Objectives This study aimed to identify optimal combinations of acupoints used to treat chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN). Methods We searched four international databases (MEDLINE, EMBASE, the Allied and Complementary Medicine Databases [AMED], and China National Knowledge Infrastructure [CNKI]) and five Korean databases (DBpia, Research Information Sharing Service [RISS], Korean Studies Information Service System [KISS], Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System [OASIS], and KoreaMed) to identify randomized controlled trials (RCTs) that used acupuncture to treat CIPN. Network analysis was performed on the acupoints used in more than three included articles. We constructed a network by calculating the Jaccard similarity coefficient between acupoints and applied minimum spanning tree. Then, modularity analysis, degree centrality (Cd), and betweenness centrality (Cb) were used to analyze properties of the acupoints. Results A total of 25 articles were included. 24 acupoints were extracted from 25 articles. The combinations of acupoints having the highest Jaccard similarity coefficient were {EX-UE9, EX-LE10} and {ST36, SP6}. In the modularity analysis, acupoints were classified to six modules. ST40, EX-UE11, and KI6 had the highest Cd value while ST40, GB34 had the highest Cb value. Conclusions This study found the systematic framework of acupoint combinations used in CIPN studies. This study is expected to provide new perspectives of CIPN treatment to therapists. A RCT is in progress of using the network of this study as a guideline. If significant results are derived from the RCT, it will be possible to lay the groundwork to consider acupuncture for CIPN treatment.
본 연구는 GIS를 통해 토양정보를 수집하고 가공하여 농산물 생산량을 예측하는 모델을 제안한다. 농산물 생산량 예측 딥러닝 알고리즘은 공개된 CNN-RNN 농산물 생산량 예측 모델 구조를 변경하여 국내 농산물 자료 환경에 적합하도록 새롭게 구축하였다. 기존모델은 두 가지 특징을 가지고 있는데 첫 번째는 농산물의 생산량을 해당 필지값이 아닌 당해 평균값으로 대체한다는 것이고 두 번째는 예측하는 연도의 데이터까지 학습한다는 것이다. 새로운 모델은 해당 필지의 값을 그대로 사용하여 데이터의 정확성을 확보하고 예측하고자 하는 연도 이전의 데이터만 가지고 학습할 수 있도록 네트워크 구조를 개선하였다. 제안한 CNN-RNN 모델은 1980년부터 2020년까지의 기상정보, 토양정보, 토양적성도, 생산량 데이터를 학습하여 김장용 가을배추의 지역별 단위면적당 생산량을 예측한다. 2018년부터 2021년까지 4개 연도별 자료에 대하여 계산하고 생산량을 예측한 결과, 테스트 데이터셋에 대한 오차백분율이 약 10% 내외로 실제값과 비교하여 정확도 높은 생산량 예측이 가능했고, 특히 전체 생산량 비중이 큰 지역에서의 생산량은 비교적 근접하게 예측하는 것으로 분석되었다. 또한 제안모델과 기존모델은 모두 학습자료 연도 수가 증가할수록 점점 오차가 작아지므로 학습데이터가 많아질수록 범용 성능은 향상되는 결과를 나타낸다.
이 연구는 다양한 가정의 건강성 증진 이라는 건강가정정책 및 제 4차 건강가정기본계획의 강조점에 주목하여 한부모가족의 건강성 지표를 개발하여 제시하고자 한다. 이 지표를 통해 현장의 한부모가족 사업 효율화 및 활성화에 기여하고자 한다. 본 연구가 개발한 한부모가족 건강성 지표는 특히 현장을 방문한 가족이 건강성 지표를 측정하여 강점과 취약점을 발견할 수 있고 이에 근거하여 컨설팅과 사례관리, 교육/상담/자조모임 등 프로그램과의 연계 등으로 이어질 수 있다는 점에서, 다양한 가족에 대한 맞춤형의 사업을 수행할 수 있는 기반이 될 것이다. 한부모가족 건강성 지표를 개발하기 위한 연구방법과 절차로는 먼저, 선행연구를 통해 가정의 건강성, 한부모가족의 실태와 요구를 파악하여 한부모가족 건강성 지표의 영역을 검토하였다. 예비조사를 통해 건강성 지표 초안을 마련하였고, 본조사의 결과를 통계분석하여 지표의 타당성과 신뢰도를 검증하였다. 이러한 과정을 통해 최종적으로 5개 영역(기본적 토대, 부모역할, 일-생활 균형, 사회적 네트워크, 라이프스타일, 가정경영과 생애설계)5개 영역, 총 48개 항목으로 구성된 한부모가족 건강성 지표를 확정하였다. 이 연구가 개발하여 제시한 한부모가족 건강성 지표는 생활과학이나 가정관리학, 가정복지학 등의 고유한 관점을 반영하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다. 가정의 건강성은 생활과학, 가정관리학, 가정복지학 등에서 지속적으로 연구해 온 주제이다. 따라서 건강가정지원센터, 가족센터와 같은 현장에서 사업을 할 때 건강성 지표를 활용함으로써 다른 기관 사업과의 차별화를 모색할 수 있다. 나아가 맞벌이가정, 다문화가족, 조손가족, 분거가족 등 다양한 형태의 가정에게 적용할 수 있는 건강성 지표 개발의 선행 자료로서의 유용성도 함께 강조할 수 있을 것이다.
적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO2 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.
국내에서 1990년대 중반 등장하기 시작한 독립출판물 시장의 성장과 함께, 2008년에는 이 출판물들을 전문적으로 판매하는 독립서점이 문을 열었다. 2019년 말 기준, 국내 독립서점은 총 466개로, 지난 10년 동안 급격한 성장세를 보이고 있다. 그러나 이러한 성장세만큼, 폐점하고 있는 비율도 가파르게 상승하고 있다. 이는 광주지역 독립서점 또한 유사한 상황이다. 뒤늦게 출발해 활발한 활동으로 주목을 받았던 광주 독립서점들의 폐점비율은 전국 평균의 2배를 상회한다. 이에 본 연구는, 광주 독립서점의 현황을 파악한 후, 이들이 안고 있는 문제를 분석해 그 해법들을 찾아보고자 했다. 현재 광주 독립서점들은 북큐레이션, 다양한 부대프로그램, 북마켓 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 그러나 특정 분야에 집중하는 큐레이션과 프로그램, 20,30대 특정 연령층에 대한 집중, 수도권의 출판물에 대한 의존성 등의 문제를 안고 있다. 본 연구는 이에 대한 해법으로, 지역콘텐츠 기획·개발을 통한 출판물의 다양화, 취향 기반의 살롱 성격 강화, 독립서점 네트워크 조직화, 독립서점의 체계적 인큐베이팅 등을 제시하였다. 더불어 제도적 측면에서, 지역서점인증제, 완전한 도서정가제 시행, 공급률의 공정성 등이 필요함을 제안하였다.
비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암 중 85%의 높은 비중을 차지하며 사망률(22.7%)이 다른 암에 비해 현저히 높은 암으로 비소세포폐암 환자의 수술 후 예후에 대한 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 종양을 관심영역으로 갖는 비소세포폐암 환자의 수술 전 흉부 CT 영상 패치의 종류를 종양 관련 정보에 따라 총 다섯 가지로 다양화하고, 이를 입력데이터로 갖는 사전 학습 된 ResNet 과 EfficientNet CNN 네트워크를 사용하여 단일 모델과 간접 투표 방식을 이용한 앙상블 모델, 그리고 3 개의 입력 채널을 활용한 앙상블 모델에서의 실험 결과 및 성능을 오분류의 사례와 Grad-CAM 시각화를 통해 비교 분석한다. 실험 결과, 종양 주변부 패치를 학습한 ResNet152 단일 모델과 EfficientNet-b7 단일 모델은 각각 87.93%와 81.03%의 정확도를 보였다. 또한 ResNet152 에서 총 3 개의 입력 채널에 각각 영상 패치, 종양 주변부 패치, 형상 집중 종양 내부 패치를 넣어 앙상블 모델을 구성한 경우에는 정확도 87.93%를, EfficientNet-b7 에서 간접 투표 방식으로 영상 패치와 종양 주변부 패치 학습 모델을 앙상블 한 경우에는 정확도 84.48%를 도출하며 안정적인 성능을 보였다.
4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
정보통신기술의 급격한 발전으로 인한 디지털 경영환경에서 중소기업의 경쟁력 제고를 위한 ICT 역량에 대한 관심이 높아지는 있으며 또한 FTA의 체결 확대로 글로벌 가치사슬에의 참여를 위한 마케팅 역량의 중요성도 강조되고 있다. 본 연구는 자원기반 관점에서 중소기업의 국제화 과정에서 요구되는 ICT 활용역량, 글로벌지향성 및 수출마케팅의 관계를 규명하고자 한다. 국내 지방소재 중소기업을 대상으로 실증분석 결과, 첫째 ICT 활용역량은 수출마케팅에 직접적으로 유의한 영향을 미치지는 않는 것으로 확인되었다. 이는 국내 중소기업들이 정보통신기술의 중요성을 인식하고는 있지만 아직 성과와 연계되도록 활용하지 못하는 것으로 이해된다. 둘째, ICT 활용역량은 글로벌 시장과 고객의 네트워크 관계를 구축하고자 하는 글로벌지향성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 글로벌지향성은 수출마케팅역량에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 결론적으로 ICT 활용역량이 직접적으로 수출마케팅에 영향을 미치지는 않지만, 글로벌지향성을 통한 간접적 효과가 존재하는 것으로 글로벌지향성의 유의한 완전매개효과를 확인하였다. 이러한 연구결과는 표본의 특성과 국내 중소기업들이 ICT를 사업역량의 보완적인 성격으로 인식하고 활용하는 것에도 기인하는 것으로 이해된다. 본 연구는 국내 중소기업의 국제화 과정에서 요구되는 정보통신기술의 활용과 수출마케팅의 관계에 대한 실증적연구로 ICT 역량의 역할과 중요성을 확인하고 글로벌지향성 및 수출마케팅역량과의 관계를 입증했다는 점에 의미가 있다 중소기업들은 기술의존도가 높아지는 정보통신기술 환경에서 ICT 역량에 대한 보다 전략적인 접근으로 수출마케팅 등의 내재적인 글로벌 역량을 높이려는 노력을 해야 할 것이다.
일본 도쿄전력의 후쿠시마 원전 오염수 해양방류에 대해 한일해엽 연안 5개 지자체(제주, 전남, 경남, 부산, 울산)는 합동 대책위원회를 운영하고 있다. 본 연구는 제주연구원, 부산연구원, 울산연구원에서 일본 후쿠시마 원전 오염수 해양방류에 따른 대응 방안 연구의 일환으로 수행한 시민 설문조사, 대응 전략, 세부실천과제 등을 비교 분석하여 향후 타 연안도시 정책 입안자들이 실효성 있는 방안 마련을 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 인식조사 결과 모든 지자체 시민들은 과학적 연구결과에 상관없이 해양방류에 대해 부정적 인식이 강한 것으로 나타나 향후 수산업, 관광업계의 피해가 클 것으로 예상된다. 지자체별 대응전략에서는 모든 지자체 공통으로 컨트롤 타워 구축이 가장 시급한 과제로 나타났다. 이는 실효성 있는 대응을 위해 공무원 조직 한계인 직제 중심에서 탈피하여 기능 중심 대응이 필요하기 때문이라고 판단된다. 또한 대응방법에 있어 제주와 부산은 분야별 대응방안을 수립한 반면, 울산시는 방류시점에 따른 단계별 대응방안으로 실질적 대응에 초점을 맞추고 있다. 내용적으로는 수산물 방사능 검사체계 구축, 국민의 불안감 해소를 위한 홍보가 중요한 것으로 나타났다. 향후 2030년까지 지속적으로 후쿠시마 원전 오염수의 해양방류가 예정되어 있는 만큼 지자체 연구기관 간 연구결과 및 성과 공유를 위한 네트워크강화가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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