Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS) has now become more common in occurrence in women of reproductive age, particularly in urban and semi-urban population in India. So there is a need to investigate this phenomenon taking into consideration various aspects including possible treatment method to ameliorate/eradicate this syndrome, which has far reaching socio-economic impact and consequences, in view of infertility and irregular menstrual cycles frequently associated with this syndrome. Homeopathy is a branch of traditional alternative medicine which is gaining popularity in India and some other developing countries, as also in some of the developed countries in Europe. With this background scenario, we have made an attempt to treat cases of confirmed PCOS and tried to compare the relative efficacy of two potentized homeopathic drugs, namely, Lycopodium clavatum (Lyco) and Calcarea carbonica (Calc), most frequently used by homeopathic practitioners, selecting different potencies of the drugs, depending on condition/guiding symptom(s) of the patients. While the main focus was pointed on total/partial removal of cysts, data pertaining to different PCOS associated symptoms were also compared for the sake of learning if the two drugs had differential effects on these symptoms also. The study parameters in this investigation included: regularity/irregularity of menstrual cycle, presence/absence of acne, hirsutism, male type alopecia, acanthosis nigricans, body/mass index (BMI) and waist-hip ratio. Overall results provided clear evidences that both these homeopathic drugs had great ameliorating effects on PCOS, although each drug had a little different effect in respect of the individual parameters of this study.
Background: Pyrethroid insecticides account for more than 30% of the global insecticide market and are frequently used in agricultural settings and residential and public pest control among the general population. While several animal studies have suggested that exposure to pyrethroids can alter glucose homeostasis, there is only limited evidence of the association between environmental pyrethroid exposure and diabetes in humans. Objectives: This study aimed to report environmental 3-phenoxybenzoic acid (3-PBA) concentrations in urine and evaluate its association with the risk of diabetes in Korean adults. Methods: We analyzed data from the Korean National Environmental Health Survey (KoNEHS) Cycle 2 (2012~2014) and Cycle 3 (2015~2017). A total of 10,123 participants aged ≥19 years were included. Multiple logistic regressions were used to calculate the odds ratios (ORs) for diabetes according to log-transformed urinary 3-PBA levels. We also evaluated age, sex, education, monthly income, marital status, alcohol drinking, physical activity, urinary cotinine, body mass index, and sampling season as potential effect modifiers of these associations. Results: After adjusting for all the covariates, we found significant dose-response relationships between urinary 3-PBA as quartile and the prevalence of diabetes in pooled data of KoNEHS Cycles 2 and 3. In subgroup analyses, the adverse effects of pyrethroid exposure on diabetes were significantly stronger among those aged 19~39 years (p-interaction<0.001) and those who consumed high levels of cotinine (p-interaction=0.020). Conclusions: Our findings highlight the potential diabetes risk of environmental exposure to pyrethroids and should be confirmed in large prospective studies in different populations in the future.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.37-44
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2022
Plug-in Hybrid electric vehicles (PHEV) show great potential to reduce gas emission, improve fuel efficiency and offer more driving range flexibility. Moreover, PHEV help to preserve the eco-system, climate changes and reduce the high demand for fossil fuels. To address this; some basic components and energy resources have been used, such as batteries and proton exchange membrane (PEM) fuel cells (FCs). However, the FC remains unsatisfactory in terms of power density and response. In light of the above, an electric storage system (ESS) seems to be a promising solution to resolve this issue, especially when it comes to the transient phase. In addition to the FC, a storage system made-up of an ultra-battery UB is proposed within this paper. The association of the FC and the UB lead to the so-called Fuel Cell Battery Electric Vehicle (FCBEV). The energy consumption model of a FCBEV has been built considering the power losses of the fuel cell, electric motor, the state of charge (SOC) of the battery, and brakes. To do so, the implementing a reinforcement-learning energy management strategy (EMS) has been carried out and the fuel cell efficiency has been optimized while minimizing the hydrogen fuel consummation per 100km. Within this paper the adopted approach over numerous driving cycles of the FCBEV has shown promising results.
본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.
최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.
가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구의 목적은 우리나라 과학교육 현장의 환경과 현실에 적합한 지구계 주제 중심의 지구과학 모듈을 개발하여 현장에 적용하고 그 효과를 분석하는 것이다. 모듈의 개발을 위해 98명의 인문계 고등학교 학생들을 대상으로 선택된 13개의 지구환경문제에 대한 인식 조사를 실시하였다. 개발된 모듈의 적용에 따른 효과를 조사하기 위해 고등학교 2학년 2개 학급의 76명을 대상으로 정규 지구과학 수업 시간에 적용하였고, 학생들의 활동의 관찰, 면담, 설문지를 통하여 자료를 수집하고 분석하였다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 모듈은 고등학교 지구과학 I 교과서의 '지구의 구성' 단원에서 다루고 있는 내용을 모두 포함하며, 그 내용을 중심으로 모듈의 주제를 선정하고 세부 활동을 개발하여 구성하였다. 총 7차시(3주)분량의 모듈을 개발하였고, 개발된 모듈을 구성하는 각각의 활동들은 교과서에 순서에 따라 서로 연계가 될 수 있게 구성되었으며, 고등학교 교육과정 해설서에서 제시되어 있는 학습 목표들과 일치하도록 구성하였다. 모듈의 전반부는 지구 환경을 구성하는 요소인 기권, 수권, 암권, 생물권을 이해하고 그 요소들의 특징을 학습하고, 전지구적인 관점에서 이들 요소들의 상호작용이나 인간 활동과의 연계성을 다룬다. 대부분의 활동들은 모둠별 협동학습을 통하여, 학생 주도적인 활동이 되도록 개발되었다. 모듈의 후반부는 4차시로 구성되어 있으며, 지구계에서 일어나는 에너지 순환과 물질의 순환(물, 탄소, 이산화탄소 등)을 통하여 지구계 내의 상호작용을 이해하는 것을 활동 목표로 하였다. 둘째, 개발된 모듈을 정규 지구과학 수업 시간에 적용한 결과를 살펴보면, 개발된 모듈을 통하여 지구환경의 구성요소와 각 권들과 관련된 개념의 학습에 효과적인 것으로 조사되었고, 학생들이 활동들을 통하여 지구계를 구성하는 암권, 수권, 기권, 생물권의 특성과 세부 개념들에 대해 학습하는데 도움이 되었다고 응답하였다. 개발된 지구계 주제 중심 모듈의 학습을 통해서 학생들의 지구환경과 구성요소에 대한 지식을 습득하고, 이해가 향상되었다. 지속적으로 지구계나 지구환경문제를 다루는 모듈이 개발된다면 학생들의 지구과학적 소양의 함양을 향상시킬 것으로 기대된다.
4년 주기로 반복되는 TIMSS 연구는 2016년 말에 TIMSS 2015 결과를 발표하였다. TIMSS 2015에서 우리나라 중학교 2학년의 과학 성취도는 이전 주기인 TIMSS 2011의 평균점수와 유사하며, 참여국 중 4위로 TIMSS 2011에 비해 1단계가 낮아졌다. 본 연구에서는 우리나라 중학교 2학년 지구과학 영역을 중심으로 TIMSS 2015 문항과 우리나라 교육과정의 일치도를 분석하고, TIMSS 2015 지구과학 평가틀의 평가주제별로 우리나라 학생들의 정답률과 응답경향을 분석하였다. 교육과정 일치도를 분석함에 있어서 제7차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지를 분석대상으로 삼았다. 연구결과에 따르면, 교육과정에서 다룬 문항일수록 우리나라 학생들의 정답률이 높게 나타나며, 우리나라 학생들의 경우 선택형 문항에 비해 자유롭게 답을 적도록 한 구성형 문항의 정답률이 절반가량으로 떨어지는 것으로 나타났다. 지구과학 평가주제별로는, 지구의 구조와 물리적 특징, 지구의 변화와 역사 등을 포괄하는 '고체 지구' 영역의 경우 교육과정에서 다루어진 선택형 문항의 정답률은 높은 반면에, 실생활과 연계된 문항이나 생물 등 다른 과학영역과 연계된 문항의 경우 정답률이 낮게 나타났다. 지구의 순환을 포괄하는 '대기와 해양' 영역의 경우, 지역별 기후 비교나 지구온난화의 특징 등에 대한 우리나라 학생들의 정답률이 낮게 나타났는데 일부 내용은 중학교 사회과 지리 영역에서 다루는 것으로 나타났다. 태양계와 우주에서의 지구를 포괄하는 '우주' 영역의 경우, 지구의 자전과 공전, 달의 중력 등은 초등학교에서부터 학습한 내용이어서 높은 정답률을 나타내었다. 연구결과를 토대로 우리나라 중학교 지구과학 교육과정 개선 및 교수학습 개선 방안을 초등학교와 중학교교육과정에서 지구과학 내용의 연계성 확보, 학교 평가에서 서술형 문항의 출제 경향 변화의 필요성, 과학탐구 관련 역량 신장의 필요성 등의 측면에서 제안하였다.
KoFlux는 한국의 주요 육상생태계와 대기간의 에너지, 물, 이산화탄소의 순환을 감시하기 위해 구축한 에디 공분산 기술을 기반으로 하는 미기상학 플럭스 타워 관측지의 국내 관측망이다. KoFlux의 사명은 AsiaFlux와 동일하게 지구상의 생명의 질과 지속가능성을 보장하기 위해 아시아의 주요 생태계를 감시하고 돌보는 것이다. 구체적인 KoFlux의 목적은 (1) 생태계를 감시하고, 자료를 수집, 저장하고 배포를 가능하게 하는 하부구조와 (2) 이에 관련된 지식과 자료를 효과적으로 적용하고 배포하기 위해 정기적으로 포럼과 단기 훈련과정을 과학공동체에 제공하는 것이다. KoFlux는 아시아의 주요 육상생태계의 탄소/물/에너지 교환에 관한 생태계과학 정보와 지식을 창출하고, 과학적 연구와 적용에 있어서 다학문간 협력과 융합을 촉진하고, 지속적인 생태계 서비스를 지역사회에 제공함으로써 AsiaFlux의 비전인 "사고하는 공동체, 배움의 프런티어"를 추구하며 실천해 나간다. 현재 KoFlux 네트워크는 총 일곱 개의 관측지로 구성되어 있는데 국내의 경우 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 논과 비균질 농경지를 포함하며, 국외의 경우 남극과 북극의 툰드라 생태계에 위치해 있다. 등재된 관측지는 모두 표준화된 프로토콜을 사용하여 자료를 체계적으로 처리하고 있으며 자유롭게 자료 활용이 가능하도록 품질 검증된 플럭스 자료의 데이터베이스를 지속적으로 구축해 가고 있다. KoFlux는 정기적인 학술 논문 출판, 포럼 및 훈련과정을 통해, 네트워크를 성장시키고, 플럭스 관측 및 모델링 전문가간의 연결 및 정보교환을 위한 아고라를 제공하며, 관측 및 자료 분석을 위한 전문인력 양성을 위한 교육에 힘쓰고 있다. 그러나 이러한 지속적인 노력에도 불구하고 KoFlux에 등재된 산학연기관을 제외하고는 아직까지 네트워크의 성장이 제한되어 있는 실정이다. 이러한 학문간의 벽을 허물고, 네트워크에 대한 동반자 및 주인 의식을 고취시키기 위해 KoFlux는 2011년부터 서울대학교에 설립된 국가농림기상센터를 중심으로 NCAM의 주요 서비스를 담당하게 될 것이다. 이러한 일치된 협력은 현재의 감시 네트워크를 더욱 보강시키고, 차세대 과학자들을 길러내며, 우리 사회에 지속가능한 생태계 서비스의 제공을 보장할 수 있도록 이끌어 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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