4차 산업혁명이 진행되면서 제조업에서 사물인터넷(IoT), 머신러닝과 같은 지능정보기술을 적용하는 사례가 증가하고 있다. 반도체/LCD/타이어 제조공정에서는 납기일(due date)을 준수하면서 작업물 종류 변경(Job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost)을 최소화하는 일정계획을 수립하는 것이 효과적인 제품 생산을 위해 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 병렬기계에서 딥러닝 기반의 납기 지연과 작업 준비 비용 최소화를 달성하는 일정계획 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델은 과거의 많은 데이터를 이용하여 고려되어지는 주문에 대해 작업 준비와 납기 지연을 최소화하는 패턴을 학습한다. 따라서 세 가지 주문 리스트의 난이도에 따른 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 우선순위 규칙보다 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.
본 연구 목적은 사서교사 역량을 재정의하고, 역량 우선순위를 분석하여 사서교사 양성 및 재교육에 대한 시사점을 도출하는 데 있다. 본 연구를 위하여 사서교사를 대상으로 AHP를 활용한 설문조사를 실시하였다. 사서교사들은 직무의 상위 계층 영역 중 정보 전문가, 교사, 경영자, 협력적 리더 순으로 우선순위를 인식하고 있었다. 하위 계층별로는, 장서개발·관리·보존, 교수·학습 매체 제작, 정보서비스, 도서관협력수업, 도서관활용수업, 콘텐츠 큐레이션의 우선순위가 높게 나타났다. 특히, 학교도서관에서는 교육과정을 지원하기 위해 장서를 개발하고 정보 자원을 제공하는 것이 중요한 역량으로 조사되었다. 이에 온·오프라인 장서를 효과적으로 관리하고 학교도서관 자원을 활용하여 다양한 교수 매체 제작 및 서비스를 제공할 수 있는 역량 함양이 필요하다는 점을 고찰했다. 이를 바탕으로 사서교사 양성 및 재교육에 대한 시사점을 발견할 수 있었다.
Leaf functional traits widely have been used to understand the environmental controls of resource utilization strategy of plants along the environmental gradients. By using key leaf functional traits, we quantified the relationships between leaf traits and local climate throughout the distributional range of Rhododendron caucasicum Pall. in eastern and western Georgian mountains (the South Caucasus). Our results revealed, that all traits showed high levels of intraspecific variability across study locations and confirmed a strong phenotypic differentiation of leaf functional variation along the east-west longitudinal gradient in response to the local climate; out of the explored climatic variables, the moisture factors related to precipitation and number of precipitation and dry days for winter and growth seasons were more strongly related to leaf trait variation than the elevation and air temperature. Among studied leaf traits, the leaf specific area (SLA) showed the highest level of variability indicating the different resource utilization strategies of eastern and western-central Rh. caucasicum individuals. High SLA leaves for western-central Caucasian individuals work in relatively resource-rich environments (more humid in terms of precipitation amount and the number of precipitation days in winter) and could be explained by preferential allocation to photosynthesis and growth, while eastern Caucasian samples work in resource-poor environments (less humid in terms of precipitation amount and the number of precipitation days in winter) and the retention of captured resources is a higher priority appearing in a low SLA leaves. However, more evidence from a broader study of the species throughout its distribution range by including additional environmental factors and molecular markers are needed for firmer conclusions of intraspecific variability of Rh. caucasicum.
Purpose: The purpose of this study was to provide foundational knowledge on nursing tasks performed on patients with COVID-19 in a nationally-designated inpatient treatment unit. Methods: This study employs both quantitative and qualitative approaches. The quantitative method investigated the content and frequency of nursing tasks for 460 patients (age ≥ 18 y, 57.4% men) from January 20, 2020, to September 30, 2021, by analyzing hospital information system records. Qualitative data were collected via focus group interviews. The study involved interviews with three focus groups comprising 18 nurses overall to assess their experiences and perspectives on nursing care during the pandemic from February 3, 2022, to February 15, 2022. The data were examined with thematic analysis. Results: Overall, 49 different areas of nursing tasks (n = 130,687) were identified based on the Korean Patient Classification System for nurses during the study period. Among the performed tasks, monitoring of oxygen saturation and measuring of vital signs were considered high-priority. From the focus group interview, three main themes and eleven sub-themes were generated. The three main themes are "Experiencing eventfulness in isolated settings," "All-around player," and "Reflections for solutions." Conclusion: During the COVID-19 pandemic, it is imperative to ensure adequate staffing levels, compensation, and educational support for nurses. The study further propose improving guidelines for emerging infectious diseases and patient classification systems to improve the overall quality of patient care.
Türkiye is located in a region where destructive earthquakes are frequently experienced due to its geological characteristics and geographical location. Therefore, considering the possibility of a devastating earthquake at any time, determining the reinforced concrete (RC) building seismic safety, constructed before or after the current seismic buildings code, is one of the most important issues to be completed firstly. For this purpose, rapid assessment methods developed to quickly determine the seismic safety of buildings are available in the literature. Comparison of the principles of Principles of the Determination of Risky Structures-2019, Column and Wall Index Method, P25 Scoring Method and Improved Discriminant Analysis Method, which are among these methods, have been aimed within the scope of this study. Within the scope of this paper, a total of 43 buildings in the Yalova/Çınarcık region of Türkiye that the damage level was determined by street observation method immediately after the 1999 Kocaeli (Izmit) Earthquake; 15 buildings with heavy damage and 28 buildings with moderate damage were examined by rapid assessment methods. Although the risk detection difference was not separated as a clear line in any of the methods used, the results obtained from the rapid assessment methods are evaluated as being compatible with the detected after earthquake structural seismic behavior of the buildings. The PDRS-2019 and column and wall index method gave the most approximate results. In the results obtained from the analyzes; structural features such as number of floors, frame continuity, soft/weak story irregularity, effective shear strength area, existence of heavy overhangs in plan, type of structural system have been found to be significantly effective on the earthquake behavior of buildings.
해기사의 인적오류는 전체 해양사고 원인의 70% 이상을 차지한다. 해양사고 중에서 충돌사고는 막대한 인적/물적 손실을 야기하기 때문에 적극적인 예방이 필요한데, 특히 인적오류에 의한 충돌사고 예방이 시급한 실정이다. 현재, 선박에서 사용되고 있는 충돌회피장치에는, Autopilot, Track Control System, ARPA/Radar, ECDIS 등이 적용되고 있으나 항해사의 인적오류 예방 기능은 없다. 본 연구에서는 기존 Autopilot의 다양한 기능에 해기사의 인적오류를 예방할 수 있는 기능을 추가한 새로운 선박충돌회피 시스템(Human Collision Avoidance System, Hu-CAS)의 개발 개념을 소개한다. Hu-CAS는 1) 선박과 물표 사이의 충돌위험을 평가하는 부분과, 2) 충돌위험의 수준을 결정하는 의사결정 모듈, 3) 결정된 결과를 반영하여 선박의 제어 변수를 도출하기 위한 제어변수 추정 모듈, 4) 제어변수를 이용하여 선박의 타 각과 속력을 제어하는 제어 시스템 등으로 구성된다. Hu-CAS는 현재의 Autopilot을 대체할 수 있고, 미래 개발될 자율운항 선박과 유인선박 사이의 충돌회피 시스템으로 적용이 기대된다.
This study aims to compare the performance of each machine learning model for preparing a grid-based disaster risk map related to flooding in Jung-gu, Ulsan, for Typhoon Chaba which occurred in 2016. Dynamic data such as rainfall and river height, and static data such as building, population, and land cover data were used to conduct a risk analysis of flooding disasters. The data were constructed as 10 m-sized grid data based on the national point number, and a sample dataset was constructed using the risk value calculated for each grid as a dependent variable and the value of five influencing factors as an independent variable. The total number of sample datasets is 15,910, and the training, verification, and test datasets are randomly extracted at a 6:2:2 ratio to build a machine-learning model. Machine learning used random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN) techniques, and prediction accuracy by the model was found to be excellent in the order of SVM (91.05%), RF (83.08%), and KNN (76.52%). As a result of deriving the priority of influencing factors through the RF model, it was confirmed that rainfall and river water levels greatly influenced the risk.
To effectively implement the integrated water management policy outlined in the National Water Management Act, it is essential to analyze agricultural water supply and demand at both basin and water district levels. Currently, agricultural water is primarily distributed through open canal systems and controlled by floodgates, yet the utilization-to-supply ratio remains at a mere 48%. In the case of agricultural water, when analyzing water balance through existing national basin water resource models (K-WEAP, K-MODISM), distortion of supply and regression occurs due to calculation of regression rate based on the concept of net water consumption. In addition, by simplifying the complex and diverse agricultural water supply system within the basin into a single virtual reservoir, it is difficult to analyze the surplus or shortage of agricultural water for each field within the basin. There are limitations in reflecting the characteristics and actual sites of rural water areas, such as inconsistencies with river and reservoir supply priority sites. This study focuses on the development of a model aimed at improving the deficiencies of current water balance analysis methods. The developed model aims to provide standardized water balance analysis nationwide, with initial application to the Anseo standard watershed. Utilizing data from 32 facilities within the standard watershed, the study conducted water balance analysis through watershed linkage, highlighting differences and improvements compared to existing methods.
본 연구에서는 터널 붕괴 위험도를 종합적이고 다각적인 관점에서 평가하기 위해 델파이 기법과 AHP (analytic hierarchy process) 기법을 사용하였다. 영향인자 정립은 문헌조사, 선행 연구 및 전문가 집단의 브레인스토밍 과정을 통해 총 5개의 상위분류체계를 구축하였다. 21명의 전문가 패널을 구성하여 총 3차의 델파이 조사 과정을 통해 전문가 판단과정에서 오류 및 편향을 방지하여 신뢰성을 향상시켰다. 최종적으로 전문가 답변에 대한 CVR (content validity ration) 및 COV (coefficient of variation) 분석을 수행하여 총 14개의 영향인자를 도출하였다. 이후 AHP 기법을 적용하여 각 영향인자의 상대적 중요도를 평가하고 최종 복합 가중치를 산정하였다. 지보 및 보강 시행시기가 가장 높은 우선순위를 가지며, 지하수 유입량, 절리면 상태, 지보패턴수준, 보조공법이 그 뒤를 이었다. 이러한 연구 결과를 통해 터널붕괴 위험에 영향을 미치는 주요 요인들을 파악하고, 이를 토대로 터널 안전성을 향상시키는 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
운전자가 차량 조작에 개입하지 않고, 차량 스스로 주행하는 자율주행차량의 시대가 도래하였다. 자율주행차량 시대에서는 자율주행차량이 도로환경을 정확히 인식함으로써, 자율주행 차량의 안전성을 확보 할 수 있다. 그러나, 도로환경을 구성하고 있는 요소는 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성으로 구분 할 수 있으며, 각각을 구성하고 있는 종류, 형태 및 규격은 다양하다. 따라서, 도로환경을 구성하고 있는 시설물 중에서 우선적으로 취득해야 하는 도로시설물에 대한 우선순위 결정이 필요하다. 본 연구에서는 전문가 설문 및 AHP(Analytical Hierarchy Process)기법을 이용하여 도로시설물 인식에 대한 우선선위를 결정하였다. AHP 분석을 위해 항목을 2계층으로 구분했으며, 1계층은 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성, 2계층은 시선유도시설을 포함한 26개의 항목을 구분하였다. 분석 결과, 1계층에서는 도로안전시설, 교통관리시설, 횡단구성 중 교통관리시설이 가장 우선순위가 높은 것으로 나타났으며, 2계층에서는 방호울타리(도로안전시설), 교통신호기(교통관리시설), 중앙분리대(횡단구성)의 우선순위가 높게 나타났다. 또한, AHP 분석 기법을 이용하여 도출된 고정환경을 추출하는 사례를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 도로시설물에 대한 우선순위 선정 결과는 자율주행차량을 위한 인식기술 지원 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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