본 연구는 산업과 사회 전반에 걸쳐서 많은 영향을 미칠 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하고 분석하여 사물인터넷 분야의 동향을 살펴보고자 한다. 본 연구를 위한 조사 기간은 2015년에서 2019년까지로 하였으며 네이버의 학술정보를 이용하여 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하였다. 기간별로 수집된 국내 논문으로부터 빈도가 높은 키워드들을 추출하였으며 빈도가 높은 키워드 중에서 중심적인 키워드를 파악하기 위해서 중심성 분석을 하였다. 키워드 빈도에서는 2015년부터 2017년까지는 '센서', '보안' 그리고 2017년부터는 '차', '지능'이 빈도가 높은 상위 키워드로 나타났다. 키워드 중심성에서는 2015년부터 2016년까지 '보안', '센서' 그리고 2017년부터는 '지능', '차', '산업혁명'이 중심성이 높은 키워드로 나타났다.
Purpose: This study was conducted to identify the factors influencing the posttraumatic growth (PTG) in patients with lung cancer and to provide basic data for nursing intervention development to improve PTG and adaptation. Methods: The study included 126 non-small cell lung cancer patients initially diagnosed at the Lung Cancer Center, C University Hospital in S city, Gyeonggi-do. Patients were asked to complete a questionnaire consisting of demographic characteristics, disease characteristics, posttraumatic growth, cancer coping, social support, and resilience. Data were analyzed using t-tests, ANOVA, and Pearson's correlation and multiple regression analysis. Results: The mean score for PTG in lung cancer patients was 56.39, cancer coping was 61.31, social support was 61.09, and resilience was 92.77. Significant positive correlations were found for PTG and cancer coping (r=.75, p<.001), social support (r=.52, p<.001) and resilience (r=.63, p<.001). Factors contributing to PTG of lung cancer patients were cancer coping (β=.53 p<.001), perceived health status(β=.20, p=.002), resilience (β=.21, p=.010) and importance of religion (β=.15, p=.013). This model explained about 64.0% of variances of PTG (F=29.58, p<.001). Conclusion: It is necessary to develop new nursing intervention programs to improve PTG for patients with lung cancer based on strategies to enhance coping and resilience to recovery. Longitudinal studies examining temporal changes in PTG among patients with lung cancer are suggested for future studies in this regard.
본 연구는 비전공 학생의 학습동기를 높여 학습 성취를 돕고, 온라인 SW 교양수업을 성공적으로 운영하기 위해 대학생 560명에게 효율적인 놀이 교육을 적용하였다. 수업 후 학생들이 작성한 성찰일지를 분석한 결과, 대부분의 학생들은 지역변수와 전역변수를 배우는 과정에서 지역별 '무'의 명칭을 즐거운 놀이학습으로 받아들였고, SW수업에서 예상치 못한 내용을 발견한 것에 대한 놀라움, 신기함을 비롯하여 학습에 대한 즐거움, 몰입, 자신감, 내적 동기 등을 경험한 것으로 나타났다. 학기 말 온라인 시험에서 지역변수와 전역변수 관련 문항의 정답률 역시 92%로 전체 문항의 평균 정답률 67.1% 보다 높은 것을 확인하였다.
초·중등학교 교육을 위해서는 교육과정이 필수적이다. 한국의 국가 수준 교육과정인 2022 개정 교육과정의 개발이 완료되었다. 그럼에도 정보활용교육을 위한 교육과정인 「도서관과 정보생활」은 2009 개정교육과정 구조에 머물러 있다. 본 연구에서는 미국 펜실베니아 주의 정보활용교육을 위한 교육과정의 구조와 내용을 분석하여 정보활용 교육에 대한 동향을 파악하고, 「도서관과 정보생활」의 개정 방향을 제안하고자 한다. 정보활용교육을 위한 펜실베니아 주의 교육과정은 영속적인 전이 목적, 빅 아이디어(탐구, 포용, 협력, 정보활용, 자기관리, 참여), 개념, 본질적 질문 등의 총괄구조로 구성되어 있다. 또한, 1단계(바라는 결과), 2단계(평가 증거), 3단계(학습 계획) 등의 세부구조 로 구성되어 있다.
항만배후단지와 이의 자유무역지역 지정 정책이 도입된지 20년 가까이 지났지만 아직까지도 가시적인 성과를 내지 못하고 있다. 특히 환적화물을 통한 항만배후단지의 부가가치 창출은 아주 미미한 수준이라 할 수 있다. 이 논문에서는 항만배후단지 부가가치 창출 정책 실패의 원인을 개념적으로 그리고 실무적으로 접근해 분석해보았다. 이 논문에서는 항만배후단지의 기능적 한계에 대해 살펴보았다. 연구결과, 항만배후단지와 산업단지 및 보세공장 간 기능적 중복이 있음을 알게 되었다. 또한, 항만배후단지와 Port Hinterland의 개념적 차이에 대해 살펴보았는데, Port Hinterland를 항만배후단지와 동일시 함으로써 항만배후단지 '정책의 첫 단추'가 잘못 꿰어질 수 있는 우려가 있음을 알게 되었다. 마지막으로 항만배후단지 부가가치 물류의 한계에 대해 살펴보았는데, 연구 결과 해외의 항만배후단지라고 해서 특별히 '고 부가가치' 활동을 제공하고 있지 않다는 점을 밝혀내었다.
1) LAE지역으로 강우량이 풍부하고 햇볕의 양이 많은 지역으로 토양산도는 마 재배에 이상적인 pH(H2O)가 평균 6.40이다. 그러나 포장에 따라 편차가 심하게 나타나고 있어 재배 기술 보급이 시급한 실정이다. 2) 평균 pH(H2O)는 6.4이지만, pH(KCL)가 3.9로 나타났다. 두 pH 차이가 2.5로 심한 양분부족 현상을 보이고 있다. 토양 EC는 0.18 mS/cm로 심각한 토양 수탈현상을 보이고 있다. 3) 토양의 산화환원전위 (ORP)는 393mV로 아주 이상적인 토양을 보이고 있다. 토양산도와 함께 산화환원전위(ORP)는 좋은 유기농 마를 만드는데 큰 역할을 하고 있다. 4) 마는 연중 양분(養分)을 흡수하고 있는데, 측정 결과는 전 항목에서 심한 양분의 부족현상을 보여 향후 유기물의 투입이 요구되고 있다. 그러나 전반적으로 토양은 심한 양분부족 현상을 보이며 부분적으로 심각한 토양 수탈현상을 보이고 있었다. 토양영양에 대한 조사 연구가 지속가능한 유기농 마를 생산할 수 있는 기반임을 인식하는 계기가 되었다.
Purpose: This study was conducted to update nursing practice guidelines for intravenous infusion published in 2017. Methods: The guideline update process was carried out using 22 steps developed by NICE and SIGN. It was agreed to update domains related to central venous infusion therapy. Contents related to peripheral infusion would be updated later. Results: Updated guidelines for central venous infusion therapy consisted of 6 domains and 195 recommendations. The number of recommendations by domain was 11 for general instruction, 14 for central vascular access devices (CVAD) and add-on devices, 13 for nursing management before insertion of CVAD, 30 for management during insertion of CVAD, 51 for management after insertion of CVAD, and 76 for complications. A grade was 29 (14.9%), B grade was 87 (44.6%), and C grade was 79 (40.5%) in the strength of recommendations. A total of 37 (19.0%) recommendations were newly developed and 23 (12.3%) previous recommendations have been modified. The newly developed recommendations were mainly related to the infection control methods. Conclusion: The updated guideline is focused on safe maintenance of central venous infusion therapy. Through this guideline, it is hoped to minimize the occurrence of complications and improve the standardization and efficiency of nursing practice.
본 논문에서는 유효응력모델을 이용하여 포화된 사면의 동적거동에 관한 연구를 수행하였다. 수치해석에는 저자가 개발한 연성 유효응력모델인 UBSSAND모델을 이용하였으며, 이 모델은 초기전단응력이 수평면에 작용하는 경우와 작용하지 않는 경우를 포함한 반복 직접단순전단시험 자료를 이용하여 검증하였다. 검증된 모델은 느슨한 Fraser River 모래로 성형된 사면을 가진 원심모형모델의 동적거동을 예측하였다. 예측된 과잉간극수압, 가속도 및 변위를 계측치와 서로 비교하였으며, 예측치와 계측치는 비교적 서로 잘 일치하였다. 전단응력도의 응력전환형태는 초기전단응력과 반복전단응력의 크기에 따라 달라지며, 이는 지진시 포화된 사면의 안정해석에 아주 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 전단응력도의 응력전환이 발생하지 않을 경우에 사면근처의 모래는 낮은 유효응력 구속압과 그에 따른 팽창성으로(부의 과잉간극수압발생) 유효응력이 증가하여, 동적하중 하의 사면의 변위를 저지하였다. 이와 같은 유효응력모델은 액상화를 고려한 지반구조물의 내진해석에 유용하게 사용될 수 있다.
낙동강 하구지역에는 부산점토라고 불리는 연약점토가 두텁게 분포하고 있다. 과거 10년 동안에 대단위 지반개량 사업이 수행되어 왔지만, 주로 시료교란 때문에 압밀침하량과 시간을 아주 과소평가하여 왔었다. 이를 극복하기 위하여 부산점토에 대한 체계적인 지반조사에 의하여 압축특성을 규명할 필요가 요구되었다. 따라서 본 연구에서는 해안지역의 두 현장에서 개선된 시료채취기술을 적용하여 얻어진 시료에 대하여 지질조사, 불교란 및 교란 시료에 대한 압밀실험이 수행되었다. 이 결과를 이용하여 각종 압축정수의 산정과 그들의 상관성을 규명하였으며, 특히 퇴적환경에 따라 물리적 특성, 구조수준, 교란도 및 압축정수의 변화를 분석하였다.
본 논문에서는 SOA(Service-Oriented Architecture)를 기반으로 서비스간에 상호 작용하는 데이터의 품질 관리를 위한 오류 정제 서비스를 대상으로 데이터 제약조건 설정 시 인간 개입을 최소화하기 위한 기법을 제안한다. 단, 실세계에서 통용되는 일반적인 데이터를 모두 다루는 것은 불가능하므로 비즈니스 도메인에서 자주 사용되는 CRM(Customer Relationship Management)과 ERP(Enterprise Resource Planning) 서비스와 같이 고객 주문 정보 및 처리에 관련된 데이터를 대상으로 한다. 이를 위해, 컴포지션 되는 서비스간의 상호 작용하는 데이터를 의미적으로 확장하여 확장-엘리먼트 벡터를 생성하고 이를 기반으로 의사결정 트리(decision tree) 학습 방법을 적용하여 제약조건 설정을 자동화하기 위한 규칙 기반 시스템을 구축한다. 이 시스템을 오류정제 서비스에 삽입한 결과, 비즈니스 분야의 공개된 서비스로부터 데이터 학습을 통해 제약조건 설정을 41% 넘게 자동화 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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