본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하였다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년) 동안 발생한 비교적 독립적인 총 8개의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 통해 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. 아울러 이 과정에서 레이더 강수량의 모형적용을 위해 NCL 및 Python 기반의 자료처리 스크립트 프로그램을 개발하여 활용하였다. 연구 결과로서 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)이 관측에 비해 다소 과소 추정(R2 0.86)된 것을 알 수 있었고, 기존 지점관측 기반 유역평균 강수량을 사용한 방법과의 비교에서는 레이더 강수량을 적용한 모형이 유역의 강우-유출 도달시간 등과 관련된 매개변수 값의 큰 조정 없이도 홍수유출을 효율적으로 (8개모의 평균 ENS 0.863, R2 0.873, 그리고 PBIAS 7.49%) 잘 모의하는 것을 파악할 수 있었다.
최근 전기 차 시장의 확대로 인해 성능 및 안정성 문제를 보완할 친환경적인 전기 차 시장이 매우 커지고 있다. 전기 차의 화재 등 여러 안전 문제를 일으키는 전장 부품의 연동으로 인한 EMI 문제는 매번 대두되어 지고 있다. 다양한 기술들을 결합하여 최적의 충전효율을 달성하고 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 잡음을 줄이기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 전기자동차의 중요한 부품 중 하나인 무선충전컨트롤 모듈의 EMI 잡음 중 방사성 잡음 저감 기술을 설계하여 실험을 하였다. 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 문제를 분석하기 위해 Ansys 시뮬레이션 툴 내 Python 기반 스크립트 기능을 활용하여 치명적인 요인에 대한 축적된 시험 데이터를 학습시켜 강화 학습을 통한 최적화 설계 기술을 적용하여 최적화된 무선충전컨트롤 모듈은 일반적인 무선충전 컨트롤 모듈 대비 25dBu V/m의 EMI 잡음 개선 효과를 보였다. 이러한 결과는 전기 자동차에서 더 안정적이고 신뢰성 높은 무선 충전 기능의 개발에 기여할 뿐만 아니라, 이를 통해 전기자동차의 사용성과 효율성을 높이며 환경친환적인 대안으로 자리 잡을 수 있게 한다.
Objective: Cattle were some of the first animals domesticated by humans for the production of milk, meat, etc. Long noncoding RNA (lncRNA) is defined as longer than 200 bp in nonprotein coding transcripts. lncRNA is known to function in regulating gene expression and is currently being studied in a variety of livestock including cattle. The purpose of this study is to analyze the characteristics of lncRNA according to sex in Hanwoo cattle. Methods: This study was conducted using the skeletal muscles of 9 Hanwoo cattle include bulls, steers and cows. RNA was extracted from skeletal muscle of Hanwoo. Sequencing was conducted using Illumina HiSeq2000 and mapped to the Bovine Taurus genome. The expression levels of lncRNAs were measured by DEGseq and quantitative trait loci (QTL) data base was used to identify QTLs associated with lncRNA. The python script was used to match the nearby genes Results: In this study, the expression patterns of transcripts of bulls, steers and cows were identified. And we identified significantly differentially expressed lncRNAs in bulls, steers and cows. In addition, characteristics of lncRNA which express differentially in muscles according to the sex of Hanwoo were identified. As a result, we found differentially expressed lncRNAs according to sex were related to shear force and body weight. Conclusion: This study was classified and characterized lncRNA which differentially expressed by sex in Hanwoo cattle. We believe that the characterization of lncRNA by sex of Hanwoo will be helpful for future studies of the physiological mechanisms of Hanwoo cattle.
한국군 소요체계는 2007년부터 합동전투발전체계(JCDS)를 도입 후 하향식(Top Down) 능력기반 소요체계를 적용 중에 있다. 그러나 이러한 새로운 체계가 현 소요체계와 연계성을 가지고 원활히 추진되어 오지 못하고 있다. 또한 현재의 분석평가 방법론은 시간 소모적이고 많은 비용이 요구되어지고 있고 전체적 관점에서 문제가 무엇인지? 문제에 대한 합리적 대안이 무엇인지를 알 수가 없었으며, 최근에 도입된 능력기반평가에서도 신속하고 신뢰성있는 방법론을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구의 주목적은 소요를 기획하기 위한 분석평가 단계에서 고가의 시뮬레이션 도구를 이용한 정밀 시뮬레이션 대신 시간과 노력의 낭비를 최소화하여 효과적인 능력기반평가를 실시하기 위해 미군 능력기반평가(CBA)에서 강력히 권고하고 있는 Quick Look의 개념을 반영하고, 신뢰성 있는 분석결과를 얻기 위해 미군 및 한국군에서 운용하고 있는 전구급 워게임 모형인 JICM(Joint Integrated Contingency Model)의 무기점수를 활용하여 정량적인 능력평가를 실시할 수 있도록 실증적 방법론을 제시하고자 한다.
주기적인 건축물 안전진단은 구조적 안전성 및 잠재적 위험을 조기에 파악할 수 있다. 하지만 기존의 수집 방식은 비정형화된 형태의 주관적 데이터가 주로 사용되며, 노동집약적이고 시간 소모적이기 때문에 신뢰성이 떨어진다. 이에 본 연구는 3D 레이저 스캐너를 이용하여 건축물 노후 상태 정보를 수집하고 Building Information Modeling(BIM)으로 통합하여 시각화하는 방안을 제안하며, 순서는 다음과 같다: (1) 3D 레이저 스캐너와 파이썬 스크립트를 통한 데이터 수집, (2) Scan-to-BIM 프로세스, (3) 다이나모를 이용한 상태 데이터 시각화 및 정보 통합. 이를 통해 데이터 저장과 보고서 및 도면 작성 과정의 생략에 따른 시간 단축 효과를 확인하였다. 또한 시각화된 3D 모델은 건축물 유지관리자가 효율적인 결정을 할 수 있도록 한다. 이를 통해 유지관리 업무 효율성이 향상될 것으로 예상된다.
Purpose: This study aimed to investigate healthcare consumers' interest in patient safety on social media using structural topic modeling (STM) and to identify changes in interest over time. Methods: Analyzing 105,727 posts from Naver news comments, blogs, internet cafés, and Twitter between 2010 and 2022, this study deployed a Python script for data collection and preprocessing. STM analysis was conducted using R, with the documents' publication years serving as metadata to trace the evolution of discussions on patient safety. Results: The analysis identified a total of 13 distinct topics, organized into three primary communities: (1) "Demand for systemic improvement of medical accidents," underscoring the need for legal and regulatory reform to enhance accountability; (2) "Efforts of the government and organizations for safety management," highlighting proactive risk mitigation strategies; and (3) "Medical accidents exposed in the media," reflecting widespread concerns over medical negligence and its repercussions. These findings indicate pervasive concerns regarding medical accountability and transparency among healthcare consumers. Conclusion: The findings emphasize the importance of transparent healthcare policies and practices that openly address patient safety incidents. There is clear advocacy for policy reforms aimed at increasing the accountability and transparency of healthcare providers. Moreover, this study highlights the significance of educational and engagement initiatives involving healthcare consumers in fostering a culture of patient safety. Integrating consumer perspectives into patient safety strategies is crucial for developing a robust safety culture in healthcare.
태풍으로 인한 풍수해는 매년 한반도에 많은 피해를 주고 있다. 재난 발생 시 피해가 최소화 되도록 신속한 의사 결정을 위해서는 예상되는 피해정보와 대피방안 등에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 재난단계에 따라 필요한 정보를 제공할 수 있는 분석 모듈을 개발하고자 하였다. 태풍 대비단계에서 활용할 수 있도록 북상 중인 태풍경로와 유사한 과거태풍경로 및 과거피해정보를 확인할 수 있는 기능, 고립 위험 지역을 추출하는 기능, 저수지 붕괴 지역을 추출하는 기능을 개발하였다. 대응 및 복구 초기단계에서 활용할 수 있도록 현 침수심을 고려한 예상침수범위 추출 기능, 인구, 건물, 농지 등에 예상되는 피해정보 분석 기능, 대피정보를 제공하는 기능도 포함하였다. 또한 분석결과 표출을 위해 자동화된 웹 지도 작성 방법을 제시하였다. 분석기능은 파이썬 오픈소스 기반으로 개발하여 모듈화했으며, 웹 표출 기능은 자바스크립트 기반으로 구현하였다. 본 연구에서 개발된 도구들은 풍수해 대비 모니터링과 초기대응 단계에서 신속한 의사결정을 위해 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.
관측밀도가 동일한 조건에서 단위격자점의 크기를 줄일 경우 PRISM 방식에 의해 추정된 강수량 분포 가 단위격자점의 크기를 줄이기 전에 비해 개선되는지 확인하기 위해 PRISM 코드를 수정하여 $270m{\times}270m$ 격자점 단위로 구동할 수 있도록 하였다. 남한 전역의 지형자료를 270m DEM으로부터 준비하고 432개 기상청 자동기상관측소의 2007년 월별 적산강수량 자료를 입력자료로 하여 각 격자점의 PRISM 회귀식을 도출하였다. 회귀모형과 DEM 고도에 의해 각 격자점의 월별 적산강수량을 추정한 다음, 추정된 강수량분포도로부터 한국수자원공사 우량관측소 166개소에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 해당관측소의 실측값과 비교하였다. 동일한 강수자료를 이용하되 이번에는 5km 격자점의 PRISM 회귀모형을 유도하여 강수량 분포도를 작성하고 166개 지점 추정강수량을 추출하여 실측자료와의 차이를 RMSE로 표현하였다. 5km 대신 270m 분해능의 DEM을 사용할 경우 월 강수량이 100mm 이상인 경우 평균 10%의 오차 감소효과가 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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