저궤도 위성영상 정보의 절대 대기 보정 처리에 의하여 산출되는 지표 반사도는 정확한 식생 분석에 필요한 기본 자료이다. Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)는 사용자가 바로 활용할 수 있도록 하는 지표 반사도의 분석 대기 자료(Analysis Ready Data: ARD) 구축과 관련한 연구와 지침 개발이 수행되고 있다. 그러나 이러한 동향은 중저해상도 위성영상을 대상으로 하고 있어서 KOMPSAT-3A나 CAS-500과 같은 고해상도 분광 영상의 ARD를 다루는 연구는 아직 초기 단계이다. 이 연구는 우선 기존 사례를 바탕으로 하여 ARD 자료의 배포 방식을 정리하였다. 그리고 클라우드 환경에서 운영되는 위성 정보 응용 플랫폼 중의 하나인 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)와 ARD 자료와의 연계성을 설명하였다. 연구의 결과로 고해상도 위성영상의 실무적인 ARD 구축 단계와 ODC와 클라우드 환경에서 배포되는 고해상도 위성영상의 ARD 구축 모델과 몇 가지 유형의 개념적 수준의 응용 모델을 제시하였다. 한편 제시한 구축과 응용 모델에 대하여 데이터 가격 정책, 정확도 품질 문제, 플랫폼 적용성 문제, 클라우드 환경 문제, 국제 교류 이슈 등을 토의 사항에서 정리하였다. 지구관측 위성과 관계된 주요 국제기구인 Group on Earth Observations (GEO)와 CEOS등에서 ARD와 ODC의 확산을 위한 시스템 기술과 표준 개발을 지속하고 있으며 이러한 성과는 민간부문으로 확대되고 있다. 따라서 우리나라도 이러한 국제 추세에 대한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.
본 연구에서는 병원에서 실질적인 태아분만 시스템에 관리를 위한 태아건강분류모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 출산 중 사망자 수는 2017년을 기준으로 295,000명인 산모 사망률과 유사하다. 이러한 사망의 94%는 환경에 의해 발생하므로 대부분 예방할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 Cardiotocograms(CTG) 검사에서 추출한 2개의 데이터(태아의 심박수, 태아의 움직임, 자궁 수축 등)로 태아의 건강을 예측하는 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델은 태아분만 보건운영 시스템을 안정적으로 관리하기 위해 태아분만에 대한 데이터의 분포가 불균형한 이상 데이터를 갖는 항목을 찾아 표준편차의 상한 및 하한의 임계값을 설정하여 이상값을 제거하여 정확도를 높혔다. 또한 태아의 건강상태를 나타내는 클래스의 비율이 불규칙함으로, 데이터 리샘플링을 이용하여 소수의 클래스를 복제하여 클래스의 균형을 맞추었다. 그 결과 정확도가 4~5% 향상되어 97.75%로 나타났다. 이에 예측 모델을 통해 발생 할 수 있는 태아의 사망과 병을 사전에 정확히 예측하여 우선적으로 관리함으로써 효율적인 태아 보건운영과 태아 사망 및 병 예방에 기여할 수 있을 것이라고 기대한다.
본 연구의 목적은 경영자 능력과 경영자 보상 사이의 관련성에 이익유연화가 미치는 효과에 초점을 두고 분석해 보고자 하였다. 경영효율성의 측정치인 DEA를 사용하여 경영자 능력에 대한 측정치를 도출하였으며, 이익유연화를 측정의 대리변수로 재량적 발생액과 비재량적발생액의 상관계수, 당기순이익 및 영업현금흐름의 표준편차를 사용하여 검증하였다. 또한 경영자 보상은 경영자 1인당 현금보상에 자연로그를 취하여 사용하였다. 가설검증을 위한 분석 기간은 2004년부터 2017년으로 실증분석결과 이익유연화 행위가 성과를 기반으로 한 보상은 감소시키며 성과를 통제한 경영자 보상은 증가시킨다는 결과를 제시하여 본 연구의 가설을 지지하는 결과로 나타났다. 이는 이익유연화에 대해서 차별적으로 추가적인 보상이 지급됨을 간접적으로 확인한 결과라고 할 수 있다. 본 연구는 경영자 능력과 경영자 보상간의 관련성에 이익유연화가 영향을 미치는 지를 실증적으로 분석하였다는데 연구의 공헌도가 있다. 그러나 다수의 선행연구에서 경영자 보상에는 상한과 하한 구간이 존재함을 실증 분석하였으나, 이익유연화로 인한 비대칭적 보상에 대하여 분석하지 못한 한계점이 존재하므로, 향후 연구에서 풍부한 실증결과를 바탕으로 연구가 확장되길 기대한다.
밭작물 기계화를 위한 키작은 수수의 수요가 높음에 따라 찰성 갈색종피 '황금찰'과 단간 흰색 종피 메성 '중모4001'를 인공교배하여 육성한 '소담찰'의 주요 특성을 요약하면 다음과 같다. '소담찰'의 개화기는 '황금찰'에 비해 8일 늦고, 키는 91cm로 '황금찰'에 비해 55cm 작은 단간 품종이다. '소담찰'의 주당이삭수(1.1개)가 적고 이삭중(48.9 g), 이삭당 종실중(32.5 g), 천립중(21.1 g) 등 수량구성요소는 유사한 수준이었다. 이삭은 역삼각형이며 영과색이 짙은 갈색이며, 배유의 아밀로스 함량이 5.98%로 찰수수에 해당하며, DPPH, ABTS 소거 항산화 활성이 '황금찰'에 비해 높은 것으로 나타났다. 종실수량은 지역 적응시험 평균 2.95 MT/ha로서 표준품종과 비슷한 수준이다. 소담찰은 단간으로 도복에 강한 특성을 가져 특히 기계수확에 적합한 품종이다(Fig. 2).
본 종설의 목적은 호스피스 음악치료의 필요성과 한국 호스피스 기관 내 적용 현황에 대해 살펴보고, 이를 올바르게 정착시키고 활성화하기 위한 방안을 제시하는 것이다. 호스피스 음악치료는 환자와 가족이 겪는 총체적 고통의 완화를 위해 전문가에 의해 수행되는 임상적 근거 기반 음악 중재이다. 다양한 연구를 통해 호스피스 음악치료의 효과가 보고되고 있으나 아직 국내에서는 호스피스 음악치료에 대한 인식이 부족하며 관련 제도 역시 미비한 실정이다. 최근 호스피스 활성화를 위한 여러 정책 및 법률 시행 중이며, 이에 따라 호스피스 음악치료의 수요도 함께 늘어날 것으로 예상되고 있다. 따라서 국내에서 호스피스 음악치료가 환자와 가족에게 유용한 전문 요법으로 올바르게 인식되고 활용될 수 있도록 주요 기관 및 학회를 중심으로 호스피스 음악치료의 의미와 역할을 명확히 정의하고 다음과 같이 제도적, 학술적인 노력을 함께 기울여야 한다. 첫째, 환자와 가족에게 검증된 음악치료 중재가 될 수 있도록 호스피스 전문 음악치료사의 자격기준을 수립해야 한다. 둘째, 체계적인 이론, 임상 교육 프로그램을 통해 전문 음악치료사를 양성하고 필요한 기관에 고용될 수 있도록 서비스 전달체계를 구축해야 한다. 셋째, 연구 활성화를 위해 연구 로드맵을 수립하고 표준 프로토콜을 개발 및 보급하여 임상과 연구가 원활히 연계될 수 있는 시스템을 구축해야 한다.
세계 각국 정부는 자동차 안전성 향상을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance System)에 대해 연구 지원 및 정책을 시행하고 있다. 이러한 노력으로 교통사고 사상자수는 지속적으로 감소하고 있다. 그러나 국내 교통사고 사상자 수는 OECD 35개국 가운데 최하위이며, 사망률은 31위를 기록하고 있다. 교통사고는 사고의 원인에 따라 차대차(V2V, Vehicle to Vehicle), 차대사람(V2P, Vehicle to Pedestrian), 차량단독과 같은 세 가지 유형으로 분류된다. 사고원인은 운전자의 인지, 판단, 조작 등의 실수로 인하여 발생한다. 이러한 이유로 사고 감소 및 예방을 위해 제안된 것이 ADAS 이다. 그리고 현재 자동차 산업계에서는 각종 안전장치를 개발하고 있으나, 성능검사를 위한 실차시험은 제한적이며 위험성을 동반하고 있다. 따라서 본 연구에서는, 제한적인 실차시험의 극복을 위해 브레이크 제동력 평가 기술에 관한 시험평가 방법의 국제표준을 검토하고, 제동력에 관한 이론식과 제어 알고리즘을 제안한 뒤 이를 실차시험으로 비교하여 타당성을 검증하였다. 이 결과는 ADAS의 기능에 따른 제동력을 확인 할 수 있으며, 개발단계에서 제안한 이론식으로 경향성 예측이 가능해져 실차시험의 위험성을 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
SAE 기준 3단계의 자율주행자동차에서는 필요 시 운전의 주체가 시스템에서 운전자로 또는 그 반대로 이전되는 제어권 전환(take-over)이 발생하게 된다. 이때 안전한 제어권 전환을 위해서는 다양한 도로환경에서 여러 계층의 운전자들이 안전하게 제어권 전환을 완료하는 데 필요한 시간을 설정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차의 제어권 전환의 안전성을 확보하기 위해 제어권 전환 소요시간 및 안정화 특성을 분석하였다. 이를 위해 드라이빙 시뮬레이터를 활용하였으며, 고속도로와 유사한 상황을 설정하여 실험을 진행하였다. 다양한 성별 및 나이를 가진 50명의 운전자가 실험에 참가하였고, 각 피실험자별로 교통량과 기하구조의 변화를 주어서 다양한 상황에 따른 제어권 전환 소요시간 변화와 안정화 특성을 측정하였다. 실험 결과, 제어권 전환 소요시간은 평균 2.3초였으며 표준편차는 0.1초로 분석되었다. 또한 안정화 특성 분석 결과, 고속도로 교통량 차이에 따른 제어권 전환 안정화 시간은 차이는 없었으며, 곡선반경의 변화에 따라서는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.
현대 사회에서는 기술이 발전하고 산업이 분화되면서 학생들은 다양한 진로를 선택할 수 있게 되었다. 과학, 기술, 공학, 수학 분야는 다른 분야에 비해 오랜 교육과 경력이 필요하므로 과학기술 직종에 필요한 역량에 기반을 두어 과학교육정책을 설계하고, 학습자가 가진 능력과 적성에 맞는 과학기술 진로를 제시할 필요가 있다. 이 연구는 과학기술 인력과 STEM 직종에 대한 정의를 탐색하고, 미국 노동부에서 운영 및 관리하는 표준 직업 정보($O^*NET$)를 사용하여 STEM 직종의 핵심 역량을 분석하였다. 이 연구는 $O^*NET$의 숙련, 지식, 직업 활동으로 구성된 총 109개의 지표를 대상으로 기술통계와 주성분 분석을 하였다. 그 결과, STEM 직종의 핵심 역량은 STEM 문제해결 역량, 관리역량, 기술 역량, 사회 서비스 역량, 교육 역량, 설계 역량, 생물 화학 역량, 공공서비스 역량으로 구성되며 이들은 전체 분산의 70%를 설명한다. 이 연구는 과학기술직종의 다양성과 과학기술 직종에 요구되는 역량을 구체적으로 보여주어 중등 및 대학교육에서 교육과정 및 교육목표를 설정하는데 참고자료로써 활용될 수 있으며, 개인의 적성에 맞는 개별화된 과학진로교육에 기여할 것이다.
현재 미래 기후변화에 따른 수자원을 전망하고, 이에 대한 적응 전략을 수립하는 연구의 가장 중요한 핵심은 바로 '불확실성'이다. 이 때문에 각 연구마다 상이한 결과를 나타내고 있으나, 이러한 불확실성을 줄이는 연구는 국내에서는 매우 미진한 상태이다. 이러한 불확실성의 근본 원인은 배출 시나리오, GCM(General Circulation Model), 상세화 기법, 강우-유출 모형 등을 각 연구마다 다르게 사용했기 때문이다. 본 연구에서는 IPCC 기후 시나리오 중 A, B 배출 시나리오를 바탕으로 생산되는 51개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 2001년부터 2008년까지 월평균 온도와 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교 결과, 온도 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나, 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 한반도에 적합한 GCM 시나리오를 선정하기 위해 효율성 계수, PDF, Relative Entropy를 이용한 방법을 적용하였다. 세 방법으로 선정된 시나리오 중 공통된 4개의 GCM 시나리오, 즉 CGCM2.3.2(MRI-M, B1), MIROC3.2medress(NIES, B1), CGCM2.3.2(MRI-M, A2), CGCM2.3.2(MRI-M, A1B)를 최종 선정하였다. 2040년 강수 전망에 있어서도 GCM 시나리오마다 최대 27.36%부터 최소 12.49%까지 서로 다른 증가 전망을 나타냈다. 선택된 GCM 시나리오는 한반도 지역이 대상이나 이수기의 모의결과에서 이질성(heterogeneity)을 나타내고 있어, 본 연구의 결과로 하나의 GCM 시나리오만으로 미래 기후를 전망한다는 것이 얼마나 위험한지 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 정량적으로 제시된 GCM 시나리오들이 미래 한반도 이수기 물 공급과 가뭄 재해 정책 수립에 우선적으로 활용해야 함을 제시하였다.
본 연구는 기존 동반질환을 이용한 중증도 보정 방법의 제한점을 보완하기 위해 급성심근경색증 환자의 맞춤형 중증도 보정방법을 개발하고, 이의 타당성을 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 질병관리본부에서 2006년부터 2015년까지 10년간 수집한 퇴원손상심층조사 자료 중 주진단이 급성심근경색증인 한국표준질병사인분류(KCD-7) 코드 I20.0~I20.9의 대상자를 추출하였고, 동반질환 중증도 보정 도구로는 기존 활용되고 있는 CCI(Charlson comorbidity index), ECI(Elixhauser comorbidity index)와 새로이 제안하는 CCS(Clinical Classification Software)를 사용하였다. 이에 대한 중증도 보정 사망예측모형 개발을 위하여 머신러닝 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신기법을 활용하여 비교하였고 각각의 AUC(Area Under Curve)를 이용하여 개발된 모형을 평가하였다. 이를 평가한 결과 중증도 보정도구로는 CCS 가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법 중에서는 서포트 벡터 머신을 이용한 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이에 향후 의료서비스 결과평가 등 중증도 보정을 위한 연구에서는 본 연구에서 제시한 맞춤형 중증도 보정방법과 머신러닝 기법을 활용하도록 하는 것을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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