• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.936-949
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• 2023

2023년 8월 3일, 서현역 부근의 판매시설과 운송시설이 맞닿아 있는 다중이용시설에서 차량돌진 및 흉기난동으로 인한 묻지마 범죄가 발생했다. 운전자가 차량을 인도로 몰아 보행자들을 친 후, 백화점 내부로 들어가 흉기를 휘두르며 총 14명의 피해자가 발생했다. 이 사건 이후, SNS에는 다수의 살인예고 글이 게시되어 많은 사람들이 불안에 떨었으며, '살인예고 지도' 서비스의 등장으로 전국적으로 불안감이 확산되었다. 본 연구는 연구목적: 다중이용시설의 이용객과 직원을 보호하는 민간경비원(보안요원)이 업무를 효과적으로 수행하기 위해 필요한 제도적 개선사항을 고찰하고자 하였다. 연구방법: 묻지마 범죄와 같은 강력범죄의 위험을 파악하기 위해, 시계열 분석을 통한 ARIMA 모델을 사용하여 국내 발생 추이를 분석하였다. 또한, 연구결과 및 결론: 해외 민간경비원의 무기 사용에 대한 면책권과 무기 이외의 업무 권한에 대한 법적 분석을 통해 국내 경비업법의 개선사항과 다중이용시설 위기상황 매뉴얼 개선방안을 제시하였다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권3호
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• pp.165-184
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• 2023

사회복지기관은 일반기업 또는 공기업 등과는 다른 목적으로 사업을 영위하는 관계로 ESG 실천항목 도출과 모형구축은 다양하고 종합적인 사회복지학적 측면의 연구를 통해 이루어져야 한다. 지금까지 국내 복지기관에서 활용할 수 있는 연구가 아직은 많지 않고 마땅한 ESG 경영활용 지표가 없는 관계로 천안시복지재단의 전략도출과 경영전략 체계수립으로 성과를 최대로 발휘하도록 하여 그 모형을 다른 복지기관에 전파하고 교육 및 훈련을 통해 선도적인 재단으로 거듭나는 것을 목적으로 추진되었다. 재단과 일선 복지기관들이 ESG 경영에 대한 이해와 기관 이미지 및 사업성과에 긍정적 영향을 미치는 실천모형 구축방안에 초점을 두고 재단의 실증분석, 중대성 이슈 분석을 통해 이슈식별과 핵심이슈를 선정하였다. 이를 바탕으로 사회복지기관의 적합한 전략도출과 전략체계수립 후 성과관리 방안을 구축하여 추진체계를 살펴보았다. 환경적·사회적 책임, 투명경영 측면, 안전관리체계 구축, 응급상황 및 예방분야, 이용자(고객)만족체계 구축, 반부패 예방과 청렴 윤리 모니터링 및 평가, 책임감 있는 공급망, 지역사회 참여 및 발전을 위해 지역사회 공헌 프로그램 실행 등 현재 우수하게 추진하는 분야와 앞으로 추진해야 할 항목을 세심하게 도출하였다. 본 연구는 천안시복지재단의 고찰을 통해 ESG경영 정착을 위해 경주하고 있는 노력을 구체적으로 제시하고자 하였다. 따라서 ESG 측정지표를 개발하기 위한 천안시복재재단의 체계적인 개발과정을 유사한 노력을 기울이는 타 기관 및 관련 연구자들이 참고하여 ESG경영을 발전시켜 나가는데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1091-1097
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• 2023

볼루스는 방사선치료에서 피부면이 경사지거나 요철이 있는 경우 종양에 균등한 선량을 처방 시 사용된다. 이때, 피부면에 선량은 증가하게 나타난다. 환자의 고유한 신체 구조와 불규칙한 피부로 인해 볼루스와 피부 사이 공극이 발생할 수 있어 치료의 정확성을 저하시킬 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 볼루스와 3D 프린팅으로 자체 제작된 볼루스를 비강 부위에 적용하여 치료계획 후 표면선량과 광자극발광선량계(Optically Stimulated Luminescence, OSL)로 직접 측정한 선량과 차이는 기존의 볼루스 97%, PLA 100.33%, ePETELA 75A의 경우 100.53%, ePETELA 85A는 100.36%의 비율로 나타났다. 재질별 측정값과 치료계획값이 오차가 적다는 걸 확인할 수 있었다. 또한, 기존 볼루스를 적용하였을 때와 비교 시 -3%에서 3D 프린팅 볼루스는 +0.5% 이내의 차이를 확인할 수 있어 3D 프린팅을 통해 제작된 맞춤형 볼루스는 기존 볼루스의 단점을 보완할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.155-166
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• 2023

이 연구는 치매안심센터 인지재활 프로그램의 현황 및 실태분석을 통한 활성화 방안과 다차원적 치료레크리에이션 프로그램에 대한 개발방향과 내용을 도출하고자 D시의 치매안심센타 인지재활 치료프로그램 참여 노인 각 50명씩(5개구)을 선정하였고, 9명을 전문가 집단 의견수렴 대상으로 선정하였다. 수집된 자료는 SPSS ver. 18.0 통계 프로그램을 이용하여 기술통계와 구성요소별 중요도 및 우선순위는 계층구조분석을 시행함으로써, 첫째, 현재 제공되고 있는 인지재활 지원 프로그램은 이용자의 요구와는 달리 지원프로그램이 충분하지 않아 경험이 상당히 낮게 나타났으며, 이에 대한 개선점으로는 돌봄이나 보호시설 확대와 이용자의 요구를 충족할 다양한 프로그램 개발이 중요하다고 나타났고, 둘째, 치료레크리에이션 구성요소별 중요도와 우선순위는 대분류(6개) 운동요법, 중분류(16개) 운동요법의 행동중심 접근법, 소분류(47개) 힘뇌체조, 실버건강체조가 가장 높게 나타났다. 이는 치료레크리에이션 프로그램 개발시 각 영역의 우선순위를 고려한 다차원적 프로그램 계획이 이루어져야 함을 보여주는 결과라 할 수 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제8권1호
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• pp.41-59
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• 2002

승용차를 운전하는 사람들과 교통사고를 처리하는 전문 경찰을 대상으로 교통사고의 발생에 영향을 미친 중요한 운전자 행동들과 환경요인들을 알아내고자 조사를 실시했다. 자가용 승용차 운전자들 가운데 운전 도중 교통사고를 경험한 사람들의 경우에는 가장 최근에 경험한 교통사고를 구체적으로 하나 선택해서 그 사고에 관해서 응답하도록 했다. 교통사고 경험이 없는 운전자의 경우에는 가까운 친척, 친지, 혹은 친구가 운전자로서 경험한 교통사고를 구체적으로 하나 생각해서 귀인하도록 했다. 조사 결과, 교통사고의 주요 원인은 대부분 운전자와 관련된 요인들로 설명되었다. 전체 조사 대상이 공통적으로 교통사고를 유발하는데 가장 많이 기여했다고 지적한 원인은 운전한 당사자의 주의/경계 소홀이었으며, 그 다음이 운전에 필요한 능력, 기술, 및 경험의 부족이었다. 교통사고 경험자들과 교통사고 처리 경찰의 귀인 차이를 살펴보면, 교통사고 경험자들은 위급상황에 대처하는 능력 부족, 방어운전 기술 부족 등 상대 운전자의 운전 행동에 적절히 대처하지 못한 행동과 관련된 요인을 교통사고의 중요한 유발요인으로 지적했다. 반면에 교통사고 처리 경찰들은 안전수칙의 무시, 중앙선 침범, 과속운전, 끼어들기 운행 등 의도적 위반행동을 많이 지적했다. 본 연구의 중요한 의의와 시사점이 논의되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.939-953
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• 2023

천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.441-447
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• 2023

정맥 주입요법은 의료기관에서 대상자의 점액 내로 약물, 수액, 혈액 및 영양분을 환자에게 제공하는 표준적인 간호 절차로, 주로 간호사가 담당하여 실행하고 관리하고 있다. 또한 혈관 속으로 약물을 직접 투여하는 주사법으로서 응급상황 시 신속한 효과를 보기 위해 실시하며, 빠르고 정확한 효과를 기대할 수 있다. 교육 훈련을 통한 숙련된 간호사들도 종종 실수를 하여 환자들에게 불편함을 유발할 수 있을 뿐만 아니라 환자의 안전을 위협하는 다양한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 실수로 인한 고충을 줄이기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 영상 검출 기기를 통해 3명의 피검자의 손등 정맥 영상을 획득하였고 수집한 영상을 영상처리를 통해 선명한 정맥 영상을 제공하기 위한 알고리즘을 도출하기 위한 연구이다. 획득한 정맥 영상의 선명화를 위해 기존 알고리즘인 Histogram Equalization, CLAHE, Unsharp Masking을 선별하고 이를 조합했다. 개별 알고리즘과 알고리즘 조합을 영상에 적용하여 도출한 영상을 비교하기 위해 히스토그램 그래프를 사용하였다. 분포된 픽셀의 최솟값과 최댓값의 차이를 구하고 평균을 내는 방법으로 히스토그램 그래프를 확인했다. 본 논문에서 제시한 알고리즘 조합이 209.1로 개별 알고리즘 평균값인 138.7, 132.3, 126.2보다 높게 나왔으며 실제 영상에서도 가시성이 좋은 것을 확인했다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권1호
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• pp.64-71
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• 2024

항공기 외부연료탱크는 항공기의 항속거리를 증가시키는 주요 구성품으로써, 비상시 파일런에서 안정적으로 분리될 수 있어야 된다. 이 때, 외부연료탱크의 핀(fin)과 피벗(pivot)에는 분리하중이 작용하게 되는데, 외부연료탱크의 안정적인 분리를 위해서는 핀과 피벗의 구조 건전성이 입증되어야 한다. 본 연구에서는 항공기로부터 외부연료탱크가 분리 될 때 외부연료탱크의 핀과 피벗의 구조건전성 검증을 위해 수행된 구조시험 결과를 제시하였다. 본문에서는 구조시험에 사용되는 유압 및 하중제어장비, 데이터 획득장치 그리고 공압공급장치로 구성되는 시험구성도를 설명하였고, 각 시험조건에 대한 시험설치와 시험하중 인가계획을 제시하였다. 구조시험 결과, 각 시험조건에서 시험하중과 시험체의 내부압력이 허용 범위 내에서 적절히 제어되는 것으로 파악되었고, 시험체에서도 심각한 구조적 결함이 발생하지 않았음이 확인되었다. 최종적으로, 설계 제한하중과 설계 극한하중에 대한 구조시험을 통해서 본 연구의 항공기용 외부연료탱크 핀과 피벗은 충분한 구조 강도를 보유하고 있음을 확인하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권6호
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• pp.994-1004
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• 2021

Objective: To extract pulmonary and cardiovascular metrics from chest CTs of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) using a fully automated deep learning-based approach and assess their potential to predict patient management. Materials and Methods: All initial chest CTs of patients who tested positive for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 at our emergency department between March 25 and April 25, 2020, were identified (n = 120). Three patient management groups were defined: group 1 (outpatient), group 2 (general ward), and group 3 (intensive care unit [ICU]). Multiple pulmonary and cardiovascular metrics were extracted from the chest CT images using deep learning. Additionally, six laboratory findings indicating inflammation and cellular damage were considered. Differences in CT metrics, laboratory findings, and demographics between the patient management groups were assessed. The potential of these parameters to predict patients' needs for intensive care (yes/no) was analyzed using logistic regression and receiver operating characteristic curves. Internal and external validity were assessed using 109 independent chest CT scans. Results: While demographic parameters alone (sex and age) were not sufficient to predict ICU management status, both CT metrics alone (including both pulmonary and cardiovascular metrics; area under the curve [AUC] = 0.88; 95% confidence interval [CI] = 0.79-0.97) and laboratory findings alone (C-reactive protein, lactate dehydrogenase, white blood cell count, and albumin; AUC = 0.86; 95% CI = 0.77-0.94) were good classifiers. Excellent performance was achieved by a combination of demographic parameters, CT metrics, and laboratory findings (AUC = 0.91; 95% CI = 0.85-0.98). Application of a model that combined both pulmonary CT metrics and demographic parameters on a dataset from another hospital indicated its external validity (AUC = 0.77; 95% CI = 0.66-0.88). Conclusion: Chest CT of patients with COVID-19 contains valuable information that can be accessed using automated image analysis. These metrics are useful for the prediction of patient management.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권1호
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• pp.88-100
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• 2020

Objective: We aimed to develop and validate a deep learning system for fully automated segmentation of abdominal muscle and fat areas on computed tomography (CT) images. Materials and Methods: A fully convolutional network-based segmentation system was developed using a training dataset of 883 CT scans from 467 subjects. Axial CT images obtained at the inferior endplate level of the 3rd lumbar vertebra were used for the analysis. Manually drawn segmentation maps of the skeletal muscle, visceral fat, and subcutaneous fat were created to serve as ground truth data. The performance of the fully convolutional network-based segmentation system was evaluated using the Dice similarity coefficient and cross-sectional area error, for both a separate internal validation dataset (426 CT scans from 308 subjects) and an external validation dataset (171 CT scans from 171 subjects from two outside hospitals). Results: The mean Dice similarity coefficients for muscle, subcutaneous fat, and visceral fat were high for both the internal (0.96, 0.97, and 0.97, respectively) and external (0.97, 0.97, and 0.97, respectively) validation datasets, while the mean cross-sectional area errors for muscle, subcutaneous fat, and visceral fat were low for both internal (2.1%, 3.8%, and 1.8%, respectively) and external (2.7%, 4.6%, and 2.3%, respectively) validation datasets. Conclusion: The fully convolutional network-based segmentation system exhibited high performance and accuracy in the automatic segmentation of abdominal muscle and fat on CT images.