본 연구는 우리나라 수산업의 회계정보시스템 교육과 활용에 대하여 연구하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 수산업체를 대상으로 설문을 조사하였다. 그리고 설문 내용을 다양한 통계 방법을 적용하여 분석하였다. 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 오늘날 정보화시대의 수산업 경영은 회계정보시스템을 통한 효율적인 경영기법의 활용이 필요하다고 판단된다. 둘째, 수산업체는 정보시스템을 적극적으로 경영에 도입하여 자금의 운용과 조달 그리고 경영비 관리, 경영분석 등을 활용하여 효율성을 높이는 것이 중요한 과제라 사료된다. 끝으로, 수산업체는 정보시스템을 통한 회계관리와 원가계산을 실시하여 합리적인 의사결정에 활용할 중요한 시점이라 판단된다.
농촌의 인구 감소, 고령화에 따른 농촌 인력 부족, 기후 변화에 따른 병해충 증가로 인해 어려움을 격고 있는 농업에 생산성을 높이고, 농산물의 품질을 향상시키는 기술 중 하나가 IoT를 활용한 스마트 팜 기술이다. 기존의 IoT를 활용한 스마트 팜은 단순히 농장을 모니터링하거나, 스마트 식물 재배기 구현, 온실 자동 개폐 시스템 등이 있다. 본 논문은 사물 인터넷의 산업 표준 프로토콜인 MQTT와 사물 인터넷의 대표적인 개발 미들웨어인 Node-RED을 기반한 스마트 팜 시스템을 구현한다. 먼저, 아두이노 센서들로 데이터를 추출하고, MQTT 프로토콜을 사용하여 IoT 디바이스에서 데이터를 수집하고 전송한다. 그런 다음, Node-RED를 사용하여 MQTT 메시지를 처리하고 데이터를 저장하기 위해 대표적인 NoSQL인 MongoDB에 실시간적으로 센싱 데이터를 저장한다. 농장 관리자는 본 스마트 팜 시스템을 통해 컴퓨터나 모바일 폰을 이용하여 시간과 공간에 제약없이 언제 어디든지 실시간적으로 스마트 팜에 센싱 정보를 확인할 수 있다.
한국이 초고령사회로 진입하면서 노인 복지에 대한 필요성이 증가하고 있으나 현재 복지 인력 부족이 사회문제로 대두되고 있다. 이에 대한 해결책으로 노인의 사회적 고립감 완화와 위급 상황 시 비상 연락 등의 기능을 하는 노인 돌봄 로봇이 활발히 연구되고 있다. 하지만 이러한 기능들은 사용자의 접촉이 있어야만 작동하여 기존 노인 돌봄 로봇의 한계점으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기존의 문제를 해결하기 위해 상용화된 노인 돌봄 로봇과 카메라를 통해 직접적인 접촉 없이도 사용자와 상호작용할 수 있는 돌봄 로봇 시스템을 제안한다. 돌봄 로봇에 연결된 엣지 디바이스에 표정 인식 모델과 행동 인식 모델을 탑재하였고, 공공데이터를 통해 모델의 학습 및 성능검증을 진행했다. 실험 결과를 통해 표정 인식과 행동 인식의 성능이 각각 정확도 96.5%, 90.9%인 것을 확인할 수 있으며, 수행 시간의 경우에는 각각 50ms, 350ms인 것을 확인할 수 있다. 해당 결과는 제안한 시스템의 표정 및 행동 인식 정확도가 높고 추론 시간이 효율적임을 확인하며, 이는 비접촉 상황에서도 원활한 상호작용을 가능하게 한다.
급격한 인구 고령화 및 식습관의 변화로 만성질환과 디지털 헬스케어에 대한 관심이 증가하고 있다. 2020년 노인실태조사에 따르면 우리나라 65세 이상 인구 중 84%가 한 가지 이상의 만성질환을 앓고 있으며, 고령층이 복용하는 약물의 종류 및 복용 기간도 증가하고 있다. 만성질환자의 순응을 높이는 관리는 합병증의 발병을 예방하여 심각한 질환으로 이어지는 것을 방지할 수 있기 때문에 약 복용에 대한 습관이 매우 중요하다. 본 논문에서는 OCR 기술을 활용한 복약 정보 검색 시스템을 제안한다. Google Cloud Vision API를 활용하여 의약품명을 검출 및 인식하고, 인식된 의약품명을 DB에서 검색하여 사용자에게 복약 정보 및 복약 일정 관리서비스를 제공한다. 복약 정보 검색을 통해 올바른 의약품 정보를 제공함으로써 복약 방법과 습관에 변화를 줄 수 있다. 또한, OCR 기술을 통해 직접 입력에 따른 불편을 제거하여 사용자에게 정보를 신속하게 전달함으로써 편의가 증진될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 독거노인의 건강상태를 실시간 모니터링이 가능한 저가형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 고령화가 가속되면서 노령 인구가 급증하고 있으며 독거노인의 사회적 고립으로 인해 신체, 정신적 어려움이 발생하고 고독사하는 노인들의 수가 증가해 사회적 문제가 되고 있다. 또한, 독거노인 관리를 위한 정부 인력은 한정되어 독거노인의 안전과 복지를 보장하는 데 현실적인 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 독거노인의 생체정보를 모니터링할 수 있는 복대형 웨어러블 기기를 제안한다. 제안하는 기기는 복대에 내장된 아두이노 기반의 센서를 통해 근전도, 심전도 및 체온 정보를 원격 서버에 전송한다. 전송된 정보는 실시간으로 웹 환경에서 모니터링 할 수 있으며, 적은 관리 인력으로 다수의 대상자를 원격 모니터링할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 독거노인의 거주 환경에서 생체 데이터를 수집하고 일반 복대를 이용한 저가형 모델로 보급의 효율성을 가진다. 연구의 결과물은 독거노인의 고독사 상황을 사전에 감지할 뿐만 아니라 일상생활에서 발생할 수 있는 위험 상황에 즉각적인 대처를 통해 독거노인의 안전 및 복지 수준 향상에 기여할 것으로 기대된다.
세계 각국은 온실가스 배출을 줄이기 위하여 활발한 노력을 하고 있다. 한국도 노후화된 석탄발전을 폐지하고 LNG 발전으로 전환하는 정책을 추진하고 있다. 그러나, 한국은 가스터빈 제작 기술이 국산화되지 않아서 해외 제작사로부터 전량 수입하여 설치하고 있다. 따라서, 본 논고에서는 가스터빈 발전산업에 대한 국내·외 환경을 살펴보고, 이를 기반으로 PEST-SWOT-AHP 방법론을 적용하여 한국형 가스터빈 기술개발 및 보급 확대 추진전략을 제안하였다. 연구결과, 한국형 가스터빈 기술개발과 보급 확대 전략은 1) 가스터빈 기술개발 및 사업화 촉진을 위한 발전공기업의 역할 강화, 2) 온실가스 감축을 위한 LNG 발전 비중 확대, 3) 정부의 적극적인 가스터빈 산업 생태계 조성 노력, 4) LNG 발전소 건설에 대한 국민 공감대 형성 등으로 요약할 수 있다.
Chung Hyun Tae;Ju Yup Lee;Moon Kyung Joo;Chan Hyuk Park;Eun Jeong Gong;Cheol Min Shin;Hyun Lim;Hyuk Soon Choi;Miyoung Choi;Sang Hoon Kim;Chul-Hyun Lim;Jeong-Sik Byeon;Ki-Nam Shim;Geun Am Song;Moon Sung Lee;Jong-Jae Park;Oh Young Lee
Clinical Endoscopy
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제56권4호
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pp.391-408
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2023
With an aging population, the number of patients with difficulty in swallowing due to medical conditions is gradually increasing. In such cases, enteral nutrition is administered through a temporary nasogastric tube. However, the long-term use of a nasogastric tube leads to various complications and a decreased quality of life. Percutaneous endoscopic gastrostomy (PEG) is the percutaneous placement of a tube into the stomach that is aided endoscopically and may be an alternative to a nasogastric tube when enteral nutritional is required for four weeks or more. This paper is the first Korean clinical guideline for PEG developed jointly by the Korean College of Helicobacter and Upper Gastrointestinal Research and led by the Korean Society of Gastrointestinal Endoscopy. These guidelines aimed to provide physicians, including endoscopists, with the indications, use of prophylactic antibiotics, timing of enteric nutrition, tube placement methods, complications, replacement, and tube removal for PEG based on the currently available clinical evidence.
최근 농업분야의 스마트 농기계로 분류되고 있는 방제드론은 농촌지역의 고령화 시대를 맞이하여 작업 시간 단축과 방제효과를 높이기 위해 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하여 스마트 방제 및 자동방제 시스템 구축을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 관리관제 및 자동방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 방제드론 전용노즐의 특성을 분석하였다. 다양한 드론 모델의 종류, 방제사, 바람, 비행속도, 비행고도, 날씨 조건, UAV 농약 종류 등 다양한 변수를 고려하기 위해서는 노즐의 특성파악과 범용성을 고려하여 약제살포 기준 제시가 가능한 관련 연구가 필요하다. 따라서 다양한 변수 고려가 가능하도록 자체 설계노즐을 기반으로 유동해석(CFD) 시뮬레이션을 실시하고 감수지 실험을 통하여 액적분포의 이론값과 실험값을 비교 분석하였다. 추후 드론운용에 따른 다양한 변수를 고려하여 정확한 비산을 산출하고 관리관제 및 자동방제 시스템에 활용하고자 한다.
본 논문은 하드웨어 전자 장비에 대해 방사선 고장을 고려한 신뢰성 분석 방법을 제시한다. 기존 신뢰성 분석은 주로 aging 고장률을 기반하고 있으나, 방사선에 의한 고장률을 고려하고 있지 않다. 물리 고장률은 고장 물리 분석을 사용하여 계산되며, 방사선 고장률은 Verilog Fault Injection 도구를 사용하여 준 경험적 방법으로 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 개발 초기 단계에서 신뢰성을 보장하고 회로의 취약성을 사전에 식별하여 개발 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 사례 연구로 ISCAS85 회로에 대해 신뢰성 분석을 수행하였으며, 기존 신뢰성 도구를 이용한 분석 방법과 비교하여 우리 접근법의 효과를 보여준다. 이러한 종합적인 분석은 항공 및 우주와 같은 고방사선 분야에서 FPGA의 신뢰성을 보장하는 데 중요하다.
얼굴 영상으로부터 나이를 인식하는 기술의 응용분야가 증가함에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 얼굴 영상으로부터 나이를 인식하기 위해서는 나이를 표현하는 특징을 추출하고, 추출된 특징으로 나이를 정확하게 분류하는 기술이 필요하다. 최근 영상 인식 분야에서 다양한 CNN 기반 딥러닝 모델이 적용되어 성능이 크게 개선되고 있으며, 얼굴 나이 인식 분야에서도 성능 개선을 위해 다양한 CNN 기반 딥러닝 모델이 적용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 CNN 기반 딥러닝 모델의 얼굴 나이 인식 성능을 비교하는 연구를 수행하였다. 영상 인식 분야에서 많이 활용되고 있는 AlexNet, VGG-16, VGG-19, ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152를 활용하여 얼굴 나이 인식을 위한 모델을 구성하고 성능을 비교하였다. 실험 결과에서 ResNet-34를 이용한 얼굴 나이 인식 모델의 성능이 가장 우수하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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