1996년 5월에서 10월 사이에 대구광역시 서구보건소 이용자들 중 간염검사를 받고 설문조사에 성실히 응답한 1,160명을 연구 대상으로, 이들의 B형 간염의 위험요인 및 예방접종 유무에 따른 HBsAg 및 anti-HBs 양성률을 조사하였다. 혈청 HBsAg과 anti-HBs 검사는 EIA(Enzyme Immunoassay)법으로 하였으며, 미리 고안된 설문지를 이용하여 개인 면접법으로 설문조사를 실시하였다. 설문항목은 개인의 일반적 특성에 관한 것과 예방접종력, 과거병력 그리고 B형 간염에 대한 위험요인 등을 설문조사 하였다. 혈액검사 결과 및 설문조사 결과는 개인용 컴퓨터로 정리하여, spss/pc+ 통계 프로그램을 이용하여 $\chi^2$-검정, fisher's exact 검정, 다중 로짓 회귀 분석을 실시하였다. 연구대상자들 전체의 HBsAg 양성률은 5.2%였고, anti-HBs 양성률은 62.4%였다. 남자에서 HBsAg 양성률은 6.6%, 여자에서는 4.3%였고, anti-HBs 양성률은 남자에서는 66.7%, 여자에서는 63.5%였다. 연령을 15세 이하와 16세 이상으로 구분한 경우 15세 이하에서는 HBsAg과 anti-HBs 양성률이 각각 2.6%, 67.2%였고, 16세 이상에서는 각각 6.5%, 60.0%였으며, 두 연령군 사이에 HBsAg과 anti-HBs 양성률이 통계적으로 유의한 차이가 있었다. (p<0.05, p<0.01). 15세 이하에서 B형 간염 예방접접을 한 군에서는 HBsAg 양성률이 2.2%, anti-HBs 앙성률이 70.1%였고, B형 간염을 않은 경우에는 HBsAg 양성률이 20.0%, anti-HBs 양성률이 40.0%였다. 16세 이상에서는 B형 간염 예방접종을 한 경우 HBsAg 양성률이 3.5%, anti-HBs 양성률이 71.7%였고, B형 간염을 앓은 경우에 HBsAg 양성률은 57.1%, B형 간염 이외의 간질환을 앓은 경우에 HBsAg 양성률이 1l.1%였다. B형 간염 위험요인에 따른 HBsAg 양성률은 15세 이하와 16세 이상에서 공통적으로 가족내에 B형 간염보유자가 있는 경우에 없는 경우에 비해서 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.05, p<0.01). 혈청내 HBsAg 유무에 기여하는 요인들을 파악하기 위하여 B형 간염의 위험 요인과 개인의 B형 간염에 대한 과거력을 독립변수로하여 로짓 회귀 분석을 실시한 결과 15세 이하와 16세 이상에서 공통적으로 개인의 B형 간염력과 가족내 B형 간염 보유자가 유의하게 대상자의 혈청내 HBsAg 양성률에 영향을 미치는 변수였다. 혈청내 anti-HBs의 유무에는 15세 이하와 16세 이상에서 공통적으로 B형 간염 예방접종이 유의한 변수였다. 최근에 지역사회를 대상으로 한 B형 간염 감염수준에 관한 연구가 전무한 실정에서 B형 간염 예방접종이 활발히 시행된 후 지역사회 주민들의 B형 간염 감염에 대해 조사를 한 것은 의미있는 연구라 생각되며 앞으로 B형 간염에 대한 대책수립을 위 한 체계적이고 광범위한 형태의 감염수준 파악을 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.
본 국내 건설업 사업자수는 매년 증가하고 있으며 산업의 고도화, 건설공사의 고층화 대형화로 건설업 근로자의 재해 노출 위험이 커지고 있다. 특히 문화와 언어가 다른 외국인 근로자 수의 증가, 다수의 중장년층 근로자, 옥외생산, 고소작업, 중장비 작업 등의 건설업 특성으로 타 산업에 비해 재해자가 많고 중대재해 위험 또한 높은 실정이다. 건설업의 경우 정해진 기간 안에 이루어져야하는 노동집약적 산업이고, 야간작업 등의 특수한 작업환경이 많으며 적정 공사비 확보가 안될 경우 안전관리에 대한 투자 또한 소홀하여 건설재해 요인에 대한 관리가 취약할 수밖에 없다. 건설업이 타 산업에 비해 재해율 및 사망률이 높고, 위험/특수한 작업환경, 다양한 국적 및 중장년층 근로자가 많다는 특성을 보았을 때, 위험요인 탐색을 통한 선제적인 건설 업종 현장 안전관리는 필수적이다. 본 연구에서는 건설 업종별 체계적인 위험관리를 위한 통찰력(Insight) 확보를 위해 지난 10여 년간 발생한 약 8500여 건의 건설재해사례를 분석하고 업종별 위험요인을 도출하였다. 분석결과 사고 다발 업종과 분석변수인 발생형태, 작업내용, 기인물, 가해물 간의 상호연관성을 살펴본 결과 각 분석변수와 사고 다발 업종은 서로 상호연관성이 있는 것으로 나타났으며, 특히 작업내용의 경우 각 업종과의 상호연관성 크기가 가장 큰 것으로 나타났다. 특히 사고 다발 업종 중 철근코크리트공사업과 토공사업은 재해발생빈도가 높을 뿐만 아니라 발생형태, 작업내용, 기인물, 가해물 내 대부분의 위험요인 카테고리에서 위험성이 높은 업종으로 나타났다.
야외에 위치한 대형 군사문화유산의 장기적 보존을 위해 선행연구를 참고하여 과거에 이루어진 도료를 통한 도장 기술의 역사를 살펴보았으며, 전쟁기념관 소장 H-13 헬기의 분석 결과와 비교하였다. 선행연구에서 제2차 세계대전에 참여하여 지상에서 발굴된 난파기 3점에서 샘플을 수집해 분석한 결과, 항공기의 각 샘플에서 크롬의 다양한 화학적인 상태의 특성이 보호 코팅에 대한 역할 수행을 확인할 수 있었다. 약 80년이 지나 도료층의 변질과 자연환경에 장기간 노출되었는데도, 이 화합물은 1940년도 초에 부식 억제 안료로서 테스트 되었으며, 수분에 저항력을 갖는 훌륭한 억제력을 제공했다. 이런 이유로 항공 산업에서 알루미늄 합금의 부식 억제제로 널리 사용되었다. 즉 부식을 방지하기 위해 가장 널리 사용되는 재료는 크롬산염을 함유한 유기 프라이머였다. 본 연구에서 6·25전쟁에 운용되었던 H-13 헬기의 도료분석을 토대로 두 번째 층인 프라이머가 산화크롬(Cr2O3)을 포함하고 있음을 보여준다. 또한 적색의 사산화삼납(Pb3O4)을 전색제에 녹여 사용한 것으로 추정된다. 이를 선행연구와 비교한 결과 크롬산염이 제공하는 부식 방지 기능이 여전히 유효한지 여부를 명확히하는 데 도움이 될 수 있다. 적외선 분광분석 결과는 알키드 수지(Alkyd Resin)의 도료가 사용되었다. 향후 보다 다양한 유물과의 비교를 통해 합금을 부식으로부터 보호하기 위한 도료의 제작 기술 변화를 해석할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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