노인에서 $H_2$-RA의 복용과 위암간의 관련성을 밝히기 위한 코호트 내 환자-대조군 연구를 수행하였다. 연구 모집단은 공무원 및 사립학교 교직원을 대상으로 하는 의료보험 관리공단의 피보험자 및 피부양자로서 부산지역에 거주하는 65세 이상의 노인들을 대상으로 구축된 한국노인약물역학코호트의 구성원 중에서 교란변수에 대한 정보 획득을 위해 실시한 설문조사에서 응답한 사람들로 구성된 코호트이었다. $H_2$-RA폭로군은 1993년 1월 1일부터 1994년 12월 31일 사이에 코호트 대상자들이 병원에서 약물을 처방 받아 청구한 자료를 바탕으로 구축한 약물처방 데이터베이스에서 1회 이상 $H_2$-RA를 처방 받은 사람들도 정의하였다. 환자군 76명은 코호트의 위암 환자 확진을 위한 병원방문 조사 자료, 중앙 암등록 자료, 부산 지역 암등록 자료를 이용하여 확인되었다. 대조군은 환자군 확인방법과 동일한 방법을 이용하여 확인하였을 때 암으로 진단받은 병력이 없는 코호트 대상자들 중에서 환자군의 출생 년도와 성별에 따라 1:4의 비율로 개별 짝짓기를 실시하여 뽑은 304명이었다. 잠재적 인 교란변수에 대한 정보는 설문조사를 통해 수집하였다. 조건부 로지스틱 회귀모델을 이용하여 교란변수의 영향을 통제한 상태에서 구한 $H_2$-RA 복용과 위암 발생간의 관련성을 대응비와 95% 신뢰구간으로 제시하였다. 그 결과, 위궤양 증상 여부, 약물 복용력, 체질량 지수의 영향을 통제한 상태에서 $H_2$-RA의 복용은 위암 발생의 위험을 4.6배 증가시키는 것으로 관찰되었다. $H_2$-RA를 7일 이내로 사용한 군은 $H_2$-RA를 사용하지 않은 군에 비해 위암 발생의 위험이 4.6배 증가하는 것으로 관찰되었고 7일 이상 사용한 군은 2.3배 증가하는 것으로 관찰되었다. 투여 경로별로 나누어 보았을 때에는 경구로 투여한 경우에서 유의한 위험 수준의 상승을 관찰하지 못한 반면에 주사로 투여한 경우에서 위험이 4.4배 증가하는 것으로 관찰되었고, 주사와 경구의 두 가지 경로 모두로 $H_2$-RA를 투여 받은 경우 그 위험은 더욱 상승하는 것으로 관찰되었다.시메티딘, 라니티딘, 파모티딘 등의 개별 성분명 별로 위암 발생의 위험에 대한 차이는 관찰되지 않았다. 결론적으로 $H_2$-RA를 사용한 노인에서 사용하지 않은 노인에서 비해 위암 발생의 위험이 더 높아진다는 결론을 얻었으며, 이는 $H_2$-RA투여로 인해 위내에 발생한 무위산증(achlorhydria)이 위암 발생의 위험을 높일 것이라는 기존의 가설을 뒷받침하는 결론이라고 할 수 있었다.
통행기종점(Origin-Destination)은 경로 선택 및 통행 배정 등 교통계획 측면에서 중요한 정보 중 하나이다. O/D 예측은 대부분 현장 조사나 가구 면접조사를 통하여 표본 O/D를 산출하고 이를 전수화하는 것이 전통적인 방법이고, 가로 교통량과 통행배정모형과의 상호관계 속에서 동적 O/D를 추정하고자 하는 연구도 있다. 그러나, 최근에는 휴대폰 보급의 괄목할만한 증대에 따라 휴대폰 정보를 이용하여 O/D를 추정하는 연구에 관심이 기울어지고 있다. 본 연구에서는 휴대폰 기지국 정보를 이용한 O/D 추정 방법론을 제시하고, 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D로 변환하는 방법론을 제시한다. 연구를 위해 청주시에서 운행중인 택시에 GPS 장비 및 휴대폰 거치대를 설치하여 GPS 위치 좌표, 휴대폰 기지국 좌표를 수집하였고, 이중 3주간의 자료를 디지털 맵에 맵매칭시켜 기지국 위치 기반 O/D와 GPS 위치 기반 O/D를 산출하였다. GPS 위치 기반 O/D를 이용하여 주간 O/D 통행패턴, 주중 O/D와 주말 O/D 통행패턴, 일평균 O/D와 오전${\cdot}$오후 첨두시 O/D 통행패턴 사이의 관계를 산점도 및 상관계수로부터 유추한 견과, 주중 O/D와 주말 O/D간에는 통행패턴의 차이가 있으며, 오전 첨두시와 오후 첨두시의 통행패턴 역시 차이가 아는 것을 확인할 수 있었다. 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D화하는 방법으로 GPS 분포비를 이용한 방법과 기지국 커버리지 면적비를 이용한 방법을 제시하였으며, 두 방법 모두 참 O/D라 생각할 수 있는 GPS 위치 기반 O/D와 크게 다르지 않은 것을 상관계수, 평균절대오차율(MAE), 제곱근 평균제곱오차(RMSE)를 통하여 확인하였다. 향후 휴대폰 정보만을 이용하는 경우에는 휴대폰 기지국 커버리지 면적비를 이용하는 방법을 이용하면 O/D를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 현재의 표본 택시 O/D를 전수화하는 방법도 제시하였다.
본 연구는 국내 스타트업의 실태를 조사하여 육성 및 지원 등의 정책방안을 도출하기 위해 실시하였다. 연구대상은 국내 최고수준의 혁신 클러스터이고 스타트업 메카로 평가받는 판교테크노밸리가 입지한 성남시 소재 스타트업을 대상으로 연구하였다. 스타트업의 기준으로는 IT, BT, CT 등 신기술 기반의 7년 미만 신생기업으로 정의하고 조사대상을 선정하였다. 이는 기존에 추상적이던 스타트업의 개념을 양적으로 측정가능하게 구체화 하였다는 점에서 기존 연구에서 진일보하였다고 볼 수 있다. 분석결과, 스타트업의 약 94%가 일명 "죽음의 계곡(Death Valley)"이라는 성장단계에 분포하고 있으며, BEP를 넘어 본격적인 성장을 의미하는 스케일업(Scale-up) 이상의 스타트업은 약 6%를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 창업초기의 가장 큰 애로사항으로는 창업자금 문제를 꼽고 있으며, 자금을 조달하는데 매출이나 담보 등을 우선시하는 대출평가 방식을 가장 큰 문제로 꼽았다. 또한 스타트업들은 공공기금인 정책자금에 비해 VC, AC, 엔젤투자자 등의 민간투자 자본에 대한 접근성을 낮은 수준으로 평가하였다. 대다수 스타트업들이 해외진출에 관심이 많은 것으로 나타났고, 해외 VC 등의 해외 투자자 매칭을 해외진출을 위한 가장 큰 지원방안으로 꼽았다. 해외시장에서의 종합경쟁력은 100점 만점에 50점 미만인 49.6점으로 나타나 전체적으로 다소 경쟁열위에 있다고 평가했으며, 특히 브랜드 인지도, 마케팅 경쟁력, 판매채널 등에서 경쟁력이 많이 떨어지는 것으로 분석되었다. 국내 스타트업들이 국내시장을 넘어 해외시장에서도 경쟁력을 높이기 위해서는 기술경쟁력 제고와 함께 해외 판매채널(영업채널, 유통망 등)에 대한 공공의 지원과 투자가 우선되어야 하는 것으로 분석되었다.
만경강유역을 하나의 연장선상에 놓고 연구한 결과, 그 공간상에서 역사와 더불어 형성발달해온 시공연속체를 확인할 수 있었다. 만경강상류에서 하류 하구연안에 이르는 면장공간상에서의 개간과정은 여말에서 부터 시작되어 오늘에 이른 것으로 볼 수 있다. [기원지-지향지] 지향가설에서 본 개간과정에서 개간의 기원지는 만경강상류 산간계곡의 지류곡지 개간을 효시로 하여 기원지가 이루어지고, 조선조 중기까지는 수방대책의 발달과 더불어 하천 중류까지 진출하고, 하천 본류에 대한 하류지역의 계간은 하천의 규모와 유수량의 증가로 인한 하안의 홍수와 범람을 극복할 수 있는 인공제방을 축조할 수 있는 기술수준에 이른 1920년대에 들어서야 본격화되고, 그후 연이어 하구연안의 간석지 개간도 시행되어 개간의 개척첨단이 이들 지향지인 해안간석지일대에 형성되는 것을 볼 수 있다. 시간의 흐름과 더불어 각 시기마다 공간의 변화도 수반되어 시공연속체가 발달하는 것을 볼 수 있다. 취락의 경우 개간과정에 따라 산간계곡 산록일대에서는 주변입지적 집촌, 하천중류와 하류에서는 중앙입지적 집촌, 하천하구 간석지에서는 중앙입지적 열촌형태가 우세하게 나타났다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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