목적 : 본 연구는 아동 및 성인 환자를 대상으로 IM 중재를 적용한 국내 연구 중 단일대상연구 문헌의 연구 특성과 질적 수준을 확인하는 것이다. 연구방법 : 문헌 검색은 2011년 1월부터 2022년 6월까지 온라인 데이터베이스를 통해 IM 중재를 적용한 11편의 단일대상연구 문헌을 선정하였으며, 대상 문헌을 연구의 내용에 따라 일반적인 특성과 연구 방법의 질적 수준을 분석하였다. 결과 : 분석 문헌의 질적 수준은 모두 중간 수준 이상이었으나 중재 블라인드 및 신뢰도에서 낮은 이행도를 보였다. 단일대상연구의 설계 방법으로는 ABA 설계가 가장 많은 비중을 차지하였다. 연구 대상자는 ADHD가 가장 많았고, 종속변수는 집중력, 균형, 양측 협응, 타이밍 등을 확인하였으며, 평가 방법으로는 IM-SFT가 가장 높은 빈도로 사용되었다. 중재 회기는 대부분 8~10회 이상의 중재를 적용하였고 3~11주 동안 적용하였다. 중재 결과 선정된 모든 연구에서 중재 후 기능적 향상을 보고하였다. 결론 : 보다 다양한 질환을 대상으로 IM 중재의 적용을 확대해 볼 필요성이 있을 것으로 판단되며, 집중력, 균형 등과 같은 종속변인과 함께 대상자의 삶의 질, 일상생활의 변화 등에 미치는 영향까지 연구해 볼 필요성이 있을 것으로 판단된다.
항만에서 하역을 수행하는 크레인 운전 훈련은 항만과 흡사한 환경에서 실제 크레인으로 훈련하는 것이 가장 바람직하지만, 시공간의 제약과 비용적인 문제가 있다. 이런 제한을 극복하기 위해 VR(Virtual Reality)을 기반으로 한 크레인 훈련 프로그램과 관련 장치가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 HMD 상에서 동작하는 VR 기반의 항만 크레인 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시뮬레이터는 HMD에서 동작하는 크레인 시뮬레이터 프로그램과 피교육자의 크레인 운전 입력을 처리하는 IoT 운전 단말기, 그리고 피교육자의 훈련 정보를 저장하는 트레이닝 서버로 구성된다. 시뮬레이터 프로그램은 Unity3D로 구현한 VR 기반의 크레인 훈련 시나리오를 제공하고, 아두이노 기반으로 개발한 IoT 운전 단말기는 2개의 컨트롤러로 구성되어, 사용자의 운전 조작을 HMD로 전달한다. 특히, 본 논문의 크레인 시뮬레이터는 트레이닝 서버를 도입하여 교육자별 환경설정 값, 진도 및 훈련 시간, 운전 경고 상황에 대한 정보를 데이터베이스화하였다. 이러한 서버 이용을 통해, 피교육자는 좀 더 편리한 환경에서 시뮬레이터 활용이 가능하고, 학습 정보 제공에 의한 향상된 교육 효과를 기대할 수 있다.
2007년 3월 건설교통부에서는 "지반조사성과 전산화 및 활용에 관한 지침"을 제정하여 훈령으로 시행하였다. 2007년 지반정보DB 구축사업은 건설교통부의 지침 적용에 따른 지반정보 유통체계 안정화를 위한 시범사업으로 진행 중이며, 지반정보 유통시스템에 대한 사용자 교육도 함께 수행하고 있다. 본 연구에서는 건설교통부 지침을 통하여 건설현장에서 지반조사성과를 전산화하기 위한 지반정보 입력시스템의 통일된 DB구조 및 항목 정의를 위한 지반조사양식의 표준화, 유통용 지반정보 생성을 위한 메타데이터의 표준화, 국가좌표계 변환에 따른 세계측지계 기반의 시추공의 공간정보 생성 등의 핵심내용들을 중심으로 개발된 지반정보 입력시스템을 소개하고자 한다. 또한, 시범사업을 통하여 분석된 지반정보 입력시스템의 활용 현황과 입력자료 처리통계내용을 소개하고, 시범사업을 통하여 발생한 문제점을 분석하여 향후 지반정보 입력시스템의 개선사항을 제시하고자 한다. 기관별 지반조사성과양식 및 메타데이터 표준화를 통해 개발된 지반정보 입력시스템의 현장 활용을 위해 수행한 교육과 시범사업 수행 결과, 대부분의 사용자들이 쉽게 활용할 수 있는 것으로 분석되었다. 하지만, 메타데이터 생성의 복잡성, 시추공 정보창 이동 부분 오류, 컴퓨터 OS환경에 따른 인스톨프로그램의 부분 인식오류 등의 지반정보 입력시스템의 문제점이 발생하였다. 특히, 건설교통부 산하기관 중 대한주택공사의 개별적 표준양식 활용 및 지반조사입력자 특이성 등이 발생하여 지반정보 입력시스템의 부분적인 개선이 필요하였다. 본 연구를 통하여 도출된 문제점 및 개선사항들은 2008년 지반정보 DB센터 운영 및 관리 시 우선적으로 보완할 계획이다.
최근 급속한 경제발전과 지역산업의 성장으로 인하여 많은 물류이동 발생과 함께 연약지반에 도로를 건설하는 경우가 많아지면서 연약지반 상에 축조된 구조물과 관련한 제반 문제점들이 대두되고 있다. 말뚝 기초 형식의 교대나 건축물을 연약지반에 시공할 경우 비정상적인 측방유동에 의한 변위가 기초지반에 발생하여 상부 구조물의 안정성과 사용성에 많은 문제를 야기하고 있다. 측방유동은 말뚝의 파손원인과 측방변위에 대한 상관관계 연구, 연약지반상에 설치된 말뚝의 변형과 모멘트에 대한 연구, 수치해석법을 이용한 연약지반상의 성토에 따른 측방변위 특성 및 현장계측을 통한 측방변위 특성 등 많은 연구가 수행되어지고 있으나 측방유동현상은 지금까지도 그 역학적 메커니즘이 정량적으로 파악하기 어렵고, 측방유동에 대한 합리적인 설계법이 확립되어 있지 않는 실정이다. 본 연구에서는 국내 및 일본 측방유동 발생 사례를 바탕으로 효과적이고 보다 정확한 측방유동 판정을 위하여 확률신경망모델을 구축하고 기존의 측방유동 판정식과 비교하였다. 연구결과 제안된 확률신경망 모델들의 측방유동 판정 성공률이 매우 높은 정확도를 가지며 기존 판정식에 비해 측방유동 판정에 매우 효과적임을 알 수 있다.
TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.
단파장 적외선 스펙트럼은 생성환경에 따라 상당히 큰 변화폭을 갖고 있으므로, 해외에서는 스펙트럼 라이브러리를 제작하여 데이터베이스화하고 있다. 대표적으로 USGS, CSIRO가 있으며, 최근 중국에서 과거 다수의 자료들을 종합하여 사용할 수 있는 프로젝트를 진행하고 있다. USGS 라이브러리는 광물뿐만 아니라 적외선에 반응하는 다양한 물질들을 대상으로 한 총 2,457개 스펙트럼을 제공한다. 이 중 광물 스펙트럼은 1,276개로 전체의 절반 정도이다. 스펙트럼 명칭에 분석기기(NIC4, BECK, ASDNG 등), 순도코드(a, b, c, d, u) 및 측정 방식 (AREF, RREF, RTGC, TRAN)을 표시하였으며, 시료별 별도의 메타파일을 제공하여 사용자의 이해를 돕고 있다. 분석치는 ASCII와 GIF 형태로 제공한다. CSIRO 라이브러리는 총 502개이며, 이 중 대다수인 493개가 광물 스펙트럼이다. USGS 라이브러리는 무료로 공개된 자료인 반면, CSIRO 라이브러리는 TSG8에 번들로 제공되거나 별도로 구매해야 한다. USGS 라이브러리에서 일라이트는 4개의 시료에 대하여 분석기기별 12개 스펙트럼을 제공한다. 이들 중 스펙트럼 형상이 분석 가능한 8개 스펙트럼과 국내 일라이트 스펙트럼을 비교해 보면, 일본산 일라이트 1개를 제외하면 국내 일라이트와 흡수피크의 위치가 상당한 차이를 보인다. 이와 같은 차이의 발생 원인에 대한 추가연구뿐만 아니라, 우리나라에 적합한 데이터베이스의 구축이 필요하다.
전 세계 수목원 및 표본관이 보유하고 있는 식물 유전자원 현황 및 정보 공유체계를 효과적으로 활용한다면, 현재 물리적으로 접근이 어려운 북한지역의 생물다양성 보전체계를 구축할 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구는 북한에 자생하지만, 국내(남한)에는 자생하지 않는 식물들에 대한 학명을 검토하고 국내·외 수목원의 유전자원 보유 현황을 파악하기 위해 수행되었다. 북한식물 목록 선정을 위해 한반도 관속식물과 관련한 문헌이나 온라인 식물 종 데이터베이스를 참고하여 재배 및 외래식물 여부, 이명, 분포 범위 등을 검토하였으며, Botanic Gardens Conservation International Plant Database와 각 수목원의 Index Seminum을 활용하여 북한식물에 대한 전 세계 수목원의 유전자원 보유 현황을 파악하였다. 64과, 236속, 449종, 13아종, 21변종, 1품종, 2교잡종 등 486분류군에 대한 북한식물 목록을 선정하였으며 희귀식물, 특산식물, 북방계식물 등의 여부를 확인하였다. 전 세계 5개 대륙, 46개 국가, 333곳의 수목원 및 식물 연구기관에서 53과 190속 384분류군의 북한식물 유전자원을 보유 중인 것으로 확인하였다. 북한 지역과의 지리적 근접성, 과거 식물학자의 이동 등의 요인으로 한국, 일본, 러시아 등 동북아시아 국가가 보유하고 있는 북한식물 유전자원 종 다양성이 상대적으로 높은 것으로 확인된다. 본 연구는 북한 자생식물 종 목록 구축 및 응용을 도모하여 한반도 생물 다양성 보전을 위한 과학적 기반 마련과 글로벌 거버넌스 구축에 이바지할 것으로 생각된다.
Canabas sativa L. (marijuana and hemp)는 전 세계적으로 널리 재배되는 식물로 식품, 의약품 등의 재료로 사용되었다. 본 연구는 네트워크 약리학을 이용하여 대마 줄기 및 뿌리 추출물의 기능적 효과를 예측하고 이들의 새로운 기능을 알아보고자 하였다. 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물의 성분은 GC/MS로 확인하였고, 성분과 단백질 간의 네트워크는 STIHICI 데이터베이스를 이용하여 알아보았다. 성분과 연결된 단백질의 작용기전은 KEGG pathway 분석을 수행하였다. 추출물의 효과는 실시간 PCR을 이용하여 lysophosphatylcholine 유도 THP-1 세포에서 확인하였다. 줄기 및 뿌리 추출물에서 각각 21개 및 32개의 성분이 확인되었다. 줄기 및 뿌리의 성분과 연결된 단백질은 각각 147개, 184개의 단백질이었다. KEGG pathway 분석결과 MAPK signaling pathway를 포함한 69개의 경로가 추출물에 의해 공통적으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 경로 네크워크를 이용한 추가 조사 결과, Terpenoid backbone biosynthesis 추출물 및 MVK와 MVD 의해 영향을 받을 가능성이 높으며, 유전자 발현은 추출물에 의해 LPC 유도 THP-1 세포에서 감소하였다. 따라서 본 연구에서는 대마 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물이 다양한 경로로 영향을 미칠 수 있음을 보여주었고, 이러한 결과는 대마의 효과를 예측하고 연구하기 위한 기초 정보를 제공할 것으로 사료된다.
내열성 및 내충격성, 진동 감쇠 성능이 필수인 엔진마운트 브라켓(engine mount braket)에 적용하기 위한 PA소재 기반 복합재료 제조 방법에 대한 연구를 실시하였다. 복합재료의 기지재로 PA66 수지를 활용하였고, 강화재로 유리섬유를 활용하였다. 복합재료는 injection molding 방법으로 제조하였으며, 보강재인 유리섬유 함량에 따라 열적 특성과 기계적 특성, 형태학적 특성 분석을 진행하였다. 이때, 복합재료의 특성 평가 데이터베이스를 in-put 데이터로 활용하여 3D 모델을 생성하였다. 생성된 3D모델의 진동 감쇠 성능(vibration damping)을 out-put 데이터로 추출하였다. PA기반 복합재료의 특성평가 및 엔진브라켓 형태 3D모델의 진동 감쇠 성능에 대한 시뮬레이션을 진행하는 이유는 실제 자동차 부품을 제조하여 진동 감쇠 성능 시험을 진행하지 않아도 제품의 성능을 예측할 수 있기 때문에, 우수한 제품을 개발하기 위한 개발 비용이 감소할 수 있다. 실제로 시험을 진행하지 않고도 제품 성능을 예측할 수 있기 때문에, 제품 개발에 필요한 시간도 절감할 수 있을 것이라 예상된다. 진동 감쇠 성능 시뮬레이션 결과, 강화재의 질량분율이 높아질수록 진동감쇠 성능이 비례하여 증가하는 경향을 나타내지만, 어느 수준 이상에서는 더 이상 증가하지않고, 소폭 감소하는 결과를 나타내었다. 실제 실험값과 시뮬레이션 값과의 비교 결과, ±5% 이내의 근사치를 나타내었으며, 강화재의 질량분율이 60 wt.%일 때 결과값의 차이가 가장 크게 발생하였다.
최근 홍수예측과 관련한 연구에서 기계학습과 같은 인공지능 기법을 이용한 데이터모형의 활용에 관한 관심이 높다. 데이터모형은 미리 학습된 정보를 활용하기 때문에 모의에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 데이터모형의 사전학습을 위해서는 많은 양의 침수자료가 필요한 데 반하여 적용할 수 있는 실측자료가 부족한 것이 현실이다. 대안으로 매개변수가 검정된 물리모형의 모의 결과를 실측자료와 함께 사전학습자료로 활용하고 있다. 이러한 상황에서 본 연구에서는 하천범람에 의한 침수예측에 데이터모형을 활용하고자 사전학습을 위한 홍수범람지도를 생성하는 엑셀러레이터를 개발하였다. 개발된 엑셀러레이터에서는 HEC-1을 이용한 홍수량 산정, HEC-RAS를 이용한 홍수위 산정, RAS Mapper를 이용한 하천범람 모의 및 침수예상도 출력의 전체 과정을 자동화한다. 이에 따라 사용자는 수백에서 수십만건의 강우시나리오에 대하여 손쉽게 침수예상도 데이터베이스를 구축할 수 있다. 그래픽 편의 인터페이스(GUI)를 포함하여 홍수범람지도 작성에 필요한 다양한 편의기능을 탑재하고 있으며, 전국에 걸쳐서 위치한 26개소의 테스트베드에 적용하여 실무적용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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