국내외적으로 V2X 통신기술을 접목한 C-ITS 사업 및 자율주행 고도화 실증연구가 활발히 진행되고 있다. 실증 초기 1단계에서는 경고메시지, 차량주행정보, 교통정보 등의 방송서비스에서 점차 실시간성을 요구하는 군집주행, 원격주행, 인식정보공유 등의 고도화된 서비스로 발전하고 있다. 또한, 네트워크 서비스 고도화를 위해 전송속도와 지연시간 등을 개선하기 위한 기술개발이 여러모로 진행되고 있다. 본 논문에서는 3GPP 표준 기반 C-V2X 기술을 바탕으로 안정적인 드로이드 형태의 저속 로봇의 원격주행 서비스 제공을 위해 네트워크 지연시간 측면에서 요구사항을 분석하였다. 원격주행 성능평가를 위해 오퍼레이터를 포함한 시스템 모델링을 통한 시뮬레이션을 수행하였고, 해당 실험 조건에서 90% 이상의 성능 만족을 위해 30ms 이내의 코어 및 액세스 네트워크 지연시간이 요구된다는 것을 알 수 있었다.
소음공해는 인간과 해양환경에 악영향을 끼치며, 선박과 해양구조물에서 발생하는 유동소음을 예측을 통해 소음에 대한 안전성을 평가하고 해양환경을 보존할 수 있다. 기존 수중구조 유동소음 해석기법은 전산유체역학과 FW-H음향상사식을 이용한 하이브리드법 기반이다. FW-H는 무한공간에서의 음향전파를 가정하여 소음해석을 수행하기 때문에 음파의 반사와 산란, 회절의 영향이 나타나는 근접장 해석이 제한적이다. 반면 격자볼츠만기법 기반의 직접법 유동소음해석을 수행하면 근접장 음향효과를 소음해석에 반영할 수 있다. 직접법 해석은 유동과 소음이 연성된 해석이 수행되고 구조경계에서의 반사와 회절, 유동에 의한 매질 불균일성에 따른 산란효과가 반영된다. 그간 격자볼츠만기법이 수중조건에서 수치적으로 불안정하여 수중환경에 적용이 불가능했다. 하지만 수중환경에서 사용할 수 있는 DM-TS 격자볼츠만기법 충돌연산자가 개발되어 수중으로 확장이 가능해졌다. 본 연구에서는 파이프내 원형구멍에 대하여 격자볼츠만기법 해석을 수행해 수중 유동소음해석이 가능함을 보였다. 격자볼츠만기법 해석을 통해 도출한 유동과 소음을 각각 실험과 비교하여 해석의 신뢰도를 확보하였다. 파이프내 유동소음에 의한 주요 압력 피크가 해석에 반영되었으며 이를 통해 격자볼츠만기법을 이용한 근접장 유동소음해석이 가능함을 확인했다.
본 연구는 서울지역의 3개 여행사에서 서로 다른 업무를 하며 입사연도도 다른 종사원을 대상으로 개별 심층인터뷰를 진행하였다. 그리고 감정노동의 해결을 위해 숲 치유프로그램이 어떤 긍정적인 영향을 미치는지 대해 조사분석하였고, 연구결과가 여행사와 숲 치유 운영자에게 모두 도움을 주고자 하였다. 분석결과, 먼저 H 여행사 대상자는 2018년 4월 가평지역 숲 치유 체험장에서 인터뷰를 실시하였고 입사 5년차 여성으로 직무는 오퍼레이터였다. 고객서비스 과정에서의 감정노동으로 우울증까지 오는 어려움을 겪었고 숲 치유를 통해 긍정적인 효과가 있다고 하였다. 다음으로 M 여행사 대상자는 2018년 5월 의왕지역 숲 체험장에서 인터뷰를 실시하였고 여성으로 입사 7년차로 직무는 상품기획이었다. 고객과의 업무 속에서 감정노동이 발생하여 신체적인 병까지 얻은 사례로 참가자는 숲의 안정감, 사람들의 인간미 특히 목공예에 관심이 많았다. 프로그램에 대해 만족감을 보였고 재방문의 의지도 있었다. 마지막으로 R 여행사 참가자는 2018년 6월 서울지역 숲 체험장에서 인터뷰를 실시하였고 남성으로 입사 10년차이고 직무는 투어컨턱터였다. 출장과 복잡한 업무 속에서 감정 노동을 경험하였고 심지어 분노라는 감정으로 참을 수 없는 상황까지 느꼈던 어려움이 있었다. 그러한 어려움을 해결하고자 지리적으로 가까운 곳에서 숲 체험을 하였고 큰 도움을 받았다고 하였다.
Won Seok, Lee;Hee-Jin, Yang;Sung Bae, Park;Young Je, Son;Noah, Hong;Sang Hyung, Lee
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제66권1호
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pp.90-94
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2023
Objective : Cubital tunnel syndrome, the most common ulnar nerve entrapment neuropathy, is usually managed by simple decompression or anterior transposition. One of the concerns in transposition is damage to the nerve branches around the elbow. In this study, the location of ulnar nerve branches to the flexor carpi ulnaris (FCU) was assessed during operations for cubital tunnel syndrome to provide information to reduce operation-related complications. Methods : A personal series (HJY) of cases operated for cubital tunnel syndrome was reviewed. Cases managed by transposition and location of branches to the FCU were selected for analysis. The function of the branches was confirmed by intraoperative nerve stimulation and the location of the branches was assessed by the distance from the center of medial epicondyle. Results : There was a total of 61 cases of cubital tunnel syndrome, among which 31 were treated by transposition. Twenty-one cases with information on the location of branches were analyzed. The average number of ulnar nerve branches around the elbow was 1.8 (0 to 3), only one case showed no branches. Most of the cases had one branch to the medial head, and one other to the lateral head of the FCU. There were two cases having branches without FCU responses (one branch in one case, three branches in another). The location of the branches to the medial head was 16.3±8.6 mm distal to the medial epicondyle (16 branches; range, 0 to 35 mm), to the lateral head was 19.5±9.5 mm distal to the medial epicondyle (19 branches; range, -5 to 30 mm). Branches without FCU responses were found from 20 mm proximal to the medial condyle to 15 mm distal to the medial epicondyle (five branches). Most of the branches to the medial head were 15 to 20 mm (50% of cases), and most to the lateral head were 15 to 25 mm (58% of cases). There were no cases of discernable weakness of the FCU after operation. Conclusion : In most cases of cubital tunnel syndrome, there are ulnar nerve branches around the elbow. Although there might be some cases with branches without FCU responses, most branches are to the FCU, and are to be saved. The operator should be watchful for branches about 15 to 25 mm distal to the medial epicondyle, where most branches come out.
본 연구는 브랜드와 브랜딩에 초점을 맞춰 국내 최대 음식배달 서비스 플랫폼 배달의민족(배민)의 성장과 시장지배 과정을 '오리지네이션' 관점에서 분석한다. 배민은 플랫폼화된 모빌리티 서비스의 한 가지 사례로, '오리지네이션'은 그러한 서비스 브랜드에 적합한 개념적, 이론적 탐구 프레임으로 간주된다. 여러 가지 한계를 표출한 신고전적 접근과는 달리, 오리지네이션은 오늘날의 플랫폼화된 모빌리티 서비스에서 나타나는 불완전경쟁, 불완전정보, 독과점적 '브랜드 지대'의 현안을 다루는 대안적 프레임으로서 유용하기 때문이다. 배민 브랜드의 오리지네이션 분석은 다양한 텍스트 자료에 근거해 이루어졌고, 분석에서는 배민의 사회·공간적 일대기에 결부된 담론적, 상징적 측면에 특히 주목했다. 이를 통해, '민족성'에 기초한 국가적 오리지네이션이 배민 브랜드와 브랜딩의 중요한 축임을 확인했다. 다른 한편으로, 브랜드 소유주로서 배민이 촉진하고 소비자가 동참하는 장소기반의 오리지네이션 형태도 파악했다. 그러나 이러한 지리적 결합과 오리지네이션은 온전하게 정착되지 못한 것으로 보인다. 초국적기업에 합병되고 금융화 과정에 노출되면서, 기존의 오리지네이션은 심각한 도전적 상황에 놓이게 되었고 브랜드 반달리즘(vandalism)이나 반브랜드 운동에 대한 취약성도 높아졌다. 이러한 오리지네이션의 위기적 상황은 오늘날 '플랫폼 자본주의'가 조성한 모순과 연관되는 것으로 보인다.
1991년 2월 미하마원전에서 발생한 증기발생기 세관 파열사고에 대한 경험을 바탕으로, 본 사고에 대한 고리 1호기의 대처능력을 평가하기 위하여 해석을 수행하였다. 고리 1호기의 계통설계 및 운전조건은 미하마 2호기와 아주 유사하기 때문에 고리 1호기에서 발생한 가상의 증기발생기 세관 파열사고시의 사고경위 및 전개에 대한 평가가 필요하였다. 해석은 고리 1호기 EOP를 근거로 현실적으로 가능하게 수행되었다. 해석결과, 파열된 세관을 통한 누출은 사고후 약 40분 후에 정지되었으며, 고리 1호기는 유사한 증기발생기 세관 파열사고의 경우 충분한 대처능력이 있음을 보였다. 그러나, SI 신호작동후 소외전원으로 부터의 비안전등급 AC전원으로 단절되는 설계에 대한 재고가 필요하며, EOP의 운전절차가 운전원의 적절한 판단을 요구하기에는 다소 충분치 못함을 보였다. 또한 미하마 원전의 사고를 실험적으로 모사한 LSTF의 실험결과를 이용 해석코드인 RELAP5/MOD3의 평가능력에 대하여 해석을 수행하였다. 해석결과 코드는 사고 초기의 누설량 예측을 제외하고는 일반적으로 실험결과와 잘 일치하고 있음을 보였다.
영광 3호기는 국내에서 노심보호계통으로_ 노심보호연산기 (CPC)를, 노심감시계통으로 노심운전제한 감시계통 (COLSS)을 사용하는 최초의 원자력발전소이다. CPC는 핵비등 이탈율 및 국부 설출력밀도를 실시간으로 계산하여 노심 조건이 설계 제한치를 초과하면 원자로를 정지시키도록 설계되었다. COLSS는 운전원에게 핵비등 이탈율/선형열출력 여유도, 사분출력 경사비, 및 축방향 출력편차에 대한 기술지침서의 운전제한치을 적용하는데 도움을 제공하고 운전제한치를 초과하는 경우, 경보를 제공하도록 설계되었다. 영광3호기 초기 시운전시험 동안, 다양한 노심 조건에서 CPC/COLSS의 성능을 검증하고 최적의 교정 상수를 얻기 위하여 광범위한 CPC /COLSS 관련시험이 수행되었다. 대부분의 시험결과는 시험허용 범위를 만족하였고, 시험허용 범위를 불만족한 경우에는 시험결과를 분석, 평가하여 문제점을 해결하였다. 각 시험결과를 분석, 평가한 결과 영광 3호기에서 CPC/COLSS가 설계된 데로 성공적으로 설치, 운전되는 것을 확인할 수 있었다.
데이터에 내재되어 있는 특이 패턴을 찾고자 데이터 분석을 할 때에 보통 다차원적인 데이터 집계를 하는데, 이때에 표준 SQL 쿼리를 사용해도 좋지만 쿼리가 아주 복잡해진다는 단점이 생기게 된다. 쿼리가 복잡해지면 표준 테이블을 여러 번 참조해야 되고 결과적으로 쿼리의 성능이 저하된다는 뜻이다. OLAP 쿼리는 복잡한 것이 대다수이기 때문에 SQL 쿼리를 대신할 새로운 집계용 연산자인 데이터 큐브를 간단히 불러 큐브를 만들 필요가 생기는 것이다. 집계를 하고, 부분 합을 구하는 것과 같은 OLAP 업무를 지원해 주는 것이 데이터 큐브이다. 이러한 데이터 큐브를 작성하는데 관련된 집계함수에는 여러 가지가 있는데, 이를 분배적 함수, 대수적 함수 그리고 전체관적 함수의 3가지로 분류할 수 있다. 이 중, SUM, COUNT, MAX, MIN과 같은 분배적 함수는 데이터 큐브를 작성하는 데에 직접사용 할 수 있고, AVG와 같은 대수적 함수는 매개함수를 활용하면 사용가능 하다고 알려져 있다. 즉, AVG 자체는 분배적 함수가 아니지만, (SUM, COUNT)와 같은 매개함수로 분배적 함수가되기 때문에 매개함수를 이용하여 구하면 된다는 뜻이다. 그러나 본 연구에서는 (SUM, COUNT)와 같은 매개함수를 통해 AVG를 구하는 것이 OLAP 큐브 작성에 적용시킬 수 없다는 사실을 확인했으며, 결과적으로 이 매개함수를 활용하면 잘못된 결론에 다다르고 그릇된 의사결정을 하게 된다는 사실을 확인하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 집계함수 AVG를 OLAP 큐브에 적용시켰을 때의 여러 문제점을 밝혀내고 또한 이들 문제점을 해결할 방안을 찾고자 하는 데에 목적을 두고 있다.
본 연구의 목적은 예비가맹사업자가 창업을 준비할 때 프랜차이즈가 성공할 수 있는 가맹본부를 선별할 수 있는 기준을 살펴보고, 프랜차이즈 사업의 위험요소 감소와 성공적인 방향을 제시하는데 의의가 있다. 특히 공정거래위원회에서 제시하고 있는 정보공개서 분석을 중심으로 도출된 2922 표본 중 2개년도, 가맹점 10개 이상 등의 조건과 결측치를 제외한 511개의 표본을 대상으로 분석하였다(2012년 8월 20일 기준). 선행연구를 통한 프랜차이즈 특성을 도출하였고, SPSS 18.1을 통해 빈도분석과 회귀분석을 실시하여 특성분석과 가맹점 사업성과 간의 영향을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 프랜차이즈 본부 특성은 전반적으로 소상공인이나 중소기업 규모(총점포 수, 재무재표 등)로 운영되고 있으며, 대부분 업종이 기타 외식에 집중되어 있었다. 특히 프랜차이즈의 영업지역의 보호라는 관점에서 비보호를 대부분 채택하고 있다. 둘째, 프랜차이즈 특성과 성과간의 관계에서 연평균매출액과 당기순이익에서는 영향을 미치는 것으로 나타났으나 성장률에 해당되는 가맹점증가율 지표에는 영향을 미치지 못하는 것으로 도출되었다. 마지막으로 프랜차이즈 특성들과 성과간의 차이분석에서는 업종구분을 제외한 대부분의 특성들이 연평균매출액과 연평균당기순이익에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 가맹점증가율에는 차이가 없는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 지속가능한 성장이 될 수 있는 방안이 마련해야 하며, 프랜차이즈의 권익보호를 위한 발판을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 공시된 데이터를 바탕으로 관계에 관한 연구를 해보았다는 점에서 의의가 있다.
Background: Surgical resection is the standard treatment for early-stage lung cancer. Since postoperative lung function is related to mortality, predicted postoperative lung function is used to determine the treatment modality. The aim of this study was to evaluate the predictive performance of linear regression and machine learning models. Methods: We extracted data from the Clinical Data Warehouse and developed three sets: set I, the linear regression model; set II, machine learning models omitting the missing data: and set III, machine learning models imputing the missing data. Six machine learning models, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), Ridge regression, ElasticNet, Random Forest, eXtreme gradient boosting (XGBoost), and the light gradient boosting machine (LightGBM) were implemented. The forced expiratory volume in 1 second measured 6 months after surgery was defined as the outcome. Five-fold cross-validation was performed for hyperparameter tuning of the machine learning models. The dataset was split into training and test datasets at a 70:30 ratio. Implementation was done after dataset splitting in set III. Predictive performance was evaluated by R2 and mean squared error (MSE) in the three sets. Results: A total of 1,487 patients were included in sets I and III and 896 patients were included in set II. In set I, the R2 value was 0.27 and in set II, LightGBM was the best model with the highest R2 value of 0.5 and the lowest MSE of 154.95. In set III, LightGBM was the best model with the highest R2 value of 0.56 and the lowest MSE of 174.07. Conclusion: The LightGBM model showed the best performance in predicting postoperative lung function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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