Background: This study aims to identify the safety and health risk perceptions toward the coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic based on gender in Korean university students who work and study during the pandemic. Methods: A nationwide convenient sampling method was implemented to eliminate any regional characteristics in 757 university students, including those who studied while working. The participants answered the online questionnaire for one week. The collected data were analyzed using the R version 3.4.1 program. Results: The results comparing the safety and health risk perceptions toward COVID-19 based on the gender of the subjects who work while studying, "I often use the Internet to obtain information on COVID-19 infection control" are females appeared to use the internet more often (t = -2.18, p = 0.031) than males. "Compared to pre-COVID-19, I am currently feeling safe after the outbreak" is females felt less safe (t = 3.43, p < 0.001). Although COVID-19 infection control awareness is high among Korean university students and officials, males reported higher scores over females in all the questions, which was statistically significant. Conclusion: There should be prioritized psychological measures for prevention against COVID-19 for vulnerable groups with high mental health risks. A network must be established to protect the mental health of such groups, and candidates who require intervention must be actively identified and supported. Therefore, there must be efforts to deliver accurate information based on scientific evidence of the infectious disease, and the actions should be supported through such active communication.
Background: Online teaching and learning extend the duration of using gadgets such as mobile phones and tablets. A prolonged usage of these gadgets in a static position can lead to musculoskeletal disorders (MSD). Therefore, this study aims to identify the risk factors related to musculoskeletal symptoms while using gadgets during work from home due to the COVID-19 pandemic. Method: A cross-sectional survey with online-based questionnaires was collected from the University of Indonesia, consisting of lecturers, students, and managerial staff. The minimum number of respondents was 1,080 and was defined by stratified random sampling. Furthermore, the dependent variable was musculoskeletal symptoms, while the independent were age, gender, job position, duration, activity when using gadgets, and how to hold them. Result: Most of the respondents had mobile phones but only 16% had tablets. Furthermore, about 56.7% have used a mobile phone for more than 10 years, while about 89.7% have used a tablet for less than 10 years. A multivariate analysis found factors that were significantly associated with MSD symptoms while using a mobile phone, such as age, gender, web browsing activity, work, or college activities. These activities include doing assignments and holding the phone with two hands with two thumbs actively operating. The factors that were significantly associated with MSD symptoms when using tablets were gender, academic position, social media activity, and placing the tablet on a table with two actively working index fingers. Conclusion: Therefore, from the results of this study it is necessary to have WFH and e-learning policies to reduce MSD symptoms and enhance productivity at work.
In this study, we propose the method of optimally changing material of BIW for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the linear polynomial regression (PR) model. Using the linear PR model, optimization is carried out an evolutionary algorithm (EA) that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 44.8% while satisfying all the design constraints.
Objectives: The major objective of this study was to develop and validate a tier 1 exposure model utilizing worker exposure monitoring data and characteristics of worker activities routinely performed at construction sites, in order to estimate worker exposures without sampling. Methods: The Registration, Evaluation, Authorization and Restriction of Chemicals(REACH) system of the European Union(EU) allows the usage of exposure models for anticipating chemical exposure of manufacturing workers and consumers. Several exposure models have been developed such as Advanced REACH Tools(ART). The ART model is based on structured subjective assessment model. Using the same framework, a tier 1 exposure model has been developed. Worker activities at construction sites have been analyzed and modifying factors have been assigned for each activity. Korean Occupational Safety and Health Agency(KOSHA) accrued work exposure monitoring data for the last 10 years, which were retrieved and converted into exposure scores. A separate set of sampling data were collected to validate the developed exposure model. These algorithm have been realized on Excel spreadsheet for convenience and easy access. Results: The correlation coefficient of the developed model between exposure scores and monitoring data was 0.36, which is smaller than those of EU models(0.6~0.7). One of the main reasons explaining the discrepancy is poor description on worker activities in KOSHA database. Conclusions: The developed tier 1 exposure model can help industrial hygienists judge whether or not air sampling is required or not.
조선소 밀집지역의 휘발성유기화합물 농도의 공간 및 시간적 분포특성을 측정하였으며 이를 기반으로 지역적 특성을 평가하였다. 모든 시료채취지점에서 측정된 주요 휘발성유기화합물은 조선소 내부의 실내도장시설에서 측정된 물질들과 밀접한 연관성을 가지는 것으로 나타나 조선소 내부에서 이루어지는 도장작업이 주변지역의 휘발성유기화합물의 중요한 배출원임을 보여준다. 휘발성유기화합물의 분포를 결정하는 주된 요인들은 시료채취지점과 선박제조 작업장 사이의 거리와 선박제조 작업의 강도인 것으로 나타났다. 모든 시료채취지점에서 일반적인 도시 대기에서 관찰되는 VOCs 농도의 일반적인 시계열적 변화경향을 압도하는 도장작업의 강도에 따라 매우 넓은 범위의 휘발성유기화합물 농도가 관찰되었다.
In this paper, the deterministic optimal design for the tail plane made of composite materials is conducted under the deterministic loading condition and compared with that of the metallic materials. Next, the reliability analysis with five random variables such as loading and material properties of unidirectional prepreg is conducted to examine the probability of failure for the deterministic optimal design results. The MATLAB programing is used for reliability analysis combined with FEA S/W(COMSOL) for structural analysis. The laminated composite is assumed to the equivalent orthotropic material using classical laminated plate theory. The response surface methodology and importance sampling technique are adopted to reduce computational cost with satisfying the accuracy in reliability analysis. As a result, structural weight of composite materials is lighter than that of metals in deterministic optimal design. However, the probability of failure for the deterministic optimal design of the tail plane structures is too high to be neglected. The sensitivity of each variable is also estimated using probabilistic sensitivity analysis to figure out which variables are sensitive to failure. The computational cost is considerably reduced when response surface methodology and importance sampling technique are used. The study of the computationally inexpensive method for reliability-based design optimization will be necessary in further work.
The purpose of this study was to evaluate a new sampling and analytical method for the determination of hexavalent chromium, Cr(VI) in mist from field plating operation. The Procedures of this new method (Shin & Paik's Method) are as the following: Airborne hexavalent chromium is collected on polyvinyl chloride (PVC) filter according to the National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) Method 7600, and the filter sample is placed in a screw-capped vial and soaked with 2% NaOH/3% Na₂CO₃ solution immediately after sampling. The Cr(VI) sample is analyzed by ion chromatography/visible spectrophotometry (IC/VS) according to the U.S. Environmental Protection Agency (EPA) Method 218.6. The airborne Cr(VI) concentrations measured by this method were compared with those determined by three reference methods: One (NIOSH/EPA Method) consisted of sampling airborne Cr(VI) on PVC filters and storing the sample filters in screw-capped vials according to the NIOSH method, and analyzing Cr(VI) in samples using IC/VS according to the EPA method. The second method (Impinger Method/NaHCO₃) consisted of absorbing airborne Cr(VI) into 0.02 MN/sub a/Hco₃ solution in midget impinger, and analyzing the Cr(VI) in samples using IC/VS. The third method was the OSHA Method Id-215. Using these four different methods, four replicates of air samples were collected at an electroplating process and analyzed simultaneously. Two-way ANOVA and Paired t-test were used to test difference among values determined by the methods. There was no significant difference and a strong correlation (r/sup 2/=0.99) between Cr(VI) concentrations measured by the shin & Paik's Method and an impinger method (p>0.05). However, Cr(VI) concentrations determined by Shin & Paik's Method were Significantly different form those by the NIOSH/EPA Method (p<0.05) or the OSHA method (p<0.05). The Cr(VI) concentrations of Shin & Paik's Method were Significantly higher than those of the NIOSH/EPA Method or the OSHA method. We concluded that the Shin & Paik's Method could prevent Cr(VI) losses caused by reduction and give more reliable results of airborne Cr(VI) concentrations in work environments.
To investigate the field applicability of a diffusive sampler (3M OVM #3500, passive sampling method) authors conducted a simultaneous measurement of personal organic solvents exposure in the air of the workplaces by charcoal tube with low volume sampler (active sampling method) and diffusive sampler. Samples were collected and analyzed by NIOSH method ($NMAM^{(R)}$) from thirty-eight workers in 12 factories who work in 6 different processes. Geometric mean (GM) and geometric standard deviation (GSD) were used to describe the result. To compare the results of the two methods, paired t-test was used. According to the manual of the exposure assessment of the mixed organic solvents (Ministry of Labor, Korea), Em was calculated. Simple linear regression was used to evaluate the relationship between the two methods. Results were as follows; 1. Eight different solvents (ethyl acetate, n-hexane, toluene, xylene, acetone, isopropyl alcohol, methyl ethyl ketone (MEK), and methyl isobutyl ketone) were detected simultaneously in the two methods and the concentrations of the personal exposure were lower than 0.5 TLV level. The concentration of the charcoal tube method was higher than that of a diffusive sampler in n-hexane and MEK (p<0.05). 2. Em of the charcoal tube method was higher than that of diffusive sampler method but not significantly different and was lower than the OEL (Occupational Exposure Limit) in all 6 processes. 3. There was a significant correlation between the two methods in low concentrations of the 8 organic solvents (p<0.05). In conclusion, there was no difference in charcoal tube method and diffusive sampler method in low concentrations of some organic solvents, diffusive sampler can be applied to assess the personal monitoring in low level exposure.
In this study, we propose the method of optimally selecting material of front pillar (A-pillar) and package tray for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness and dynamic stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness and dynamic stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the radial basis function regression (RBFr). Using the RBFr models, optimization is carried out an evolutionary algorithm that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 49.8% while satisfying all the design constraints.
고령화가 심화되면서 암 발병률이 증가하고 있다. 피부 암은 외적으로 보이지만 사람들이 알아채지 못하거나 가볍게 간과하는 경우가 많다. 이에 초기 발견 시기를 놓쳐 말기의 경우 생존율이 7.5~11%로 사망에 이를 수 있다. 하지만 피부 암을 진단함에 있어 육안으로 진단하는 것이 아닌 정밀검사, 세포 검사 등 시간과 비용이 많이 든다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 Attention CNN 모델 기반 피부암 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전문의로 하여금 피부 암을 초기에 발견하여 신속한 조치를 취할 수 있도록 하는데 큰 도움을 줄 수 있다. 피부암 종류에 따른 이미지 데이터 불균형 문제에서 분포 비율이 낮은 데이터에는 Over Sampling 기법을, 분포 비율이 높은 데이터에는 Under Sampling 기법을 적용하여 완화하고 Attention layer가 없는 모델과 있는 모델을 비교하여 Attention layer가 없는 사전학습 모델에 추가한 피부암 분류 모델을 제안한다. 또한, 특정 클래스에 대하여 데이터 증강 기법을 강화하여 데이터 불균형 문제를 해결할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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