목적: 본 연구는 제주지역에 거주하는 암환자의 요구도와 만족도를 파악하기 위한 조사연구이다. 방법: 2009년 7월 13일부터 7월 30일까지 제주대학교 병원에 내원한 암환자 174명의 의료서비스에 대한 요구도와 만족도를 분석하였다. 보건복지부에서 재가암환자 관리사업 시행 시 제시한 서비스 요구도 및 충족도 조사 항목을 이용하여 조사하였으며, 수집된 자료는 SPSS 12.0 for Windows program을 이용하여 분석하였다. 결과: 대상자는 위암과 대장직장암 등 위장관계 암환자가 33.3%로 가장 많았으며, 52.3%가 진단 후 경과 기간이 1년 이하였으며, 진단 후 5년 이상 경과한 대상자는 5.2%로, 최장기간은 12년이었다. 전체의 60.9%가 암으로 인한 수술 경험이 있었으며, 28.2%가 항암화학요법 경험이 있었다. 요구도가 가장 높았던 항목은 경제적지원(3.38점)이었으며, 치료 계획에 대한 상담(3.22점), 질병에 대한 정보(3.07점), 암 이외의 다른 질병 관리(2.97점) 순이었다. 만족도가 가장 높았던 항목은 종교상담(3.41점)이었으며, 간병보조(3.39점), 직업상담(3.26점), 가족 및 대인관계 상담(3.26점), 물리치료 및 재활치료(3.20점), 보험 상담(3.18점) 순이었으며, 만족도가 가장 낮은 항목은 경제적 지원(1.98점)이었다. 남성의 서비스 만족도는 3.1점으로 여성(2.8점)보다 높았으며, 자녀와 사는 경우 서비스 요구도가 가장 높았으며, 홀로 살거나 자녀와 사는 경우 서비스 만족도가 가장 낮았다. 의료보호 환자 및 암보험에 가입하지 않은 경우 서비스 요구도가 더 높은 것으로 나타났다. 대상자의 연령, 직업, 학력수준, 결혼여부, 종교, 수입에 따른 차이는 없었으나, 60대 및 수입이 높은 그룹에서 서비스 만족도는 가장 높고, 요구도는 가장 낮은 것으로 나타났다. 의학적 진단 및 치료 방법에 따른 서비스 요구도 및 만족도의 차이는 없었으나, 갑상샘암 환자에서 서비스 만족도가 다소 낮았으며, 방사선 치료 및 색전술을 받은 경우 만족도가 다소 낮은 것으로 나타났다. 결론: 암환자들은 경제적 지원 및 치료계획이나 질병에 대한 정보를 얻고자 하는 요구도가 높으며, 실제 경험하는 증상에 대한 관리는 잘 이루어지지 않는 것으로 보인다. 또한, 환자의 지지체계 및 경제적 지원 체계의 확보 여부에 따라 의료서비스에 대한 요구도도 다양하고, 주요 5대암 이외의 암환자에 대한 지원이 다소 부족한 것으로 보인다. 따라서, 의료기관에 내원 중인 암환자 및 재가암환자 모두를 대상으로, 대상자 특성 및 요구도를 고려한 지속적인 정책적 노력이 필요할 것이다.
다목적댐 저수지는 여름철에 발생하는 성층현상이 발생하고 가을철에는 성층화된 저수지의밀도 차로 인한 전도현상이 일어나게 된다. 이러한 현상은 저수지의 시공간적 수온분포의 변화에 의하여 발생하며, 이를 정확히 모의하고 예측하기 위해서는 수온에 작용하는 관련 매개변수의 작용특성을 명확히 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 합천댐 저수지를 대상으로 횡방향 평균 2차원 저수지 수리 수질 해석모형인 CE-QUAL-W2를 적용하여 저수지내 발생하는 수온성층, 탁수의 거동 및 수질을 예측하기 위해 선행되어야 할 수온모의를 통해 합천댐 저수지에 적합한 수온 매개변수 산정에 대한 연구를 진행하였다. 특히 모델에서 합천댐 수온모의와 관련된 매개변수 중 바람차폐계수(WSC), 복사열계수(BETA), 빛소멸계수(EXH2O), 바닥 열교환계수(CBHE)의 민감도 분석을 수행하였다. 첫 번째로, 민감도가 높은 기간을 확인한 결과 WSC, BETA, EXH2O는 공통적으로 4~9월, CBHE는 8~11월로 나타났다. 두 번째로, 매개변수가 영향을 미치는 수심대를 확인한 결과 BETA는 0~9m, EXH2O는 8~14m 구간으로, 수표면과 가까운 표층과 수온약층, CBHE는 바닥에서부터 12m 구간으로 심층구간에서 영향이 나타났다. 마지막으로 연단위 혹은 각월에서의 최적매개변수를 적용한 결과 WSC와 CBHE 매개변수는 모의온도의 편차가 그다지 크지 않았으나, BETA와 EXH2O의 경우 연단위와 월단위 최적매개변수 적용 시 모의수온편차가 각각 월평균 $0.20^{\circ}C$와 $0.51^{\circ}C$로 다소 큰 값을 보이고 있으며, 특히 수온이 최대로 상승하는 5~8월 중에는 $0.4^{\circ}C$와 $1.09^{\circ}C$의 편차를 보여 월단위 매개변수사용의 필요성이 뚜렷이 확인되었다. 이는 현재 저수지수질모형의 검보정에서 입력요구조건에 따라 혹은 관행적으로 사용되고 있는 연단위 매개변수의 사용에 있어서 월단위로의 개선이 필요한 부분으로 사료된다.
인공광을 이용한 보광은 시설재배에서 작물의 정상적인 생육과 수확량을 유지하고 품질 향상을 위하여 사용되는 실용적인 방법이다. 본 연구의 목적은 황 플라스마 램프(SP)와 고압 나트륨 램프(HPS)의 보광이 파프리카의 생육 및 수확량에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 생장상에서는 SP 및 HPS를 기본 광원으로, 온실에서는 보광으로 사용하여 작물 생육에 미치는 효과를 비교 분석하였다. 생장상에서는 정식 2 주 후 SP와 HPS 하에서 초장, 엽면적, 줄기 직경, 엽수, 생체중 및 건물중을 매주 측정 하였다. 온실재배에서는 무보광을 대조구로 하였다. 보광은 07:00부터 21:00까지 외부일사 $100W{\cdot}m^{-2}$ 미만일 때 처리되도록 하였다. 보광 처리 후 3주부터 매주 생육량을 측정하였고, 2주 마다 수확하여 과실수와 과실무게를 측정하였다. 생장상에서는 높은 광합성속도로 인하여 SP가 HPS보다 생육이 양호하였고, 온실에서는 보광처리가 대조구보다 수확량이 유의적으로 높았다. 온실에서의 초장, 마디수, 엽장, 생체중, 건물중은 SP와 HPS 간의 유의적인 차이는 없었다. 그러나 수확 시 과실수와 수량은 광합성 증진과 및 과실수의 증가로 인하여 SP에서 많았다. SP는 태양광과 유사한 광 스펙트럼을 보였으나, HPS와 비교하여 높은 PAR과 적색과 원적색 파장의 광양자속의 합이 높았기 때문에 파프리카의 광합성과 수확량을 증가시켰다.
쌀가루는 많은 식품 가공에 이용된다. 그러나 밀가루 반죽이 빵과 면을 포함한 많은 식품 가공 제품에 적합한 반면에, 쌀로 만든 반죽은 신장성과 탄력성이 부족하다. 고분자 글루테닌 서브유닛(HMW-GS)은 밀의 가공 적성을 결정하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서, 우리는 아그로박테리움(Agrobacterium) 동시 형질전환법을 이용하여 한국 밀 품종인 '조경'으로부터 HMW-GS를 암호화하는 밀 Glu-1Dy10 유전자를 발현하는 marker-free 형질전환 벼 식물체를 개발하였다. 오직 Glu-1Dy10 유전자와 HPTII (hygromycin phosphotransferase II) 저항성 유전자만을 포함하는 분리된 DNA 조각들로 구성된 두 가지 발현 카셋트(cassettes)를 독립적으로 아그로박테리움(Agrobacterium) EHA105 에 도입하였다. Glu-1Dy10 또는 HPTII를 함유하는 EHA105 를 각각 3:1 비율로 벼 캘러스에 접종하였다. 290개의 하이그로마이신(hygromycin) 저항성 $T_0$ 식물체 중에서 우리는 벼 게놈에 Glu-1Dy10과 HPTII 유전자가 모두 삽입된 29개의 형질전환 라인을 획득하였다. 우리는 Glu-1Dy10 유전자가 벼 게놈 내로 도입된 것을 Southern blot 분석을 통해 다시 확인하였다. 형질전환 벼 종자에서 Glu-1Dy10의 전사(Transcripts)와 단백질을 semi-quantitative RT-PCR과 Western blot 분석을 통해서 확인하였다. 최종적으로, 오직 Glu-1Dy10 유전자를 갖는 marker-free 식물체를 $T_1$ 세대에서 성공적으로 선발할 수 있었다.
분말상 원료인 대두분의 저장유통시 발생할 수 있는 품질변화를 최소한으로 줄이고 안전성을 확보하기 위해서 감마선 조사를 실시하고 대두분의 미생물학적 및 이화학적 특성을 연구하였다. 감마선 조사$(1{\sim}10\;kGy)$한 대두분의 미생물학적 및 이화학적 특성을 평가하기 위해 총세균수, 곰팡이, 아미노산, 지방산조성 유리당조성, 산가 등의 변화를 조사하여 살균효과 및 품질에 미치는 영향을 비교 검토하였다. 즉 2종의 수입산 대두분의 경우 $3{\sim}5\;kGy$ 조사로써 곰팡이를 완전히 사멸할 수 있었고, 총균수에 있어서도 미생물학적으로 안전한 수준이하로 살균이 가능하였다. 총아미노산의 경우 함황 아미노산인 cysteine이 감소하는 경향을 나타내었다. 유리 아미노산, 지방산은 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 감마선 조사에 따른 대두분의 유리당 조성의 변화는 조사선량이 증가함에 따라 stachyose, sucrose가 감소하는 경향이 나타났으나 나머지 당들은 변화가 없었다. 이상의 결과에서 두부제조 원료로 대두분말이 허용됨에 따라 발생할 수 있는 안전성 문제는 감마선을 $3{\sim}5\;kGy$ 수준의 선량으로 조사함으로써 품질변화 없이 해결할 수 있는 가능성이 인정되었다.
작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.
우리나라 딸기 재배는 시설 재배로 이루어지고 있으며, 대부분 농가의 급액 관리는 재배자의 경험을 토대로 타이머 제어 방식으로 이루어지고 있다. 타이머 급액 방법은 재배 환경, 작물의 생육 단계, 배지 수분 함량 등을 고려하기 어려워 작물을 최적 수준으로 관리하지 못하고, 급액 관리의 정확성이 결여되는 문제점이 있다. 적산 일사량과 배지 수분함량을 이용한 급액 방법은 작물의 생육 상태에 따라 정밀하게 양액을 공급하는 친환경적인 방법이다. 본 연구는 코이어배지를 이용한 딸기 수경재배에서 적산일사량과 배지 수분함량을 이용한 복합 급액 제어와 타이머 제어 급액 방법을 비교하고 복합 급액 제어 시 최적의 적산 일사량 기준을 설정하고자 수행하였다. 적산일사량 급액 방법은 외부 일사량을 기준으로 100, 150, 250J·cm-2에 도달하면 자동으로 급액하며 배지 수분함량이 60% 미만이면 강제 급액하고, 1회 급액량은 50mL로 공급하였다. 타이머 제어는 대조구로 설정하였다. 급액을 개시하는 적산 일사량 기준이 작을수록 일일급액량이 많았으며 100J·cm-2 기준 급액 시 급액량은 250J·cm-2 처리구 대비 46% 많았다. 지상부 생체중과 건물중 모두 복합 급액 제어 방법이 타이머 제어보다 높았으며, 100, 150J·cm-2 처리구에서 지상부 생체중이 높았고 100J·cm-2 처리구에서 건물중이 유의하게 높은 값을 나타냈다. 수량 또한 타이머 제어 방법보다 복합 제어 방법에서 유의하게 높았으며 적산 일사량 기준이 작을수록 초기 수량이 증가하였다. 평균 과중은 타이머 제어 급액 시 가장 낮았다. 본 연구 결과 딸기의 정밀 급액 관리를 위하여 적산 일사량과 배지 수분 함량 센서를 이용한 복합 제어 활용 가능성을 확인하였다.
미기상학적 방법인 에디공분산 기법을 이용하여 벼-보리 이모작의 논 생태계와 대기간 $CO_2$ 교환량의 계절적 변화를 조사하고, 벼-보리 이모작 작부체계에서 벼 재배기간의 $CO_2$ 교환량에 미치는 환경요인들과 지상부 생육량의 효과를 분석하였다. 관측된 $CO_2$ 플럭스자료는 보정과 결측 보충 등의 과정을 거친 후 분석에 활용되었다. 벼-보리 이모작 논 생태계에서 벼 재배기간 동안의 $CO_2$ 순 생태계 교환량(NEE)과 총일차생산량(GPP) 및 생태적 호흡량(Re)은 각각 단위면적($m^2$)당 -215.6, 763.9, 548.3g C로 분석되었다. 순복사에너지(Rn)와 NEE의 관계는 이차함수로 나타낼 수 있으며, Rn의 이차함수는 NEE 변이의 66%를 설명하였다. 반면에 Re와 지온의 관계는 지수함수로 나타낼 수 있으며, 벼논이 배수생태에서는 Re에 대한 지온의 지수함수는 Re 변이의 43%를 설명하였다. 그리고 벼 작물의 지상부 생육량과 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스(NEE, GPP, Re)는 유의성 높은 선형관계를 나타냈다. 따라서 환경인자 및 벼 작물 생육자료와 $CO_2$ 플럭스의 관계식으로 미 관측 논 생태계에 대한 $CO_2$ 플럭스의 추정이 가능할 것으로 판단되었다.
1960-70년대 대규모 산림녹화 이후에 한국의 산림은 점차 노령화되고 있다. 노령림의 순 CO2 교환은 이론적으로 중립에 가깝지만, 교란이나 관리에 의해 CO2 흡원 또는 발원이 될 수 있다. 본 연구는 한국의 광릉 낙엽활엽수 노령림(GDK)의 CO2 수지 역학을 이해함으로써, 다음 두 가지 질문에 답하고자 하였다: (1) 보전되고 있는 GDK는 과연 이론적으로 알려져 있는 CO2 중립인가? (2) 관측된 CO2 수지의 경년 변동이 문헌에 보고된 조절 인자들과의 선형적인 인과관계로 설명이 가능한가? 이에 답하기 위해, 본 연구는 KoFlux GDK 관측지에서 에디 공분산 기술로 2006년부터 2020년까지 15년 동안 관측된 CO2 플럭스 자료와 생기상학적 자료를 분석하였다. 연구 결과, (1) GDK는 15년 자료를 평균해서 보면 약한 CO2 발원이며, 관측기간 동안 흡원과 발원 사이를 오갔으나 최근 5년 동안 CO2 발원으로서의 강도가 증가하고 있다. (2) 전천일사, 생장기간, 엽면적지수의 경년 변동은 총 일차생산량(Gross Primary Production, GPP)의 경년변동과 양의 상관관계(R2=0.32~0.45)가 있는 반면, 기온과 지표면 온도의 경년 변동은 생태계 호흡(Ecosystem Respiration, RE)의 경년 변동과 유의한 상관관계가 없었다. 또한, 관측기간 초반(첫 10년)의 CO2 플럭스와 기상요인 및 생물학적 요인으로 학습시킨 기계학습은 관측기간 후반(최근 5년)의 GPP와 RE의 경년 변동을 제대로 모사해내지 못했다. 단, 고사목에서 배출된 탄소 추정량이 CO2 발원으로의 전환에 일부 기여했을 것으로 추정된다. GDK의 장기 CO2 수지 역학에 대해 올바로 이해하고 해석하기 위해서는, 분석과 모델링을 위한 복잡계과학 기반의 새로운 프레임워크가 필요하다. 더불어, 플럭스 모니터링 및 자료 품질 유지와 함께 고사목과 교란을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요함을 다시 한 번 확인하였다.
소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.