• 대한임상검사과학회지
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• 제54권4호
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• pp.293-297
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• 2022

2022년 국내 체외순환사(관류사)는 224명으로 간호사나 임상병리사를 모집해 병원 자체교육이나 위탁교육을 실시하고 있다. 일본의 체외순환사는 2021년에 2,100명이며, 주로 임상공학 기사들이 지원한다. 미국의 체외순환사는 2021년 4,212명으로 석사과정, 학사후 자격증 프로그램, 학사과정 등에서 교육을 받았으며 대부분 보건의료과학 또는 생명과학 전공 졸업생이다. 체외순환사는 인공심폐장치를 운용시키는 기술뿐만 아니라 심장해부학, 생리학, 약리학, 혈류역학, 검사분석, 정도보증 등에 대한 지식이 있어야 하기에 임상병리사와 한 직군이다. 메르 스와 코비드-19라는 두 가지 영향력 있는 위기를 통해 체외순환사의 중요성이 더욱 부각되고 있었다. 현재 심장수술의 체외순환은 물론 최근 급격히 확대되고 있는 체외막산소화장치 영역에서 체외순환사가 큰 역할을 하고 있다. 본 연구를 통해 심장수술 및 감염병 치료를 하는 병원은 자격을 갖춘 체외순환사를 일정한 수 만큼 확보하도록 제도화하고, 대한임상생리검사학회 산하에 체외순환기술회(관류기술회)를 설립하여 학술교류가 실시되기를 기대해 본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.208-208
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• 2016

수문순환과정의 시공간적 거동을 해석하고 이를 정량화 하는 것은 효율적인 수자원 관리 및 계획을 위해 반드시 선행되어야 하는 연구이다. 특히 토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자로, 이를 정확하게 측정하기 위한 방법들이 다각도로 발전되어 왔다. 그 중 위성 데이터를 활용한 토양수분 산정은 미계측 지역의 토양수분을 지속적이고 광역적이게 관측할 수 있는 선진 기술로 각광받고 있다. 그러나 대부분의 위성 자료들이 가지고 있는 공간 해상도는 복잡한 지형 환경을 대상으로 한 지역의 원격 탐사로서는 국지적인 수문학적 현상들을 분석하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 우리나라의 경우 국토의 70% 정도가 산지로 이루어져 있으며 경사도가 $5^{\circ}$ 이하의 평탄한 지역은 약 23%에 그치는 등 복잡한 식생 지형 환경을 가지고 있다. 따라서 인공위성의 해상도와 식생 투과도를 고려할 때 저 해상도의 위성 토양수분만으로는 우리나라와 같이 면적에 비해 복잡한 환경에 기반 한 수문학적 현상들을 충분히 분석하는데 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 support vector machine (SVM) 기계학습을 활용하여 ASCAT과 AMSR2 위성 토양수분의 상세화를 수행하여 고해상도의 토양수분을 산정하였고, 이를 지점관측 자료와 비교해 상세화도 자료의 신뢰성을 평가하였다. 검증된 고해상도 토양수분 데이터는 향후 자연재해 분석에 있어 예측의 정확성을 높이고 수문순환 및 기후 모델링에 있어서 중요한 입력 인자로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1264-1269
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• 2008

최근에 이르러 농촌 인구의 도시유입으로 도시의 주거공간이 절대적으로 부족해지고 있으며, 이는 대도시의 아파트 가격 상승을 유발하는 등 부수적인 사회/경제적 문제를 일으키고 있다. 정부나 지방자치단체에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대규모의 신도시 개발계획을 추진하고 있으며, 이러한 신도시 개발은 도시화로 인하여 환경적, 수문학적으로 영향을 미치는 것으로 조사되고 있으며 도시물순환계는 강우가 지표에 도달 한 후 바로 하천으로 유출되는 것과 침투하여 서서히 유출하는 자연경로 그리고 상수도 및 하수도를 통해 하천으로 배수되는 인공적 경로에 의해서 형성된다. 일반적으로 신도시 개발 전후의 수문순환을 평가하는 방법 중의 하나는 개발예정지에 대한 장단기의 수문 관측을 통하여 개발 전과 개발 후의 유출특성과 수질부하를 정량적으로 비교하는 것이다 (한국건설기술연구원, 2004). 따라서 본 연구에서는 행정중심 복합도시 물순환 해석을 하기 위해 대상유역을 100m 크기의 정방형 격자로 구분하고 기상조건, 지표면 조건, 하천, 토양, 지하 대수층, 농업용수 등의 광범위한 입력 자료를 구축한 후 이를 물리적인 기반의 공간분포모형인 WEP 모형에 적용하여 개발 전 홍수 및 유출특성을 규명하고자 한다. 이를 위해 대상지역에 대한 장기적인 수문모니터링 자료를 바탕으로 1996년에서 2007년 까지 모의 하여 실측자료가 있는 $2006{\sim}2007$년을 대상으로 비교한 결과 일부 갈수기 자료를 제외 하고, 전반적인 높은 상관성을 나타냈다. 하지만 일부 홍수위에서 금강으로 부터의 배수위 영향으로 인한 차이가 발생해 추가적인 검토가 필요하며, 본 연구에서 도출된 결과들은 향후 도시유역에서의 수자원 분배와 물자원 관리 등의 적응전략을 수립하는데 있어 본 연구가 도움이 될 것이라고 판단한다.

• 한국작물학회지
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• 제25권1호
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• pp.39-46
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• 1980

영남작물 시험장에서는 우리 나라 남부지방의 답이작에 적합한 조숙 안전 다수성 보리 신품종을 보다 효율적으로 육성하기 위하여 1975년부터 보리의 웅성불임을 이용한 누환선발육종을 실시한 결과 1978년에 보리의 순환선발집단인 RSPYB#1을 육성하였는데 그 결과를 요약하면 다음과 갈다. 1. 집단육성에 이용된 재료는 미국 California 와 Idaho 및 Montana 지방에서 육성된 Composite cross F_2 집단과 우리 나라 육성계통의 혼합집단을 사용 하였다. 2. 집단육성 과정에서 각 Cycle의 F_1 세대에서는 종자증식만 하고 F_2 세대에서는 웅성불임과 웅성임성을 인공교배 하였다. 3. 웅성불임 재료에 우리 나라 육성계통의 혼합집합이 2회 교잡되므로서 이론적으로 75%의 적응률을 가졌으며 남부지방의 답이작하에서 그 Cycle 이 반복되어 왔으므로 답이작에 대한 적응도가 높은 것으로 인정된다. 4. 각 Cycle의 F_2 세대에서는 우량개체를 주별로 선발하였고 선발된 계통은 계통 육종법에 따라 재배하였으며 유망한 계통은 생산력 검정시험에 공시하여 수량과 특성을 검정하였다. 5. 보리순환선발집단 RSPYB# 1에서 선발된 계통들은 기존장여 품종들에 비하여 조숙 다수성으로 답이작에 적응도가 높은 경향이었다. 6. 보리순환선발집단 RSPYB# 1은 Cycle이 진전될수록 답이작에 더욱 우수한 계통들이 선거될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.253-256
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• 2017

딥러닝으로 만들어진 모델의 내부는 black box와 같은 특성을 가져 동작 규칙을 알기 어렵다. 최근 기계학습의 발전으로 인공지능이 전보다 더 복잡한 문제를 해결할 수 있으나 위와 같은 이유로, 모델이 내린 판단의 근거를 알기 어렵다. 그러므로 딥러닝의 동작 규칙을 사람이 이해할 수 있는 형식으로 나타내려는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 Attention과 LIME 기법을 활용하여 IMDB 데이터를 감성 분석한 순환신경망의 의사결정 요인을 분석하였다. 각 기법을 활용했을 때의 장단점과 실제 구현에 있어 등장하는 문제에 대해 알아보고자 한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2005년도 춘계 학술기술논문발표대회 논문집
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• pp.119-124
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• 2005

It is necessary for prediction of recycled aggregate concrete(RAC) strength at the early stage that facilitate concrete form removal and scheduling for construction. However, to predict RAC strength is difficult because of being influenced by complicated many factors. Therefore, this research suggest optimized estimation method that can reflect many factors. One way is Case-Based Reasoning(CBR) that solved new problems by adapting solutions to similar problems solved in the past, which are solved in the case library. Other way is Artificial Neural Networks(ANN) that solved new problems by training using a set of data, which is representative of problem domain. This study is to propose comparing accuracy of the estimating the compressive strength of recycled aggregate concrete using Case-Based Reasoning(CBR) and Artificial Neural Networks(ANN).

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2002년도 학술대회지
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• pp.723-724
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• 2002

Computational modeling is presented to investigate the hemodynamics of coronary circulation for the cardiac arrest model during the operation of an ECLS called T-PLS. A lumped parameter model is utilized to delineate the hemodynamics of coronary circulation. For verification of the present method, we compute the coronary circulation for normal case and compare those results with the existing data. Numerical results on the cardiac arrest model show that T-PLS can increase LAD flow significantly.

• Journal of Chest Surgery
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• 제29권5호
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• pp.554-558
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• 1996

대동맥 협부 발육부전, 동맥관 개존, 대동맥기시 우폐동맥을 동반한 원위 대동맥폐동맥 중격결손을 가진 생후 50일된 여아에서 동맥관 결찰,대동맥 협부 발육부전 부위의 절제와 대동맥의 단단문합,우폐동맥과 주폐동맥의 직접 연결과자가심낭편을이용한대동맥폐동맥 중격결손의 봉합을 포함한 일차 완전 교정술을 인공 체외 순환과 완전 순환 정지하에 시행하여 좋은 수술 결과를 얻었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제25권2호
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• pp.77-83
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• 2002

본 연구에서는 가솔린 시계열 예측전문가들이 수요를 예측하고, 더 나아가 직감적으로 행하고 있는 보정과정을 자동화하기 위해 신경망을 사용한다. 가솔린 수요 예측분야에서 보정을 위해 사용되는 전형적인 판단요소는 정부 에너지 절약 정책, 에너지 산업의 파업, 공휴일 등이 있다. 주요 추세가 순환신경망에 의해 예측되고 이들 판단요소의 효과가 다층신경망에 의해 탐지되어 보정된다. 가솔린 수요에 대한 실험결과는 보정과정을 갖는 예측구조가 하나의 신경망을 사용하는 예측구조 보다 더 나은 예측력을 보였다. 그리고 본 연구에서 제시한 접근방법이 순환신경망이나 ARIMA 모델을 사용하는 것보다 더 나은 결과를 가졌다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제6권3호
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• pp.298-308
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• 1994

북서태평양의 해수순환을 원시방정식 수처모형을 이용하여 재현하여 알라스카 만에서 관측된 해수순환의 경년변화에 대한 설명을 시도하였다. 모형 결과에 의하면 알라스카 gyre의 계절적 위치 변동은 없으며, 관측된 경년변화는 중규모 와류가 역학심도 계산에 영향을 미친 결과로 보인다. 이러한 중규모 와류는 수온 염분 관측, 부표추적 실험, 그리고 인공위성에 의한 해수면 관측에서도 관측되었다.