본 연구는 1997년 이후부터 2022년까지 한국연구재단에 등재된 학술문헌을 '엔젤투자' 와 '엔젤투자자' 그리고 '엔젤투자유치' 의 키워드로 검색하여 조사된 문헌들을 연도, 연구주제, 연구방식, 연구대상, 연구방법의 분류를 통해 국내 엔젤투자에 대한 체계적 문헌고찰을 실시하였다. 본 연구를 통해 국내에서 엔젤투자를 주제로 한 연구현황을 분석하여 해외연구대비 상대적으로 부족한 분야의 주제를 제시하였다. 또한, 엔젤투자 연구의 체계적 확장을 위한 연구방향과 관련한 사회과학적 이론을 제시하였다. 그리고 마지막으로 엔젤투자 분야의 연구 활성화를 위해 어떤 부분들이 필요할지 시사점을 제시하였다. 본 연구로 수집된 문헌들을 분석한 결과 국내의 엔젤투자 관련 연구주제는 엔젤투자자의 특성, 벤처창업기업, 제도 및 정책, 엔젤투자의사, 엔젤투자 유형 등에 초점을 두고 있었으며, 향후 연구에서는 엔젤투자 성과분석, 엔젤투자의 사례연구, 그리고 국내 엔젤투자 규모의 성장과 활성화에 도움이 될 수 있도록 연구의 확장이 필요하다는 결론을 도출하였다. 또한, 벤처창업기업, 엔젤투자 유형, 엑설러레이터, 벤처캐피탈, 제도 및 정책 등 특정 변수에 초점을 둔 연구에서 벗어나 크라우드펀딩, 투자수익률 등 엔젤투자에 관련된 다양한 변수관계를 연구 할 필요가 있다. 특히, 앞으로 엔젤투자 성과를 예측하고 해석하는 데 중요한 역할을 하는 다양한 독립변수들과의 관계를 더 자세히 탐구하는 연구가 더욱 필요하다. 또한, 엔젤투자와 투자 의사결정에 영향을 미치는 다양한 변수들에 대한 이론적 구조를 분석하여 이러한 구조에 대한 질적 및 양적연구가 다방면으로 활성화 될 필요가 있다. 본 연구를 통해 향후 엔젤투자 분야에서 보다 다양한 연구가 진행되길 기대하며, 이러한 연구결과들은 국내 엔젤투자의 활성화에도 기여할 수 있을 것이다.
국제사회는 IPCC를 중심으로 SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오를 새로운 온실가스 변화 경로로 채택하고, 신기후변화 시나리오 기반으로 다양한 규모와 형태로 기후변화를 전망하고 분석하고 있다. 국립농업과학원은 이러한 국제적 동향을 반영하고 농업부문 기후변화 적응대책 지원을 위한 노력의 일환으로 신규 온실가스 경로에 기반한 한반도 상세(1km) 기후변화 시나리오를 산출하였다. 본 논문은 2022년 "국가 기후변화 표준 시나리오" 로 인증받은 국립농업과학원의 SSP 기후변화 시나리오 자료를 소개하고, 기후변화 전망 결과를 보여주고자 한다. 한반도의 미래 기후 변화에 대한 전망 정보를 생산하기 위해 CMIP6에 참여한 18개의 GCM 모형에서 생산된 전지구 규모의 기후 자료를 과거기간(1985-2014)과 미래기간(2015-2100)에 대해 수집하고, 1km 격자형 한반도 전자기후도와 SQM 방법을 이용하여 한반도 영역에 대해 통계적 상세화를 수행하였다. 21세기 후반기(2071~2100년), 한반도의 연평균 최고, 최저기온은 온실가스 배출 정도에 따라 각각 2.6~6.1 ℃, 2.5~6.3 ℃ 상승하고, 연강수량은 21.5~38.7 % 상승하는 것으로 전망되었다. 저탄소 시나리오(SSP1-2.6)의 경우 기온과 강수량 상승이 적게 나타나, 탄소 배출을 감축하는 경우에 상승 폭을 억제할 수 있을 것으로 전망되었다. 21세기 후반기의 우리나라 평균 풍속과 일사량은 상대적으로 현재 대비 미래에 큰 변화가 없을 것으로 전망하고 있다. 이 자료는 기후변화에 따를 미래의 불확실성을 이해하고 기후변화 적응을 위한 합리적인 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.
2023년 4월에 양강지풍의 영향으로 영동지역에 위치한 강릉에 산불이 발생하였다. 본 연구에서는 강릉 WUI (Wlidland-Urban Interface) 산불 소유역을 대상으로 식생회복에 따른 침식률을 평가하고자, GIS 기반의 RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation)와 SEMMA (Soil Erosion Model for Mountain Areas)를 이용하였다. WUI 화재 소유역은 고도의 범위가 10-30m로 낮으며, 사면의 평균경사는 10.0±7.4°로 준경사면 (general slope)에 해당한다. 토성은 유기물 함량이 높고, 토심이 깊은 양질사토(loamy sand) 이었다. 산불 이후 구곡부(gully)에서 초본층이 왕성하게 재생함에 따라, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)가 최대 0.55에 이르렀다. 침식률 모의 결과 RUSLE은 0.07-94.9 t/ha/storm의 범위이었고, SEMMA는 0.24-83.6 t/ha/storm의 범위를 보였다. RUSLE는 SEMMA보다 평균침식률을 1.19-1.48배 과다 예측하였다. 소나무 화재목이 분포하고, 경사가 급한 중부사면에서 침식률이 크며, 초본층의 회복이 빠른 구곡아래 와지(hollow)에서 상대적으로 낮은 침식률을 보였다. SEMMA는 화재 사면의 NDVI가 0.25(Ic=0.35) 이하인 특정 식생피복에서 급격히 증가하는 침식민감도를 보였다. 유기물 함량이 높고 자연 식생의 회복이 빠른 준경사면은 급경사면에 비해 침식률이 상대적으로 작았다. WUI 산불 지역은 집중호우에 의한 토사재해로 후속적인 물·인적 피해가 예상됨에 따라, 본 연구 결과는 화재 이후 응급대처의 시행을 위한 목표 관리 및 의사 결정의 기초자료로 활용될 것이다.
본 연구는 중등 과학교사들이 생각하는 과학기술 관련 위험교육 실태와 교육 요구를 조사하고자 총 366명의 중등 과학교사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학기술로 인해 발생할 수 있는 위험을 위험지각, 위험평가, 위험관리 측면에서 교육해 본 적이 있는 교사보다 그렇지 않은 교사들이 더 많았다. 교사들이 지도해 본 위험으로는 지구온난화가 가장 많았으며, 지진, 인공지능, 교통사고가 그다음으로 많이 다루어졌다. 둘째, 교사들은 자신이 2022 개정 과학과 교육과정의 성취기준에 과학기술로 인해 발생할 수 있는 위험이 포함되어 있다는 것에 대한 이해가 부족하다고 인식하였으나 가르칠 준비는 되어 있다고 생각하였다. 셋째, 교사들은 위험관리, 위험평가보다 위험지각에 대한 자신들의 이해도가 높다고 인식하였다. 넷째, 교사들이 받은 위험에 대한 연수 경험은 매우 적었으며 위험지각에 비해 위험평가와 위험관리에 대한 연수 경험이 있는 교사의 수가 더 적었다. 교사들이 경험한 연수로는 실험실 안전교육이 가장 많았다. 다섯째, 교사들은 위험교육의 10가지 목표에 대한 자신들의 역량이 높지 않다고 인식하고 있었다. 중학교 교사, 통합과학교육 전공 교사의 경우 상대적으로 자신들의 역량을 높이 평가하였다. 여섯째, 다수의 교사들이 학교 과학교육에서 위험을 다루는 것에 대해 중요하게 생각하고 있었다. 또한 정보 활용, 의사 결정 역량, 대중매체의 영향평가 순으로 중요하다고 생각하였으며, 실천역량, 정보활용, 위험특성영향평가 순으로 교육이 시급하다고 응답하였다. 일곱째, 위험교육의 10가지 목표별 교육요구도 우선순위를 도출한 결과, 실천역량, 위험특성의 영향평가, 위험평가방법에 대한 평가가 각각 1, 2, 3위로 나타났다.
이 사례보고의 목적은 1) 대구광역시의 코로나바이러스감염증-19 감염병 위기 대응 사례를 통해 지역사회의 감염병 대응 전략과 성과를 분석하고, 2) 거버넌스 이론과 감염병을 이용한 대응 거버넌스 프레임워크를 활용하여 이번 사례를 해석하는 것이다. 3) 향후 지역사회 감염병 발생에 대비하기 위한 전략적 모델을 제안하고자 하는 것이다. 연구자의 참여적 관찰, 대구광역시 코로나바이러스감염증-19 백서, 대구광역시의사회 코로나바이러스감염증-19 백서, 국내외 거버넌스에 관한 문헌고찰, 행정자료를 통해 대구광역시의 감염병 위기 대응 사례를 분석하였다. 연구자의 참여관찰과 문헌고찰을 통해 1) 대구광역시 감염병 위기 대응을 위한 리더십 및 지휘체계 확립, 2) 범시민대응위원회를 통한 시민참여 및 소통전략, 3) 시민 간 협력 대구시 및 민관의료기관 거버넌스, 4) 대구광역시의료협회, 메디시티대구협의회, 민간 전문가의 참여와 소통을 통한 의사결정 및 위기대응, 5) 증상모니터링 및 환자 중증도 분류 전략 6) 효과적이고 효율적인 의료 대응 역량, 7) 지역 감염병 위기대응 정보시스템 구축 및 활용을 위한 전략 및 시사점을 도출하였다. 이 연구 결과는 시민, 민간 전문가, 지역사회의료기관 등이 참여하는 지역사회의 협력적 거버넌스가 감염병 위기에 효과적으로 대응하기 위한 핵심 요소임을 실증적으로 보여주었다.
목적: 국가별 감염병 대응 역량을 분석하여 이를 바탕으로 우리나라의 감염병 관리 대응에 대한 개선점을 찾아보고자 한다. 방법: 본 연구에서는 첫 번째로 2022년 WHO가 공개한 전 세계 96개국 SPAR 점수로 코로나19 감염병 대응 역량을 국가별로 분석하였다. 둘째, Our World in Data와 글로벌보건안보지수(GHSI)를 활용하여 각국의 구체적인 코로나19 방역 성과를 분석하였다. 결과: 첫째, 2021년 1월 24일의 방역강도 지수는 동남아시아 지부 방역이 67.6으로 가장 높아 강한 방역대책을 가지고 있었고, 아프리카 지부는 44.5로 가장 낮았다. 2022년 12월 31일의 방역강도 지수는 유럽이 11.6으로 대폭 낮아졌다. 둘째, SPAR 지표가 인구 백만명당 총환자수에 미친 영향 요인은 국가 실험실(C4)로 p=.027이고, 인구 백만명당 총사망수에 미친 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.005, 위험 의사소통 및 지역사회 참여(C10) p=.040이었다. 1인당 GDP의 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.009이고, GHSI에 미친 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.002이었다. 결론: 이상의 연구결과로 감염병 역량 정도를 각 국가가 자체평가한 결과인 SPAR가 코로나19의 누적 환자수를 낮추거나 방역강도를 결정하는 것과 연관성을 발견하기 어려웠지만 사망율과 GHSI, 국민소득 등과는 일정 부분 영향을 받은 것으로 판단이 된다. 향후 우리나라의 감염병 관리 대응에 대한 개선점은 향후 미지의 신종감염병이 발생했을 때를 대비하여 JEE 혹은 GHSI 등과 같은 보다 과학적이고 신뢰성 높은 데이터를 중심으로 대응역량을 분석하여 사회·경제적 비용 감소 효과를 절감할 수 있는 방역대책 수립이 필요하다. 이를 기초로 공중보건학적 국가 위기에 대응하여 전문가 그룹을 중심으로 한 콘트롤타워의 주도적인 의사결정과 효과적 보건 의사소통도 요구된다.
부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.
본 연구의 목적은 2015 개정 교육과정 고등학교 기술·가정 교과서에서 '사랑과 결혼', '부모됨의 준비', '임신 중 생활과 출산', '자녀 돌보기', '가족 문화와 세대 간 관계'의 내용요소에 해당하는 활동과제에 반영된 관계형성능력, 실천적문제해결능력의 교과역량을 분석하는 데 있다. 분석 대상은 고등학교 기술·가정 교과서 12종의 활동과제 330개이다. 분석 준거로 관계형성능력의 하위요소는 다양성의 존중, 배려와 돌봄, 가족관계와 공동체 의식, 공감능력, 갈등관리, 의사소통으로, 실천적문제해결능력의 하위요소는 실천적 추론, 의사결정, 가치판단, 비판적 사고, 실행력으로 선정하였다. 분석 준거를 기반으로 두 차례의 분석과 가정교육 전문가 2인의 검토를 거쳐 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째 핵심개념 '발달', '관계' 관련 교과서 활동과제에 반영된 교과역량을 분석한 결과, 모두 관계형성능력의 하위요소 반영비율은 실천적문제해결능력보다 상대적으로 높았고, 갈등관리, 의사결정의 반영비율이 가장 낮게 나타났다. 핵심개념 '발달'은 가족관계와 공동체 의식, 비판적 사고 반영 비율이, 핵심개념 '관계'는 배려와 돌봄, 비판적사고의 반영 비율이 가장 높게 나타났다. 둘째, 각 교과역량별 하위요소들이 다양하게 반영된 교과서 활동과제 사례들은 관계형성능력의 경우, 다양한 생각과 감정을 이해하고 상호 돌봄 및 건강한 가족관계를 유지하는 역량을 키울 수 있는 활동과제 형태였다. 실천적문제해결능력의 경우, 학생들이 접하는 실생활의 문제를 해결하기 위하여 근저에 깔린 사회문화적 배경을 객관적으로 분석하고, 다양한 대안을 탐색한 후 자신의 삶에서 주체적으로 실천해볼 수 있는 형태였다.
Although surgery was the standard treatment for early gastrointestinal cancers, endoscopic resection is now a standard treatment for early gastrointestinal cancers without regional lymph node metastasis. High-definition white light endoscopy, chromoendoscopy, and image-enhanced endoscopy such as narrow band imaging are performed to assess the edge and depth of early gastrointestinal cancers for delineation of resection boundaries and prediction of the possibility of lymph node metastasis before the decision of endoscopic resection. Endoscopic mucosal resection and/or endoscopic submucosal dissection can be performed to remove early gastrointestinal cancers completely by en bloc fashion. Histopathological evaluation should be carefully made to investigate the presence of risk factors for lymph node metastasis such as depth of cancer invasion and lymphovascular invasion. Additional treatment such as radical surgery with regional lymphadenectomy should be considered if the endoscopically resected specimen shows risk factors for lymph node metastasis. This is the first Korean clinical practice guideline for endoscopic resection of early gastrointestinal cancer. This guideline was developed by using mainly de novo methods and encompasses endoscopic management of superficial esophageal squamous cell carcinoma, early gastric cancer, and early colorectal cancer. This guideline will be revised as new data on early gastrointestinal cancer are collected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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