• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.219-233
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• 2013

본 연구는 산림에서 나타나는 수종의 분포 패턴을 해석하고 예측하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내에서 처음으로 시도된 전국 규모의 체계적 산림조사라 할 수 있는 NFI (National Forest Inventory)의 수종별 출현 정보와 출현지점별 풍부도를 기반으로 소나무의 현존분포도를 작성하였다. 생태적 지위 모형의 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production)를 이용하여 소나무 현존분포와 연관성이 높은 환경요인변수들을 선정하였고, 선정된 변수들을 설명변수로 하는 소나무 잠재분포 모형을 작성한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 잠재분포를 예측하였다. 기후, 지리 지형, 토양 지질, 토지이용 및 식생현황 등 27개 환경요인변수를 각각 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 소나무 현존분포와의 연관성을 평가한 결과 1월 평균기온이 최상위를 차지하였고 연평균기온, 8월평균기온, 연교차 등도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. NFI 정보로부터 추출하여 소스개체군으로 선정된 조사지점들을 소나무의 최종출현정보로, 환경요인변수 간의 연관성 분석을 통해 최종적으로 선정된 변수 세트를 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 최적의 모형을 선정한 후 잠재분포도를 작성하였다. 현재 시점의 환경요인변수들에 의해 트레이닝 된 잠재분포 모형에서 기후관련변수들을 RCP 8.5 기후변화시나리오에서 산출한 변수들로 대체하여 2020년대, 2050년대, 2090년대의 소나무의 예측 잠재분포도를 작성하였다. 최종적으로 작성된 소나무 잠재분포모형의 평가 통계량인 AUC (Area Under Curve)는 0.67로 다소 미흡하였으나 향후 기후변화 환경 하에서 소나무림의 보전 및 관리를 위한 최소한의 실마리를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권4호
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• pp.202-211
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• 2015

Companies build the factory automation system to improve management effectiveness and productivity as prime strategies for sustainable growth. But most companies undergo various trials and errors while carrying out the project without elaborate preparation stage for factory automation. In this study, we tried to verify what factors are critical to effectively building distribution automation system, which is a branch of factory automation system. A consulting model for setting up a Material Handling Automation System by utilizing the Stage-Gate Process, which is product development process was studied. 29 material handling automation projects carried out between the year 1990 to 2013 at K-Company were selected. Interviews with the project managers, operators and maintenance personnels, various records and current status of the projects were used as data for structural equations based on the Milan consulting model and existing researches of factory automation, CIM for material handling automation. Creating effective basis of production, material handling system and energy saving system with expert review, when preparing a material handling automation project, help promote the project planning thus contributing to the performance of the resulting system, which appears though rather weakly in our data. Also the effect of material handling automation can be enhanced through sufficient and effective links to the relevant environments such as production logistics management and automated warehouses. More detailed planning characteristics of project promotion or some time-series data of effective Material Handling Automation System could enhace furthur studies. We propose a consulting model for setting up an efficient material handling automation system.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권3호
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• pp.67-75
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• 2017

유교의 사상적 완성을 구현하기 위한 구곡(九曲)과 동천(洞天)의 문화는 조선시대에 널리 성행하였다. 이는 조선시대 유학자들이 학주자(學朱子), 존주자(尊朱子)의 기치 아래 자연 속에서의 심신수양을 통한 주자의 가르침을 따르고 있다는 의지의 표현이며, 진리의 체득을 위한 과정에 있다는 자기 위안의 행위이기도 하였다. 이러한 의지의 표출로서 각 지역의 경치가 좋은 곳에 주자의 무이구곡(武夷九曲)을 모방한 '구곡'과 이상향을 나타내는 '동천'을 설정하고 경영하기도 하였다. 이러한 구곡 동천은 전국적으로 분포하고 있다. 학계에 보고된 우리나라 전체 구곡은 약 60여 개소에 이르며, 동천은 이보다 더 많지만 정확한 위치나 집계가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 서울, 경기, 강원도에 산재하고 있는 구곡 동천에 대한 위치확인을 위해 수행되었다. 구곡과 동천의 위치에 대한 정보는 선행연구와 보고서, 인터넷 검색과 각 지역 문화원의 발간 서적을 통해 수집하였다. 수집된 정보를 바탕으로 각 지역에 실재하는지에 대한 답사를 진행하였고, 위치정보를 획득하였다. 이 외에 상상 속의 구곡 동천이나 멸실된 곳, 출입이 불가능한 지역 등을 정리하였다. 서울과 경기도 강원도의 구곡은 8개소로 파악되었다. 이 중 그 위치나 기록 등이 비교적 명확한 곳이 곡운구곡과 옥계구곡이다. 벽계구곡과 수회구곡은 서로 위치나 명칭이 서로 겹치기도 하고, 설정한 시기나 경영자가 명확하지 않다. 서울의 우이구곡은 홍양호가 설정하였으나 그 위치가 일부는 확인되고 일부는 위치의 논란이 있으며, 일부는 훼손되어 있다. 서울 경기도와 강원도의 동천은 모두 38개소로 파악되었다. 서울지역에 위치한 동천은 16개소이다. 이 중 실제 존재하지만 출입이 금지된 곳은 도화동천과 양산동천, 쌍류동천 등이다. 경기도 지역의 동천은 13개소이며 온수동천은 개발로 인해 그 위치를 알 수 없으며, 귀래동천은 기록만 있고 실제로 확인은 불가한 곳이다. 강원도 지역의 동천은 9개소이다. 화음동천은 곡운구곡의 상류에 위치한 화음동정사지(華陰洞精舍址)를 잘못 표기한 것으로 판단하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제38권4호
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• pp.25-38
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• 2020

본 연구는 민가정원의 기록화를 목적으로, 전라도 지역 문화재 지정 민가정원의 역사적 가치, 입지, 공간구성 및 건축물 배치, 정원구성요소 등을 검토하여 현재 민가정원의 모습을 고찰함으로써 향후 지속적인 유지관리·보존을 도모하고, 가치를 제고하고자 하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분 조선후기에서 근대에 조성된 민가정원의 조성시기와 궁궐·일본·서양의 양식에 영향을 받은 정원구성요소 등을 통해 농·상업 발달의 확산 등 시대적 흐름 속에 영향을 받아온 것을 알 수 있다. 두째, 입지한 지형에 따라 민가정원의 공간구성과 후원 처리 방식에 차이가 있다. 입지한 지형을 평지와 경사지로 구분하였을 때 평지에 입지한 민가는 담장으로 공간을 구획하고 후원 주변으로 담장을 두르고 화계 및 석단을 조성하였다. 경사지에 입지한 민가는 2~3단의 단차를 두어 공간을 구획하고, 후면의 구릉과 접한 후원에 담장을 조성하지 않고 수목 식재, 화계 및 석단 조성 등을 통해 배경림과 자연스럽게 이어지도록 하였다. 셋째, 가옥의 규모 및 정원구성요소가 일부 소실·훼손·변화되었으며, 변화과정에 대한 기록이 부족한 경우 도면으로 기록하는 것에 한계가 있다. 시대적 흐름과 수요의 변화에 따라 소실 또는 훼손된 건축물 및 정원구성요소가 많았으며, 기록이 남지 않은 일부는 소유주 및 관리자의 기억에 의존해야하는 실정이다. 넷째, 전라도 기후적 특성을 반영한 난대성 수종의 식재가 이루어졌으며, 전통수종이 아닌 외래수종이 많은 부분 도입되었다. 다섯째, 현대의 편의를 고려한 공간 기능과 식재 수종의 변화에 대비하기 위한 세분화된 수목 관리 기준이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.679-687
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• 2021

전자의무기록 작성 시 주호소, 진단, 수술(처치) 용어는 작성자가 자유롭게 작성하는 것보다 시스템에 등재된 용어 마스터를 사용해야 의료진간의 의사소통이 원활하고, 데이터 활용을 위한 자료 추출이 가능하므로, 용어 마스터의 관리가 중요하다. 본 연구의 목적은 서울대학교 산하 4개병원(서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 서울특별시 보라매 병원, 헬스케어시스템 강남센터)에서 개별적으로 운영하던 용어 마스터를 통합하여 표준화 및 관리 프로세스를 확립한 경험을 제시하는 것이다. 산하 4개 병원의 대표자로 구성된 서울대학교병원 용어표준화위원회는 여러 번의 논의를 거쳐 2016년 표준화 및 관리 프로세스를 확립하였고, 용어 마스터에 대한 요청을 신규 용어 등재, 용어 수정, 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 용어 삭제의 4가지로 분류하였다. 요청에 대한 수용 여부는 유관 부서의 의견 조회와 그 결과를 검토한 서울대학교병원 용어표준화위원회의 의결로 결정하였다. 의결 정족수는 7명의 위원 중 5명이였으며, 참조 용어 체계에 대한 매핑은 3명의 보건의료정보관리사가 독립적으로 시행 후 이견이 있을 경우 합의하였다. 모든 과정은 온라인으로 시행하였고, 의결과 매핑 결과는 자동으로 수집되었다. 이러한 과정을 통해, 용어표준화위원회는 시스템에 등재될 용어에 대해 빠르고 명확한 의사결정을 할 수 있었고, 사용자들이 용어표준화위원회의 결정에 동의하도록 할 수 있었다. 프로세스가 정립된 후 16개월 간 126개의 신규 용어 등재, 131개의 용어 수정, 40개의 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 1235개의 용어 삭제 가 처리되었다. 본 연구는 의료정보 시스템에 등재된 용어 마스터의 관리 프로세스를 정립한 최초의 시도라는 데 의의가 있다.

• 의료법학
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• 제23권4호
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• pp.29-74
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• 2022

2020년 예상하지 못한 형태의 COVID-19 감염병의 급속도로 전파·확산으로 국민의 "생명·신체·재산"에 피해를 줄 수 있는 재난관리법상 사회재난이 발생하면서, 감염병병원체의 검사 및 발생 사실에 대한 신고 및 보고(제11조), 실태조사(제17조), 역학조사(제18조), 예방접종을 위한 역학조사(제29조) 등을 통하여 수집된 정보는 발전된 데이터 인식 및 처리 기술, 인공지능을 통한 학습 기술 등과 결합하여 (1) 의료자원 배분을 위한 정책적 근거 마련(병상배정, 방역물품 공급), (2) 감염병 확산 방지를 위한 방역 정책적 근거 마련(집합금지·영업제한 등 정책 결정, 확진자 발생 현황 예측을 위한 연구 및 정책 결정), (3) 예방접종 촉진 및 피해 현황 파악 등 감염병 위기 상황에서 의사결정의 중요한 근거로 활용되어 왔다. 이러한 감염병 데이터를 활용한 의료정책의 결정은 방역정책 결정, 정보제공, 의약품 개발 및 연구 기술 발전에 기여하여 왔으며, 국제적으로 감염병 데이터의 활용 법제 마련에 관한 논의가 증가하면서 감염병 데이터 활용의 법적인정 범위와 한계에 대한 관심이 높아졌다. 감염병 데이터의 활용은 감염병 전파 및 확산 차단 목적, 감염병의 예방·관리·치료업무 목적, 감염병 연구 목적으로 분류할 수 있으며, 정보의 활용은 감염병 위기 상황을 전제로 논의된다. 먼저 민감정보인 "진료기록, 예방접종약, 예방접종, 기저질환 유무, 건강순위, 장기요양인정등급, 임신여부 등"에 관한 정보의 경우, 업무 목적으로 수집·제공·활용하는 경우 개인정보보호법상 활용이 인정되는 "타법에서 정하는 업무" 범위에 대한 해석이 요구된다. "감염병 전파 및 확산 차단, 감염병의 예방·관리·치료" 목적의 업무수행의 경우 입법적으로 명확하게 사전에 규율하기 쉽지 않다. 따라서 이를 인정하기 위한 전제로 먼저 대법원 및 헌법재판소에서 의료행위의 개념을 명확하게 정의하기 어렵다는 부분을 차용할 수 있다. 따라서 현실적으로 구체적인 업무수행의 행위 유형은 후행적으로 "입법목적, 학문적 원리, 전문성, 사회통념"을 기준으로 판단하여 재량권의 일탈 또는 남용의 논리로 해석하게 된다. 목적 달성에 필요한 정보수집 대상의 확정, 수집 정보의 활용방안의 한계 설정을 위하여 감염병으로 인한 공중보건 위기 상황에서 데이터 활용의 공익적 필요성이 있는지를 우선 판단하되 해당 정보의 활용이 정보주체나 제3자의 이익을 부당하게 침해하지 않았는지를 기준으로 판단한다. 이익형량의 세부 기준으로 위기 상황에서 감염병의 전파속도와 정도, 해당 민감정보의 처리 없이 목적달성을 할 수 있었는지, 민감정보의 처리를 통한 방역정책 도입의 효과성 등을 기준으로 판단하게 된다. 한편, 연구목적 감염병데이터의 수집·제공·활용은 원칙적으로 개인정보보호법상 가명처리, 생명윤리법상 동의와 기관생명윤리위원회의 심의, 국민건강보험공단 자료 활용 시 자료제공 심의위원회 절차를 거쳐 활용되게 된다. 따라서 가명처리 및 데이터심의위원회의 심의 또는 정보주체의 동의 및 기관생명윤리심의위원회의 심의를 거치므로 원칙적으로 절차적 타당성을 확보하는 한 연구목적 활용은 인정된다. 다만, 가명화 또는 익명화 절차를 명확히하여 연구책임자의 부담을 줄여야 하며, 포괄적 동의제도와 옵트아웃 제도의 도입 또는 동의 절차가 명확히 마련되어야 하며, 기술발전으로 나타날 수 있는 재식별 가능성 또는 보안성 확보 절차를 명확히 규정할 필요가 있을 것으로 생각된다.