• 대한정형외과학회지
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• 제56권1호
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• pp.51-60
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• 2021

목적: 요수근 관절 탈구는 고에너지 손상에 의해 발생하며 요골 경상돌기 골절 및 단요월상인대 손상을 동반한다. 단요월상인대는 요골 부착부에서 파열되기도 하지만 요골 월상골와의 전방연에서 견열 골편을 동반하여 발생하기도 한다. 이 연구의 목적은 요골 경상돌기 골절이 동반된 요수근 관절 탈구에서 단요월상인대의 손상 형태 및 치료 방법에 따라 결과의 차이가 있는지 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 요수근 관절 탈구로 수술을 시행한 18명을 대상으로 하였다. 요수근 관절 탈구는 Dumontier 등의 방법을 이용하여 Group 1 (순순한 탈구 또는 요골의 작은 견열 골절)과 Group 2 (주상골와의 1/3 이상을 침범한 요골 경상돌기 골절)로 분류하였다. Group 2는 단요월상인대의 부착부가 파열되거나 작은 견열 골절을 동반한 경우를 2A, 비교적 큰 견열 골절을 동반하여 내고정이 가능한 경우를 2B로 분류하였다. 전자는 단요월상인대의 직접 봉합으로, 후자는 작은 나사를 이용한 견열 골편의 내고정으로 치료하였다. 최종 추시에서 통증, 관절 운동 범위와 파악력, 영상 검사를 확인하였다. 치료 결과는 patient-rated wrist evaluation(PRWE), modified Mayo wrist score (MMWS)를 이용하여 평가하였다. 결과: 모든 증례는 Group 2 (2A 6명, 2B 12명)로 분류되었다. 굴신 운동 범위는 건측의 79%, 파악력은 72.9%를 보였다. Group 2A가 2B보다 신전/굴곡/회전에서 더 큰 운동 범위를 보였다. 요사위/척사위/회외전과 통증, 파악력 회복은 차이는 없었다. PRWE, MMWS에서는 두 군의 차이가 없었다. 합병증으로 외상성 관절염 7예, 관절 불안정 5예가 있었다. 결론: 단요월상인대가 손상될 때 요골 월상골와의 전방연에서 발생한 견열 골절은 치료 결과에 영향이 없었다. 그러나 견열 골편이 전위되거나 회전되어 탈구의 정복을 방해하기 때문에 주의해야 하며, 골편에 부착하는 단요월상인대의 기능을 복원하기 위해 해부학적 정복과 견고한 내고정이 필요하다.

• Journal of Species Research
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• 제12권spc호
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• pp.1-69
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• 2023

This study aims to establish a comprehensive, synthetic inventory system for the fauna and flora of Dokdo Island, Republic of Korea, which has been conducted by a specialized research group consisting of more than 50 experts. The research was conducted over five years(2015-2019) and supported by the National Institute of Biological Resources, Ministry of Environment, Republic of Korea. All possible publications on the fauna and flora of Dokdo Island over the last 68 years from 1952 to 2020 were reviewed. As a result, 1,302 species were found on Dokdo Island during the study period. An updated list of 1,963 species was created. This is expected to be of great help for the conservation and national publicity of important indigenous biological resources of Dokdo Island.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권4호
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• pp.217-227
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• 2023

최근 1인 가구, 맞벌이 가정의 급격한 증가로 인한 인구·사회학적 변화의 영향으로 즉석 반찬류의 소비가 빠르게 증가하고 있다. 이들 식품은 별도의 가열 등의 처리없이 조리되거나 조리 후 상온에서 보관되는 경우가 많아 미생물 오염에 매우 취약하다. 이에 본 연구에서는 즉석 반찬류의 미생물 오염 위험도를 분석하여 반찬류의 위생상의 문제점을 파악하고, 보관온도에 따른 미생물 품질변화를 조사하였다. 2022년 경상남도 7개 지역의 대형할인점에서 구입한 반찬류 100건에 대해 조리방법별로 식중독 윈인균과 위생지표균 검사를 진행하였다. 식중독 원인균 검사에서 Bacillus cereus는 51건(51.0%, 51/100), Clostridium perfringens는 3건(3.0%, 3/100)이 분리되었지만, 식품공전의 공통기준 및 규격 범위를 초과하는 제품은 없었다. 총 51개의 B. cereus 분리균주에서 5종류의 장내독소와 1종류의 구토독소를 분석한 결과, 장내독소 entFM, nheA, hblC, cytK, bceT 유전자의 보유율은 100.0%, 94.1%, 58.8%, 56.9%, 41.2% 순으로 각각 확인되었고, 구토 독소인 CER 유전자는 2.0%만이 보유하고 있었다. 총 3개의 C. perfringens 분리균주에서 식중독을 일으키는 독소 유전자(cpe)는 검출되지 않았다. 위생지표균 검사에서 김치류, 생채류, 젓갈류, 절임류, 나물류, 조림류 순으로 일반세균과 대장균군이 높게 검출되었다. 반찬류의 보관온도(4℃와 20℃)에 따른 일반세균수의 변화는 20℃에 보관할 시 젓갈류를 제외한 대부분의 반찬류에서 증가하는 경향을 보였다. 반찬류는 구입 즉시 냉장보관할 것을 권장하며, 시중에 유통되는 반찬류 제품의 위험성과 안전성을 평가하고 관리방안 제시를 위해 지속적인 모니터링과 추가 연구가 필요한 것으로 사료된다.

• 한국철학논집
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• 제27호
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• pp.39-61
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• 2009

'마음(心)'의 구조와 원리에 대한 깨달음을 통해 인간의 유한성으로부터 해탈하는 것은 불교의 궁극적 목표였다. 마음에 대한 이해의 관점이 시대와 학파에 따라 달라진다 하더라도 그 목표는 항상 불교철학의 핵심적 주제였다. 특히 부파불교의 아비다르마(Ahbidharma) 철학과 대승불교의 유식(唯識vijñaptimātratā) 철학은 마음의 구조와 작용의 원리를 정밀하게 분석하여 체계화함으로써 마음에서 발생하는 번뇌로부터의 심적 해탈이라는 실천적 목표를 위한 이론적 토대를 마련하였다. 원효(元曉, 617~686)는 비록 신라에서만 활동하였으나 그의 저술들은 중국과 일본에 전해져 이 시기 동아시아 불교 사상계에서 매우 중요하게 평가되었다. 그는 중국의 지론종(地論宗)과 섭론종(攝論宗) 등 구(舊)유식학파의 이론적 전통에 서서 현장에 의해 새로이 인도에서 수입된 호법(護法)계통의 신유식 이론을 적극적으로 수용하였으며, 동시에 『대승기신론(大乘起信論)』을 중심으로 한 여래장(如來藏) 사상을 종합하여 독자적인 유식의 이론 체계를 형성하였다. 현존하는 원효의 저술 가운데 마음의 철학, 곧 심식론(心識論)에 대한 가장 체계적인 서술은 『대승기신론소(大乘起信論疏)』와 『대승기신론별기(大乘起信論別記)』에서 찾아볼 수 있다. 원효는 『대승기신론(大乘起信論)』의 이론 체계에 근거하여 심생멸의 원리를 『릉가경(楞伽經)』의 심식설과 유가유식(瑜伽唯識)학파의 팔식설(八識說)에 근거하여 해석한다. 심생멸은 그 원리가 작용하는 각 단계와 차원에 따라 ① 생·주·이·멸(生住異滅)의 사상(四相), ② 삼세육추(三細六麁), ③오의(五意) 및 의식(意識), ④ 육염심(六染心)의 네 가지 범주로 전변되는데, 원효는 이 네 범주에 팔식(八識)의 분위를 배대하여 해석한다. 본 논문에서는 이중 사상과 삼세육추를 중심으로 고찰하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권3호
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• pp.79-88
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• 2023

Trifludimoxazin은 triazinone 계열 제초제로 프로토포르 피리노겐-IX 산화효소(protoporphyrinogen oxidase, PPO)를 억제하며 벼와 광엽 잡초를 방제하는 데 사용된다. PPO의 결핍은 세포막의 손상을 일으켜 식물을 시들게 한다. Trifludimoxazin의 농산물 중 잔류허용기준은 미국에서 아몬드에 대하여 0.15 mg/kg, 땅콩 등 9종에 대하여 0.01 mg/kg으로 설정되어있으며, 모화합물을 잔류물의 정의로 설정하여 관리하고 있다. 코덱스(CODEX), 유럽(EC) 일본(JFCRF)에서는 잔류허용기준(MRL)과 잔류물의 정의가 설정되어 있지 않다. 호주(APVMA)에서는 trifludimoxazin과 대사체 M850H001의 합을 잔류물의 정의로 설정하였으며, MRL은 보리와 밀에 0.01 mg/kg으로 설정되어 있다. 국내에서 신규 등록 예정임에 따라 본 연구에서는 농산물 중 trifludimoxazin의 잔류량을 분석하기 위한 공정시험법을 마련하고자 하였다. Trifludimoxazin의 물리 화학적 특성을 고려하여 아세토니트릴을 추출용매로 사용하는 Quick, easy, cheap, effective, rugged and safe (QuEChERS)법을 이용하여 추출 및 정제조건을 확립한 후 LC-MS/MS를 분석기기로 선정하였다. Trifludimoxazin의 결정계수(R²)는 모두 0.99 이상으로 우수하였으며 정량한계는 0.01 mg/kg으로 나타났다. 대표 농산물 5종(현미, 감자, 대두, 감귤, 고추)에 대하여 정량한계, 정량한계 10배, 정량한계 50배 수준으로 처리하여 회수율 실험을 한 결과 평균 회수율은(5반복) 73.5-85.3%로 나타났으며, 상대 표준편차(RSD)는 3.8% 이하로 나타났다. 본 연구는 국제식품규격위원회 농약 분석법 가이드라인의 잔류농약 분석 기준 및 식품의약품안전평가원의 식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)에 적합한 수준이며, 향후 공정시험법으로 활용될 예정이다. 본 연구에서 개발한 시험법에 대해 농산물 125건을 대상으로 잔류농약 모니터링을 한 결과 trifludimoxazin의 잔류량이 확인되지 않았다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권8호
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• pp.807-820
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• 2023

Objective: To assess whether computed tomography (CT) conversion across different scan parameters and manufacturers using a routable generative adversarial network (RouteGAN) can improve the accuracy and variability in quantifying interstitial lung disease (ILD) using a deep learning-based automated software. Materials and Methods: This study included patients with ILD who underwent thin-section CT. Unmatched CT images obtained using scanners from four manufacturers (vendors A-D), standard- or low-radiation doses, and sharp or medium kernels were classified into groups 1-7 according to acquisition conditions. CT images in groups 2-7 were converted into the target CT style (Group 1: vendor A, standard dose, and sharp kernel) using a RouteGAN. ILD was quantified on original and converted CT images using a deep learning-based software (Aview, Coreline Soft). The accuracy of quantification was analyzed using the dice similarity coefficient (DSC) and pixel-wise overlap accuracy metrics against manual quantification by a radiologist. Five radiologists evaluated quantification accuracy using a 10-point visual scoring system. Results: Three hundred and fifty CT slices from 150 patients (mean age: 67.6 ± 10.7 years; 56 females) were included. The overlap accuracies for quantifying total abnormalities in groups 2-7 improved after CT conversion (original vs. converted: 0.63 vs. 0.68 for DSC, 0.66 vs. 0.70 for pixel-wise recall, and 0.68 vs. 0.73 for pixel-wise precision; P < 0.002 for all). The DSCs of fibrosis score, honeycombing, and reticulation significantly increased after CT conversion (0.32 vs. 0.64, 0.19 vs. 0.47, and 0.23 vs. 0.54, P < 0.002 for all), whereas those of ground-glass opacity, consolidation, and emphysema did not change significantly or decreased slightly. The radiologists' scores were significantly higher (P < 0.001) and less variable on converted CT. Conclusion: CT conversion using a RouteGAN can improve the accuracy and variability of CT images obtained using different scan parameters and manufacturers in deep learning-based quantification of ILD.

• 기독교교육논총
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• 제78권
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• pp.57-85
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• 2024

연구의 목적 : 본 연구는 인공지능 생성형 AI를 교육목회에 활용하기 위하여, 인공지능과 생성형 AI의 개념과 교육목회의 교육신학적 측면을 분석하여 인공지능 ChatGPT를 교육목회에 효율적인 활용방안을 모색하는 것이다. 연구의 내용 및 방법 : 본 연구의 내용은 첫째, 인공지능과 생성형 AI의 개념을 인공지능의 개념, 인공지능의 종류, 생성형 언어모델 AI ChatGPT로 나누어 분석하였다. 둘째, 교육목회의 교육신학적 접근을 교육목회의 개념, 교육목회의 목표, 교육목회의 내용, 인공지능 시대 교육목회의 방향으로 나누어 분석하였다. 셋째, 인공지능 ChatGPT를 교육목회의 활용방안을 모색하기 위하여, 초대교회 공동체의 교회의 5가지 기능(행 2:42~47)을 중심으로, 설교 원고 작성의 도구, 예배와 기도의 준비 도구, 교회 교육을 위한 도구, 성도의 교재를 위한 도구, 섬김과 봉사를 위한 도구로 나누어 분석하였다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결론은 첫째, 인공지능 ChatGPT를 통해서 설교 원고를 작성하는 경우 설교자의 영성과 신앙, 그리고 통찰을 통해서 질 좋은 설교 원고를 작성할 수 있다. 둘째, 인공지능 ChatGPT를 통해서 효율적으로 예배를 디자인하고, 기획하고, 다양한 시나리오를 통해서, 객관적으로 회중을 섬기는 예배(Service)를 준비할 수 있다. 셋째, 인공지능 ChatGPT를 교회 교육에 활용함으로, 인간과 인공지능 교사와 협업을 통해서 교사와의 상호 보완적인 관계를 유지하면서 활용할 수 있다. 넷째, 인공지능 ChatGPT를 통해서 교회 공동체 구성원들이 영적 교제를 나눌 수 있는 프로그램, 교회 구성원의 필요를 충족시키고 상호 의존성을 강화시킬 수 있는 방안, 새로운 사람들을 적극적으로 환영하고, 다양성을 존중하는 태도를 길러주고, 그리스도의 사랑 안에서 서로 사랑하고, 섬기며, 함께 성장해 나가는 데 중요한 역할을 할 수 있는 유익한 자료들을 제공해 준다. 마지막으로, 인공지능 ChatGPT를 통해서 봉사활동에 대한 다양한 정보와 지역사회의 아동이나 청소년들에게 학습 지원, 멘토링 관련 프로그램, 지역사회의 마을 공동체를 형성하는데 주도적인 역할 등을 수행할 수 있는 방안들을 모색하는 프로그램들을 제공 받을 수 있다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제31권5호
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• pp.349-355
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• 2016

본 연구의 목적은 2010년부터 2014년까지 경기북부지역에서 유통 중인 식품 18,446건을 대상으로 식품의 안전성을 조사하고자 하였으며, 식품공전과 식품첨가물공전의 시험방법에 따라서 분석하였다. 조사대상 18,446건 중 전체 부적합은 184건으로 부적합율은 1.00%수준이었다. 연도별로 부적합률을 보면, 2010년에 3,683건 중에서 61건이 부적합으로 1.66%의 부적합률을 보였고, 2011년에는 3,863건 중에서 부적합이 37건으로 0.96%, 2012년에는 3,721건 중에서 부적합이 44건으로 1.18%, 2013년에는 3,669건 중에서 부적합이 25건으로 0.68%, 2014년에는 3,510건 중에서 부적합이 17건으로 0.48%의 부적합률을 보여 점차 감소하는 경향을 보였다. 또한 최근 5년간 부적합률을 월별로 분석하면 9월이 2.54%로 부적합률이 가장 높게 나타났다. 식품유형별 부적합 분포는 들기름이 204건중 23건이 부적합하여 11.27%, 참기름이 394건중 32건으로 8.12%, 절임류가 177건중 9건으로 5.08%, 고춧가루가 283건중 10건으로 3.53%, 추출가공식품이 451건중 15건으로 3.33%, 순으로 나타났다. 검사 항목별 부적합 건수의 분포는 전체 192건 중에서 세균수가 28건으로 15.22%로 가장 높았으며, 리놀렌산과 산가가 27건으로 14.67%, 요오드가가 19건으로 10.33%, 내용량이 16건으로 8.70%, 그리고 이산화황이 9건으로 4.89%을 보였다. 주요부적합 식품유형 및 검사 항목의 교차분석 결과는 참기름 32건에서는 리놀렌산이 27건으로 84.38%로 가장 높았으며, 요오드가가 6건 18.75%, 그리고 벤조피렌이 2건으로 6.25%로 나타났다. 들기름 23건에서는 요오드가가 12건으로 52.17%로 가장 높았으며, 산가가 9건으로 39.13%와 벤조피렌이 2건으로 8.70%를 보였다. 과자류 20건에서는 산가가 10건으로 50.00%, 추출가공식품 15건에서는 세균수가 100%, 고춧가루 10건에서는 수분이 7건으로 70.00%로 각 품목에서 가장 높은 부적합율을 보였다. 식품유형에 따른 연도별 부적합 현황을 분석하면 참기름과 들기름의 경우, 2010년부터 2012년까지 10.00% 이상의 부적합률을 보이다가 2013년 이후 줄어들어 5.00% 이하를 기록하였으며 2014년에는 부적합이 발생하지 않았다. 반면에 과자류의 경우는 부적합 건수가 줄어들지 않고 지속적으로 발생하고 있는 것을 알 수 있었다. 2010년에는 기타식초류가 9건 중에서 부적합이 5건으로 55.56%의 높은 부적합률을 보였다. 2011년과 2012년에는 참기름에서 각각 10.53%와 18.03%, 2013년에는 고춧가루에서 10.94%, 2014년에는 추출가공식품에서 12.50%의 부적합률을 보였다. 이상의 결과를 종합하면 최근 5년간 경기북부지역에서 제조되고 유통되는 식품에서 안전 기준에 부적합한 항목들이 검출되었으며, 이러한 결과는 식품으로 인한 위해가 발생할 가능성이 있다는 것을 확인할 수 있었다. 그러므로 식품으로 인한 위생상의 위해를 예방하고 안전성을 확보함으로써 국민의 건강을 증진하기 위하여 더욱 체계적이고 집중적인 식품의 안전관리가 필요할 것으로 사료된다.