• 대한영상의학회지
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• 제81권3호
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• pp.665-675
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• 2020

목적 이 연구는 경동맥 폐쇄성 병변에 의해 발생한 급성 뇌경색 환자에서 응급 경동맥 스텐트 설치술 후 양호한 임상 결과의 독립적인 예측인자를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 경동맥 폐쇄성 병변에 의한 급성 뇌경색 증상 발생 후 6시간 이내에 응급 경동맥 스텐트 설치술을 시행 받은 93명의 환자를 대상으로 하였다. 양호한 임상 결과를 보인 군과 불량한 임상 결과를 보인 군 간의 인자들을 비교하였으며, 양호한 임상 결과(3개월째 modified Rankin Scale 2 이하)를 예측하는 독립인자를 알아보기 위하여 로지스틱 회귀 분석을 사용하였다. 결과 76명(81.7%)의 환자가 두개내 중복폐색을 동반하였으며, 이들 중 55명이 두개내 재개통치료를 시행 받았다. 전체적인 혈관 재개통 성공률은 74.2%(69/93)였다. 3개월째 양호한 임상 결과의 비율은 51.6%(48/93)였으며 사망률은 6.5%(6/93)였다. 이분형 로지스틱 회귀분석에서 diffusion-weighted imaging-Alberta Stroke Program Early CT Score [odds ratio (이하 OR), 1.487; 95% confidence interval (이하 CI), 1.018-2.173, p = 0.04], 성공적인 재관류(OR, 5.199; 95% CI, 1.566-17.265, p = 0.007), 뇌실질 출혈(OR, 0.042; 95% CI, 0.003-0.522, p = 0.014) 등이 양호한 임상 결과를 예측하는 독립인자였다. 결론 초기 뇌경색 크기, 혈관 재관류, 그리고 실질성 뇌출혈 등이 급성 뇌경색 환자에서 응급경동맥 스텐트 설치술 후 양호한 임상 결과를 예측하는 독립인자였다.

• 한국가금학회지
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• 제51권2호
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• pp.97-106
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• 2024

본 연구는 육계(Ross 308, Arbor Acres)에서 나타나는 가슴살 경화도를 비침습적 디지털 촉진장치인 MyotonPRO^®를 사용하여 분석하였다. 이 논문의 목적은 육계의 생축에서 가슴 경직성의 변이를 측정할 수 있는가와 그 변이가 다른 형질과 어떤 상관을 갖는 지 알아보는 것이다. 연구결과, Ross 308과 Arbor Acres 모두에서 주령에 따라 가슴살 경화도의 변화가 관찰되었으며, 특히 2주차와 8주차에 높은 심각도를 보였다. 연구된 다양한 측정 형질들은 모두 WB의 발현과 관련이 있음을 보여준다. 또한, 가슴살의 무게와 가슴살 경화도 간에는 높은 양의 상관관계가 관찰되어, 증가하는 가슴살 무게가 가슴살 경화도 증가와 연관될 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 Ross 308과 Arbor Acres 품종의 가슴살 Stiffness를 측정하고 이를 WB 현상이 보고된 Ross 708의 데이터와 비교했으며, Ross 308과 Arbor Acres에서는 Ross 708에 비해 상대적으로 낮은 Stiffness 수치가 관찰되어 WB 현상이 발현되지 않았음을 시사한다. 이 결과는 품종에 따른 가슴살의 특성 차이를 나타내며, WB 발현에 영향을 미치는 요인에 대한 추가 연구가 필요하다고 사료된다. 사양 실험에서 나타난 결과는 Ross 308과 Arbor Acres 품종에서 WB 발생률과 관리 전략에 대한 이해를 높이는데 기여하며, 더 나아가 가금산업에서 WB를 줄이기 위한 유전적 선발 및 사육 관리 기법 개발에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서는 MyotonPRO^® 장비의 효율성과 한계에 대한 평가도 포함되어 있으므로 향후 연구에서는 이 장비의 활용성을 더욱 개선할 수 있는 방안을 모색하는 데 기여하고자 한다.

• 기록학연구
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• 제79호
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• pp.5-32
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• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• 인삼문화
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• 제6권
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• pp.35-50
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• 2024

문화는 한 사회가 오랜 시간 동안 공동체 내에서 공유하고 전승해오고 있는 행동 양식과 생활 양식을 의미한다. 한국인의 일상에서 쉽게 만날 수 있는 생활 도구, 공예품, 설화, 시문에 들어간 인삼은 한국인의 행동 양식과 생활 양식에 깊이 자리하고 있다. 인삼은 무병장수의 상징으로서 생활 기물과 공예품, 시문에 새겨져 우리의 문화가 되었다. 도자기에 기품있게 그려진 인삼은 조형미와 함께 무병장수를 기원하는 상징으로 그려진 것이다. 산신도에 공통으로 들어간 소품은 불로초(不老草) 인삼으로 수복강녕과 함께 인삼의 신령함에 대한 믿음이 컸음을 보여준다. 떡살, 밥상보, 장식품, 성냥, 부채 등 일상에서 매일 사용하는 생활 도구에 인삼이 새겨진 것은 인삼을 건강과 장수를 염원하는 부적처럼 여겨 가까이 두려고 했던 것으로 보인다. 떡은 제사, 회갑 잔치, 결혼의례, 생일잔치 등 제례와 잔치에 올리는 음식이었는데 우리 선조들은 신령하고 건강을 상징하는 인삼을 떡에 새기기 위해 떡살에 인삼을 무늬 틀로 만들었다. 가족 공동체 안에서 '기다림과 배려'를 의미하는 생활 기물인 밥상보에 인삼 무늬를 장식하는 둥 생활 기물 중에서도 특히 먹거리와 관련된 생활 도구인 젓가락, 숟가락, 찻잔. 단지 등에서 인삼문양을 많이 찾을 수 있다. 전승되고 있는 인삼 관련 설화(說話)중 가장 많은 것은 효행담으로 인삼은 효의 대표적 상징이었다. 건강을 기원하는 인삼을 선물하며 주고받은 서신과 시문에 인삼은 단순한 약재가 아니라 우정과 은혜를 나누는 귀물(貴物)로 감사의 상징이다. 생활 기물, 예술품, 시문과 서신에 드러난 인삼은 다음과 같은 상징성을 띠고 있는 것으로 정리할 수 있다. 첫째, 설화, 민담에서 나타나는 인삼은 부모에게 바치는 효행의 상징이었다. 둘째, 존경하는 스승, 우정 깊은 친구에게 보내는 감사의 표상이었다. 셋째, 생활 기물, 예술품에 새겨진 인삼은 심미성과 더불어 수복강녕을 상징하는 주술적 역할을 했다. 밥상보, 떡살 등 생활 기물에 새겨진 인삼은 무병장수의 기원과 함께 배려의 공동체 정신을 담고 있다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제49권1호
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• pp.1-12
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• 2024

프리젠티즘이란, 몸이 아픔에도 불구하고 회사에 출근을 한 상태로 사회적 비용이 질병휴식보다 훨씬 더 경제학적으로 손해라 알려져 있다. COVID-19 이후, 프리젠티즘에 대한 대응책으로 상병수당에 대한 사회적 논의가 이뤄지고 있으며 특히 농림어업인 근로자는 업무 이외 질병이 발생하였을 때 생계지원에 대한 제도적 장치가 부재한 상황이다. 본 연구에서는 제6차 한국근로실태조사를 이용하여 농업, 어업 및 임업종사자와 프리젠티즘과의 연관성을 살펴보고자 하였다. 2020년 10월부터 2021년 1월까지 국내 17개 시·도를 대상으로 수행된 제6차 근로환경조사 데이터를 사용하였으며 총 34,981명을 연구대상으로 하였다. 통제변수로는 성별, 연령, 자가 건강평가, 교육수준, 야간근무, 교대근무, 월소득, 직종, 주당 근로시간, 고용상태를 평가하였다. 분석결과 농림어업인은 자영업자, 고령자의 특성을 보였으며, 회귀분석 결과 농림어업인은 다른 산업 종사자에 비해 프리젠티즘 경향성과의 연관성을 분석하였을 때 모든 변수가 보정된 모델에서 농림어업인은 다른 산업 그룹에 비해 프리젠티즘 경향이 23% 증가하였다. 본 연구는 제6차 근로환경조사를 활용하여 대표성을 지닌다는 점, 상병수당에 있어 간과될 수 있는 농림어업인에 대하여 상병수당의 필요성을 객관적으로 제시하였다는 점에서 의의가 있다 할 것이다.

• 식물병연구
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• 제30권1호
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• pp.66-77
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• 2024

목이버섯(A. auricula-judae)은 중국, 일본, 한국에서 경제적으로 중요한 버섯이다. 인공 배지에서 목이버섯을 재배할 경우 자연적으로 나무에서 키울 때보다 시간과 비용 면에서 더 효율적이다. 그러나 배지 재배의 경우 빠르게 자라는 곰팡이에 감염할 경우 성장이 느린 목이버섯이 배지 경쟁에서 밀려나 경제적 손실이 발생한다. 이 연구에서는 전라남도 장흥과 순천에서 목이버섯 재배용 배지에 감염한 푸른곰팡이들을 분리 및 동정하였다. 총 54개의 균주를 수집한 뒤 ITS 염기서열 분석 및 형태학적 동정을 수행하였다. 총 54개 균주 중 Trichoderma spp.가 92.6%, Penicillium spp.가 5.6%, Talaromyces sp.가 1.8%였다. 친환경 방제제를 선발하기 위해 우리는 6개의 Streptomyces spp. 균주를 선발하고 Benomyl을 대조군으로 사용하여 분리균주인 Trichoderma spp.와 Penicillium spp.에 대한 길항성 검정을 수행하였다. 이 중 Streptomyces sp. 203-3이 Trichoderma spp.와 Penicillium spp.에 가장 높은 균사저지 효과를 보여, 목이버섯 배지에 감염하는 곰팡이에 대한 잠재적인 방제제로의 가능성을 보였다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권6호
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• pp.1309-1323
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• 2023

목적 크론병 환자의 자기공명영상 장운동기록(MR enterography; 이하 MRE)에서 단발 고속 스핀 에코기법(single-shot fast spin-echo; 이하 SSFSE)을 이용한 단일호흡영상(singlebreath-hold; 이하 SBH)과 다호흡영상(multiple-breath-hold; 이하 MBH)을 딥러닝 기반 재구성(deep-learning based reconstruction; 이하 DLR)의 유무에 따라 네 개의 영상에서 품질을 비교했다. 대상과 방법 이 연구는 후향적 연구로서, 크론병으로 MRE를 시행한 61명의 환자가 포함되었다. SBH와 MBH SSFSE 영상에서 각각 DLR과 고식적 재구성(conventional reconstruction; 이하 CR)을 시행한 영상을 획득했다. 두 명의 영상의학과 전문의가 네 가지 영상을 분석하여 전반적인 영상의 품질, 인공물, 선명도와 움직임 관련 신호 손실에 대하여 각각 5점 척도를 이용해 점수를 부여했다. 회장과 말단 회장, 결장에서 염증을 시사하는 세 가지 소견을 평가했다. 각 영상에 대해서 공간적 불일치 여부를 확인했고, 네 가지 영상에서 각각 다른 두 위치에서 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; 이하 SNR)를 계산했다. 결과 SBH SSFSE 영상에서 DLR을 적용한 경우 CR보다 영상의 품질, 인공물, 선명도가 통계학적으로 유의하게 개선되었다. 네 가지 영상 중 SBH-DLR 영상에서 SNR이 가장 높게 나타났다(p < 0.001). 염증 소견에 대한 판독자 간 일치율은 좋음에서 매우 좋음으로 나타났고(κ = 0.76-0.95) 시퀀스 간 일치율은 매우 좋음으로 측정되었다(κ = 0.92-0.94). 공간적 불일치는 SBH 영상보다 MBH 영상에서 통계학적으로 유의하게 빈도가 높았다(p < 0.001). 결론 SBH-DLR 영상은 MBH-CR 영상과 비교했을 때 동등한 영상 품질과 성능을 보여주었다. 또한, MBH 영상에 비해 절반 이하의 시간과 단일 호흡만으로 영상을 획득할 수 있으며 공간 불일치를 줄일 수 있는 대체제로 사용할 수 있다.

• 유기물자원화
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• 제17권1호
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• pp.27-38
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• 2009

본 연구는 유기성폐기물인 음식물폐기물과 하수슬러지를 가연성폐기물을 혼재하여 연료로 사용하기 위해서 제조과정과 연소공정에서 발생되는 특성을 분석하였다. 연료화 재질의 특성은 연도분석기를 이용하여 배연가스 성분을 조사하였고, 발열량은 봄베식 열량계를 이용하여 분석하였다. 연료화 재료의 특성연구를 위하여 기초조사 수분함량(%), 가연성 폐기물 비율, 회분량, 중금속, 각 성분 원소분석, 발열량, 중량 혼재비율에 따라서 분석하였다. $RDF_{k-1}$의 연료는 건조하수슬러지, 음식물폐기물 및 가연성폐기물 혼재비율에 따라 제조하였고, $RDF_{k-2}$는 피트모스, 타르 및 하수슬러지 혼합비율에 의해서 제조하였다. 연소실험은 공기비 2와 연소온도 $850^{\circ}C$의 최적조건 상태에서 실험을 실행하였다. 연소실험장치에서 연소시간 5, 10, 15분의 간격으로 실험하였다. 연소장치로의 주입 연료량은 50g을 주입하여 실행하였다. $RDF_{k-1}$의 연료는 혼재비율에 따라서 발열량 실험결과 6,900에서 8,120 kcal/kg까지 분석되었고, $RDF_{k-2}$는 4,014에서 8,050 kcal/kg까지 나타났다. 연도실험에서 연소의 효율은 RDF의 발열량, 수분, 원소구성성분과 재질의 다양한 혼재비율에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제조된 연료의 $RDF_{k-1}$ 연소실험에서 가연성 성분의 혼재비율이 높은 경우 발열량과 $C_xH_y$ 농도 및 회분량이 증가하였다. $RDF_{k-2}$ 경우는 tar의 혼재비율의 증가함에 따라 발열량은 증가하나 회분량, CO와 $C_xH_y$의 농도발생이 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.225-232
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• 2024

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제33권1호
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• pp.30-36
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• 2024

최근 국내에서 개발된 송풍식 양파 줄기절단기를 수확기 양파 엽 절단에 활용할 경우 적정 작업 조건을 구명하기 위해서 이 실험을 수행하였다. 처리구 중 식물체 엽 건조가 가장 많이 진행된(엽 건조 정도 : 66.3%, 엽 수분함량 : 50.5%) 6월 20일 엽 절단 처리구에서 평균 잔여 엽장은 6.7±3.5cm로서 작업 후 적정 잔여 엽장에 해당되는 범위인 4-10cm에 포함되므로 기계 엽 절단 성능이 처리구 중 가장 우수한 것으로 판단된다. 줄기절단기 이용 양파 엽 기계 절단 시 평균 작업 속도는 0.17m·s^-1였는데, 이는 인력 엽 절단 처리구의 평균 작업 속도인 0.05m·s^-1보다 3.4배 정도 빨랐으며, 이를 통해 해당 기종을 이용하여 10a 면적을 작업할 경우에는 인력 작업(1인 기준)에 비해 2.6시간 정도를 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기계 엽 절단 처리구에서의 손상구 발생률은 1.3%로서 인력 엽 절단 처리구의 0.0%에 비해 높았는데, 이로 인해 기계 엽 절단 처리구가 인력 엽 절단 처리구보다 저장 중 양파 구 부패율이 평균적으로 높았던 것으로 판단된다. 처리별 저장 특성을 살펴보면, 저장 8개월 후 구 부위(기부, 정부)별 부패율은 기계 엽 절단 후 잔여 엽장이 5.0cm 미만인 처리구에서 잔여 엽장이 5.0cm 이상인 처리구보다 높았다. 이는 잔여 엽 길이가 5.0cm 미만인 처리구에서는 5.0cm 이상인 처리구보다 저장 중 구 부패를 유발하는 병원균의 감염이 쉬우므로 장기 저장 시 부패율이 높은 것으로 생각된다. 본 실험 결과와 실험 기종의 성능 목표(작업 후 잔여 엽장 : 5cm) 및 양파 수확 시 적정 잔여 엽장에 관한 기존의 연구결과 등을 종합적으로 고려할 경우, 본 실험에 사용된 줄기절단기 이용 양파 엽 절단 시 양파의 적정 잔여 엽장은 5-10cm 정도일 것으로 판단된다.