식중독(식품 매개 질병)은 전 세계적으로 심각한 공중보건 문제와 경제적 손실을 초래한다. 최근 몇 년 간 새로이 발생한 식중독은 주로 동식물에서 유래하는 새로운 박테리아, 바이러스, 원생 동물, 곰팡이독, 그리고 프리온에서 발생했다. 유해 박테리아, 바이러스, 기생충 또는 화학 물질이나 자연 발생 독소 등으로 오염된 불안전한 음식의 섭취는 질병의 발병률과 사망률을 높인다. 그러나 특정 병원성 또는 화학적 위험요인, 불충분한 보고 사례, 감염 전염 방식 및 시기 진단 등에 대한 식품 소재 귀인(歸因)의 어려움 때문에 식중독의 발병률과 부담을 추정하는 것은 전 세계적으로 큰 도전이며 식중독을 통제하는 것은 매우 어렵다. 그러므로 종합적인 식품 안전 전략 및 정책의 시행, 관리 감독 강화, 탄력적인 건강 시스템 보장, 안전한 식품 보장 및 식품 매개 질병 예방을 위한 교육 및 훈련 강화에 대해 모두가 책임져야 한다.
수치지도는 국가에서 시행하고 있는 도로명주소를 포함 하지 못하고 있으며, 타 기관에서 직접 활용하기에는 문제점이 있어 연계 구축이 필요하나, 기 구축된 수치지도와 도로명 주소의 양이 방대하여 매칭을 수작업으로 진행할 경우 많은 예산 및 시간이 필요한 실정이다. 본 연구는 공간매칭을 이용하여 수치지도와 도로명주소의 자료 연계를 통하여 속성정보를 생성 하는 시스템을 개발하고, 이에 대한 매칭률을 분석하고자 한다. 대상지역에 대한 매칭율을 분석한 결과 수원시는 1:1000수치지도에서 건물이 84%, 도로가 67%로 좋은 매칭율을 나타냈고, 서귀포시는 건물 18%, 도로 21%로 나타났다.
수정된 낙인이론에 의하면 정신장애인에 대한 일반인의 낙인은 사회화과정에서 정신장애인에게 내면화되어 사회적응에 부정적 영향을 미치게 된다. 이런 이론적 전제를 가지고 본 연구는 지역사회에서 생활하는 정신장애인 377명을 대상으로 지각된 낙인이 삶의 만족과 자아존중감에 영향을 미치는 경로를 분석하였다. 그 결과 첫째, 지각된 낙인은 삶의 만족에 직접적 효과를 갖기도 하지만 차별경험을 매개로 한 간접적 효과를 가지기도 한다. 둘째, 지각된 낙인이 자아존중감에 미치는 직접적 효과는 없지만 차별경험과 차별상황에 대한 내재적 귀인을 매개로 한 간접적 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지각된 낙인의 부정적 효과를 줄이기 위해서는 일반인을 대상으로 한 교육과 정보제공도 중요하지만 정신장애인과 그 가족이 주도하는 낙인극복캠페인을 통해 스스로를 옹호하고 권한부여 하는 프로그램이 필요하다.
Emission characteristics of volatile organic compounds (VOCs) were investigated in the flue gas emitted from wood drying process for plywood manufacturing. The moisture content of raw timber was average 48%, and its density was $831.55kg/m^3$. But the moisture content of dried wood is needed less than around 10%, thus the moisture contents of flue gas should be remarkably high(about 18.2 V/V%). Therefore, the vapor in flue gas is equivalent to 320 ton-vapor/day when 1100 ton-wood/day is treated in the wood drying process. The temperature of flue gas ranges from $140^{\circ}C\;to\;150^{\circ}C$ in each dryer stack with exception of the input site of wood(about $110^{\circ}C$). The velocity of flue gas in each stack ranges from 1.7 to 9.7m/sec. In order to assess the concentrations and attribution rate of odorous compounds, it was analyzed about 40 VOCs in the flue gases. It was found that the major odorous compounds were 8 compounds, and the concentrations of major VOCs(ppm) were as follows; benzene: $0.054{\sim}0.052$, toluene: $1.011{\sim}2.547$, ethylbenzene: $0.472{\sim}2.023$, m,p-xylene: $0.504{\sim}3.245$, styrene: $0.015{\sim}0.148$, o-xylene : $0.271{\sim}1.097$, ethanol: $11.2{\sim}32.5$, ${\alpha}$-pinene: $0.908{\sim}10.578$, ${\beta}$-pinene: $0.982{\sim}14.278$. The attribution rate of terpenes (${\alpha}$-pinene, ${\beta}$-pinene) was about 60.56%, and that of aromatics and alcohols was about 22.77%, and 16.67%, respectively. It is suggested that the adequate control device should be used to control both the water soluble and non-soluble compounds because both compounds were mixed in flue gas.
예전부터 일본에서 의료사고가 형사사건으로 취급되는 경우는 드물었다. 하지만 요코하마시립대학병원과 같은 중대한 의료과오가 발생한 이후 검사가 의료과오를 기소하는 태도를 보이고 있다. 의료사고는 의료관계자간 역할분담의 형태가 과실 인정에서 중요한 하나의 요소가 된다. 요코하마시립병원사건에서는 환자의 동일성확인에 관하여 의료관계자 사이에 역할분담이 확립되지 않은 경우에는 관계자 전원이 환자의 동일성을 확인하여야 할 의무가 있다고 하였다. 또 사이타마 의과대학병원사건에서는 치료에 신중할 필요가 있는 중대한 증례에 관해서는 그 증례를 담당하는 주치의 뿐 만 아니라 대학병원의 과장도 치료방침에 관하여 확인할 의무가 있다고 하였다. 현립 오오노병원사건에서 무죄판결이 내려진 이후는 형사소추에 신중을 기할 필요가 있다는 목소리가 강해지고 있다. 이러한 상황 속에서 후생노동성은 의료사고방지를 위해 의료사고조사제도를 도입하여 의료사고에 제3자기관에 의한 검증의 강화를 도모하고 있다.
어떤 존재 x를 도덕적 행위자로 만들어주는 조건은 무엇인가? 인공물도 도덕적 행위자일 수 있는가? 도덕적 행위자는 옳고 그름을 판단할 수 있는 이성적 존재로 간주된다. 본 논문에서는 우선 이성적 존재에 대한 조건에 대한 데이빗슨의 입장을 비판적으로 분석하면서, 명제적 태도(propositional attitude)를 가지는 믿음과 그 배경으로서의 믿음들의 연결망은 이성적 존재의 필요조건이 될 수 없음이 논증된다. 그런 뒤에 도덕적 행위자의 조건에 대한 프로케소바(Eva $Proke{\check{s}}ov{\acute{a}}$)의 입장에 대한 분석을 통해서 프로케소바가 제시한 조건들은 단지 피상적인 요소들의 병렬적 나열에 불과함이 밝혀진다. 본 논문에서 도덕적 행위자는 이성적 행위자를 포함하며, 강한 일인칭 시점이 이성적 행위자와 도덕적 행위자의 필요충분조건임이 논증된다. 결론적으로 도덕적 행위자로서의 가능성을 완강하게 부정하는 강한 회의론 대신에 도덕적 행위자의 조건을 제시함으로써 인공물의 행위자 가능성에 잠정적 한계를 설정해주는 온건한 회의론의 밑그림이 제시될 것이다.
본 연구의 목적은 꼰대척도를 개발하고, 그에 대한 타당도를 검증하는 것이다. 이를 위해 전문가 면담과 선행연구 및 문헌 분석을 통해 꼰대의 3가지 구성 개념(귀인 오류, 인지적 경직성, 일방적 소통)을 도출하고 15개의 예비 문항을 선정하였다. 그리고 전문가의 내용 타당도 평정을 거치며 각 구성개념에 부합하도록 문항을 수정하거나 추가하여 예비 척도를 개발하였다. 다음으로 성인 250 여명을 대상으로 한 탐색적 요인분석 결과, 3 요인 구조 모델이 도출 되었고, 성인 401 여명을 대상으로 예비 척도에 대한 확인적 요인분석 결과, 3요인 구조의 적합도가 양호하다는 것을 확인하였다. 수렴 및 변별타당도 분석 결과, 개발된 척도가 경청태도, 공감, 타인 수용, 지적겸손과 적절한 상관을 나타내어 꼰대를 측정하는 타당한 도구임을 확인하였다. 마지막으로 본연구 결과를 토대로 연구의 의의, 제한점 및 향후 연구 방향을 논의하였다.
본 연구에서는 외국인 학부 유학생이 보고서를 쓰는 과정에서 자신의 의견, 주장의 논리를 강화하기 위해 선정한 자료를 인용하는 경우, 어떤 수사학적 유형을 많이 사용하고 있는지, 한국어 능력이 상위인 그룹과 하위인 그룹의 수사학적 기능 선택 양상은 어떻게 다른지를 살펴보기 위해 유학생의 보고서 30편을 분석해 보았다. 외국인 유학생들은 자신의 보고서에서 자신의 논의를 설득력 있게 전개하고 보완하기 위해 '통계" 인용을 가장 많이 사용하였으며, 다음으로는 귀속, 사례제시, 용어 사용 순이었다. 또한, 한국어 능력이 상위에 속하는 그룹은 자신의 보고서에서 보통 8-11회 정도의 인용을 사용하였으며 귀속, 사례제시, 용어 사용, 통계, 자료간의 관계 구축, 자신의 주장과 다른 자료를 비교하는 등 다양한 수사학적 유형을 사용한 반면, 하위에 속하는 그룹은 다양한 인용의 유형을 거의 사용하지 못하고 있었다. 따라서 "인용"이 자신의 논리를 강화할 수 있는 하나의 중요한 전략이라는 인식을 갖게 하고 다양한 인용의 유형을 유용한 보고서 쓰기 전략으로서 교육해야 하며 교수방안을 마련해야 할 것이다.
In this study, we present a visual explanation of a deep learning solar flare forecast model and its relationship to physical parameters of solar active regions (ARs). For this, we use full-disk magnetograms at 00:00 UT from the Solar and Heliospheric Observatory/Michelson Doppler Imager and the Solar Dynamics Observatory/Helioseismic and Magnetic Imager, physical parameters from the Space-weather HMI Active Region Patch (SHARP), and Geostationary Operational Environmental Satellite X-ray flare data. Our deep learning flare forecast model based on the Convolutional Neural Network (CNN) predicts "Yes" or "No" for the daily occurrence of C-, M-, and X-class flares. We interpret the model using two CNN attribution methods (guided backpropagation and Gradient-weighted Class Activation Mapping [Grad-CAM]) that provide quantitative information on explaining the model. We find that our deep learning flare forecasting model is intimately related to AR physical properties that have also been distinguished in previous studies as holding significant predictive ability. Major results of this study are as follows. First, we successfully apply our deep learning models to the forecast of daily solar flare occurrence with TSS = 0.65, without any preprocessing to extract features from data. Second, using the attribution methods, we find that the polarity inversion line is an important feature for the deep learning flare forecasting model. Third, the ARs with high Grad-CAM values produce more flares than those with low Grad-CAM values. Fourth, nine SHARP parameters such as total unsigned vertical current, total unsigned current helicity, total unsigned flux, and total photospheric magnetic free energy density are well correlated with Grad-CAM values.
이 연구는 민주주의 사회에 상존하는 갈등이 양극화로 이어지는 과정을 미시적으로 검토하는 작업이다. 구체적으로 유권자들의 갈등인식과 정당에 대한 호감도 간의 관계를 규명하고자 한다. 특히, 이 관계를 결정하는 데에 유권자의 정당일체감이 주는 효과에 주목한다. 유권자들이 정파성을 띠지 않는 경우에는 여야간 갈등인식이 반드시 정당에 대한 반감으로 이어지지 않지만, 유권자들이 정파성을 띠고 있는 상황에서는 갈등인식이 상대방 정당에 대한 반감으로 이어질 것이라는 가설을 2014년 지방선거 맥락에서 구축된 설문자료를 분석하여 검증한다. 분석 결과, 정당일체감이 강한 유권자들은 갈등이 심각하다고 느낄수록 상대방 정당에 대해 부정적인 감정을 가질 뿐만 아니라, 자신이 지지하는 정당과 지지하지 않는 정당 간의 상대적 호감도에도 유의미한 차이를 보임을 확인할 수 있었다. 이 연구는 이념적으로 양극화된 정치 환경에서 정당 간 갈등이 기존 정당에 대한 반감으로 이어져 양극화를 더욱 강화시키는 메커니즘을 이해하는 데에 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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