노년기의 인지-언어적 변화는 일상생활의 불편함을 초래할 뿐 아니라 신경학적 질환의 주요 지표가 될 수 있다. 본 연구에서는 정상 노년층의 인지-언어 능력에 대한 주관적 및 객관적 평가 간의 상관성을 분석하고 인지-언어 능력의 예측 변인을 알아보았다. 이를 위해 2015년 7월부터 2016년 2월까지 만 65세 이상 정상 노인 63명과 이들의 정보제공자 63명을 대상으로 인지-언어 능력에 대한 자기 보고형 및 정보제공자 보고형 주관적 평가(ISCOLE)와 객관적 평가(CAPTBI)를 시행하였다. 그 결과, 첫째, 노인 및 정보제공자 집단 간에 주관적 평가의 차이는 유의하지 않았다. 둘째, 노인 집단은 8개, 정보제공자 집단은 15개 영역에서 주-객관적 평가 간에 유의한 상관성을 보였다. 셋째, 문제해결력 등은 정보제공자 보고형의 언어능력이, 그리고 집행기능과 언어능력은 정보제공자 보고형의 기억력이 주요 예측 변인이었다. 본 연구를 통해 인지-언어 능력에 대한 주-객관적 평가 간 상관성에 있어 노인 및 정보제공자 집단이 하위 영역별로 차이를 보이며, 정보제공자 집단의 주관적 평가가 더 많은 영역에서 객관적 평가와 상관성이 있음을 알 수 있었다. 이는 정상 노년층을 대상으로 한 인지-언어 능력의 평가 및 예방적 중재 시 적극 활용될 수 있을 것이다.
연구목적: 국내 항만시설의 진단을 통한 성능 및 안전에 대한 점검과 진단을 20년 넘게 진행되었지만 그 진단 이력과 결과를 활용한 중장기적인 시설개선과 성능개선을 위한 발전전략이나 방향이 현실적으로 작동하지 않고 있다. 특히, 사용년수가 오래된 항만구조물의 경우, 선박의 대형화와 사용빈도 증가, 기후변화로 인한 자연재해의 영향 등으로 안전성능과 기능적 면에서 상당히 많은 문제점을 내포하고 있다. 연구방법: 본 연구에서는 중력식 안벽에 대한 부재수준의 유지관리 이력 데이터를 수집하여 이를 빅데이터로써 정의하고 해당 데이터를 바탕으로 프로젝트 수준의 시설물의 노후화 패턴 및 열화를 추정하기 위한 예측근사모델을 도출하였다. 특히 GP 및 SGP 기법의 머신러닝 알고리즘을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 및 열화 근사모델에 대한 유효성 검토를 통해 빅데이터 활용에 적합한 모델을 상호비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법의 적합성을 검토한 결과 GP기법은 RMSE 및 R2는 0.9854와 0.0721, SGP기법은 0.7246과 0.2518로 GP기법을 적용한 예측모델이 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 머신러닝 기법을 통해 이러한 연구는 향후 항만시설 데이터취합이 지속적으로 이루어진다면 향후 항만시설 투자의사결정에 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
본 연구는 그룹홈 거주 중고령 발달장애인의 생활만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하고 있다. 이를 위해 서울시 그룹홈 종사자들의 대리응답조사와 발달장애인 당사자 대상으로 한 심층면접조사를 병행하였으며, 최종적으로 387명의 자료가 확보되었다. 분석결과에 따르면, 청년기 발달장애인들의 생활만족도는 직원 직무수행 수준이 높을수록, 지역사회활동 수준이 높을수록 높게 나타났다. 이에 비해 중고령 발달장애인들의 생활만족도는 활동피로감 수준이 낮을수록, 이용자 선택 수준이 높을수록, 직원 직무수행 수준이 높을수록, 사회활동 참여수준이 높을수록 높게 나타났다. 그룹홈의 직원직무수행은 청년기와 중고령기에 공통적으로 유의하지만, 활동피로감, 이용자 선택, 사회활동 참여 등은 중고령기에만 유의한 것으로 정리된다. 이상의 결과는 그룹홈 중고령 발달장애인의 생활만족도 증진을 위해서는 다른 연령층에 대비되는 이들의 차별적 욕구를 고려한 특화 건강지원, 사회활동지원, 서비스 공급노력이 요구된다는 점을 보여준다. 이는 그룹홈 발달장애인 당사자의 견해에 기초한 생활만족도를 증진하려는 노력과 그 맥을 같이한다. 본 연구는 향후 조기노화의 위험이 높은 다운증후군장애인, 뇌성마비 및 지적 중복장애인 등을 대상으로 이들의 차별적 욕구와 현황을 살피려는 연구로 확장되기를 제언한다.
근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.
이름대기 능력의 손상은 신경학적 질환을 지닌 환자뿐만 아니라, 정상적인 노화과정에 있는 노인에게서도 빈번하게 관찰된다. 이름대기 능력을 평가하기 위해 가장 널리 사용되고 있는 한국판 보스톤 이름대기 검사(Korean version-the Boston Naming Test, K-BNT)는 60문항으로 구성되어 있다. 일반노인들은 노화에 따른 주의력 감소로 인하여 검사 소요시간이 길면 검사에 대한 집중이 어려워지므로, 검사 결과에 대한 타당도 및 신뢰도를 확보하기 위해서는 문항축소가 바람직하다. 본 연구의 목적은 '문항반응이론(Item Response Theory)'을 적용하여, 60개 문항의 K-BNT를 일반노년층의 이름대기 능력을 가장 잘 평가할 수 있는 15개 문항의 검사(즉, K-BNT-15)를 개발하는 것이었다. 이를 위하여, 일반노인 175명을 대상으로 라쉬분석을 실시하여, 문항적합도, 성별 차이, 문항난이도 등을 평가하였다. K-BNT-15의 실시 결과, 일반 노년층은 10년 단위로 수행력이 감소하였고, 경도인지장애(mild cognitive impairment, MCI) 환자는 일반 노년층에 비해 유의하게 낮은 수행력을 보였다. 본 연구에서는 언어 평가도구의 단축형 개발 시, 특정 집단의 언어적 능력과 문항의 응답 결과의 관계를 규명하여 그 집단에게 적합한 문항을 선별할 수 있다는 점에서 문항반응이론이 유용함을 보여주었다. 또한, K-BNT-15가 노화에 따른 대면이름대기 감소 및 환자군과의 차이를 잘 보여주는 검사임을 검증하였다.
최근 인구 고령화에 따른 골다공증 환자의 증가 및 의료기기 시장의 성장으로 인해 엑스선골밀도측정기 시장이 커지고 있으며, 이에 따른 의료기기 허가 심사건수가 증가하고 있다. 의료기기 기술문서는 의료기기의 허가 심사 시 가장 기본이 되는 문서로 필수 제출 첨부자료 중 하나이다. 기술문서는 의료기기 관련 법령 및 고시에 그 근거를 두고 있으며, 의료기기 전반적인 항목을 기술해야하는 만큼 작성자의 전문성이 필요한 항목이다. 하지만 최근 부정확한 작성의 증가로 인한 심사자들의 업무부담이 증가되고 있어 민원 처리 효율이 저하되고 있다. 특히 엑스선골밀도측정기의 경우 식품의약품안전처 기준규격이 없어, 의료기기 제조/수입업체 등에서 시험항목을 설정하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 개선된 제도가 반영된, 엑스선골밀도측정기 기술문서 작성 가이드라인 개발을 위해 첫째, 개선된 제도 운영에 대한 조사, 품목별 의료기기의 제도 적용에 따른 문서 작성 방법 검토, 기 허가된 품목에 대한 허가 및 기술문서 검토를 완료하였다. 둘째, 품목별 시장현황 조사, 적용 가능한 국내 외 규격을 조사 분석하여 품목별 국제조화된 안전성 및 성능평가 시험기준 및 방법을 도출하였다. 마지막으로, 산 연 관 전문가협의체 논의를 거쳐 기술문서 작성 가이드라인(안)을 최종 도출하였다.
기존의 강관이나 주철관 그리고 시멘트 관은 시간의 경과에 따르는 노화현상을 피할 수 없으며, 특히 금속관은 부식으로 인한 수질 악화문제가 크고 누수에 따른 부족한 수자원 보존과 활용에 있어 예기치 않은 문제를 발생시켜 왔다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방안으로 지하매설용 유리섬유복합관을 사용하는 것이다. 유리섬유복합관은 충격에 대한 저항성이 우수하고 수명이 50년$\sim$100년 정도로 반영구적이다. 특히 뛰어난 내구성과 시공성이 탁월하여 신소재로 각광받고 있다. 그리고 중량이 가벼워서(강관의 1/4, 시멘트 관의 1/10) 운반 및 설치가 용이하고 공기단축 및 인력절감을 기대할 수 있다. 또한 잦은 관로 보수 및 교체공사에 따른 사회적 경제적 손실을 최소화 할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 유리섬유복합관을 이용하여 실내모형실험을 수행하여 관의 응력-변형특성을 평가하였다. 실내모형실험의 경우 관경 200mm와 관경 300mm를 사용하여 하중재하 전과 후의 수직 수평변위 수직 수평토압을 6가지 사례에 대해서 측정하였다. 측정결과 실험값과 이론값 모두 비슷하게 측정되었다. 하지만 현장발생토사를 이용한 유동성 뒤채움재를 사용한 경우, 수직 수평변위는 매우 작게 측정되었고, 토압은 거의 0에 가까운 값으로 계측되었다.
의료산업의 성장은 의료수준 및 의료기기의 발전의 계기가 되었고, 이는 정확한 질병의 진단과 치료를 가능하게 하였다. 그러나 많은 수의 검사는 장비의 노후화를 야기하고, 환자의 피폭선량에 관여하기 때문에 국내에서는 정기적인 안전관리 체계를 구축하여 정도관리를 시행하고 있다. 그 중 정도관리 항목 중 하나인 kVp는 장비의 수명과 환자의 피폭선량에 직접 관여하는 부분이나, 정도관리의 시간과 비용의 문제점으로 정기적으로 시행하는 데에는 한계가 따르고 있다. 이에 본 논문에서는 kVp 측정에 Cu와 Y을 이용하여 kVp 측정의 실효성과 유용성을 평가하고 또한 제안하고자 하는 정도관리 방법의 정확성을 평가하여 kVp 측정의 정도관리 방안을 제시하고자 한다. 실험방법은 Cu와 Y이 같은 필름농도를 내는 조건의 kVp를 찾아 Cu와 Y을 통한 kVp 측정의 실효성과 유용성을 평가한다. 농도 범위가 0.5 ~ 1.0을 내는 관전압과 관전류 량의 조건을 고정한 뒤, Cu와 Y이 같은 농도를 내는 kVp의 Y에 대한 Cu의 비의 백분율을 기준점 100%로 정하여, ${\pm}10%$범위로 kVp를 변화시켜가며 Y에 대한 Cu의 백분율의 농도비를 기록하여 농도단계를 만든다. 실험 결과 같은 농도를 내는 kVp의 Y에 대한 Cu의 백분율의 농도비를 기준으로 ${\pm}10%$ 범위의 Y에 대한 Cu의 백분율의 농도비가 85 ~ 110%로 일정한 단계를 가진다는 것을 알 수 있었다.
「시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침(성능평가편)」의 내구성능 평가에서 열화환경 평가항목으로 제시된 제설제 및 비래염분에 의한 염해환경, 동해환경이 국내 국도 상 콘크리트 도로시설물의 염화물 침투특성에 미치는 영향을 살펴보았다. 강원 고성, 서울, 경기 고양, 부산에 위치한 교량 총 4개소, 강원권 방호울타리 4개소, 부산권 방호울타리 3개소 및 옹벽 1개소를 대상 시설물로 선정하였으며, 제설제에 의한 직접·간접적인 염해환경, 해안거리 및 교각 높이별 비래염분에 의한 염해환경에서 염화물 침투특성을 분석하였다. 분석 결과, (1) 제설제 살포일수(강설일수)에 따른 지역별 특성이 명확하게 구분되었고, (2) 바닥판 관통 누수 혹은 신축이음부를 통한 누수 등이 발생한 경우 침투 염화물량이 유의미한 수준까지 증가하였으며, (3) 부산 해안가에 위치한 교량의 경우 높이 20m까지 비래염분의 영향권에 해당함을 확인하였다. 이로부터, 동일한 시설물이라도 노출된 열화환경, 부재의 위치 및 높이, 열화진전상태에 따라 염화물 침투특성이 달라지기 때문에 시설물 점검 시 점검대상 부재 및 위치의 선정이 매우 중요함을 확인하였으며, 국내 지역별 및 부재별 열화환경에서의 염화물 침투특성에 관한 데이터베이스를 구축한다면 콘크리트 시설물에 대한 선제적인 내구성능 관리가 가능할 것으로 기대된다.
현재 국내 교량 구조물은 지속적으로 증가 및 대형화되고 있으며 그에 따라 공용된 지 30년 이상 된 노후 교량도 꾸준히 늘어나고 있다. 교량 노후화 문제는 국내뿐 아니라 전 세계적으로도 심각한 사회 문제로 다루어지고 있으며, 기존 인력 위주의 점검 방식은 그 한계점을 드러내고 있다. 최근 들어 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용한 각종 교량 손상탐지 연구가 이루어지고 있지만 교량 손상 데이터 세트의 한계로 인하여 주로 균열 1종에 국한된 교량 손상탐지 연구가 대부분이고, 이 또한 Close set 분류모델 기반 탐지방식으로서 실제 교량 촬영 영상에 적용했을 시 배경이나 기타 객체 등 학습되지 않은 클래스의 입력 이미지들로 인하여 심각한 오인식 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 균열 포함 5종의 교량 손상을 정의 및 데이터 세트를 구축해서 딥러닝 모델로 학습시키고, OpenMax 알고리즘을 적용한 Open set 인식 기반 교량 다중손상 인식 모델을 개발했다. 그리고 학습되지 않은 이미지들을 포함하고 있는 Open set에 대한 분류 및 인식 성능평가를 수행한 후 그 결과를 분석했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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