Purpose: This study aimed at identifying the factors affecting the service satisfaction of urban elderly, focusing on the outreach community health service in Seoul, and suggesting policy directions for the successful implementation of community care. Method: Individuals aged 65 and 70 who used the outreach community health service from July 2017 to June 2019 were eligible for the survey. A total of 2,028 people were sampled using a proportional allocation method for each autonomous district in the survey which covered 25 districts. A multi-level logistic regression analysis was conducted, taking into account the individual's socioeconomic level, health status, type of service provided, and the healthcare-related environment and service provision period of the autonomous district. Result: The results revealed that the health status of the urban elderly, the type of services provided (health screening, linkage to community health center and clinic/hospital, medical checkup results counseling, frailty evaluation), and personal experience of the service were the major factors associated with the satisfaction with the outreach health services. Conclusion: The development of customized health services based on the close relationship between visiting nurses and the elderly may be considered to promote a sustainable community health care model.
4차산업 혁명이 도래함에 따라 AI 기술을 적용하는 솔루션 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 2017년도부터 금융권, 보험사를 중심으로 AI 기반 RPA(Robotic Process Automation)을 이용한 업무 자동화 솔루션 도입이 이루어지기 시작했으며, 최근에는 RPA 솔루션 도입 단계를 지나 확산하는 시기로 진입하고 있다. 이러한 RPA 솔루션을 이용한 업무 자동화 중에서 각 종 문서들을 이용한 업무 자동화에는 문서내의 문자 정보를 얼마나 정확하게 인식하는지가 매우 중요하다. 이러한 문자 인식은 최근 딥러닝 기술을 도입함으로써 그 정확도가 많이 높아졌지만, 여전히 완벽한 인식 정확도 갖는 인식 모델은 존재하지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 딥러닝 기반 문자 인식 엔진에 전/후 처리기 기술을 적용할 경우 얼마나 정확도가 향상되는지를 확인하고 RPA 인식 엔진과 연계 기술을 구현하였다.
이 논문의 목적은 국제개발협력의 유력한 전략으로 평가받고 있는 적정기술 사업화 모델을 라오스-한국 적정과학기술거점센터(LKSTC) 사례로 검토하는 것이다. LKSTC는 농식품 분야의 세척·수처리·살균기술, 재생에너지 분야의 피코 수력 발전기, 피코-태양광 하이브리드 시스템, 에너지 원격모니터링 기술을 개발했다. 적정기술 사업화는 카이펜 마을 기업, 학교기업, 사회적 기업을 창업했다. 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 개도국 적정기술 사업화는 수원국 정부의 지역개발 정책과 연계성을 높여야 한다. 둘째, 시장리스크를 최소화하기 위해 혁신적 기술개발 및 현지 창업네트워크를 적절히 구축해야 한다. 마지막으로 사업의 지속가능성을 높이기 위한 중장기적인 노력이 필요하다.
정보 기술의 발달로 시스템의 규모는 대형화되고 역할의 종류도 다양해져서 기존의 역할기반 접근제어로는 확장성, 호환성, 복잡성 등의 한계에 부딪히게 되었다. 블록체인 기술은 기존 보안 취약점에 새로운 해법을 제시하며 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 저장소의 접근 빈도와 저장 용량에 따라 요구되는 가스 및 처리 시간이 달라지는 블록체인 환경에서 효율적인 역할기반접근제어를 제안하였다. 제안하는 방식은 재사용 가능한 단위의 역할을 재정의하고, 동적인 상태를 효율적으로 반영할 수 있는 계층적 구조를 도입하여 복잡성을 해결하고 효율성 및 확장성을 강화하였고, 암호화폐 연동이 가능할 수 있도록 사용자 중심의 인증기능을 포함하였다. 제안하는 모델은 마르코프체인을 이용하여 이론적으로 먼저 검증하고, 이더리움 프라이빗 네트워크에서 구현하여 대표함수에 대한 비교 실험을 실행하여 사용자 추가 및 트랜잭션 등록 시에 요구되는 시간과 가스 효율성에 대하여 검증하였다. 향후 이를 기반으로 예외 상황 등을 고려한 구조 확장 및 실험 등이 요구된다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 급격한 기후변화로 인한 기온, 강수량 등의 시·공간적 변화는 홍수, 가뭄 등과 같은 자연재해의 빈도와 규모를 증가시키고 있다. 특히 한강수계 주요 하천에서는 급격한 도시화 및 산업화로 인한 물 수요의 증가와 기후변화로 인한 강수량 감소 그리고 하천변 시설에서의 과다한 지하수 이용으로 인해 지하수위 변동이 발생하고 있다. 2017년 국가 지하수관측연보 및 지하수조사연보에 따르면 한강수계에 위치한 전체 569개 관정 중 암반층 관정과 충적층 관정의 최근 5년간 지하수위 평균 변동폭은 각각 3.91 m, 2.73 m로 조사되었으며, 10년 이상 장기관측 자료를 보유한 430개소 관정 중 228개소 관정에서 지하수위 하강 추세를 보이는 것으로 조사된 바 있다. 이처럼 강우나 하천수위 등 자연적인 원인과 양수, 유출 등 인위적인 원인에 의해 발생하는 지하수위의 하강은 지반 침하의 주요 원인이 되며, 하천 기저유출의 변화에도 큰 영향을 미치고 있다. 기저유출은 하천으로 단기 유출되는 지하수로 평수기 및 갈수기 하천 유량의 대부분을 차지하고 있기 때문에 건기시 하천 수질과 수생태계 관리에 있어 매우 중요한 요소에 해당된다. 따라서, 기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가하는 추세에 따라 기저유량 확보 및 수질 개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용·관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 현재 활용되는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)과 HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran) 수문모형의 경우 지표유출 모의에 있어서 다양하게 활용되고 있으나 기저유량의 특성을 고려하기 위해서는 지표하 수문거동 모의가 어렵다는 한계가 있다. 또한 지표하 수문거동 모의가 가능한 MODFLOW의 경우 지표유출을 모의하기 어려운 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 SWAT-MODFLOW 모형이 개발되었으며, 본 연구에서는 SWAT-MODFLOW 모형을 활용하여 신둔천 유역을 대상으로 유량 및 지하수위 모의결과를 검보정하여 기저유량을 산정하고 변동특성을 분석하였다.
본 연구는 스마트 디바이스와 기술을 활용한 운동 사례와 이슈를 분석하고 기존의 실버세대와 달리 높은 활동력과 경제력을 지닌 액티브시니어의 웰니스 라이프에 적합한 향후 스마트 운동 환경의 발전 방향을 제시하고자 하였다. 피트니스 산업에서도 필요한 운동도구나 서비스, 디지털 콘텐츠 등을 정기적으로 받아보거나 이용하는 구독경제가 확장되고 있는 추세이며, 하드웨어 판매와 콘텐츠 구독을 기반으로 한 비즈니스 모델이 계속 등장하고 있다. 액티브시니어에게 건강관리를 위한 통합적인 운동 서비스를 제공하는 플랫폼으로서의 가치경쟁력을 갖추기 위해서는 피트니스센터 뿐만 아니라 홈트레이닝 운동기구, 피트니스 관련 애플리케이션, 스마트 웨어러블 디바이스 시장 등이 유기적으로 연결되어 확장된 토털 플랫폼으로서의 모습을 이루어야 할 것이다. 개인별 건강상태에 알맞은 운동프로그램을 제안 받고 선택하여 운동 전, 후, 운동 중 웨어러블 디바이스를 통해 지속적인 모니터링과 피드백에 따른 운동프로그램에 실시간 변화를 주는 디지털 헬스케어 기능 연동이 스마트 피트니스 모델의 차별적 요소이다.
하구담수호는 하천의 종점에서 해양과 만나는 곳에 방조제를 건설해 담수를 유도하여 형성되는 인공호수이다. 유역 말단에 위치하기 때문에 유역에서 유출되는 모든 수자원을 확보할 수 있는 장점이 있지만, 유역에서 발생하는 오염물질이 모두 유입되고 인공적인 담수의 특성 때문에 수질이 악화되기 쉬운 조건을 지니고 있다. 담수호의 수질관리는 유입되는 오염물질의 양이 많고 담수된 수자원량도 많으므로 부분적인 방법으로는 개선이 어려우며, 유역과 호소를 포함한 종합적인 대책이 필요하다. 담수호의 수질관리대책 수립은 크게 상류 유역에 대한 대책과 호소에 대한 대책으로 구분된다. 대표적인 대책으로는 상류 유역의 하수처리장, 축사, 농경지 관리를 통한 배출부하량 감소와 호소 내 수질개선을 위한 습지, 저류지 건설 및 준설을 통한 내부부하 감소 등이 있다. 이처럼 담수호의 수질관리를 위해서는 상류 유역에서 호소까지 종합적으로 고려해야 한다. 본 연구에서는 유역모형과 호소모형의 연계를 통해 간월호 유역을 모의하였다. 유역모형은 HSPF(Hydrological Simulation Program-FORTRAN) 모형을 사용하였으며, 유역 내 3개의 하수처리장과 1개의 분뇨처리장을 고려하였으며, 4개 지점에 대하여 보정 및 검정을 시행하였다. 호소모형은 EFDC-WASP 연계모형을 이용하였으며, HSPF에서 모의 된 유입량과 호내 설치된 4개의 양수장, 배수갑문 운영일지를 고려하여 모의하였다. 호소 내 수질 측정지점에 대하여 T-N, T-P에 대하여 보정 및 검정을 수행하였다. 본 연구는 담수호 수질관리를 위한 분석시스템 구축으로 추후 대책에 따른 효과분석에 활용할 수 있을 것이다.
Urban agriculture, which promotes communication in vulnerable classes and the formation of social networks has been gaining attention with an emphasis on healthy city, elderly-friendly city, safe city and happy city as future keywords about urban life. There is a growing interest in public awareness in many areas such as health, society, economy, and ecology. As an attempt to improve the diversity of urban gardens, this study begins with collecting suitable crops for urban gardens from "Imwongyeongjeji (林園經濟志)," an encyclopedia written by Yoo-Ku Seo, a scholar in the 18-19th century. Out of those recorded in "Gwanhyuji (灌畦志)," 128 kinds of crops with linkage of the historical achievements of the realists who gave their priority to public welfare were selected and 53 crops which had traditionality, historicality, health functionality and popularity were finally selected. The properties (cold, warm, clam) of the selected crops were evenly distributed, and there was no crop that was hot and cool. In addition, the number of crops that have a sweet taste was the highest, followed by spicy and bitter, but there was no salty vegetable, which can be attributed to the fact that 12 namuls (wild vegetables) that grow in seas were excluded in this study since they were not suitable for urban gardens. Urban gardens can be transformed from those that focus on primary production and secondary consumption activities into a new resource that offers educational and traditional values by applying humanities to urban agriculture as a content resource in the era of cultural consilience and convergence. It is expected to satisfy urban residents' intellectual and participatory needs and to enhance the diversity and utility of urban gardens by applying traditional knowledge to a new model of urban agriculture. We hope that further research will be conducted to develop new types and models of urban agriculture going forward.
AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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