Purpose : The purpose of this study was to examine the possible direction of critical care nursing research in the future by analyzing the trends of recent Korean studies. Method : Using a database search, we selected 263 articles on critical care nursing that were published in Korean journals between 2008 and 2017. Then, we conducted an integrative review of the contents of the selected articles and analyzed the English abstracts using the relevant packages and functions of the R program. Results : The number of studies concerning critical care nursing has increased over the 10-year period, and the specific topic of each study has diversified according to the time at which it was conducted. In terms of quality, the majority of the research was published in high-level academic journals. The key words regularly studied over the past decade were: knowledge, delirium, education, restraint, stress, and infection. Studies related to vancomycin-resistant enterococci infection, compliance, and standards have decreased, while studies related to death, communication, and safety have increased. Conclusion : Randomized controlled trials and protocol research for evidence-based critical care need to be conducted, as does research on family involvement. The key word analysis of unstructured text used in this study is a relatively new method; it is suggested that this method be applied to various critical care nursing research and develop it methodologically.
Tunneling is one of the challenging tasks in civil engineering because it involves a variety of decision making and engineering judgment based on knowledge and experience. One of the challenges is to construct tunnels in risky areas under shallow overburden. In order to prevent the collapse of ceilings and walls of a large tunnels, in such conditions, either a sequential excavation method (SEM) or ground reinforcing method, or a combination of both, can be utilized. This research deals with the numerical modeling of L-profiles and pipe fore-poling pre-support systems in the adit tunnel in northwestern Iran. The first part of the adit tunnel has been drilled in alluvial material with very weak geotechnical parameters. Despite applying an SEM in constructing this tunnel, analyzing the results of numerical modeling done using FLAC3D, as well as observations during drilling, indicate the tunnel instability. To improve operational safety and to prevent collapse, pre-support systems, including pipe fore-poling and L-profiles were designed and implemented. The results of the numerical modeling coupled with monitoring during operation, as well as the results of instrumentation, indicate the efficacy of both these methods in tunnel collapse prevention. Moreover, the results of modeling using FLAC3D and SECTION BUILDER suggest a double angle with equal legs ($2L100{\times}100{\times}10mm$) in both box profile and tee array as an alternative section to pipe fore-poling system while neither $L80{\times}80{\times}8mm$ nor $2L80{\times}80{\times}8mm$ can sustain the axial and shear stresses exerted on pipe fore-poling system.
최근 들어 이동 객체의 이력 (history) 데이타에서 이동 객체의 이동 패턴, 즉 연속되는 시간 영역에서 반복적으로 발생되는 공간 이동 경로와 같은 다양한 지식을 추출하여 활용하는 응용 서비스의 활용성이 점점 증대되고 있다. 그러나 기존의 이동 패턴 추출 방법은 최소지지도(minimum support)가 낮은 경우에 많은 수의 후보 이동 패턴이 생성되고 이로 인하여 수행 시간과 소요 메모리가 급격히 증가하게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 대용량의 시공간 데이타 집합으로부터 이동 객체의 이동 패턴을 효율적으로 추출하기 위한 STMPE(Spatio-Temporal Moving Pattern Extracting) 알고리즘을 제안한다. STMPE 알고리즘은 시공간 데이타를 일반화시킴으로서 메모리 사용량을 최소화할 수 있으며, 단기 이동 패턴을 작성하여 유지하기 때문에 데이타베이스 스캔 횟수를 최소화할 수 있다. STMPE 알고리즘은 모든 부분에서 시간 정보를 갖는 다른 시공간 이동 패턴 추출 알고리즘보다 최소지지도가 낮아질수록, 이동 객체의 수가 증가할수록, 시간 분할 횟수가 많아질수록 더욱 뛰어난 성능을 보였다.
이 논문은 단백질 상호작용 데이터베이스 개발에 관해 기술한다. 개발된 시스템의 특징으로서는 첫째, 생물학자들의 직접적인 실험을 통해 얻어진 단백질 상호작용 및 유전인자 데이터를 제공한다. 둘째, 생물학적으로 관련 있는 다양한 형식의 데이터를 wrapper를 통해 광범위하게 분포된 웹사이트들로부터 추출한다. 셋째, 다양한 웹 데이터들 간의 어휘적, 의미적 이질성을 완화하기 위해 wrapper-mediator에 의한 계층적 모듈 구조를 이용하여 추출된 데이터는 통합 과정을 거친 후, 데이터베이스 저장 및 검색을 가능하게 하였다. 현재까지, 주어진 약 11,500 단백질들에 대해, 생물적으로 의미 있는 데이터를 약 40% 정도 데이터베이스 화 했다. 본 개발된 시스템은 프로티오믹스 연구에서 데이터 분석에 유용할 것으로 기대된다.
자연하천은 하천개수사업, 유역의 토지이용 변화, 댐 및 저수지 건설, 골재채취 등 여러 가지 요인에 의해 하상이 변동하게 된다. 이러한 하상변동은 하천정비 및 다양한 습지계획, 안정하도 유지관리를 위해 매우 중요한 사항이다. 본 연구에서는 골재채취로 인해 저하된 하상이 점차 안정화 되어가고 있는 금강 및 미호천 국가하천 구간을 대상으로 하천측량, 하상재료 채취 분석을 실시하고, 이를 토대로 하도 형성을 지배하는 하도특성량 분석과 수치모형에 의해 장래 하상변동을 예측하였다. 연구결과 하상경사 및 마찰속도 등 하도특성량을 통해 분석한 하상변동 잠재성 평가 결과와 수치모형을 이용한 하상변동 예측결과가 비슷한 경향을 나타냈으며, 금강 및 미호천은 장래 하도가 안정화될 것으로 분석되었다. 이와 같이 장래 하상의 세굴 또는 퇴적경향 등을 예측하고 그 특성을 반영하면, 치수적인 대책 수립과 수리적으로 안전한 구간에서의 식생호안 설치 등 치수적으로 안전하고 친환경적인 하천 및 습지계획이 가능할 것이다.
최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 방향으로 나아가고 있다. 즉 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미/관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 교수-학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로를 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로를 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 인터페이스, 상호작용 등을 제공하기 위한 학습경로 개인화 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자의 학습 패턴에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 학습자 개개인의 학습효과를 향상시키는데 효과가 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 학제간 연구의 대표적인 사례인 빅데이터 연구가 어떤 주제로 구성되어 있는지를 상향식 접근법을 이용하여 분석한다. 분석을 위해서 연구재단에서 제공하는 학술지 인용색인시스템을 이용하였다. 영문 키워드 "big data"로 모든 등재지와 등재후보지를 대상으로 검색을 하여 이것을 원천 데이터로 하였다. 논문 저자가 직접 제공하는 키워드를 본 연구에서 사용하기 위해서 정제작업을 거친 후, 주요 키워드 분포, 참여 저널의 성격 분포, 참여저자 수의 분포, 연도별 키워드 분포 등을 이용하여 빅데이터 연구주제의 구조를 설명하였다. 식별된 주요 키워드들은 사회네트워크 분석, 하둡, 맵리듀스, 개인정보/보호, 클라우드 컴퓨팅, 시각화, 데이터마이닝 등이다. 또한 빅데이터가 지속가능하고 융복합적인 경영혁신 도구로 사용되기 위해 향후 추가적으로 보완되어야 할 연구 키워드들을 제안한다.
본 논문은 11,938명의 당뇨환자 의료데이터를 그래프 모델로 변환하고 중심성 분석 기법으로 처방과 검사결과 간 상관관계를 추출해내는 과정에 대해 다루고 있다. 관계형 데이터베이스로 저장되어있는 데이터를 RDB2Graph 프레임워크를 사용하여 유의미한 그래프로 변환하였다, 변환된 그래프에 Personalized PageRank를 적용하여 처방과 검사 간 상관관계를 분석했다. 사용된 그래프 모델에는 환자 별 의료 기록 모델과 의료 기록의 시간적 간격을 고려한 모델이 있다. 분석 결과 기존의 의학적 지식에 부합하는 상관관계를 다수 발견할 수 있었으며, 본 논문에서는 발견한 상관관계 중 주요 사례를 소개하여 본 분석 방법의 유효함을 보인다.
이 연구는 저자프로파일링 기법을 활용하여 국내 수의과학 분야의 지적 구조에 대한 계량적인 접근을 시도하였다. 계량적인 접근은 인용 데이터를 기본으로 수의과학 분야의 국내 3개 주요 학술지를 선정하고, 선정된 학술지에 수록된 740편의 논문 가운데 주요 저자 50인의 논문을 대상으로 분석하였다. 분석결과 분석 대상 50인의 저자는 주제적 연관성에 따라 4개의 상위 클러스터와 11개의 하위 클러스터를 형성하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 주제분야별 지적 구조의 시각화를 위하여 다차원척도법을 이용하여 지도를 생성하였으며, 각 클러스터별로 선정된 저자의 논문 제목, 초록 및 키워드를 이용하여 4개 상위 클러스터 및 11개 하위 클러스터의 주제를 판정하였다. 또한 각 주제분야 클러스터별로 저작 활동이 활발한 연구자를 선정하고 연구자의 관심 주제 분야를 표현하였다. 이 연구를 통하여 수의과학 분야의 주제별 연구자간의 네트워크와 최근 연구 동향 파악이 가능하였다.
Objectives: We conducted a literature study on the treatment trends in China to find out the possibility of Oriental medicine treatment of atypical hyperplasia of breast (AHB). Methods: RCTs (randomized controlled trial) on AHB were collected from CNKI (China National Knowledge Infrastructure). The search words were "乳腺增生", "乳腺囊性增生", "乳癖", "中医", "中药" and "中西医结合". The search period was limited from July 2006 to May 2017. Finally, we selected 107 RCTs which were clinical studies to find out the effectiveness of Chinese herbal medicine in comparison with Western medicine. After reviewing, we investigated Chinese herbal medication guide, Chinese treatment method and prescriptions. And the correlation between the treatments and the medicinal herbs was investigated to be useful in the clinical practice. Results: 1. The administration of herbal medicine was 58.9 percent in 63 cases, followed by menstrual cycles, and 41.1 percent in 44 cases, regardless of menstrual cycles. 2. In the basic frequency analysis between the treatment and the medicinal herb, the frequency of dissipate binds (散結) was the highest. Next, there was a high frequency of therapies such as activating blood-activating (活血), relieve pain (止痛), soothe the liver (疏肝), regulate qi (理氣), resolve phlegm (化痰), soften hardness (軟堅), resolve depression (解鬱), move qi (行氣) of frequency was high. In herbal medicine, bupleuri radix (柴胡), cyperi rhizoma (香附子), angelicae gigantis radix (當歸), fritillaria thunbergii bulb (貝母), paeoniae radix alba (白芍藥), prunellae spica (夏枯草), corydalis rhizoma (玄胡索) showed high frequency. 3. We finded out the correlation between the frequent treatment methods and the medicinal herbs using Text Mining. Conclusions: These findings are thought to help implement Korean traditional medicine treatments for AHB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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