본 연구는 청소년의 가족환경(부모양육태도, 가족응집성), 또래환경(또래관계의 질, 또래 괴롭힘)과 진로성숙도의 관계에서 자아존중감의 매개효과를 살펴보았다. 본 연구의 자료 수집을 위하여 서울시 4개 중학교 3학년 남녀 학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 423부의 자료를 최종 분석에 사용하였다. 자료의 분석을 위해서 AMOS 18.0 프로그램을 이용하여 구조방정식 모형의 적합성 및 측정모형을 검증하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 청소년의 가족환경은 또래환경에 직접적으로 높은 수준의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 청소년의 가족환경과 또래환경이 자아존중감에 직접적인 영향을 주는 것으로 나타났는데, 자아존중감에 영향을 미치는 직접적인 영향은 가족환경보다 또래환경이 더 큰 것으로 나타났다. 셋째, 청소년의 자아존중감은 진로성숙도에 직접적인 영향을 주는 것으로 나타났고, 가족환경과 또래환경은 자아존중감을 통하여 진로성숙도에 간접적인 영향을 주는 것으로 나타나 자아존중감의 매개 효과를 확인하였다. 구조모형 분석결과를 살펴보면, 청소년의 또래환경이 진로성숙도에 영향을 미치는데 있어서 자아존중감이 매개역할을 하고, 가족환경이 진로성숙도에 영향을 미치는데 있어서 또래환경과 자아존중감이 차례대로 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 청소년의 가족환경, 또래환경, 자아존중감 및 진로성숙도의 구조적 관계에서 자아존중감의 매개효과를 확인했다는 데에 의의가 있다.
이산화탄소를 포함하는 기체혼합물의 분리를 위해 액체막을 기반으로 하여 관련된 많은 연구가 시도되어 왔다. 폐가스로부터 이산화탄소를 분리하기 위해 본 연구에서는, 흡수제(absorbent)가 흡수(absoption)모듈과 전공조작식 탈착(desorption)모듈간을 계속 순환하는, 보다 개선된 형식의 순환식 중공사 막흡수기(circulatory HFMA)를 새로이 구성하고 분리성능에 관한 기초적인 해석을 하였다. 기-액 물질전달 모델식에 수치해를 적용하여 중공사 막 내부에서의 액상에 대한 농도분포를 정량적으로 예측하였고, 순환하는 흡수제의 유속에 따른 투과플럭스와 선택도의 변화거동을 살펴보았다. $CO_{2}/N_{2}$ 원료혼합기체와 흡수제로서 반응이 없는 순수(pure water)에 대해 계산을 수행하였다. 결과로 흡수제의 유량이 증가함에 따라 투과플럭스는 증가하는 반면에 종전 방식에 비해 졸은 값을 나타낸 선택도의 경우는 점차 감소하였다. 한편 투과플럭스는 진공조작변수인 탈착모듈에서의 기상압력($p_{4}$)에 크게 좌우됨을 보았다. 기존의 평판형 막모듈과의 비교로부터 예상했던 바와 같이 본 연구에서의 중공사 막모듈이 우수한 투과율을 나타냄을 확인할 수 있었다. Circulatory HFMA의 실제 설계를 위한 기초해석이 본 연구가 갖는 의의이다.
국내 아스팔트 포장 도로는 전체 포장의 약 90%이상을 차지하고 있으며, 건설구조물 중에서는 가장 광범위하게 시공되어지고 있다. 아스팔트 포장의 열전달 특성은 도심지 열섬효과(Heat island effect)에 원인이 되고 있으며, 높은 아스팔트 표면 온도 증가로 인해 파손에 원인이 되고 있다. 이처럼 본 연구에서는 열 변화에 민감한 포장 재료인 아스팔트 혼합물에 태양열 에너지 누적에 따른 열전달 특성 인자를 평가하였다. 평가한 아스팔트 혼합물은 3종류로 밀입도인 WC-2와 배수성 입도인 PA-13, 순환골재를 적용한 WC-2 입도에 대해서 열전달 특성인자(열전도도, 비열용량, 열확산율)와 열에너지 누적에 따른 열전도도변화를 평가하였다. 해당 연구에서 진행한 열누적에 따른 열전도도 실험과 HFM실험 비교 결과, 1.2~2.0배의 차이를 나타냈다. 이는 아스팔트혼합물이 열에너지 누적에 따라 열전도도가 변화한다는 것을 의미한다. 실험결과를 이용하여 아스팔트 혼합물의 표면온도와 입도에 따른 열전도도의 상관관계를 분석하였으며, WC-2 입도의 경우 로그형태의 상관관계를 PA-13의 입도의 경우 선형상관관계를 나타내고 있다. 향후 이러한 열전달 특성 인자는 열에너지에 의한 아스팔트 혼합물의 파손평가 및 모형 개발 연구에 활용 가능한 선행연구가 될 것이라 판단된다.
최근 네트워크 효과가 존재하는 산업에서 "승자의 이익 전유"와 "기술적 고착화"는 일반적 현상으로 인식되고 있다. 이러한 산업에서는, 하나의 기술이 한 번 앞서면 그 기술이 시장 전체를 지배하도록 만드는 수익체증이 존재한다는 것이다. 이는 실무적인 면에서, 초기의 산업진입을 통한 고객기반의 선점이 기업들에게 지속적으로 초과이윤을 창출할 수 있는 시장지배력을 제공해 줄 수 있다는 매력적인 시사점을 제공한다. 그러나 현실의 산업변화 과정을 살펴보면, 기존의 지배적 기술이 새로운 기술에 의해 대체된 경우가 오히려 더 많으며 기술혁신은 끊임없이 일어나고 있음을 제시하고 있다. 본 연구는 네트워크 효과가 존재하고 기술진보가 빠른 산업에서 기업들 간의 기술혁신경쟁을 분석함으로써, 이러한 산업에서 동태적 경쟁우위를 확보하기 위한 기업들의 기술선택문제에 대한 다음과 같은 시사점을 도출하였다. (1) 신기술의 기존기술과의 비호환적인 경우 보다는 호환적인 경우에, 산업은 신기술로 진화할 가능성이 크다. 따라서 기존기업이 성능이 우수한 신기술을 활용하지 않는다면, 수익 기반을 상실할 가능성이 높다. (2) 신기술이 기존기술과 비호환적인 경우, 산업의 진화방향은 전문사용자의 비중과 신기술의 출현 시기에 따라 결정된다. 전문사용자의 비중이 낮을수록, 신기술의 출현시기가 늦을수록, 기존기술을 활용하는 기업들에게 유리하게 산업이 진화함으로써 하나의 기술에 고착화된다. 반면에, 전문사용자의 비중이 높을수록, 신기술의 출현시기가 빠를수록, 산업의 진화는 새로운 기술을 탐색하고 이를 과감히 활용하는 기업들에게 유리하게 전개된다.
다양한 산업 분야의 구조물은 여러 부구조의 조합으로 구성되며, 시스템의 자유도 또한 무수히 많다. 높은 복잡성을 가지는 구조물의 해석 및 계산 효율을 향상시키기 위해서 해석 모델의 단순화 및 자유도 축소가 요구된다. 지난 50여 년 동안 규모가 큰 공학적 문제를 단순화하기 위해 다양한 부분구조화 기법들이 개발되어 왔다. 이러한 부분구조화 기법들은 Newton-Raphson 알고리즘 등과 같은 반복계산을 동반하는 비선형 구조해석 문제 해석에 매우 효과적이다. 본 논문에서는 기 개발된 비선형 부분구조화 기법 중의 하나인 모드미분(modal derivatives)을 이용하여 기하비선형 보의 모델 축소에 적용하고자 한다. 모드미분은 모드 기반 축소 기저의 2차항의 형태로, 선형모드의 조합으로 근사 가능한 변위벡터를 미소변위에 대한 Taylor 급수를 통해 확인할 수 있으며, 시스템의 고유치 문제를 모드 좌표로 미분을 함으로써 얻어진다. 모드미분에는 비선형 접선 강성행렬의 미분을 포함하고 있으며, 이는 유한차분법 등의 근사를 통해 계산할 수 있다. 제안된 방법론은 기하학적 비선형 문제에 우수한 성능을 보이는 동시회전 유한요소법에 적용하였다. 수치예제를 통해 보의 경계가 수평으로 움직일 수 있는 문제에서는 기존의 모드축소기법이 매우 비효율적임을 알 수 있었다. 한편 모드미분을 이용한 축소기법은 다양한 경계조건에 대하여 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
라돈 및 붕괴생성물의 호흡에 의한 인체 피폭선량의 제어가능성을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 1) 라돈에 관련된 기존모델을 토양 기공모델, 실내붕괴 모델, 폐선량계산모델로 분류해석하고, 2) topology이론에 따라 물리유추개념으로써 회로망으로 전환하여, 라돈환경계통을 정식화, 검증계산을 거쳐, 3) 모의계산으로 선량감도를 분석하여 최적 매개변수의 범위를 모색하였다. 매개변수인 환기율, 침적율, 부착율가 제어범위내 변화될 때, 정식화된 111원 연립방정식의 해를 구하여 선량감도를 분석하였으며, 제어매개변수의 선량감도에 의한 효과를 3차원으로 도식화하였다. 본 연구 수행결과, 제어매개변수 변화에 따른 실내의 $^{222}Rn$ 및 Rn-D의 농도 변화과정은 새롭게 해석할 수 있는 벡터감도단층모형으로, 일부 제어매개변수의 조합변화에 따른 선량감도는 3차원 그래프모형으로 나타낼 수 있었다. 선량감도의 3차원 그래프에서는 실내환경의 대표적 매개변수 값 범위에서 변곡점이 나타났으며, 일반적으로 높은 환기조건$(>1h^{-1})$하에서는 공기정화에 의하여 선량이 전반적으로 증가되나, 불충분한 환기조건$(<0.5h^{-1})$하에서는 공기정화에 의하여, 선량이 40%정도로 감소되는 것으로 나타났다 (* 라돈 및 붕괴생성물은 이하 $^{222}Rn$ 및 Rn-D로 통일한다.)
국내 유일의 연구용원자로인 하나로(Hi-flux Advanced Neutron Application ReactOr)는 다목적으로 중성자를 이용하기 위해 개방형 수조 내 노심이 존재하는 구조이며, 노심에서 발생되는 핵분열 열을 제거하기 위한 일차 냉각계통, 그리고 연결된 유체계통이 구비되어 있다. 원자로 수조 상부 근방에서 진행되는 방사성 작업 시 작업자의 방사능 피폭을 최소화하기 위해 수조고온층계통에 의해 상부에 고온층이 형성되어 있으며, 다소 저온 영역에 있는 방사능 가스 및 이물질이 상부로 올라오는 것을 방지하기 위해 수조수 온도를 $50^{\circ}C$이하로 제한하고 있으며 이를 위해 수조수관리계통이 연결되어 있다. 수조수관리계통의 구비된 판형열교환기의 열용량을 정상운전 조건에서 260 kW가 되도록 설계하여 각 수조에서 발생되는 열원을 제거하는지에 대해 평가하였고, 원자로 운전 모드와 관계없이 정상적으로 유체계통이 운전된다면 각 수조의 수조수 온도는 제한치 이하를 유지하고 있음을 확인하였다.
최근 들어서 상황인식 시스템은 차별화 된 전자 시장을 개척하기 위한 유망한 기술로 인정되고 있다. 상황인식 컴퓨팅을 통해 구현되는 시스템은 사용자의 현재 상황을 자동적으로 센싱하여 그의 환경을 자동적이고 심도 있게 이해함으로 이음매 없고 기민한 개인화 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 이러한 목적을 달성함에 있어서 특정 정보시스템이 얼마나 상황 정보를 잘 인식하고 활용하느냐는 것이 매우 중요하겠다. 그러나 비록 상황인식 시스템의 수준에 대한 언급들은 그 동안 많이 이루어져왔지만 본격적이고 구조적인 평가 방법론이 제안되어오지는 못해왔다. 따라서 본 논문의 목적은 상황인식 시스템을 평가하기 위한 구조적인 방법을 다단계 방법론으로 제안하는 것이다. 제 1단계에서는 특정 정보시스템이 과연 상황인식 시스템으로 분류될 수 있는지를 평가하는 요건분석을 수행하고, 제 2단계로는 요건 분석을 통과한 시스템에 대해 장비협업정도, 이동성의 정도, 내재성의 정도라고 하는 세 가지 차원으로 평가하여 상황인식 시스템의 수준을 평가한다. 이를 위해서 시스템 아키텍처에 기반 한 장비협업도(Device Collaboration Diagram, DCD)라는 것을 제안하였다. 그리고 각 프로젝트의 개발전략을 도출하기 위해 시스템의 수준과 준비도라는 두 가지 차원으로 종합적 수준을 평가하였다. 또한 본 방법론의 가능성을 증명하기 위해 최근에 개발되고 있는 실제 프로젝트들을 대상으로 평가를 수행하였다.
최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
불필요한 재입원을 예방하기 위해서는 재입원 확률이 높은 집단을 집중적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해서는 재입원 예측모형의 개발이 필요하다. 재원예측 모형을 개발하기 위해 1개 대학병원의 2016년에서 2017년의 2년간의 퇴원요약환자 데이터를 수집하였다. 이때 재입원 환자는 연구 기간 내에 2번 이상 퇴원한 환자라 정의 하였다. 재입원환자의 특성을 파악하기 위해 기술통계와 교착분석을 실시하였다. 재입원 예측 모형개발은 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀모형, 신경망, 의사결정모형을 이용하였다. 모형평가는 AUC(Area Under Curve)를 이용하였다. 로지스틱회귀모형이 AUC가 0.81로 가장 우수하게 나옴에 따라 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형을 최종 재입원 예측 모형으로 선정을 하였다. 로지스틱회귀모형에서 선정된 재입원에 영향을 끼치는 주요한 변수는 성별, 연령, 지역, 주진단군, Charlson 동반질환지수, 퇴원과, 응급실 경유 여부, 수술여부, 재원일수, 총비용, 보험종류 등이었다. 본 연구에서 개발한 모형은 1개병원의 2년치 자료이므로 일반화하기에는 제한점이 있다. 추후에 여러 병원 장기간의 데이터를 수집하여 일반화 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다. 더 나아가 계획에 없던 재입원 까지 예측을 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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