불필요한 재입원을 예방하기 위해서는 재입원 확률이 높은 집단을 집중적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해서는 재입원 예측모형의 개발이 필요하다. 재원예측 모형을 개발하기 위해 1개 대학병원의 2016년에서 2017년의 2년간의 퇴원요약환자 데이터를 수집하였다. 이때 재입원 환자는 연구 기간 내에 2번 이상 퇴원한 환자라 정의 하였다. 재입원환자의 특성을 파악하기 위해 기술통계와 교착분석을 실시하였다. 재입원 예측 모형개발은 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀모형, 신경망, 의사결정모형을 이용하였다. 모형평가는 AUC(Area Under Curve)를 이용하였다. 로지스틱회귀모형이 AUC가 0.81로 가장 우수하게 나옴에 따라 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형을 최종 재입원 예측 모형으로 선정을 하였다. 로지스틱회귀모형에서 선정된 재입원에 영향을 끼치는 주요한 변수는 성별, 연령, 지역, 주진단군, Charlson 동반질환지수, 퇴원과, 응급실 경유 여부, 수술여부, 재원일수, 총비용, 보험종류 등이었다. 본 연구에서 개발한 모형은 1개병원의 2년치 자료이므로 일반화하기에는 제한점이 있다. 추후에 여러 병원 장기간의 데이터를 수집하여 일반화 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다. 더 나아가 계획에 없던 재입원 까지 예측을 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다.
본 연구는 라벤더 향기요법이 통증에 미치는 효과에 대한 무작위 실험연구 및 비무작위 실험연구를 체계적으로 고찰하고 메타 분석하여 근거기반 자료를 제공하기 위한 연구이다. 메타 분석에 포함된 자료는 2000년부터 2018년까지 발표된 18편의 연구로서 중재 대상자는 수술 환자, 산모, 관절염 환자, 투석 환자 등이며 중재 유형은 흡입법, 마사지, 도포, 온습포, 복용 등이다. 연구 결과 통증에 대한 효과크기(Hedges' g)는 - 1.06[95% CI:-1.40:-0.72]로 큰 효과크기로 나타났으며 통계적으로 유의하였다. 중재 유형에 따른 효과크기는 복용 -1.36[95% CI:-1.96, -0.77], 국소 도포 -1.11[95% CI:-1.57 -0.66], 흡입 -1.05[95% CI:-1.54, -0.56], 마사지 -0.92[95% CI:-1.62, -0.23]의 순으로 모두 큰 효과크기로 나타났으며 통계적으로 유의하였다. 그러나 통증의 효과크기에 대한 이질성($I^2=88%$, p<.01)이 커서, 중재 유형, 연구 설계를 조절변수로 하여 조절효과 분석인 메타 아노바를 시행하였으나 통계적으로 유의하지 않았다(중재 방법 Q=0.25, df=3, p=.968, 연구 설계 Q=0.22, df=1, p=.642).
본 연구의 목적은 부모양육태도와 스마트 폰 의존도변인들이 신입생들의 학교생활만족도에 어떤 영향을 미치는지 규명하고, 대학생들이 학교생활에 만족할 있는 방안을 모색하고자 하며, 이를 기초로 실천적인 전략을 제공하는 것이다. 본 연구에서는 대학생의 학교생활만족도와 관련된 변인들 간의 관계와 스마트 폰 의존도의 매개효과를 검증하기 위해 회귀분석을 이용하여 경로를 분석하였다. 연구 결과를 살펴보면, 부모양육태도의 하위요인인 긍정적 양육태도는 스마트 폰 의존도에 부적인 영향을 주었고, 스마트 폰 의존도는 대학생활만족도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 부정적 양육태도는 스마트 폰 의존도에 정적인 영향을 미치고, 스마트 폰 의존도는 대학생활만족도에 부적인 영향을 미쳤다. 스마트 폰 의존도는 긍정적 부정적 양육태도와 대학생활만족도와의 관계에서 부분매개 효과가 나타났다. 이와 같은 부모의 긍정적 부정적 양육태도, 스마트 폰 의존도, 대학생활만족도와 같은 변수들의 관계를 밝히고, 이 결과를 바탕으로 대학생들의 학교생활에 보다 더 만족할 수 있는 시사점을 논하였다.
본 연구는 친환경 에코필라 사방댐의 시공성과 경제성을 향상시키기 위해 제안된 중공트랙형 단면의 프리캐스트 에코필라 사방댐에 대하여 산사태 발생시 토석류에 동반되는 암석이 충돌할 경우 구조체의 안전성과 손상도를 평가하기 위해 비선형 충돌해석을 수행하였다. 최근에는 콘크리트를 이용한 에코필라 사방댐의 설치가 늘고 있으나, 콘크리트 투과형 사방댐 설계의 기준이 전무하여 경험적으로 설계되고 있을 뿐 아니라 산사태로 인한 피해가 지속적으로 늘고 있는 상황임에도 불구하고 극한환경을 적용한 성능평가나 연구를 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 통해 적정성과 성능에 대해 검증된 중공트랙형 단면의 에코필라 사방댐에 대하여 급경사지에서 발생한 우면산 산사태의 토석류 속도로 암석이 충돌할 경우로 가정하였다. 암석의 규모는 ETAG 27의 성능평가 기준을 참조하여 유사한 규모로 설정하였고, 최대 충격력이 작용할 수 있는 조건과 작용위치, 암석직경을 변수로 고려하였으며, 콘크리트 비선형 재료모델을 적용하였다. 재료 비선형해석이 가능한 ABAQUS 소프트웨어를 이용하여 해석적 방법으로 구조체의 강도와 손상도 평가를 수행하였다. 해석결과, 암석직경 0.3m와 0.5m가 충돌했을 경우는 구조체의 변위나 응력이 허용치 이내로 안전한 것으로 평가 되었으나, 0.7m 직경의 암석이 충돌할 경우 중공트랙형 기둥부가 에너지를 충분히 흡수하지 못하여 파괴되는 것으로 예측되었다. 또한, 콘크리트 손상도 평가결과 암석직경 0.3m와 0.5m에서는 손상비가 1.0이하로 나타났으나 0.7m 직경일 경우는 1.39로 평가되어 일정수준 이상에서는 사방댐 기능수행 적합성이 제고되어야 할 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 사방댐 단면설계 시 고려해야 할 충격력에 대한 기초자료로 활용할 수 있으며, 향후 실험적 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.
접착강도는 표면처리 기술을 통해 향상시킬 수 있다. 가장 일반적인 방법은 기계적인 결합력을 향상시킬 수 있는 접착 표면의 변화이다. 본 연구는 접착면의 레이저 표면 처리가 기계적 결합력에 미치는 영향과 탄소섬유 강화 복합재료(CFRP)의 접착 결합에 대해 설명한다. 1064 nm의 레이저를 활용하여 표면 조도를 패턴화했다. 레이저 샷의 수, 패턴의 방향, 길이가 CFRP/CFRP 단일 조인트의 접착력에 미치는 영향을 인장 시험을 통해 조사했다. ASTM D5868에 따른 시험을 수행하였으며, 파단 후 손상된 표면을 분석하여 결합 메커니즘을 결정했다. 접착 강도의 증가를 위해서는 CFRP 표면에 최적화된 레이저 샷의 수와 조도 깊이가 구성되어야 한다. 인장방향에서의 전단응력을 고려할 때, 접착층의 파단 경로를 길어지게 하는 45°의 방향의 조도가 접착강도의 증가를 야기했다. 그러나 레이저에 의한 조도의 길이는 접착 강도에 크게 영향을 주지 못했다. 레이저를 이용한 접착면의 표면처리는 기계적 결합 메커니즘을 확보하고 CFRP 접착 조인트의 접착 강도를 향상시키는 적합한 방법이라는 결론을 도출할 수 있다. 레이저 처리를 이용한 이점을 완전히 이용하기 위해서는 최적화된 레이저 공정 변수에 대한 연구가 반드시 필요하다.
우리나라와 세계 곳곳에서는 대형 산불이 빈번하게 발생하고 있으며, 이로 인한 피해가 증가하고 있다. 우리나라에서 산불은 대부분 입산자 실화, 소각 산불 등의 인위적인 원인으로 발생하지만, 기온과 습도, 풍속 등의 기상인자는 산불의 연소 환경에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 최근 5년간 경기도 지역에서 발생한 산불을 바탕으로, 산불 발생에 영향을 미치는 요인으로 온도, 습도, 풍속, 강수, 가뭄 요인을 선정하여 이들 간의 인과관계를 정량적으로 평가하였다. 분석을 위한 기법으로 인과관계의 발견 및 잠재변수의 예측에 적합한 부분최소제곱 구조방정식모형을 활용하였다. 연구 모형의 평가 결과, 본 연구에서 구축한 측정모형과 구조모형은 6가지 평가기준 모두에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 영향정도를 표준화된 경로계수로 표현하면, 기상학적 요인인 습도, 온도 그리고 풍속은 산불 발생에 각각 -0.42, 0.23, 0.15만큼의 영향을 나타내며, 수문학적 요인인 가뭄은 산불 발생에 0.23만큼의 영향요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 실제 적용가능한 방법으로써 산불 영향요인의 분석과 이에 대한 평가, 그리고, 산불 재난의 대응·대비 계획 수립에 활용될 수 있을 것이다.
철근 콘크리트 구조물에서의 염화물 침투에 따른 구조물의 열화는 주요한 문제로 이와 관련하여 현재까지 많은 연구들이 수행되고 있다. 콘크리트 구조물의 염화물 침투에 있어서 염화물 확산 이외에도 염화물 흡수에 의한 침투도 고려되어야 하며, 구조물의 사용기간 중에 발생되는 균열은 염화물 침투의 주 경로가 될 수 있기 때문에 이러한 변수들이 구조물의 내구성능 평가에 고려되어야 한다. 본 연구에서는 철근 콘크리트에 두 가지 균열 폭 (0.1 mm, 0.3 mm)을 발생 시킨 후, 염화물 흡수 실험을 실시하였다. 염화물 흡수 실험으로부터 흡수에 따른 무게 변화와 AgNO3 용액을 이용한 변색법으로 균열면에서의 염화물 침투 정도를 확인하였다. 변색 범위를 이용한 이미지 분석 또한 실시하였다. 흡수 시간 및 균열 폭이 증가하면 염화물 흡수량이 증가하는 것을 확인 하였다. 모든 균열 폭에서 1 시간 이내에 염화물이 철근 깊이까지 도달하였다. 또한 철근 계면을 통한 염화물 이동 가능성을 확인하였으며, 이는 철근 부식의 주요한 원인으로 작용할 수 있어 추가적인 실험을 통한 검증이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 사회적 자본이론을 중심으로, 창업자의 사회적 역량이 사회적 네트워크의 특성을 매개로 투자유치 활동에 미치는 영향을 공식적, 비공식적 투자유치 접근방식으로 구분하여 분석하였다. 또한 창업자의 사회적 자본을 개인 네트워크와 비즈니스 네트워크로 구분하여 투자유치 시도방식에 미치는 영향을 검증하였다. 국내 창업기업의 창업자 252명을 대상으로 설문 데이터를 수집하였으며, 구조방정식 모형을 적용하여 경로분석과 매개효과 분석을 수행하였다. 본 연구는 사회적 역량이 창업자의 개인 네트워크와 비즈니스 네트워크를 각각 완전 매개하여 각기 다른 투자유치 시도방식을 선택한다는 결과를 도출하였다. 즉, 창업자의 사회적 역량 수준이 높으면 창업자 본인의 네트워크를 통하여 비공식적인 투자유치 기회를 추구하며 이들은 상대적으로 공개 투자유치 시도를 하지 않는 경향이 있음을 시사한다. 반대로 창업자의 사회적 역량 수준이 낮으면 비즈니스 네트워크를 통하여 공식적인 투자유치 기회를 추구하며, 상대적으로 이들은 지인 또는 지인소개를 통한 투자유치 시도를 하지 않는 경향이 있음을 의미한다. 이는 투자유치 맥락에서 창업자의 사회적 역량이 개인 네트워크와 비즈니스 네트워크에 상반된 영향을 미친다는 점을 실증한 국내 첫 연구로서 의의가 있다. 또한 지위 생성기(Position generator)기법으로 네트워크의 크기, 위세, 이질성을 종합한 변수를 구성하여 보다 정밀하게 네트워크 특성을 측정하였다는 방법론적인 기여가 있다.
본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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