업무 형태 변화와 Information Technology(IT) 기술 발전 그리고 Coronavirus disease(COVID)-19 상황 등에 따라 사무환경도 변화되고 있다. 사무공간 사용자가 쾌적하고 효율적으로 업무를 수행하기 위해서는 구성원 사이의 교류는 물론 개인의 프라이버시 확보가 필요하다. 우리나라도 사무공간의 음향성능 개선에 대한 요구가 증가하고 있으나, 관련 성능 기준과 지침은 수립되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 사무공간 음향성능 측정, 평가 방법의 표준화와 유럽 국가들의 음향성능 기준을 비교, 검토하였다. 국제표준화 동향과 각국의 음향성능 기준을 종합적으로 검토하고 우리나라 사무공간 음향 실태 조사 등을 통해 사무공간 음향성능과 만족도 평가 기준을 수립하여 활용하는 것을 제안한다. 국제표준화 방향과 통신, 전기음향 시스템과의 호환 등을 고려하여 음성전달지수 또는 음성전달지수 응용지표를 활용한 기준을 수립하는 것이 적절하고 활용도와 호환성이 높을 것으로 판단된다. 또한, 사무용 가구류 업계에서도 사무공간의 음향성능 개선에 관심을 나타내고 있어, 사무용 가구류의 음성 레벨 저감량에 관한 성능 기준을 수립하고 표시하는 방안을 마련하는 것이 필요하다.
화재, 구조, 구급 등 재난상황에서 신속한 대응을 위해 긴급차량의 골든타임 확보가 중요하다. 본 연구에서는 긴급차량의 골든타임 확보와 운행 안전성 증대를 위하여 긴급차량 운행현황 분석에 기반한 긴급차량 우선신호 운영방안 연구를 수행하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 긴급차량 출동 통계자료와 교통사고 통계를 이용하여 긴급차량 운영 현황을 분석하고 설문조사 분석을 통해 긴급차량 우선신호 도입 및 운영에 관한 세부기준을 제시하였다. 분석 결과, 긴급차량의 출동빈도와 교통사고가 점차적으로 증가하고 있으나, 긴급차량의 골든타임 확보율이 절반 수준인 것으로 나타나 이에 대한 개선방안 도출이 시급함을 확인하였다. 긴급차량 우선신호 도입에 관한 설문조사를 통해 우선신호 도입의 필요성에 대해 대다수의 시민이 공감하고 있고, 긴급차량 우선신호 제공 가능한 차량 범위와 신호 대기 허용 가능 시간에 대한 기준을 도출하였다. 이를 통해 긴급차량 우선신호 운영 전략과 세부 기준을 마련하는데 본 연구의 결과가 활용될 수 있으며, 긴급차량 우선신호의 신속한 확대를 통한 긴급차량 운행 안전성 개선과 골든타임 확보율 증대에 기여할 것으로 기대된다.
군(軍)이 가상현실 기술을 다양한 교육훈련체계에 도입을 검토하여 충분히 활용하기 위해서는 해당 기술 및 교육체계의 특성을 반영하는 사업화 특성에 대한 정확한 파악과 선별적인 적용이 중요할 것이다. 본 연구에서는 가상현실 기반의 교육훈련체계 사업화 시 고려해야 할 요인들에 대해서 AHP(Analitic Hierarchy Process)기법을 통해 평가기준을 선정하고 추진 과제들의 우선순위를 판단해보았다. 선행연구를 기초로 초기 AHP 모델을 구성하여 레벨 1의 평가 기준으로 현실성 등 6개 요소에 대한 상대적인 중요도를 분석하였다. 다음으로 레벨 2는 6개의 평가 기준에 11개 과제별 중요도의 확인을 위해 각각의 평가 기준을 대상으로 분석하여 과제별 우선순위를 선정하였다. 분석결과 레벨 1에서는 현실성 및 파급성이 다른 요소에 비해 높은 중요도를 나타내었다. 최종 상대적 중요도를 평가한 결과는 ① 비행훈련, ② 재난훈련, ③ 포탄 사격, ④ 차량 운전 순으로 우선순위가 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델의 레벨 1과 2에서 결정된 상대적 우선순위를 바탕으로 국방 가상현실 과제 연구 우선순위의 최종 의사결정에 필요한 사업별 중요도를 제시하였다. 본 연구를 통해 국방 분야의 교육훈련체계 사업화에 대한 우선순위 선정에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 1981년부터 2014년까지 128개 국가를 대상으로 한국과 투자대상국의 지적재산권이 한국의 해외직접투자에 미치는 영향을 분석하였다. 첫째, 한국의 지적재산권과 이의 종류인 특허권과 상표권, 의장권 모두 해외직접투자에 긍정적 영향을 미쳤다. 둘째, 투자대상국의 지적재산권은 특허권을 제외하고 해외직접투자에 긍정적 영향을 미쳤다. 셋째, 지적재산권을 투자대상국에서 활용하기 위한 해외직접투자가 투자대상국의 지식을 습득하기 위한 해외직접투자보다 더 유의하였다. 넷째, 주로 개도국인 고성장 국가에 대해서는 한국의 지적재산권이, 주로 선진국인 저성장 국가에 대해서는 투자대상국의 지적재산권이 더 큰 영향을 미쳤다.
본 연구는 국내 의학도서관 이용자 서비스 향상을 위하여 의학사서의 교육프로그램 개선방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 의학사서 역할을 조사하여 교육영역을 항목화한 후 미국의 MLA와 한국의 KMLA 교육프로그램을 비교·분석하였다. 그 결과, 우리나라 의학사서 교육프로그램에 대한 개선점으로 첫째, 다양한 교육프로그램 유형, 교육영역, 교육내용, 전문 분야를 선정한 인증 프로그램의 확대, 관련 기관과의 협업 프로그램, KMLA 가치를 표방하는 교육프로그램 등이 요구된다. 둘째, 현행 교육영역 중 '연구지원서비스', '교육·교육설계·상담' 등에서 다양한 교육프로그램이 진행될 필요성이 있으며 특히, 전혀 교육이 이루어지고 있지 않은 '소비자건강정보서비스', '재난정보서비스' 제공이 필요하다. 또한 '의학 관련 분야 정보서비스' 교육을 위해서는 국내 의학사서 교육 커리큘럼에 관한 규정 제정이 선행되어야 할 필요성이 있다. 셋째, 대면 교육 참여가 어려운 사서를 위하여 온라인 교육내용 제공이 필요한데 이러한 경우에는 교육내용만 제공하고 의학사서점수 부여에는 차등을 두거나 점수를 부여하지 않는 방법 등을 제시하였다.
코로나19(COVID-19)라는 전례 없는 감염병 팬데믹(Pandemic)으로 인해 인적·물적 이동이 위축되었고, 이로 인한 글로벌 경제구조의 변화는 국내외 경기침체와 함께 고용악화 등 다양한 경제·산업적 문제를 유발하였다. 이러한 위기 상황에서 정부는 '긴급재난지원금'에 이어, 경제 활력 제고를 위한 새로운 카드로 '한국판 뉴딜'을 발표하였다. 한국판 뉴딜의 핵심인 디지털 뉴딜의 첫 번째 사업이 데이터 댐으로, 데이터 경제의 '쌀'인 데이터의 수집에서 디지털 전환이 시작됨을 의미한다. 그간 정부와 지자체들은 공공데이터의 수집·공유를 위하여 다양한 공공데이터 포털을 구축하였으나, 초기 공공데이이터 포털을 구축할 때 비즈니스 모델에 대한 고려 없이 플랫폼 구축에만 집중함에 따라 사업화를 위한 활용도가 부족하다는 평가를 받고 있다. 더군다나 지역의 경우 데이터 비즈니스에 활용할 데이터의 양이 절대적으로 부족하므로 공공데이터의 품질 개선과 함께 지역의 공공기관이 보유한 데이터의 활용 체계를 강화하는 것이 시급하다. 이에 본 연구에서는 지역의 공공데이터 이용을 활성화하기 위하여 지역의 공공기관 데이터를 중심으로 한 다양한 데이터 수집, 데이터 품질 개선, 데이터 활용성 향상 등 개선 방안을 제시하고자 하였다.
Objectives To investigate the effectiveness of acupuncture in the treatment of post-disaster musculoskeletal pain by reviewing relevant clinical studies. Methods A systematic search was conducted across 10 electronic databases to identify relevant clinical studies on acupuncture treatment for post-disaster musculoskeletal pain until May 2023. The methodological quality was evaluated using the Cochrane Risk of Bias 2 and Risk of Bias Assessment tool for non-randomized studies tools. Results Six articles were analyzed, including two randomized controlled trials (RCTs), two before-after studies, one qualitative research, and one case series. Overall, acupuncture therapy showed some improvement in pain scale among musculoskeletal pain survivors. However, no significant improvement was observed in the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ-2). Subgroup analysis of participants who completed at least four acupuncture sessions revealed a significant effect on the SFMPQ-2. Additionally, a significant improvement in 36-Item Short Form Survey (SF36P) was observed after 6 months of treatment, but the 2-month treatment period did not show statistically significant effects on SF-36P improvement. The evaluation of the methodological quality of the RCTs identified some concerns of bias. Conclusions The results suggest that acupuncture is effective in alleviating post-disaster musculoskeletal pain. However, considering the limited number of selected studies and the inclusion of subjective evaluation measures, caution should be exercised in interpreting the results. Further large-scale follow-up studies are needed to determine the optimal frequency and duration of acupuncture treatment. Well-designed controlled trials should be conducted to provide more robust evidence regarding the effectiveness of acupuncture for post-disaster musculoskeletal pain.
글로벌 시대에 들어서면서 수입식품 안전관리에 대한 중요성이 증가하고 있다. 해외 식품업체 주소정보는 수입식품 안전관리를 위한 핵심 정보로써 식품위해 발생시 신속한 대처와 사후관리를 위해 반드시 검증되어야 한다. 그러나 각국의 주소체계가 다른 관계로 하나의 검증시스템이 모든 국가의 주소를 검증할 수는 없다. 또한, 주소검증은 사용하는 분야에 따라 검정목적이 상이할 수 있다. 본 논문에서는 주어진 해외 식품업체 주소로부터 해당 국가의 행정구역 레벨로 분류하는 문제를 다룬다. 수입식품 안전관리를 정확하고 효율적으로 하기 위하여 수입식품제조업체 주소를 해당 국가의 행정구역 수준으로 정확하게 매칭하는 것이 필요하다. 수입식품이 생산·제조되는 위치와 식품제조에 영향을 줄 수 있는 환경정보, 재난재해 정보를 결합함으로써 선제적 수입식품 안전관리가 가능하다. 그러나, 일부 국가에서는 주소를 표기할 때 행정구역 레벨명을 생략하여 작성하고 있으며, 동일한 지명이 여러 행정구역 레벨에서 중복되는 경우가 있어 주소로부터 행정구역 레벨을 정확히 분류하는 일은 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 경우에 적합한 딥러닝 기반 행정구역 레벨 분류 모델을 제안하고, 실제 해외 식품회사 주소 데이터에 대하여 검증한다. 구체적으로 다중 레이블 분류 모델에서 멱집합(Label Powerset)을 이용해 훈련하는 방식을 사용한다. 제안된 기법의 검증을 위해 식약처에 등록된 에콰도르 및 베트남에 있는 해외 제조업소 주소에 대하여 정확도를 검증하였으며, 기존의 분류 모델보다 정확도가 각각 28.1% 및 13% 정도 향상되었다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
가뭄은 강수량, 토양수분 그리고 유출량 등 여러 가지 요인으로부터 영향을 받으며, 가뭄의 상황 판단을 위하여 다양한 가뭄지수가 널리 활용되고 있다. 가뭄지수의 산정에 활용되는 수문기상학적 자료와 가뭄지수 산정공식에 따라서 지수값은 달라지며, 가뭄 상황에 대한 판단에도 차이가 발생 할 수 있다. 본 연구에서는 국내외에서 널리 활용되는 표준강수지수(SPI)의 산정과정에서 결정해야 하는 강수량의 자료길이, 누적기간, 확률분포 모형, 매개변수 추정기법 등을 불확실성 영향 요인으로 가정하고, 각각의 조합에 대한 불확실성을 평균제곱근오차와 선형혼합모형(LMM)을 활용하여 평가하였다. 평균제곱오차는 SPI 산정과정에 발생되는 전반적인 오차를 추정하며, LMM은 영향 요인들의 상대적인 불확설성을 평가하는데 활용되었다. 그 결과, SPI 산정에 활용된 자료의 기간과 누적기간이 길어질수록 평균제곱오차가 감소하였다. LMM을 통하여 불확실성 영향요인들의 기여도를 비교한 결과, SPI의 불확실성에는 자료기간의 영향이 가장 크게 나타났다. 또한, 자료기간이 증가하면, 자료기간에 의한 불확실성은 감소하고 누적기간과 매개변수 추정기법에 의한 불확실성이 상대적으로 증가하였다. 본 연구 결과, SPI 산정과정에서 발생되는 불확실성을 줄이기 위해서는 장기간의 자료 확보가 우선이며, 자료의 특성을 적절히 반영하는 확률분포모형과 매개변수 추정기법이 적용되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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