병원정보시스템(Hospital Information System)은 다른 병원정보시스템과 서로 독립적으로 운영되므로 상호운영성(Interoperability)이 배제되어 왔다. 이 연구는 HL7 표준임상문서구조(Health Level 7, Clinical Document Architecture)와 XML 스키마의 분석과 설계를 통하여 새로운 패러다임의 병원정보시스템을 제안한다. 퇴원요약지로부터 필수 항목을 규정하여 템플릿을 정의한 후 임상문서구조를 설계하여 자동적으로 임상문서를 생성되도록 하였다. XML 스키마는 HL7에서 정의한 참조정보모델(Reference Information Model)을 기반으로 분석하였고, 전송 프로토콜은 HL7 V2.4를 사용하였다. 본 연구가 가지는 의의는 첫째, 국제 표준인 HL7 표준임상문서구조를 사용하기 위한 확장과 정제과정의 연구를 했으며, 둘째, 표준임상문서구조를 사용할 수 있는 웹 기반의 차세대 병원정보시스템의 구조를 제안하였다. 결론적으로, 한국의 퇴원요약 표준임상문서구조에 대한 본 연구로 말미암아 평생전자의무기록(Electronic Health Record)과 임상데이타저장소(Clinical Data Repository)를 포함하여 다양한 보건의료기관 간 의료정보 공유의 기반이 될 것이다.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
전 세계 전력 생산 에너지의 비율은 석탄이 40%, 천연가스 20%, 수력 16%, 원자력 15%, 석유 6%로 모두가 환경오염을 유발하는 에너지다. 또한 화석연료는 지구상에 자원의 편중이 심하기 때문에 가격과 공급면에서 심각한 문제를 야기한다. 이러한 문제로 화석 연료를 대체하게 될 차세대 친환경 에너지로써 태양광 에너지가 각광 받고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 공단에 Test-Bed를 선정하여 수용가의 대응용 태양광 ESS 시스템 적용함에 있어 Peak-cut 운영을 위한 Charge Operation Plan과 Discharge Operation Plan 운영방안을 최대수요전력 감소 시뮬레이션을 통해 검증하고자 한다. 이를 위해 전력사용량이 가장 많은 11월부터 2월의 전력사용량을 선정하여 Charge/Discharge Logic을 적용했다. 본 논문에서 제시한 충전/방전 로직에 따른 시뮬레이션 결과, ESS Peak-cut 서비스 이후의 최대수요전력이 감소하였으며 Peak-target 전력의 50%로 감소함에 따라 계약전력 또한 감소함을 알 수 있다. 이를 통해 계약전력 감소는 해당 수용가의 기본 전력 값을 감소시켜, 경제적 우월성을 기대할 수 있을 뿐만 아니라 전기품질 향상 및 전력공급시스템의 안정화에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
지표면 흡수단파복사(Absorbed Shortwave Radiation, ASR)는 대기와 육지 및 해양 사이의 에너지 수지 분석을 위한 필수 요소이다. 이 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A; GK-2A)에 적용하기 위하여 복사 모델과 지표면 알베도 자료를 이용하여 지표면 흡수단파복사를 산출(GWNU 방법)하였고, 그 결과는 기준 자료로 선정한 CERES (Clouds and the Earth's Radiant Energy System) 위성 센서 및 지상 관측 자료와 비교하였다. 또한 이 연구 결과(GWNU 방법)는 미국 정지궤도위성 GOES-R의 ABI (Advanced Baseline Imager)에 의한 물리적 및 통계적 방법 그리고 Li et al.(1993) 및 Kim and Jeong (2016)의 회귀 방정식 방법들과 비교하였으며, 그 결과 GWNU 방법에 의하여 계산된 지표면 흡수단파복사는 다른 방법들에 의한 값보다 정확 하였다. 그러나 GWNU 방법을 활용하여 지표면 흡수단파복사를 산출할 때 계산 시간과 지표면 알베도 자료의 정확성 문제가 발생될 경우 위에 제시된 경험적 방법들이 GWNU 방법과 함께 사용되어야 할 것이다.
차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
목적: 전립선암 (PC-3, LNCaP)의 이종이식쥐 모델에서 초음파 조영제를 이용하여 측정한 시간-신호강도 곡선을 통해 얻은 역학적 변수를 조직병리적 변수와 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 20마리의 누드마우스에 인간전립선암세포(15 PC-3, 5 LNCaP)를 다리에 주입하여 이종이식쥐 모델을 제작하였다. 이후 $500{\mu}L$의 2세대 초음파 조영제인 Sonovue를 후안와정맥을 통해 주입하였다. 관심영역은 종양의 전체를 포함할 수 있게 그린 후, 시간-신호강도 곡선을 얻고 이를 감마변량함수에 적합시켰다. 최고신호강도(A), 최고도달시간 (Tp), 최고유입률 (washin), 최고 유출률 (washout), 50초까지의 곡선하면적 ($AUC_{50}$), 유입기면적 ($AUC_{in}$), 유출기면적 ($AUC_{out}$) 등을 감마변량함수에서 도출하였다. VEGF와 CD31에 대한 면역조직화학염색법을 시행하였고, 종양부피, 시야당 VEGF 면적백분율, CD31 양성 미세혈관수 (MVD) 등을 계산한 후 이를 시간신호강도에서 얻은 역학적 변수와 상관성을 조사하였다. 결과: PC-3 와 LNCaP간 동적 및 조직병리학적 변수의 통계적 차이는 없었다. MVD는 A (r=0.625, p=0.003), washin (r=0.462, p=0.040), AUC (r=0.604, p=0.005), $AUC_{out}$ (r=0.587, p=0.007) 과 유의한 상관관계를 보였다. 또한 종양부피와 $AUC_{50}$ (r=0.481, p=0.032), washin(r=0.662, p=0.001), $AUC_{out}$ (r=0.547, p=0.012) 도 유의한 양의 상관관계를 보였으며, washout은 MVD (r=-0.454, p=0.044) 및 종양부피 (r=-0.464, p=0.039)에 모두 음의 상관관계를 보였다. 그러나 시야당 VEGF 면적백분율은 역학적 변수와 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 결론: MVD는 다수의 역학적 변수와 상관관계를 보였다. 초음파 조영제를 이용한 초음파는 전립선암 동물모델에서 종양의 혈관성을 예측할 수 있는 가능성을 보였다.
세계 최초 능동형 라이더 센서 Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN)의 바람 자료와 한국형 수치예보모델에 바람 자료로 활용되고 있는 Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A)의 대기운동벡터의 자료를 비교함으로써 두 위성의 바람 자료의 특징을 분석하였다. 2019년 9월부터 20220년 8월 1년의 자료를 ALADIN의 미(Mie)채널과 GK2A 적외채널에 대하여 비교한 결과 수집된 자료는 177,681개이며 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 3.73 m/s, 상관계수는 0.98이다. 상세한 분석을 위해 위도와 고도를 고려하여 비교한 결과, 대부분의 위도에서 표준화된 평균 제곱근 오차(Normalized Root Mean Squared Error; NRMSE)가 0.2~0.3으로 두 바람 자료가 일치하지만 상층, 중층의 경우 저위도지역에서, 하층의 경우 남반구 특정 위도(30°S-15°S)에서 0.4 이상으로 큰 값을 가진다. 이러한 결과는 계절에 상관없이 수증기채널, 가시채널에서도 동일하게 나타나며 채널 별 특징과 계절별 특징은 두드러지게 나타나지 않는다. 두 바람 자료 간에 차이가 큰 위도 영역에 대하여 구름의 분포를 확인해본 결과, 대기운동벡터의 고도 할당 정확도를 낮출 수 있는 권운 이나 적운이 다른 위도에 비해 더 많이 분포하고 있다. 이러한 특성에 따라, 정확한 고도 할당이 어려워 대기운동벡터의 오차가 크게 나타나는 남반구와 저위도 영역에서 ALADIN 바람 자료는 기존 대기운동벡터의 바람 정보를 보완함으로써 수치예보모델에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 제시한다.
본 연구는 키오스크 사용자를 대상으로 소비자 만족 수준 측정 및 개선의 영향력 정도를 분석하였다. 현대에 이르러 기술의 발전과 온라인 환경의 개선으로 인해 단순노동 업무는 10여 년 후 사라질 확률이 90%가 임박한다. 국내 연구에서도 단순 노무 직종'이 약 36%의 확률로 진보된 기술에 영향을 받아 사라질 것으로 예측되며 기업으로서도 인력 구인과 인건비 등의 문제로 인해 점차 무인화를 진행하며 그 대체재로써 키오스크를 선호하고 있다. 특히 최근 전 세계적으로 큰 유행으로 번지고 있는 코로나19 바이러스로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 높아지며 키오스크 도입 경향은 더욱 가속화되어 세계시장에서 2021년 835억 원 규모로 성장하며 연평균 8.9%의 성장세를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 키오스크의 무인이라는 특성으로 인해 일부 소비자는 여전히 사용에 어려움을 겪고 있으며 이러한 기술 사용이 익숙지 않은 소비자들을 중심으로 비대면 서비스 자체에 대한 거부감과 서비스 오류에 대한 불안감 등으로 서비스 공동 생산자에 대한 이해가 부족해 점원과 소비자 간의 역할 갈등을 유발하거나 기술 사용이 익숙한 세대와 서비스 제공 측면에서 불평등이 이루어지고 있다. 또한, 키오스크는 대표적인 기술 기반 셀프서비스 산업이기에 사용자가 불편함을 느끼거나 추가적인 노동을 한다고 여기면 전체적인 서비스 가치 하락을 경험하여 키오스크 산업 자체의 성장세를 억제할 수 있다는 점에서 소비자 중심의 키오스크 개선 방향성 연구는 중요하다. 이에 실제 사용자들을 중심으로 직접 사용함에서 중점 사항에 대한 인터뷰를 진행하여 디스플레이 배색, 글자 크기, 기기의 디자인, 기기의 크기, 내부 UI(인터페이스), 정보의 양, 인식 센서(바코드, NFC 등), 디스플레이 밝기, 자체 이벤트, 반응속도 항목을 추출하였다. 이후 설문을 활용하여 각 기대 평가 항목의 Kano 모델 품질 속성 분류를 진행하였으며 최빈값만을 고려하여 차순위의 통계적 의미가 무시된다는 Kano 모델의 단점을 보완하기 위하여 이를 정확한 수치로 계산할 수 있는 Timko의 고객 만족 계수를 활용하였으며 연구를 통해 키오스크 기대 평가 항목들의 개선 영향력을 최종적으로 분별하여 개선 우선순위를 도출하기 위하여 PCSI Index 분석을 추가로 진행하였다. 그 결과 개선의 영향력은 내부 UI(인터페이스), 글자 크기, 인식 센서(바코드, NFC 등), 반응속도, 자체 이벤트, 디스플레이 밝기, 정보의 양, 기기의 크기, 기기의 디자인, 디스플레이 배색 순으로 나타났으며 이를 통해 키오스크 기반 분야별 연구의 종합적인 비교 및 벤처 산업의 개선 방향성 설정에 이바지하고자 한다.
2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.
파파야는 열대와 아열대 지역에서 광범위하게 재배되고 있는 주요 작물 중의 하나이다. 파파야 열매는 칼로리가 낮고 비타민 A와 C, 미네랄이 풍부하며, 미숙과에는 단백질 분해 효소인 파파인이 풍부하여 의약품, 화장품, 식품 가공 산업 등에 널리 활용되고 있다. 전세계 파파야 산업에서 가장 중요한 제한 요인 중의 하나가 potyvirus에 속하는 papaya ringspot virus (PRSV)에 의해 야기되는 식물병이다. 1992년에 미국 연구자들에 의해 PRSV의 coat protein (cp) 유전자를 발현하는 최초의 PRSV-저항성 GM 파파야 이벤트($R_0$ '55-1')가 만들어졌으며, 1997년에는 이로부터 유래한 GM 품종('SunUp', 'Rainbow')에 대해 미국 정부가 상업적 재배를 승인하였다. 현재까지 GM 파파야 개발은 해충 저항성, 병 저항성(곰팡이, 바이러스), 수확 후 저장성 증대, 알루미늄과 제초제 저항성 등의 형질에 초점을 맞추어 왔다. 아울러 파파야를 동물단백질(백신 등) 생산을 위한 식물공장으로 활용하기 위한 시도도 이루어졌다. 현재, 미국과 중국을 비롯한 약 17개 국가에서 GM 파파야 개발과 포장 실험 또는 상업적 재배가 이루어지고 있다. GM 파파야의 개발과 더불어 생물안전성 평가 및 GM 판별 기술 개발에 관한 연구도 이루어지고 있다. 생물안전성 평가와 관련하여 주로 인체 위해성과 환경 위해성에 관한 분석이 수행되고 있다. 인체 위해성의 경우, 동물 모델을 대상으로 장기간 식이섭취를 통해 일반 및 유전 독성, 알레르기항원성, 면역 반응, GM 유래 단백질의 안정성에 관한 연구가 수행되었다. 환경 위해성의 경우, GM 재배가 토양 미생물 다양성에 미치는 영향, GM 유래 유전물질의 토양 잔류 및 토양 미생물로의 전이 여부에 관한 연구가 이루어졌다. 우리나라, 유럽 및 일본을 비롯한 많은 나라에서는 상업적 재배를 위한 GM 품종 도입이나, 파파야 가공 식품 제조에 비승인 GM 파파야의 사용을 규제하고 있다. 도입 유전자 특이적 또는 이벤트 특이적인 분자표지를 개발하고, PCR(일반, real-time) 또는 loop-mediated isothermal amplification 방법을 통해 GM 여부를 판별하고 있다. 파파야에 대한 초안 수준의 유전체 정보가 2008년에 해독되었으며, 최근에는 차세대 유전체 분석 기술로 확보된 유전체와 전사체 정보를 활용하여 GM 여부를 판별하는 기술도 확립되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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