본 논문은 임상의사가 환자치료 시 발생하는 문제를 해결하기 위해 온라인상에서 정보검색하는 과정을 연구하였다. 이를 위해 국내 대학병원 내과 전문의 10명을 대상으로 관찰조사와 심층면담을 수행하였다. Wilson의 문제 해결 모형을 기반으로 임상의사가 임상질문 해결을 위해 온라인상에서 검색하는 단계별 특성과 정보검색의 효용성에 대해 분석하였다. 그 결과, 임상의사는 사전 배경지식을 바탕으로 즉각적인 임상질문을 구성하지만, 실제 검색에서는 대부분 기본 검색전략만 사용하였으며, 본인에게 익숙한 특정 정보원만을 선호하였다. 하지만, 온라인 정보검색 평균 만족도는 7점 리커트 스케일 기준 5.7로 높게 나타났으며, 정보검색 후에 문제해결지수가 상승하였다. 임상의사는 잘 정리된 근거 중심의 신뢰성 높은 정보를 빠르고 쉽게 이용하기를 원하기 때문에 환자 진료시스템에서 바로 치료에 필요한 정보를 보여줄 수 있는 검색시스템의 연계가 필요함을 알 수 있다. 또한, 구글이나 PubMed 외에 다른 온라인 정보원에 대한 인지도는 현격히 낮게 나타나 다른 정보원에 대한 적극적인 홍보와 정보활용교육의 활성화도 필요함을 알 수 있다.
본 연구는 국내외 기록정보서비스의 연구 동향을 분석한 것으로 2003년부터 2022년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 수록된 학술논문 136편과 LISTA(Library, Information Science & Technology Abstracts)에 수록된 학술논문 74편을 대상으로 연도별, 연구 유형별, 연구자 유형별, 연구 대상별, 연구목적별 현황을 살펴보았다. 또한 텍스트마이닝 기법을 적용하여 빈도분석, 동시출현 빈도분석, 중심성분석, 토픽모델링을 진행하였다. 연구의 결과 국내 논문은 특정 기관이나 기록물에 집중되었고 이용자 중심의 만족도조사 연구, 콘텐츠 중심의 연구 등이 진행되었다. 국외논문은 아키비스트와 이용자 간의 관계를 연구하는 흐름과 함께 평가 중심의 연구, 자료·자원·컬렉션 등의 정보제공 연구가 다수 진행되었음을 확인하였다. 정보자원의 관리는 국내외 논문 공통의 토픽으로 확인되었으나 국내는 정보자원의 품질 유지를, 국외는 정보의 저장과 검색에 집중된 연구 흐름을 파악할 수 있었다.
Based on the risk factor evaluation for the file format, this paper defines the procedures for presenting the long-term preservation plan for that format and the technical information registry necessary for building the system. This is a procedure to perform a risk assessment for the format, evaluate the risk, and select a long-term preservation strategy based on the information registered in the registry and information on the external signature and internal signature of the electronic record. We also reviewed the criteria for selecting appropriate long-term preservation strategies in the process and provided the criteria for adopting each detailed strategy of migration and emulation, which are long-term preservation strategies. And we implemented this process as a long-term preservation decision support system. This system can be used to provide guidelines for the maintenance, management, service and long-term preservation of information resources of electronic records in public institutions such as National Archives of Korea and Libraries.
Transportation of goods by rail in border areas requires considerable time, money, and human resources. Therefore, in this study, a blockchain-based non-stop passing system is proposed to solve this problem. In this study, each transit station and train are designated as one network node, and the corresponding node participates in the blockchain network to record and verify data. In the process, we will design a blockchain network using Docker and design a network interface. Without changing the data and information generated in the existing legacy clearance system, it is possible to configure a blockchain network to ensure the integrity and reliability of the data and to minimize the consumption of time and human resources. The railroad non-stop passing system aims to change the existing legacy system to a blockchain-based non-stop passing system.
최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.
이 연구는 광주학생독립운동과 독서회의 활동에서 생산된 자료수집과 자료해제를 통한 내용과 서지를 조사하여 독서회의 아카이브 형성과 효율적인 관리 방안을 제시하는데 있다. 이 연구는 문헌조사와 독립운동 관련 기관과 조직 등을 방문, 자료조사, 면담 등을 활용하여 이루어졌다. 연구의 결과는 광주학생독립운동의 의의, 3차례 발생, 참여학교와 학생 수, 독서회조직과 활동, 독립운동 참여형태, 광주학생독립운동 기록정보, 기록정보자원의 특징, 기록정보자원관리 현황, 기록정보자원의 수집체계와 아카이빙, 기대효과와 활용방안을 제시하였다.
중국 운남의 고유종으로 알려진 꼭두서니과의Ixora auricularis Chun & F. C. How ex W. C. Ko가 베트남에서 발견되었다. 이 종은 Ixora coccinea와 형태적으로 가장 비슷하지만, 잎의 기저는 이저이고, 측맥의 수가 많으며, 탁엽의 길이가 길고, 꽃받침 통의 길이가 짧으며, 화관의 끝이 도피침형, 화관내부의 부속체의 수가 더 많은 점에서 구분된다. 본 종에 대한 기재, 도해, 컬러사진과 함께 근연식물의 검색표를 제시하였다.
Larger benthic foraminifera (LBF) are a group of marine organisms that inhabit oligotrophic subtropicaltropical photic zones, commonly possess relatively large shells (i.e., tests) with a complex internal structure and host photosynthetic endosymbionts. In this study, we provide a new report of a LBF species belonging to the genus Sorites Ehrenberg, 1839, with a brief description and images of the test. The sediment samples were collected by SCUBA diving from the east coast of Jeju Island (South Korea). The discoidal test shape and annular series of chamberlets with a single row of apertures surrounded by rim indicate that these specimens belong to the genus Sorites, and this is the first record of the genus in Korea. The arrangement of early chamberlets, septular disposition, and the aperture details suggest that the specimens can be assigned to Sorites orbiculus(Forsskål in Niebuhr, 1775). Only three LBF species, including the present species, have been reported from Korean waters. The present study provides additional information for the evaluation of foraminiferal diversity including LBF in Korea and suggests the necessity of continuous investigations to understand the diversity of Sorites species in Korea.
Kim, Dowon;Kim, Minkyu;Kim, Yoon;Han, Seon-Sook;Heo, Jungwon;Choi, Hyun-Soo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권12호
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pp.69-76
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2022
본 논문에서는 MIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care) v2.0 데이터를 이용한 시계열 데이터의 정제 및 가공 방법을 제안한다. 더불어 해당 가공법을 기반으로 정제한 데이터셋을 활용하여 구축한 기계학습 기반의 욕창 조기 경보 시스템을 통해 해당 가공 방법의 유의성을 검증하였다. 구현된 욕창 조기 경보 시스템은 병변이 발생하기 전 12, 24시간에 미리 의료진에게 경보를 주는 시스템이다. 전자의무기록(Electronic Medical Record; EMR) 시스템과 연동하여 실시간으로 환자의 욕창 발생 위험도를 의료진에게 알려 중환자 의사결정을 지원하고, 나아가 효율적인 의료 자원 배분을 가능하게 한다. 여러 기계학습 모델 중 GRU 모델을 사용하였을 때, AUROC 평가지표를 기준으로 발생 전 12시간이 0.831, 24시간이 0.822로 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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