본 연구에서는 현재 한중 비즈니스 한국어 교육의 연구 동향을 점검하고 앞으로의 방향성을 짚어보는데 그 목적을 두고 있다. 2002년부터 매년 경선을 통해 위탁업체를 선정하여 실시하고 있는 유럽연합 상공회의소 주관의 한국어 과정은 직업을 위한 한국어 교육의 대표적인 예이다. 이러한 목표와 요구를 달성하기 위해서 직업 업무 능력을 향상시키는 교육과정의 개발이 매우 시급하다. 한국어 교육에서 '직업 목적 한국어'를 '비즈니스 한국어'라는 용어로 광범위하게 사용하고 같은 의미로 분류하고 있어 용어에 대한 좀 더 명확한 구분이 필요하다는 지적이 있었다. 모든 언어 교육의 그렇듯이 한국어 교육은 외국인에게 한국어를 가르치는 일만을 의미하는 것이 아니라 교수·학습을 통해 학습자들이 교실에서 배운 한국어를 교실 밖의 여러 상황에 적용하여 사용할 수 있도록 둡는 과정이다. 그리고, 현재 중국의 4년제 대학 한국어과에서 실시하고 있는 교육과정은 한국어과 교육 목표와 사회 요구를 달성하기 위한 업무 능력을 획득하기에 부족한 점이 많다. 중국에서의 한국어 교육은 외국어 교육 중의 하나이고 비통용 언어(Minor Languages) 교육으로서 영어 교육 등 외국어 교육과 다르다.
고준위방사성폐기물 처분시스템에서는 처분용기 인근에서 용기 금속 물질의 부식 등 여러 이유로 인해 수소, 라돈 등의 기체가 발생할 수 있다. 기체 발생 속도가 투수계수가 낮은 벤토나이트 완충재 공극에서의 기체 확산 속도보다 커질 경우, 형성된 기체가 축적된다. 기체 압력이 증가하여 유입 압력에 도달하면 완충재 내부로 기체의 팽창 흐름 및 이류가 발생하게 된다. 기체의 급격한 팽창 흐름 발생 시 방사성 핵종이 완충재 외부로 유출될 가능성이 있으므로, 처분시설의 설계 과정에서 점토 기반 물질에서의 기체 유동의 영향성 및 공학적방벽의 건전성을 평가하기 위해 기체 이동 현상에 대한 거동 특성을 명확하게 규명할 필요가 있다. 전세계적으로 벤토나이트 완충재 내 기체 이동 현상 규명을 위한 실험적 연구와 이를 모사할 수 있는 전산 수치 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 기술보고에서는 현재까지 수행된 기체 주입 시험 및 전산 수치모델 관련 주요연구를 소개하고 향후 기체 이동 현상 규명을 위한 연구 수행 방향에 대해 정리하였다.
본 연구는 건물에서의 태양광발전시스템 중 수직 측벽에 설치 및 적용되는 태양광발전시스템을 연구의 범위로 설정한다. 연구 방법으로 문헌연구를 통하여 이론적 배경을 고찰하였고, 이후 국내외 수직 측벽에 설치 및 적용되는 태양광 발전기 디자인의 현황과 동향, 특징을 파악하여 사례를 조사, 분석하였다. 그 결과 태양광 발전기의 중요도와 필요성, 발전 가능성 및 성장세를 확인하였으며, 심미성 향상을 위한 긍정적 요인과 방향성을 발견하였다. 이러한 점을 기준으로 향후 수직 측벽에 설치 및 적용되는 태양광발전시스템디자인에 적용할 시 올 수 있는 기대효과를 제안하고, 추후 연구 진행할 그린 파사드 디자인을 활용한 박막 태양전지 디자인 기술 개발 제안에 대해 심미성 향상을 위한 방향성과 의의를 확인하고자 한다.
유비퀴틴화는 단백질 안정성 조절을 통해 진핵세포 내 광범위한 과정에서 주요한 역할을 한다. 이 과정에서 탈유비퀴틴화 효소인 deubiquitinating enzymes (DUBs)은 표적단백질의 유비퀴틴 혹은 ubiquitin-like proteins에 결합하여 표적단백질의 분해를 억제하는 기능을 한다. DUBs의 역할은 주로 암생물학에서 다루어져 왔으며, 이를 통해 다양한 암 치료용 DUBs 억제제가 개발 중인 상황이다. 한편, 최근의 연구는 이러한 DUBs가 비만, 당뇨, 지방간을 포함한 대사질환에서 주요한 역할을 할 수 있을 것이라고 보고했다. 대사질환의 발생 및 진행에 있어 각기 다른 종류의 DUBs는 양적 혹은 음적 조절 작용을 갖음을 제시하였다. DUBs는 세포 내 다양한 전사인자의 단백질 발현 등 조절함으로써 대사질환의 발생 및 진행에 기여할 수 있음 생체 내, 외 및 인간 조직을 활용한 연구에서 입증되었다. UCH, USP7 및 USP19는 지방세포의 분화, 체중 증가, 및 인슐린 저항성에 관련이 있음을 식이 혹은 유전자조작으로 인한 비만 유도 마우스에서 검증하였다. CYLD, USP4 및 USP18의 경우 지방간의 발생과 밀접한 관계를 갖는다고 보고되었으며 이는 경우에 따라 체중 변화를 동반한다. 종합적으로, 본 총설에서는 비만 및 이와 관련한 대사질환에서 DUBs의 역할에 대한 최신 연구 결과 및 동향에 대해 기술하였다. 또한 DUBs에 새로운 역할에 관한 기초지식 및 분자적메커니즘을 제공함으로써 궁극적으로는 DUBs가 대사질환의 새로운 유전자 타겟이 될 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.
Background: The need to develop alternative chemicals is increasing worldwide due to the strengthening of global chemical regulations and consumer safety awareness in the marketplace. Objectives: We aimed to review domestic and foreign technology trends for exploring alternative candidate algorithms that can be used to develop safer alternatives to strengthen global market competitiveness and protect public health in the future. Methods: We searched the current status of research trends, companies related to the development of alternative chemicals in domestic and foreign countries. For this, we referred to research papers and websites by companies and institutes related to such alternatives. Results: Among the domestic and foreign research trends, more studies in South Korea were focused on predicting molecular-based physicochemical properties and toxicity than were reporting on research exploring alternative candidates. Three web-based databases and six tools were being developed. More studies in other countries predicted information to consider in alternative development than reported on research exploring alternative candidates, and four web-based databases and three tools were being developed. Among the companies related to the development of alternative chemicals, 286 alternatives classified as 'EVALUATED ALTERNATIVE' in MARKETPLACE accounted for the most significant proportion in Europe on a continent basis, and the largest number in the United States (US) on a national basis. In South Korea, only significant companies were registered. Conclusions: In this study, it was found to be necessary to provide public technology support platforms to explore alternative candidates considering various aspects in order to support alternative development. In conclusion, exploring alternative candidate algorithms could contribute to the response to the global trends in the chemical industry and to supporting companies and researchers developing safer alternatives in the future.
연구목적: 본 연구는 중환자실 생존자 대상의 퇴원 후 건강관련 삶의 질 개념을 양적으로 조사한 국내외 연구를 대상으로, 퇴원 후 환자의 건강관련 삶의 질 수준 및 시간에 따른 변화, 영향요인 및 삶의 질 측정도구를 전반적으로 분석하고자 시도되었다. 연구방법: 분석대상으로 선정된 논문은 국내외 데이터베이스 초기부터 2015년 12월까지에 게재된 논문으로 최종 84편이 분석대상에 포함되었다. 연구결과: 분석대상 84편 논문 중 1편을 제외한 83편의 논문이 국외에서 수행되었으며, 의학 분야와는 달리 간호학 분야에서 중환자 대상의 삶의 질 개념을 조사한 연구는 단 4편(4.8%)에 불과하였다. 또한 SF-36 도구를 사용하여 삶의 질 수준을 측정한 논문이 36편(42.8%)으로 가장 많았으며, 삶의 질 측정시점으로는 퇴원 후 3~6개월 시점이 29편(34.5%)으로 많았다. 건강관련 삶의 질 영향요인으로는 환자의 나이, 중환자실 체류기간, 중증도, 불안과 우울 순으로 나타났다. 결론: 중환자실 환자의 퇴원 후 건강관련 삶의 질 증진을 위한 중재프로그램 개발 시 중환자실 생존환자의 삶의 질 영향요인 및 측정시점 별 삶의 질 수준을 고려한 내용이 반영되어야 하며, 향후 대규모의 전향적 연구를 통해 다차원적인 중환자실 환자의 삶의 질 영향요인을 지속적으로 파악할 필요가 있겠다.
인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.
본 연구는 텍스트마이닝 기법 중 토픽 분석을 활용하여 관련 업계 국내 1위 S사(社)의 최고경영자 대상 온라인 교육 콘텐츠 강의 중심으로 원문 스크립트를 분석했다. 지난 5년간(2011~2015)년 서비스된 총 4,824개 콘텐츠를 바탕으로 핵심 키워드를 추출한 다음 주제별 22가지 토픽으로 분류한 후 동향 분석을 수행했다. 이를 통해 최근 콘텐츠 비중이 급증하고 있는 토픽 주제를 확인할 수 있었다. 다음으로 토픽 분석을 통해 분류한 토픽 및 카테고리를 바탕으로 회원 평가 요인을 적용해 카테고리 및 각 토픽별 지적 관심도를 체계화 할 수 있었다. 경영·경제 분야에서는 마케팅전략, 인사/조직, 커뮤니케이션 분야 등이 높은 관심도와 만족도를 나타냈다. 인문 분야에서는 철학, 전쟁사, 역사(서양) 라이프스타일에서는 마음건강 분야가 관심도와 만족도 둘 다 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 교육용 콘텐츠가 시대 변화에 민감하게 반응할지라도 회원의 관심과 만족도 제고에는 실패할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 최근 콘텐츠 비중은 급증했지만 평균 이하의 만족도를 기록한 IT기술 토픽이 대표적 사례라 할 수 있다. 이를 통해 최고경영자 대상 콘텐츠 제작 시 단순히 기술적 측면의 정보전달에서 끝나는 것이 아닌 기술 적용을 통한 가치혁신에 대한 깊이 있는 시사점을 도출하거나 풍부한 영상 자료를 바탕으로 다양한 볼거리를 제공하는 등 양적인 측면과 함께 질적인 측면을 고려해야 한다는 교훈을 얻을 수 있었다. 본 연구는 포털 사이트 혹은 SNS 자료가 아닌 국내 가장 영향력 있는 이러닝 기업 데이터를 토대로 분석을 진행했기에 보다 심도 있고 실용적인 결과를 도출했다. 또한 이러닝 관련 연구 분야에서 지금까지는 드물었지만 기술의 발달로 점점 연구 조사 방법론으로 기대가 높아진 텍스트마이닝 방법에 대하여 그 적용 가능성을 성공적으로 탐색해 보았다. 기존에는 콘텐츠 운영 현황 분석 시 콘텐츠 프로그램명에 입각, 표면적인 방식으로 분류할 수밖에 없는 한계가 존재했다면 텍스트마이닝 방법론을 활용하면 비정형 데이터 콘텐츠 스크립트를 바탕으로 분석하여 내용을 바탕으로 한 보다 심도 있는 콘텐츠 분류 및 주제 분류를 이끌어 낼 수 있다. 이를 바탕으로 연도에 따른 주제별 콘텐츠 서비스 현황을 도식화한다면 현재 부족한 분야와 필요한 분야에 대한 보다 심도 있는 고찰이 가능하다. 본 연구는 다양한 텍스트마이닝 기법 중에서 이러닝의 상황에서 효과적으로 연구하기 위한 새로운 방법론을 제시했으며 향후 최고경영자 교육 관련 분야별 지적 관심도에 대한 분석에 도움이 될 것으로 기대된다.
균근은 지구상의 육상식물 중 약 90% 이상의 식물들과 연합 또는 공생관계를 유지하고 있다고 알려져 있으며 식물 뿌리 내에 침투하여 토양 중으로 다량의 균사를 뻗어 토양 내의 수분 및 무기양분을 흡수하여 식물에게 제공하는 대신 식물로부터 광합성 산물인 탄수화물을 얻어 살기 때문에 이론적으로 기주식물 없이는 배양이나 생육이 불가능한 절대 생물영양성이다. 균근의 종류는 기후대, 위도와 고도, 우점하는 식생 등에 따라 여러 가지 종류가 있으며 크게 내생균근과 외생균근으로 나뉜다. 균근은 일반적으로 절대적 공생이라 할 수 있으나, 일부의 외생균근은 식물의 잔해, 낙엽층 등으로부터 유기물을 분해하여 탄소원을 자체 공급할 수 있기 때문에 임의적 공생의 가능성도 제시되고 있다. 이처럼 식물로부터 획득한 탄소의 토양으로의 흐름은 균근에 의하여 중재되어지며 생태계에서 탄소순환의 중요한 기능을 수행한다. 외생균근과 수지상 내생균근은 뿌리의 표면적을 넓히거나 토양 중에 다량의 균사를 뻗음으로서 뿌리 단독으로 흡수할 수 없는 양분고갈지역 바깥의 무기양분 등을 흡수하여 식물에게 제공한다. 또한 균근은 다양한 근권 미생물들과 상호작용을 통하여 식물에게 긍정적인 영향을 미친다. 일부의 토양미생물은 균근의 발아, 생육, 군집구조 등에 관여하여 식물과의 공생관계에 직간접적으로 영향을 미치기도 하며, 더 나아가 양분의 흡수, 식물 뿌리의 성장, 식물병원균 억제효과를 나타내어 식물의 생육을 촉진시키기도 한다. 이와 같이 균근균권 및 근권 토양 내의 다양한 미생물들과 균근과의 상호관계와 그 기능에 대해서 많은 연구들이 진행되어왔으나 아직까지도 밝혀지지 않은 부분들이 많으며 앞으로도 꾸준히 연구가 진행될 것으로 사료된다. 외생균근은 균근성 버섯으로 더 잘 알려져 있으며, 이 균류는 수목과 공생하며 버섯의 자실체를 발생시키며 송이, 능이와 같은 고가의 버섯을 생산하는 귀중한 산림 소득원이다. 국내 균근성 버섯의 연구는 주로 송이 인공재배 연구에 집중되어 있으며 현재까지 송이를 인공적으로 발생시킬 수 있는 방법은 송이감염묘와 송이접종묘를 이용하는 것이다. 그 이외에도 소나무 유묘의 생장력을 증대시키기 위한 우수 송이균주 선발, 송이 균사생장 조건 및 배양특성, 송이균의 탄소원 이용특성, 송이균환 또는 송이 발생 토양의 균류와 박테리아의 군집구조 분석을 통한 송이균환 및 자실체 발생에 영향을 미치는 토양미생물과 연합의 가능성에 대한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 아직까지 균근성 버섯에 대한 인공재배기술이 완전하게 개발되지 않은 상태이지만 여러 우수한 연구자들의 꾸준한 노력이 계속적으로 이어지고 있다. 앞으로도 지속적으로 변화하는 국내 기후환경에 발맞추어 야생 균근성 버섯에 대한 생태를 이해하고 꾸준한 연구와 인공재배 기술 개발 시도가 계속 이루어진다면 지금까지 재배가 불가능하였던 균근성 버섯의 인공재배가 성공할 날도 멀지 않으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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