본 연구는 제외국의식중독균별저감화사례를조사, 비교하여 정보를 획득하고 식중독균 저감화 매뉴얼을 작성하며 저감화 정책방안을 제시하기 위한 기반 자료 확보를 목적으로 수행하였다. 선진 외국(미국, 덴마크, 일본)의 식중독 저감화 정책의 현황 및 사례조사에는 인터넷 자료, 관련 기관 전문가 인터뷰를 통하여 조사하였다. 미국의 신선농산물에서 미생물학적 위험요소 저감화(FDA), 미국 분쇄쇠고기에서 E. coli O157:H7의 저감화(USDA), 덴마크의 닭고기, 돼지고기, 계란에서 살모넬라 저감화, 일본의 어패류에서 장염비브리오 저감화 프로그램을 사례 연구로 제시하였으며 이들 국가의 저감 프로그램의 배경, 전략, 효과를 조사하고 장단점 분석을 실시하고 시사점을 도출하였다. 이들 제외국 정책 사례 연구와 국제기구 CODEX의 위해관리 체계를 결합하고 국내 현실을 반영하여 식중독 저감화 관리 매뉴얼로 저감 프로그램에 관한 일반 모델을 다음 순서로 제시하였다: 1) 위해관리 초기판단, 2) 식중독 저감화 프로그램 계획, 3) 대안 확인 및 선택, 4) 대안 실행(이해당사자별 역할 설정 및 대안 방법 적용), 5) 감시 활동, 6) 중간 재검토, 7) 목적 달성 때까지 대안 실행 지속적 실시 (만일 대안이 효과가 없으면 대안을 대체하거나 수정하여 식중독 저감화 목표 달성 시까지 실시), 8) 최종 평가에 보건에 미치는 영향을 확인하고 필요시 비용 편익 분석실시. 본 연구를 통해서 제시된 식중독 저감화 정책에 관한 시사점 및 식품안전의 이해당사자별 역할별로 도출된 식중독 저감화 정책 모델 및 매뉴얼은 미생물학적 위해관리를 수행하는데 향후 활용될 수 있다.
유아교육현장에서 유아의 수준에 맞는 영역별 멀티미디어의 제작과 활용은 아직 미흡한 상태이고, 수업활동과의 연계가 어려운 것이 현실이다. 따라서 본 논문은 저작도구 ToolBook II를 사용하여 유아의 수준에 맞추어 유아용 교육프로그램을 제작하고, 프로그램을 수업활동에 직접 적용시킴으로 학습성취를 향상시키는 방향을 제시한다. 구현한 프로그램은 기존의 과목별 유아용 CD-ROM타이틀과는 달리 유아교육과정의 놀이영역을 기준으로 글자나라, 숫자나라, 색깔나라, 동요나라, 동화나라, 그리고 인터넷 사이트의 6개의 영역으로 나뉘어 진다. 유아를 대상으로 한 프로그램이기 때문에 청각, 시각을 자극할 수 있도록 유아들에게 친숙한 이미지, 소리와 같은 멀티미디어적인 요소들을 적절히 활용한다. 또한 문자의 사용에 익숙하지 못한 유아들이기 때문에 문자의 사용은 지양하면서, 교육현장에서 활용 가능하도록 구성한다. 프로그램의 적용후의 평가부분에서는 유아평가방법 중 평정 척도법을 선택하여 평가한다. 프로그램을 유아교육현장에서 적용 시켜본 결과, 각 영역 중 숫자나라와 글자나라, 색깔나라 영역에서 효율적인 학습의 효과가 있는 것으로 평가되고, 연령에 구분에서는 5~7세 중에서 7세 유아들에게 가장 효율적인 학습효과가 나타나는 것으로 평가된다.
컴포넌트에 의한 시스템 구축은 기능 중심의 독립적인 컴포넌트를 기반으로 새로운 소프트웨어를 구축한다. 컴포넌트를 중심으로 한 소프트웨어의 개발은 품질향상, 마른 개발과 유지보수의 효율성과 같은 소프트웨어의 재사용에 의해서 얻을 수 있는 이익을 얻을 수 있다. 컴포넌트 기반의 시스템에서 재사용성을 높일 수 있는 고 품질 컴포넌트의 효율적인 식별과 구축은 가장 중요한 목표이자 성공 요소이다. 따라서 컴포넌트 개발자는 현재 각 컴포넌트 개발 방법론들의 컴포넌트 식별에 대한 장점과 단점을 파악하여 개발하고자 하는 시스템에 적합한 방법론을 선택하는 것이 필요하고 또한 여러 방법론의 단점을 보완하여 독립적인 컴포넌트를 효율적으로 식별할 수 있는 새로운 방법론을 개발하는 것이 필요하다. 그러기 위해서는 다양한 방법론에 대한 비교 분석이 절실히 요청된다. 본 논문은 최근에 산업계에서 널리 쓰이고 있는 대표적인 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 방법론인 Rational사의 RUP(Rational Unified Process)[1,9], Computer Associates사의 CBD96[2,3]과, Compuware사의 UNIFACE[5] 그리고 Cheesman과 Daniels가 CBD96의 컴포넌트 개발 방법을 화장하여 제안한 UML Components 방법론[4] 등의 컴포넌트 식별 방법을 설명하고 그들의 문제점을 기술한다. 그리고 컴포넌트 식별 방법들을 총체적인 측면에서 비교 분석한다.
최근 생명공학 기술을 중심으로 윤리적 논쟁, 과학정책, 규제 입법 등에 대한 폭넓은 움직임이 일어나고 있다. 이것은 과학에 대한 신뢰 위기를 극복하고 과학과 대중의 새로운 관계를 모색하는 역동적인 과정으로 파악될 수 있으며, 이 새로운 관계에서 시민참여는 선택이 아닌 필수적인 요소로 간주되고 있다. 이 연구는 재조합 DNA논쟁과 '케임브리지 실험 심사위원회(CERB)'에 대한 사례 연구를 통해 시민참여가 가능한 근거와 생명공학의 시민참여가 정책결정에 영향을 발휘할 수 있는 논거를 밝히는 것을 목적으로 한다. 재조합 DNA 기술은 탄생부터 많은 논란을 불러일으켰고 생명공학의 대중 논쟁과 시민참여가 처음 이루어지는 중요한 장을 마련해주었다. 1970년대 초반에 진행된 논쟁 과정에는 과학기술의 시민참여에서 제기될 수 있는 수많은 쟁점과 주제들이 고스란히 압축되어 있다. 이 연구는 과학자들의 주도로 시작된 위험에 대한 경고에서 시작되어 케임브리지시의 시민참여 실험에 이르는 과정을 분석하면서 그 성과와 한계를 살펴본다. 결론적으로 CERB는 시민이 과학기술의 정책결정에 참여한다는 전례를 찾아볼 수 없는 새로운 시도를 통해 시민참여의 가능성을 확인해주었지만, 상징성을 넘어 정책결정에 실질적인 영향력을 발휘하기 위해서는 '시민-대항전문가-대중운동'이라는 여러 층의 네트워크가 필요하다는 것을 보여주었다.
이 논문에서는 비유사도-기반 분류(dissimilarity-based classifications: DBC)를 효율적으로 수행할 수 있는 차원 축소 방법들을 비교 평가한 실험 결과를 보고한다. DBC에선 분류를 위해 대상 물체를 측정한 결과 값들(특징 요소들의 집합)을 이용하는 대신에 각 대상 물체들 사이의 비유사도를 측정하여 분류한다. 현재 DBC와 관련된 이슈들 중의 하나는 대규모 데이터를 취급할 경우에 비유사도 공간의 차원이 고차원으로 되는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 현재 프로토타입 선택(prototype selection: PS)방법이나 차원 축소(dimension reduction: DR)방법을 이용하고 있다. PS는 전체 학습 데이터에서 프로토타입을 추출하여 비유사도 공간을 구성하는 방법이고, DR은 전체 학습 데이터로 먼저 비유사도 공간을 구성한 다음 이 공간의 차원을 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 PS이나 DR 대신에, 학습 데이터에 대한 주성분 분석으로 적절한 차원의 고유 공간 (Eigen space: ES)을 구성한 다음, 이 고유 공간으로 매핑 된 벡터들 사이의 $l_p$-놈(norm) 거리를 비유사도 거리로 측정하여 이용하는 DBC를 제안한다. 인터넷에 공개된 인공 및 실세계 데이터를 이용하여 최 근방 이웃 분류규칙으로 ES에서 수행한 DBC의 분류 성능을 측정한 결과, 고유공간의 차원을 적절하게 선정하였을 경우 PS와 DR를 이용한 DBC보다 분류 성능이 더 향상되었음을 확인하였다.
신장 질환의 일부는 특히 초점성 분절 사구체 경화증, 사구체 수의 감소를 원인의 중요 요소로 생각하고 있지만 사구체수의 증감을 알 수 있는 신빙성 있는 계산법은 없다. 최근 신장을 일정 간격으로 절편을 만들어서 사구체 수를 헤아린 다음 전체 절편수를 곱하여 절대치를 구하는 방법이 인정을 받고 있지만 시간적으로 인력적으로 많은 노력이 필요하여 현실적 적용은 어렵다. 연구자들은 선천성으로 사구체 경화증이 생기면서 신기능 부전에 빠지는 FGS/Kist mouse와 모계나 병이 없는 RFM/Nga mouse의 신장을 이용하여 편리한 방법의 사구체 계산법을 개발하였다. 과거에 개발된 방법으로 사구체 수를 헤아려본 결과 절편을 이용한 계산법은 시간과 노력이 너무 많이 걸릴 뿐 아니라 개인차가 심하여 부정확하였다. 따라서 사구체의 수는 신장의 무게와 비례하고 이는 체중과 정비례한다는 이론을 적용하여 임의로 선택한 신장 절편 20개를 이용하여 사구체 수를 헤아린 다음 피질의 면적으로 나누고 이를 체중으로 나눈 신장무게로 곱해주는 비교치 계산 방법을 고안하였다(사구체 수/피질면적${\times}$신장무게/체중). 이 방법으로 FGS/Kist mouse의 사구체 수는 질환이 없는 mouse에 비하여 30%정도 감소되어 있음을 알 수 있었다.
교통정보 제공 측면에서 여행시간에 대한 정보는 교통관리 영역 내에서 교통혼잡을 효과적으로 분산시킬 수 있는 핵심정보 중 하나이다. 특히 여행시간에 대한 정보는 운전자가 운전 중 경로선택을 의사결정하는데 있어서 주요한 요소로서 현실적인 신뢰도 확보를 전제로 한다. 본 연구는 남산권 교통정보시스템의 일환으로 총 연장도로 6.1km를 대상으로 구성된 6개의 교통축(corridor)을 대상으로 혼잡시 VMS, ARS, WEB을 이용한 정보 제공을 목적으로 도착예정시간 알고리즘을 개발하였다. 시스템의 공간적 범위는 각 축별 2~3.5km 범위내의 구간을 대상으로 하며, 각 교통축의 출발 및 도착지점에 신호교차로가 존재하여 단순한 연속교통류 특성이외 단속류 교통특성이 교통류내에 포함되어 있다. 목표 알고리즘은 ILD기초자료를 활용하여 수요교통량과 대기길이정보를 이용한다. 수요교통량은 각 지점간 밀도추정을 대상으로 하였으며 이를 위하여 Greenburg Model이 채택되었다. 대기길이 정보는 각 지점별 속도와 밀도에 의하여 산출된다. 연구모형은 단위시간당 변동성을 안정화하기 위하여 전략적으로 번호판 매칭기법에 의한 AVI를 도입하였으며, 이를 통한 관측 된 여행시간 정보를 이용하였다. AVI여행시간 정보는 1일 1회 대기길이에 따른 교통류 특성을 구분하여 ILD에 의한 여행시간을 생성하는데 기반모수로 적용될 수 있도록 Hybrid Model로 구성하여 적용시켰다. 본 연구에 의한 알고리즘 적용결과, 혼잡상황하에서 84% 그리고 전체평균 88%이상의 정확성을 도출하는 것으로 나타났으며, 이러한 정보들은 남산권 교통정보시스템을 이용하는 운전자들에게 유용한 것으로 조사되었다.
도시화에 따른 불투수 지표면의 증가는 도시환경에 부정적인 영향을 미치게 된다. 따라서 도시 내 불투수 지역의 시공간적 변화 사항을 탐색하고 정량화하는 작업은 도시환경을 연구함에 있어 무엇보다 중요한 일이라 할 수 있다 지난 시기 도시지역의 불투수 지표면을 탐색하는 방법으로는 전통적인 영상분류 기법이 많이 사용되었다. 그러나 기존의 전통적인 영상분류 기법은 영상을 구성하는 각 셀이 지표면에 존재하는 다양한 객체들의 분광특성이 혼합된 결과임에도 불구하고 단 하나의 클래스로만 구분하는 단점을 가진다. 또한 불투수 지표면의 비율을 산정하기 위해서는 영상분류 후 각 분류항목에 불투수율을 할당해야하는 2중의 노력이 필요하며, 각 클래스에 단일한 불투수율을 지정해야만 하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 기존의 영상 분류방법이 갖는 이러한 단점을 보완하고자 불투수 지표면의 비율을 산정하기 위해 분광혼합분석 (spectral mixture analysis) 기법을 이용하였다. 분광혼합분석 기법을 적용하기 위해 식생, 토양, low albedo, high albedo 등 4가지 요소를 엔드멤버로 선택하였으며, 불투수율은 low albedo와 high albedo의 합으로 산정하였다. 대상 연구지역은 지난 십여년 동안 급격한 도시화가 진행된 탄천유역을 선정하였으며, 1988, 1994, 2001년의 Landsat 영상을 이용하여 신도시 건설에 따른 불투수 지표면의 변화율을 검토하였다. 분석결과 탄천유역의 불투수율은 88년 $15.6\%$, 94년 $20.1\%$, 2001년 $24\%$로 증가된 것으로 나타났다. 결론적으로 도시 불투수율을 분석 시 분광혼합분석 기법을 적용할 경우 추가적인 노력 없이 비교적 정확한 불투수율을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.
공연예술 수요는 가격 이외의 사회 경제적 요인들 그리고 교육과 경험 지식 같은 문화자본의 영향을 받는다고 알려져 있다. 공연에 대한 지식과 경험과 관련하여 본 연구에서는 개별 공연이 가지는 정보가 수요에 미치는 영향을 거래비용 관점에서 분석하려 하였다. 이를 위해 실제 공연장 자료를 바탕으로 연구 모형을 회귀분석을 이용하여 선택된 공연의 장르, 가격, 인지도 등의 요소가 유료관람객 수에 준 영향을 실증 분석한 결과, 거래비용 특성에 따라 수요가 달라짐을 알 수 있었다. 그리고 일반적으로 가격과 수요는 반비례 관계로 알려져 있으나, 분석 결과 일정 가격 이상에서는 정비례 관계로 나타났다. 이 결과를 해석해보면, 가격이 상품의 질을 평가하는 정보로 사용된 것으로 볼 수 있으며, 관객이 공연관람을 통하여 얻을 수 있는 기대효용에 가격이 영향을 미치는 것을 의미한다. 상기한 분석결과를 통하여 공연의 가격에 따른 소비자의 거래비용의 경향을 확인할 수 있었다. 또한 분석 결과가 순수한 공연 관람 이외의 사회적 맥락의 소비라는 이론을 뒷받침할 수 있는 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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