• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.679-687
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• 2021

전자의무기록 작성 시 주호소, 진단, 수술(처치) 용어는 작성자가 자유롭게 작성하는 것보다 시스템에 등재된 용어 마스터를 사용해야 의료진간의 의사소통이 원활하고, 데이터 활용을 위한 자료 추출이 가능하므로, 용어 마스터의 관리가 중요하다. 본 연구의 목적은 서울대학교 산하 4개병원(서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 서울특별시 보라매 병원, 헬스케어시스템 강남센터)에서 개별적으로 운영하던 용어 마스터를 통합하여 표준화 및 관리 프로세스를 확립한 경험을 제시하는 것이다. 산하 4개 병원의 대표자로 구성된 서울대학교병원 용어표준화위원회는 여러 번의 논의를 거쳐 2016년 표준화 및 관리 프로세스를 확립하였고, 용어 마스터에 대한 요청을 신규 용어 등재, 용어 수정, 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 용어 삭제의 4가지로 분류하였다. 요청에 대한 수용 여부는 유관 부서의 의견 조회와 그 결과를 검토한 서울대학교병원 용어표준화위원회의 의결로 결정하였다. 의결 정족수는 7명의 위원 중 5명이였으며, 참조 용어 체계에 대한 매핑은 3명의 보건의료정보관리사가 독립적으로 시행 후 이견이 있을 경우 합의하였다. 모든 과정은 온라인으로 시행하였고, 의결과 매핑 결과는 자동으로 수집되었다. 이러한 과정을 통해, 용어표준화위원회는 시스템에 등재될 용어에 대해 빠르고 명확한 의사결정을 할 수 있었고, 사용자들이 용어표준화위원회의 결정에 동의하도록 할 수 있었다. 프로세스가 정립된 후 16개월 간 126개의 신규 용어 등재, 131개의 용어 수정, 40개의 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 1235개의 용어 삭제 가 처리되었다. 본 연구는 의료정보 시스템에 등재된 용어 마스터의 관리 프로세스를 정립한 최초의 시도라는 데 의의가 있다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제54권1호
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• pp.23-38
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• 2021

본 연구는 수행된 제6기와 제7기 1차년도 국민건강영양조사 2013-2016 자료를 이용하여 만 19-64세 성인 1인 가구의 식이 패턴에 따른 건강 및 영양상태를 조사하고 대사증후군 구성요소의 유병율과 위험도를 분석하였다. 주요 식이 패턴 도출을 위해 연구대상자의 장기간 섭취 패턴을 파악하고 만성질환과의 연관성을 평가하기에 적절한 [47] 반정량 식품섭취빈도조사지를 이용하였다. 식품섭취빈도조사지의 개별식품을 19개의 식품군으로 재분류하고 군집분석을 실시한 결과, 연구대상자들의 식이 패턴은 '밥과 김치' 패턴, '혼합식' 패턴, '유제품과 과일' 패턴의 총 3개 군집으로 추출되었다. 식이 패턴에 따른 연구대상자들의 일반적 특성은 '밥과 김치' 패턴과 '혼합식' 패턴에서 남성의 비율이 높았으며, 여성의 비율은 '유제품과 과일' 패턴에서 높았다. 연령은 '혼합식' 패턴은 19-29세가 많았으며, '유제품과 과일' 패턴은 50-64세가 많았다. 교육수준도 식이 패턴 간에 차이를 보였는데, '밥과 김치' 패턴에서 저학력 비율이 높은 반면 '유제품과 과일' 패턴은 고학력 비율이 높았다. 식생활 관련 요인을 비교한 결과, '혼합식' 패턴에서 아침 결식과 외식 비율이 높았으며, '유제품과 과일' 패턴은 식이보충제 이용이 높은 것으로 나타났다. 건강관련 요인을 분석한 결과, '혼합식' 패턴에서 높은 음주 빈도와 흡연 비율을 보였고, EQ-5D index는 '밥과 김치' 패턴에서 낮은 점수를 보였다. 영양소 섭취량을 비교한 결과에서 탄수화물 섭취량은 '밥과 김치' 패턴에서 높은 것으로 나타났으나, 그 외 지방, 비타민 A, 리보플라빈, 비타민 C, 나이아신, 칼슘, 인, 칼륨은 모두 '유제품과 과일' 패턴에서 섭취량이 가장 높았다. 본 연구에서는 식이 패턴에 따른 대사증후군 위험요소 위험도를 파악하기 위해 교란변수들을 차례로 보정한 후 분석을 실시하였다. 허리둘레와 중성지방은 기준치 이상이 될 위험도가 연령과 성별을 보정한 후에도 '유제품과 과일' 패턴에서 기준식이 패턴인 '밥과 김치' 패턴에 비해 각각 0.217배, 0.444배로 낮아졌으나 BMI, 폐경, 흡연상태, 음주, 에너지 섭취량을 보정한 후에는 유의적인 차이가 없었다 '밥과 김치' 패턴을 기준으로 대사증후군의 위험도를 비교하였을 때, 보정하지 않은 Model 1에서는 '유제품과 과일' 패턴에서 대사증후군 위험이 0.395배 (95% CI = 0.204-0.763)로 낮아 유의한 차이를 보였다. 교란변수를 차례로 보정한 후 식이 패턴이 대사증후군 위험도에 미치는 영향을 분석한 결과에서는 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 현재 지속적으로 1인 가구가 증가하고 있는 추세로 보아 1인 가구에 대한 실태 파악은 매우 중요하다. 따라서 1인 가구의 식이 섭취 현황을 기반으로 한 특성을 다양하게 고려하여 대상별 영양관리 프로그램을 맞춤형으로 실시한다면 이들의 건강 및 영양관리가 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.312-326
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• 2020

KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국버섯학회지
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• 제19권1호
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• pp.56-65
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• 2021

풀버섯(Volvariella volvacea) 균주 4종의 추출물에 대한 항산화 활성, 아질산염 소거능, 베타글루칸 함량 및 아미노산 성분분석을 통한 영양성분 함량을 분석하였다. 풀버섯 4종의 균주 중 Vv 균주(KMCC04386)의 DPPH 라디컬 소거능(23.7%)이 가장 높았으며, 총 폴리페놀 함량 및 총 플라보노이드 함량은 Vv-Chi 균주(KMCC04382)가 각각 8.17 mg GAE/g, 3.46 mg QE/g으로 가장 높았으며, 철 환원 항산화능(0.152) 및 환원력(0.094) 역시 Vv-Chi 균주에서 가장 높게 나타났다. 아질산염 소거능은 풀버섯 균주 간 유의적 차이는 없었다(p<0.05). 베타글루칸 함량은 VG-19 균주(KMCC04380)가 17.53% (w/w)로 가장 높았다. 총 아미노산 및 총 필수아미노산 함량은 VG-19 균주가 각각 986.8 mg/kg과 369.3 mg/kg으로 균주들에 비하여 가장 높게 검출되었다. VG-19 균주의 경우, 시스테인(Cys)이 171.0 mg/kg으로 다른 균주들에 비하여 월등히 높게 검출되었으며 그 외에도 아스파르트산(Asp), 세린(Ser), 글루탐산(Glu), 알라닌(Ala), 이소류신(Ile), 류신(Leu) 등의 감칠맛, 단맛을 내는 아미노산 성분과 일부 필수아미노산 성분이 다른 균주에 비하여 높게 검출되었다. 본 연구결과, 풀버섯 4종의 균주 중에서 DPPH 라디컬소거능을 제회한 항산화 활성은 Vv-Chi 균주가 가장 높았으며, 베타글루칸 함량 및 영양성분 함량은 VG-19 균주가 높은 것으로 확인되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-33
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• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 한국가금학회지
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• 제48권1호
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• pp.23-30
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• 2021

본 연구는 산란계사 사육형태별 동절기의 미세먼지(PM) 및 암모니아(NH3) 배출 농도를 측정하기 위해 수행하였다. 배출 농도는 12~1월 동안 2주 간격으로 3회 평사, Aviary 그리고 Cage 계사에서 측정되었다. PM(PM10, PM2.5) 및 NH3 배출 농도 변화는 세 가지 사육형태에서 유사하였다. 세 번 측정된 PM10과 PM2.5 농도는 Aviary 계사에서 가장 높게 나타났다. 시간대별로 측정한 결과는 계사들의 암기 (22:00~4:00)에 가장 낮았다. NH3 농도는 Cage 계사에서 가장 높았으며, 평사에서 가장 낮게 나타났다. 시간대별 NH3 배출 농도에 대한 세 번의 측정 결과는 모두 다른 양상을 보여 PM과는 다른 결과를 보여주었다. 또한 1차(12월)에서 3차(1월) 측정까지 시간이 경과함에 따라 NH3 농도가 점점 높아지고 있었다. 일일 PM10과 PM2.5 농도는 Aviary 계사에서 각각 4,787 ㎍/㎥와 388.6 ㎍/㎥로 다른 계사에 비해 높게 나타났다. 계사 외부의 PM10과 PM2.5 농도는 각각 226.0 ㎍/㎥와 39.3 ㎍/㎥이었다. 일일 NH3 농도는 Cage 계사의 중앙과 끝에서 각각 7.70 ppm과 9.20 ppm으로 다른 계사들에 비해 높았다. 결론적으로, PM(PM10, PM2.5)과 NH3 농도는 Aviary와 Cage 계사에서 각각 가장 높게 나타났다.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권1호
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• pp.27-35
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• 2021

목적: 현재 임상에서 스캔바디를 이용한 임플란트의 디지털 인상이 활용되고 있으나 스캔바디의 형태에 따른 스캔의 정확도에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 구내 스캔바디의 형태에 따른 스캔의 정확도를 비교하고, 구강 내 노출 높이에 따른 라이브러리 중첩 정확도를 비교하기 위함이다. 재료 및 방법: 덴티폼 상에서 36번 치아를 삭제 후 모델 스캐너로 스캔하여 3D 프린터로 주모형을 출력하였다. 첫 번째 실험으로 세 종류(A, B, C)의 구내 스캔바디를 준비하여 각 그룹마다 다음과 같은 실험을 하였다: 36번 부위에 임플란트를 이상적인 위치로 식립 후 스캔바디를 15 N으로 체결하였다. 스캔바디가 체결된 주모형을 모델 스캐너로 스캔하여 master reference file (대조군)을 STL (Standard Tessellation Language) file로 생성하였다. 이후 구강 스캐너로 10회의 연속적인 스캔을 시행하여 10개의 STL file (실험군)을 생성하였다. 3D 측정 소프트웨어를 이용하여 대조군과 실험군들의 STL file들을 중첩한 후 좌표계 상에서 다음과 같은 값들을 도출하였다: 1) 스캔바디 상 특정 point의 거리 편차 2) 스캔바디 장축의 각도 편차. 두 번째 실험으로는 스캔바디의 구강내 노출 높이에 따른 라이브러리 중첩 정확도를 비교하기 위해 스캔바디 스캔 데이터를 7, 4.5, 2.5, 1.5, 1.0, 0.5 mm 총 6 가지 높이로 준비하여 라이브러리 파일과 중첩하였다. 전체가 노출된 7 mm 데이터를 대조군으로 하여 거리 편차와 각도 편차를 계산하였다. 결과: 첫번째 실험에서 A, B 스캔바디 간(P = .278), B, C 스캔바디 간(P = .568), C, A 스캔바디 간(P = .711) 스캔 파일의 거리 편차 모두 유의한 차이가 나타나지 않았다. A, B 스캔바디 간(P= .568), B, C 스캔바디 간(P = .546), C, A 스캔바디 간(P = .112) 스캔 파일의 각도 편차 또한 모두 유의한 차이가 나타나지 않았다. 또한 스캔바디는 구강 내 노출 높이가 높은 실험군(GH, Gingival Height = 4.5)의 라이브러리 중첩 정확도가 높이가 낮은 실험군(GH = 0.5)보다 통계적으로 유의하게 높았다 (P < .05). 결론: 스캔바디의 각기 다른 형태에 따른 스캔 정확도는 유의한 차이가 없었으며, 스캔바디의 구강 내 노출 높이에 따라 라이브러리 중첩의 정확도는 증가한다. 추후 in vivo 환경에서 더 다양한 형태의 스캔바디를 이용한 후속연구가 필요할 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제66권1호
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• pp.29-36
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• 2021

본 연구는 국내외서 수집된 614 자원의 밀 자원에 대하여 근적외선 분광분석기을 이용하여 품질을 평가하고 통밀의 아라비노자일란의 함량을 분석하여 고품질의 밀 자원의 개발을 위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 근적외선 분광분석기을 이용한 밀 종자의 품질 분석법을 이용하여 빠른 시간 안에 종자의 단백질, 회분, 그리고 단백질의 특성은 침전가를 분석할 수 있었으며 단백질과 SDS-침전가가 매우 높은 상관관계를 지니고 있음을 확인 할 수 있었다. 또한 원산지별 비교를 실시하였을 때, 자원간의 유전적 차이가 더 중요하게 작용하는 것을 확인 할 수 있었다. 통밀의 아라비노자일란의 함량을 측정하기 위하여 효소법을 이용하여 측정하였으며, 실험법을 검증하기 위하여 반복성, 재현성 그리고 회수율을 측정하여 실험법에 대한 검증 및 신뢰도를 확보하였다. 이후 검증된 효소법을 이용하여 아라비노자일란 함량을 측정하였다. 국내외에서 수집 및 개발된 자원이 다른 국가에서 수집된 자원과 비교하였을 때 비교적 높은 함량을 보유하고 있음을 확인 할 수 있었으며, 이를 통해 국내 밀 자원이 영양 및 기능적으로 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과를 통해 밀 자원에 대한 품질 및 주요 성분에 대한 데이터베이스를 구축함으로써 고품질 및 고기능성의 밀 자원 육종에 유용하게 이용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제16권1호
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• pp.1-19
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• 2021

환경에 대한 관심의 증가와 4차산업혁명 기술의 발전으로 지속적인 성장이 기대되는 글로벌 물시장에서 국내 물산업은 공공성과 안정성에 대한 강조로 기술 발전 및 혁신적 성장에 한계를 보이고 있다. 이러한 한계 극복을 위해서 최근 한국수자원공사는 오픈이노베이션에서 중요한 역할을 하고 있는 스타트업을 중심으로 국내 물산업 생태계를 활성화하면서 동시에 물산업 혁신을 위해 물산업 창업기업을 발굴, 육성하고 있다. 본 연구는 물산업 창업기업이 국내 물시장을 혁신시키고 글로벌 물시장을 선도하는 유니콘 기업으로 성장하기 위해 반드시 필요한 벤처투자 유치의 성공률 제고를 목적으로 하고 있다. 본 연구는 선행연구를 참고 후 초기 투자자 대상 FGI기법을 통해 투자결정요인에 대한 주요요인 5개 항목과 세부요인 17개 항목을 도출하였다. 도출된 투자결정요인을 토대로 41명의 창업기업 대표를 대상으로 조사를 진행하였다. 응답자 그룹은 투자유치 경험이 있는 창업기업과 투자유치 경험이 없는 창업기업으로 구분하여 비교분석하였고 분석방법은 AHP 기법을 활용하였다. 분석 결과 투자유치경험이 있는 기업과 초기투자자의 투자결정요인의 우선순위가 유사함을 확인할 수 있었고, 투자유치경험이 없는 그룹은 투자를 자금 조달의 방법으로만 생각하고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 토대로 물산업 창업기업을 발굴, 육성하고 있는 기관에게 육성중인 창업기업의 투자유치율 제고를 위한 시사점을 제안하였다.