Background: The aim of the present study was to determine radioactive concentrations in fertilizers known to contain essential nutrients. Results of this study could be used as basic data to monitor the impact of chemical fertilizers on the environment and public health. Nitrogen fertilizers, calcium fertilizers, sulfur fertilizers, phosphate acid fertilizers, and potassium chloride fertilizers were used in this study. Materials and Methods: Five chemical fertilizers were pulverized, placed in polyethylene containers, and weighed. The time to measure each specimen was set to be 3,600 seconds for a scintillator-based gamma-ray spectroscopy system. Concentration of gamma radionuclide was analyzed based on obtained spectra. At the end of the measurement, the spectrum file was stored and used to calculate radioactive concentrations using a gamma-ray spectrometer software. Results and Discussion: In the nitrogen fertilizer, 3.49 ± 5.71 Bq/kg of 137Cs, 34.43 ± 7.61 Bq/kg of 134Cs, and 569.16 ± 91.15 of 40K were detected whereas 131I was not detected. In the calcium fertilizer, 5.74 ± 4.40 Bq/kg of 137Cs (the highest concentration among all fertilizers), 22.37 ± 5.39 Bq/kg of 134Cs, and 433.67 ± 64.24 Bq/kg of 40K were detected whereas 131I was not detected. In the sulfur fertilizer, 347.31 ± 55.73 Bq/kg of 40K, 19.42 ± 4.53 Bq/kg of 134Cs, 2.21 ± 3.49 of 137Cs, and 0.04 ± 0.22 Bq/Kg of 131I were detected. In the phosphoric acid fertilizer, 70,007.34 ± 844.18 Bq/kg of 40K (the highest concentration among all fertilizers) and 46.07 ± 70.40 Bq/kg of 134Cs were detected whereas neither 137Cs nor 131I was detected. In the potassium chloride fertilizer, 12,827.92 ± 1542.19 Bq/kg of 40K was and 94.76 ± 128.79 Bq/kg of 134Cs were detected whereas neither 137Cs nor 131I was detected. The present study examined inorganic fertilizers produced by a single manufacturer. There might be different results according to the country and area from which fertilizers are imported. Further studies about inorganic fertilizers in more detail are needed to create measures to reduce 40K. Conclusion: Measures are needed to reduce radiation exposure to 40K contained in fertilizers including phosphoric acid and potassium chloride fertilizers.
파킨슨병은 신체 움직임을 담당하는 도파민의 부족으로 신체 기능의 장애로 기본적인 일상생활까지 영향을 미치는 퇴행성 신경질환이다. 현재 의술로는 완치가 힘들어 병의 지연과 예방 차원으로 운동치료에 관심을 모으고 있다. 이에 본 연구에서는 펠든크라이스 기법®을 파킨슨병 환자에게 적용하여 심신의 상태를 스스로 돌볼 수 있는 신체 움직임 프로그램을 설계하고 보급하는데 목적을 갖는다. 펠든크라이스 기법®은 신체 움직임을 이용한 심신 자각 학습 방법으로 신경가소성의 기능인 뇌와 행동을 연결하여 신경계를 재교육하는 방법론이다. 본 연구에서는 연구자가 개발하고 검증한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법®의 자각(⾃覺)에 초점을 맞추어 수정·보완하였다. 24회기의 신체 움직임 프로그램은 파킨슨병 환자의 자기관리능력을 향상하기 위해 5단계로 구성하였다. 첫 번째 단계는 자기 인식이고 두 번째 단계는 자기 관찰이다. 셋째, 자기조직화, 넷째, 자기 통제. 그리고 다섯 번째 단계는 자기 관리다. 전반적인 변화는 자신의 상태를 인식하고 내적 감각과 외적 환경의 변화를 감지하는 능력을 향상시킨다. 결론적으로 파킨슨병 환자에게 심신 기능의 향상과 자기관리가 가능한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법을 적용하여 설계하였다. 앞으로 설계된 프로그램을 현장 적용 가능성 여부는 후속과제로 남긴다. 나아가 노년층의 웰니스를 위한 움직임의 참고자료로 메타버스를 적용한 과학분야와의 융합적 협력을 통해 보다 폭넓게 확산될 수 있도록 체계적 구조를 구축할 필요가 있다.
제조 공장은 기후 변화에 따른 에너지 사용 절감 문제에 직면해 있다. 에너지 소비 절감은 생산 비용 절감 및 효율 개선과 같이 가장 중요한 문제 중 하나로 볼 수 있다. 제조 산업 군 중에서도 식품 에너지 소비 규모 증가는 식생활 수준 향상 및 인구 증가와 더불어 점차 높아지고 있다. 식품가공공장의 에너지 절감을 위해서는 에너지 다소비 공정에서의 에너지 소비 특성을 파악하고 분석하는 것이 중요하다. 이에 앞서 기존 에너지 소비량을 모니터링하고 분석하여 절감 방안을 도출하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 육가공류를 생산하는 중소기업 규모 식품가공공장을 사례 연구로 하여 batch식 가열 공정의 주기·단계 수준에서의 에너지 소비 구조를 파악하고 분석하고자 하였다. 이를 통해 개별 공정 작업 조건에서 얻을 수 있는 현실적이고 정량적인 목표를 수립하고자 하였다. 본 연구 결과는 향후 중소기업 식품 공장 공통 핵심 공정에 대한 확산 보급형 에너지 절감 FEMS 기술 개발의 기초 자료로 활용될 것이다.
이 연구의 목적은 교직과정을 이수하는 교육대학원생의 심리적, 재정적 어려움으로부터 파생된 불안과 이들이 가진 교직에 대한 희망 사이의 갈등상황을 파악하는 것이다. 이를 위해 지구과학교육 전공 교육대학원생 3명을 연구 대상자로 선정해 내러티브 탐구기법을 적용하여 분석하였다. 첫째, 연구 참여자들의 심리적 불안에 영향을 주는 요소는 전공 지식의 부족, 멘토의 부족, 늦은 출발, 재정적 문제와 차별, 정보의 부족 등이다. 둘째, 연구 참여자는 자신의 삶은 가치가 있다는 인식, 학생들을 선하게 변화시킬 수 있다는 인식, 자신은 점점 발전하고 있다는 인식에서 희망을 얻는다. 셋째, 연구 참여자들은 자신이 가진 희망 요소에 의해 현 상황을 감내하고 있지만 어려움으로부터 파생된 불안과 교직으로 진출하고자 하는 희망 사이에서 심리적 갈등상황에 놓여 있다. 이러한 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 교직과정을 이수하는 교육대학원생의 수요를 바탕으로 정보의 수집 및 분석하여 그들의 요구를 충족시킬 수 있는 제도 개선이 필요하다. 둘째, 불안을 극복하지 못하는 교육대학원생들을 대상으로 심리상담 프로그램이 필요하다. 이 연구는 향후 현시점의 교육대학원이 현직 교사의 재양성에만 초점을 두지 않고 구성원 모두의 만족감을 높일 수 있는 방향을 제시함으로써 더 나은 교육대학원의 환경이 마련될 수 있길 기대한다.
본 연구는 의료서비스에 대한 필요가 가장 높은 장애노인의 의료서비스 만족도를 파악하고자 한다. 이를 위해 장애노인의 건강 특성과 의료서비스 특성이 의료서비스 만족도에 미치는 영향을 검증하였다. 분석자료는 2017년도 장애인실태조사 자료를 활용하였다. 분석대상은 만 65세 이상의 장애노인 3,323명이며, SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 기술분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 통제변수인 인구사회학적 특성 중에서는 성별(β= -.045, p<.05), 거주형태(β= -.048, p<.05)가, 건강 특성 중에서는 IADL(β=-.044, p<.05)이, 의료서비스 특성의 경우는 의료시설 및 장비 만족도(β= .290, p<.001), 의료진의 장애이해 정도(β= .404, p<.001), 건강관련 서비스 이용여부(β= .182, p<.05)가 의료서비스 만족도 수준에 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 즉 여성일수록, 1인 가구가 아닌 동거인이 있는 경우에, 일상생활을 수행하는 데 타인의 지원이 불필요할수록, 의료시설 및 장비에 관한 만족도가 높을수록, 의료진의 장애이해 정도가 높을수록, 건강관련 서비스를 많이 이용할수록 의료서비스 만족도가 높은 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로, 장애노인의 건강관리 및 자기결정 역량을 증진시키기 위하여 지역사회 의료체계에서 건강 형평성을 보장할 수 있는 실질적인 대안을 논의에서 제안하였다.
최근 들어 오염총량관리제의 시행과 함께 비점오염원 관리의 중요성이 커지고 있다. 오염총량이란 하천수질의 개선을 위하여 도입하였으며 유역이란 개념을 도입하였다. 하천수계로 유입되는 오염물질 부하량은 점오염원 부하량, 비점오염 부하량 및 안전율의 합으로 산정이 되고 있다. 그러나 일반적으로 유역 및 강우 특성에 기인하여 유출되는 비점오염원의 특수성 때문에 안전율을 보통 10% 정도로 두고 있다. 이러한 불확실성은 다양한 요인에 기인하는데, 모니터링을 통한 기초자료의 부족이 가장 원인으로 보고되고 있다. 따라서 본 연구는 다양한 비점오염원 중에서 포장율이 높아 오염물질의 유출이 높은 고속도로 지역에서의 오염물질 유출 부하 원단위 산정을 위하여 가장 필수적으로 요구되는 오염물질의 EMC 및 유출부하량 산정을 위하여 수행되었다. 고속도로의 경우, 높은 포장율과 많은 자동차의 운행으로 인하여 건조기간 동안 오염물질들의 축적이 높은 지역이며, 강우시 집중적으로 인근 수계로 유입되기에 비점오염원 관리에서 매우 중요한 토지이용으로 고려되고 있다. 그러나 현재 국내에서는 비점오염원에 관한 기초 연구가 미흡하여 고속도로 등을 포함한 각종 토지이용에서의 비점오염원에 관한 기초 자료의 부족이 매우 심각한 상황이다. 본 연구를 수행하기 위하여 국내 5개의 고속도로 지점에서 모니터링이 수행되었으며, 각 지점별 자동 유량 및 강우량 측정계를 설치하여 자료를 수집하였다. 모니터링 자료는 고속도로에서의 비점오염물질 EMC 및 부하량 산정을 위하여 사용되었다. EMC에 관한 95% 신뢰구간을 살펴보면, TSS의 경우 45.52-125.76 mg/L, COD는 52.04-95.48 mg/L, TN은 1.77-4.48 mg/L 그리고 TP의 경우 0.29-0.54 mg/L의 범위로 나타났다. 부하량에 관한 95% 확신범위는 TSS가 $712.7-2,418.4mg/m^2$의 범위를 보였으며, COD의 경우 $684.1-1,779.6mg/m^2$의 범위로 나타났다.
본 연구는 노인장기요양보험 도입이후 장기요양시설과 요양병원의 효율적 연계방안을 모색하기 위한 기초조사 연구이다. 본 연구는 문헌고찰을 기반으로 국민건강보험공단 노인장기요양운영센터를 이용 장기요양시설 192곳과 요양병원 168곳 시설관계자(시설장, 병원장 및 이용자 등)에게 운영현황과 효율적 연계방안에 대해 면접조사를 실시 분석하였다. 자료분석은 기술통계, χ2검증 등을 SPSS 13.0으로 분석하였다. 연구결과 운영현황에서는 요양시설과 요양병원 모두 본인부담의 차이가 미미하나 식대에 대한 편차가 크게 나타났다. 경영수지적자에 대해서는 양 기관 모두 수가보전에 문제점을 지적하고 있으며, 교통과 환경요인이 입지조건을 좌우하는 것으로 파악되었다. 둘째 이용행태면에서는 양 기관 모두 비용할인 경험이 높은 것으로 나타났고, 면회를 오지 않는 경우가 많은 것으로 파악되었다. 반면, 요양시설이 사망 시까지 있는 경우가 요양병원에 비해 더 높게 나타나고 있다. 셋째, 기관의 서비스제공문제점으로는 일률적인 서비스제공, 가족의 지지나 방문 부족 등을 들 수 있다. 끝으로 양 기관의 효율적 연계방안으로는 수가현실화, 간병비 지급, 복합시설 허용, 판정기준 강화, 주치의, 요양병원의 장기요양보험 관리 방안 등을 제시하였다.
벼농사에서 물 관리는 매우 중요한 작업이다. 벼의 생육 초기에는 잡초 발생을 억제하기 위하여 물을 깊이 대고, 모내기 후 뿌리가 활착하면 줄기 생성을 촉진하기 위해 물을 얕게 대며, 쌀알이 맺힐 수 없는 줄기가 생성되는 시기에는 물을 뗀다. 물 공급 상황은 논 위치, 농수로, 토양, 기상 등 다양한 요소에 영향을 받기 때문에 농민은 수시로 논을 방문하여 수위를 확인하고 물의 유출입을 통제한다. 경작하는 논이 원격지에 분산되어 있다면 이러한 노력은 더욱 증가한다. 자동 물 관리 시스템은 노동력을 절감하여 생산성 향상에 기여할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 그러나 2022년 국내 벼 생산으로 인한 순수익은 평균 32만원/10a 정도이다. 따라서 높은 단가의 고사양 장치를 적용하거나 공사를 추진하여 관련 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구는 추가적인 기반공사 없이 국내 농업 인프라에 통합될 수 있는 물꼬 개발에 중점을 두었으며 세 가지 주요 분야에서 연구를 수행하여 사물인터넷 기반 물꼬를 구현하였다. 첫째, 기존의 농업용 관수 파이프에 빠르고 쉽게 설치할 수 있는 물꼬를 설계하였다. 둘째, 저전력 통신 기능을 갖춘 Cat M1 통신 모뎀과 아두이노 나노 보드를 연결하고 전원을 공급하는 전자회로를 제작하였다. 셋째, 클라우드 기반 플랫폼을 이용하여 서버와 데이터베이스 환경을 구축하고 사용자가 접근할 수 있는 웹 페이지를 제작하였다.
오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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