본 연구는 간호교직을 이수하고 있는 학생들이 인식하는 교직 전문성 인식 수준에 대한 질적 연구이다. 본 연구의 참여자는 S시소재하고 있는 H대학과 K도에 소재하고 있는 M대학교 교직 이수하고 있는 14명의 학생으로 구성하였다. 자료 수집은 보건교사의 전문직에 대한 그룹을 형성하고 면담과 자가보고서를 작성하였다. 수집된 자료는 Colaizzi의 현상학적 방법으로 분석하였다. 간호대학생의 보건교사의 전문성에 대해 분석한 결과 3개 범주(categories), 7개 주제, 모음(theme clusters) 29개 의미 있는 진술(theme)로 도출되었다. 3개의 범주는 '보건교사와의 첫 만남을 회상하다.', '통념속의 보건교사 전문직관', '교사로서의 전문직관' 으로 도출되었다. 본 연구결과는 보건교사의 전문직관에 대한 이해를 위해 제공하였으며, 간호사로써 가질 수 있는 기회를 확인할 수 있었다. 또한, 학생들의 진로지도와 상담에 기초자료로 활용 될 것으로 기대하며, 간호 보건교사에 대한 교직 전문성 확립과 명료하고 올바른 가치와 교육적 신념이 형성될 수 있는 보건교직 전문성에 관한 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.
바이오·의료 산업의 전략적 육성을 위해 첨단기술 중심의 혁신클러스터 조성이 추진되고 있다. 이에 따라 해외 주요 클러스터에 관한 사례연구 등을 바탕으로 국내 클러스터에의 시사점을 다룬 연구들이 이뤄지고 있으나, 개별 사례에 국한된다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 바이오·의료 클러스터의 조성과 활성화를 위해 고려되어야 할 요인들을 종합적으로 정리하고자, 혁신클러스터 및 바이오·의료 산업에 관한 문헌들을 대상으로 내용분석(content analysis)을 수행하였다. 식별된 요인들은 크게 두 가지 그룹으로 나뉘었는데 클러스터의 성장단계에 따른 영향요인과 또 바이오 클러스터에서 구별되어 나타나는 조성조건으로 구분하였다. 이어서 내용분석을 통해 도출한 사항들을, 홍릉 강소연구개발특구의 사례에 적용하였다. 홍릉 강소연구개발특구의 성공적 조성을 위해서는 정주여건 개선, 창업문화 활성화, 제도 마련과 동시에 바이오·의료 산업에 특화된 접근인 중개연구 활성화와 투자 유치 그리고 지역 클러스터와의 협력과 연계가 요구된다.
국내 1인 가구 수가 2000년대 이후로 증가함에 따라, 건축심의 대상인 중소규모 신축 공동주택 사업도 함께 증가세를 보이고 있다. 더불어, 건축심의제도 도입이후 최근까지도 건축심의제도의 한계점에 대한 많은 의견이 연구를 통해 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 본 연구는 두 집단의 전문가를 대상으로 종합적 설문조사 및 인터뷰를 진행하였고, 해당 결과를 통해 B도시의 건축심의의 한계점에 대한 AHP 분석을 진행하였다. 총 27개 응답으로 구성된 설문결과는 '건축심의 제도의 한계', '심의위원의 한계' 및 '건축심의 행정절차의 불합리함' 의 순서로 심각성이 크다고 분석되었다. 또한, 건축직 공무원과 건축사의 그룹별 응답결과 항목별 중요도에 대한 인식에 차이가 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 건축행정 절차 중 심의제도 개선에 대한 초기연구자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
멀티미디어 컨텐츠의 수요와 공급이 증가함에 따라 전 세계의 인터넷 트래픽이 증가하는 가운데 이를 완화하기 위해 여러 표준화 그룹에서는 더 효율적인 압축 표준을 제정하는데 노력을 기울이고 있다. 이러한 노력 중 압축 표준에 딥러닝 기술을 도입하고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 딥러닝 기반 압축 기술은 학습 데이터와 특성이 다른 영상을 압축할 때 압축 효율이 저하되는 문제를 갖는다. 이를 해결하기 위해 컨텐츠에 적응적으로 딥러닝 기술을 도입하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이들을 크게 코덱 정보 사용, 모델 선택, 추가 정보 전송의 세 가지로 나누어 살펴보고자 한다.
우리나라 4개 지역에서 상업적으로 제조한 8개 누룩을 구입하여 Bacillus 속, Staphylococcus 속 및 유산균을 선택적으로 검출할 수 있는 배지를 이용하여 세균을 분리하고, 최근 확립된 분류기준에 따라 동정하여 세균의 그룹 별 다양성 및 우점종을 검토하였다. 모든 시료로부터 Bacillus 속이 검출되었지만, 3개 시료에서는 Staphylococcus 속 또는 유산균이 검출되지 않았다. 유산균이 가장 많이 검출된 1개 시료를 제외한 7개 시료에서 Bacillus 속이 가장 많이 계수되었고, Staphylococcus 속은 가장 적은 수로 검출되었다. Bacillus 속 6개 종의 존재가 확인되었고, B. subtilis, B. velezensis, B. licheniformis가 우점으로 검출되었다. Staphylococcus 속 9개 종의 존재가 확인되었고, coagulase 음성 S. pseudoxylosus와 S. saprophyticus의 우점을 확인했다. 유산균은 Enterococcus 속, Lactobacillus 및 근연속, Pediococcus 속, Weissella 속 10종의 존재가 확인되었고, P. pentosaceus가 우점종으로 확인되었다.
다양한 토목 건축 구조물의 하부구조로 많이 사용되는 콘크리트 말뚝기초는 상부 토목 건축 구조물의 안전에 있어 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 이러한 말뚝의 비파괴적인 건전성 평가를 위하여, 범용적인 파의 위상 그룹속도 결정법인 HWAW(Harmonic Wavelet Analysis of Wave)방법을 말뚝의 비파괴 시험에 적용하였다. 제안된 방법은 말뚝자체의 건전성 평가와 선단지지말뚝의 거동에 매우 중요한 말뚝 선단부 상태(경계조건)를 자동적으로 결정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 ABAQUS를 사용한 수치모의 실험을 수행하였으며, 실제 모형말뚝을 제작하여 공기중 실험과 실제 지반조건을 모사하기 위한 토조내 실험을 수행하였다. 이러한 수치모의 실험과 실제 모의 실험을 통하여 말뚝의 비파괴 건전성 평가에 있어서의 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.
오늘날 기후변화대응을 위한 기술패권 경쟁이 고조되는 가운데 기술 역량을 보유한 기후기술 분야 전문 인재를 양성하기 위한 사업들이 추진되고 있다. 지속가능한 인재양성 사업의 추진을 위해서는 사업 모니터링 및 성과평가가 필수적으로 병행되어야 함에도 불구하고 현재까지 기후기술 분야 인재양성 사업의 성과평가 관련 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 기후변화대응 기술 분야 중 수소 및 정책 분야 인재양성 사업을 통해 수혜 학생들의 R&D 역량과 경력개발 의지를 향상시켰는지 분석하였다. 기후기술 인재양성 사업의 수혜 학생들을 대상으로 설문 조사와 포커스 그룹 인터뷰를 실시한 결과, 학생들 개인별로는 R&D 역량이 향상되었고, 경력개발 자신감이 높아진 것으로 보였다. 대학별로 분석한 결과 동일하게 R&D 역량이 향상되었고, 기술가치 인식이 개선된 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 학생들이 기후기술 분야의 R&D 역량들은 발굴되었지만 기후기술 분야 경력개발로 이어지기 위해서는 추가 개선이 필요하다는 시사점을 제공하였다.
2011년 2월부터 2012년 11월까지 진해만에 23개 정점을 선정하여 저서오염지수를 이용하여 대형저서동물의 군집건강도를 평가해 보았다. 그 결과, 거제도 북쪽과 칠천도 부근의 정점을 제외한 모든 진해만 해역에서 저서동물군집의 건강도가 4~5등급으로 매우 오염된 상태인 것으로 나타났다. 특히 마산만과 고성만, 통영만의 일부 정점들에서는 기회종이 속한 4그룹의 비중이 90% 이상으로 나타났는데, 이는 저서환경이 오염되어 있음을 시사한다. 진해만에서는 마산만, 행암만, 통영만, 고현만에서 여름철 hypoxia 현상으로 인해 무생물 상태를 보였고, 종료 후 기회종이 대량 가입하는 양상을 보였다. 하지만 hypoxia 후 기회종이 가입되지 않은 일부 정점들이 관찰되었고, 이로 인해 저서건강도가 과대평가되는 현상에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다. 진해만의 저서건강도는 경기만의 시화호, 부산항만 등 다른 특별관리해역들에 비해서도 매우 낮게 나타나 심각하게 오염된 저서환경임을 시사하였다.
최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.
본 연구는 안전하고 접근과 이용에 불편함이 없도록 학교시설만의 BF인증지표를 개발하기 위한 선행연구로써 평가항목을 도출하는데 목적을 가지고 평가항목 초안을 바탕으로 3회차에 걸친 델파이 조사를 진행하였다. 이를 위해 기존 BF인증지표의 내용분석과 사후 평가를 통해 문제점을 도출하여 학교시설의 BF인증 평가항목의 초안을 제시하였으며, 델파이 조사를 통해 각 평가항목별 적정성에 대해 검증을 실시하였다. 델파이조사는 BF 심사, 심의위원으로 활동하고 있는 대학교수, 건축사, 공무원, 인증기관담당자, 장애인단체 등 전문가 및 실무자 그룹으로 구성하여 리쿼드 7단계 척도를 통해 조사를 실시하였으며, 현 학교시설 BF평가항목에 대한 각 평가 항목별 의견을 수렴하여 최종 평가항목에 반영하였다. 델파이조사 결과, 기존의 8개의 평가항목을 제외한 총 75개의 평가항목을 유지항목으로, 12개의 평가항목에는 개선 검토항목으로 결정되었으며, 동시에 새롭게 제시된 추가검토가 필요한 15개의 항목들에 대해 평가항목으로 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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