이 효과적일 것이다.
최근 드론의 활용이 여러 방면에서 급격하게 증가하고 있다. 드론은 원격으로 표적을 효율적으로 촬영할 수 있어 감시와 보안 시스템에 유용하다. 본 논문은 드론을 이용한 움직이는 차량을 검출하는 세 가지 방법을 연구한다. 배경 영상, 선행 프레임, 또는 이동 평균 프레임과 현재 프레임과의 감산 기법을 이용한 표적 검출을 비교한다. 프레임 감산 후 형태학적 필터링을 적용하여 검출률을 높이고 오보율을 감소시킨다. 또한 표적의 크기를 알고 있다는 가정 하에 영역크기 비교를 통하여 오경보 영역을 제거한다. 실험에서는 움직이는 3대의 자동차를 드론으로 촬영하여 앞서 제시한 방법에 따라 표적을 검출하고 각각 검출율과 오보율을 구하였다.
생물전기화학적 혐기성소화(Bioelectrochemical anaerobic digestion; BEAD)는 소량의 전압공급을 통해 고농도 하·폐수의 효과적인 처리 및 에너지 회수가 가능한 처리방법으로, 기존 하·폐수처리공정(활성슬러지 및 그 변법)에서 벗어나기 위한 방법 중 하나로 연구되고 있지만, 내부저항 및 전극구조에 따른 물질전달저해로 인해 소규모 연구 위주로 진행되었다. 하지만 stainless steel(SS) 등 내부저항을 완화할 수 있는 전극재료 및 전극구조 개선 연구가 진행됨에 따라 BEAD 적용규모가 증가하는 추세이며, 본 연구에서는 100 L의 용량에서 전극재질 및 구조에 따른 적용적합성을 에너지효율 비교를 통해 평가하였다. 반응조는 비교를 위한 AD, 반응조 내부에 전극을 설치한 BEAD, 반응조 외부에 전극이 포함된 반응조를 추가한 ABEAD로 구성하였으며, AD 및 BEAD는 기계적 교반, ABEAD는 기계적 교반 및 펌프를 통한 bulk 용액 순환으로 물질전달이 이뤄졌다. 또한 BEAD는 탄소계 전극, ABEAD는 SS계 전극을 사용하였으며 두 반응조 모두 0.4 V의 전압을 공급하였다. 실험조건은 유효용량 100 L, 유기물부하율 3 kg/m3/d, HRT 20 days 및 중온소화(35℃)으로 운전하였다. 실험결과 AD, BEAD 및 ABEAD의 유기물제거율은 각각 평균 68.1 %, 68.9 %, 74.9 %로 전극 및 반응조의 분리를 통해 물질전달을 개선한 ABEAD에서 증가하였다. 에너지 생성량의 경우 AD에 비해 BEAD는 평균 229 kJ/d, ABEAD는 309 kJ/d가 추가 생성되었으며 유기물제거율이 높은 ABEAD에서 더 높은 에너지생산이 이뤄졌다. 마지막으로 전압공급으로 인한 에너지소비량은 BEAD는 평균 3.4 kJ/d, ABEAD는 평균 0.9 kJ/d로 전극의 낮은 생물적합성으로 인해 전극에서의 생화학반응이 적은 ABEAD가 에너지소비량이 낮았다. 따라서 본 연구에서는 SS 전극의 사용가능성 및 전극구조 개선에 따른 에너지효율성 향상을 확인할 수 있었으며, 추후 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 급격한 인구증가 및 도시화로 인해 음식물류 폐기물 발생량이 크게 증가하였으며, 음식물류 폐기물에서 발생되는 음폐수의 적절한 처리방안에 대한 관심이 증가하였다. 혐기성 소화(Anaerobic digestion; AD)는 음폐수의 바람직한 처리방법으로 알려졌지만, 긴 처리기간 및 공정 불안정 등의 문제로 개선이 필요하며, 그 중 기존 AD에 보조 반응조를 추가한 보조 미생물전기화학적 혐기성소화(Auxiliary bioelectrochemical anaerobic digestion; ABEAD)가 적절한 개선방안으로 제시되었다. 하지만 아직 20 L 이상 용량에서의 연구는 이뤄지지 않았으며, 따라서 본 연구에서는 100 L의 용량에서 ABEAD의 성능향상을 평가하고 규모증가에 따른 성능변화를 비교하였다. 반응조는 AD와 ABEAD로 구성되었다. 유효용량 100 L, 유기물부하율 4 kg/m3/d, HRT 20 days 및 중온소화(35℃) 조건으로 운전하였으며, AD는 기계적 교반, ABEAD는 기계적 교반 및 펌프를 통한 bulk 용액 순환이 이뤄졌다. ABEAD의 전극재질은 SUS304를 사용하였고, 0.4V의 전압을 공급하였다. 성능비교는 pH, 휘발성지방산(Volatile fatty acids; VFAs), 유기물제거율 및 메탄 생성량을 비교해 수행하였다. 실험결과 AD는 pH 및 VFAs가 각각 평균 7.37 및 3,880 mg/L, ABEAD는 각각 평균 7.5 및 2,870 mg/L로 VFAs의 빠른 처리를 통해 공정안전성 향상되었고, 유기물제거율 및 메탄생성량의 경우 AD는 각각 평균 65.8 % 및 85.1 L/d, ABEAD는 각각 평균 76.1 % 및 108.1 L/d로 유기물의 빠른 처리 및 메탄전환이 이루어져 비교적 큰 규모에서도 ABEAD의 성능향상이 나타남을 확인하였다. 또한 이전 소규모 연구들과 비교를 통해 규모에 따른 성능향상폭을 비교했을 때에도 큰 차이가 나지 않는 것으로 판단되며, 따라서 ABEAD는 BEAD 기술의 상용화 및 적용에 적합한 것으로 사료된다.
이 연구는 19세 이상 성인의 최근 한 달 이내 전자담배 흡연율과 인구사회학적 요인과 건강수준 및 건강행태 요인 측면의 관련요인을 파악하여, 전자담배 흡연율 감소를 위한 금연교육과 보건정책 수립의 근거를 생성하기 위해 시도되었다. 2018년 서울시 지역사회 건강조사에 참여한 19세 이상 22,908명의 설문자료를 이용한 이차자료 분석 연구이며, 분석은 SAS 프로그램을 이용하였다. 최근 한 달 이내 전자담배 흡연율은 4.5%이었으며, 다변량 로지스틱 회귀분석에서 전자담배 흡연 관련요인은 성, 연령, 교육수준, 직업, 일반담배 흡연상태이었다. 전자담배 흡연을 예방하고 흡연율을 낮추기 위하여 우선적으로 대졸이상의 학력을 가진 전문직을 대상으로 전자담배의 위험성을 알리는 교육을 실시하여야 한다. 또한 일반 국민을 대상으로 전자담배 흡연도 일반담배 흡연과 차이가 없음으로 알리는 홍보와 캠페인을 시행하고 나아가 전자담배를 일반담배와 동일하게 취급하는 동일한 금연정책의 전개가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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