최근 온실가스에 의한 기후변화가 심화하고 있어, 국제사회는 UN 기후변화협약을 통해 온실가스 감축 노력을 경주하고 있다. 본 연구는 해외 탄소저감 사업에 투자함에 있어 고려해야할 위험요소 및 투자 판단의 방법론을 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 2건의 실제 해외 프로젝트 사례를 연구 대상으로 선정하였다. 분석 방법으로는 주요 위험요소의 데이터를 확률분포로 정의하고 이를 경제성 분석 모델에 적용하여 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 방법으로 사업의 순현재가치를 확률적으로 추정하였다. 또한, 정책적 변화에 따른 순현재가치의 변동 범위를 분석하였다. 그 결과 A 프로젝트의 순현재가치는 기본 가정하의 확정적 값보다 평균값이 19% 하향하였고, 음(-)의 순현재가치를 나태낼 확률이 12.2%로 나타났다. B 프로젝트의 경우 평균값이 12.5% 하향, 음(-)의 순현 재가치 확률은 1% 미만으로 나타났다. 정책적 변화를 고려하면 A 프로젝트는 총 탄소배출권 발생량 대비 72.9% 이상을 획득하여야 경제적 이득을 취할 수 있으며, B 프로젝트의 경우 49.5% 이상을 획득하면 경제성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과로써 A 프로젝트 사례는 기본가정 하의 확정적 순현재가치보다 평균값이 현저히 하향하여, 주요 위험요인의 변동에 따라 투자결정에 유의가 필요하며, 정책적 변화를 고려하면 탄소배출권 분배 비율을 프로젝트 규모에 따라 차등 적용해야한다는 정책적 시사점을 구체적으로 제시하였다.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
연구목적: 본 연구의 목적은 현재 대체연료로 사용하고 있는 바이오디젤과 일반디젤 혼합물의 위험성을 장비별(태그방식과 펜스키마르텐 방식) 시험방식에 따른 인화점 및 연소점의(밀폐, 오픈) 차이를 비교 분석, 측정함으로서 혼합물의 위험성을 확인하고, 화학물질의 위험성 평방법을 확립하여 화재원인 물질의 감식과 감정에 참고 자료로 활용하고자 함이다. 연구방법: 인화점 실험 방법 및 결과 처리는 원유 및 석유 제품 인화점 및 연소점 시험방법으로 사용되고 있는 테그밀폐식 및 펜스키마텐스식 시험방법인 ASTM 및 KS M mode를 기준으로 실험하였다. 본 실험에 사용한 장비의 제조사는 일본의 TANAKA사에서 생산한 장비로 KS M 2010의 시험규격을 만족하는 시험장비로 인화점 및 연소점을 측정하였고, 바이오디젤과 일반디젤 혼합물의 시험방식에 따른 인화점(밀폐, 오픈) 차이를 확인하고, 바이오디젤과 일반디젤 혼합물의 발화점을 기존의 디젤과의 비교 발화위험성을 비교 분석하였다. 연구결과: 실험결과를 살펴보면 먼저 혼합물의 인화 위험성에 대한 실험 결과 분석으로 인화점이 64.5℃인 일반 디젤을 기준으로 했을 때 바이오디젤이 70% 함유된 물질의 인화점은 약 92℃로 확인되었고, 가솔린과 바이오디젤 또는 바이오디젤 혼합물을 합성했을 때 인화점이 낮아지는 경향을 확인할 수 있었다. 아울러 인화점과 연소점의 차이는 약 20~30℃정도로 분석되었고, 소량의 가솔린 또는 메탄올의 혼합시 인화점은 낮아지나, 연소점은 기존의 혼합물의 연소점과 유사하다는 것을 확인하였다. 결론: 본 연구에서는 기존의 위험물안전관리법렬상의 위험물 판정 기준에 대한 세부내용의 실효성 확보 및 위험물 판정의 신뢰성 및 재현성 확보를 목적으로, 인화성 혼합물에 대한 실험적 연구를 통해서 혼합물에 대한 위험성 판단기준을 확인, 소방현장에서 단속되는 인화성 액체 대한 실험적 판정 기준에 대한 참고적인 자료를 제공할 수 있을 것이다. 또한 향후 본 연구로 시험방법별 실험에 대한 노하우를 축적한다면 위험물의 위험성 평가 연구에 있어 기초 자료이자 위험물 판정에 관한 연구의 기반으로 활용될 수 있기를 기대한다.
인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.
기존의 설계방식 및 유한요소법에 의해 모델링된 해상풍력 기초의 거동특성을 비교하였고, 확률론적 측면에서 기초형식에 따른 해석사례를 비교 분석하였다. 동일한 수심 및 지반조건에서 동일한 형식의 기초를 설계할 경우 가정모델에 따른 거동양상을 비교한 결과 지반의 강성을 고려하는 가상고정식과 분포 스프링식은 부재력에 차이가 크지 않은 반면, 이를 고려하지 않는 지반고정식은 상대적으로 부재력이 작게 산정됨으로써 보다 불안정한 설계를 유도하는 경향이 있었다. 다시 말해 기초와 지반의 상호관계는 해석결과에 크게 영향을 미치므로 지반의 강성을 고려함이 합리적이다. p-y 방법과 FEM 모델을 이용하여 각각 동일한 모노파일을 해석한 결과 상 하부에서 상당한 오차가 발생하였고, 특히 직경이 큰 경우에 파일 하부에서의 오차가 크게 나타남으로써 5m 이상의 대구경 모노파일 설계 시는 FEM 등 정밀해석이 병행되어야 하며, 해저지반 특성의 면밀한 고려와 공학적 판단이 필요하다. 트라이포드 및 모노파일 형식의 기초를 동일한 수심 및 지반조건에 대하여 신뢰성을 해석한 결과 트라이포드 형식의 파괴확률이 매우 작게 산정되었고, 모노파일 형식은 파괴확률이 비교적 크게 산정되어 안전도가 낮게 평가될 수 있음을 알 수 있었다.
두 국가가 본격적으로 외교적 협약을 진행하기 전 우호적인 분위기를 만들기 위해서나, 국가간 정치적 우호 관계를 지속하기 위한 목적 등으로 과학외교를 사용한다. 최근에는 과학기술이 국가 발전에 미치는 영향이 커짐에 따라서 과학외교에 대한 관심이 더욱 집중되고 있다. 과학외교를 수행하기 위해 두 국가가 서로 흥미를 가질 수 있는 협동연구주제를 찾는 것은 전문가 집단에 의해 추천에 의해 이뤄진다. 그러나 이 방법은 전문가의 주관적 판단에 의지하기 때문에 편향성과 이에 따른 문제가 존재한다. 개인적 및 조직적 편향, 유명한 연구자의 후광효과, 전문가마다 다른 추천기준 등이 있을 수 있다. 본 논문에서는 전문가 기반의 방식이 가지는 문제점을 극복하기 위해 한국에서 시도된 빅데이터 기반의 외교를 위한 연구주제 추천방법을 소개한다. 빅데이터를 분석하기 위한 알고리즘은 전통적인 연구분야인 계량서지학 뿐만 아니라 최신 딥러닝 기술을 사용한다. 제안된 방식은 한국과 헝가리 간의 과학외교에 사용되었으며, 데이터기반 주제선정 방식의 가능성을 확인할 수 있었다.
This study was to explore on the rank of stressful events related to the experience of hospitalization. 180 hospitalized patients on surgical and medical wards were asked to rate 49 stress-producing events associated with the experience of hospitalization. Two university hospitals was used as the setting for this study. Because the nature of the events in the stress scale pertain mainly to general short term hospitalizations, patients in the rehabilitation and psychiatric units of the hospital were not included. Prior to the beginning of the study, three times meeting were held with 12 head nurses and 3 investigators for discussing with the ethics subject related to the study. The pretest was done to determine whether items to use were pertinent or not. According to the result of the pretest, Volicer's Hospital Stress Rating Scale was selected as a study tool for this study. Data collection was used an interview and a card-sorting method. The interviewing was done by two authors and three graduate nursing students. A total 125 completed the card-sorting procedure. The stressful items were ordered from most to least stressful within the categories. Additional information such as: age, sex, marital status, and diagnosis was obtained from the kardex file. The ordered list of items, with mean values, as scored by the total of 125 respondents was significantly accepted at 1% level by Friedman test. (X²=1448.339) The event,“knowing you have a serious illness.”was rated highest stressful and (M=41.54) “Being awakened in the night by the nurse”least stressful. (M=14.73) Highly rated items were orderly “Thinking you might have cancer”“Thinking you might lose a kidney or some other organ”“Not being told what your diagnosis is. “Not knowing for sure what illness you have,”five lowerly rated items were orderly “Having to eat at different times than you usually do”“net being able to call family or friends on the phone”“Not having friends visit you,”“Having strangers sleep in the same room with you.”Futher analysis of the data was done to ascertain tao degree of similarity of judgment between different groups in the sample as to how events should be rated. The sample was divided into two groups according to the demographic characteristics and the degree of seriousness of illness. The rank order correlation was calculated for the two sets of ranks as a measure of consensus between the two groups. The correlations ranged from .85∼.99 all indicating a high degree of consensus.
현재 군에서 운용하는 차량 중에 민간에서 사용하고 있는 상용차량이 차지하는 비중이 58%로 매우 높고 앞으로 더욱 증가할 계획이다. 군에서 상용차량의 비중이 높아진 만큼 상용차량의 불용처리 결정 여부도 중요한 문제 중의 하나이다. 현재 상용차량의 불용처리 결정은 차량 기술검사관이 설계수명과 차량사용 정보를 이용해서 주관적으로 판단하고 있으나, 군 운용환경에 따른 차이가 반영되어 있지 않고 객관적인 판단 기준이 제시되어 있지는 않다. 본 연구는 군 운용환경을 고려하여 상용차량의 불용여부를 판단하는 모델을 개발하는 것이다. 연구에서 활용한 자료는 육·해·공군의 승용차, 승합차량, 트럭 세 가지 상용차량 1,746대였고, 운용지역, 기후특성, 차량상태 등의 정보를 이용하여 분류 머신러닝 기법을 이용해 불용여부 판단 모델을 구축하였다. 제안하는 불용여부 판단 모델은 정확도가 평균적으로 약 97%였으며, 야전에서도 사용할 수 있는 형태의 모델이다. 연구결과를 바탕으로 향후 상용차량 불용 여부 판단 모델 성능 향상 방안과 군수정보체계 내에 새롭게 구축해야 할 데이터 구축 방향을 장·단기적으로 정책 제언하였다.
AAPM CT 성능 평가용 표준 팬텀을 이용한 특수의료장비 품질관리 검사 시, 평가자의 주관적인 평가로 인한 오류를 최소화 하고자 전산화된 평가 프로그램을 이용하여 유용성을 평가하고자 한다. 평가 팬텀으로 AAPM CT Performance Phantom을 사용하였고, 기본 촬영 조건은 품질관리검사와 동일하며, 평가프로그램으로 IMAGE J를 사용하였다. 정량적인 평가로 CT 감약계수와 노이즈측정, 균일도측정, 슬라이스 두께 측정, 대조도 분해능 측정, 공간 분해능 측정의 팬텀 영상을 평가프로그램을 이용하여 영상처리를 한 후 자동추출 된 결과로 평가 하였으며, CT 감약계수, 노이즈, 균일도 측정은 영상처리를 한 영상의 표준편차가 작아 더 균일하다고 평가하였고, 슬라이스 두께 측정은 팬텀영상의 측정값과의 비율 차로 인해 평가에 어려움이 있었다. 대조도 분해능은 원통형의 지름을 6회 측정하여 지름의 평균값과 표준편차를 구해 원의 형태를 평가하였으며, 공간 분해능은 합격기준을 포함하는 원의 그룹을 자동 추출한 결과 원의 개수를 모두 추출한 결과로 나타났다. 정성적인 평가로 원본영상과 영상 처리한 영상을 육안적으로 비교 평가 하였는데 영상처리 된 영상이 우수한 결과를 나타내었다. 위의 결과 등을 바탕으로 평가자의 주관적인 판단의 오류를 최소화하기 위해서는 정량적인 평가와 정성적인 평가가 함께 이루어져야 하고 전산화된 평가프로그램을 활용한다면 보다 더 효율적인 평가가 이루어 질 것이라고 사료된다.
Purpose: Decisions as to whether to provide adjuvant treatment in older breast cancer patients remains challenging. Side effects of chemotherapy have to be weighed against life expectancy, comorbidities, functional status, and frailty. To aid decision-making, we retrospectively analyzed 110 women with breast cancer treated with a curative intention from 2006 to 2012. Survival data with clinical and pathological parameters were evaluated to address the role of adjuvant chemotherapy in this study population. Method: A total of 110 elderly (>70 years) patients that received mastectomy at two hospitals in Taiwan were observed retrospectively for a medium of 51 months. After mastectomy, patients received conservative treatment or adjuvant chemotherapy, or hormone therapy following clinical guidelines or physician's preference. Data were collected from the cancer registry system. Results: Median age at diagnosis was 75.7 years. Thirty-five percent of patients received adjuvant chemotherapy, these having a significantly younger age ($mean=74.0{\pm}5.3$ vs $77.5{\pm}5.3$, p<0.001) and higher tumor staging (p=0.003) compared with their non-chemotherapy counterparts.Five-year overall survival was non-significantly higher in patients who received adjuvant chemotherapy (with chemotherapy 64.2% vs without chemotherapy 62.6%, p=0.635), while five-year recurrence free survival was non-significantly lower (with chemotherapy 64.1% vs without chemotherapy 90.5%, p=0.80). Conclusions: In this analysis, adjuvant chemotherapy tended to be given to patients with a younger age and higher tumor staging at our institute. It was not associated with any statistically significant improvement in survival and recurrence rate. Until age specific recommendations are available, physicians must use their clinical judgment and assess the tumor biology with the patient's comorbidities to make the best choice. Clinical trials focusing on this critical issue are warranted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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