• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.1031-1042
• /
• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
• /
• 제31권4호
• /
• pp.283-296
• /
• 2006

과학기술의 발전과 더불어 보건의료분야는 괄목할 성장을 가져왔고 국민생활 수준의 향상과 건강에 대한 관심이 고조됨에 따라 의료서비스의 수요가 급증하고 있다. 이 과정에서 국민의 권리의식의 신장, 의료행위의 본질에 대한 이해부족, 의료기술에 대한 지나친 기대, 상업화된 의료공급체계, 의사의 윤리의식 저하 및 의료법리에 대한 무지 그리고 사회적 불신풍조의 만연, 분쟁해결을 위한 제도적 장치의 결여 등이 요인으로 작용하여 의료사고 및 분쟁이 급증하는 추세이다. 본 연구는 치과관련 단체에서 보유하고 있는 소송과 관련된 자료 및 연세대학교 치과대학병원 구강내과에서 신체감정을 시행한 재판기록을 중심으로 하여 판결전문을 확보할 수 있는 치과 의료사고 판례 중 1994년부터 2004년까지의 민사소송 30례의 판례를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 소송의 연도별 분포에서 2000년 이후 급증하는 추세를 보였다. 2. 소송의 유형별 분포에서 발치와 관련된 소송이 전체의 36.7% 이었다. 3. 소송의 원인을 분석한 결과 불편감, 치료불만족과 관련된 것이 전체의 36.7%, 사망 및 영구손상이 각각 16.7% 이었다. 4. 원고의 소송결과 승소 및 강제조정, 화해권고결정이 60.0% 이었다. 5. 소송에 관련된 병원유형은 치과의원이 60.0%로 가장 높게 나타났다. 6. 소송의 심급별 구성비율에서 2,3심 이상 진행된 경우가 전체의 30.0% 이었다. 7. 손해배상 청구금액은 5천만원 이상 1억원 미만이 36.7%, 1억원 이상이 13.3% 이었고 손해배상 판결금액은 1천만원 이상 3천만원 미만이 40.0%, 1억원 이상이 6.7% 이었다. 8. 소송과 관련된 치과의사수는 2명 이상이 26.7%이었다. 9. 판결까지의 소요기간은 11개월에서 20개월이 46.7%, 21개월에서 30개월이 36.7% 이었다. 10. 의료과실 유무에서는 과실을 판정한 경우가 46.7% 이었고 소송과정에서 신체감정이나 사실조회가 이루어진 경우는 70.0% 이었다. 11. 의사패소 판례(18건)에서 판결의 주안점은 주의의무위반이 72.2% 이었고, 설명의무위반이 16.7% 이었다. 치과 의료분쟁의 경우 치료의 긴급성이 상대적으로 적어 의사의 설명의무 중요성이 폭넓게 요구되며, 주관적인 치료 만족도가 중요시되는 분야이기 때문에 결국 분쟁을 줄이는 방법으로 기술적인 과실도 줄여야 하지만 치과의사와 환자와의 신뢰 관계를 개선하는 것과 의사집단의 자율성(autonomy)의 회복이 중요하다. 그리고 불합리하게 시행되고 있는 의료배상책임보험의 보완과 함께 치과의사단체와 학계가 주도하는 교육 및 의료분쟁시 자문을 구할 수 있는 체계의 확립으로 의료분쟁에 대한 대처가 이루어져야 할 것이다.