본 논문은 원자력발전소 사고관리 방안의 평가를 위하여인간 신뢰도 분석(Human Reliability Analysis: HRA)을 수행하고, 그 문제점을 보완하기 위하여 가능한 오류에 대한 정성적인 인적오류 분석(Human Error Analysis: HEA)과정을 추가하였다. 인적오류 분석의 기본 체계(framework)를 기법들을 검토하여 사고관리 방안 평가에서 인적오류의 가능성을 분석하는 절차와 대표적인 사례에 대한 분석 결과을 예시하였다.
국립보건원 자료에 의하면, 1999년 9월말 현재 확인된 우리나라의 HIV 총 감염자수는 1,014명(여자 132명)인 것으로 나타났다. 1999년 1월부터 9월말까지 138명의 HIV감염자가 추가로 확인되었으며 이 기간 동안 27명의 감염자가 환자로 전환되었고 33명이 사망하였다. 최근 감염자 증가율이 높아진 것은 과거에 비해 개인건강관리차원의 자진 검사사례가 크게 늘어남에 따라 HIV감염자의 발견이 증가였기 때문으로 분석된다.
대나무의 고장, 연인들의 필수 데이트 코스 메타세쿼이아 길, 담양 하면 떠오르는 이미지들이다. 최근 여기에 한 가지를 더 추가해야 될 것 같다. 바로 담양군보건소가 2007년도부터 힌국실명예방재단의 지원을 받아 실시하는 '노인 안(眼)검진 및 개안수술' 프로젝트다. 주민들의 열띤 호응 속에서 실시되고 있는 담양군보건소의 안검진 프로젝트는 최근 들어 점점 다각화되는 보건소의 건강정책을 엿볼 수 있는 사례다.
바이러스성 식중독은 장염을 일으키는 원인 병원체 중 노로바이러스에 의해 흔히 발생하며 이외에도 아스트로바이러스나 로타바이러스에 의한 집단 설사 사례가 국내에서 보고된 바 있다. 노로바이러스는 식중독과 관련하여 특히 오염된 식수와 굴 등 어패류의 생식을 통한 감염 사례가 많이 보고되어 있으나 사람 간 전파도 흔히 일어나는 전염력이 매우 높은 바이러스이다. 국내에서는 1999년 이후 보고가 되고 있으며 최근 집단 급식과 관련된 대형 식중독 사례들이 보고되면서 학교급식이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 2000년 이후 질병관리본부는 바이러스성 설사의 국내 발생현황을 파악하기 위하여 전국의 17개 시도보건환경 연구원과 노로바이러스를 포함한 4종의 바이러스성 장염원인 병원체에 대한 전국적인 실험실 감시체계를 운영한 결과 바이러스성 병원체가 확인된 사례의 약 18%에서 노로바이러스가 검출되었고, 집단설사 사례에서는 대부분 노로바이러스가 원인병원체로 확인되었다. 또한 노로바이러스의 조기 검출을 위해 질병관리본부는 2004년 중 노로바이러스 유전자 검출 kit를 자체적으로 제작하여 이를 전국의 시도 보건환경연구원을 연계한 감시체계에서 적극 활용함으로써 노로바이러스 집단설사사례의 조기 검출이 가능하게 되었고 지역내 노로바이러스 검출율을 높이는데 기여하였다. 국립보건연구원은 2003년과 2006년에 발생한 대규모 노로바이러스 식중독 사례 이외에도 산발적으로 지속적으로 발생하는 사례들을 조기에 탐지하고 국내에서 검출되는 설사바이러스 유전형 분포양상과 새로운 유전자형이나 변이주를 조기에 검출하고자 전국적인 노로바이러스 실험실 감시망을 강화하여 운영하고 있으며, 집단설사 발생시 각 사례의 연관성을 신속하게 분석할 수 있는 실시간 분자역학적 유전자 분석체계를 단계적으로 도입하고 있다. 실험실 감시체계 운영과 함께 집단 식중독 유발 병원체의 효율적인 관리를 위해 질병관리본부는 노로바이러스를 포함한 설사 유발 병원체를 신고대상 병원체로 지정(2006.06.12)하여 병원체 검출시 보고하도록 하고 관련 지침을 마련하였다. 노로바이러스가 지정전염병 병원체로 추가로 지정됨에 따라 집단 사례 및 실험실 감시사업을 통해 검출되는 병원체에 대한 보고가 강화되고 전파 방지와 2차 감염 사례 감소에도 기여할 수 있을 것으로 사료되며 전국의 실험실 감시망을 연결하는 국가 차원의 노로바이러스 실시간 분자역학적 분석체계 도입을 통해 노로바이러스 2차 감염을 줄이고 대규모 집단발병 및 유행의 조기 차단 효과를 가져올 수 있을 것이다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.5
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pp.307-321
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2020
The design and the construction are carried out by installation of new caissons on the back or the front of old caissons to increase the stability of old caisson breakwater. In this study, we use the eigenfunction expansion method to analyze the effects of wave structure interaction when new circular caissons are installed on the back or the front of old caissons. The comparison of numerical results between present method and Williams and Li is made, and the wave force and the wave run-up acting on each circular caisson are calculated for various parameters by considering the wave structure interaction.
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.
소프트웨어 개발노력 추정에 대한 연구는 소프트웨어가 복잡해지고 범위가 크게 증가함에 따라서 그 중은 지속적으로 부각되고 있다. 관련 프로젝트를 발주하는 업체나, 이를 수주하고 개발을 진행하는 업체에게 원가를 고려하는 측면에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 개발노력 추정을 위하여 다양한 접근 방식들이 고려되어지고 있는데, 그중에서 많이 활용되어지고 있는 방식은 소프트웨어 규모에 기반을 둔 LOC(Line Of Code) 기반 COCOMO (Constructive Cost Model) 모델이나 기능점수(Function Point)를 기반으로 한 회귀분석 모델, 인공지능(Artificial Intelligence)을 활용한 신경망(Neural Network) 모델, 사례분석기법 (CBR, Case Based Reasoning) 등이 있다. 이중에서 최근에 기능점수를 활용한 개발노력 추정에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있으나 개발노력 추정에는 소프트웨어 규모의 척도인 기능점수 뿐만 아니라, 개발환경을 구성하는 여러 가지 측면에 대한 고려가 추가되어져야 한다. 이에 본 논문은 최신의 소프트웨어 개발 사례들에 대하여 기능점수 및 추가적인 개발환경 요소들을 면밀히 분석하고, 분석한 내용에 대해서 전문가들의 설문을 통한 빈도분석 및 로지스틱 회귀분석, 데이터마이닝 기법인 신경망 분석 등을 활용하여 개발노력 추정 모델을 구축함으로써, 소프트웨어 개발의 다양한 측면의 중요성을 강조하고, 정확한 추정의 방안을 제시 하고자 노력 하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.79-84
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2016
본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.459-462
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2002
현재까지 개발된 대부분의 규칙기반 의료 진단시스템에서는 의사들이 환자들을 진단하는데 필요한 지식을 정형화된 규칙만으로 표현해야 하기 때문에 어려움이 있으며, 시스템의 성능개선을 위해 규칙들의 수정 및 추가가 이루어져야 할 뿐 아니라, 예외적인 상황에서 진단시 문제점율 지니게 된다 본 논문에서는 일반적인 급성복통 진단을 위한 지식은 규칙으로 표현하고, 기존 규칙으로 처리할 수 없는 예외적인 급성복통 진단을 위한 지식은 사례로 표현함으로써 규칙과 사례가 서로 보완적인 역할을 할 수 있는 통합 방법을 제안한다. 또한 기존의 규칙 기반 DS-DAAP와 사레기반 추론에 의해 확장된 CDS-DAAP(Combined Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)의 비교를 통해, 제안하는 접근 방법이 진단율을 향상시킴을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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