• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제12권1호
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• pp.8-19
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• 2008

목적 : 본 연구에서는 인체 뇌 대사물질에 대하여 2D MR 기술인 correlation spectroscopy (COSY) 와 nuclear Overhauser effect/enhancement spectroscopy (NOESY)를 직접 적용하고, 데이터를 획득하여 인체 뇌대사물질들간의 스칼라 짝지움 (coupling)과 쌍극자 (dipolar) 상호작용- NOE에 대한 분석을 통하여 결합연결관계 및 공간연결관계에 대한 정보를 획득하고자 하였다. 대상 및 방법 : 모든 2-D (dimensional) MR 실험 (즉, COSY와 NOESY)은 z축 능동차폐 펄스경사자장, 삼중공명 동결탐침기가 장착된 Bruker Avance 500 (11.8 T) 장비에서 298 K에 수행되었다. MRS상에서 뇌 대사물질과 유사하도록만든 희석액을 만들었고, 최종 MRS 샘플은 10% $D_2O$를 이용하였다. 2-D 스펙트라는 2048 복합 (complex) 데이터 포인트로서 총 320개 의 free induction decay (FID)를 평균화 (averaging)하였고, $H_2O$에서 얻어진 스펙트라는 8012 Hz 였다. 반복지연 (repetition delay) 시간은 2초, 각각의 FID는 4개의 평균화를 선택하였다. 얻어진 2D-COSY, 2D-NOESY 데이터는 Top Spin 2.0 소프트웨어에서 후 처리기법 (post-processing)에 의해 분석되었다. 분석 대상 대사물질은 N-acetyl aspartate (NAA), creatine (Cr), choline (Cho), glutamine (Gln), glutamate (Glu), myo-inositol (Ins), lactate (Lac)로서 총 7 가지 화학물로서 주요 목표 피크로 정했다. 결과 : 인체 뇌 대사물질에 대한 대칭형태의 2D-COSY와 2D-NOESY 스펙트럼을 획득하였고, COSY 스펙트럼상에서는 오직 1.0-4.5 ppm 사이에서만 교차피크들이 생성된 반면 NOESY 스펙트럼상에서는 1.0-4.5 ppm 외에도 7.9 ppm에서 공명 교차피크를 발견할 수 있었다. COSY 스펙트럼을 통하여 lactate에서 메틸 프로톤과 CH 프로톤의 COSY 크로스피크가 발견되었고, NAA에서 메틸렌 프로톤들간과 메틸렌 프로톤과 NH프로톤의 크로스피크가 발견되었고, Ins에서 CH 프로톤 들간의 크로스피크가 발견되었다. NOESY 스펙트럼을 통하여 NAA 분자내 NH 프로톤과 메틸 (-CH3) 프로톤과의 NOESY 크로스피크가 발견되었고, lactate에서 메틸 프로톤과 CH 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Cr에서 메틸 프로톤과 메틸렌 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Glu에서 메틸렌 프로톤 들간과 또한 메틸렌 프로톤과 CH 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Gln에서 메틸렌 프로톤과 CH 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Ins에서 CH 프로톤 들간의 크로스피크가 발견되었다. 결론 : 본 연구에서는 in vitro 상태의 인체 뇌 대사물질에 2D-COSY와 2D-NOESY 기술을 직접 적용하고, 결합연결관계 및 공간연결관계에 대한 정보를 성공적으로 획득하여 분석하여 보았다. 본 연구 결과물은 향후 인체 내 in vivo 2D-COSY를 이용한 뇌 대사물질 연구에 매우 유용하리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.171-193
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• 2018

본 연구는 시멘틱 웹의 실질적 구현체인 LOD 클라우드에서 연결정책을 활용함으로써 LOD들간 연결을 효과적으로 제공하고 LOD의 변경된 내용을 검색결과에 빠짐없이 반영할 수 있는 방안을 제시한다. 현재 LOD 클라우드에서는 개체간 연결은 를 이용하여 개체들이 동일함을 명시적으로 기술하는 방식으로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 명시적 연결방식은 LOD 클라우드 규모의 방대함에도 불구하고 개체간 동일성을 개체단위에서 파악하여야 하는 어려움이 있으며 주기적으로 LOD에 추가하여야 함에 따라 검색 시 개체들이 누락되는 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 명시적 연결을 생성하는 대신 LOD별로 연결하고자 하는 LOD와의 연결정책을 수립하여 LOD와 함께 공개하는 방식을 제안한다. 연결정책을 활용함으로써 연결하여야 할 동일개체를 검색시점에서 파악할 수 있으므로 추가되었던 개체들을 누락됨 없이 검색결과에 포함시킬 수 있고 LOD 클라우드에서의 연결성도 효과적으로 확충할 수 있다. 확충된 연결성은 정보의 지능적 처리의 선행과정인 지식확장의 근간이 된다. 연결정책은 연결하고자 하는 소스와 타겟 LOD의 주어 개체들간의 동일성을 평가하는데 도움이 되는 술어 쌍을 명세하는 방식으로 수립하며 검색 시 이러한 술어쌍에 대응하는 RDF 트리플을 검색하고 이들의 목적어들이 충분히 동일한 것인가를 평가하여 주어개체들의 동일수준을 판단한다. 본 연구에서는 이러한 연결정책을 이용하여 여러 LOD들을 심층적으로 검색하는 시스템을 구현하였다. 검색과정에서는 기존 명시적 연결들도 함께 활용하도록 구현하였다. 검색시스템에 대한 실험은 DBpedia의 주요 LOD들을 대상으로 진행하였다. 실험결과 연결대상 개체들의 목적어들이 0.8 ~ 0.9의 유사수준을 가지는 경우 적정한 확장성을 가지고 충분히 신뢰적인 개체들을 적절하게 포함하는 것으로 확인하였다. 또한, 개체들은 8개 이상의 동일연결을 제공하여야 검색결과가 신뢰적으로 활용될 수 있을 것으로 파악되었다.

• 농약과학회지
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• 제5권3호
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• pp.1-11
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• 2001

신규 제초제 작용점의 발굴은 유전체학과 조합화학 등 새로운 기술이 등장하여 그 가능성이 높아지고 있다. 대략 $10^{30}$에서 $10^{50}$여 개의 화학물질의 합성이 가능하고 50,000여 개의 식물 유전자 지도가 완성되어 이들의 조합으로 새로운 제초제의 작용점 발굴 가능성이 높아지게 될 것이다. 즉, 고등식물이 가지고 있는 50,000여 개의 유전자 가운데 0.1%, 1.0% 또는 10%가 신규 작용점이 된다면 50, 500, 5000개의 신규 작용점을 발견할 수 있는 것이다. 신규 제초제의 개발을 위해서는 target enzyme의 선택과 결정, 저해제의 설계, 작용점까지 도달하는 과정, 대사적인 운명 등 여러가지 요인들이 검토되어야 한다. 이러한 과정에서 가장 중요한 것은 확실한 작용점의 선택에 있다. 또한 다양한 생화학적 정보를 통하여 작용점/효소의 저해로부터 고사에 이르는 과정을 이해함은 물론 보다 강력한 저해제의 합성과 살초과정을 이해할 수 있어야 할 것이다. 그 동안에는 이미 알려진 작용점을 대상으로 신규 화합물을 합성하거나 유도체를 개발하는 것이 대부분이었지만 최근에는 antisense 기법 등을 활용하여 새로운 치사관련 작용점을 찾아내는데 잠재력과 가능성을 확대시켜주고 있다. 새로운 치사관련 작용점을 발굴한 후에는 대상효소의 화학적, 생화학적 기능과 단백질의 구조를 분석하여 강력한 저해제를 설계하는데 활용하게 될 것이다. 치사관련 돌연변이체와 antisense 기법을 활용하고, 식물 생리학적 반응을 기초로 하여 리드화합물을 탐색하는 것은 새로운 접근방식이며 농약 화학적 특성을 갖는 효소 저해제들의 합성은 크게 6가지로 할 수 있다. 공통특이시얀 기질 유사체 합성, affinity labels, 자살기질체, 반응중간산물, 그리고 extraneous site inhibitors 등을 들 수 있다. 이와 같은 방법으로 후보화합물이 선발된다 하여도 실제식물에 처리하여 흡수, 이행, 대사 등에 관한 시험이 반드시 이루어져야 새로운 제초제를 탄생시킬 수 있다. 또한 약물의 전달과정과 무독화작용을 통하여 pro-herbicide에 대한 연구를 진행하게 될 것이며, 마지막으로 잡초와 작물간의 선택성이 고려되어야 효소 측이적 접근방식에 의한 신규 선택성 제초제의 개발이 성공할 수 있는 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.699-708
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• 2017

본 연구에서는 재배 방법, 토양 특성 등의 정보를 상세하게 수집하기 어려운 지역단위의 콩 작황을 작물생육 모델을 이용하여 예측하는 방법을 개발하고자 하였다. 작물 생육 모델은 DSSAT에 포함된 CROPGRO-Soybean 모델을 이용하였고, 미국의 주요 콩 생산지역인 Illinois주를 연구 사례지역으로 선택하였다. CROPGRO-Soybean 모델을 이용하여 Illinois주의 콩 수량을 예측하기 위한 첫 단계로 다양한 성숙군에 속하는 국내외 품종들을 수집하여 서울대학교농장($37.27^{\circ}N$, $126.99^{\circ}E$)에서 2년동안 파종기 실험을 하여 성숙군(maturity group) I~VI까지의 성숙군별 대표 품종모수(genetic coefficients)를 추정하였다. 대표 품종모수는 각 성숙군 내에 포함되어 있는 품종들의 발육을 매우 정확하게 추정하였다. $10km{\times}10km$ 격자 단위의 기상자료를 바탕으로 성숙군(3), 파종시기(3), 관개여부(2) 등을 조합하여 18가지 조건으로 2000년에서 2011년까지 수량을 각각 모의 하였다. 성숙군과 파종시기는 Illinois주를 위도에 따라 3등분하여 각각 다르게 설정하였다. 관개 및 무관개 조건으로 구분하여 격자 별 모의결과로부터 Illinois주 전체 평균 모의수량을 구하여 연도 별 통계 수량과 비교한 결과 두 경우 모두 실제 수량과 큰 차이를 보일 뿐만 아니라 연차에 따른 수량 변동과 증가 경향을 반영하지 못하였다. 이러한 한계를 극복하고자 처리 별 격자 별로 모의된 수량을 수량을 18개 모의 조건 별로 평균하여 구한 9개 농업지구의 연도별 수량을 독립 변수, 농업지구의 연도별 통계수량을 종속 변수로 하는 중회귀 모델을 구축하였다. 18개 모의 조건 별 수량 외에 품종 개량, 재배 기술 발전 등에 따른 수량의 연차적 변화경향을 반영하기 위하여 연도를 독립변수로 추가하였으며, 중회귀모델은 농업지구와 연도별 수량 변이를 비교적 잘 예측($R^2=0.61$, n=108)하였다. 중회귀 모델로 추정한 9개 농업지구의 연도별 수량을 농업지구별 재배 면적으로 가중 평균한 Illinois의 연도별 추정수량은 통계수량에 매우 근사하였다($R^2=0.80$). 뿐만 아니라 모델 구축 대상연도가 아니고 가뭄으로 수량이 크게 감소한 2012년의 예측 수량은 $3006kg\;ha^{-1}$로 통계수량 $2890kg\;ha^{-1}$과 $116kg\;ha^{-1}$의 근사한 차이를 보였다.

• 지역사회간호학회지
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• 제11권1호
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• pp.289-316
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• 2000

우리나라의 경우 지역사회 재난 관리계획과 훈련이 보건의료적 모형이라기 보다는 민방위 모형에 입각하기 때문에 사고 현장에서의 환자 중증도 분류, 합리적 환자배분 및 이송, 병원 응급실에서의 대처 등이 체계적으로 이루어지지 못하고 있으며, 지역사회가 이에 즉각적으로 반응할 수 없다. 본 연구는 삼풍 붕괴사고 시에 대응방식과 그 후의 우리나라 응급의료 체계를 분석함으로써 대형사고 예방과 재난관리를 위한 우리나라 응급의료체계의 개선방안과 간호교육에서의 준비부분을 제시하고자 한다. 1 삼풍 사고 발생시에는 이를 관장할 만한 법적 근거인 인위적 재해에 관한 재난관리법이 없었다. 따라서 현장에서는 의학적 명령체계를 확보하지 못했기 때문에 현장에서의 응급 처치는 전혀 이루어지지 못하였다. 현장에서의 중증도 분류. 응급조치와 의뢰, 병원과 현장본부 그리고 구급차간의 통신 체계 두절, 환자 운송 중 의료지시를 받을 수 있도록 인력, 장비, 통신 체계가 준비되지 못하였던 점이 주요한 문제였다. 또한 병원 응급실에서는 재난 계획이 없거나 있었더라도 이를 활성화하여 병원의 운영 체계를 변환해가지 못하였다. 2. 삼풍백화점 붕괴사고 한달 후에는 인위적 재해에 대한 재난관리법이 제정되고, 행정부 수준별로 매년 지역요구에 합당한 재난관리 계획을 세우도록 법으로 규정하였다. 재난 관리법에는 보건의료 측면에서의 현장대응, 주민 참여, 응급 의료적 대처, 정보의 배된. 교육/훈련 등이 포함되어 있어야 한다. 그러나 법적 기반이 마련된 이후에도 한국 재난 계획 내에는 응급의료 측면의 대응 영역은 부처간 역할의 명시가 미흡하며, 현장에서의 응급 대응과정을 수행할 수 있는 운영 지침이 없이 명목상 언급으로 그치고 있기 때문에 계획을 활성화시켜 지역사회에서 운영하기는 어렵다. 즉 이 내용 속에는 사고의 확인 /공고, 응급 사고 지령, 요구 평가, 사상자의 중증도 분류와 안정화, 사상자 수집, 현장 처치 생명보존과 내과 외과적 응급처치가 수반된 이송, 사고 후 정신적 스트레스 관리, 사고의 총괄적 평가 부분에 대한 인력간 부처간 역할과 업무가 분명히 제시되어 있지 못하여, 사고 발생시 가장 중요한 연계적 업무 처리나 부문간 협조를 하기 어렵다. 의료 기관과 응급실/중환자실, 시민 안전을 책임지고 있는 기관들과의 상호 협력의 연계는 부족하다. 즉 현재의 재난 대비 계획 속에는 부처별 분명한 업무 분장, 재난 상황에 따른 시나리오적 대비 계획과 이를 훈련할 틀을 확보하고 있지 못하다. 3. 지방 정부 수준의 재난 계획서에는 재난 발생시 보건의료에 관한 사항 전반을 공공 보건소가 핵심적 역할을 하며 재난 관리에 대처해야 된다고 규정하고 있다. 그러므로 보건소는 지역사회 중심의 재난 관리 계획을 구성하고 이를 운영하며, 재난 현장에서의 응급 치료 대응 과정은 구조/ 구명을 책임지고 있는 공공기관인 소방서와 지역의 응급의료병원에게 위임한다. 즉 지역사회 재난 관리 계획이 보건소 주도하에 관내 병원과 관련기관(소방서. 경찰서)이 협동하여 만들고 업무를 명확히 분담하여 연계방안을 만든다. 이는 재난관리 대처에 성공여부를 결정하는 주요 요인이다. 4 대한 적십자사의 지역사회 주민에 대한 교육 프로그램은 연중 열리고 있다. 그러나 대부분의 교육주제는 건강증진 영역이며. 응급의료 관리는 전체 교육시간의 8%를 차지하며 이중 재난 준비를 위한 주민 교육 프로그램은 없다. 또한 특정 연령층이 모여있는 학교의 경우도 정규 보건교육 시간이 없기 때문에 생명구조나 응급처치를 체계적으로 배우고 연습할 기회가 없으면서 국민의 재난 준비의 기반확대가 되고 있지 못하다. 5. 병원은 재난 관리 위원회를 군성하여 병원의 진료권역 내에 있는 여러 자원을 감안한 포괄적인 재난관리계획을 세우고, 지역사회를 포함한 훈련을 해야 한다. 그러나 현재 병원은 명목상의 재난 관리 계획을 갖고 있을 뿐이다. 6. 재난관리 준비도를 평가할 때 병원응급실 치료 팀의 인력과 장비 등은 비교적 기준을 충족시키고 있었으나 병원의 재난 관리 계획은 전혀 훈련되고 있지 못하였다 그러므로 우리나라 재난 관리의 준비를 위해서는 현장의 응급의료체계, 재난 대응 계획, 이의 훈련을 통한 주민교육이 선행되어야만 개선될 수 있다. 즉 민방위 훈련 모델이 아닌 응급의료 서비스 모델에 입각한 장기적 노력과 재원의 투입이 필요하며, 지역사회를 중심으로 대응 준비와 이의 활성화 전략 개발, 훈련과 연습. 교육에 노력을 부여해야 한다. 7. 현장의 1차 응급처치자에 대해서는 법적으로 명시하고 있는 역할이 없다. 한국에서는 응급구조사 1급과 2급에 대한 교육과 규정을 1995년 이후 응급의료에 관한 법률에서 정하고 있다. 이 교육과정은 미국이 정하고 있는 응급구조사 과정 기준과 유사하지만 실습실이나 현장에서의 실습시간이 절대적으로 부족하다. 덧붙여 승인된 응급구조사 교육 기관의 강사는 강사로서의 자격기준을 충족할 뿐 아니라 실습강사는 대체적으로 1주일의 1/2은 응급 구조차를 탑승하여 현장 활동을 끊임없이 하고 있으며, 실습은 시나리오 유형으로 진행된다. 그러므로 우리나라의 경우 응급 구조사가 현장 기술 인력으로 역할 할 수 있도록 교과과정 내에서 실습을 강화 시켜야하며, 졸업생은 인턴쉽을 통한 현장 능력을 배양시키는 것이 필요하다. 8. 간호사의 경우 응급전문간호사의 자격을 부여받게 됨에 따라, 이를 위한 표준 교육 지침을 개발함으로써 병원 전 처치와 재난시 대응할 수 있는 역량을 보완해야 한다. 또한 현 자격 부여 프로그램 내용을 고려하여 정규자격 간호사가 현장 1차 치료자(first responder)로 역할 할 수 있도록 간호학 교과과정을 부분 보완해야한다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제39권1호
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• pp.54-63
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• 2010

Flavonoid 계열의 한 종류인 baicalin은 항염증, 항암, 항바이러스, 항세균 등의 효능을 가진다. 본 연구진은 선행연구를 통한 이전의 보고에서 baiclain이 adipogenesis pathway(지방세포 형성 경로)의 anti-adipogenic(지방세포 형성억제)과 pro-adipogenic(지방세포 형성 유도) factor들을 조절함으로써 비만 및 adipogenesis를 억제함을 밝혔다. 본 연구에서는, microarray 기술을 이용하여 3T3-L1 세포에서 baiclain이 유도하는 지방세포 형성 억제 효과에 대한 분자적 기작을 보다 상세하게 연구하고자 하였다. 지방세포의 분화 시간(0일, 2일, 4일 및 7일)과 분화 시 baicalin의 처리 유무에 따라 유전자 발현 양상을 분석하기 위해 해당 시료들을 microarray에 적용하였다. Microarray 결과로부터 2배이상의 변화가 있는 3972개의 유전자를 확보하였다. 그 유전자들의 발현 양상을 좀 더 자세히 살펴보기 위해 hierarchical clustering 분석을 진행하였고 그 결과로 20개의 cluster를 분류할 수 있었다. 그들 중 4개의 cluster는 분화의 전반적인 기간에서 baicalin의 첨가에 의해 뚜렷하게 상승(cluster 8과 cluster 10)하거나 반대로 뚜렷하게 감소(cluster 12와 cluster 14)하는 양상을 보였다. Cluster 8과 cluster 10에는 CHOP(CCAAT/enhancer-binding protein homologous protein), INSIG1(insulin induced gene 1), WISP2(WNT1 inducible signaling pathway protein 2), ADM(adrenomedullin), CCND2(cyclin D2), GRN(granulin) 및 TGFB3(transforming growth factor, beta 3)과 같은 세포 증식과 지방세포 형성 억제를 상승시키는 유전자들이 다수 포함되었다. 반대로 cluster 12와 cluster 14에는 세포 증식 억제, 세포 주기 억제 및 세포 성장 억제와 연관되거나 지방세포를 유도하는 유전자인 LTA(lympotoxin A), ACADSB(acyl-Coenzyme A dehydrogenase, short/branched chain), HMGCS2(3-hydroxy-3-methylglutaryl-Coenzyme A synthase 2), IGFBP7(insulin-like growth factor binding protein 7), MERTK(c-merproto-oncogene tyrosine kinase), RASSF2(ras association(RalGDS/AF-6) domain family 2), RHOU(ras homolog gene family, member U) 및 SESN1(sestrin1) 등이 포함되었다. 결론적으로 baicalin은 세포 증식 및 지방세포 형성과 연관된 유전자들을 조절함으로써 지방세포의 분화를 억제하는 것으로 사료된다. 이러한 결과는 baicalin이 유도하는 지방세포 형성 억제 및 비만 억제 효과의 분자적 기작에 대한 중요한 정보를 제시한다.

• 인지과학
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• 제27권2호
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• pp.159-219
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• 2016

수학적 사고력은 STEM(science, technology, engineering, mathematics) 분야에서의 학업적인 성취와 과학기술의 혁신에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 학제 간 연구 분야인 수 인지(numerical cognition) 및 수학적 인지와 관련된 최근의 인지신경학적 연구 결과들을 종합하여 개관하였다. 첫째로 수학적 사고의 기초가 되는 뇌 기제의 위치와 정보처리 메커니즘을 확인하였다. 수학적 사고는 영역 특정적(domain specific)인 기능인 수 감각과 시공간적 능력뿐만 아니라 영역 일반적(domain general)인 기능인 언어, 장기기억, 작업 기억(working memory) 등을 기초로 하며 이를 토대로 추상화, 추론 등의 고차원적인 사고를 한다. 이 중에서 수 감각과 시공간적 능력은 두정엽(parietal lobe)을 기반으로 한다. 두 번째로는 수학적 사고 능력에서 관찰되는 개인 차이에 대하여 고찰하였다. 특히 수학 영재들의 신경학적인 특성을 신경망 효율성(neural efficiency)의 관점에서 고찰해 보았다. 그 결과 높은 지능이란 두뇌가 얼마나 많이 일하느냐가 아니라 얼마나 효율적으로 일하는가에 달렸다는 사실을 확인하였다. 수학 영재들의 또 다른 특성은 좌반구와 우반구 간의 연결과 반구 내에서 전두엽과 두정엽의 연결이 뛰어나다는 사실이다. 세 번째로는 학습과 훈련, 그리고 성장에 따른 변화 및 발전에 대한 분석이다. 개인이 성장하며, 수학 학습과 훈련을 하게 될 때 이에 따라 두뇌 피질에서도 변화가 반영되어 나타난다. 그 변화를 피질에서의 활성화 수준의 변화, 재분배, 구조적 변화라는 관점에서 해석하였다. 이 중에서 구조적 변화는 결국 신경 가소성(neural plasticity)을 의미한다. 마지막으로 수학적 창의성은 수학적 지식(개념)을 기초로 하여 수학적 개념들을 결합하는 단계가 요구되며, 그 후 결합된 개념들 중에서 심미적인 선택을 통해 수학적 발명(발견)으로 연결된다. 전문성이 높아질수록 결합과 선택이라는 두 단계가 더욱 중요해진다.