본 연구는 지방선거 후보자들이 도서관관련 공약을 제시하였는지, 제시하였다면 어떤 공약을 제시하였는지 그리고 광역단체장 후보자들과 기초자치단체장 후보들 간에 공약 내용에 차이를 나타내는지를 분석하는데 그 목적이 있다. 이 연구의 출발점은 지방정부차원에서 도서관관련 문제를 정책의 관점에서 접근하기를 기대하며, 지방선거에서 도서관 관련 이슈에 대한 관심을 유도하는데 있다. 도서관관련 문제의 경우, 국가차원에서 해결되어야 할 문제도 있지만 자치단체장들이 관심과 의지를 갖고 다가설 경우 보다 많은 문제를 해결할 수 있다는 생각에서 시작되었다. 연구는 2010년 6.2일 실시된 동시지방선거 후보자들을 대상으로 실시되었으며, 설문조사를 통해 도서관관련 공약을 분석하였다. 분석결과 후보자들의 도서관관련 공약은 도서관인프라 구축에 관한 공약이 압도적이었으며, 다음으로 학교도서관 개방 혹은 서로 다른 관종간의 도서관 서비스 협력 제안, 책 읽는 도시 조성 등 지방자치단체 차원의 독서진흥시책 등이 그 뒤를 이었다. 그러나 도서구입비 지원 확대 등을 통한 장서확충 및 도서관 조직 및 인력의 확충을 통한 도서관 발전 등을 제안한 공약은 매우 미흡하였다.
오늘날 많은 학술도서관이 장서개발에 접근패러다임을 적극적으로 대입하고 있다. 그 대표적인 사례가 전자잡지의 수용이며, 그것의 가장 큰 이점은 최신의 연구논문이 인터넷에 산재하는 플랫폼을 통하여 데스크탑으로 전달된다는 점이다. 그럼에도 불구하고 아직은 전자잡지가 구독(라이센스)가격, 인쇄잡지의 지속적인 생존력, 아카이빙, 접근 및 이용이 편의성 등의 난제로 인하여 학술커뮤니케이션의 주류매체로 공인 받지 못하고 있을 뿐만 아니라 많은 곡해마저 양산하고 있다. 이에 본 연구는 학술지의 구매력 저하, 선택(평가)기준의 부재, 영향계수의 가외성과 남용, 디지털 접근패러다임과 후광효과, 전자잡지 수급의 부 정합, 주제 게이트웨이 기능의 부실 등의 측면에서 디지털 아킬레스건의 개연성을 분석하고자 한다.
빅딜은 각 출판사가 발행하는 학술지를 패키지로 묶어 일괄 판매하는 것으로 전자학술지 등장 이후 급격히 확산되었다. 이 연구는 국내의 대학 및 연구도서관에서 구독하고 있는 해외학술지 컨소시엄 조건에 관한 데이터를 수집하여 빅딜판매의 조건 및 상황을 분석하였다. 분석결과 과거에 비해 최근의 빅딜판매 조건은 보다 다양해졌고 선택의 폭도 다소 넓어진 것을 확인할 수 있었다. 그렇지만 주요 출판사의 경우에는 여전히 과거 구독분을 그대로 유지할 것을 요구하는 등 전형적인 빅딜판매 조건을 고수하고 있어 이에 대한 보완 및 대체 방안 수립이 시급한 것으로 드러났다. 전자출판물의 보급이 확산되면서 현재 학술출판물 시장도 급격하게 변하고 있는 만큼 향후에는 전통적인 출판방식과 오픈 액세스 출판방식을 결합한 새로운 출판방식이 호응을 얻을 것으로 기대되는 바이다.
본 연구는 제1회 동시선거부터 제6회 동시선거에 출마한 346명의 광역자치단체장 후보자들과 187명의 교육감 후보자들의 선거공약 중 도서관 관련 공약들을 분석하고자 하였다. 이를 위해 중앙선관위 홈페이지에 게시된 선거공보와 선거공약서 등의 후보자 선전물을 대상으로 도서관 관련 공약을 조사하고 그 수와 내용에 대해 분석하였다. 그 결과, 광역단체장 후보자들과 교육감 후보자들의 도서관 공약은 양적, 질적 측면에서 한계를 보였다. 전체적으로 광역단체장 후보자들의 도서관 공약 비율이 매우 낮아 개선이 필요한 상태였고, 관련 공약들도 도서관 건립에 과도하게 집중되었으며, 이것도 공공도서관보다 작은도서관 설치 공약이 더 많은 비중을 차지하였다. 그리고 교육감 후보자들의 공약내용은 도서관에 관한 중요 항목들에 고르게 분포되었으나 학교도서관에 비해 공공도서관 공약이 부족하였고, 학교도서관의 발전에 긴요한 요소에 관한 공약들이 결핍되어 있었고, 일부 공약들은 국내 학교도서관의 맥락을 잘 반영하지 못하였다. 본 연구는 도서관 운영에 큰 역할을 수행하는 광역단체장과 교육감 후보자들의 공약 전체를 분석했다는 점에서 의의를 찾을 수 있으나 공약 이행에 관한 분석과 기초단체장 후보자들의 공약 분석은 실시되지 않아 한계를 가진다.
Background and Aim: Selumetinib is a promising and interesting targeted therapy agent as it may reverse radioiodine uptake in patients with radioiodine-refractory differentiated thyroid cancer. We conduct this metaanalysis to compare the efficacy and safety of selumetinib with current therapies in patients with advanced cancer. Methods: An electronic search was conducted using PubMed/ Medicine, EMBASE and Cochrane library databases. Statistical analyses were carried out using either random-effects or fixed-effects models according to the heterogeneity of eligible studies. Results: Six eligible trials involved 601 patients were identified. Compared with current therapies, treatment schedules with selumetinib did not improve progression free survival (hazard ratio, 0.91; 95%CI 0.70-1.17, P= 0.448), but did identify better clinical benefits (odds ratio, 1.24; 95%CI 0.69-2.24, P = 0.472) and less disease progression (hazard ratio, 0.72; 95%CI 0.51-1.00, P = 0.052) though its impact was not statistically significant. Sub-group analysis resulted in significantly improved progression free survival (hazard ratio, 0.61; 95%CI 0.49-0.57, P = 0.00), clinical benefits (odds ratio, 3.04; 95%CI 1.60-5.77, P = 0.001) and reduced disease progression (hazard ratio, 0.35; 95%CI 0.18-0.67, P = 0.001) in patients administrated selumetinib. Dermatitis acneiform (risk ratio, 9.775; 95%CI 3.143-30.395, P = 0.00) and peripheral edema (risk ratio, 2.371; 95%CI 1.690-3.327, P = 0.00) are the most frequently observed adverse effects associated with selumetinib. Conclusions: Compared with current chemotherapy, selumetinib has modest clinical activity as monotherapy in patients with advanced cancer, but combinations of selumetinib with cytotoxic agents in patients with BRAF or KRAS mutations hold great promise for cancer treatment. Dermatitis acneiform and peripheral edema are the most frequently observed adverse effects in patients with selumetinib.
Incorporation of unique barcodes into fission yeast gene deletion collections has enabled the identification of gene functions by growth fitness analysis. For fine tuning, it is important to examine barcode sequences, because mutations arise during strain construction. Out of 8,708 barcodes (4,354 strains) covering 88.5% of all 4,919 open reading frames, 7,734 barcodes (88.8%) were validated as high-fidelity to be inserted at the correct positions by Sanger sequencing. Sequence examination of the 7,734 high-fidelity barcodes revealed that 1,039 barcodes (13.4%) deviated from the original design. In total, 1,284 mutations (mutation rate of 16.6%) exist within the 1,039 mutated barcodes, which is comparable to budding yeast (18%). When the type of mutation was considered, substitutions accounted for 845 mutations (10.9%), deletions accounted for 319 mutations (4.1%), and insertions accounted for 121 mutations (1.6%). Peculiarly, the frequency of substitutions (67.6%) was unexpectedly higher than in budding yeast (~28%) and well above the predicted error of Sanger sequencing (~2%), which might have arisen during the solid-phase oligonucleotide synthesis and PCR amplification of the barcodes during strain construction. When the mutation rate was analyzed by position within 20-mer barcodes using the 1,284 mutations from the 7,734 sequenced barcodes, there was no significant difference between up-tags and down-tags at a given position. The mutation frequency at a given position was similar at most positions, ranging from 0.4% (32/7,734) to 1.1% (82/7,734), except at position 1, which was highest (3.1%), as in budding yeast. Together, well-defined barcode sequences, combined with the next-generation sequencing platform, promise to make the fission yeast gene deletion library a powerful tool for understanding gene function.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3330-3344
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2023
This paper proposes an antenna performance prediction model in the autonomous driving radar manufacturing process. Our research work is based upon a challenge dataset, Driving Radar Manufacturing Process Dataset, and a typical AutoML machine learning workflow engine, Pycaret open-source Python library. Note that the dataset contains the total 70 data-items, out of which 54 used as input features and 16 used as output features, and the dataset is properly built into resolving the multi-output regression problem. During the data regression analysis and preprocessing phase, we identified several input features having similar correlations and so detached some of those input features, which may become a serious cause of the multicollinearity problem that affect the overall model performance. In the training phase, we train each of output-feature regression models by using the AutoML approach. Next, we selected the top 5 models showing the higher performances in the AutoML result reports and applied the ensemble method so as for the selected models' performances to be improved. In performing the experimental performance evaluation of the regression prediction model, we particularly used two metrics, MAE and RMSE, and the results of which were 0.6928 and 1.2065, respectively. Additionally, we carried out a series of experiments to verify the proposed model's performance by comparing with other existing models' performances. In conclusion, we enhance accuracy for safer autonomous vehicles, reduces manufacturing costs through AutoML-Pycaret and machine learning ensembled model, and prevents the production of faulty radar systems, conserving resources. Ultimately, the proposed model holds significant promise not only for antenna performance but also for improving manufacturing quality and advancing radar systems in autonomous vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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