목적: 본 연구는‘2019년 생활시간조사’자료를 활용하여 작업치료 실행체계(Occupational Therapy Practice Frame; OTPF) 4판의 9가지 작업에 따라 독거노인과 비독거노인의 일상적 시간사용의 차이를 작업균형의 관점에서 알아보고자 한다. 연구방법: 통계청에서 추출한 자료를 기반으로 65세 이상 노인 자료를 독거노인과 비독거노인으로 분류하였다. 활동분류체계를 OTPF에 따라 재분류하고, 자료분석은 SPSS 29.0을 사용하였다. 결과: 활동유형 시간 사용에 따른 교차분석 결과 독거노인은 저활동에 속할 확률이 높았고, 비독거노인은 과활동에 속할 가능성이 높았다. 작업별 시간 사용에서는 독거노인은 비독거노인에 비해 일상생활, 일에 더 적은 시간을 사용한다. 결론: 독거노인들의 건강한 노년기를 위해서는 본 연구 결과를 노인들의 작업균형을 위한 중재에 활용하여야 할 것이다.

PURPOSES : This paper proposes an artificial neural network (ANN)-based real-time traffic signal time design model using real-time field data available at intersections equipped with smart intersections. The proposed model generates suitable traffic signal timings for the next cycle, which are assumed to be near the optimal values based on a set of counted directional real-time traffic volumes. METHODS : A training dataset of optimal traffic signal timing data was prepared through the CORSIM Optimal Signal Timing program developed for this study to find the best signal timings, minimizing intersection control delays estimated with CORSIM and a heuristic searching method. The proposed traffic signal timing design model was developed using a training dataset and an ANN learning process. To determine the difference between the traditional pre-time model primarily used in practice and the proposed model, a comparison test was conducted with historical data obtained for a month at a specific intersection in Uiwang, Korea. RESULTS : The test results revealed that the proposed method could reduce control delays for most of the day compared to the existing methods, excluding the peak hour periods when control delays were similar. This is because existing methods focus only on peak times in practice. CONCLUSIONS : The results indicate that the proposed method enhances the performance of traffic signal systems because it rapidly provides alternatives for all-day cycle periods. This would also reduce the management cost (repeated field data collection) required to increase the performance to that level. A robust traffic-signal timing design model (e.g., ANN) is required to handle various combinations of directional demands.

마산만의 수질변화와 chlorophyll-a의 관계를 밝히고자 이 해역을 대표할 수 있는 4개 정점에서 2010년 2월부터 2010년 11월까지 강우와 기온을 포함한 기후학적 요인, 물리 화학적 요인, 그리고 chlorophyll-a의 변화를 집중 조사하였다. 그 결과, 수온, 염분, SS, 규산염은 정점별 차이를 보이지 않았으며, COD 및 DIN은 마산만 내만으로 갈수록 증가하였다. 시계열적으로는 여름철 집중 강우 시 마산만 지류 하천 및 낙

본 연구에서는 결측된 일교통량의 대체를 위하여 교통공학에서 많이 활용되고 있는 기존의 선형내삽법에 공간상관성 기법을 고려한 새로운 선형내삽법을 제안하였다. 일교통량과 같이 시간적 특성을 지닌 자료를 공간위에 배치하여 공간적 상관성을 고려할 수 있도록 하였다. 공간상관성을 측정하기 위하여 일교통량의 순환성을 감안하여 같은 주의 요일간 상관성과 주별 같은 요일의 상관성을 나타내는 지표로서 Moran Index를 사용하였다. 실제 분석을 위하여 한국건설기술연구원에서 제공한 2004년 11월의 28일간의 일교통량 자료를 4×7 격자 형태로 배치하여 일별 교통량자료를 공간화 시켜 공간 상관성을 살펴보았으며, 여러 가지 통계적 지표를 통하여 공간 선형내삽법의 우수성을 확인하였다.

보존료인 소르빈산 및 소르빈산칼륨, 안식향산 및 그 염류, 파라옥시안식향산에스테르류를 중심으로 식품첨가물의 일일추정섭취량을 평가하는 새로운 방법으로서 설문조사법을 제시하여 일일추정섭취량을 구하였을 때 조사한 보존료 모두 일일섭취허용량(ADI)의 1%미만으로 매우 안전한 수준이였다. 기존에 수행된 최대허용량을 이용한 단순추정방법 및 실제 분석치를 이용한 정밀추정방법과 비교·평가하였을 때, 설문조사법에 의한 총 일일추정섭취량은 소르빈산염류의 경우 0.39 ㎎/㎏ bw/day로 실제 분석치를 이용한 정밀조사방법에 의한 값인 0.22㎎/㎏ bw/day보다 높았으나 최대허용량을 이용한 방법에 의한 값인 1.39 ㎎/㎏ bw/day보다는 훨씬 낮았다. 또한 안식향산염류와 파라옥시안식향산에스테르의 경우도 설문조사가 0.29㎎/㎏ bw/day, 0.03㎎/㎏ bw/day으로 정밀추정방법보다는 높게 나타났으나 단순추정방법인 최대허용량을 이용한 방법보다는 훨씬 낮은 값으로 정밀추정방법에 의한 값에 가까운 결과를 보였다. 따라서 설문조사법을 간편하고 경제적이면서 섭취량을 정밀하게 추정할 수 있는 식품첨가물 섭취량 평가의 방법으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

Daily intakes of 14 preservatives were evaluated by using their maximum permitted levels(MPL) and national food disappearance data in 1998. The estimated daily intake (EDI) of each preservatives were compared with corresponding acceptable daily intakes (ADIs). EDIs of dehydroacetic acid, sodium dehydroacetate, p-hydrobenzoic acid ester, propionic acid, sodium propionate and calcium propionate were leas than 2% of ADI and judged to be safe. However, EDI of sorbic acid and potassium sorbate were 76.61 mg/person/day and it reached 5% of its ADI. EDI of benzoic acid and sodium benzoate were 85.65 mg/person/day and it reached 31% of its ADI. The highest intake of benzoic acid came from carbonated drink.

This study investigated the relationship between heat-related illnesses obtained from healthcare big data and daily maximum temperature observed in seven metropolitan cities in summer during 2013~2015. We found a statistically significant positive correlation (r = 0.4~0.6) between daily maximum temperature and number of the heat-related patients from Pearson's correlation analyses. A time lag effect was not observed. Relative Risk (RR) analysis using the Generalized Additive Model (GAM) showed that the RR of heat-related illness increased with increasing threshold temperature (maximum RR = 1.21). A comparison of the RRs of the seven cities, showed that the values were significantly different by geographical location of the city and had different variations for different threshold temperatures. The RRs for elderly people were clearly higher than those for the all-age group. Especially, a maximum value of 1.83 was calculated at the threshold temperature of 35℃ in Seoul. In addition, relatively higher RRs were found for inland cities (Seoul, Gwangju, Daegu, and Daejeon), which had a high frequency of heat waves. These results demonstrate the significant risk of heat-related illness associated with increasing daily maximum temperature and the difference in adaptation ability to heat wave for each city, which could help improve the heat wave advisory and warning system.

본 연구에서는 수질오염총량관리단위유역의 말단부에서 8일 간격으로 계측된 유량자료가 있을 때 이를 연속적인 일유량으로 확대할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법은 부분계측이 이루어지는 지점의 결측치를 인근 혹은 수문학적으로 유사한 지점에서 연속계측된 유량자료를 이용하여 보완하는 방식이다. 이를 위해 먼저 부분계측이 수행된 날짜와 같은 날의 유량을 연속계측자료로부터 추출한다. 그 다음 두 자료간에 상관도가 높다면 이를 잘 표현하는 확장식을 개발하고 이 식을 통해 결측치를 내삽 또는 외삽한다. 본 연구에서는 두 자료간 상관성을 잘 묘사하는 방법으로 분산유지법을 제안하였고, 이를 부분계측과 연속계측이 동시에 수행된 지점의 유량자료를 통해 그 정확성을 검증하였다. 검증된 분산유지법을 이용하여 한강수계 총량관리단위유역 중 15개 유역을 선택하여 각 유역의 말단부에 8일 간격으로 계측된 유량을 연속 일유량으로 확장시켰다. 확장된 자료를 기반으로 유황분석을 통해 저수량을 산정하였다.

지구온난화에 따른 기후변화가 우리나라의 물순환 과정에 영향을 미칠 수 있다. 강우는 여러 기상인자들과 복잡한 영향을 주고 받으며 발생한다. 따라서 강우는 물순환 과정에서 기후변화에 따른 영향을 크게 받는 인자 중의 하나이다. 본 연구에서는 강우특성을 나타낼 수 있는 여러 시계열 자료를 구축하였다. 또한 강우의 발생 시계열을 연별, 계절별 및 월별로 구성하여 분석하였다. 분석 방법은 시계열 자료의 평균과 표준편차의 변동성 분석과 경향성 분석을 수행하였다.

Linacre(1968), Herljand(1956), 중산 등(1983), Chang(1970), Doorenbos et at.(1977)등이 보고한 5개의 순폭사량추정 모델로 추정한 순폭사량과 실측한 순폭사량을 비교하여 이들 모델에 대한 우리나라에서의 적용성을 검토하였으며, 또한 일사량, 기온, 증기압을 매개변수로하는 순폭사량 추정모델을 작성하여 추정정도를 검증하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 상기의 5개 모델의 parameter값을 그대로 이용하여 추정한 순폭사량은 평균편차로 0.86～1.64MJ/m2 /day, 상대평균편차로 8.75～16.64%의 큰 추정오차를 나타내었다 2. 실측 순폭사량과 기상요소들을 이용하여 이들 모델의 계수를 재추정하여, 계수추정에 이용하지 않은 독립자료를 이용하여 검증한 결과 평균편차로 0.74～0.88MJ/m2 /day, 상대평균편차로 7.99～9.52%의 오차를 나타내었다. 3, 일사량(Rs), 알베도(α ), 기온( Tk), 증기압( ea )를 매개변수로 하는 다음과 같은 순폭사량 추정모델을 작성하였다. Rn=(1- α ) Rs- ~sigma Tk4 (0.0103 Exp (0 .0731 Rs) -0.0475 (equation omitted) +0 .2478) (R2 =0.997, n=63) 4. 이 모델을 독립자료를 이용하여 검증한 결과 이 모델은 평균편차로 0.4988MJ/m2 /day, 상대평균편차로 5.38%의 오차를 나타내어, 상기의 기존모델중 가장 추정정도가 높았던 중산 등(1983)의 평균편차 0.7425 MJ/m2 /day, 상대평균편차 8.01%보다 추정오차가 적었다.적었다.