2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.
글로벌 광물에너지자원 분야 수요공급에서 중국의 자원조사탐사개발과 자원경제 정책이 한국의 산업 경쟁력과 밀접하므로, 중국의 자원관련 활동을 분석하는 것은 국내외 자원개발 전략수립에 매우 중요한 사항이라고 할 수 있다. 중국은 2020년에 광물자원관련 법제 개정과 표준을 정하면서 광물자원 탐사개발과 매장량 관리의 효율성을 기하고 있다. 중국 자연자원부는 국가광물자원계획(2021~2025년)의 수립을 통해 국가차원의 목표와 전략을 달성하고자 하며, 각 급 지방정부에서도 지역광물자원계획을 수립하여 시행하고 있다. 이를 통해, 지질광물탐사 활동 감독 및 관리가 강화되었고, 지질광물 탐사개발분야 산업의 생산 관리의 안전성이 강화되었다. 중국은 고품질의 지질탐사, 측량 및 지도 작성 지침개발을 통해, 중국의 지질광물탐사개발 수준을 향상시키고 광업 감독관리 체계 강화를 기하고 있다. 중국의 고체광물자원 매장량분류와 석유가스광물자원 매장량분류 등의 광물자원 표준 마련으로 중국내 새로운 매장량 관리 표준체계가 구축되어 과학적인 광물자원 자원량과 매장량의 파악 및 합리적 관리와 이용 등이 개선될 것으로 여겨진다.
전자적으로 생산된 공공기록물은 생산과 동시에 편철되고 보존기간이 부여되며 일정기간이 지나면 영구기록물관리기관으로 이관되어 보존된다. 이관 시 기록물관리 담당자가 기록물 분류정보를 확인하고 품질을 일정 수준으로 유지토록 해야 하지만, 이관된 기록물의 분류는 기록물 정리/기술 업무로 편성되어 있고, 대부분의 정리/기술 업무는 수작업에 의존하고 있어 당해 연도에 처리해야 할 기록물 수량을 맞추기 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 이관 기록물 분류 업무의 효율화와 일관된 기준을 유지하기 위한 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 국가기록원에서 수행하고 있는 현행의 기록분류 업무 프로세스를 분석하고 개선 요구사항을 수렴하여 분류 업무의 수작업을 최소화하기 위한 방안으로 이관된 기록물의 편철 정보, 즉 목록에 기반한 분류 이상치 후보를 판별하는 과정을 도출·체계화하였다. 나아가 제안한 이상치 판별 프로세스를 실제 국가기록원으로 이관된 기록물을 대상으로 적용하고, 그 결과를 규격화하여 추후 기계학습에 활용 가능한 학습데이터 형식으로 구축하였다. 본 연구의 궁극적인 목적은 지능형 전자기록 관리 환경 구축을 위한 사전 단계로, 기록관리 업무 내 기계학습 기법이 적용 가능한 문제 유형을 선별하고 자동화하는 방안을 모색하고자 한다.
본 연구는 간호·간병통합서비스병동(INCSW) 및 일반병동(GW) 간호사들의 직무만족도와 삶의 질을 비교, 분석하여 간호·간병통합서비스 제도를 도입한 의료기관의 간호 질 향상과 고품질의 간호환경조성을 위한 기초자료를 제공하고자 시도되었다. K 병원 INCSW와 GW에서 근무하는 간호사 88명 대상으로 총 3회에 걸쳐 6개월 동안 추적 조사하였다. 연구결과 INCSW와 GW는 6개월 동안 직무만족도에 유의미한 차이가 없는 반면, 삶의 질은 '전반적인 삶의 질'(1차 p=.033, 2차 p=.030)과 '전반적인 건강상태'(1차 p=.049) 항목에서 유의미한 차이가 있었다. 직무만족도 차수별 비교에서는 '조직별 인정 및 전문적 성취'(2/3차 p=.037)와 '존중과 인정의 인간관계'(1/3차 p=.005, 2/3차 p=.006) 항목에서 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. INCSW의 삶의 질을 차수별로 비교한 결과 '전반적 삶의 질' 항목의 통계적으로 유의한 차이가 있었다(1/3차 p=.025, 2/3차 p=.010). 본 연구 결과를 토대로 간호 인력의 숙련도와 환자 요구도를 반영한 인력배치, 배치 전 직무 교육 및 조직문화 개선 등의 기간별 다양한 간호중재전략을 개발한다면 INCSW와 GW 간호사 직무만족도와 삶의 질 향상에 도움이 될 것이다.
본 연구의 목적은 독거노인의 노인돌봄서비스 만족도에 영향을 미치는 요인을 살펴보고, 노인돌봄서비스의 만족도 증진을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 연구대상은 충북 J시의 노인돌봄기본서비스를 받고 있는 65세 이상 독거노인 301명을 대상으로 하였으며 영향요인을 살펴보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 본 연구결과 독거노인의 노인돌봄서비스 만족도에 영향을 미치는 요인은 관리사 요인, 서비스 요인, 기관 요인, 소득수준이 유의미한 것으로 나타났다. 이는 생활관리사, 서비스 요인, 기관 요인이 높을수록, 소득수준이 낮은 독거노인 일수록 노인돌봄서비스 만족도가 높은 것으로 나타났다. 특히 생활관리사 요인이 노인돌봄서비스 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 다음은 기관요인, 서비스요인, 소득수준 순으로 나타났다. 이러한 연구결과를 근거로 정책제언을 하면 첫째, 생활관리사들의 전문성 증진과 처우개선, 둘째, 기관의 전문적이고 체계적인 서비스 지원과 사회안전망 강화, 셋째, 노인돌봄서비스의 품질향상을 위한 적절성·접근성·지속성 강화가 필요하다.
서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.
본 실험은 산란후기의 공시계에서 가수분해 효모의 수준별 급여를 통해 난 생산성과 난질을 평가하고 평가된 데이터를 기본으로 하여 보조사료적 가치를 검토하기 위하여 수행하였다. 58주령 하이라인 실용 갈색계 총 180수를 공시하여 3개 처리에 6반복 반복당 10수를 임의배치 하였고 가수분해 효모를 0, 0.1 및 0.2% 수준으로 첨가한 실험사료를 8주간 급여하였다. 첫 전기 4주간의 산란율과 일산란량에서는 처리간에 큰 차이가 없었으나, 후기 4주간 동안 대조구에 비하여 가수분해 효모를 첨가한 실험구의 산란율과 일산란량이 유의하게 높은 것으로 나타났다(P<0.05). 난중은 처리간에 큰 차이가 없었다. 전체 실험기간 중의 난각강도와 난각두께는 가수분해 효모 첨가구에서 유의하게 높은 결과가 관찰되었다(P<0.05). 호우유니트에서는 처리간에 차이가 없었으나 난황색은 가수분해 효모 0.1% 첨가구에서 대조구에 비하여 유의하게 높았다(P<0.05). 난각 미세구조에서 유두층은 가수분해 효모 급여에 따라 선형적으로 증가하는 결과가 관찰되었다(P<0.05). 가수분해 효모 0.2% 첨가구에서 가금 인플루엔자 바이러스에 대한 항체역가가 유의하게 증가하였다(P<0.05). 결론적으로 가수분해 효모의 첨가 급여에 의해 산란후기의 난 생산성이 부분적으로 개선되었고, 난질 및 난각질이 유의하게 향상됨으로서 산란계의 후기 생산단계에 효과적으로 적용할 수 있음이 시사되었다.
유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.
소변검사 전 냉/해동 반복과 해동 과정에 따라 대표적인 임상 화학검사 측정값의 변화를 확인함으로써 소변검사의 안정성과 품질 개선방안을 모색하고자 하였다. 조사 대상자는 모두 건강한 남성 10명이었으며 이들의 소변 검체를 이용하여 냉/해동 안정성(freeze and thaw stability) 실험을 진행하였다. Micro-albumin과 Amylase의 경우 시간이 경과 됨에 따라 37℃에서는 통계적 유의성은 없었으나, 42℃와 60℃에서는 시간의 경과에 따른 결과가 통계적으로 유의한 변동이 있었고, BUN, Creatinine, Uric acid와 Glucose에서는 통계적으로 유의한 변동이 있었다. Long term의 안정성 결과, 7일이 지난 후에는 Glucose의 변이는 증가하였고, 60℃에서는 Amylase가 감소하는 양상을 보였다. Glucose와 Amylase의 경우 시간의 경과에 따른 결과가 통계적으로 유의한 변동이 있었다. 신뢰성 있는 검사결과를 얻기 위해서는 소변 시료의 채취, 보관 및 저장 등을 비롯한 요검사의 정확한 표준화가 필요하며 생체 물질별 안정성 확보를 위한 조건들의 체계적 연구가 필요하다.
탄소섬유의 성능은 탄소 섬유 강화 플라스틱(CFRP)과 같은 고품질 고분자 복합재료에 매우 중요하다. 이를 위해 탄소섬유 물성에 큰 영향을 주는 전구체 섬유의 기계적, 물리적, 구조적 특성을 개선할 수 있는 최적화된 방사공정과 이를 위한 적합한 전구체 공중합 고분자를 사용하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 메타크릴산(MAA)의 함량과 주입시간, 2,2'-아조비스(2-메틸프로피오니트릴) (AIBN)의 농도를 합성공정 변수로 설정하였으며, 용액 중합법(solution polymerization)에 의해 Poly(AN-co-MAA)가 합성되었다. 305,138 g/mol의 분자량과 4.2%의 MAA 비율을 가지는 Poly(AN-co-MAA)를 N,N-디메틸포름아미드(DMF)에 16.0 wt% 농도로 용해시킨 후 기격습식방사법(dry-jet-wet spinning)으로 전구체 섬유를 제조하였다. 섬유의 인장강도는 ~1.06 GPa, 인장탄성률은 ~22.01 GPa였으며, 섬유에서의 공극 및 구조적 결함은 관찰되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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