정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.
본 연구는 장강 내수로 항만의 물류 수요에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 미래의 항만 물류 수요를 예측하는 것을 목적으로 한다. 장강 상류의 충칭항, 이빈항, 중류의 징저우항, 우후항, 하류의 난징항, 쑤저우항 등 총 6개 항만을 대상으로, 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 물류 수요 예측을 수행하였다. 모든 항만의 물류 수요는 2026년까지 중단기 예측에서 증가세를 보였다. 충칭항의 물류 수요는 배후지 경제 규모의 영향을 주로 받았으며, 이빈항은 항만의 자동화 수준에 크게 의존하는 것으로 파악되었다. 상류 및 중류 항만의 경우, 배후지의 에너지 소비량 증가와 대기 오염 상황이 심각할수록 물류 수요가 증가하였다. 중류 항만의 물류 수요는 배후지 인프라의 영향을 주로 받았으며, 하류 항만은 도시 건설 면적의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 민감도 분석 결과, 대도시에 의존하는 항만의 물류 수요는 영향 요인들의 증감폭에 대해 상대적으로 안정적이었으나, 배후지 도시 규모가 작은 항만은 영향 요인들의 변동에 민감하게 반응하는 경향을 보였다. 따라서 충칭항을 장강 상류의 핵심 항만으로 정책적 지원을 강화하고, 주변 항만들이 충칭항의 보조 역할을 수행하도록 하는 전략을 마련해야 한다. 상류 항만은 충칭항의 보조 역할을 수행하는 동시에, 중하류 항만과의 연결성을 강화하고 입항 산업의 발전을 도모하는 방안도 고려해야 할 것이다. 장강 내수로 항만의 개발 전략은 한국의 항만 및 이해관계자들에게 직항로의 개설과 교통 네트워크의 확장을 시사한다. 배후지 네트워크를 확장하고 물류허브와 연계된 효율적인 교통 체계의 구축을 제시할 수 있다. 협력을 통해 두 지역 모두에서 물류 효율성이 향상될 수 있으며, 이는 각 항만의 국제적인 위치와 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것이다.
치아이동시 골세포간 활성 조차에서 세포간 교통의 중요성이 차츰 인식되고 있으며 세포간 교통을 위한 교통반의 존재가 확인되고 있다. 동물실험 모델에서 실험적 치아이동을 통해 조성된 압박 및 견인측 치주인대에서 교통반 단백의 일종인 connexin 43의 발현을 관찰함으로써 인접 연조직 및 골 조직 내에서 세포 신호 전달 양상의 한 부분을 파악하고자 하였다. Sprague-Dawley계 백서 27마리를 대조군(3마리)과 실험군(24마리)으로 나누었으며, 실험군은 견인력(75g)을 가한 후 12시간, 1일, 4일, 7일, 14일, 28일이 경과한 후 각각 4마리씩 희생시켜, connexin 43의 발현을 면역조직화학적으로 관찰한 바 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 대조군에서의 connexin 43 발현은 치은, 상아질, 치주인대, 치수, 골세포에서 경미하였다. 2. 교정적 치아이동에 반응하는 치수, 치주인대, 골모세포, 파골세포, 골세포부위에서 connexin 43의 발현이 많았으나 치은, 상아질, 상아모세포에서의 발현은 견인력 적용기간에 관계없이 대조군과 큰 차이가 없었다. 3. 치수에서 connexin 43의 발현은 교정력을 가한 4일에서부터 증가하여 7일째까지 크게 증가한 후 14일째부터 감소되었으며 28일째에는 대조군과 차이가 없었다. 4. 치주인대에서 connexin 43의 발현은 주로 혈관을 중심으로 치조골 면을 따라 압박측에서 주로 나타났는데 교정력을 가한 12시간에서부터 증가하여 4일에서 가장 많은 발현을 보인 후 7일부터 감소하기 시작하였다. 5. 골모세포 및 골세포에서 발현은 실험 1일째부터 출현해 4일째에 가장 많은 발현을 보였고 7일 이후에는 크게 감소하였으며 파골세포에서의 발현은 골모세포와 골세포보다 실험 4일째에 더 많이 관찰할 수 있었다.기계화와 자동화(26.2%), 정성부족으로 인한 맛의 감소(21.6%) 순으로 나타났고, 성별(p<0.01), 연령별(p<0.05)로 유의적 인 차이를 보였다. 7. 전통음식 패스트푸드점이 생기면 이용도에 관한 견해는 '가끔 이용할 것이다'가 56.5%, '많이 이용할 것이다'가 19.8%로 나타났고, 연령별(p<0.05), 주거상태별(p<0.05)로 유의적인 차이를 보였는데 연령이 많을수록 '이용치 않겠다'는 비율이 높았고, 특히 주거상태별로는 '전혀 이용치 않을 것이다'의 비율이 하숙생이 높게 나타났다. 본 연구는 유행에 민감하고 문화의 변화를 주도하며 패스트푸드를 가장 많이 이용하는 세대인 대학생들을 대상으로 우리의 전통음식을 패스트푸드화 하였을 때의 견해를 알아보고 그 전망을 살피기 위한 연구였다. 연구결과에서 나타난 바와 같이 유행의 첨단을 달리는 신세대라 하더라도 많은 비율의 대학생들이 전통음식의 패스트푸드화에 전망을 밝게 보고 있었으며 이를 위해서는 많은 문제점도 지적하였다. 이에 전통음식의 패스트푸드화와 상품화에 대한 인식이 고무적인 방향으로 변화하고 있어 앞으로 계속 그 추이를 연구할 가치가 있다고 사료된다.ematured infants during the early weeks of life. 모든 치근단 수준에서 비표준화 medium 크기 master cone 사용군이 ISO 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 높은 gutta-percha 면적비를 나타내었다 (p < 0.01). 비표준화 medium크기 master cone 사용군에서는 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 적은 수의 accessory cone이 사용되었다 (p < 0.01). 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은
군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.
전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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