최근의 4차 산업혁명은 디지털 전환에 따른 변화를 가속화하고 있다. 이러한 추세에 따라 기존의 창업 패러다임이 변화하고, 새로운 기술과 창조적인 아이디어에 의한 신규 비즈니스 모델이 등장하고 있다. 또한, 온라인 멘토링(e-mentoring), 역 멘토링(reverse mentoring), 그룹 멘토링, 다중 멘토링(Multiple mentoring) 등 멘토링 관계 및 환경의 다양성도 증가하고 있다. 하지만, 창업 현장에서 주로 활동하고 있는 5060세대 대부분의 멘토는 그동안 자기 경험과 전문성에 기반하여, 멘티에게 많은 도움을 줄 수 있었지만, 새로운 기술과 환경에 대한 이해도 및 경험 부족으로, 변화하는 환경에 대응하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 변화에 잘 대처하기 위해서는 새로운 기술과 환경에 대한 이해도를 높이기 위해 끊임없이 공부해야 하며, 최신 기술을 습득하고 적용해 나가야 한다. 또한 멘토링 관계와 환경의 다양성에 대한 이해와 존중을 갖추어야 하고, 이를 적극적으로 활용하여 멘토링의 효과를 극대화할 수 있어야 한다. 그리고 멘토는 멘티의 성장과 발전에 직접적으로 영향을 미치는 존재임을 인식하고, 끊임없이 새로운 지식과 기술을 습득하여 전문성을 유지하고 발전시켜야 하며, 자신의 지식과 경험을 잘 정리하여 멘티에게 적극적으로 전달해야 한다. 이에 본 연구에서는 멘토링이 멘토의 개인학습 및 자기효능감을 통해 멘토의 직무만족도에 미치는 영향 관계에 대해서 실증적으로 분석하고자 했다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 멘토링의 기능 중 경력 기능과 역할 모델링은 매개변수인 개인학습 및 자기효능감과 종속변수인 직무만족도에 대하여 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 심리·사회적 기능은 개인학습에 대해서는 긍정적인 영향을 미치지만, 자기효능감과 직무만족도에 대해서는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그리고 매개효과를 분석한 결과, 경력 기능에 대해서는 매개효과가 모두 확인되었으며 역할모델링에 대해서는 자기효능감의 매개효과만이 확인되었다. 본 연구를 통해 멘토링이 직무만족도, 개인학습 및 자기효능감을 촉진하는 중요한 요소이며, 멘토의 만족도를 높이는 요인으로 개인학습과 자기효능감을 확인하였다는 점과 멘토링에 관한 연구의 초점을 멘티에서 멘토로 옮겨 멘토링이 멘토에게 미치는 영향을 연구하였다는 점에서 학술적 및 실무적으로 의미 있는 연구라 할 수 있을 것이다.
최근 정부와 공공의 역할만으로 사회문제를 모두 해결하기에는 한계가 있어서, 시장에서 영리 조직의 효율성이나 효과성을 통해 사회문제를 해결하면서 성장하는 것을 목표로 하는 소셜벤처의 필요성이 증대되었다. 이러한 배경하에 국내 스타트업 생태계에서도 소셜벤처 창업이 증가하면서 소셜벤처 투자자인 임팩트 투자자에 대한 관심도 증가하고 있다. 따라서, 본 연구는 임팩트 투자자의 투자 결정에 있어서 인지과정과 의사결정 환경에 따른 판단 정보의 타당도와 가중치를 객관적으로 분석하고자 판단분석기법을 활용하였다. 연구 진행을 위한 세 가지 분류로 첫째, 투자자로서 재무적 이익과 회수 가능성 판단을 위한 초기투자단계에서의 투자 우선 순위, 둘째, 사회에 미치는 영향과 파급력, 그리고 소셜벤처의 상생과 연대를 위한 창업가(팀)의 정치적 기술, 셋째, 임팩트투자펀드 조성 목적에 부합하는 소셜벤처기업의 소셜미션으로 구성하였다. 연구 결과 첫째, 임팩트투자자의 투자결정의 우선 순위는 창업가(팀)의 전문성, 창업가(팀)의 성공시의 잠재적 수익률, 창업가(팀)의 소셜미션인 것으로 나타났다. 둘째, 임팩트투자자가 투자결정요인에 대하여 판단하는 인식이 획일적이기보다는 투자 결정 요소가 제각각 다르며, 비중을 두는 정도에 있어서도 생각의 차이가 있다는 것이다. 셋째, 임팩트투자의 다양한 투자결정 요인에서 '창업자(팀)의 네트워킹 능력', '창업자(팀)의 사회적 통찰력', '창업자(팀)의 대인관계 영향력은 다른 4개의 요인보다 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구를 통해 실무적 기여점은 소셜벤처기업들이 투자 유치과정에서 임팩트투자자의 투자결정요인이 무엇인지 이해를 돕고, 소셜벤처 투자자에게는 임팩트투자자의 판단사례와 분석을 참고하여 투자결정의 질적 제고를 기대할 수 있다. 학술적 기여점은 임팩트 투자자의 투자 우선 순위와 비중 차이를 실증적으로 규명하였다는 것이다.
본 연구에서는 맥락을 중요시하는 수업 절차를 제안하고, 과학 수업을 진행하여 어떠한 효과가 있는지 살펴보고자 하였다. 과학지식과 관련이 있는 다양한 맥락 중에서 발견의 맥락과 실생활 맥락을 중심으로 수업을 설계하기 위한 수업 절차를 개발하였다. 맥락중심설계와 이를 적용한 프로그램에 대하여 전문가의 내용 타당도 검증 후 수업을 진행하였고, 학생들의 반응을 확인하였다. 수정·보완을 거쳐 완성된 수업 설계의 최종안은 다음과 같다. 맥락중심설계를 4단계 PEAS(1단계 - 맥락 제시하기(Presentation), 2단계 - 맥락 탐색하기(Explore), 3단계 - 맥락 적용하기(Adapt), 4단계 - 정리하기(Share & Synthesize)) 절차로 제시하였다. 과학지식이 어떠한 사회적·역사적 맥락에서 생성되었는가(발견의 맥락)부터 실생활에서 어떻게 활용되고 있는가(실생활 맥락)까지 폭넓게 다룸으로써 단편적인 지식 습득에만 치우치지 않고, 과학지식의 전반적인 흐름을 경험할 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있다. 새롭게 제안한 수업 절차에 대한 이해를 돕고, 그 효과를 확인해보고자 5학년 2학기 '재미있는 나의 탐구', 2. 생물과 환경 단원을 선정하여 프로그램을 개발하였다. 연구 결과, 맥락중심설계를 적용한 초등과학 프로그램은 학생들의 자기주도적 학습능력 향상에 효과적이었고, 특히 내재적 동기 영역에서 효과가 두드러졌다. 학생들은 과학지식과 관련된 발견의 맥락과 실생활 맥락을 경험하면서, 과학 학습에 능동적으로 참여하고자 하는 욕구가 생겼고, 이것이 적극적인 학습 효과를 이끌어내는 데 필수적인 조건이 되면서 의미 있는 학습이 일어날 수 있는 선순환 고리가 만들어졌을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 도출된 시사점을 바탕으로 다양한 영역 및 내용을 대상으로 맥락중심설계를 적용한 프로그램을 개발할 수 있을 것이다.
연구배경: 본 연구는 의료질평가지원금 drug utilization review (DUR) 평가지표 도입 전·후의 DUR 점검률 및 의약품 중복처방 예방률 변화 차이를 비교하여 DUR 평가지표의 도입과 안전한 의약품 사용 간의 효과성을 파악하고자 한다. 방법: 본 연구는 2018년 건강보험심사평가원(Health Insurance Review and Assessment Service) DUR 자료(DUR 평가지표 도입 전)와 2023년 의료질평가지원금 평가 결과 산출 자료(DUR 평가지표 도입 후)를 활용하였다. 종속변수는 DUR 평가지표로, DUR 점검률과 의약품 중복처방 예방률 지표를 활용하였다. 독립변수는 DUR 평가지표 도입 여부이며, 통제변수는 의료기관 단위변수로, 종별 구분, 설립 구분, 소재지, DUR 청구 software 업체, 병상 수를 선정하였다. 결과: DUR 평가지표 도입 전·후의 의약품 중복처방 예방률 변화 차이를 분석한 결과, DUR 평가지표 도입 전·후의 의약품 중복처방 예방률은 통계적으로 유의미한 차이가 있었으며, DUR 평가지표 도입 후 의약품 중복처방 예방률이 유의미하게 증가하였다. 결론: 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, DUR 시스템의 지속적인 평가 진행이 필요하다. 본 연구를 통해 DUR 평가지표 도입 후 의약품 중복처방 예방률이 유의하게 증가한 것을 확인하였다. 따라서 DUR 시스템의 효과를 계속해서 검토하고 의약품 사용의 안전성을 확대하기 위해 DUR 시스템의 지속적인 평가 진행이 필요할 것으로 판단된다. 둘째, DUR 시스템 정보를 활용하는 의료기관과 이를 관리하는 기관과의 협력 파트너십 구축이 필요하다. 의료기관의 적극적인 DUR 점검 참여와 관리기관의 다각적인 지원을 바탕으로 공동의 노력과 협력이 이루어진다면, DUR 시스템의 활성화를 통해 안전한 의약품 사용을 보장하고 국민건강을 보호하며, 의료의 질적 수준 향상을 불러올 것으로 판단된다.
코로나 바이러스의 글로벌 팬데믹 여파로 인해 사회적으로 건강관리의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이러한 변화의 영향으로 국내 제약회사들은 정기적인 의약품 배달 서비스, 즉 의약품 및 건강기능식품 구독 서비스를 도입하였다. 현재 이 시장은 지속적으로 성장하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 정기 서비스는 복용하지 않은 약이 남아 폐의약품이 증가하는 새로운 환경 문제를 야기한다. 폐의약품 관련하여, 환경부는 폐의약품을 일반 생활 쓰레기와 분리하여 수거 및 처리하도록 규정하였지만 실제로 이 규정이 충분히 이행되지 않는 것이 현실이다. 따라서, 본 연구는 폐의약품의 양을 줄이면서 건강관리를 촉진하는 규칙적인 약 복용 관리뿐만 아니라 약물 폐기에 대한 인식과 실천을 함께 향상하기 위한 서비스를 제안한다. 서비스 설계를 위한 사전조사로, 성인 51명을 대상으로 약 복용 습관 및 폐의약품 수거에 대한 인식을 확인하는 설문조사를 실시하였다. 허니콤 (Honey Comb) 모델을 기반으로 서비스 설계의 가이드라인을 만들고, 사전조사 결과와 서비스 디자인 방법론을 활용하여 서비스를 구체화하여 프로토타입을 제작하였다. 프로토타입의 사용성을 검증하기 위해, 1차 사용자 태스크 조사를 진행하여 프로토타입의 문제점을 파악하였고, 이를 개선한 후 서비스의 효과성을 확인하고자 성인 49명을 대상으로 2차 사용성 검증을 하였다. 사용성 검증은 SPSS Mac 버전 29.0을 사용하여 설문 자료분석을 실시하였다. 설문의 평가결과는 빈도분석 (Frequency Analysis)과 평가 항목 간의 연관성을 확인하기 위하여 스피어만 상관분석 (Spearmann Correlation Analysis)을 진행하였다. 본 연구는 의약품 구독 서비스 확산에 따른 폐의약품 문제에 대한 해결책을 제시하고자 하였으며, 지속가능한 디자인을 고려한 건강 관리 서비스에 대한 기초 연구로서 의의가 있다.
디지털 기술의 급속한 발달로 일하는 방식이 크게 변화하고 있으며, 종이 문서가 전자 문서로 대체되고 있다. 그러나 환경영향평가서는 환경영향평가법 시행령과 시행규칙에 따라 사업과 관련 있는 기관에 정해진 부수의 종이보고서를 제출해야 하고, 이렇게 종이보고서로 제출한 지 약 42년이 경과하였다. 국립생태원에서는 2022년도에 디지털 전환이라는 시대의 흐름에 따라 종이보고서를 전자문서로 검토하는 시스템을 도입하였다. 2022년에 접수하여 검토한 1,398건의 환경영향평가서를 대상으로 전자문서 검토에 따른 비용 절감과 탄소 배출저감 효과를 분석하였다. 전자문서의 검토로 직접적 영향을 받는 제1종 환경영향평가업체를 대상으로 만족도 설문조사를 실시하였으며 총 134명이 응답하였다. 전자문서 검토 효과 분석 결과, 비용은 연간 총 101,424,900원이 절감되고 탄소 배출은 약 59.7톤이 저감되는 것으로 나타났다. 만족도 설문조사 결과, 전자문서 검토가 매우 도움이 된다고 응답한 비율은 94.8%로 매우 높게 나타났고, 도움이 된다고 응답한 비율은 4.5%로 매우 긍적적이었다. 경제적 측면과 업무시간 단축에 도움이 된다고 응답한 비율이 각각 94.8%와 91.8%로 전자문서 검토의 긍정적 효과가 높게 나타났다. 환경영향평가법 시행령과 시행규칙의 개정으로 전자문서 검토를 실시하면 국가 전체적으로 비용 절감과 탄소 저감뿐만 아니라 행정 소요 시간 감소와 보관 공간 절약 등의 파급 효과가 발생할 것으로 예상된다. 디지털 전환 시대에 적합한 법과 행정의 신속한 변화가 필요하다.
목적: 이 연구의 목적은 거친 티타늄 표면에 형성된 Staphylococcus aureus 바이오필름에 대해 인도시아닌 그린을 활용한 광역학치료(photodynamic therapy; PDT)의 항미생물 효과를 평가하고, 이를 임상에서 널리 사용되는 다른 화학 처치 방법과 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 멸균된 거친 표면 티타늄 디스크에 S. aureus ATCC 25923을 접종한 후 48시간 동안 배양하여 바이오필름을 형성하였다. 실험은 대조군, 클로르헥시딘군(CHX), 테트라싸이클린군(TC), 인도시아닌 그린군(ICG), 인도시아닌 그린을 활용한 광역학치료군(ICG-PDT)으로 구분하여 진행하였다. 군에 따른 처리 후 세균을 배양하여 세균 수(colony forming unit; CFU)를 계산하고, 바이오필름을 공초점 현미경을 통해 분석하였다. 통계 분석은 CFU값을 로그값으로 변환한 후 분산 분석을 시행하였다. 결과: 모든 실험군은 대조군과 비교하여 유의한 항미생물 효과를 나타냈으며(P < 0.05), 특히 CHX, TC, PDT 군에서 90% 이상의 유의한 효과를 보였다(P < 0.01). CHX 군은 TC, PDT 군과 유의한 차이를 보이지 않았으나(P > 0.05), PDT 군은 TC보다 유의하게 효과적이었다(P = 0.035). 공초점현미경 상에서 PDT 군에서 사균의 비율이 더 높게 관찰되었다. 결론: 이번 연구를 통해 인도시아닌 그린을 활용한 광역학치료가 SLA 티타늄 표면에 형성된 S. aureus 바이오필름 제거에 있어 효과적임을 확인하였다.
클라우드 플랫폼을 이용한 빅데이터 처리기술의 발달로 위성영상과 같이 용량이 큰 자료에 대한 접근 및 처리와 분석이 최근 획기적으로 개선되고 있다. 본 연구에서는 그 플랫폼 중 하나인 Google Earth Engine (GEE) 기반의 전처리 완료된 Sentinel-1 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR) 위성영상 자료의 후방산란계수 값에 비교적 간단한 토양수분량 추출 방법인 Change Detection Method를 적용하여, 2015~2023년의 국내 용담댐 유역 내 6개 관측소 지점 및 유역 평균에 대한 지표 토양수분량을 산정 후 실측과의 상관성 분석 및 GEE의 활용성을 검토하였다. 그 결과 SAR 위성영상 자체의 지표 측정 정확도와 자료간 특성 변동 등으로 인해 유역 내 관측소별 일부구역에 대해 산정한 지점 지표 토양수분량은 VH와 VV 편파에서 모두 0.1~0.3 수준의 낮은 상관성이 확인된 반면, 유역 전체 면적에 대한 평균 SAR 후방산란계수 값 추출 및 이동평균으로 자료의 불확실성 및 변동성을 완화시킨 유역 평균 지표 토양수분량은 0.5 수준의 향상된 결과를 보였다. 이렇게 GEE를 활용하여 산정된 토양수분량의 결과는 SAR 자료의 전처리에 있어 직접적으로 원하는 분석을 수행하지 못하는 제한점은 있지만, 방대한 위성영상 자료를 효율적으로 처리하여 장기간의 유역 평균과 같은 넓은 범위의 토양수분량을 산정, 평가해 볼 수 있다는 점에서 그 활용성을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 국내 여러 지점의 지표 토양수분량 관측자료와 연계해 주요 댐 유역의 평균지표 토양수분량 장기 변화 파악 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목적 수술 후 발생하는 기관지늑막루에 대한 bronchial occluder device (이하 BOD)의 유용성 및 효과성을 평가하고자 한다. 대상과 방법 2009년도부터 2019년까지 폐암 및 폐결핵으로 수술 후 발생한 7명의 기관지늑막루 환자들 중에 BOD 치료를 실시한 6명의 환자를 대상으로 하였다. 폐암 환자가 5명, 폐결핵 환자는 1명이었다. 남자가 5명, 여자가 1명이었으며 59세에서 74세(평균: 69세)이었다. 진단은 전산화단층기관지 촬영과 기관지내시경으로 실시하였다. 시술은 진단 후 1주에서 2주 사이에 실시하였다. 치료에 사용된 BOD의 기술적 성공 및 임상적 성공을 평가하였다. 시술 후 임상적 치료 효과와 생존 기간 및 부가적인 치료에 대하여 알아보았다. 결과 총 6명 환자 모두에서 시술을 성공적으로 실시하였다. 임상성공 5명에서 있었고, 1명에서는 임상부분성공이 있었다. 임상실패한 경우는 없었다. 기구의 이동이나 천공의 합병증은 없었다. 2명은 전산화단층기관지 촬영으로, 4명은 기관지내시경으로 기관지늑막루를 진단하였다. 수술은 폐엽절제술(lobectomy) 2명, 폐이엽절제술(bilobectomy) 2명, 그리고 전폐절제술(pneumonectomy) 2명이었다. 수술 후 진단까지 걸린 시간은 1개월에서 34개월(평균: 10개월)이었다. 4명(59~103일: 평균 80.5일)은 사망하였고 2명(313일, 3331일)은 생존하였다. 사망 원인이 2명은 기저질환의 악화, 1명은 폐부종 및 흉수, 1명은 폐렴이었다. 한 명에서 부가적인 카테타 배액술, 2명에서 흉관 삽입을 유지하였다. 결론 폐절제 수술 후 발생할 수 있는 기관지늑막루 치료에 있어서 BOD는 유용하고 효과적인 치료 방법이다.
Plasma disruption in tokamak experiments is a challenging issue that causes damage to the device. Reliable prediction methods are needed, but the lack of full understanding of plasma disruption limits the effectiveness of physics-driven methods. Data-driven methods based on supervised learning are commonly used, and they rely on labelled training data. However, manual labelling of disruption precursors is a time-consuming and challenging task, as some precursors are difficult to accurately identify. The mainstream labelling methods assume that the precursor onset occurs at a fixed time before disruption, which leads to mislabeled samples and suboptimal prediction performance. In this paper, we present disruption prediction methods based on anomaly detection to address these issues, demonstrating good prediction performance on J-TEXT and EAST. By evaluating precursor onset times using different anomaly detection algorithms, it is found that labelling methods can be improved since the onset times of different shots are not necessarily the same. The study optimizes precursor labelling using the onset times inferred by the anomaly detection predictor and test the optimized labels on supervised learning disruption predictors. The results on J-TEXT and EAST show that the models trained on the optimized labels outperform those trained on fixed onset time labels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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