이 연구는 리빙랩 기반 교육 프로그램의 효과를 메타분석을 통해 종합하기 위해 실시되었다. 자료 분석을 위해 리빙랩 기반 교육의 효과를 보고한 선행연구 7편을 선정하였다. 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 리빙랩 기반 교육 프로그램의 전체 효과크기는 어떠한가? 이 때 전체 효과크기는 인지적 영역과 정의적 영역에 대한 효과를 의미한다. 둘째, 범주형 변수에 따른 리빙랩 기반 교육 프로그램의 효과크기는 어떠한가? 이 연구에서 범주형 변수는 연구 결과 특성, 연구 특성, 연구 설계 특성으로 구분하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 리빙랩 기반 교육의 전체 효과크기는 0.347로 나타났다. 둘째, 인지적 영역에 따른 효과크기는 지식정보처리 1.244, 의사소통능력 0.593, 문제해결능력 0.261, 창의성 0.26의 순으로 나타났다. 셋째, 교과 영역에 따른 효과크기는 전기전자 1.146, 기술가정 0.489, 인공지능 0.379, 실과 0.168의 순으로 나타났다. 넷째, 학교급에 따른 효과크기는 고등학교 1.058, 중학교 0.312, 초등학교 0.217의 순으로 나타났다. 다섯째, 학년에 따른 효과크기는 두 학년 이상을 통합하여 운영한 경우 0.295, 단일 학년 0.294의 순으로 나타났다.
정보통신의 발달과 스마트 기기의 발전 및 보급 향상은 관광 형태의 변화를 야기하였고, 이후 스마트 관광이라는 개념이 등장하였다. 이에 스마트 관광 정책 및 설문에 관한 연구가 진행되고 있으나 애플리케이션 리뷰에 관한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내 스마트 관광 분야의 대표적인 애플리케이션인 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 통해 사용 용도와 사용자 만족을 파악하고자 한다. 분석 결과 4개의 토픽이 도출되었으며 2개의 토픽에서는 긍정적인 평가를 나머지 2개의 토픽에서는 부정적인 평가를 하고 있었다. 사용자들은 해당 애플리케이션의 숙박 및 관광 명소 추천 시스템에 만족하고 있음을 알 수 있었으며 검색 시 설정한 필터가 적용되지 않거나 업데이트 후 리뷰가 게시되지 않음에 불편을 겪고 있음을 알 수 있었다. 이에 다양한 추천 카테고리를 애플리케이션에 추가하여 사용자에게 다양한 경험을 제공하는 것이 만족도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 필터 기능을 포함한 애플리케이션 문제를 파악하여 애플리케이션 환경 점검과 해당 기능 오류 개선을 한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
자율운항선박은 사람의 개입을 최소화하여 선박 스스로 판단하고 운항하는 기능이 탑재되므로, 이를 운용하는 해기사의 직무도 변화하므로, 자율운항선박을 운항하고, 관리할 수 있는 역량을 갖춘 해기사를 양성하기 위한 교육과정에도 변화가 필요하다. 본 연구는 불확실한 미래 예측에 적합한 델파이 조사법을 활용하여 자율운항선 및 해기사 교육 부분의 전문가들을 대상으로 교육자율운항선 해기사 양성을 위한 교과목을 개발하고자 하였다. 델파이조사에서 식별된 현행 해기사 양성 61개 교과목 중에서 중요도가 높은 32개 교과목은 자율운항선 해기사 양성 교육에서도 유지되어야 하고, 중요도가 낮은 교과목은 차차 폐지하거나 타 교과목에 통합되어야 할 것이다.현행의 해기사(항해사, 기관사) 양성 교육에서 식별된 자율운항선 해기사 양성을 위한 교과목은 '일반과정'으로 통칭하고 항해분야 27과목, 기관분야 20과목, 행해·기관공통분야 14과목으로 분류하였다. 전문가 패널들에 의해 신규 제시된 42항목은 중요도 '상' 18항목, '중' 14항목, '하' 10항목으로 나타났다. 이들 교과목에 대한 전문가 6인의 심층분석을 통하여 자율운항선박에 적용된 진보된 기술 및 정보의 이해를 위한 기초이론 등 기초역량 배양을 위한 '기초과정(10과목)', 자율운항선 운용과 직접적으로 관련 있는 실무역량 배양을 위한 '직무과정(10과목)', 자율운항선 육상 원격운항자 양성을 위한 '심화과정(7과목)'으로 분류하여 제시하였다. 자율운항선박의 도입 및 확산이 급속히 진전될 것이므로 자율운항선박의 자율운항 수준을 반영하여 자율운항선 해기사 양성 교과목의 개발 및 보완을 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.
우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.
수질오염 중 유기물 오염은 가장 흔히 발생한다. 물환경보전법에 의해 유기물질을 측정하는 지표에는 BOD, COD, TOC가 있다. 그 중 BOD, COD의 분석은 노동집약적이다. 그리고 생물분해가 불가능하거나 유독물질이 존재하는 유기물질일 경우에는 낮은 정확도를 나타내 환경부에서는 TOC 중심의 관리로 전환되고 있다. 오늘날 센서기술의 발전으로 다양한 항목을 센서를 통해 모니터링 가능하다. 본 연구에서는 분광측정기인 Spectro::lyser V3를 이용한 하천 TOC 디지털 모니터링을 진행했다. 우선 측정 장비에 대한 적용성 평가를 위해 안동하천실험센터에서 실험을 진행했다. 그리고 낙동강 합류부에서 측정한 데이터를 Kriging 기법을 활용하여 하천의 TOC 공간분포를 분석했다. 본 연구에서는 센서를 활용한 하천 TOC 모니터링 및 공간분포에 대한 연구를 제안했다. 실시간으로 하천 TOC 농도 변화를 모니터링 할 수 있으며, 이는 오염원 감시 및 대응에 있어 기초자료로 활용할 수 있다. 이러한 센서 기반 하천 모니터링은 시간적 해상도 및 실시간 데이터 취득에 있어 장점이 있는데, 다양한 공간 정보 해석 방법을 적용한다면 추후 수생태 건강성, 하천 취수원 선정, 성층 분석 등 다양한 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
서울의 이미지에 큰 영향을 주는 한강 스카이라인에 관한 관심이 높아지며, 한강 주변 아파트 단지재건축 계획에서 스카이라인 형태에 대한 고려가 중요해지고 있다. 서울시는 한강 연접부 아파트 높이 제한 기준을 없애고 대상지 특성에 맞는 적절한 높이를 계획해 유연하고 창의적인 스카이라인을 유도하고 있다. 그러나 기존 스카이라인 분석 방법은 구체적인 스카이라인 속성과 수준을 고려하지 않아, 새로운 서울의 스카이라인 계획을 위한 구체적인 선호 스카이라인 형태 제시에 한계가 있다. 또한, 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램의 발전에도 아직까지 선호 형태를 반영하면서 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 프로그램은 일부에 불과하다. 따라서, 본 연구에서는 도시 스카이라인을 효과적으로 관리할 수 있는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발에 기여하고자 선호되는 스카이라인 형태 결정에 각 속성의 중요성을 평가할 수 있는 컨조인트 분석을 활용한다. 한강을 따라 위치한 재개발 계획이 있거나 곧 재개발이 들어가는 압구정 아파트 단지를 대상으로 한 선호 스카이라인 분석을 통해 본 연구는 디지털 트윈 3D 모델링 프로그램 개발을 위한 선호 스카이라인 형태의 기준을 제안한다. 또한, 이 개발 과정에서 컨조인트 분석이 유용한 방법으로 활용될 수 있음을 제안한다.
본 연구는 액셀러레이터 보육 프로그램의 학습방식에 관하여 글로벌 지향 ICT 분야 액셀러레이터를 중심으로 스타트업에 제공하는 학습방식을 분류 및 확인하였다. 액셀러레이터 보육 프로그램 운영을 담당하는 액셀러레이터 실무자 8개 사의 인터뷰를 진행하고, 인터뷰 결과를 질적 분석하여 액셀러레이터가 보육 프로그램을 통해 스타트업에 제공하는 다양한 학습방식을 도출하여 시사점을 제공하였다. 학습방식을 확인 및 분류하기 위해 연구자가 다양한 선행문헌을 검토하여 사용이 적절하다고 판단한 경험축적, 관찰, 실험, 시행착오, 임기응변의 학습방식을 질적 분석의 a priori code로 활용하였고, 인터뷰 결과는 주제분석을 통해 분석하였다. 연구결과 액셀러레이터의 보육 프로그램이 스타트업에 제공하는 학습방식은 경험축적, 관찰, 시행착오, 실험, 임기응변 등 5개의 범주 별 각 2개, 총 10개의 하위범주를 도출하여 확인하였다. 본 연구는 액셀러레이터의 주요 기능인 보육 프로그램에 관한 연구가 부족한 상황에서 학습에 대한 관점에서 액셀러레이터의 보육 프로그램이 보육 스타트업에 어떤 학습방식을 제공하고 있는지에 대한 결과를 도출하였다. 이는 학문적 및 실무적으로 액셀러레이터의 보육 프로그램이 스타트업에 제공하는 학습방식에 대한 이해도를 높이고, 조직학습에 대한 관점에서 액셀러레이터의 보육 프로그램이 보육 스타트업에 어떤 학습방식을 제공하고 있는지에 대한 관점을 확대했다는 점에서 의의가 있다. 액셀러레이터는 보육 스타트업에 충분한 학 습방식을 제공할 수 있는 보육 프로그램 개선에 활용할 수 있으며, 보육 프로그램 참여를 고민하는 스타트업이라면 보육 프로그램 참여를 결정하는 데도 도움이 될 수 있다.
ESG는 모든 기업에게 선택이 아닌 필수 사항이 되었으며, 국내 주요 은행들도 ESG 경영을 적극적으로 실천하고 있다. 은행은 ESG 내부활동 뿐만 아니라 자금공급의 중개자로 ESG 금융을 제공하는 역할을 수행하고 있다. 최근에는 디지털 신기술과 결합하여 친환경 활동 수행 시 우대금리를 제공하는 ESG 금융상품을 출시하고 있다. 그러나, 무분별한 우대금리 제공은 은행의 수익성에 악영향을 미칠 수 있으며, 환경인식 개선에 실질적으로 기여하지 못할 경우 그린워싱(Greenwashing) 문제에 직면할 수 있다. 이에 본 연구는 전기 절약과 연동된 ESG 디지털 적금상품을 연구 대상으로 선정하고, 가입자의 실제 데이터를 통하여 소비자의 환경인식과 저축행동을 실증적으로 분석하였다(표본수 2,478개). 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, ESG 디지털 적금상품의 가입 현황을 분석한 결과, 30~50대가 주요 고객층으로 나타났으며, MZ세대는 다른 세대에 비해 전기 절약 실천을 통한 우대금리 달성에 있어 상대적으로 높은 성과를 보였다. 둘째, 소비자의 환경인식은 ESG 금융상품의 목표 달성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. ESG 디지털 적금상품은 저축의 기본 기능에 충실함과 동시에 환경인식을 높이는 데 기여할 수 있음이 확인되었다. 셋째, 환경인식은 소비자의 저축 납입행동을 유도하지 못했으며, 이는 지속적인 소비자 관여가 필요함을 시사한다. 본 연구는 환경인식(Environmental Awareness)과 저축행동이론(Theory of Saving Behavior)을 기반으로 ESG 금융상품의 목표 달성에 미치는 소비자 인식 및 행동을 학문적으로 설명하였다. 연구의 결과는 ESG 금융상품의 우대금리 설계의 적정성이 중요함을 시사한다.
최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.
Jeongsu Kim;Jin Ho Jang;Kipoong Kim;Sunghoon Park;Su Hwan Lee;Onyu Park;Tae Hwa Kim;Hye Ju Yeo;Woo Hyun Cho
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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제87권2호
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pp.176-184
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2024
Background: Results of studies investigating the association between body mass index (BMI) and mortality in patients with coronavirus disease-2019 (COVID-19) have been conflicting. Methods: This multicenter, retrospective observational study, conducted between January 2020 and August 2021, evaluated the impact of obesity on outcomes in patients with severe COVID-19 in a Korean national cohort. A total of 1,114 patients were enrolled from 22 tertiary referral hospitals or university-affiliated hospitals, of whom 1,099 were included in the analysis, excluding 15 with unavailable height and weight information. The effect(s) of BMI on patients with severe COVID-19 were analyzed. Results: According to the World Health Organization BMI classification, 59 patients were underweight, 541 were normal, 389 were overweight, and 110 were obese. The overall 28-day mortality rate was 15.3%, and there was no significant difference according to BMI. Univariate Cox analysis revealed that BMI was associated with 28-day mortality (hazard ratio, 0.96; p=0.045), but not in the multivariate analysis. Additionally, patients were divided into two groups based on BMI ≥25 kg/m2 and underwent propensity score matching analysis, in which the two groups exhibited no significant difference in mortality at 28 days. The median (interquartile range) clinical frailty scale score at discharge was higher in nonobese patients (3 [3 to 5] vs. 4 [3 to 6], p<0.001). The proportion of frail patients at discharge was significantly higher in the nonobese group (28.1% vs. 46.8%, p<0.001). Conclusion: The obesity paradox was not evident in this cohort of patients with severe COVID-19. However, functional outcomes at discharge were better in the obese group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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