• 대한소아치과학회지
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• 제37권1호
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• pp.97-101
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• 2010

소아치과 전문 지역 의원의 증가, 소아치과에 대한 보호자의 인식 변화, 치의학의 발전, 소아치과 진료 범주의 확대 등에 의해 최근 소아치과의 진료 양상이 크게 변화하고 있다. 이러한 변화 양상을 파악하고 앞으로의 대학병원 소아치과 및 소아치과 전문 지역 의원의 진료분담에 대한 방향성을 제시하고자 본 연구를 시행하였다.2001년 1월 1일부터 2008년 12월 31일까지 서울대학교치과병원 소아치과에 내원한 모든 초진 및 재진 환자를 대상으로, 서울대학교치과병원 종합의료정보시스템(OCS)을 통하여 1년간의 외래환자집계 및 수가코드별 진료 행위 건수 및 수익 분포를 조사하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 내원환자의 수는 2001년부터 2005년까지 대체로 증가하다 2006년에 감소하였으며 그 이후에는 2006년도와 별다른 변화가 없었다. 2. 2001년에는 예방치료가 6.84%, 수복치료가 49.96%, 치수치료가 9.64%, 외과치료가 10.78%, 교정치료가 22.78%를 차지하였으나, 2008년에는 예방치료가 15.40%, 수복치료가 28.97%, 치수치료가 3.28%, 외과치료가 14.83%, 교정치료가 37.52%를 차지하여 수복치료와 치수치료의 비율은 감소하고 예방치료와 교정치료는 증가하였다. 3. 수복치료의 비율에 있어서 아말감과 글라스 아이오노머 수복 및 기성금관수복의 비율은 감소하였고, 레진의 비율은 증가하였다. 4. 진정요법하 치과치료는 2005년까지 증가하다 2006년, 2007년에는 감소하였고, 2008년에 다시 증가하였다. 5. 전신마취하 치과치료는 2001년부터 2008년까지 꾸준히 증가하였다.

• 환경영향평가
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• 제28권5호
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• pp.440-456
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• 2019

본 연구는 미세먼지에 대한 야외활동의 위험인식의 논란에 따른 미세먼지 우려의 본질을 파악해보고자 미세먼지의 노출로 건강에 영향을 많이 받는 자전거 커뮤니티를 대상으로 카페글과 댓글을 수집하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 정부에서 주도한 미세먼지 정책은 매 시기별로 견고해지고, 세분화되고 있었지만 자전거 커뮤니티 내에서의 미세먼지 위험인식은 시간흐름에 따라 논의가 활성화되고, 심각해지고 있었다. 둘째, 미세먼지 우려로 인한 야외활동 인식변화를 분석한 결과 자전거 커뮤니티 회원들은 날씨 변수보다 미세먼지 등급에 따라 야외활동 여부가 달라지는 양상을 보였다. 또한 국내 미세먼지 수치나 마스크 성능에 대한 불신과 맞물리면서 일상생활과 건강에 심각한 위협을 주는 공포의 대상으로 변화되고 있었다. 궁극적으로 이러한 미세먼지 위험인식은 주로 야외에서 즐겼던 자전거활동 일부를 실내공간으로 이동하게 하였다. 하지만 경관, 사람, 날씨 등 야외에서 다양한 요소들을 누리며 즐겼던 자전거활동에 비해 단조로운 실내 자전거운동은 헬스, 요가 등의 다른 실내운동 유형으로 전환되고 있었다. 종합적으로 살펴보면 미세먼지에 대한 자전거 이용객의 위험인식이나 야외 자전거활동의 인식변화는 정부나 지자체 등에서 제공하는 미세먼지 농도수치의 정확성, 중국영향, 국내 어플리케이션 신뢰성, 마스크 성능, 미세먼지 농도 제시방법(숫자제시형, 점적 데이터 제공) 등 정책 불신과 검증되지 않는 과도한 정보 오류로 인한 논란이 가장 큰 역할을 하고 있는 것으로 도출되었다. 따라서 모든 계층을 아우르는 종합적 사회방안이나 정부주도형 미세먼지 정책을 제시하기보다 자전거 이용객들의 눈높이에서 미세먼지로 인한 건강상의 위험을 인지하는 것이 필요하다. 또한 총체적 유기적으로 미세먼지를 인식하도록 돕는 체감형 위험 커뮤니케이션이나 교육 및 홍보과정이 선행되어야 하고, 단계별 토의를 통한 사회적 합의와 함께 향후 야외활동 유형별로 세분화된 체계적 연구가 추진되어야할 것으로 판단된다. 이에 따라 본 연구는 정부와 지자체, 언론, 국민들의 효과적인 커뮤니케이션 방향 모색을 위한 학술적 근거로 제공될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권2호
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• pp.226-231
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• 2011

약용식물 느릅나무의 유전자원보존을 위하여 5개 자연집단을 대상으로 시과, 종자, 발아 및 생장특성에 대한 집단간 및 개체간 변이를 조사하였다. 전체 32개 개체목에서 시과를 채취하여 시과 및 종자특성(10개), 발아특성 (3개) 및 생장특성(2개)을 포함하여 총 15개의 특성을 분석하였다. 분산분석 결과 모든 특성에서 집단간 및 개체간에 고도의 유의적인 차이가 인정되었다. 평균특성을 살펴보면, 시과길이 13.0 mm, 시과폭 9.7 mm, 시과지수 1.37, 시과 무게 0.015 g, 과경길이 3.07 mm, 종자길이 3.85 mm, 종자폭 2.66 mm, 종자지수 1.46, 종자두께 1.29 mm, 종자무게 0.0062 g, 발아율 34.8%, 평균발아일수 8.6일, 발아속도 3.5개/일, 수고 37.7 mm, 근원경 4.90 mm로 나타났다. 특히, 시과무게, 발아율, 발아속도, 수고 및 근원경 특성은 집단간 및 개체간에 30% 이상의 높은 변이계수 값을 나타냈다. 느릅나무 집단간 유연관계는 지리적 분포에 따른 특별한 경향은 나타나지 않았으며, 유집군의 유형에 대한 주성분 분석 결과 제4주성분까지가 누적변이 값이 100%를 설명하였다. 제1주성분의 기여율은 41.8%로 형질간 상관분석에서 중요성이 높았던 인자들이었고, 제2주성분의 기여율은 32.9%로 발아특성이었으며, 제3주성분의 기여율은 16.3%로 생장특성이 느릅나무 집단간 유연관계에 중요한 정보를 주는 요인으로 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권3호
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• pp.334-346
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• 2022

중·소규모 사업장에서 중대산업사고가 발생되고 있는 원인 중 하나는 공정안전관리(PSM) 체계를 이해하고 적용하는데 관련 지식 및 정보 부족이다. 이를 해결하기 위해서는 PSM에 대한 실질적이며 지속적인 이행 수준을 확보하고 추적관리를 통해 인적오류를 제거할 수 있는 프로토콜이 뒷받침되어야 하나 그동안 이에 대한 연구가 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 고용노동부 고시의 규정과 전국 300인 미만 중·소규모 PSM 사업장 200여 개사를 대상으로 행정처분 위반 사례를 조사·분석하였다. 이를 기반으로 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 중·소규모 사업장의 인적오류 제거를 통한 중대산업사고예방에 기여하고자 하였다. 본 연구를 통해 얻어진 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 프로그램 접근 편의성을 위해 스마트 기기에서 QR코드를 통해 웹에 접속하여 설비의 제원 검색 기능, 고장 사유, 사진을 확인함으로써 실시간 점검, 정비요청을 할 수 있게 하였다. 둘째, 변경 대상 파악, 위험성 평가, 작업자 교육, 가동 전 점검을 프로그램과 연계하여 작업 시작 전부터 종료까지 모든 절차를 관리자가 추적관리 가능하도록 하였다. 셋째, 작업 완료 후 개선된 사진과 함께 수리, 시간, 비용 등을 등록하여 축적된 자료를 기반으로 설비의 수명 예측과 신뢰성을 검증하게 하였다. 이러한 연구결과는 중·소규모 PSM 사업장에게 실질적이고 체계적인 운영에 도움이 될 수 있으며 향후 정부 주도로 중·소규모 PSM 사업장을 대상으로 스마트팩토리 구축 시 설비유지관리 웹프로그램을 개발하여 보급하는데 유용하게 활용되리라 판단된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.141-160
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• 2020

본 연구는 장기화에 따른 코로나19의 세계적 대유행에 대비하고자 노년기의 건강증진을 위한 체육의 활성화 방안을 구체적으로 모색하는 데 목적이 있다. 아울러 문헌연구방법을 통해 노년기의 건강상태와 코로나19 관련 분석, 노년기의 건강증진 정책과 사업 제시, 그리고 코로나19 시대의 건강증진을 위한 노인 체육 활성화 방안을 제시하였다. 첫째, 국민체육진흥법과 노인복지법 및 관련 법 등의 개정 또는 전면 개정을 통해 노인건강을 위한 노인보건 및 노인체육의 발전적이고 융합적인 법 제정과 이에 따른 제도적인 장치 마련을 수립해야 할 것이다. 둘째, 한국판 뉴딜 종합계획에 착안하여 체육 분야 뉴딜 사업의 일환으로 노인들을 위한 디지털통합플랫폼을 구축하여 노년층에 맞는 시설-프로그램-정보-일자리 창출 등이 연계되도록 지원 시스템을 마련해야 할 것이다. 셋째, 노인복지 전문가를 육성한다. 대학에서의 노인체육 및 관련학과를 확대 개설하고 노인여가복지시설 등에 노인스포츠지도사를 의무적으로 배치해야 할 것이다. 넷째, 노년층을 위한 건강과 관련한 콘텐츠를 개발한다. 이는 가상현실(Virtual Reality: VR) 시뮬레이션을 통한 움직임을 조작하여 다양한 동작들을 수행함을 의미한다. 다섯째, 노인체육 및 관련 분야 연구개발에 투자를 확대한다. 이는 다학제간 통합적 협력연구를 통해 체계적이고 실용적인 건강한 노화 및 활기찬 노화 등에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 함을 의미한다. 여섯째, 국무총리실 산하에 노인관리청(노인건강청) 신설 운영을 촉구한다. 이는 전 생애적인 노인건강관리와 언텍트 및 뉴노멀 시대에 대응하는데 노인관리청 신설을 통해 노인의 건강증진 관련 기능 수행의 독립성을 보장하고 아울러 노년기의 건강증진, 일상생활 기능의 유지 및 재활, 사회적 적응, 장기요양의 문제 등을 모두 포함하여 종합적으로 운영이 되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.