가뭄에 대한 정의와 구분이 다양하게 존재하나 일반적으로 기상학적 가뭄으로부터 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제학적 가뭄으로 전이되므로 강수량의 부족이 가뭄의 첫 번째 원인인 것은 자명하다. 최근까지 여러 가지 기상학적 가뭄지수가 개발되어 다양한 목적으로 세계 곳곳에서 활용되고 있으나, 그 중 적용사례가 가장 많은 것은 표준강수지수 (SPI; Standardized Precipitation Index)이다. 월단위로 계산되어지는 SPI는 우리나라와 같이 강수의 변동성이 큰 지역에서는 그 활용성이 떨어지는 경우가 있어 최근에는 일 단위 SPI를 산정하여 활용하는 경우도 있다. 그러나, 일단위 SPI는 가뭄기간 동안 가뭄단계가 'Extreme drought'에서 'Moderate drought'로 약해질 경우 가뭄 지속기간이 가장 긴 'Moderate drought' 단계에서 가뭄피해 및 체감하는 고통이 가장 클수 있어, 가뭄에 대응하거나 대국민 가뭄정보 전달에 한계가 있다. 가뭄에 대응하거나 가뭄정보 전달을 위해서는 가뭄이 지속되는 동안 가뭄단계가 높아질 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 가뭄사상의 특성 중 가뭄의 강도(Intensity)와 지속기간(Duration)의 특성을 모두 포함하는 가뭄의 심도(Severity)를 활용하여 기상학적 가뭄을 평가하였다. 일단위 SPI 값(강도)을 가뭄기간동안 누적하여 일단위 가뭄심도(SPI-S)를 산정하고 이를 통해 가뭄단계를 제안하였다. 또한 다양한 SPI 대상기간에 대해 최솟값을 취하는 Blended SPI에 대해서도 같은 방법으로 가뭄심도(SPIB-S)를 산정하고 가뭄단계를 적용하였다. 2001년, 2008-2009년, 2012년 가뭄사례에 적용한 결과 SPI-S(or SPIB-S)는 가뭄기간동안 단계적인 가뭄단계의 상승으로 당시의 가뭄상황을 잘 나타내었다. 이는 SPI-S(or SPIB-S)가 단계적인 가뭄대비와 대응 지수로 가뭄피해 경감에 활용도가 높을 것으로 판단되며, 가뭄상황을 지역민들에게 단계적, 일관적으로 전달할 수 있어 가뭄극복을 위한 시민참여를 유도하기에 유리할 것이다.
날로 고도화 지능화 되는 금융보안 위협에 효율적이고 선제적으로 대응하고, 금융 이용자가 안전하게 금융서비스를 제공받을 수 있도록 금융권의 전문적인 정보 보안인력이 필요한 실정이다. 하지만 2015년 기준 금융IT 보안인력은 금융IT인력 중 4.9%로 전년대비 다소 증가하였으나, 여전히 낮은 수준이다. 이에 본 연구에서는 점차 금융 보안전문 인력들의 증가가 예상되는 가운데 금융 보안 전문 인력들의 최소한의 업무수행능력 검증과 보안의식 제고를 위하고 기존 보안자격제도의 과목과 금융보안원 및 금융감독원에서 제시한 교육커리큘럼 및 검사기법들을 비교분석하여 금융 분야에 특화된 정보보안 전문자격 도입 필요성에 대하여 연구하고자 한다.
Ganglioneuroma of the gastrointestinal tract is a rare tumor that consists of ganglion cells, nerve fibers, and supporting cells of the enteric nervous system. Ganglioneuromas are usually associated with genetic disorders such as the multiple endocrine neoplasia syndrome or neurofibromatosis. Ganglioneuromas of the gastrointestinal tract predominantly involve the colon and rectum, and reports about duodenal ganglioneuromas are few. Herein, we report a case of duodenal ganglioneuroma treated with endoscopic resection. A 56-year-old female patient visited our hospital because of a subepithelial tumor in the second portion of the duodenum. She had no remarkable medical or family history and revealed no history of genetic disorders. Endoscopic ultrasonography and abdominal computed tomography revealed a tumor located mainly in the submucosal layer, without any regional lymph node involvement. Endoscopic resection of the lesion was performed, and the pathological examination confirmed a duodenal ganglioneuroma.
우리나라의 전 국토면적 중 약 63% 이상이 산지로 이루어져 있으며 이는 OECD국가 중 4위에 해당할 정도로 매우 높은 비율이다. 광활한 산지 면적의 효율적 이용을 위해 사면개발, 태양광 시설, 관광자원으로써의 활용 등이 이루어져 토양침식에 매우 취약해졌으며, 하천으로의 토사유입량이 증가하고 있다. 따라서 하천으로 유입된 유사량의 조사가 매우 중요하며, 유사량 중 입경이 큰 소류사량을 추정하기 위한 조사 장비 중 간접적 방법인 하이드로폰에 관한 국내·외 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 소류사량 추정 방법 중 추정식을 활용한 방법의 추정량이 많아질수록 정확도가 낮아지는 문제를 개선하기 위한 노력으로 인공신경망의 한 종류인 Convolutional Neural Networks(CNN)를 소류사량의 계측에 적용하기 위한 연구를 시도하였으며, 그 결과와 실제 소류사량의 정확도를 비교 및 분석하였다. 실험데이터를 획득하기 위하여 실내수로를 구축하였으며, Labview를 이용하여 소류사량에 대한 충돌음 이미지데이터를 취득한 후 학습을 진행한 결과, 검증데이터에 대한 정확도는 60%이상의 값으로 나타났다. 향후 추가적인 데이터 확보를 통해 정확도 향상을 위한 연구를 진행하고자 한다.
"국가 또는 지자체는 환경전문공사를 다른 업종의 공사와 분리발주하여, 중소환경전문공사업체를 지원해야 합니다. 또 일정 금액 이하의 환경전문공사는 환경산업이 자리 잡을 수 있도록 일정기한 동안 대기업의 참여를 제한해야 합니다." 국회 환경노동위원으로 활동하고 있는 서용교 국회의원은 환경분야에도 대기업과 중소환경업체와의 상생의 길을 모색해야 한다고 강조했다. 서 의원은 이밖에도 폐기물 관련법 개정안 등 다수 입법발의 했다. 서용교 의원은 1968년 경상남도 밀양에서 태어나, 1993년 서울대학교 국사학과를 졸업했으며, 제18대 대통령선거 박근혜후보 중앙선대위 직능총괄본부 환경본부장으로 일 했었다. 제19대 국회의원 선거에서는 새누리당 부산 남구(을) 선거구 국회의원에 출마해 당선 되었다. 현재 서 의원은 국회 환경노동위원회에서 활동 중이다. 다음은 서용교 의원과의 인터뷰 내용이다.
온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.
지구온난화로 인한 갑작스런 기후 변화로, 예측 불가한 비가 내리는 일이 늘어나고 있음에 따라 일회용 우산의 구매 또한 증가하고 있다. 일회용 우산의 비닐이 썩는데만 약 100년이 걸리고, 불법 소각 시엔 공기를 오염시키는 유해성분을 배출하게 된다. 본 연구는 다회용 우산을 공유하여, 위와 같은 나비효과를 줄이는 데에 중점을 둔다. 사용하지 않는 우산을 대여소가 어디든 기부할 수 있게 하여 남는 우산을 무심코 버리는 일이 없게 하고, 사용자가 가까운 대여소를 추천받고 선택하여 원하는 위치에서 우산 대여를 할 수 있게 하여 불 필요한 지출을 줄이게 한다.
평생직장이 사라지면서 중년층은 재취업을 희망하고, 매년 실업률이 높아지면서 취업 포털 사이트를 이용하는 이용자들이 증가하고 있다. 이러한 이용자들에게 채용공고 정보를 제공해 주기위해서 보편적으로 Python 언어를 이용하여 데이터를 처리하고 수집한다. 하지만, Python은 다중 프로세스 기반을 갖춘 PC가 보급됨에도 불구하고 단일 프로세스로 처리하는 한계를 보이며, 나머지 프로세스에서는 데이터 처리를 하지 못하는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개선된 Python에서는 다중 프로세스로 처리 가능함에 따라 이를 이용한 채용 공고 수집기를 개발을 제안한다. 제안한 다중 프로세스를 사용한 수집기는 단일 프로세스보다 처리성능이 최대 3.42배 향상되었음을 확인하였다. 따라서, 다중 프로세스를 이용하여 채용 공고를 수집한다면 기존보다 더 빠른 데이터 처리와 데이터 수집 능력을 갖췄음을 확인하였다.
최근 들어 안드로이드폰, 아이폰, 옴니아폰 등의 스마트폰 사용자가 많이 증가하고 있고 전자상거래 등 그 이용분야 또한 점점 증가되고 있는 추세이다. 많은 사용자들이 스마트폰 환경에 접어들면서 삶의 질이 향상되어지고 있다. 하지만 이렇게 모바일 환경으로 변화되면서 여러 가지 많은 문제점도 발견되어지고 있는데 그중 대표적인 이슈로 논의되어지고 있는 문제 중 하나가 스마트폰에서의 보안취약성에 대한 내용인데 본 논문은 스마트폰 중 안드로이드 환경에서의 보안문제를 짚어보고 악성코드 같은 바이러스로부터 이를 보호하기위해서는 어떤 점이 필요한지 개선안을 제시하고 이를 해결하고자 한다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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