• 제목/요약/키워드: Enhancing data

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우수한 1급 응급구조사 인력 양성 및 배출을 위한 정책 제안 (Policy suggestions to educate and produce outstanding paramedics in Korea)

  • 최은숙;고봉연;박희진;김효식;권혜란;최혜경;이경열;윤종근;홍성기;조근자
    • 한국응급구조학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.7-19
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    • 2018
  • 연구 목적: 본 연구는 우수한 1급 응급구조사 인력 양성 및 배출을 위해 응급구조사의 역량을 도출하여 교육제도를 재정립하고 국가시험 및 자격제도를 개선하기 위한 정책 제안을 하고자 하였다. 연구 방법: 본 연구는 전문가 회의 및 설문지를 이용하였다. 설문 자료는 교육 전문가(응급구조학과 대학교수)와 현장 전문가(소방 119구급대원 및 병원에 근무하는 1급 응급구조사) 총 277명으로부터 수집되었으며, 자료수집 기간은 2016년 9월 7일부터 9월 20일까지였다. 수집된 자료는 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 연구 결과: 1급 응급구조사 교육과정 강화를 위해 표준교육과정안으로 총 27과목 94학점을 제안하였고 1급 응급구조사의 핵심역량 9가지를 도출하였다. 국가 자격시험은 필기시험 과목을 통합하는 방안과, 실기시험에 시나리오형의 문제를 추가하고, 실기를 절차대로 수행하는 단순실기시험에 낙제기준(critical criteria)를 적용하며, 실기시험은 통과/실패만 결정하는 것을 제안하였다. 또한 1급 응급구조사의 보건의료적 업무특성을 반영하여 자격은 면허로 바꾸는 것을 제안하였다. 결 론: 본 연구 결과를 토대로 표준교육과정 운영으로 핵심역량을 갖추고 배출된 인력들이 신뢰성 있는 국가시험제도를 통해 자격을 취득하고 1급 응급구조사로서 전문성을 강화할 수 있는 자격관리제도가 선순환을 이룰 때 우리나라 응급의료서비스의 질적 수준이 향상될 것이다.

추천 시스템의 성능 안정성을 위한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법 (Predictive Clustering-based Collaborative Filtering Technique for Performance-Stability of Recommendation System)

  • 이오준;유은순
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.119-142
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    • 2015
  • 사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

항공 LiDAR 및 RGB 정사 영상을 이용한 딥러닝 기반의 도시녹지 분류 (Classification of Urban Green Space Using Airborne LiDAR and RGB Ortho Imagery Based on Deep Learning)

  • 손보경;이연수;임정호
    • 한국지리정보학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.83-98
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    • 2021
  • 도시녹지는 도시 생태계 건강성 증진을 위한 중요한 요소이며, 건강한 도시 생태계 유지 및 관리를 위해서는 도시녹지의 공간적인 현황 파악이 필요하다. 환경부에서는 2010년 이후부터 총 41개의 분류 항목을 갖는 1m 급 해상도의 세분류 토지피복지도를 제공해오고 있으나, 가로수와 같은 도시 내 고해상도 상세 녹지 정보는 기타 초지로 분류되거나 누락되어 오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 지역을 대상으로 1m 이하 급의 고해상도 원격탐사 자료(항공 LiDAR 및 RGB 정사영상)를 이용하여, 기존 세분류 토지피복지도에서는 나타나지 않는 고해상도의 상세 도시 녹지(수목, 관목 및 초지) 정보를 분류하고자 하였다. 분류 기법으로는 딥러닝 기반의 이미지 분할방법인 U-Net 구조의 모델을 활용하였으며, 분류 항목의 수 및 사용하는 자료의 종류에 따라 총 3가지의 모델(LRGB10, LRGB5, 및 RGB5)을 제안하고 성능을 평가하였다. 검증 지역에 대한 세 모델의 평균 전체 정확도는 각 83.40%(LRGB10), 89.44%(LRGB5), 74.76%(RGB5)이며, 항공 LiDAR와 RGB 정사영상을 함께 사용하여 총 5개의 항목(수목, 관목, 초지, 건물, 및 그 외)을 분류하는 LRGB5 모델의 성능이 가장 높게 나타났다. 수원시의 수목, 관목 및 초지 기준의 전체 녹지 현황은 각 45.61%(LRGB10), 43.47%(LRGB5), 및 44.22%(RGB5)로 나타났으며, 세 모델 모두 기존 세분류 토지피복지도와 비교하여 평균 13.40%의 도시 수목 정보를 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 더불어 이러한 도시녹지 분류 결과는 향후 중분류 토지피복지도와 같은 기존 GIS 정보와의 융합을 통해 가로수 녹지 비율 현황 등 추가적인 상세 녹지 현황 정보를 제공할 수 있어, 다양한 도시녹지 연구 및 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

뉴스 빅데이터를 활용한 항만이슈 변화연구 : 1991~2020 (Study of major issues and trends facing ports, using big data news: From 1991 to 2020)

  • 윤희영
    • 한국항만경제학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.159-178
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    • 2021
  • 본 연구는 뉴스 빅데이터 분석 서비스 빅카인즈(BIGKinds)를 활용하여 1991년부터 2020년까지 30년간의 86,611건의 뉴스기사를 통해 항만이슈변화를 분석하였다. 분석방법은 빅카인즈(BIGKinds)의 키워드분석, 워드클라우드, 관계도분석을 수행하였다. 지난 30년간의 이슈변화를 살펴본 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 1기(1991년~2000년)에서는 부산항, 인천항, 광양항 등 항만 자체적 측면에서 항만경쟁력을 강화하는데 초점이 맞춰졌다. 2기(2001년~2010년)에는 항만을 개별적으로 관리하는 노력에서 발전되어 항만을 보다 전문적이고 체계적으로 관리하기 위해 부산항만공사(2004년 설립), 인천항만공사(2005년 설립), 울산항만공사(2007년 설립) 등 항만공사를 중심으로 항만을 특화시키고 관리하고자 하는 움직임이 활발히 이루어졌다. 3기(2011년~2020년)에서는 미래형 항만을 위해 준비하는 기간으로 친환경·스마트항만이 주요 이슈였다. 항만에서 발생하는 미세먼지와 오염물질을 줄이려는 노력이 심화되었으며, 항만자동화 및 디지털화를 통해 스마트항만을 구축하려는 시도가 높아졌다. 마지막으로 2020년은 코로나19라는 전 세계의 예기치 못한 변수로 인해 항만분야에도 큰 타격을 준 한해였다. 좀 더 미시적으로 코로나19사태가 항만분야에 어떻게 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 2019년과 2020년의 이슈변화를 살펴보았다. 코로나19 이후 항만산업을 포함한 해운업은 미래형 항만으로 발전시켜 나가는 흐름과 더불어 포스트코로나시대를 준비해야하는 어느 때보다 역동적인 변화가 나타나는 시기로 나타났다. 본 연구는 항만관련 뉴스기사를 중심으로 이슈변화의 시사점을 도출한 연구로서, 연구결과를 기반으로 향후 여러 국가의 항만이슈들을 비교 분석하고 항만의 경쟁력과 지속가능한 발전전략을 제시하는 등 심층적인 연구가 이루어진다면 항만연구분야에 학문적 성장이 한걸음 더 이루어질 것으로 보인다.

Melanogenesis regulatory constituents from Premna serratifolia wood collected in Myanmar

  • WOO, SO-YEUN
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.21-22
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    • 2019
  • Melanin is a mixture of pigmented biopolymers synthesized by epidermal melanocytes that determine the skin, eye, and hair colors. Melanocytes produce two different kinds of melanin, eumelanin (dark brown/black insoluble pigments found in dark skin and dark hair and pheomelanin (lighter red/yellow). The biological role of melanin is to prevent skin damage by ultraviolet (UV) radiation. However, the overproduction or deficiency of melanin synthesis could lead to serious dermatological problems, which include melasma, melanoderma, lentigo, and vitiligo. Therefore, regulating melanin production is important to prevent the pigmentation disorders. Myanmar has a rich in natural resources. However, the chemical constituents of these natural resources in Myanmar have not been fully investigated. In the effort to search for compounds with anti-melanin deposition activity from Myanmar natural resources, five plants were collected in Myanmar. Extracts of these collected five plants were tested for anti-melanin deposition activity against a mouse melanoma cell line (B16-F10) induced with ${\alpha}$-melanocyte-stimulating hormone (${\alpha}$-MSH) and 3-isobutyl-1-methylxanthine (IBMX), and their anti-melanin deposition activities were compared with the positive control, arbutin. Among the tested extracts, the CHCl3 extracts of the Premna serratifolia (syn: P. integrifolia) wood showed anti-melanin deposition activities with IC50 values of $81.3{\mu}g/mL$. Hence, this study aims to identify secondary metabolites with anti-melanin deposition activity from P. serratifolia wood of Myanmar. P. serratifolia belongs to the Verbenaceae family and is widely distributed in near western sea coast from South Asia to South East Asia, which include India, Malaysia, Vietnam, Cambodia, and Sri Lanka. People in Tanintharyi region located in the southern part of Myanmar utilize the P. serratifolia, Sperethusa crenulata, Naringi crenulata, and Limonia acidissima as Thanaka, traditional cosmetics in Myanmar. Thanaka is applied in the form of paste onto skins to make it smooth and clear, as well as to prevent wrinkles, skin aging, excessive facial oil, pimples, blackheads, and whiteheads. However, the chemical constituents responsible for their cosmetic properties are yet to be identified. Moreover, the chemical constituents of P. serratifolia was almost uncharacterized. Investigation of the P. serratifolia chemical constituents is thus an attractive endeavor to discover new anti-melanin deposition active compounds. The investigation of the chemical constituents of the active CHCl3 extract of P. serratifolia led to isolation of four new lignoids, premnan A (1), premnan B (2), taungtangyiol C (3), and 7,9-dihydroxydolichanthin B (4), together with premnan C (5) (assumed to be an artifact), one natural newlignoid,(3R,4S)-4-(1,3-benzodioxol-5-ylcarbonyl)-3-[(R)-1-(1,3-benzo dioxol-5-yl)-1-hydroxy methyl]tetrahydro-2-furanone (6), and five known compounds (7-11)1,2). The structures of all isolated compounds were determined on the basis of their spectroscopic data and by comparison with the reported literatures. The absolute configurations of 1-3 and 5 were also determined by optical rotation and circular dichroism (CD) data analyses1). The anti-melanin deposition activities of all the isolated compounds were evaluated against B16-F10 cell line. 7,9-Dihydroxydolichanthin B (4) and ($2{\alpha},3{\alpha}$)-olean-12-en-28-oic acid (11) showed strong anti-melanin deposition activities with IC50 values of 18.4 and $11.2{\mu}M$, respectively, without cytotoxicity2). On the other hand, compounds 1-3, 5, and 7 showed melanogenesis enhancing activities1). To better understand their anti-melanin deposition mechanism, the effects of 4 and 11 on tyrosinase activities were investigated. The assay indicated that compounds 4 and 11 did not inhibit tyrosinase. Furthermore, we also examined the mRNA expression of microphthalmia-associated transcription factor (MITF), tyrosinase (TYR), tyrosinase-related protein-1 (TRP-1), and tyrosinase-related protein-2 (TRP-2). Compounds 4 and 11 down-regulated the expression of Tyr and Mitf mRNAs, respectively. Although the P. serratifolia wood has been used as traditional cosmetics in Myanmar for centuries, there are no scientific evidences to support its effectiveness as cosmetics. Investigation of the anti-melanin deposition activity of the chemical constituents of P. serratifolia thus provided insight into the effectiveness of the P. serratifolia wood as a cosmetic agent.

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서울숲의 경관과 자연성 증진을 위한 식재수종의 현황분석 (Analysis of Planted Trees to Improve the Landscape and Naturalness of Seoul Forest)

  • 박지영
    • 한국전통조경학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.19-25
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    • 2023
  • 본 연구는 서울숲을 대상으로 식재된 수종들의 현황을 분석하여 서울숲의 경관과 자연성 증진을 위한 개선 방안을 제시하고, 도시공원의 식재종 목록을 구축하는 데에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 서울숲 내 조경수목의 유형별 특성 분석은 낙엽 유무에 관한 것으로, 낙엽교목, 상록교목, 낙엽관목, 상록관목으로 구분하였으며 지피식물 등 초본류는 따로 구분하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 서울숲에 식재된 조경수목의 자생종과 외래종의 수는 낙엽교목 57종과 27종, 낙엽관목 35종과 24종, 상록교목 15종과 8종, 상록관목 98종과 1종으로 나타났다. 초본류는 472종이었으며 총 분수는 32만 여 본이었다. 자생종과 귀화종의 비율은 59% : 41%로 자생종이 많았고, 낙엽수와 상록수의 비율은 81% : 19%로 낙엽수가 훨씬 많았다. 서울숲에 식재된 낙엽교목의 경우, 총 종수는 84종이고 그 중 자생종은 57종, 외래종은 27종으로 자생종이 외래종보다 2배 이상 많았다. 상록교목의 경우, 총 종수는 23종이며 자생종이 15종, 외래종이 8종으로 자생종이 65%를 차지하여 낙엽교목과 비슷한 경향을 보였다. 낙엽관목의 경우, 총 종수는 59종이고 주수가 다량으로 식재된 관목에는 개나리, 개쉬땅나무, 말발도리, 영산홍, 영춘화, 조팝나무 등이 있었다. 상록관목에는 총 종수가 10종이었으며, 자생종 9종, 외래종 1종으로 남천을 제외하고는 모두 자생종이 식재되어 있었다. 서울숲을 대상으로 식재수종의 현황분석을 진행한 본 연구는 서울숲의 경관과 자연성 증진을 위하여 서울숲 내 식재된 조경수목을 자생종과 외래종으로 분류하고, 더 효과적으로 자생종 식재를 유도할 수 있는 방안에 대하여 고찰하였다. 대부분의 도시공원의 연구가 이용행태, 만족도에 집중되었기 때문에, 본 연구는 자연성 증진을 위한 도시공원의 식재계획과 설계에 필요한 자료가 될 것으로 기대된다.

최저임금과 생산성: 우리나라 제조업의 사례 (Minimum Wage and Productivity: Analysis of Manufacturing Industry in Korea)

  • 김규일;육승환
    • 경제분석
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    • 제26권1호
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    • pp.1-33
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    • 2020
  • 최저임금 인상 관련 논의가 고용인원 수와 같이 양적 측면에 국한되면서 부정적 효과가 주로 부각되어 왔지만, 최저임금 인상은 기업 또는 산업 특성에 따라 생산성 제고, 저생산성 한계기업 퇴출 등 질적 측면에서 긍정적 효과를 가져올 수도 있다. 본 연구는 이러한 관점에서 최저임금 인상이 기업의 생산성에 미친 영향을 실증적으로 분석하였다. 실증분석을 위해 제조업 부문의 사업체 단위 패널데이터를 이용하여 제조업 내 업종별·고용규모별 최저임금 영향률을 추정하고 이를 기업의 생산성과 연계함으로써 최저임금 변화가 생산성에 미치는 영향을 살펴보았다. 특히 생산함수 추정에서 기존 연구의 문제점인 요소투입의 내생성을 보정함으로써 자본계수 과소추정 및 노동계수 과대추정의 문제를 보완하였다. 분석 결과, 최저임금 인상이 임금, 고용, 생산성에 미치는 영향은 업종별·고용규모별로 다르게 나타났다. 특히, 최저임금 인상은 제조업 전반의 생산성 제고에 긍정적인 것으로 추정되었지만 생산성 변화의 방향과 폭은 업종별로 상이했다. 최저임금 인상이 고용규모별 생산성에 미친 영향을 보면 전반적으로 고용규모가 작을수록 생산성에 부정적이지만 업종에 따라서는 긍정적인 효과가 있는 것으로 분석되었다. 또한 최저임금 인상으로 유발된 임금 상승은 제조업 내 모든 업종에 걸쳐 생산성을 증가시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 최저임금 인상으로 상당수 업종에서 생산성이 개선되는 것으로 추정된 만큼, 이를 최저 임금 상승이 초래하는 노동비용 증가 및 고용 감소 효과와 함께 종합적으로 평가하는 게 바람직하다. 아울러 동일한 최저임금 적용에도 불구하고 최저임금영향률의 차이로 인해 최저임금이 고용, 임금, 생산성에 미치는 영향은 업종·규모에 따라 상이할 수 있음에 유념할 필요가 있다.

유형별 녹지 시뮬레이션을 통한 아파트 단지 내 도시열섬현상 저감효과 분석 (Simulation Analysis of Urban Heat Island Mitigation of Green Area Types in Apartment Complexes)

  • 지은주;김다빈;김유경;이정아
    • 한국조경학회지
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    • 제51권3호
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    • pp.153-165
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    • 2023
  • 도시 열섬현상을 완화하기 위하여 본 연구는 아파트 단지 내 바람의 흐름과 열쾌적성을 고려하여 녹지 연결성을 향상시키기 위한 효과적인 녹지 계획 시나리오를 제안하는 것에 있다. 연구의 사례 대상지는 서울특별시를 대상으로 2020년 6월부터 8월까지 수집된 온도 및 불쾌지수 자료를 비교하여 강동구 고덕동에 위치한 아파트 단지로 선정하였다. 먼저, 연구대상지 현재의 열환경과 바람환경을 분석하였다. 이를 바탕으로 녹지의 패치와 코리도 형태의 요소를 고려하여 시나리오 1(패치), 시나리오 2(코리도), 시나리오 3(패치+ 코리도)의 세 가지 시나리오를 계획하였다. 이후, 각각의 시나리오별 풍속, 풍향, 그리고 열쾌적성을 ENVI-met로 분석하여 도시 열섬현상의 완화효과를 비교하였다. 연구의 결과, 패치 형태의 녹지는 풍속의 증가 및 풍량 개선에 기여하여 예상온열감(PMV)가 31.20% 감소하는 효과를 보였으며(시나리오 1), 열쾌적성 지표(PET)가 68.59%감소하는 것으로 나타났다. 반면 코리도 형태의 녹지로 계획한 경우 바람길의 연결이 용이하여 패치 형태의 녹지 계획에 비하여 풍속이 더욱 높아지는 결과가 나타나 예상온열감(PMV)은 92.47%, 열쾌적성 지표(PET)는 90.14% 감소하였다 (시나리오 2). 녹지 패치와 녹지 코리도를 복합적으로 계획한 경우 가장 큰 풍속의 증가와 연결성을 보여 예상온열감(PMV)에서 95.75%, 열쾌적성 지표(PET)에서 95.35% 감소하는 것으로 나타났다(시나리오 3). 그러나 대상지 내에서 협소한 지역의 경우 패치형 녹지계획이 코리도형의 녹지 계획에 비하여 열쾌적성을 개선하는 데에 더 효과적으로 나타났다. 따라서, 연구의 결과에 근거하여 도시열섬현상을 효과적으로 완화하기 위해서는 패치형태의 녹지와 코리도 형태의 녹지의 계획의 복합적인 형태로 계획될 수 있도록 제안하고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 도시형 아파트단지의 도시열섬현상 완화를 위한 녹지계획의 가이드를 제시하여 도시열섬현상에 따른 회복력을 향상시키기 위한 기초자료를 제시할 수 있을 것이다.

요양보호사의 직업의식과 영향요인 (The Factors Influencing of Professional Consciousness of Long-term Care Workers)

  • 김향수;김희경;박연숙
    • 한국노년학
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    • 제31권3호
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    • pp.591-606
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    • 2011
  • 본 연구의 목적은 노인장기요양보험제도로 신설된 요양보호사의 직업의식 정도와 영향요인을 파악하여 요양보호사의 직업의식을 높이기 위한 간호중재 개발에 기초자료를 제공하는데 있다. 서술적 연구로써 D시, C도 G시, C도 C시, K도 O시에 소재하고 있는 요양원 3곳, 재가복지센터 3곳, 요양병원 3곳의 요양보호사 185명을 대상으로 2009년 11월 12일에서 4주 동안 설문지를 이용하여 자료수집 하였고, 서술적 통계, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, Multiple regression으로 분석하였다. 연구결과, 요양보호사의 평균연령은 48.1세, 대다수 여성(95.1%)이며, 기혼자로서 배우자가 있고(79.5%), 고등학교 이상 졸업자(76.8%)가 많았다. 요양보호사의 자기효능 정도는 평균점수 3.68점, 소명의식 3.41점, 외적 통제위 성격 3.23점으로 보통 이상이며, 내적 통제위 성격은 4.12점으로 내적 통제위 성격이 강한 것으로, 교육훈련 유효성은 3.71점, 직업의식은 3.97점으로 다소 높은 것으로 나타났다. 직업의식과 관련 요인들의 관계에서, 직업의식과 내적 통제위 성격은 낮은 정 상관관계(r=.378, p=.000)를, 외적 통제위 성격은 낮은 역 상관관계(r=-.356, p=.000), 자기효능(r=.420, p=.000), 소명의식(r=.636, p=.000), 교육훈련 유효성(r=.441, p=.000)은 보통 정도의 정 상관관계를 보였다. 요양보호사의 직업의식에 영향을 미치는 요인으로는 소명의식(B=.329, p=.000)이 가장 높은 영향을 주는 것으로 나타났으며 교육훈련 유효성(B=.250, p=.000), 내적 통제위 성격(B=.216, p=.000), 외적 통제위 성격(B=-.165, p=.002), 요양보호사 선택시 자기 특성 고려(B=.207, p=.004) 순으로 전체 설명력은 57.5%로 나타났다. 추후 요양보호사에게 소명의식 제고 교육을 위한 체계적인 교육과 내적 통제위 성격 강화훈련, 요양보호사의 역할과 업무를 정확히 규명 하는 것이 필요하며 이러한 요인들을 활용하여 직업의식을 높일 수 있는 교육과 연구를 제언한다.

AI 기법을 활용한 정수장 수질예측에 관한 연구 (Study on water quality prediction in water treatment plants using AI techniques)

  • 이승민;강유진;송진우;김주환;김형수;김수전
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권3호
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    • pp.151-164
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    • 2024
  • 상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.