본 연구에서는 국내 소규모 산지유역을 대상으로 홍수 위험지역에 대한 예·경보 시스템을 구축하기 위한 기초연구로 유출 특성 분석을 수행하였다. 연구 유역은 충청북도 단양군에 위치한 단양1교 유역을 선정하였으며, 연구유역의 수치표고 모형(DEM)을 바탕으로 Q-GIS를 활용하여 유역특성인자를 산정하였다. 또한, 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 수문기상자료를 활용 하여 2020년부터 2023년 기간 동안 9개의 호우사상을 선정하였다. 소규모 산지유역의 유출특성을 분석하기 위하여 HEC-HMS 강우-유출모형을 활용하였으며, 9개의 호우사상과 산정된 유역특성인자를 반영하여 강우-유출 모형 모의를 수행하였다. 강우-유출 모형을 바탕으로 모의된 사상 중 오차율이 크게 발생한 6개의 호우사상을 대상으로 하여 매개변수 최적화를 수행 후, 소규모 산지 유역인 단양1교 유역에 적합한 매개변수 범위를 0.8~3.4로 산정하였다. 본 연구의 결과는 소규모 산지유역에 대한 홍수 예·경보 시스템 구축의 기초자료로 활용될 것이며, 추가적인 연구를 통하여 유역특성에 따른 매개변수 범위를 도출하고자 한다.
본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 기록관리 연구 분야의 비정형 텍스트 데이터인 국문 초록에서 사용된 키워드 빈도를 분석하여 키워드 간 거리 분석을 통해 국내기록관리 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)의 학술지 기관통계(등재지, 등재후보지)에서 대분류(복합학), 중분류 (문헌정보학)으로 검색된 학술지(28종) 중 등재지 7종 1,157편을 추출하여 77,578개의 키워드를 시각화하였다. Word2vec를 활용한 t-SNE, Scattertext 등의 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째로 1,157편의 논문에서 얻은 77,578개의 키워드를 빈도 분석한 결과, "기록관리" (889회), "분석"(888회), "아카이브"(742회), "기록물"(562회), "활용"(449회) 등의 키워드가 연구자들에 의해 주요 주제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 둘째로, Word2vec 분석을 통해 키워드 간의 벡터 표현을 생성하고 유사도 거리를 조사한 뒤, t-SNE와 Scattertext를 활용하여 시각화하였다. 시각화 결과에서 기록관리 연구 분야는 두 그룹으로 나누어졌는데 첫 번째 그룹(과거)에는 "아카이빙", "국가기록관리", "표준화", "공문서", "기록관리제도" 등의 키워드가 빈도가 높게 나타났으며, 두 번째 그룹(현재)에는 "공동체", "데이터", "기록정보서비스", "온라인", "디지털 아카이브" 등의 키워드가 주요한 관심을 받고 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에 많은 문제가 발생하고 있다. 꿀벌의 개체 수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하기 때문에, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 따라서 IoT 기술을 접목한 스마트양봉에 대한 관심이 집중되고 있다. 특히, 양봉에서 가장 중요한 부분 중에 하나인 분봉과 관련하여, 여왕벌의 사운드로 분봉시기를 알 수 있다는 것을 경험적으로 알고는 있지만, 이를 체계적으로 데이터로 분석하는 방법은 전무한 현실이다. 단순하게 여왕벌의 사운드를 녹음해서 분석하면 될 수 있을 것 이라고 생각할 수 있지만, 벌통 주변의 다양한 소음 문제, 지속적으로 녹음이 불가능하다는 문제 등 여러가지 문제점을 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 여왕벌사운드를 실시간 클라우드 시스템에 기록하여 사운드 패턴을 분석할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구이다. 실시간으로 입력되는 벌통의 아날로그 사운드를 다채널로 입력받아 디지털로 변환한 후 여왕벌 사운드 주파수 대역에서 지속적으로 출력되는 사운드 패턴을 발견하게 되었다. 클라우드 시스템 접속하면 벌통 주변의 사운드와 벌통 내부의 온/습도, 무게, 내부 이동량 데이터 등을 모니터링 할 수 있도록 했다. 본 논문에서 개발된 시스템으로 여왕벌의 사운드패턴을 분석하고 벌통 내부의 상황을 알 수 있게 되었다, 이를 통해 꿀벌의 분봉 시기를 예측하거나 분봉 시기를 조절할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이다.
본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.
디지털 기술의 발전과 코로나19의 영향으로 기업의 혁신과 조직문화가 변화하고 있으며, HRD(Human Resource Development) 분야에서 스마트 러닝의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 HRD 담당자의 관점에서 스마트 러닝을 구성하는 요인들의 상대적인 중요성을 밝히는 것을 목적으로 하였다. 선행 문헌 검토를 통해 현 상황에 가장 부합하는 스마트 러닝 계층 및 요인을 도출하고, AHP 방법을 활용하여 해당 요인의 상대적 중요도를 파악하였다. 결과적으로 1계층 요인에서는 '학습 활동', '교육 활동', '학습 콘텐츠', '평가 방법 및 평가', '학습 시간 및 공간' 순으로 중요도가 확인 되었다. 2계층 전체 요인에서는 '교육 전략', '학습 결과', '학습 과업', '학습 목표', '학습 지원'이 상위 5위에 나타나는 요인으로 확인되었다. 본 연구 결과는 스마트 러닝 개념을 재정립하고, 추후 연구를 위한 학술적 프레임워크를 제안한 점에서 의의를 가진다. 또한, 실무적으로는 HRD 담당자들이 스마트 러닝을 개선하고 향상시키기 위해 어떤 요인에 주력해야 하는지에 대한 유용한 정보를 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.
목적 이러닝 센터의 개선 사업을 위해 회원들에게 현재 이러닝 센터의 만족도 및 개선되어야 할 점에 대해 설문조사를 진행하고자 하였다. 대상과 방법 영상의학과 전문의(454/617명) 및 전공의(163/617명)를 대상으로 이메일로 설문조사를 진행하였다. 설문조사 문항은 근무처 등 기본적인 정보와 현재 이러닝 센터의 이용 빈도, 만족도, 만족/불만족 이유 및 기타 개선되었으면 하는 점 등으로 구성하여 조사하였다. 결과 연회원전용 이러닝의 경우 67%, 전체회원용 이러닝의 경우 42%가 평균 이상의 만족도를 보였다. 한 달에 5회 이상 이러닝을 이용하는 회원은 30% 정도였으며, 특히 전공의의 이용 빈도가 높았다. 원하는 강의를 찾기 어렵거나(연회원전용: n = 28/97, 전체회원용: n = 72/166), 원하는 주제의 강의가 없는 경우(연회원전용: n = 37/97, 전체회원용: n = 58/166)가 있어 이 부분에 대한 개선 요구가 있었으며, 강의가 주기적으로 업데이트되었으면 좋겠다는 의견이 있었다. 또한 이러닝 시스템의 사용 편의성 및 안전성 향상에 대한 의견들이 많았다. 결론 설문조사를 토대로 이러닝 강의의 양뿐만 아니라 질적 향상의 도모, 그리고 시스템의 안전성 및 편의성 증대를 기본 방향으로 이러닝 센터 개선작업을 진행할 계획이다.
이 연구의 목적은 과학기술 시대 노인교육의 방향을 탐색하는 것이다. 연구목적 달성을 위한 연구내용은 첫째, 노인교육의 현황을 살펴보고, 둘째, 과학기술 시대 노인교육의 방향을 제시하는 것이다. 노인교육의 현황으로 노인교육은 계속 변화하고 발전하고 있으며, 노인들이 더 풍요로운 노후 생활을 즐길 수 있도록 다양한 프로그램과 활동이 제공되고 있다. 노인실태조사보고서를 보면 노인의 학습활동의 경우 전체 노인의 11.9%가 학습활동에 참여하고 있다. 노인교육 학습활동 참여자의 학습활동 실시 기관은 노인복지관이 35.5%로 가장 많았다. 과학기술 시대 노인교육의 방향으로 첫째, 노인 교육내용 구성의 경우 디지털 기술 및 정보 활용 교육이 필요하다. 둘째, 노인 교육 방법의 경우 맞춤형 노인교육 방법이 필요하다. 셋째, 노인교육 기관 운영의 경우 노인교육을 위한 전문 교육 센터를 더욱 강화하고 지원해야 한다. 국제사회는 노인인구의 증가로 인해 새로운 사회제도의 구축과 재정적 투자를 사회적 위기가 아닌 새로운 성장동력으로 삼자는 공감대가 이미 형성되고 있다. 고령 인구의 증가로 사회보장 영역의 부담이 있지만 노인의 잠재된 역량과 경험을 새롭게 인식하여 사회적 자원으로 환원할 수 있는 방향으로 전환하고 있다. 과학기술 시대의 노인교육은 미래 사회를 건강하고 발전적으로 건설해 갈 수 있는 방향으로 전환할 필요가 있다.
RNA-시퀀싱은 표본에 대한 전사체 전체의 패턴을 제공하는 기법이다. 그러나 RNA-시퀀싱은 표본 내 전체 세포에 대한 평균 유전자 발현만 제공할 수 있으며, 표본 내의 이질성(heterogeneity)에 대한 정보는 제공하지 못한다. 단일 세포 RNA-시퀀싱 기술의 발전을 통해 우리는 표본의 단일 세포 수준에서 이질성과 유전자 발현의 동역학(dynamics)에 대한 이해를 할 수 있게 되었다. 예를 들어, 우리는 단일 세포 RNA-시퀀싱을 통해 복잡한 조직을 구성하는 다양한 세포 유형을 식별할 수 있으며, 특정 세포 유형의 유전자 발현 변화와 같은 정보를 알 수 있다. 단일 세포 RNA-시퀀싱은 처음 도입된 이후 많은 이들의 관심을 끌게 되었으며, 이를 활용하기 위한 대규모 생물정보학(bioinformatics) 도구가 개발되었다. 그러나 단일 세포 RNA-시퀀싱에서 생성된 빅데이터 분석에는 데이터 전처리에 대한 이해와 전처리 이후 다양한 분석 기술에 대한 이해가 필요하다. 본 종설에서는 단일 세포 RNA-시퀀싱 데이터분석과 관련된 작업과정의 개요를 제시한다. 먼저 데이터의 품질 관리, 정규화 및 차원 감소와 같은 데이터의 전 처리 과정에 대해 설명한다. 그 이후, 가장 일반적으로 사용되는 생물정보학 도구를 활용한 데이터의 후속 분석에 대해 설명한다. 본 종설은 이 분야에 관심이 있는 새로운 연구자를 위한 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 한다.
Yong-Hwan Cho;Jaehyung Choi;Chae-Wook Huh;Chang Hyeun Kim;Chul Hoon Chang;Soon Chan KWON;Young Woo Kim;Seung Hun Sheen;Sukh Que Park;Jun Kyeung Ko;Sung-kon Ha;Hae Woong Jeong;Hyen Seung Kang;Clinical Practice Guideline Committee of the Korean Neuroendovascular Society
Journal of Cerebrovascular and Endovascular Neurosurgery
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제26권1호
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pp.1-10
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2024
Objective: Endovascular coil embolization is the primary treatment modality for intracranial aneurysms. However, its long-term durability remains of concern, with a considerable proportion of cases requiring aneurysm reopening and retreatment. Therefore, establishing optimal follow-up imaging protocols is necessary to ensure a durable occlusion. This study aimed to develop guidelines for follow-up imaging strategies after endovascular treatment of intracranial aneurysms. Methods: A committee comprising members of the Korean Neuroendovascular Society and other relevant societies was formed. A literature review and analyses of the major published guidelines were conducted to gather evidence. A panel of 40 experts convened to achieve a consensus on the recommendations using the modified Delphi method. Results: The panel members reached the following consensus: 1. Schedule the initial follow-up imaging within 3-6 months of treatment. 2. Noninvasive imaging modalities, such as three-dimensional time-of-flight magnetic resonance angiography (MRA) or contrast-enhanced MRA, are alternatives to digital subtraction angiography (DSA) during the first follow-up. 3. Schedule mid-term follow-up imaging at 1, 2, 4, and 6 years after the initial treatment. 4. If noninvasive imaging reveals unstable changes in the treated aneurysms, DSA should be considered. 5. Consider late-term follow-up imaging every 3-5 years for lifelong monitoring of patients with unstable changes or at high risk of recurrence. Conclusions: The guidelines aim to provide physicians with the information to make informed decisions and provide patients with high-quality care. However, owing to a lack of specific recommendations and scientific data, these guidelines are based on expert consensus and should be considered in conjunction with individual patient characteristics and circumstances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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