본 연구는 마약중독에서 탈출하여 회복의 길을 걷고 있는 회복자 5명에 대한 질적 사례연구이다. 마약 중독자들의 회복과 그 내용에 대한 이해는 사회적 실천적 효용성이 있음에도 불구하고 개인들의 지극히 사적이고 민감한 주제를 다루기 때문에 질적연구 방법이 적합하다. 연구자들은 질적연구 방법 중 질적 사례연구방법으로 접근하였으며, 심층면담을 수행하여 자료를 구성하였다. 자료는 Creswell(2007)이 제안한 사례 내 사례 간 주제분석 방법으로 분석하였다. 사례 내 분석에서는 연구참여자들의 개별적인 사례를 기술하고 그들의 경험과 중독, 탈중독 과정의 주요 문제점들을 파악하였다. 사례 간 분석에서는 사례 내 분석을 토대로 마약중독 회복경험 전체에서 나타나는 유사한 주제들을 결집하여 공통주제로 전환하였다. 5명의 개별사례에서 마약중독 회복과 관련하여 총 19개의 주제를 도출했고, 이를 공통성 차원에서 결집한 결과, 첫째, 현실감각의 회복, 둘째, 자기실존 양식 떠안기, 셋째, 사회적 관계 속에서 자기 재구성, 넷째, 자기애의 4가지 공통주제를 발굴했다. 연구결과와 논의에 근거하여 마약중독자의 회복과 재활에 기여할 수 있는 실천차원에서의 제언을 하였다.
본 논문은 인간의 다양한 활동이 펼쳐지고 있는 공간과 장소의 특징에 따른 유기적 관계의 현상을 살펴보는데 목적을 갖고 있다. 그에 따른 인간의 다양한 경험의 확산과 상호구축망을 형성하는 공간과 장소의 상호작용은 개인 또는 집단적 경험의 확장성을 마련하는 계기를 조성한다. 인간 활동의 상호작용을 이끌어내는 공간과 장소는 다양하게 표출되고 있다. 특히, 국내 여행프로그램을 통해서 공간과 장소의 표현방식은 다양한 '경험의 장'으로 확산되고 있는 추세이다. 그에 따른 여행프로그램의 구성과 표현방식은 기존의 기행적 스타일을 벗어나 생각하고, 사고할 수 있는 '체험의 장' 문화의 형성을 통해 공간과 장소가 단순한 경험이 아닌 사유의 대상으로 변모되고 있다. 그러므로 본 연구에서는 MBC 플러스 채널의 <어서와 한국은 처음이지?> 여행 프로그램을 통해서 표출되고 있는 공간과 장소성이 갖고 있는 체험을 통해서 표출되는 사회문화적 관점에서의 특징을 살펴보았다. 본 연구의 스토리 전개구성 분석결과는 공간과 장소의 체험은 음식과 커뮤니케이션의 삼중적 관계에 따른 다양한 문화적 할인의 경계가 최소화되는 것으로 나타났다. 또한 미이어 소통 구조의 분석결과는 주체와 대상간의 공감상황, 공감주체, 공감도구, 공감내용을 통해서 리얼리티의 효과를 극대화하고, 문화적 차이와 경계의 간극을 최소화하는 과정을 통해서 수용자의 감성코드를 전달하는 것으로 분석된다.
The purpose of this study was to identify vulnerable area of emergency medical care. In the existing method, the emergency medical vulnerable area is set as an area that can not reach the emergency room within 30 minutes. In this study, we set up an area that can not reach within 30 minutes including the accessibility of 119 emergency center. To accomplish this, we obtained information on emergency room and 119 emergency center through Open API and constructed road network using digital map to perform accessibility analysis. As a result, 509 emergency room are located nationwide, 78.0% of them are concentrated in the region, 1,820 emergency center are located, and 61.0% of them are located in rural areas. The average access time from the center of the village to the emergency room was analyzed as 15.3 minutes, and the average access time considering the 119 emergency center was 21.8 minutes, 6.5 minutes more. As a result of considering the accessibility of 119 emergency center, vulnerable areas increased by 2.5 times, vulnerable population increased by 2.0 times, and calculating emergency medical care vulnerable areas, which account for more than 30% of the urban unit population, it was analyzed that it increased from 17 to 34 cities As a further study, it will be necessary to continuously monitor and research the real-time traffic information, medical personnel, medical field, and ambulance information to reflect the reality and to diagnose emergency medical care in the future.
본 연구는 빅데이터 분석을 통해 한국사회의 미래를 예견해보고자 한 것이다. 이러한 목적을 위해 일차적으로 국내 127개 주요 언론사의 뉴스기사(매체지) 및 사회과학 우수학술지 논문초록(학술지) DB에서 '미래사회' 관련 텍스트를 선정한 후, 해당 기사의 제목 및 논문 키워드로부터 주제어를 추출하였다. 추출한 핵심 주제어의 출현 빈도, 연도별 추세 및 주제어/연관어 연결망구조에 의거해 한국사회의 미래적 관심사를 탐지한 결과, 매체지의 미래 관심사는 '경제', '정치', '과학기술', 학술지의 그것은 '심리', '직무', '문화' 관련 사항들이 주축을 이루고 있음이 확인되었다. 여기에 $J{\ddot{u}}rgen$ Habermas의 '체계와 생활세계(system and life-world)' 개념틀을 적용하면, 매체지와 학술지의 미래 관심은 각기 '체계' 및 '생활세계' 범주에 집중되어 있다는 결론에 이르게 된다. 이 같은 미래 관심사의 분화 양상에 착안해 사회적 도전 과제들을 상이한 여건이나 가치들 간의 불일치의 소산으로 인식하는 '부조화론(mismatch theory)'을 미래연구를 위한 대안적 패러다임으로 제시함으로써, 절대적 혹은 상대적 빈곤 문제에 천착해 온 미래사회의 인식 수준을 한 단계 높이고자 한다.
금강산은 조선 시대 이전부터 한반도를 대표하는 명승지였으며, 남북 분단 이후에는 개성공단과 함께 남북교류의 상징이 되었다. 금강산 관광코스는 크게 내금강과 외금강으로 구분되는데, 조선시대와 일제 강점기의 금강산 관광 경로는 서울에서 가까운 내금강으로 진입하여 외금강을 거쳐 동해로 빠져나가는 것이 일반적이었다. 그러나 현대아산에서 운영한 금강산 관광코스는, 북한이 외금강 위주로 개방함으로 인하여, 고성에서 외금강으로 접근하는 관광 경로가 활용되었다. 북한은 금강산 관광코스 중 일부만 현대아산에 개방하였지만, 향후 금강산 관광이 재개된다면 2007년 내금강 일부 구간 개방과 같이 금강산 관광 지역을 추가로 개방할 가능성이 크다. 이 경우 남한에서 내금강으로 접근할 수 있는 추가적인 교통망 연결이 필요하다. 최적의 대안은 금강산철도 구간의 복원이었지만, 임남댐의 건설로 인하여 금강산철도 구간의 복원이 불가능하게 된 현실을 고려할 때, 양구와 금강읍을 연결하던 국도31호선을 복원하는 것이 가장 현실적인 대안이다. GIS를 이용한 내금강 연결도로 분석 결과, 기존 국도31호선, 국도31호선과 인접하여 양구 두타연에서 문등리를 통과하는 노선, 인제에서 출발하여 국도31호선으로 합류하는 노선 등 모두 3개의 노선이 확인되었다. 이들 노선 중 도로 길이, 지형특성, 군사시설배치 등을 고려할 때 두타연-문등리-금강읍 구간이 남한에서 내금강으로 연결할 수 있는 현실적인 대안이 될 수 있다.
인지 무선 기술을 활용하는 모바일 애드 혹 네트워크에서는 인지 무선 기술의 특성 (주 사용자의 등장으로 인한 채널 변경) 및 단말의 이동성으로 인한 빈번한 경로 단절이 발생하며, 이에 따라 경로 유지/복구 오버헤드가 크게 증가하고 컨트롤 메시지 혼잡에 따른 서비스 품질저하가 초래될 수 있다. 본 논문에서는 인지 무선 기술의 특성을 고려하여, 네트워크 캐싱을 활용한 경로 유지/복구 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 단말이 경로 단절을 인지하더라도, 즉시 경로 재설정을 위한 메시지들을 발생시키지 않고, 전달받은 패킷을 저장한 채, 1) 주사용자가 비활성화 되는 것을 기다리고 2) 다른 플로우의 메시지를 오버히어링하여 유효한 우회로를 파악함으로써, 불필요한 컨트롤 메시지 발생을 최소화한다. 이후에도 경로복구가 이루어지지 않을 경우, 지역적인 경로복구 및 지연 전달방법을 적용함으로써, 메시지 전달률을 확보하게 된다. OPNET 시뮬레이션을 통한 성능 검증에 따르면, 제안하는 방법은 혼잡한 네트워크에서 기존 연구 대비 네트워크에 경로 복구를 위해 발생하는 컨트롤 메시지를 13.8% 감소시키며, 이로 인해 실시간성 트래픽의 전달 지연시간을 45.4% 줄일 수 있음을 확인하였다. 그럼에도 비실시간성 트래픽의 전달률을 14.5% 증가시키는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 복합재 패널에서 압전 작동기를 사용하여 탄성파를 생성하고, 손상에서의 반사된 신호를 압전 감지기에서 탐지하여 손상위치를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 손상이 없는 신호와 손상이 있는 신호를 비교하여 손상신호를 추정하는 진단적 접근방법을 사용하였다. 신호 상관관계를 이용하여 탄성파의 군속도를 계산하고 압전기 위치정보를 이용하여 손상정보를 추출하였다. 하지만 탄성파의 비선형 특성으로 인해, 손상정보는 다양한 신호의 조합으로 구성되기 때문에, 손상위치를 명확히 구별하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 손상에서 반사된 신호정보를 신호 도달거리의 면적으로 변환해서 손상의 중심위치를 찾는 누적함수 특성벡터 알고리즘(CSFV, cumulative summation feature vector)을 새롭게 제안하고, 특성벡터를 손상지수와의 곱으로 표현하는 가시화 기법을 적용하였다. 또한 복합재 패널에서 실험검증을 수행하고, 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 정확도 높게 손상위치를 검출할 수 있음을 보였다.
최근 해양 수중 산업의 발전으로 수중 센서 네트워크(UWASN: Underwater Acoustic Sensor Network)에 대한 관심이 증대되고 있다. 수중 센서 네트워크를 효율적으로 운용하기 위해서는 노드 간 전송 충돌을 방지하고 통신 자원을 효율적으로 공유할 수 있는 매체 접속 제어(MAC: Medium Access Control) 프로토콜을 적용하는 것이 매우 중요하다. 하지만 수중 채널은 지상 무선 통신 환경과 달리 좁은 대역폭, 긴 전파 지연 시간, 낮은 전송률 등의 특성을 가지므로 지상 환경에서 개발된 비직교 다중 접속(NOMA: Non Orthogonal Multiple Access)의 노드 페어링 기법을 그대로 적용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 수중 채널의 특수성을 고려한 수중 음향 센서 네트워크에서의 비직교 다중 접속 다차원 노드 페어링 기법을 제안한다. 기존의 기법들은 노드 페어링 시 채널 품질만을 고려하였다. 기존 기법과 달리 제안 기법에서는 채널 품질 뿐 아니라 노드 간 공평성, 트래픽 부하, 패킷의 나이를 추가로 고려하여 최적의 노드 쌍(node-pair)을 찾는다. 추가적으로, 송신 노드는 실제 경로 손실 대신 노드 쌍 가능 노드 목록(PNL: Pairable Nodes List)을 활용함으로써 노드 페어링 시의 계산 복잡도를 줄인다. 시뮬레이션 결과에 따르면 공평성 요소까지 고려한 제안 기법이 기존 기법 대비 최대 23.8% 전송률 증가, 28% 지연 시간 감소, 공평성은 최대 5.7% 향상됨을 확인할 수 있었다.
Objectives : Practice-Based Research Networks (PBRNs), collaborations of practitioners and academic researchers, have provided platforms for conducting research to address clinical questions generated from daily routine care. This review aimed to critically analyse articles from PBRNs that are related to complementary and integrative medicine (CIM) and to suggest future directions for a PBRN which is appropriate for Korean Medicine (KM). Methods : PubMed, PBRN registries in Agency for Healthcare Research and Quality and relevant PBRN websites were searched up to November 2019 for research articles from PBRNs that focused on CIM regardless of study design. Methodological quality of the included studies was assessed. The included studies were read in full, classified and summarised according to their topics. Results : A total of 51 articles published from 1998 through 2020 were included in this review. They were categorised into three principal themes based on research questions and findings: health services research (embracing researches examining characteristics of patients and CIM practitioners/practices, and communication between patients and practitioners); effectiveness and safety of CIM practices/interventions; and feasibility studies of instruments and interventions in PBRN settings. The study designs varied including surveys (n=30), prospective observational studies (n=6), 2ndary analyses of existing studies (n=7), protocols (n=7), retrospective chart review (n=1) and qualitative study (n=1). Quality of the included studies greatly varied. Conclusions : PBRNs can serve as a feasible platform for conducting practice-relevant research on KM and CIM. Considering growing demands on evidence-base for routine practice of KM amid various stakeholders, a PBRN in KM community and further researches nested within PBRN designs are warranted.
농촌 인구의 감소와 고령화가 지속되면서 농업 생상성 향상의 중요성이 높아지고 있는 가운데, 농작물 품질에 대한 조기 예측은 농업 생산성 및 수익성 향상에 중요한 역할을 할 수 있다. 최근 CNN 기반의 딥러닝 기술 및 전이 학습을 활용하여 농작물의 질병을 분류하거나 수확량을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 수확 후 농작물의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 건강 기능성 식품으로 주목받고 있는 새싹삼을 대상으로, 수확 후 새싹삼의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 모델을 제안한다. 이를 위하여 묘삼의 이미지를 촬영한 후 수경재배를 통해 새싹삼을 재배하였고, 수확 후 새싹삼의 품질을 분류하여 실험 데이터를 수집하였다. 다수의 CNN 기반의 사전 학습된 모델을 활용하여 새싹삼 조기 품질 예측 모델을 구축하고, 수집된 데이터를 이용하여 각 모델의 학습 및 예측 성능을 비교 분석하였다. 분석 결과 모든 예측 모델에서 80% 이상의 예측 정확도를 보였으며, 특히 ResNet152V2 기반의 예측 모델에서 가장 높은 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 인력에 의존하던 기존의 묘삼 선별 작업을 자동화하여 새싹삼의 품질을 높이고 생산량을 증대시켜 농가의 수익창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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