달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
개인정보 전송요구권에 관한 근거를 신설한 개인정보보호법 개정안이 국회 본회의를 통하여 공포됨으로써 기존의 금융분야에만 적용되었던 마이데이터가 전 분야로 확산될 수 있게 되었다. 개인정보 전송요구권은 마이데이터의 구현을 위하여 보장되어야 할 정보주체의 권리이다. 그러나 개인정보보호법상에 규정된 개인정보 전송요구권은 의료분야와 같은 특수한 분야가 아닌 모든 분야에 적용될 수 있도록 설계된 것이기에 이는 의료마이데이터를 구현하기 위한 핵심적인 근거로서 작용하기에는 여러 미흡한 점이 있다. 이러한 문제의식을 바탕으로 본 논문은 국내외 개인건강정보 이동권에 관한 주요 법제 동향을 비교·분석하여, 의료 마이데이터를 실현함에 있어 우리나라 개인정보보호법과 의료법의 한계점 등에 대하여 검토하였다. 개인정보보호법상 개인정보 전송요구권은 의료분야에 적용하기에는 전송대상 정보의 범위와 전송방식, 전송 이행의무자의 범위 등에 미흡한 점이 있고, 입법설계의 취지를 비추어 보아도 의료 마이데이터를 실현하기에는 다소 거리가 있다. 의료법상의 의료정보 열람권과 진료기록의 송부 등에 관한 규정 또한 대상정보와 수범기관 등이 매우 한정적이라는 점에서 의료 마이데이터의 완전한 기능을 구현하기엔 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 개인건강정보 이동권을 실효적으로 보장할 수 있는 법제도 개선방안으로 개인건강정보 이용 및 보호 등에 관한 사항을 규율하는 별도의 독자적인 특별법을 마련하여 의료분야의 특수성을 고려한 개인건강정보의 이동 및 전송체계에 관한 내용을 구체적으로 규정할 것을 제안하였다.
본 연구는 전라북도 남원시, 장수군과 경상남도 함양군의 경계에 위치한 백두대간 봉화산의 관속식물상을 파악하여, 생물다양성 보존 및 외래식물의 확산 방지를 위한 기초자료로 활용하기 위하여 조사를 실시하였다. 국립수목원 산림생물표본관에 소장된 봉화산 표본 검토와 함께, 2020년 4월부터 2023년 7월까지 총 15회에 걸쳐 현지조사를 수행하였다. 그 결과, 본 조사 지역의 관속식물은 97과 279속 409종 16아종 32변종 9품종의 총 466분류군으로 조사되었다. 이 중 특산식물은 8분류군, 적색목록 중 취약(VU)에 속하는 종은 1분류군으로 확인되었다. 식물구계학적 특정식물종은 총 57분류군으로 V등급에 1분류군, III등급에 9분류군, II등급에 14분류군, I등급에 33분류군이 각각 발견되었으며, 외래식물은 24분류군, 그리고 생태계교란야생종은 1분류군이었다. 분류군의 유용성 조사에서 식용 353분류군, 섬유용 3분류군, 약용 71분류군, 관상용 21분류군, 목초용 108분류군, 공업용 2분류군, 잡용 7분류군, 용재용 11분류군으로 나타났다.
휴면포자와 같은 남조류의 휴면세포는 남조류의 초기발생 및 대발생의 중요한 씨앗세포이다. 이러한 중요성으로 인해 퇴적층에 존재하는 휴면세포를 분리하기 위해서 다양한 방법들이 시도되었다. Ludox는 해양퇴적물의 세포분리에 주로 활용되는 용액이지만 담수에서는 정확한 사용법을 찾기 어렵다. 본 연구에서는 가장 많이 사용되는 두 가지 Ludox방법(퇴적물 직접처리, 퇴적물 증류수 현탁처리)을 비교하고, 담수 퇴적물에서 남조류 휴면세포의 분리 및 유전자 증폭 효율이 높은 방법을 제안하였다. 퇴적물에서 발견된 휴면세포는 대부분 염주말목의 휴면포자로써 Dolichospermum, Cylindrospermum, Aphanizomenon의 휴면포자 형태와 유사하였다. 퇴적물을 증류수에 현탁하여 처리한 시료보다 퇴적물 그대로 사용한 시료에서 20배 더 많은 휴면포자가 발견되었으며 증류수로 현탁된 퇴적물에서는 분리되지 않은 세포가 대부분 pellet 퇴적물 표층에서 발견되었다. Ludox를 통해 층 분리된 휴면포자는 수층의 특정 깊이에서 밀집하기보다는 주로 상층과 하층에 넓게 퍼져있었다. 퇴적물을 그대로 사용한 시료에서 mibC, Geo, 16S rDNA 유전자 모두 증폭산물이 확인되었으나 퇴적물을 증류수로 현탁한 시료에서는 모든 유전자의 증폭산물이 발견되지 않았다. 따라서 담수 퇴적물에서 남조류의 휴면세포를 분리하는 경우에는 5~10 g의 퇴적물을 전처리 없이 그대로 사용하며, 퇴적물량 4배 부피의 Ludox를 첨가할 때 세포 분리 및 유전자 증폭 효율이 높았다. 본 연구에서 제시하는 Ludox 처리방법은 담수퇴적층에 존재하는 남조류 휴면세포를 분리하기 위한 방법으로써 다른 생물군에서는 동일한 효율이 나타나지 않을 수 있다. 따라서 다른 생물군의 분리에 Ludox를 적용하기 위해서는 퇴적물 전처리 방법 및 대상생물이 존재하는 수층을 파악하는 사전실험이 반드시 필요하다.
본 연구에서는 2016년 KPS 자료를 이용하여 우리나라 임상의사의 삶의 만족도 자가 평가 수준과 이와 관련된 요인을 파악하였다. KPS는 우리나라 전체 의사를 대상으로 근무 현황 및 환경, 보건의료체계·정책 인식 및 평가수준, 보건의료정보시스템 가용 현황 및 활용 정도, 직업 및 직무만족도, 활동 계획 및 진로, 생활습관 및 건강상태, 특정 직역(개원의, 은퇴자) 문항 등을 조사하였다. 설문지는 온라인 설문조사 방식으로 E-mail을 통해 발송되었고 최종 응답자는 8,564명으로 응답률은 13.8%였다. 본 연구에서는 현재 환자를 직접 진료하고 있는 임상의사 중에서 수련의와 공보의를 제외한 총 7,228명을 연구대상으로 하였다. 본 연구결과 임상의사의 삶의 만족도는 만족 36.1%(2,609명), 보통 42.8%(3,095명), 불만족 21.1%(1,524명)이었다. 임상의사의 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 요인들은 신체적 요인으로는 60대이며, 여성이고, 평소 건강상태를 좋다고 평가하는 경우였다. 심리적 요인으로는 스트레스가 적었다. 사회적 요인으로는 가족과 함께 거주하며, 가족과 보낼 수 있는 시간에 대해 만족하는 것으로 나타났다. 또한 의사로서 받게 되는 사회적인 존경에 대해 만족하고 있었다. 조직적 요인은 교수이며, 16년 이상 근무 경력을 가진 경우였다. 직업적 요인으로는 근무시간 및 업무량, 의료자원 지원, 동료 및 직원과의 관계에 만족하는 경우였다. 경제적 요인으로는 소득에 대한 만족도가 높았다. 건강행태 요인으로는 현재 흡연을 하지 않으며, 음주횟수는 한 달에 1번 미만이었다. 임상의사의 삶의 만족도는 단순히 개인의 삶을 떠나 의사를 만나는 환자의 진료행위에까지 영향을 미칠 수 있음을 감안할 때 임상의사의 삶의 만족도를 높이기 위한 다각도의 접근이 필요하다고 생각한다. 이를 통해 임상의사들은 우리 사회 구성원 중 하나로 균형 있는 삶을 영위하고, 나아가 우리 사회 구성원들에게 보다 질 높은 보건의료서비스를 제공할 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(108 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 108으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.
본 연구에서는 일회용 센서 칩으로 제작 가능한 스크린 프린팅된 탄소칩 전극(screen printed carbon electrode; SPCE) 표면에 전도성고분자 및 효소 티로시나아제(tyrosinase, Tyr)를 적층하여 전기화학적인 방법으로 남성 질환, 갑상선 질환 등과 연관성이 입증된 내분비계 교란 물질인 비스페놀F (bisphenol F, BPF) 검출에 적용하였다. 산소 플라즈마 처리를 통해 음전하를 띠게 한 SPCE 작업전극 표면에 양전하를 띄는 전도성 고분자인 poly(diallyldimethyl ammonium chloride) (PDDA)과 음전하를 띠는 고분자 화합물 poly(sodium 4-styrenesulfonate) (PSS) 그리고 PDDA 순서대로 정전기적인 인력으로 층을 쌓고, 최종적으로 pH (7.0)를 조절하여 음전하를 띄게 한 효소, Tyr층을 올려 PDDA-PSS-PDDA-Tyr 센서를 제작하였다. 상기 전극 센서를 기질이자 타겟분석물인 BPF 용액에 접촉하면, 전극 표면에서 Tyr 효소와 산화반응에 의해 4,4'-methylenebis(cyclohexa-3,5-diene-1,2-dione)가 생성되고, 순환전압전류법과 시차펄스전압전류법을 이용하여 생성물을 0.1 V (vs. Ag/AgCl)에서 환원하면 4,4'-methylenebis(benzene-1,2-diol)이 생성되면서 발생하는 피크 전류 값의 변화를 측정함으로써, BPF의 농도를 정량적으로 분석하였다. 또한, 기존에 많은 연구에서 사용되는 인산완충생리식염수를 대체할 수 있는 이온성 액체 전해질을 사용하여 BPF의 검출 성능 결과를 비교하였다. 또한 BPF와 유사한 구조를 갖는 방해물질로 작용하는 비스페놀S에 대한 선택성을 확인하였다. 마지막으로 실험실에서 준비한 실제 시료안의 BPF의 농도를 분석하는데 제작한 센서를 적용함으로써 센서의 실제 적용 가능성을 입증하고자 하였다.
목 적: 볼루스 적용이 어려운 코와 같은 요철 부위 치료 시 피부 선량 확보에 어려움이 있는 경우, IMRT(Intensity Modulated Radiation Therapy)전달 기법 과 평균 에너지가 낮은 FFF(Flattening Filter Free)를 조합한 치료 계획으로 피부 선량 증가 여부를 팬텀 실험을 통해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 두경부암 치료시 가장 흔하게 사용하는 6MV-FF(Flattening Filter) VMAT(Volumetric-Modulated Arc Therapy) 치료계획을 기준으로 정하고, VMAT와 IMRT, FF와 FFF, 5 mm 볼루스 적용 유무를 조합하여 비교군을 생성하였다. 란도 팬텀 콧등에 가상 타겟을 생성하였고, 5 mm 의 가상의 볼루스를 란도 팬텀 콧등 위에 완전 밀착을 가정하여 적용하였다. 팬텀의 코를 기준으로 5개 측정지점을 정하고 각각의 치료계획 을 치료테크닉과 bolus 적용유무에 맞게 치료계획 당 3회를 조사하여 흡수선량을 측정하였다. 결 과: FF vs FFF 에서의 피부선량 차이는 VMAT bolus off에서 FFF인 경우 증가하였고, IMRT bolus off의 경우 차이를 나타내지 않았다. VMAT bolus 5 mm, IMRT bolus 5 mm에서는 FFF에서 오히려 피부선량이 감소되는 것을 확인 할 수 있었다. VMAT vs IMRT 피부선량 차이는 FFF bolus off 의 경우에만 피부선량이 증가했고, 나머지는 통계적 차이가 없었다. bolus off vs bolus 5 mm 에서의 피부선량 차이는 IMRT FFF 을 사용했을 경우만 제외하고는 모두 bolus 5 mm 에서 피부선량이 증가하는 것을 확인하였다. IMRT와 FFF를 조합한 치료 계획은 통상적으로 사용되는 VMAT와 FF를 사용하여 5 mm 볼루스를 적용한 치료 계획 피부선량의 측정값을 분석한 결과 통계적으로 유의미한 차이를 발견하지 못했다. 따라서 IMRT_FFF 를 사용함으로써 VMAT_FF 에 5 mm 볼루스 적용한 것과 비슷한 수준의 피부선량 전달이 가능할 것이라 사료되며, 이는 높은 피부선량이 필요하지만, 볼루스 적용이 어려운 환자와 같은 경우에 유용할 수 있다. 결 론: 볼루스 적용이 어려운 환자의 경우, VMAT와 FF에 비교하여 IMRT와 FFF를 적절히 조합한 치료 계획으로 피부 선량 증가를 기대할 수 있다.
베이지안 알고리즘 모델은 입력된 자료를 기반으로 확률을 계산하는 모델 알고리즘으로써 주로 복합재난 및 수질관리를 위해 사용되었다. 최근에는 생물 간, 혹은 생물-비생물 요인들 사이의 생태학적 구조를 파악하고 이를 이용한 생태 네트워크 분석에 활용되고 있다. 본 연구는 국내 하구수생태계의 부착돌말류 군집 변화와 이화학적 요인들 사이의 베이지안 네트워크 분석을 수행하여 부착돌말류 건강성 변화의 주요 요인들을 파악하였다. 베이지안 분석을 위해 본 연구 자료를 위해 물환경측정망의 생물 측정망을 기준으로 전국 하구 지역에 분포하는 668개 지점을 2008년부터 2019년까지 연간 2회 조사를 수행하였다. 자료는 서식지 요인, 물리적 요인, 화학적 요인, 생물학적 요인으로 분류하였으며 이를 베이지안 네트워크 모델에 입력하여 전국 및 해역별 하구수생태계 네트워크 분석을 수행하였다. 2008년부터 2019년까지 전국 하구수역에서 부착돌말류는 총 625개 분류군이 출현하였으며 2목, 5아목, 18과, 141속, 595종, 29변종, 1품종으로 구성되었다. Nitzschia inconspicua의 누적 세포밀도가 가장 높았으며 Nitzschia palea가 뒤를 이었고, 이외에도 Pseudostaurosira elliptica와 Achnanthidium minutissimum 분류군의 누적 세포밀도가 높았다. 부착돌말류를 이용한 하구수생태계 건강성 평가 결과는 조사 지점이 증가함에 따라서 대체로 보통(C등급)~나쁨(D등급) 등급의 비율이 증가하였으나 조사 시기에 따른 등급별 변화는 매우 미약하였다. 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 하구수생태계 부착돌말류 건강성 평가 결과와 서식지 정보 및 이화학적 수질 정보 사이의 관계를 분석한 결과, 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 요인은 생물 요인이었으며 서식지 및 이화학적 요인은 상대적으로 민감도가 낮았다. 하구수생태계 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 부착돌말류 분류군은 Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, Pseudostaurosira elliptica으로 나타났으며 생물 요인 이외에도 서식지 인근의 공단과 축사의 비율이 건강성 평가 점수에 많은 영향을 미쳤다. 해역에 따라서 부착돌말류 건강성 평가 점수에 민감한 주요 분류군 조성은 다르게 나타났으나 모든 해역에서 부착돌말류의 세포밀도와 AFDM 및 Chl-a는 부착돌말류 건강성 점수에 민감한 영향을 미치지 않았다. 베이지안 네트워크 분석은 하구수생태계와 같이 복잡한 생태구조에서도 건강성에 영향을 미치는 주요 분류군과 요인들을 파악하는데 유용하였으며 이를 통해 향후 훼손된 하구수생태계의 복원을 수행함에 있어서 복원 대상을 보다 정확하게 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 우리나라는 OECD 국가중 1위를 차지할 만큼 고령화사회로 고속화되고 있으며, 한국의 기대수명이 점차적으로 늘어감에 따라 사회에서 노인의 비중은 커져간다. 따라서 주요 노인계층의 행복감은 사회 전체적 분위기 및 행복감에 기여되는 부분이나 신체적, 심리적, 사회적 변화로 인한 노인의 삶의 질적 저하는 우울증, 자살률 증가 등의 사회적 문제로 발전될 수 있다. 이처럼 노인의 삶의 질과 만족도 향상에 대한 사회적 관심이 주어지면서, 경로당은 재가노인 사회활동의 중추적 역할을 담당할 수 있는 복지시설 형태로서 새롭게 주목받고 있다. 그러나 최근 경로당의 역할 부담의 증가로 인하여 노후된 환경개선에 노력을 기울이고 있으나, 물적 인적 자원의 한계로 인하여 정작 사용자를 배려한 실내환경의 질적 논란이 일고 있다. 색채환경은 사용자의 심리적, 정신적 영향이 높은 실내 환경인자일 뿐 아니라, 가장 저비용으로 환경만족도를 높일 수 있는 방안이라는 점에서 경로당 색채환경의 질 향상이 필요하다고 판단된다. 그러나 지금까지의 노인시설지침 중 색채환경에 대한 내용은 미비한 실정이며, 노인관련 시설에 대한 선행연구는 활발히 이루어져 왔으나, 산발적이므로 경로당 색채환경의 현주소 파악과 향후 개선방향의 도출을 위하여 관련 연구를 종합하여 체크리스트를 개발할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 산재되어 있는 경로당 관련 법규 및 가이드라인과 경로당의 주 사용자인 노인의 특성(신체적, 심리적, 선호적) 관련 연구를 종합하여 체크리스트를 도출하며, 이는 경로당 색채환경의 평가도구로 사용될 수 있음을 기대한다. 경로당이 현재 전국적 네트워크를 가지는 주거영역에 기능하는 중요 노인여가시설이라는 점을 감안할 때, 본 연구의 결과는 향후 활성화될 기존의 경로당 환경개선을 보다 사용자인 노인의 심리적, 정신적 만족도 향상을 가능하게 하여 사회적으로 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
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.