이 연구는 국가기록원과 서울특별시가 기록시스템을 오픈소스화하기 위한 환경을 분석하여 위험요소를 식별하고, 국내에서 이 전략이 성공하기 위해 어떤 요건이 갖춰져야 하는지를 살펴보는 것을 목표로 한다. 2장에서는 소스코드 공개가 수요기관이나 개발업체, 그리고 이용자 모두에게 비용 및 효율성 측면의 전략적 이점을 제공한다는 것을 밝혔다. 그리고 협력적으로 개발하여 소스코드를 공개하는 절차와 이를 지원하는 기술 인프라에 대해 알아보았다. 3장에서는 기록관리 분야의 대표적인 오픈소스 프로젝트 6종을 선정하여 사례연구를 수행했다. 종합적인 시사점을 얻기 위해 오픈소스 프로젝트의 개발 주체를 국제기구, 국제협력체계, 국립아카이브, 개발업체 등으로 구분하였다. 각 프로젝트별로 추진배경과 목적, 개발과 펀딩의 주체, 거버넌스 모델, 개발기간과 비용, 비즈니스 모델과 소프트웨어 아키텍처, 커뮤니티 구성과 라이선스 전략 등을 분석하였다. 사례를 통해 네 가지 핵심 성공요소를 도출했다. 기술적 측면에서는 컴포넌트 기반의 설계가 필요했다. 이를 위해 마이크로 서비스 아키텍처와 모델-뷰-컨트롤러 패턴을 제안했다. 다음으로는 기록관과 영구기록물관리기관의 시스템 필수요건 재정립이 필요했다. 그리고 개발업체가 오픈소스 프로젝트에 쉽게 참여하도록 하기 위해 듀얼 라이선스 전략을 제안했다. 마지막으로 지속 가능한 커뮤니티를 만들기 위해 강력한 거버넌스 조직과 효율적인 협력체계를 강조했다. 수요기관 중심의 시장 환경에서 기록시스템의 오픈소스화 전략이 성공하기 위해서는 공동체 안에서 개발업체와 이용자의 역할이 더 발휘되어야 한다. 그리고 이들이 효과적으로 의사소통하기 위한 협력도구와 개발 인프라를 기획 단계부터 중앙집중식으로 구축하는 것이 필수적이다.
전술 표적에 대한 정보를 획득하기 위해 전투기에 탑재하는 EO/IR 정찰용 파드는 일반적으로 항공기 동체 하단에 장착 운영한다. 이러한 외부 장착물을 장착한 항공기는 외부 장착물 없이 비행하는 항공기에 비하여 복잡한 공력 및 관성력 특성을 갖기 때문에 개발 초기에 개발 위험요소를 사전에 식별하여 설계에 반영할 수 있는 시스템 성능 분석 도구가 필수적으로 필요하다. 본 연구에서는 고기동 환경에서 안정적으로 측정 데이터를 획득할 수 있는 파드를 개발하기 위해 필요한 모델링 및 시뮬레이션 도구 개발 방안을 제시하였다. 우선, 고기동 항공기에 탑재한 파드의 한계 운용조건을 도출하고, 한계 운용조건에 따른 탑재 파드의 공력 및 관성 하중을 분석하였으며, 탑재파드를 장착한 항공기의 임무 모사를 통한 비행데이터 생성 및 전송 시스템을 개발하였다.
연구목적: 도시의 물리적·비물리적 구조간 연결이 확대되고 복잡해짐에 따라 재난으로 인한 피해가 복합적으로 발생하는 복합재난의 위험성이 증가하고 있다. 이러한 복합재난에 대비하기 위해서는 복합재난으로 전개될 수 있는 재난들을 선제적으로 식별하여 관리하는 것이 중요하다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내외 복합재난 관련 연구의 동향을 분석함으로써 복합재난으로 연구된 재난 유형을 분석하고, 이를 통해 향후 복합재난 관리의 방향성을 제시하고자 한다. 연구방법: 본 연구는 재난과 관련된 국내외 학술지에 최근 20년(2002-2021년)간 등재된 복합재난 관련 993편의 서지정보에 기반하여 동시출현 빈도분석을 수행하여 재난 유형 간 네트워크를 구축하였으며, 네트워크 분석을 통해 복합재난 연구 동향에 관한 국내외 및 시기별 비교분석을 수행하였다. 연구결과: 국내에서는 풍수해(집중호우, 태풍등), 기반시설 붕괴, 화재와 관련한 복합재난 연구의 비중이 높았으며, 최근 들어 지진과 산사태와 관련된 복합재난 연구가 증가하는 것으로 분석되었다. 반면, 국외에서는 풍수해 및 지진과 더불어 기반시설 붕괴에 관한 연구의 비중이 높았으며, 지진해일과 정전 등 재난 연계 유형이 다양하게 나타났다. 결론:본 연구는 복합재난 연구 동향에 대한 이해도를 높이고, 앞으로 국내 복합재난 연구가 가져야 할 방향성을 제안하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
해양을 이용하려는 수요자 증가에 따라, 해양공간을 합리적으로 배분하기 위해 해양공간계획(Marine Spatial Planning)제도가 도입되었다. 이 중 어업활동보호구역은 수산자원보호 등 어업활동 보호를 위해 지정되었다. 그러나, 어업활동보호구역을 주로 항해하는 어선은 우리나라에서 발생하는 해양사고의 약 70 %를 차지할 정도로 위험에 노출되어 관리가 필요하다. 본 연구의 목적은 어업활동보호구역 내 어선 통항 안전 확보를 위해 어업활동보호구역과 항만·항행구역에서 발생하는 해양사고를 분석하는 것이다. 이를 위해 해양용도구역의 교통량을 조사하고 선종별, 사고 유형별, 톤수별, 사고원인별, 인명피해별로 해양사고를 조사하였다. 분석 결과 각 유형별 단위 면적당 해양사고는 대부분 항만·항행구역에서 더 많이 발생하였으나 전체적으로 발생한 해양사고는 어업활동보호구역이 높았다. 특히 인명사고가 많이 발생하여 통항 안전관리가 필요한 것으로 식별되었다.
도선사는 해상에서 도선사용 사다리나 승하선사다리를 통해 선박에 승선하고 있어 예측할 수 없는 해상환경의 위험에 늘 노출되어있다. 도선사는 항만으로 입항하거나 출항하는 선박의 안전을 확보하는 중요한 역할을 수행하고 있으므로 도선사 부상은 선박 전체 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 도선사 관련 준사고를 분석하고 사고를 예측하는 것이다. 이를 위해 도선사 상해사고 사례를 분석하고 설문조사를 통해 잠재상황을 식별하고자 했다. 그리고 도선사 상해사고 경향을 예측하였다. 설문조사의 분석은 IPA 분석법을 활용했으며, 상해사고 경향 예측을 하기 위해 이항분포 및 푸아송분포를 활용하였다. 연구결과 도선사 상해사고 1건당 316.8건의 준사고가 발생했으며, 사고관리 시스템의 현행 유지 시 3개월 내 도선사 상해사고가 발생할 확률은 64.4%로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 도선사 상해사고 예방을 위한 관리 시스템의 필요성과 도선사 승선용 사다리에 대한 유지보수 및 설치 강화를 제언했다.
최근 스마트선박 개발에 발맞춰 정확하고 세밀한 실시간 해양환경 예측정보의 요구가 확대되고 선박에 직접 지원하기 위한 환경이 확보됨에 따라 최적항로 분야에서도 다양한 해양환경을 고려한 정보 생산 및 평가 연구가 필요하다. 스마트선박에서 해양환경의 위험도 및 에너지 소비의 불확실성을 줄이면서 최적항로를 산출할 수 있는 알고리즘은 2단계로 구분하여 개발하였다. 1단계는 해양환경정보들과 선박자동식별시스템(AIS)내에 선박의 위치·상태정보를 결합해 프로파일을 생성하였다. 2단계는 구성한 프로파일 결과를 이용하여 해양환경 에너지맵을 정의할 수 있는 모델을 개발하였고, 약 60만개의 데이터를 반영할 수 있도록 인공지능 머신러닝 기법 중 Random Forest를 적용하여 회귀식을 생성하였다. Random Forest 회귀 모델의 결정계수(R2)는 0.89 를 보였다. 생성한 모델에 2021년 6월 1일~3일의 해양환경 예측정보를 이용하여 Dijikstra 최단경로 알고리즘을 적용해 최적 안전항로를 산출하고 맵에 표출했다. Random Forest 회귀 모델로 산출된 항로는 유선적이고 해양환경 예측정보의 상태를 감안하며 항로를 도출하는 결과를 보였다. 본 연구의 실시간 해양환경 예측정보 기반의 항로 산출 개념은 선박의 이동 경향성을 반영한 현실적이면서 안전한 항로 산출이 가능하고, 향후 경제성, 안전성, 친환경성 평가 모델로 범위로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 동적 횡하중을 받는 조적 담장의 내진성능 향상을 위한 ECC(Engineered Cementitious Composite) 자켓의 효과를 실험적으로 검증하였다. 첫째로, 임팩트 해머 시험을 통해 비보강과 ECC로 보강된 조적 담장의 고유진동수와 모드 감쇠비, 변형 형상을 식별하여, 940mm의 비보강 조적담장과 970mm의 ECC 보강 담장이 각각 6.4, 35.3Hz의 고유진동수와 7.0, 5.3%의 감쇠비를 가지는 것을 확인하였다. 둘째로, 진동대를 사용하여 면외방향에 대한 지진파 실험을 수행하였고, El Centro(1940) 지진파를 25%부터 300%까지 스케일링하여 적용하였다. 비보강 조적담장의 경우, 50% 지진하중에서 벽돌과 줄눈 경계에 휨균열이 발생하였고, 다시 30%로 스케일링된 지반운동에서 면외방향으로 전도파괴되었다. 반면에 ECC로 보강된 조적담장은 300%의 지진하중에서도 균열이나 손상 없이 강건한 성능을 유지하였다. 마지막으로, 25~300%의 지반운동에 의한 비보강과 ECC 보강 조적담장의 밑면전단력과 설계기준에 따른 밑면전단력을 비교 및 평가하였다. 그 결과, 재현주기 1,000년의 지진에 대해 비보강 조적담장이 붕괴될 위험이 있는 데 반해, ECC 보강 담장은 4,800년 주기의 지진에도 안전한 것으로 추정되었다.
검사 결과의 적시성과 정확성은 임상의가 특히 생명을 위협하는 감염이나 시력과 같은 중요한 장기 및 기능이 위험에 처한 경우, 효과적이고 표적화된 항균 요법을 결정하고 즉시 시행하는데 중요한 요소이다. 가능한 한 최단 시간 내에 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 matrix assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) 질량분석기기반 분석을 개선하고 최적화하기 위한 추가 연구 노력이 이루어져야 할 것이다. MALDI-TOF 질량분석기기반 세균 식별은 주로 임상 시료에서 병원체를 분리 및 정제하는 기술, 스펙트럼 라이브러리 확장 및 소프트웨어의 업그레이드에 중점을 둔다. 기술이 발전함에 따라 많은 MALDI-TOF 기반 미생물 동정 데이터베이스 및 시스템이 허가되어 임상에 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고, 포괄적인 임상미생물의 특성화를 위해서는 MALDI-TOF 질량분석기 기반 항균제 내성 분석을 개발하는 것이 여전히 필요하다. 특정 적용 범주, 일반적인 분석물질, 주요 수행방법, 한계 및 해결점을 포함하여 임상 연구에서 MALDI-TOF의 적용이 중요하다. 임상 미생물 검사실에서 업무 활용을 위해 임상병리사들의 교육 및 훈련을 통한 전문성 확보가 필수적이며, 데이터베이스 구축과 경험을 극대화하여야 할 것이다. 향후 더 강력한 데이터베이스의 활용으로 다양한 분야에서 MALDI-TOF 질량분석기가 적용될 것으로 보인다.
기후변화는 이미 지속 가능한 수자원 관리에 영향을 미치고 있다. 기후변화가 댐 저수지의 물 공급에 미치는 영향은 일반적으로 지구 기후 모델 결과 기반으로 생성된 기후변화 시나리오를 사용하여 수행되고 있다. 그러나 기후변화를 추정하기 때문에 시나리오는 미래에 발생할 수도 있는 상황을 가정하는 한계로 인하여 본질적으로 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 문제에 대한 대책으로 의사결정 스케일링 접근법을 본 연구에 적용하였다. 연구대상지는 충주, 용담, 합천, 섬진강 댐이다. 강우 유출 모형(IHACRES)과 HEC-ResSim기반 댐 운영 모형을 결합하여 댐 이수 안전도를 분석하였다. 이 수안전도 분석은 안정적인 댐 운영에 목적을 두고 그 결과에 따라 구조적 또는 비구조적 이수공급 계획을 수립하는데 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이수안전도 분석으로 댐이 안전하게 운영될 수 있는지를 평가하고 장래 댐 운영 중 발생할 수 있는 잠재적인 위험을 식별하기 위함이다. 1995년 부터 2014년까지 관측된 강수량과 온도를 기준으로 49개의 기후스트레스 시나리오(분위 수 기준 7개의 강수 시나리오와 0℃부터 6℃도까지 1℃ 간격의 7개의 온도 시나리오)를 적용하였다. 그 결과 홍수기 강우 변동이 비홍수기의 강우 증가보다 수위 상승에 더 큰 변화를 가져왔다. 따라서 이수 안전도는 1분위 강우 의존성이 매우 높은 것으로 평가되었다. 또한 강수 및 온도를 결합한 시나리오에서 댐 용수 공급 신뢰도는 개별 강수 및 온도 시나리오 신뢰도 변화의 합계보다 더 큰 변화가 모의되었다. 이러한 차이는 강수량의 감소와 증가가 각각 물과 에너지가 제한된 증발량의 발생으로 초래하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 의사결정 스케일링을 통한 이수안전도 평가는 댐 운영의 효율성 향상을 도모할 것으로 평가된다.
골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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