최근 국토의 산악자원을 활용한 철도를 도입하는 등 산악관광 활성화를 도모하려는 움직임이 나타나고 있으며, 친환경 교통수단으로의 철도수송 분담률을 증대시키려는 정책이 수행됨에 따라 단선철도의 복선화 및 선형개량 사업 등 전국 철도망이 확대되고 있는 추세이다. 그러나 "환경친화적 철도지침"에 따르면, 철도건설 시 고려해야 할 주요 환경영향평가항목으로 대기질, 수질, 지형 지질, 동 식물상, 자연환경자산, 소음 진동, 위락 경관 등 7개 항목을 선언적으로만 제시하고 있으며, 특히 동 식물상과 자연환경자산 항목에서는 법제적 측면에서 환경보호지역의 유무만을 고려하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 환경 생태적 가치를 정량적 평가항목으로 고려할 것을 제안하였고, 이를 계량적으로 뒷받침하기 위해 평가 지표와 평가 항목을 선정하고 각각의 주제도와 철도망을 중첩하여 분석하였다. 주요 지표로 자연성과 다양성을 선정하였고, 각 지표별 항목의 평점을 산정하여 철도개발지 선정에 반영하고자 하였다. 이와 같은 평가 방법을 활용하여 추후 환경친화적인 철도건설에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
외환위기 이후 본격적으로 시작된 외국계 대형 은행의 국내 진출 및 선진 금융상품의 수입은 국내 은행 산업 구조와 환경을 변화시키고 경쟁을 가속화시켰다. 앞으로 일어날 변화 및 추세에 대한 정확한 예측은 경쟁이 치열한 환경에서 국내의 은행이 생존하고 발전하기 위해 필수적인 요소이며 그 중에서도 대출 신청 고객에 대한 승인 여부에 대한 예측은 대출 상품이 은행 경영에 있어 가장 큰 비중을 차지하는 수익의 원천이자 신용 리스크 관리의 중심이 된다는 점에서 큰 의미가 있다. 따라서 본 논문에서는 대출 심사 결과의 예측 정확성을 높이기 위한 방법을 제시하고자 한다. 수행 단계로는 상관관계 분석과 특징선택 기법을 통해 대출승인 결과에 유의한 영향을 주는 예측변수들을 선별하고 선별된 변수로 2-Step 군집화 기법을 통해 고객을 군집화 하였다. 이후 각 군집에 LR, NN, SVM 기법을 활용하여 구축한 예측 모형을 적용하여 정확도가 가장 높은 모형을 찾아보았다. 최종적으로 기존 방식의 대출 심사 모형에 LR, NN, SVM 예측 모형을 적용했을 때 산출된 결과와 제안한 모형의 결과를 비교하여 예측의 정확도를 평가하였다.
Background: Immunoglobulin (Ig) light chain repertoire has been implicated as a critical determinant in regulation of autoreactive B cells and production of pathogenic anti-DNA antibodies in systemic lupus erythematosus (SLE). We analyzed the impact of Ig ${\lambda}$ chain repertoire on development of autoimmunity in patients with SLE. Methods: We obtained genomic DNA from individual peripheral CD19+ B cells of 3 untreated active SLE patients, and amplified $V{\lambda}$ rearrangements from each single cell by polymerase chain reaction. Results: A total number of 208 $V{\lambda}J{\lambda}$ rearrangements were analyzed. Analyzed sequences included 158 productive rearrangements and 50 nonproductive rearrangements. The differences in $V{\lambda}$ gene usage in the productive and nonproductive repertoire of SLE patients were found compared to the non-autoimmune individuals. $V{\lambda}$ gene, 9A was significantly overrepresented in nonproducative repertoire of SLE patients (P=0.016). In the productive repertoire, $V{\lambda}$ genes, 3L and 1E were found more often in the SLE patients (P=0.001, P=0.043). When the productive and the nonproductive repertoires were compared, 9A was found significantly less in the productive repertoire in the SLE patients (P=0.000). There were no significant differences in the $J{\lambda}$ gene usage between SLE patients and non-autoimmune individuals, but $J{\lambda}2/3$ gene was the most frequently used in SLE, whereas $J{\lambda}7$ gene was the most frequently used in the normal subjects. In the productive SLE $V{\lambda}$ repertoire, 9.4% of the total sequences employed identical CDR3. It was particularly striking to find 7 identical versions of the 1G-$J{\lambda}2/3$$V{\lambda}J{\lambda}$ rearrangements from one patient and 3 of the same sequence from another patient. Notably, identical $V{\lambda}$ junctions in the SLE patients utilized significantly more homologous joining compared to $V{\lambda}$ junctions of the normal adults (P=0.044). Conclusion: These data demonstrate regulation of ${\lambda}$ light chain expression in the SLE patients by selection of unique $V{\lambda}$ genes. Also, biased selection and clonal expansion of particular $V{\lambda}$ rearrangements are apparent in the SLE ${\lambda}$ repertoire.
그리드 시스템에서 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘을 사용한 태스크 스케줄링은 프로세서의 완전 연결된 환경에서 낮은 시간 복잡도와 높은 효율성을 보여준다. 하지만 기존 알고리즘은 태스크 간의 통신비용 및 옵티컬 그리드 환경에서 통신이 이루어지는 경로인 lightpath의 구성 과정을 충분히 고려하지 않았다. 본 논문에서는 옵티컬 그리드 환경에 최적화 된 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)를 계층화하여 태스크의 할당 우선순위를 결정하는 계층화 선택 알고리즘인 LSOG(Leveling Selection in Optical Grid)을 제안한다. 이 알고리즘은 동일한 계층 내 태스크들의 할당 우선순위를 결정할 때 부모 태스크와 통신비용이 가장 큰 태스크를 먼저 수행한 뒤 각각의 네트워크에서 태스크 간의 통신이 이루어지는 가장 짧은 길이의 경로를 고려한다. 이 과정은 옵티컬 그리드 환경에서 링크 리소스 사용을 최적화하여 스케줄링 과정의 통신비용을 개선시킨다. 기존의 알고리즘 중 ELSA (Extended List Scheduling Algorithm)와 SCP (Scheduled Critical Path) 알고리즘을 LSOG 와 비교한 결과 CCR 값의 증가와 네트워크 환경이 원활함에 따라 전체 스케줄링 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
언더레이 프로토콜은 2차 시스템이나 인지된 사용자가 1차 사용자의 품질 저하 없이 동일한 주파수를 사용하는 인지 기술이다. 또한, 무선 환경의 중계 특성으로 인해, 몇몇 노드는 도청 노드라고 불리며, 다른 통신 링크를 위한 정보를 수신한다. 이러한 이유로, 물리 계층의 보안은 도청의 발생을 막기 위해 보안 성취율을 고려하여 응용된다. 본 논문에서는, 물리 계층 보안과 간섭 제약 환경에서 증폭 후 전송 기법의 성능을 협력 통신 노드를 이용하여 분석한다. 이 모델에서, 중계기는 송신단에서 수신단으로의 신호 전송을 돕기 위해 증폭 후 전송 기법을 사용한다. 우수한 중계기는 기회주의적 중계기 선택 기법으로 선정되며, 단 대 단 보안 성취율을 기초로 한다. 시스템 성능은 보안 성취율의 정전 확률로 평가된다. 정전 확률의 상향, 하향 한계는 국제 통계 채널 상태 정보(CSI)에 기초하며, 또한, 닫힌계로 유도한다. 시뮬레이션 결과는 인지 네트워크는 1차 사용자로부터 충분히 멀 때, 중계기에서 도청 노드까지의 거리가 중계기에서 수신단까지의 거리보다 큰 경우 시스템 성능이 향상된 것을 보여준다.
커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.
본 연구는 글로벌 전자책 플랫폼의 부상 과정과 유형을 구글, 아마존, 애플에 대한 사례연구방법(case study method)으로 분석하였다. 글로벌 전자책 플랫폼들은 급격히 변화되는 디지털 기술 환경과 각자의 주어진 적합도 지형(fitness landscape)에 적응하는 과정을 뚜렷이 보여주고 있다. 적응과 진화 과정에서 결정적인 요인이 된 것은 고유한 선택 범주(distinct selection criteria), 자원 풍요도(degree of resource abundance), 개방적 혁신에 기반한 탐색 과정(search process)이다. 이 요인들을 기반으로 글로벌 전자책 플랫폼들은 종분화(種分化, speciation) 과정에서 니치(niche)를 창출하였으며, 초기 조건(initial condition)인 핵심 자원(key resource)에 따라 경로 의존적으로 진화하였다. 각각의 전자책 플랫폼들은 오픈 플랫폼(open platform)과 하이브리드 플랫폼(hybrid platform), 그리고 클로우즈드 플랫폼(closed platform)으로 진화하였다. 구글 이북(eBook)은 안드로이드 기반의 다양한 단말기를 통해 주체들이 직접 운영하며 참여하는 개방성과 확장성을 특징으로 하며, 아마존 킨들(Kindle)은 온라인 대형 서점에서 확장되어 단말기와 유무선 모바일 네트워크까지 아우르며 개방성과 폐쇄성을 동시에 지닌 플랫폼으로 성장하고 있다. 또한 아이북스 스토어(iBooks Store)는 아이폰과 아이패드 등 하드웨어 경쟁력과 폐쇄성 기반의 에이전시 모형으로 진화하고 있다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
Background: Patients with hematologic cancers have a risk of drug-related problems (DRPs) from medications associated with chemotherapy and supportive care. Although the role of oncology pharmacists has been widely documented in the literature, few studies have reported its impact on cost reduction. This study aimed to describe the activities of oncology pharmacists with respect to hematologic diseases and evaluate the associated cost avoidance. Methods: From January to July 2021, patients admitted to the department of hemato-oncology at Seoul National University, Bundang Hospital were studied. The activities of oncology pharmacists were reported by DRP type following the Pharmaceutical Care Network version 9.1 guidelines, and the acceptance rate was calculated. The avoided cost was estimated based on the cost of the pharmacy intervention, pharmacist manpower, and prescriptions associated with the intervention. Results: Pharmacists intervened in 584 prescriptions from 208 patients during the study period. The most prevalent DRP was "adverse drug event (possibly) occurring" (32.4%), followed by "effect of drug treatment not optimal" (28.6%). "Drug selection" (42.5%) and "dose selection" (30.3%) were the most common causes of DRPs. The acceptance rate of the interventions was 97.1%. The total avoidance cost was KRW 149,468,321; the net profit of the avoidance cost, excluding labor costs, was KRW 121,051,690; and the estimated cost saving was KRW 37,223,748. Conclusion: Oncology pharmacists identified and resolved various types of DRPs from prescriptions for patients with hematologic disease, by reviewing the prescriptions. Their clinical service contributed to enhanced patient safety and the avoidance of associated costs.
본 연구는 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수 그라우팅 공사의 과학적 및 공학적인 이론적 기반 체계적인 시공 프로세스를 개발하여 상대적으로 낙후된 국내 터널 차수그라우팅 공사의 시공품질을 어느 누가 시공을 하더라도 시공품질이 향상되며 지속적으로 유지하기 위한 목적으로 계획되었다. 개선된 터널 차수그라우팅의 주요내용은 크게 터널 차수그라우팅 적용구분과 그라우팅재료에 대한 정의, 지하수 수압조건의 그라우팅과 지하수유입에 대한 상관관계 분석, 암반의 특성인자연구 및 그라우팅 시공시 필요한 요소기술 및 주입관리기술들에 검토가 될 수 있다. 세계적인 연구의 추세를 살펴보면 이론적 기반 과학 및 공학적인 그라우팅 분야의 연구가 북유럽국가 (스웨덴, 핀란드, 노르웨이 등), 일본, 독일 및 미국 등을 중심으로 활발하게 진행하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 터널 차수 그라우팅 시공기술들의 요소들에 대한 이론적인 분석을 통해 알고리즘을 정립하여 터널 차수 그라우팅 시공을 효과적으로 할 수 있는 시공 프로세스를 포함한 통합 솔류션을 제공하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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