기존의 많은 돌발상황 자동감지 알고리즘은 복잡한 구조와 계산 과정, 수많은 매개변수, 그리고 필터링/평활화 같은 선 작업 때문에 지속적인 유지관리가 사실상 중단된 상태이고 오보율 또한 높아 많은 교통관리센터로부터 기피 대상이 되고 있는 등 돌발상황감지의 주력 수단으로서 자동 알고리즘의 지위가 위태해진 현실은 매우 우려할만하다. 본 연구에서는 상대 점유율과 속도 항을 활용하여 적체 교통량이라는 신 개념을 도입, 구조가 아주 간단하면서도 검측 원시자료의 보정이 거의 필요 없는 DiFI(Displaced Flow Index) 기반의 돌발상황 자동감지알고리즘을 개발하였다. DiFI 알고리즘의 성능평가는 2003년도 내부순환로 검지기자료를 활용하여 검증을 수행하였으며, 2011년도 경부고속도로 검지기 자료를 수집 정리하여 이식성 검사를 이행하였다. 성능평가는 검지율, 오보율, 평균검지시간, 기타 CR, CI, PI를 사용하였는데 100%의 검지율과 2.99%의 낮은 오보율, 1분을 약간 초과하는 평균검지시간을 보였다. 이는 SAO는 물론 국내 현장에 가장 많이 접목된 APID 및 DELOS 등과 비교해서도 모든 면에서 우월한 성능을 보이는 것이었다.
식품에서 글라이포세이트와 글루포시네이트의 함량 기준은 구체적이며 분류가 잘 되어있다. 그러나 동물 사료나 먹이에서의 함량 기준은 비교적 구체적이지 못하며 분류가 미흡한 편이다. 또한 인간에게 미치는 위험에 대해서는 지속적인 논의는 이루어지고 있는 반면에, 동물에게 미치는 위험성은 충분한 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 동물이 글라이포세이트를 섭취하는 경로로 추정되는 사료에서의 분석법을 확립하였다. 25% 메탄올을 이용한 용매추출, 원심분리 후 고체상추출로 정제한 후, 농축하여 LC-MS/MS를 이용하여 정량 분석하였다. 분석법 검증은 검출한계, 정확도 및 정밀도 시험을 통해 진행하였다. 확립된 시험법의 검출한계는 글루포시네이트 $1.8{\mu}g/kg$, 글라이포세이트 $2.4{\mu}g/kg$ 이었다. 정확도는 94.4~103.4%, 정밀도는 1.5~7.2%의 범위로 나타났다. 동물 사료(n=13)를 분석법을 적용시켜 분석한 결과 글루포시네이트는 한 개의 시료에서 검출되었고($ND{\sim}8.8{\mu}g/kg$), 글라이포세이트는 한 개의 시료를 제외한 모든 시료에서 검출($ND{\sim}337.0{\mu}g/kg$)되었다.
종자보증의 목적은 종자의 유전적 순수성과 품종의 혈통을 보장하는 것이다. 본 연구는 골프장에 사용되는 켄터키 블루그래스 종자의 품질 보증 규정과 절차에 대한 정보를 제공하기 위하여 행하여졌다. 연구 방법은 미국3개주(와싱턴, 아이다호, 오리건주)의 종자 보증과정과 종자 품질 보증 규정을 비교 분석하였다. 보증과정은 포장과 실험실 내에서의 최소 종자품질기준을 만족하여야 한다. 종자 수확포장은 정해진 수준의 종자를 파종하여야 하고, 다른작물로부터 일정거리를 격리하여야 한다. 더구나 수확포장은 청결하며 금지잡초로부터 안전하여야 한다. 종자보증 시험은 발아율, 순수종자 백분율, 이종종자, 잡초 및 이물질 함량 검사를 포함한다. 품질보증종자와 뗏장용 종자의 품질기준은 3개 주에서 비슷하였다. 뗏장용 종자의 품질 기준은 최대 0.02%, 품질보증종자의 경우에는 0.3% 이내의 잡초종자 함량을 허용 기준치로 제한하고 있다. 이러한 종자품질기준은 종자의 품질을 보장하고 골프코스의 잔디조성 품질을 보장하고 있다.
본 연구는 체질푸드가 간호사의 자연치유력증진에 있어서 스트레스 감소와 NK세포 활성도에 미치는 영향에 대해 밝히고자 하였으며, 이를 통해 체질푸드가 인간의 건강 예방과 치유에 효과적인지를 고찰하였다. 연구는 경기도 한 종합병원에서 현재 1년 이상 근무 경력이 있는 간호사 22명을 대상으로 30일 동안 진행되었다. 본 연구에서는 스트레스 측정을 위해 유비오맥파측정기(uBioClip v70)를 사용하였고 NK세포 활성도에 대해서는 혈액검사를 통해 진행하였다. 수집된 자료처리는 통계분석 프로그램인 SPSS 21을 통해 대응표본 t검증으로 진행하였으며, 황제내경과 장상학에 근거한 체질분류 후 참여자의 체질에 알맞은 체질 푸드를 제공하여 실시하였다. 연구 결과, 체질푸드의 스트레스 감소에 미치는 영향은 유의한 정(+)의 효과를 나타내었고, NK세포 활성도에 대해서 체질푸드가 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구는 의의는 다음과 같다. 첫째, 현대인의 건강을 위협하는 주 요소인 스트레스에 대해 체질푸드를 통한 자연치유력 강화가 스트레스에 대한 저항력을 높여줌으로써 질병에 대한 예방 효과가 있다는 점이다. 둘째, 질병의 예방과 치료에 있어서 면역세포 활성도는 매우 중요한데, 체질푸드를 통한 NK세포 활성도를 높여줌으로써 인체의 자연치유력을 증대시킬 수 있다는 점이다.
There was a difference in recognition of respirators according to the educational performance environment. they were showed higher recognition of respirators of group by internal and external mix trainer, less than 6 months, over 1hour, more than 5 times, variety of education. To identify the relationship between types of job classification(typical and atypical)and the levels of recognition of respirators, a total of 153 workers in a business workplace. mainly, typical workers showed higher recognition of respirators than atypical workers. Training of correct wearing showed high demands both typical and atypical workers. Descriptive statistics(SAS ver 9.2)was performed. the results of recognition of respirators were analyzed the mean and standard deviation by t-test, and anova, fit factor is used geometric means(geometric standard deviation), paired t-test, Wilcoxon analysis(P=0.05). Particulate filtering facepiece respirators (PFFR) is one of the most widely used items of personal protective equipments, and a tight fit of the respirators on the wearers is critical for the protection effectiveness. In order to effectively protect the workers through the respirators, it is important to find and evaluate the ways that can be readily applicable at the workplace to improve the fit of the respirators. This study was designed to evaluate effects of mask style (cup or foldable type) and donning training on fit factors (FF) of the respirators, since these are available at various workplace, especially at small business workplace. A total of 40 study subjects, comprised of employment type workers in metalworking industries, were enrolled in this study. The FF were quantitatively measured before and after training related to the proper donning and use of cup or foldable-type respirators. The pass/fail criterion of FF was set at 100. After the donning training for the cup-type mask, fit test were increased by 769%. but foldable-type mask was also increased after the donning training, the GM of FF for the foldable-type mask and it's increase rate were smaller as compared to the cup-type mask. Furthermore, the differences of the increase rates of the GM of FF in employment type of the subjects were not significantly for the foldable-type mask. These results imply that the raining on the donning and use of PFFR can enhance the protection effectiveness of cup or foldable-type mask, and that the training effects for the foldable-type mask is less significant than that for the cup-type mask. Therefore, it is recommended that the donning training and fit tests should be conducted before the use of the PFFR, and listening to workers opinion regularly.
정보보안시스템을 무력화하는 공격이 나타남에 따라, 정보보안제품의 취약성을 분석하는 보안 테스팅에 대한 관심이 높아지고 있다. 보안제품 개발의 주요 단계인 침투 테스팅은, 공격자가 악용할 수 있는 취약성을 찾기 위해 컴퓨터 시스템을 실제적으로 테스팅하는 것이다. 침투 테스팅과 같은 보안 테스팅은 대상 시스템에 대한 정보 수집, 가능한 진입점 식별, 침입 시도, 결과 보고 등의 과정을 포함한다. 따라서 취약성 분석 및 보안 테스팅에서 일반성, 재사용성, 효율성을 극대화하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는, 정보보호제품이 자신의 보안 기능을 무력화하거나 우회하는 공격에 대응할 수 있는 자체보호기능 및 우회불가성을 제공하는 가를 평가할 수 있는 위협분석 기반의 소프트웨어 보안 테스팅을 제안한다. 위협분석으로 취약성을 식별한 후, 보안 테스팅의 재사용성과 효율성을 개선하기 위해 소프트웨어 모듈과 보안 기능에 따라 테스팅 전략을 수립한다. 제안기법은 위협 분석 및 테스팅 분류, 적절한 보안테스팅 전략 선정, 보안 테스팅으로 구성된다. 사례연구와 보안테스팅을 통해 제안 기법이 보안 시스템을 체계적으로 평가할 수 있음을 보였다.
치매 증상의 진행 지연 및 관리비용의 절감을 위해서는 치매를 조기에 발견하여 관리하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 치매와 관련된 인지신경학적 손상을 측정할 수 있는 간단한 그림검사인 도형모사검사를 개발하여, 치매 선별 가능성을 확인하고자 하였다. 또한, 도형모사검사의 이미지 데이터에 대한 기계학습을 통해 검사 채점의 자동화 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 270명의 일반 및 손상집단 참가자들에 대하여 도형모사검사, MMSE-DS, 그리고 시계그리기 검사를 수행하였다. 분석 결과, 도형모사검사의 점수는 높은 내적 일치도를 보였을 뿐만 아니라, 다른 두 검사 점수와 유의한 상관을 보여 검사의 타당성을 확인하였다. 세 검사의 치매 선별 정확도를 비교하기 위해 판별분석을 시행한 결과, 다른 두 검사와 비교했을 때 도형모사검사가 일반 및 손상 집단을 각각 90.8% 및 77.1%의 정확도로 예측하여, 집단에 대한 예측 수준이 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 또한, 신경과 진단을 통한 임상 결과를 통해, MMSE-DS를 통해 선별하지 못했던 치매 사례들을 도형모사검사를 이용하여 선별할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로, 도형모사검사의 이미지 데이터를 이용한 기계학습을 수행한 결과, 73.70%의 정확률로 집단을 예측하는 것을 확인하였다. 본 연구는 기존에 사용되어 온 치매 선별 검사의 한계를 보완하여, 시행과 채점이 간편한 새로운 그림검사를 개발하였다는 점에서 의의를 지닌다.
Background: Over the past few decades, various goals have been defined to reduce the mortality of children caused by acute lower respiratory infections (ALRIs) worldwide. However, few spatial studies to date have reported on ALRI deaths. Purpose: We aimed to assess the spatial modeling of mortality from ALRI in children under 5 years of age during 2000-2017 using a global data. Methods: The data on the mortality of children under 5 years old caused by ALRI were initially obtained from the official website of the World Health Organization. The income status of their home countries was also gathered from the Country Income Groups (World Bank Classification) website and divided into 5 categories. After that, in the ArcGIS 10.6 environment, a database was created and the statistical tests and related maps were extracted. The Global Moran's I statistic, Getis-Ord Gi statistic, and geographically weighted regression were used for the analyses. In this study, higher z scores indicated the hot spots, while lower z scores indicated the cold spots. Results: In 2000-2017, child mortality showed a downward trend from 17.6 per 100,000 children to 8.1 and had a clustered pattern. Hot spots were concentrated in Asia in 2000 but shifted toward African countries by 2017. A cold spot that formed in Europe in 2007 showed an ascending trend by 2017. Based on the results of geographically weighted regression test, the regions identified as the hot spots of mortality from ALRI in children under 5 years old were among the middle-income countries (R2=0.01, adjusted R2=8.77). Conclusion: While the total number of child deaths in 2000-2017 has decreased, the number of hot spots has increased among countries. This study also concluded that, during the study period, Central and Western Africa countries became the main new hot spots of deaths from ALRI.
국제해사기구에서는 선박에서 배출되는 질소산화물 및 이산화탄소 등에 관한 환경규제를 꾸준하게 강화하고 있다. 이에 친환경 요소를 바탕으로 하는 전기추진시스템의 수요가 증가하고 다양한 선박에 적용되며 연구개발이 꾸준하게 진행되고 있다. 전기추진시스템은 신뢰성을 높이고 선내 배치를 용이하게 하기 위한 이중화 구성이 주로 채택되며 실제 장비나 공간을 가상 세계에 쌍둥이처럼 구현하고 현실 세계의 정보와 데이터를 가상 세계와 통합하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 미리 예측할 수 있는 디지털트윈 기술의 접목을 통하여 전기추진시스템의 안전성 확보를 위한 연구 또한 매우 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기추진선박의 디지털트윈 기술개발을 위한 전력관리시스템 이중화에 대한 검증을 FMEA를 바탕으로 분석 후 선급에서 제시하는 이중화 FMEA 기준을 바탕으로 실제 선박 운항 조건에서 전력관리시스템의 단일 장비 고장의 일차 피해와 이차 피해 및 전체 시스템의 영향을 분석하여 추가 피해를 방지하기 위한 보상기능으로 전력관리시스템의 역할과 알고리즘을 제안하였으며 실제 테스트를 통해 추진력 보존이 개선되었음을 검증하였다.
본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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