Objectives : To analyze and understand the clear meaning of Nochae(勞瘵), which is used in the same meaning as tuberculosis in Korean medicine. Methods : Nochae was mainly investigated using the Korean medicine classic DB(https://mediclassics.kr). Records that clearly revealed the visual observation of Nochaechung(勞瘵蟲), the cause of Nochae, and those that do not were arranged in chronological order. It was also analyzed what modern diseases are similar to Nochae. Results : Records that Nochaechung can be observed visually through feces or vomiting suggested the possibility of ascariasis. Nochaechung, which has a shape similar to silkworms and causes symptoms such as coughing and hemoptysis similar to those of tuberculosis while parasitic on human, suggested the possibility of paragonimus westermani. Based on the record that it showed symptoms of coughing and hemoptysis along with chills, fever, and weight loss, Nochae might have been a disease such as pneumonia and lung cancer as well as tuberculosis. Records of women's bloating, weight loss, anorexia, and jaundice suggested that Nochae might have been a liver cirrhosis. Conclusions : Records that clearly reveal the visual observations of Nochaechung, suggested that Nochae was a parasitic disease such as ascariasis or paragonimiasis. Records that visual observation of Nochaechung was not clearly revealed, suggested that Nochae might have been diseases such as pneumonia, lung cancer, and liver cirrhosis in addition to tuberculosis.
Objective : This study was aimed to review the Act on the Promotion of Korean Medicine and Pharmaceuticals. Method : We searched document about the Act on the Promotion of Korean Medicine and Pharmaceuticals. We used Korean Law Information Center(https://www.law.gov.kr) to find the revision of the act. Results : We looked at the current status of the revision of the Act on the Promotion of Korean Medicine and Pharmaceuticals, and the law was revised four times in total. Through the revision of the law, the definition of Korean medical practice was not only expanded, but also the establishment and role of National Institute of Korean Medicine Development were extended. Specific descriptions of Korean medicine technology will be needed in the future, and laws that are less effective should be revised and the role of National Institute of Korean Medicine Development should be further strengthened. Conclusion : For the future of Korean medicine, in-depth consideration is needed on how to foster oriental medicine.
일반적으로 수자원가용량이라 하면 지표·지하·토양 등에 있는 모든 수자원의 양이라 할 수 있다. 정확한 수자원가용량의 평가를 위해서는 강수, 기온 등의 기상 예측의 정확도 확보가 우선되어야 하며, 지표 하에 보이지 않는 수자원의 양을 정확히 평가할 수 있어야 한다. 한국건설기술연구원은 2012년부터 세계기상기구(WMO, World Meteorological Organization)에서 수자원평가 부문 리더 역할을 수행하면서 회원국들에게 수자원가용량평가를 위한 '동적수자원평가시스템'의 개발을 제안하여 추진하였다. 그 결과, 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)이 2017년 12월에 개발되었고, 2019년 5월에는 WMO 웹사이트 (https://public.wmo.int/en/water/dynamic-water-resources-assessment-tool)를 통해 193개 회원국에 보급되기 시작하였다. DWAT은 전 세계가 무료로 이용할 수 있는 수자원평가 도구로, 지하수, 용수이용 뿐만 아니라 지표수를 고려한 수자원계획 및 관리를 위해 중⋅소규모 하천 유역에 적용될 수 있다. 특히, 논 지역의 유출특성을 모의할 수 있는 모듈을 탑재하였으며, 고위도 및 고산지대의 수문학적 특성을 반영할 수 있는 융설 모듈이 포함되었고, 매개변수 최적화 기능도 포함되었다. WMO는 수자원분야 주요사업 중 하나인 "전지구 수문현황 및 전망 시스템(HYDROSOS, global HYDROlogical Status and Outlook System)" 사업을 추진하고 있다. 본 사업은 전지구 기상예보를 활용하여 주요 지점의 자연 유출량에 대한 현황과 예보를 수행하는 것을 목표로 한다. 2019년 6월 제18차 WMO 총회에서는 수자원분야 주요 사업인 HYDROSOS의 시범사업을 DWAT이 지원하는 것으로 의결되었다. 따라서 이러한 DWAT의 활용을 통해 대한민국의 수자원 평가 실무와 관련된 기술이 WMO 회원국에 지속적으로 보급될 것으로 판단된다.
습지 생태계는 탄소저장고, 대기 온·습도 조절 등의 기능을 수행하는 만큼 면밀한 관리가 요구된다. 습지의 규모와 생태계는 밀접한 연관성을 가지므로 그 규모를 우선적으로 파악할 필요가 있으며, 이를 위해 지표면의 상태를 산지, 습지, 수역 등의 항목으로 구분한 토지피복지도가 고려될 수 있다. 현재, 환경부에서 운영 중인 환경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr/)에서는 각각 30 m, 5 m, 1 m의 공간 해상도와 7, 22, 41가지 분류 항목을 갖는 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 토지피복지도를 제공하며 이러한 자료들은 모두 1년 이상의 시간 해상도를 갖는다. 습지의 경우, 계절에 따른 환경 변화로 인한 규모의 변동성이 크게 나타날 수 있기 때문에 1년 이하의 시간 해상도를 갖는 고품질 토지피복 분류 정보가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기존 자료의 낮은 시간 해상도 보완을 목표로, 1개월과 30 m의 시·공간 해상도를 갖는 토지피복지도를 구축하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 Landsat-8 등과 같은 다양한 인공위성 자료를 수집하고, Support Vector Machine 등과 같은 머신러닝 기법을 적용하였다. 최종적으로 습지보전법에서 지정한 습지보호지역 중 내륙습지 26개소를 대상으로, 본 연구로부터 산출된 토지피복지도를 기존 환경공간정보서비스 내 대분류 토지피복지도와 비교·평가하였다.
Objectives: The purpose of this study is to standardize the process code of the work environment measurement database (WEMD) for the construction of a job-exposure matrix (JEM). Methods: The standard process code (SPC) was reclassified based on process similarity and drawing upon the code used in the existing K2B. It was supplemented through review by industrial hygiene experts. In addition, an index word database related to SPC was created and used for SPC search. A pilot evaluation project was conducted by experts to evaluate the validity of the newly reclassified standard process code. Results: A total of 70 final SPCs were developed, including 31 processes related to the construction industry. Using the Shiny program, we developed a standard code finder that can be used on the web (https://kscf.shinyapps.io/scf_app/). As a result of the pilot evaluation, it was determined that it was easier to search for standard codes than previous codes, so it was highly utilized. Conclusions: It is expected that JEM construction using industry-process information drawing on WEMD data will be possible using the 70 newly standardized process codes.
Mental health is attributed to person's well-being, abilities and productivity. The purpose of this study is to suggest the effects of K-culture to people in adversity. It is PungmulPanGut, represented by traditional Korean play culture. Pungmul is a performance with four percussion instruments, Janggu (Korean hourglass drum), Buk (barrel shaped drum), Jing (large gong), Kkwaenggwari (small gong), and play. In Korean, "pan" means that it's a place to do something. Gut means to make a wish. The ensemble Better Than Medicine (eBTM) is a team that has trained and worked with Gamuak (歌,舞,樂; singing, dancing, playing) for a long time, but is not perfect (we refer this as 2% lacking in music). The characteristic of our team is that we share joy while voluntarily participating and doing what we like. It is a combination of singing, dancing, playing musical instruments, and exciting people. There is wind-like energy and there is mutual cooperation, not competition. As we concentrate, we become immersed in each other's breathing and movement. So it makes us forget the hard situation, the hardships, the pain, and so on. In the meantime, our pleasures peak and share happy energy with each other. Even though we are two percent less skilled, our sense of happiness doubles. Music together is not competition but cooperative work and healing. Therefore, we suggest that PungmulPanGut can be better K-culture than medicine in promoting mental health.
가뭄관련 의사결정 시 필요한 정보는 기상 현황 및 전망, 수원현황, 생공·농업 수요현황, 공급계통 등으로서 지자체담당자가 일일이 취득하기에는 번거롭고 어려운 업무라고 할 수 있다. K-water 국가가뭄정보분석센터에서는 이러한 지자체의 업무지원을 위하여 통합 가뭄의사결정 종합상황판을 개발하고 2021년 3월부터 정식오픈하였다. 2019년부터 서비스했던 이전 상황판에서 제공하지 못했던 정보들을 보다 상세하게 제공함으로써 지자체 담당자가 지역에서 발생되는 가뭄을 보다 효율적으로 파악하고 적절한 대응을 하는데 도움이 될 수 있도록 구성하였다. 통합 가뭄의사결정 종합상황판은 국가가뭄정보포털(https://www.drought.go.kr)에 접속하고 GPKI 인증서로 로그인을 하면 접근할 수 있다. 접속한 인증서의 지역을 기준으로 초기 정보가 제공되고 사용자가 선택한 지역을 기준으로 제공되는 정보가 동시에 변경되도록 되어 있어 원하는 지역의 가뭄 관련 정보를 획득하는데 매우 편리하다. 상황판은 다양한 분야의 정보를 요약해서 제공하는 메인화면과 각 분야의 상세 정보를 차트와 통계 형태로 제공하는 3개의 상세화면으로 구성되어 있다. 메인화면에서는 기상현황, 생활 및 공업 현황, 가뭄현황 및 전망, 가뭄대응과 관련된 통계정보와 현황정보를 제공하여 사용자는 해당지역의 가뭄현황을 통합적으로 판단할 수 있다. 특히, 중앙화면에 수원현황, 용수공급체계, 시설현황, 가뭄119정보를 GIS 인터페이스로 제공하여 사용자가 편리하게 속성정보를 획득할 수 있도록 되어 있다. 또한, 4개의 화면에서 제공하는 모든 정보는 Excel 파일로 다운로드하여 활용할 수 있도록 구성하여 담당자가 보고서 등 작성 시 매우 유용하게 활용할 수 있도록 개발하였다. 지자체담당자는 개선된 상황판을 활용함으로써 가뭄관련 업무 시 보다 손쉽게 관련 정보를 획득하고 대응할 수 있을 것으로 예상되며, 이는 가뭄을 실제 담당하는 지자체의 가뭄 대응능력 향상으로 귀결되어 국가적인 가뭄정책 추진 시 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 2006년 6월 ~ 10월에 발생한 메콩강 하류 지역의 홍수를 모의하는 것이다. 강우자료는 위성강우 자료인 미국 NOAA의 CMORPH를 적용하였으며, 홍수유출 해석은 GRM 모델을 적용하였다. Tonlesap 호수를 포함하는 메콩강 하류 지역의 침수분석은 G2D 모델을 적용하였다. 위성강우 자료는 NOAA의 3시간 간격의 CMORPH 위성강우자료를 일일강우량 자료로 변환하고, 일본의 Research Institute for Humanity and Nature (RIHN)과 Meteorological Research Institute of the Japan Meteorological Agency (MRI/JMA)의 APHRODITE 프로젝트에 의해 구축된 APHRODITE 강우량 자료를 이용하여 보정한 후 홍수모의에 적용하였다. DEM 자료는 HydroSHED 15s자료를 이용하였고, 토양도는 UN FAO의 HWSD, 그리고 토양도는 Global map landcover ver3.0을 이용하였다. GRM 모델과 G2D 모델은 Github(https://github.com/floodmodel)에 공개되어 있으며, 이를 이용하였다. 유출 모델은 메콩강 전체 유역을 대상으로 2682.815m의 공간해상도로 구축하였다. 보정한 강우를 이용하여 유출모의 한 결과 첨두유량은 23,796.8 ㎥/sec로 계산되었다. Kratie 지점의 유출량과 Tonlesap 호수로 집수되는 유량을 상류단 경계조건으로 이용하여 약 150일 동안의 침수모의를 하였다. 450 m 공간해상도로 침수모의 도매인을 구축하였으며, 조도계수는 0.045를 사용하였고, 하류단은 자유수면 유출조건을 적용하였다. 침수분석 결과 메콩강 본류를 흐르는 유량이 Tonlesap 호수로 유입되어 호수의 수위가 상승하였다. Tonlesap 호수의 최대침수심은 약 11 m를 나타내었으며, 호수로 유입된 유량은 모의기간 중에 호수에 저류되어 있었다. 메콩강 본류의 Kratie 지점으로 유입되는 유량이 첨두값을 지난 후에도 모의 기간이 길어질수록 메콩강 하류 델타지역과 그 주변의 평지로 침수범위가 확대 되었다. 모의 종료시에는 메콩강 하류가 광범위하게 침수되면서 최대 침수면적을 나타내었다. 본 연구에서 메콩강을 범람한 홍수는 메콩강 하류의 서쪽 해안으로 먼저 유출이 되었다. 이는 침수모의에 적용된 DEM 자료가 북동쪽에서 서남쪽 방향으로 빗살무늬 형태의 고도분포를 가지기 때문인 것으로 판단되며, 대상 지역의 DEM 정확성 평가와 함께 추가적인 연구가 필요하다.
문서 요약은 주어진 문서에서 핵심 내용만을 남긴 간결한 요약문을 생성하는 일로 자연어처리의 주요 분야 중 하나이다. 최근 방대한 데이터로부터 심층 신경망 표상을 학습하는 기술의 발전으로 문서 요약 기술이 급진적으로 진화했다. 이러한 데이터 기반 접근 방식에는 모델의 학습을 위한 양질의 데이터가 필요하다. 그러나 한국어와 같이 잘 알려지지 않은 언어에 대해서는 데이터의 획득이 쉽지 않고, 이를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 한국어 문서 요약을 위한 대용량 데이터셋을 소개한다. 데이터셋은 206,822개의 기사-요약 쌍으로 구성되며, 요약은 표제 형식의 여러 문장으로 되어 있다. 우리는 구축한 학습 데이터의 적합성을 검증하기 위해 수동 평가 및 여러 주요 속성에 대해 분석하고, 기존 여러 문서 요약 시스템에 학습 및 평가하여 향후 문서 요약 벤치마크 데이터셋으로써 기준선을 제시한다. 데이터셋은 https://github.com/hong8e/KHS.git의 스크립트를 통해 내려받을 수 있다.
Deep learning-based applications have great potential to enhance the quality of medical services. The power of deep learning depends on open databases and innovation. Radiologists can act as important mediators between deep learning and medicine by simultaneously playing pioneering and gatekeeping roles. The application of deep learning technology in medicine is sometimes restricted by ethical or legal issues, including patient privacy and confidentiality, data ownership, and limitations in patient agreement. In this paper, we present an open platform, MI2RLNet, for sharing source code and various pre-trained weights for models to use in downstream tasks, including education, application, and transfer learning, to encourage deep learning research in radiology. In addition, we describe how to use this open platform in the GitHub environment. Our source code and models may contribute to further deep learning research in radiology, which may facilitate applications in medicine and healthcare, especially in medical imaging, in the near future. All code is available at https://github.com/mi2rl/MI2RLNet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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