굴 양식장 및 주변해역에서 얻어진 SAR 자료의 반사강도 및 레이더 간섭위상에 대한 분석을 실시하였다. 진폭영상에서는 매우 강한 역산란 현상이 관측되었으며, 이는 수평막대에 의한 이차산란(double bounce) 신호에 의한 것으로 해석된다. 굴 양식장 구조물은 IKONOS와 같은 고해상도 광학영상 외에는 관측 할 수 없으며, 이는 레이더 영상의 활용이 매우 유용하다는 것을 잘 보여준다. 연구지역에서 나타나는 SAR 진폭영상 화소값은 조위와는 상관관계가 거의 없으며, 이보다는 파장, 편광, 관측방향에 더 민감한 것으로 나타났다. L-밴드 HH-편광 신호가 수평막대에 수직의 관측방향을 가질 때 가장 큰 반사강도를 나타낸다. 또한 JERS-1 SAR 영상을 이용하여 해수면에서 최초로 매우 높은 긴밀도를 유지하는 21개의 간섭도를 생성하였다. 이들 간섭도의 fringe 변화율은 일차적으로 altitude of ambiguity와 매우 밀접한 관계를 갖는다. 이를 역함수를 이용하여 최적화된 모델로 위상을 제거한 후 얻어진 잔여간섭위상은 조위 변화와 선형의 관계를 보이며, 이는 SAR를 이용한 조위차 관측의 가능성을 제시한다. 그러나 직선 회귀식의 최소제곱근 오차는 11.7 cm로 정밀도가 아직 실제 활용 가능한 정도는 아니며, 정밀도를 높이기 위해 앞으로 다중편광 SAR 자료를 이용한 추가적인 연구가 필요하다.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
한국의 전통악기, 대금은 악기의 특이한 음색과 다양한 기법으로 한국의 고유한 아름다움을 전하면서 동시에 국제적으로 관심을 받고 있다. 대금 연주가 및 음악인류학 연구자로서 활동하고 있는 본인은 대금 연주를 통해 클래식, 동아시아 음악, 전자 음악, 재즈 등 다양한 배경을 가진 연주가들과 한국 외 세계 여러 곳에서 협업을 진행해 왔다. 공연을 기반으로 한 협업은 음악간의 문화적 간극을 극복하고자 한 빅토르 터너 (Victor Turner)가 주장한 '다문화적 퍼포먼스 (Intercultural Performances)'를 지향하는 연구 주제와 병행하여 진행되었다. 본 연구는 그 중의 한 예로서 한국 전통 음악과 클래식 음악의 협업을 기반으로 한 공연 연구이다. 본 연구의 분석 대상은 본인이 한국의 저명한 작곡가 김대성(1967년생)에게 위촉한 대금과 서양 악기를 위한 두 곡, '님'과 '청'을 기반으로 이루어져 있다. 협업 내용은 리차드 셰크너 (Richard Schechner)의 공연 이론 (Performance Theory)을 기반으로 음악 인류학 및 공연 연구의 핵심적인 문제를 다루고 있다. 본 공연 연구의 목적을 두 가지로 나눌 수 있다. 첫번째, 대금의 현대화 과정을 클래식 음악의 문맥 안에서 구체적으로 살펴 보고자 한다. 두번째, 본 공연 작업은 영상과 음원 등의 자료를 이용해 분석되고 이를 마이클 텐저 (Michael Tenzer)의 '문화적 상대화 (Cultural Relativism)' 개념에 적용시켜 본다.
기술의 발전으로 다양한 부품의 개발 및 상용화는 가능 하였으나, 이에 따라 부품의 단종 주기는 단축 되었다. 이는 수천 품목 이상의 부품을 활용하여 개발하고, 장기간 운영하는 무기체계의 수리 부속 보급을 어렵게 하였으며, 무기체계 운용 가용도 저하의 주요 원인으로 작용하였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 미국 등은 전담 기구를 만들어 대응하고 있으며, 국내에서는 상용 부품단종 예측도구를 활용하여 단종을 예측하고 관리하고 있다. 하지만 상용 부품단종 예측도구에서 단종 정보가 제시되지 않는 부품에 대한 대응 및 관리는 부재한 실정이다. 이에 본 연구에서는 상용 부품단종 예측도구에서 제공하는 부품에 대한 정형, 비정형 빅데이터를 수집하고, 데이터 전처리 및 Embedding 과정을 거쳐, 신경망 학습 알고리즘을 적용하여, 상용 부품에 대한 단종 정보 (LC Risk, YTEOL)를 예측하는 방안을 제시하였다. 또한 제시된 모델의 예측 성능을 데이터 기술 통계량과 비교 평가 하여, 본 연구에서 제시한 학습 모델의 타당성을 검증 하였다. 결론에는 본 연구의 활용 방안과 한계점 및 발전 방향에 대하여 기술 하였다.
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.
제 4차 산업혁명의 새대를 맞아 빅데이터와 클라우드, IoT, AI와 같은 최신기술들을 활용한 새로운 직업들이 늘어나고 있다. 다양한 산업의 현장에서는 IT와 산업분야를 융합시킬수 있는 인재를 필요로하고 있으나, 이러한 융합형 인재는 부족한 실정이다. 본 연구는 재취업 준비 중인 교육생에 대한 IT융합창업교육이 학습효과와 교육성과에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 재취업 준비 교육생 160명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석을 위하여 SPSS 22.0 프로그램을 통해 빈도분석과 신뢰도분석, 상관관계분석 및 다중회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 재취업 준비 중인 교육생의 IT융합창업교육은 하위요인인 교육내용과 강사, 학습구성원의 만족도가 학습효과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 취업 교육생의 IT융합창업교육은 하위요인인 교육내용, 강사, 학습구성원의 만족도가 교육성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 IT융합 분야 창업 활성화를 위한 창업 지원제도 마련의 기초자료가 될 것으로 기대한다.
본 고찰은 가상현실 기반 가정환경 수정 프로그램들을 살펴봄으로써 향후 국내 가상현실 기반 가정환경 수정 프로그램 개발과 적용에 대한 기초자료를 제공하고자 한다. 문헌고찰을 위해 Medline, Embase, Scopus 등의 데이터 베이스와 수기검색을 이용하여 2011년 1월부터 2021년 6월 현재까지 가상현실을 이용한 가정환경 수정을 다루는 있는 학술연구, 컨퍼런스 및 심포지엄 속의 연구 등을 수집하였다. 선정기준을 통해 총 7편의 연구를 선정하였으며, 선정된 연구들은 가정환경 수정을 위한 가상현실 프로그램 프로토타입 개발 및 프로그램의 수용성 및 사용성 등에 대한 양적, 질적 연구들로 나타났다. 가상현실을 이용한 가정환경 수정 프로그램은 가정환경 수정에 관여하는 이해당사자들을 위해 다양한 목적으로 개발, 적용되고 있으며, 가정환경 수정 전문가 양성 및 이해당사자들을 위한 시뮬레이션 교육 프로그램과 원격 가정환경 평가, 수정 프로세스에 있어 클라이언트의 참여와 가정환경 수정에 관여하는 여러 이해당사자들과의 소통과 협업을 촉진시키는 도구로 사용될 수 있다. 향후 국내 주택의 특성을 반영한 가상현실 기반 가정환경 수정 프로그램 개발 및 실행가능성에 대한 연구가 이루어져야할 것이며 가정환경 수정 현장에서 프로세스를 지원하는 도구로서의 활용을 기대한다.
인간 활동에 의한 도시의 토지이용변화는 도시의 공간구조와 생태계에 영향을 미친다. 토지이용변화 패턴을 파악하고 미래의 토지이용변화를 모의하는 것은 지속가능한 도시 관리를 위해 필요하지만, 토지이용변화의 불확실성과 복잡성으로 인해서 이를 효과적으로 모의하기 어렵다. 셀룰러오토마타 모형은 도시토지이용변화에 널리 사용되는 모형으로, 격자기반의 변화를 모의한다. 하지만, 격자기반의 모의는 실제 토지이용변화 특성을 반영하기 어렵고, 토지이용의 파편화가 나타나는 한계가 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 제작된 객체기반 셀룰러오토마타모형은 토지패치 객체별 변화를 모의한다. 본 연구는 하남시를 대상으로 객체기반 토지이용변화 모형을 제작하여 미래의 토지이용변화를 모의하였다. 제작된 모형의 정확도를 평가하는 성능지수는 24.1%로 평가되었다. 기준시나리오를 적용한 2038년의 토지이용변화 모의결과, 시가지는 16.4% 감소한 반면, 농경지는 9.0% 증가하였고, 초지는 19.3% 증가하였다. 개발시나리오의 경우 시가지는 22.4% 증가하였고, 농경지는 26.1% 감소한 반면, 산림과 초지는 큰 변화가 나타나지 않았다. 보전시나리오의 경우 시가지는 29.5%, 농경지는 8.8%감소하였고, 산림과 초지는 각각 6%, 42.8% 증가하였다. 본 모형은 실제 도시 토지이용변화를 효과적으로 모의하여 공간계획을 위한 의사결정지원도구로 사용될 수 있다.
본 연구는 기존 동반질환을 이용한 중증도 보정 방법의 제한점을 보완하기 위해 급성심근경색증 환자의 맞춤형 중증도 보정방법을 개발하고, 이의 타당성을 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 질병관리본부에서 2006년부터 2015년까지 10년간 수집한 퇴원손상심층조사 자료 중 주진단이 급성심근경색증인 한국표준질병사인분류(KCD-7) 코드 I20.0~I20.9의 대상자를 추출하였고, 동반질환 중증도 보정 도구로는 기존 활용되고 있는 CCI(Charlson comorbidity index), ECI(Elixhauser comorbidity index)와 새로이 제안하는 CCS(Clinical Classification Software)를 사용하였다. 이에 대한 중증도 보정 사망예측모형 개발을 위하여 머신러닝 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신기법을 활용하여 비교하였고 각각의 AUC(Area Under Curve)를 이용하여 개발된 모형을 평가하였다. 이를 평가한 결과 중증도 보정도구로는 CCS 가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법 중에서는 서포트 벡터 머신을 이용한 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이에 향후 의료서비스 결과평가 등 중증도 보정을 위한 연구에서는 본 연구에서 제시한 맞춤형 중증도 보정방법과 머신러닝 기법을 활용하도록 하는 것을 제안한다.
Purpose: The purpose of this study was to conduct a systematic review to investigate the socio-economic benefits of the poison control center (PCC) and to assess whether telephone counseling at the poison control center affects the frequency of emergency room visits, hospitalization, and length of stay of patients with acute poisoning. Methods: The authors conducted a medical literature search of the PubMed, EMBASE, and Cochrane Library databases. Two reviewers evaluated the abstracts for eligibility, extracted the data, and assessed the study quality using a standardized tool. Key results such as the cost-benefit ratio, hospital stay days, unnecessary emergency room visits or hospitalizations, and reduced hospital charges were extracted from the studies. When meta-analysis was possible, it was performed using RevMan software (RevMan version 5.4). Results: Among 299 non-duplicated studies, 19 were relevant to the study questions. The cost-benefit ratios of PCC showed a wide range from 0.76 to 36 (average 6.8) according to the level of the medical expense of each country and whether the study included intentional poisoning. PCC reduced unnecessary visits to healthcare facilities. PCC consultation shortened the length of hospital stay by 1.82 (95% CI, 1.07-2.57) days. Conclusion: The systematic review and meta-analysis support the hypothesis that the PCC operation is cost-beneficial. However, when implementing the PCC concept in Korea in the future, it is necessary to prepare an institutional framework to ensure a costeffective model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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