본 연구는 노인의 사회참여에 어떠한 영향요인이 작용하고 있는지를 밝히기 위해 촉진 및 저해 요인들에 대한 질적연구를 중심으로 체계적 고찰을 하고자 하였다. 데이터베이스인 PubMed, Embase, Cochrane을 사용하여 2012년 2월부터 2022년 2월까지의 논문을 검색하였다. 사용된 주요 검색 용어로'elderly', 'older adults', social participation', 'engagement', 'motiv*', 'barrier', 'facilitat*'가 사용하였다. 최종적으로 선별된 7개의 논문에서 노인의 사회참여 촉진 요인과 저해 요인은 개인적, 내적 요인, 환경적 요인, 사회 네트워크 요인으로 분류하여 제시하였다. 촉진 요인에는 소속되고자 하는 욕구, 사회에 환원하고자 하는 마음, 흥미, 특정한 사람과의 교류 등이 있었다. 저해 요인은 환경적 접근성, 흥미 없는 활동, 두려움, 사회적 관계 유지를 위한 능력 부족, 경제적 어려움 등이 있었다. 촉진 또는 저해 요소로는 사회경제적 지위, 사회기반시설 접근성 여부, 주위에 지지자 유무, 종교와 민족성 등이 있었다. 고령화의 진행으로 사회적 고립에 취약해진 노인들의 인구들도 늘고 있다. 본 연구는 이를 방지하기 위해 노인들의 사회참여를 촉진 또는 저해하는 요인들을 통합적으로 파악했다는 점에서 의의가 있다.
최근 국지성 호우와 잦은 태풍으로 인한 돌발홍수가 빈번하게 발생하여 도심지에서의 호안유실과 범람으로 많은 외수침수의 피해가 발생하고 있다. 또한 기후변화에 따른 강우량의 증가와 집중호우로 인한 홍수 피해는 지속적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 대하천 유역을 중심으로 홍수범람예측 연구가 활발히 진행되고 있지만 대하천을 제외한 지방 중소하천의 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방 중소하천 중 태풍과 집중호우의 영향이 많은 제주지역의 주요 하천 중의 하나인 한천 유역을 테스트베드로 선정하여 연구를 진행하였다. 한천은 강우 시에만 유출이 발생하는 건천으로, 집중호우 시 암반하상 조건, 복개, 교각 등으로 수위가 국부적으로 급격히 상승하는 경우가 있었다. 그리고 한천 하류부에는 도심이 위치하고 있어 돌발홍수 발생 시 막대한 피해가 발생한다. 이에 따라 홍수 피해를 줄이기 위한 제도화, 정책결정 등의 구조적 해결방안과 홍수 피해의 규모와 원인을 분석하는 비구조적 해결방안에 대한 연구가 시급하다. 따라서 본 연구에서는 홍수범람 등으로 인한 홍수 피해규모를 산정하여 각 정부부처 및 유관기관, 지자체에서 빠른 정책결정을 내릴 수 있는 자료를 제공하는 목적으로 제주도의 특성을 고려한 홍수범람위험도 산정 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 제주 한천유역의 단면 자료와 빈도별 홍수량 자료를 이용하여 HEC-RAS 모형으로 수리학적 흐름특성 모의를 실사하였다. 모의된 결과를 바탕으로 ArcGIS 소프트웨어인 ESRI사의 ArcMap을 이용하여 빈도별 홍수위 자료와 제주지역 수치표고모형 자료를 활용한 빈도별 홍수범람지도를 산정하고, 좌안과 우안의 제방고로부터 위험도를 산정하여 홍수범람위험도를 각각 구축하였다. 구축된 결과를 이용하여 분석하고자하는 해당 빈도의 홍수위와 홍수량이 발생할 때의 피해지역을 예측하였으며, 예측된 지역과 제주시의 공시지가 자료를 중첩하여 피해지역에 대한 피해액을 산정하였다. 본 연구의 알고리즘을 적용한 2007년 태풍 '나리' 사상의 경우와 비교한 결과, '나리' 사상의 침수 흔적도와 유사한 홍수범람지도를 획득 할 수 있었으며, 모의된 유역의 하천 복개구간을 중심으로 홍수범람이 발생한다는 점과 우안보다 좌안에서의 홍수범람위험도와 피해액이 더 크게 나타난 점 등의 홍수범람 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 기법을 이용할 경우, 홍수에 의한 취약지에 대한 제방 설계 강화, 하천의 보수 정비 등 정책적 결정에 사용될 수 있을 것이며, 실시간 자료제공, 재해정보시스템 등에 적용하여 홍수범람 피해를 줄일 수 있는 기반기술이 될 것으로 사료된다.
유역의 자연 유출량이 줄어드는 갈수기 동안 낙동강 본류의 수질은 상류지역의 댐 방류량에 큰 영향을 받는다. 따라서 수질이 취약한 중 하류부지역의 수량과 수질을 종합적으로 고려한 낙동강 수계의 물 관리를 위해서는 댐 방류량과 하류 수질의 정량적인 관계에 근거한 다목적댐군의 연계운영이 필요하다. 본 연구의 목적은 정상상태 하천수질모델을 이용하여 낙동강수계 다목적댐군의 방류량과 하류 하천의 수질 관계를 정량적으로 분석하고, 갈수기 동안 낙동강 수질개선을 위해 필요한 적정 댐 용수공급 시나리오를 제시하는데 있다. 낙동강수계 댐 군의 하류 하천 수질을 고려한 저수지운영 계획 수립을 지원하기 위하여 1차원 정상상태 수질예측모델인 QUAL2E를 구축하고 실측 유량과 수질자료를 이용하여 모델을 보정하고 검증하였다. 검증된 모델은 낙동강수계 상류에 위치한 안동댐, 임하댐, 그리고 중 하류 지류에 위치한 합천댐과 남강댐의 용수공급 시나리오별 하천 수질개선 효과를 분석하는데 적용하였다. 연구결과 낙동강 수질이 악화되는 갈수기 동안 중 하류부에 위치한 상수원의 수질을 개선하기 위해서는 합천댐과 남강댐에서보다는 상류에 위치한 안동댐과 임하댐에서 용수를 추가 공급하는 것이 더욱 효과적인 것으로 평가되었다. 댐 방류량 증감에 따라 수질영향을 가장 크게 받는 하천구간은 수질오염도가 가장 크게 나타나는 금호강합류점${\sim}$고령교구간인 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 낙동강과 같이 수량이 부족한 하천은 오염부하량 삭감 대책과 함께 갈수기 유량조절이 매우 중요한 요소임을 보여주며, 주기적인 수질악화를 겪는 낙동강 중 하류 지역의 수질개선을 위한 상류 다목적댐군의 연계운영 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.치모의 결과와 현장에서 관측한 유속장을 비교함으로써 본 연구에서 제시한 실제 탁수배제능력을 검증하였다.를 구축하였다는데 의의가 있다.로와 접하는 건물의 경우 모서리부 광고 효과가 지배적이며 대부분 곡선돌출형이 사용되고 있었다. 그러므로 모서리 저층부를 필로티로 계획하여 보행흐름을 원활하게 하고 대신 입면을 투명하게 하여 간접광고(내부전시) 효과를 유도하는 것이 좋다. 특히 원형모서리는 건물 특화 성격이 강하므로 불가피할 경우 소형 액센트 광고 위치를 미리 벽면으로 할애하는 것이 경관 및 입면계획에 유리한 것으로 분석되었다. 불확실도 해석모형 등의 새로운 기능을 추가하여 제시하였다. 모든 입출력자료는 프로젝트 단위별로 운영되어 data의 관리가 손쉽도록 하였으며 결과를 DB에 저장하여 다른 모형에서도 적용할 수 있도록 하였다. 그리고 HyGIS-HMS 및 HyGIS-RAS 모형에서 강우-유출-하도 수리해석-범람해석 등이 일괄되게 하나의 시스템 내에서 구현될 수 있도록 하였다. 따라서 HyGIS와 통합된 수리, 수문모형은 국내 하천 및 유역에 적합한 시스템으로서 향후 HydroInformatics 구현을 염두에 둔 특화된 국내 수자원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한 이 부위의 통과시간 비율의 저하가 가장 주요하였다. 이러한 결과는 차가운 생수 섭취가 주로 결장 근위부를 자극하는 효과를 발휘하는 것이
분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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