본 연구는 국내 수면장애를 가진 성인을 대상으로 비약물적 중재를 실시한 논문을 메타분석하여 중재 효과의 크기를 확인하고자 실시되었다. 본 연구의 자료검색은 국가과학기술정보 통합서비스 (NDSL), 한국교육학술정보원 (RISS), 한국학술정보원 (KISS), 학술데이터베이스서비스 (DBpia)에서 이루어졌으며, 검색된 2000년부터 2016년까지의 연구 1,334편 중 16편의 연구를 선정하였다. 분석은 메타분석 R(version 3.3.1)을 활용하였으며, 랜덤효과모형을 이용하여 비약물적 중재의 효과크기를 산출하였다. 메타분석 결과 수면장애가 있는 성인에게 수행된 비약물적 중재의 효과크기 Hedges' g는 2.36 (95% CI: 1.44~3.28)로 큰 효과크기이었으며, 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 조절효과 분석에서 연령 집단, 중재방법, 입원유무 및 결과측정 도구에 따른 효과크기는 통계적으로 유의한 차이가 있었으나 연구설계 및 참여자 유형에 따른 효과크기는 유의한 차이가 없었다. 중재 중 이압요법이 가장 큰 효과크기를 보였고, 발반사 마사지, 아로마요법, 기타 및 웃음치료 순이었다. 연구결과는 수면증진을 위한 비약물적 중재가 수면에 효과적임을 확인하게 되었고, 실무에서 수면장애를 가진 성인을 위한 중재를 선택하고 실행하는데 객관적인 근거를 제공할 수 있을 것이다.
모바일 인터넷 디바이스(Mobile Internet Device, MID)는 장소에 구애를 받지 않고 다양한 무선 인터넷(Wi-Fi, GSM, CDMA, 3G등)을 이용하여 어플리케이션 서비스를 이용하는 장치이다. MID는 휴대성, 인터넷 접속성 등 편리함으로 널리 사용될 것으로 예상되나, 크기가 작은 장치로서 낮은 성능의 CPU, 작은 용량의 메모리, 낮은 전력, 작은 액정의 화면 등 자원의 제약성을 가지고 있다. 따라서, 높은 사양을 요구하는 어플리케이션을 MID에 설치하거나 많은 양의 데이터를 메모리에 저장하고 처리하는데 제약을 가지고 있다. 이런 한계를 극복하기 위한 효과적인 방법은 필요한 기능을 서버 측의 클라우드 서비스 형태로 설치 운영하고, MID 단말기에서 필요한 기능은 인터넷을 이용하여 호출 형태로 사용한다. 기능이 MID 클라이언트와 서버에 분산되어 있고, 원격의 서비스를 사용하며, 제3의 개발자가 개발한 서비스 등을 이용하기 때문에 서비스의 이질성(Heterogeneity)과 독립성(Independability)등으로 서비스의 품질 (Quality of Service, QoS)이 떨어질 수 있다. 클라우드 서비스의 고유한 속성인 이질성과 독립성으로 인해 품질측정이 전통적 소프트웨어 품질측정보다 기술적으로 어렵다. 본 논문에서는 MID와 클라우드 서비스의 특징을 규명하고, 이를 근간으로 모바일 서비스의 품질을 측정하기 위한 품질모델을 유도 제시한다. 품질모델은 품질속성과 각 속성별로 적용할 수 있는 메트릭으로 구성된다. 제시된 품질모델은 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.
본 연구는 고려인삼 재래종의 유전적 차이를 RAPD marker로 평가하였다. 재래종은 우리나라 주요 인삼재배 단지인 괴산, 금산, 남원, 포천, 양주, 연천, 영주로부터 수집한 인삼에서 10개체를 임의 선발하여 사용하였다. 9개 지역의 90개체를 대상으로 RAPD분석을 한 결과 48개의 primer 중 OPA 7, OPA 13, URP 2, URP 3, UBC 3의 5개 primer가 재현성이 있고 재래종 내 개체간에도 다형성인 band를 보였다. 재래종 집단간보다 재래종 내에서 유전적 다양성이 낮았다. 재래종 집단 간 또는 재래종 집단내의 유전적 차이가 있다는 것은 이 집단들이 헤테로라는 것을 의미한다. 이러한 결과는 우리나라에서 재배중인 고려 인삼은 유전 자원의 혼합으로 헤테로라는 것을 암시한다. 선발된 5개의 primer를 이용하여 90개체를 집괴분석한 결과 국내 재래종 인삼은 5개군으로 그리고 3개의 아군으로 구분되었다. 국내 재래종 인삼은 유전적 변이가 크므로 인삼 육종을 위한 재료로 이용될 수 있을 것이다.
지반의 불균질성, 토질상수의 측정에 연관된 오차. 압밀이론의 단점 등으로 예측된 압밀침하량 및 시간은 항상 실측치와 잘 일치하지 않게 된다. 압축성 지반 위에 성토가 이루어질 때, 최종 침하량과 압밀시간을 예측하기 위한 예측기법은 실무에서 유용한 수단이다. 그러나, 기존의 예측기법들에 의한 침하곡선에서 직선을 찾기가 어렵거나, 개인오차를 피할 수 없는 등의 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 새로운 예측기법($\sqrt{s}$법)으로 현장에서 압밀해석을 수행하기 위하여 제안되었다. 두 현장에 대하여 $\sqrt{s}$-법과 함께 다른 기존의 방법들을 적용한 결과, $\sqrt{s}$법과 Asaoka법에 의해 예측된 최종침하량은 실측치와 좋은 일치를 보여주었으나, 쌍곡선법(Tan, 1991)에서는 항상 과대평가된 결과를 또한 Hoshino 법에서는 많은 경우에 예측이 불가한 결과를 보여주었다.$\sqrt{s}$- 법에 의한 침하곡 선상에서 평균압밀도가 60%와 90% 사이에서 직선을 나타내고 있어서 개인오차를 유발할 가능성이 희박하였다. $\sqrt{s}$- 법에 의하여 예측된 최종압밀시간은 실측치와 잘 일치하고 있는 반면에 Asaoka 와 Tan(1996) 방법에 의한 결과는 아주 과소평가되거나 과대평가되었다. 이러한 이유는 후자의 두 방법에서 단계성토의 영향이 고려되지 못했기 때문인 것으로 사료된다.
This study is performed to reexamine the association between ambient air pollution and daily mortality in seven major cities of Korea using a method of meta-analysis with the data filed for the period 1998-2001. These cities account for half of the Korean population (about 23 million). The observed concentrations of carbon monoxide (CO, mean=1.08 ppm), ozone ($O_3$, mean=33.97 ppb), particulate matter less than 10 ${\mu}m$ ($PM_{10},\;mean=57.11\;{\mu}g/m^3$), nitrogen dioxide ($NO_2$, mean=25.09 ppb), and sulfur dioxide ($SO_2$, mean=9.14 ppb) during the study period were at levels below Korea's current ambient air quality standards. Generalized additive models were applied to allow for the highly flexible fitting of seasonal and long-term time trends in air pollution as well as nonlinear associations with weather variables, such as air temperature and relative humidity. Also, we calculated a weighted mean as a meta-analysis summary of the estimates and its standard error. In city-specific analyses, an increase of $41.17{\mu}g/m^3(IQR)\;of\;PM_{10}$ corresponded to $1{\sim}12%$ more deaths, given constant weather conditions. Like most of air pollution epidemiologic studies, this meta-analysis cannot avoid fleeing from measurement misclassification since no personal measurement was taken. However, we can expect that a measurement bias be reduced in district-specific estimate since a monitoring station is better representative of air quality of the matched district. Significant heterogeneity was found for the effect of all pollutants. The estimated relative risks from meta-like analysis increased compared to those relative risks from pooled analysis. The similar results to those from the previous studies indicated existence of health effect of air pollution at current levels in many industrialized countries, including Korea.
지난 이십여 년 간 한국의 전문가 집단과 시민사회는 맞춤의학(personalized medicine)의 실현 여부와 그 효용을 둘러싸고 갑론을박을 벌여왔다. 이러한 논의들은 주로 맞춤의학이 실현가능한 약속인지 아니면 단순한 과장광고(hype)인지에 주로 초점을 맞추어 이루어졌는데, 이 글은 이러한 논의들이 '맞춤의학'이라는 용어의 '통시적 혼종성'과 '공시적 다의성'을 놓치고 있음을 지적한다. 본 연구는 맞춤의학을 행위자들에 의해 이용되는 수사적 도구(rhetorical device) 혹은 수사적 존재(rhetorical entity)로 보기를 제안하는 선행 연구를 좇아, 1998년부터 2013년까지 이루어진 약 9천 건의 국내 언론 보도 내용을 분석한다. 이를 바탕으로 한국에서는 '맞춤의학'이라는 용어가 기술과학 발전의 역사적 맥락에 맞추어 서로 다른 사회세계에 속하는 행위자들에 의해, 건강기능식품, 의료정보제공, 원격진료, 재생의학, 줄기세포연구, 환자중심진료, 질병중심임상처방, 사상체질의학을 가리키는 것으로 끊임없이 재정의 되어 왔음을 보이고자 한다. 이를 통해 이 글은 맞춤의학 거버넌스에 대한 정책적 제언과 이론적 기여의 두 가지를 시도한다. 정책적 제언과 관련해서 이 글은 현재 정책 연구들이 역사적 다의성을 고려하지 않은 결과 각기 다른 대상들을 맞춤의학으로 설정하고 분석을 전개하고 있으며, 맞춤 의학을 보편적인 과학적 실재로 가정함에 따라 미국의 ELSI 연구 결과들을 한국 상황의 분석에 그대로 적용하고 있음을 지적한다. 이론적 기여와 관련해서 이 글은 맞춤의학과 같은 신기술에 결부되는 정치적 함의를 검토할 수 있는 도구로 '기표-정치(signifiant-politics)'의 개념을 제시한다. 하나의 용어 단일한 기표가 다양한 의미체계 안에서 서로 다른 의미로 사용되는 현상은 이전에 세상에 존재하지 않던 새로운 기술과학이 혁신을 통해 등장하였을 때 관찰되는 것으로, 그를 지시하는 기표로서 언어가 갖는 본질적 결여가 파생한 결과로 볼 수 있다. 신기술 분야에서 정책결정과 거버넌스가 중요한 것은 이 이유 때문이다. 신기술정책은 바로 이러한 기표의 무한한 흐름과 미끄러짐을 정박(碇泊)시키는, 의미의 고정점이자 기표의 누빔점(point de capiton, quilting point)이 된다는 점에서 상징계에서 중대한 의미를 지닌다. 이 사례연구에서 볼 수 있었듯이, 기술정책 등의 사회적 합의가 누빔점을 제공하기 이전까지 신기술의 기표가 갖는 의미의 미끄러짐을 활용하는 행위자들의 특징을 기표-정치(signifiant-politics)라고 부를 것을 조심스럽게 제안하고자 한다.
본 연구는 조사연구의 과정에서 활용 가능한 공간분석의 유용성을 지리정보시스템(GIS)과 공간적 이질성을 고려하는 지리적 가중 회귀분석(GWR)을 통해 탐색한다. 많은 사회현상은 공간적 차원을 포함하고 있으며, GIS, GPS 단말장치, 온라인 위치기반 서비스의 발달로 위치정보의 수집과 활용이 용이해짐에 따라 조사연구의 과정에서 공간정보를 활용하는 분석이 이전보다 훨씬 더 용이해지고 있다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석은 공간적 의존성을 분석하지 못한다. GWR 분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법으로서, 공간적으로 근접한 사례들은 유사성을 가진다는 가정에 따라 지리적 가중함수를 활용한다. A 기초자치단체 주민들을 대상으로 한 조사연구 자료를 공간정보와 결합시킨 후 간단한 행정만족도 모형을 추정해 본 결과, 지리적 가중 회귀분석은 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시키는 것으로 나타났다. GWR 결과를 GIS와 결합시켜 독립변수 효과의 공간적 변이를 시각화시켜 봄으로써, 변수들의 효과와 관계를 더 자세하고 풍부하게 이해할 수 있다. 나아가서 이 기법은 특정 변수의 효과가 예외적으로 낮거나 높은 지역을 더 쉽게 밝혀냄으로써 정책방안을 모색하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다.
본 연구는 외국인직접투자가 투자 대상 기업 및 동일 산업 내 다른 국내기업들의 생산성에 미치는 효과를 분위회귀(quantile regression)모형으로 분석하였다. 분석 결과, 제조업에서는 외국인직접투자가 투자 대상 기업에 통계적으로 유의한 양(+)의 생산성 효과를 가지며, 특히 생산성이 높은 기업군일수록 생산성 향상효과가 큰 것으로 나타났다. 또한 외국인직접투자는 동일 산업에 속한 국내기업들 중 생산성이 낮은 기업군에는 통계적으로 유의한 양(+)의 생산성 파급효과를 갖는 반면, 생산성이 높은 기업군에는 통계적으로 유의하거나 유의하지 않은 음(-)의 파급효과를 갖는 것으로 나타났다. 서비스업에서는 외국인직접투자 대상 기업이나 동일산업 내 국내기업들 모두 통계적으로 유의한 생산성 효과가 명확히 나타나지 않았다. 이러한 분석 결과는 외국인직접투자가 국내기업의 생산성에 미치는 효과가 기업의 생산성 수준에 따라 이질적(heterogeneous)이며, 통상적인 평균회귀(mean regression)모형 외에 분위회귀모형을 활용해 외국인직접투자가 생산성 분포에 미치는 효과(distributional effects)를 분석할 필요가 있음을 나타낸다. 또한 외국인직접투자의 생산성 향상효과를 극대화하기 위해서는 단순한 투자유치를 넘어 기업의 생산성 수준에 따른 외국인직접투자의 이질적 효과를 감안한 보완적 전략이 필요함을 시사한다.
온실의 환기연구를 위한 CFD 시뮬레이션 모델에 토마토 작물을 설계함에 있어서 우선적으로 작물군의 기하학적 형상 설계 및 이의 공기 항력계수를 찾고자 하였다. 작물군 형상을 간단한 형태의 공기투과성 매체로 설계하고 이의 공기저항의 물리적 특성을 풍동실험을 통하여 구하였다. 토마토 작물군과 작물군 사이에서 측정된 값과 작물군 중앙부에서 측정되어진 값들을 분리하여 계산하여 된 결과 공기저항값인 항력계수 $C_d 값은 각각 0.2551와 0.2621로 나타났다. 최종적으로 이들의 평균값인 0.26을 Fluent CFD 프로그램의 작물군 공기투과성 매체의 x, y, z축의 내부저항값으로 입력되었다. 이 실험결과를 이용하여 전산유체역학 (CFD)을 이용한 시설내 작물군이 존재하는 경우의 온실 환기연구를 효과적으로 수행할 수 있게 되었다. 또한 풍동을 이용한 작물의 공기저항 연구를 위한 실험방법을 개발하여 앞으로도 다양한 작물들을 대상으로 공기유동의 물리적 특성연구를 수행할 수 있게 되었다.
지리가중회귀 모델(GWR)은 국지적으로 이질적인 부동산 가격을 추정할 수 있는 도구로 폭넓게 활용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 GWR은 공간적으로 이질적인 가격결정요인의 선택이나 국지적 추정에서의 관측치 수의 제한 등과 같은 한계를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 최근 주목받고 있는 지리가중라소 모델(GWL)을 이용하여 국지적으로 다양한 부동산 가격결정요인들을 탐색하고, 부동산 가격 추정에 있어서 GWL 모델의 적용가능성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 서울시 아파트 가격을 대상으로 OLS, GWR, GWL의 헤도닉 모델을 구축하였으며, 모델의 설명력, 예측력, 다중공선성 측면에서 이들을 비교 분석하였다. 그 결과, 전역적 모델에 비해 국지적 모델이 전체적인 설명력, 예측력이 우수한 것으로 나타났으며, 특히 국지적 모델 중 GWL 모델은 다중공선성 문제를 자동적으로 해결하면서 공간적으로 이질적인 가격 결정요인 집합들을 도출하였고, 다른 모델들에 비해 상당히 높은 설명력과 예측력을 보여주고 있다. 본 연구에서 적용한 GWL 모델은 고차원의 데이터셋에서 유의미한 독립 변수들을 효율적으로 선정하는데 직접적인 도움을 줌으로써 부동산과 같이 대용량의 복잡한 구조를 가진 공간 빅데이터를 위한 유용한 분석 기법으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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