Background: In the case of multiple exposures to different types of heavy metals, such as the conditions faced by residents living near a smelter, it would be preferable to group hazardous substances with similar characteristics rather than individually related substances and evaluate the effects of each group on the human body. Objectives: The purpose of this study is to evaluate the utility of factor analysis in the assessment of health effects caused by exposure to two or more hazardous substances with similar characteristics, such as in the case of residents living near a smelter. Methods: Heavy metal concentration data for 572 people living in the vicinity of the Janghang smelter area were grouped based on several subfactors according to their characteristics using factor analysis. Using these factor scores as an independent variable, multiple regression analysis was performed on health effect markers. Results: Through factor analysis, three subfactors were extracted. Factor 1 contained copper and zinc in serum and revealed a common characteristic of the enzyme co-factor in the human body. Factor 2 involved urinary cadmium and arsenic, which are harmful metals related to kidney damage. Factor 3 encompassed blood mercury and lead, which are classified as related to cardiovascular disease. As a result of multiple linear regression analysis, it was found that using the factor index derived through factor analysis as an independent variable is more advantageous in assessing the relevance to health effects than when analyzing the two heavy metals by including them in a single regression model. Conclusions: The results of this study suggest that regression analysis linked with factor analysis is a good alternative in that it can simultaneously identify the effects of heavy metals with similar properties while overcoming multicollinearity that may occur in environmental epidemiologic studies on exposure to various types of heavy metals.
본 연구는 완전 자율주행자동차(Level 4 이상)에 대한 도로이용자 수용성 영향요인 분석을 목적으로 한다. 조사대상은 완전 자율주행자동차와 도로를 공유하는 일반자동차 운전자와 보행자로 설정하였다. 기술에 대한 신뢰, 호환성, 정책, 인지된 안전성, 인지된 유용성이라는 5가지 수용성 요인을 선정하고, 행동의도에 미치는 영향을 구조방정식 모형(Structural Equation Modeling, SEM)으로 분석하였다. 완전 자율주행자동차 수용에 있어 수용주체에 관계없이 인지된 안전성과 기술에 대한 신뢰가 매우 중요한 것으로 확인되었으며, 정책은 영향력이 없었다. 호환성 및 인지된 유용성은 보행자 보다 운전자에게 특히 영향력 있는 요인이었다. 도로이용자의 수용성 향상을 위해서는 완전 자율주행자동차의 기술적인 완성도 확보가 무엇보다도 중요하다. 완전 자율주행자동차의 안전운전능력에 대한 인증 및 평가가 철저하게 수행되고, 그 결과를 토대로 도로이용자의 인식을 개선할 필요가 있다. 도로이용자 대상 교육 및 홍보를 통해 완전 자율주행자동차를 긍정적으로 인식하게 하고, 완전 자율주행자동차와 도로이용자 간 원활한 상호작용이 가능하도록 지원해야 한다.
전체 치열에 걸쳐 나타나는 병적 마모는 교합 평면의 붕괴, 수직고경의 감소, 전치부 조기 접촉, 부적절한 전방유도 및 치아 이동의 문제를 야기하여, 측두하악관절 장애 및 저작 효율의 감소, 치아 과민반응 등의 증상을 유발한다. 과도한 치아 마모(wear)를 보이는 환자의 치료를 위해서는 원인에 대한 분석과 함께 수직고경 변화에 대한 평가가 선행되어야 한다. 본 증례의 환자는 45세 여성으로 악교정수술 병력이 있었으며, 임상 검사, 방사선 검사, 모형 분석을 통해 전반적인 치아의 마모, 상악 전치부의 치간 이개, 하악 과두의 후방위, 보철 수복을 위한 악간 공간 부족을 확인하였다. 수직고경 거상을 동반한 전악구강회복술을 계획하였으며, 가철성 교합 안정장치 및 임시보철물로 새로운 수직고경에 대한 환자의 적응을 평가하였고, 적응된 수직고경을 유지하기 위해 임시 수복물을 기준으로 교차 마운팅을 시행해 최종 지르코니아 보철물을 제작하였다. 교합 관계의 안정적인 회복을 통해 기능 및 심미적으로 만족할 만한 결과를 보였다.
본 연구는 최근 이동권 개선을 위해 교통약자들을 중심으로 이용되고 있는 전동 이동 보조기기의 안전 경로를 제공하는 서비스를 개발하고 평가하였다. 부산광역시에 거주하는 교통약자들과 관련 기관 종사자(부산광역시 내 장애인 자립 생활센터, 장애인 협회 정회원, 전동 이동 보조기기 수리기사, 활동 보조사)들과의 설문을 통해 전동 이동 보조기기의 이동에 영향을 미치는 13종의 요인을 도출하였다. 각각의 요인들에 안전성 점수를 부여하고 현장에서 수집된 데이터로 객체 인식 AI 모델을 학습시켜 해당 요인들을 판별한 후, 최적경로 탐색 알고리즘을 통해 전동 이동 보조기기 경로 안내 서비스를 개발하였다. 동일한 출도착 경로를 대상으로 T-map에서 제공하는 일반 경로와 본 연구의 추천 경로를 비교한 결과, 일반 경로에서는 전동 이동 보조기기의 주행에 방해가 되거나 승차감을 불편하게 하는 장애물이 많았고 가파른 경사로 인해 이동이 불편했지만, 본 연구의 추천 경로에서는 상대적으로 장애물이 적었고 경사도 완만하여 전동 이동 보조기기의 주행에 무리가 없었다. 향후 연구에서는 전동 이동 보조기기 이용자의 실시간 위치를 기반으로 경로 안내 서비스를 구현하고 다수의 이용자를 대상으로 현장 실증테스트를 진행하여 사회적 수용성 평가 및 검증을 수행할 필요가 있다.
산사태는 매년 막대한 재산 피해와 인명 피해를 유발하는 주요 자연재해 중 하나이며, 기후변화의 영향으로 산사태 취약성은 더욱 증대되고 있다. 사면안정해석을 위한 다양한 매개변수 중 토심은 산사태 및 토석류 분석 시 주요 매개변수이며, 사면 안정성에 영향을 미치는 유역의 수문학적 과정을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 토심을 추정하는 정확한 방법은 현장에서 직접 지층을 조사하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 요구되므로 다양한 토심 예측 모델들이 제안되었으나 실용성 및 정확성 측면에서 다양한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 산지사면에 대한 토심을 추정 하기 위하여 국내 산지를 대상으로 수행된 71개의 탄성파 탐사 결과를 수집하였으며 탄성파 속도 700 m/s를 기준으로 토심을 추정하였다. 이에 따라 사면의 경사, 고도, 토심 자료를 구축하고 토심에 대한 통계적 특성을 파악하였으며 경사와 토심 및 고도와 토심 간 상관관계를 규명하였다. 또한, 사면경사를 기반으로 한 다양한 토심 예측 모델을 조사하고 이에 대한 비교·분석을 수행하였으며 경사를 활용한 보정된 토심 예측식을 제안하였다.
최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.
철도차량기지에서는 철도차량의 안전한 운행을 위해 연간검수 이상의 기기보전(지정보전, 장치보전), 차체 보전을 위한 장기계획에 의해 종합적인 유지보수 혹은 중대사고에 의한 차량의 파손으로 인한 차량의 보수작업이 이루어지는 중수선 작업을 수행한다. 본 연구에서는 용산기지 이전과 관련하여 대전철도차량관리단 부지 내에 계획 중인 CDC(Commuter Diesel Car)와 발전차를 정비하는 중수선 시설의 설계안에 대한 검증을 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고 시뮬레이션 실험을 통하여 중수선 시설의 용량을 검증하였다. 시뮬레이션 모델은 철도공사의 중정비 검수공정도를 바탕으로 2가지 설계안의 설계용량을 검증하였다. 2가지 설계안을 평가하기 위하여 검수 완료 차량, 재장일, 작업장 점유율, 공정진행 차량수 및 입장검사 대기차량수 등 5가지를 분석하여 연간 검수용량이 충분한 설계안을 선정 하였다. 또한 우수한 결과를 보인 설계안의 연간 최대 검수 가능한 차량 수는 현재 연간 검수량 보다 약 15% 많은 총 340량임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활 용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.
국내에서 공용연수 30년 이상인 노후 교량의 수가 급증하고 있다. 이에 따라 교량 노후도, 상태 및 성능 예측을 바탕으로 한 첨단 유지관리 기술의 중요성이 점차 주목받고 있다. 이 연구에서는 머신러닝 기반의 의사결정나무 및 랜덤포레스트 분류 모델을 사용하여 교량의 안전등급을 예측하는 방법을 제안하였다. 일반국도상 교량 8,850개를 대상으로 해당 모델들을 혼동행렬, 균형 정확도, 재현율, ROC 곡선 및 AUC와 같이 여러가지 평가 지표를 통해 분석한 결과 전반적으로 랜덤포레스트가 의사결정나무보다 더 나은 예측 성능을 보유하였다. 특히 랜덤포레스트 중 랜덤 언더 샘플링 기법은 노후도가 비교적 커서 유지관리에 주의를 기울여야 하는 C, D등급 교량에 대해 재현율 83.4%로 다른 샘플링 기법들보다 예측 성능이 더 뛰어난 것으로 나타났다. 제안된 모델은 최근 점검이 실시되지 않은 교량들의 신속한 안전등급 파악 및 효율적이고 경제적인 유지관리 계획 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 4차 산업혁명 환경이 도래하면서 어느 조직이든 데이터의 개방과 공유, 융합이 활발하게 이루어지고 있다. 그런데 데이터의 개방과 공유는 필연적으로 보안 취약성을 초래할 수밖에 없으며 오히려 4차 산업혁명 환경에서 운영되는 조직의 존폐까지 영향을 미칠 수 있는 위협요인으로 대두되는 양면성이 있다. 특히 군이라는 조직에서 보안 문제는 군자체가 아닌 국가의 위협이 될 수 있으므로 항상 높은 수준의 보안 기강 유지가 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 군(軍) 보안수준에 영향을 미칠 수 있는 요인을 추출하여 보안수준 발전대책을 모색하기 위해 계획 행동이론, 억제이론, 보호 동기 이론 등을 적용한 구조방정식 모형을 통해 14개 변수를 선별하였고 각 이론과 변수의 영향력을 검정하였다. 그 결과 평소 보안규정 교육과 평가를 통해 체화된 보안지식은 행동에 영향을 미친다는 계획 행동이론을 채택할 수 있었고, 억제이론과 보호 동기 이론은 기각 수준의 유의미성을 나타냈다. 또한, 3년간의 보안감사 결과 측정된 값을 통해 군(軍) 보안수준에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 지휘 관심과 정신보안이라는 사실도 확인되었다. 결론적으로 군(軍) 보안수준을 높이기 위해서는 보안교육과 신상필벌, 보안시스템 고도화 등과 함께 지휘 관심과 정신보안 태세를 확고히 해야 한다는 내용이 발전대책으로 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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