PURPOSES : This paper presents a foundational study aimed at strengthening the competitiveness of future overseas construction engineering projects, efficiently guiding investment decisions for the government or private sectors and establishing policy suggestions for areas that need to be supplemented and linked. METHODS : The data envelopment analysis (DEA) model was used to measure the operational efficiency for individual types of work. The DEA model for measuring efficiency uses the representative Charnes, Cooper, and Rhode (CCR) and Banker, Charnes, and Cooper (BCC) models. RESULTS : By using statistics of overseas construction projects and conducting DEA, it was revealed that construction management was most needed in the energy facility sector of overseas construction projects. CONCLUSIONS : Although the capabilities of our country's companies are excellent, it was evident that the energy and industrial facilities sectors, which need to be supplemented to enhance their competitiveness, require policy support that incorporates construction management (CM). Consequently, it was confirmed that the construction management sector needs investment that should continue to be activated in the future. Additional research is needed that considers variables and environments related to overseas construction projects’ on-site conditions. To this end, the government should continue to promote research and government investment linked to CM to make progress in overseas construction sectors.

고형가유두상종양은 수술 후 95% 이상의 환자에서 완전 절제가 이루어지며 대부분 완치되는 것으로 알려져 있다. 하지만, 절제 후 재발하는 경우가 7% 정도로 보고되고 있어 수술 후에도 지속적인 추적 관찰이 필요하다. 또한, 췌장 내에서 다발성으로 종괴가 발생할 수 있으므로, 췌장 종괴에 대한 수술적 절제를 시행할 경우 수술 전에 반드시 영상 검사와 내시경 초음파 등을 통한 충분한 평가가 선행되어야 한다. 본 증례 보고에서는 건강 검진으로 발견된 췌장 종괴에 대해 추 적 관 찰 을 시 행 하 다 가 크 기 가 증 가 해 서 수 술 적 절제(췌장미부절제술)를 시행하였다. 수술 후 병리 결과 고형가유두상종양과 신경내분비종양이 동시에 진단되었다. 수술 12개월 후 남아 있는 췌장 두부에 종괴가 재발한 소견을 보여 추가적인 수술적 절제(전췌장절제술)을 시행 받았고, 수술 후 병리 결과 악성 고형가유두상종양으로 진단되었다. 현재까지 고형가유두상종양과 신경내분비종양이 동시에 발생하는 증례에 대한 보고가 많지 않고 국내에서는 아직 보고가 없다. 이에 수술 후 고형가유두상종양과 비기능성 신경내분비종양이 진단된 증례를 보고하는 바이다.

해양재분석 자료는 관측 자료를 수치 모델에 동화함으로, 관측 자료의 시공간적인 제약을 극복하고 해양 변수 간 의 물리적 상호작용을 고려한 격자화된 고해상도 정보를 제공함으로써 해양순환 및 기후 연구에 광범위하게 사용되고 있다. 이 연구에서는 기존에 생산된 12년간(2011년부터 2 02 2년까지)의 북서태평양 지역해양 재분석 자료를 확장하여 30 년간(1993년부터 2 02 2년까지)의 1/24o 수평해상도를 갖는 장기 재분석 자료(K-ORA22E)를 생산하고, 이를 분석하여 한 반도 주변해역에서의 장기 해양기후변화를 진단하였다. K-ORA22E 데이터를 통해 한반도 주변 해역의 수온 상승 경향 을 분석한 결과, 쿠로시오 확장역에서 쿠로시오의 경로가 지난 30년 동안 1년에 약 6 km 씩 북상하였으며, 쿠로시오 경 로의 북쪽에서 수온 상승이 두드러졌다. 한반도 주변 해역 중에서는 동해에서 수온 상승이 가장 뚜렷했다. 특히, 동해에서는 표층보다는 중층에서 수온 상승이 두드러졌으며, 동한난류의 수온 상승률은 전 지구 평균보다 2 -3배 높았다. 황해저 층냉수가 출현하는 황해 중앙부에서는 장기적으로 수온이 상승하였으나, 한반도 서해안과 남해안에서는 수온이 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 이러한 수온의 장기변화의 공간적인 차이는 쿠로시오 해류의 북상에 따른 열수송의 경로와 밀접한 관련이 있을 것으로 보인다. 이 연구에서 구축된 K -ORA2 2 E와 같은 고해상도 지역 해양 재분석 자료는 한반도 주변 해역의 장기 변동성을 이해하고 기후 변화의 영향을 분석하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

콩과 같은 밭작물은 주로 토양으로부터 수분을 공급받으며 토양 수분 조건에 따라 생육 반응이 민감하게 반응한다. 작물의 생육과 재배 지역의 토양 조건, 기상 등에 따라 적정 토양 수분을 유지하는 것은 작물 생산량의 증가를 위해 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 머신러닝 기법을 이용하여 토양 수분 함량 예측 모델을 개발하였다. 깊이에 따른 토양 수분과 외기, 강수량 등 기상 변수와의 상관 관계를 구명하고, 깊이별 토양 수분예측을 위한 부분최소제곱회귀(PLSR) 모델을 알고리즘을 개발하였다. 콩 재배포장의 10cm, 20cm, 30cm 깊이의 토양수분은 FDR 방식의 센서로 측정하였 고, 콩 작물 주변 환경인자(재배환경의 기온, 상대습도, 풍속, 일사량, 일조시간)는 주변의 기상관측소에서 측정된 데이터를 이용하였다. 이를 이용하여 깊이별 미래의 토양수분함량 예측 모델을 개발한 결과, 10cm와 20cm깊이에서 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온이었으며, 30cm 깊이에서의 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온, 풍속으로 나타났다. 토양 깊이가 깊어짐에 따라 토양수분함량 예측 정확도가 향상되었으며, 이는 표면에 가까울수록 토양수분함량이 변화가 크기 때문으로 예상된다. 또한 미래의 토양 수분함량예측시 1시간 후 예측 정확도가 가장 우수하였으며, 이때의 Rv 2와 RMSEV가 10cm 깊이에서 0.993와 1.069%, 20cm 깊이에서 0.994와 0.821% 였으며, 30cm 깊이에서 0.999와 0.149% 였다. 본 연구 결과는 콩 생육환경 진단을 위해 재배 포장의 토양수분함량을 토양층별로 미래의 토양수분함량도 예측이 가능함을 보여준다.

작물의 스트레스 조기 진단은 농업에 있어 빠른 대응을 가능하게 해 피해를 경감시킬 수 있어 중요한 기술이다. 기존의 스트레스 진단이 가진 파괴적인 형식의 시료 채집과 양분 분석에 많은 노동력을 필요로 한다는 단점 극복을 위해 새로운 기술 개발이 필요하다. 미래에는 대단위 영상을 이용한 생육 진단 기술에 대한 수요가 높아질 것으로 예상되어 이를 이용한 연구를 진행하였다. 본 연구는 2023년 경상남도 밀양시에 위치한 국립식량과학원 실험 포장에서 수행되었으며, 무인항공기(UAV)를 이용하여 양분 결핍 처리(관행시비, 질소 결핍, 인 결핍, 칼륨 결핍, 무비)에 따른 벼의 생육을 조사했다. UAV를 이용해 생육 기간 중 총 6회에 걸쳐 포장을 촬영하였고, 영상을 기반으로 11개의 식생 지수를 산출하여 기계학습을 통해 양분 결핍을 진단하는 모델을 구축하여 평가했다. 연구 결과에 따르면, 엽록소 함량과 관련된 지수인 NDRE (Normalized Difference Red Edge)가 가장 높은 중요도를 나타내어 벼의 양분 상태를 효과적으로 진단하는 데 유용하다는 것을 확인하였다. 6개의 각 단계별로 모델을 평가하였을 때 모든 단계에서 accuracy가 0.7 이상으로 나타났다. 조기 진단을 위해 첫 촬영 날짜인 7월 5일의 자료로 모델을 만들어 다른 회차에 적용하여 모델의 성능을 평가한 결과, 5개의 모든 단계에서 0.9 이상의 accuracy를 얻었다. 종합적으로, UAV 영상 기반의 식생 지수를 활용한 양분 결핍 진단은 벼의 생육을 조기에 예측하는 데 효과적이며, 이는 정밀 농업 분야에서 시간과 노동을 절감하고 양분 관리를 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

It is very important to evaluate how the functions of products, facilities, and spaces affect human life. The evaluation of these actions has legal regulations such as certification, inspection, and diagnosis, and the degree of quality, safety, and excellence of the results is announced. This study sought to secure safety through efficient system operation by reviewing safety-related certification systems established and implemented by each government department in Korea and analyzing the characteristics of each system and similarities between systems. There was also an aspect of cross-checking safety through the certification and diagnosis system implemented by each ministry, but it was confirmed that the efficiency of the system should also be considered in terms of overlapping application. Therefore, when securing safety is confirmed based on each safety-related law, active alternatives such as exemption, substitution, delegation, etc. should be presented.

이 연구는 초분광 영상으로 두 품종의 콩(청자 3호, 대찬)의 들불병을 진단할 수 있는 모델과 다중분광 영상센서를 개발하기 위해 수행되었다. 무처리구와 들불병 처리구에서 5 nm full width at half maximum (FWHM)으로 구성된 원시 초분광 중심파장들의 콩 식물 영역 반사율들을 추출하여 10 nm FWHM으로 병합한 후, t-test로 차이가 나타난 blue, green, red, red edge, NIR1 및 NIR2 각 영역에서 선정된 대표 밴드로 121개의 식생지수를 계산하였다. 식생지수를 입력변수로 support vector machine (SVM), random forest (RF), extra tree (EXT), extreme gradient boosting (XGB)의 머신러닝 기법과 shapley additive explanation 변수 선택 기법을 적용하여 들불병 진단에 가장 적절한 모델을 선정하고 사용된 식생지수와 파라미터를 나타내었다. T-test 결과 품종에 상관없이 blue 1개(420 nm), green 2개(500, 540 nm), red 1개(600 nm), red edge 2개(680, 700 nm), NIR1 2개(780, 840 nm), NIR2 1개(920 nm)의 총 9개 대표 밴드들이 선택되었고, 성능 평가를 통해 선정된 모델에 청자 3호의 경우 SVM모델(OA=0.86, KC=0.72, 10 VIs)이 선정되었으나 혼동행렬 분석 결과 정상오분류가 적은 RF모델이 선택되었다. RF모델(식 생지수 : RE/Blue, NSI, GDVI, Green/Blue, 파라미터 : max_depth=6, n_estimators=100)은 OA=0.81, KC=0.60, precision=0.86, recall=0.81, F1 score=0.80의 성능을 나타내었다. 대찬은 EXT모델(식생지수 : YVI, RE/Green, 2YVI, 파라미터 : max_depth=8, n_estimators=10)이 선정되 었고, OA=0.86, KC=0.72, precision=0.86, recall=0.86, F1 score=0.86의 성능을 나타내었다.

본 연구는 현재 가설되어 가용 중인 프리스트레스트 구조물에 대해서 긴장 응력을 계측하는 방법에 관한 연구를 위해 외부 자화를 이용한 PSC 텐던의 긴장 응력 계측에 관한 연구를 진행하였다. 이에 유한요소해석을 이용하여 PSC 거더에 외부 자화 시 잔존 긴장 응 력을 검출하기 위해 PSC 거더 내부의 PS 텐던까지 영향을 줄 수 있는 코일 배치 및 크기 등을 고려하여 최적의 센서를 설계하였다. 또 한, 유한요소해석을 이용하여 설계한 센서와 동일한 수치 및 재질 데이터를 이용해 이론적 검증을 진행하였으며 타겟 위치에서 자화 의 세기를 계산하였을 때, 유한요소해석 결과와 동일한 결과를 얻어낼 수 있었다. 이를 통해 설계한 센서의 검증 및 비 접촉 외부 자화 EM 센서를 활용하여 PSC I형 거더 내부 텐던의 자화가 가능함을 확인하였다.

췌장낭성병변은 최근 영상기술의 발전으로 우연히 발견되는 비율이 점차 증가하고 있으며, 유병률은 복부컴퓨터단층촬영을 시행한 사람에서 많게는 13.5%까지 보고되었다. 그러나 췌장낭성질환의 정확한 진단은 양성에서 악성 질환까지 다양한 형태로 보일 수 있어 영상학적 진단만으로는 매우 어렵다. 초음파내시경은 췌장낭성병변을 비교적 정확하게 진단하고 치료를 결정하는 데 매우 중요한 도구로 사용된다. 그러나 내시경 초음파는 악성으로 진행 가능한 점액성 췌장낭종과 다른 췌장낭종질환을 구분하는 데 정확도가 65-75%에 불과하다. 인공지능은 대장암, 폐암, 유방암과 같은 여러 종류의 암 진단의 정확도를 향상시키는 데 효과적인 도구로 사용되고 있으며, 최근 연구에서는 췌장낭성병변에서도 점액성 종양과 비점액성 종양을 구분하고 악성으로 진행 위험도를 평가하는 데 도움이 되는 것으로 보고되고 있다. 인공지능의 적용은 영상분석에도 국한되지 않고 최근에는 췌장낭종의 액체 분석, 유전자 분석, confocal laser endomicroscopy 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 기대되는 연구 결과를 발표하고 있다. 인공지능은 의료 분야에서 아직 시작단계에 있어, 임상에 적용하기 위해 적절한 알고리즘을 개발하는 데에는 개발자들의 큰 노력이 필요하다. 그러나 이러한 기술은 앞으로 췌장낭종 병변을 보다 정확하게 진단하고 효과적이고 효율적으로 관리하는 데에 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 하겠다.

Gate valves are hydraulic components used to shut-off the water flow in water distribution systems. Gate valves may fail owing to various aspects such as leakage through seats, wearing of packing, and corrosion. Because it is considerably challenging to detect valve malfunctioning until the operator identifies a significant fault, failure of the gate valve may lead to a severe accident event associated with water distribution systems. In this study, we proposed a methodology to diagnose the faults of gate valves. To measure the pressure difference across a gate valve, two pressure transducers were installed before and after the gate valve in a pilot-scaled water distribution system. The obtained time-series pressure difference data were analyzed using a machine learning algorithm to diagnose faults. The validation of whether the flow rate of the pipeline can be predicted based on the pressure difference between the upstream and downstream sides of the valve was also performed.

목적 : 본 연구의 목적은 녹내장의 예방 및 조기진단을 위해 진단되지 않은 녹내장의 특징과 관련 인자의 상관 관계를 알아내는 데 있다. 방법 : 국민건강영양조사 제7기 2017∼2018년 안검진을 받은 만 40세 이상 성인 7,546명을 대상으로 하였다. 참가자는 빛간섭단층촬영, 시야검사, 안저사진 촬영 검사를 통해 녹내장 판정을 받았다. 그리고, 자가 설문 응답 조사를 통해 사전 진단 여부를 파악하였다. 통계는 카이제곱 검정을 사용하였고, 관련성은 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 결과 : 7,546명의 참가자 중 325명이 녹내장 진단을 받았으며 유병률은 4.3%였다. 이 중 47명은 사전 녹내장 진단을 받은 이력이 있고, 180명은 이전에 녹내장 치료를 받은 적이 없는 미진단 녹내장 환자로 79%를 차지했다. 연령과 성별을 보정한 관련성 분석에서는 안과를 방문한 지 1개월 이내 집단보다 1개월에서 1년 이내에 안과를 방문한 집단에서 관련성이 21배 높았다(p=0.002), 1년 이상 안과를 방문하지 않은 군에서는 1개월 이내 집단보 다 126배 높았다(p=0.001). 굴절이상과 관련도는 우안의 원시 굴절이상 환자군에서 녹내장 관련도가 8배 (p=0.043) 더 높았다. 다른 사회학적 및 건강 관련 요인에서는 진단되지 않은 녹내장과 진단된 녹내장에 대해 통 계적 유의성이 발견되지 않았습니다. 결론 : 안과 의사의 정기적인 방문과 원시 굴절이상 환자는 진단되지 않은 녹내장의 조기진단에 중요한 요소입 니다.

우리나라는 2021년 기준 OECD 국가중 화학농약 사용량 3위로 농약사용의 개선이 필요하다. 특히 범국가적인 One Health 정책 관점에서 농작물에 사용되는 항생제 농약관리도 필요하다. 현재 시행중인 PLS, 판매관리인 교육 및 농약판매기록 제도들이 선정된 농약 사용의 안정성에 초 점을 맞춘다면, 진단과 처방을 중심으로 한 식물의약사 제도는 농약 선정의 정확성을 높일 수 있는 제도이다. 국내 발생 병해충은 연간 1,000여종 이 상이며, 하나의 고위험 병해충에 적용가능한 등록약제는 100~200개로 작용기작과 처리방법 측면에서 다양하다. 정확한 진단을 바탕으로 적합한 약 제를 선정하는 처방은 수백종 이상의 병해충에 대한 전문지식과 다양한 약제에 대한 이해와 실무경험이 요구된다. 본 연구에서 농업인에 대한 설문 조사 결과, 응답자중 81% 농업인이 농약구매와 사용에 대한 전문가의 도움이 필요하며, 이중 48% 농업인들은 매우 필요하다는 의견을 제시하였다. 판매관리인에 대한 설문조사 결과, 42%의 판매관리인이 진단 및 처방에 대한 전문성 강화가 절실함을 주장하였으며, 필요성을 인지하는 판매관리 인도 44%로 확인되어, 전체적으로 42~86%의 판매관리인들이 진단 및 처방에 대한 전문성 강화에 관심이 있었다. 식물의약사 제도화 초기에 현장 경험이 많은 판매관리인을 제도권으로 수용할 수 있는 특별전형을 고려해야 한다. 병해충 종류별 등록된 농약의 저항성 수준을 자료화하고 효과적인 방제력을 구축하여 진단 및 처방의 정확성을 높여야 한다. 판매관리인은 식물의약사 자격을 경쟁 우의 차별화 전략으로 인식하고, 더 이상 판매관리 인이 아니라 식물의약사로서 “믿음이 가는 식물의약사가 처방하는 농약”의 시장 포지셔닝을 통해 매출액 향상을 도모할 수 있다. 향후 법제화를 위 한 관련법 개정, 전문성 강화 교육 커리큘럼, 자격제도 운영에 대한 실무적인 논의가 필요하다. 식물의약사 제도화를 통해 판매관리인의 전문성을 상 향 평준화 함으로서 농업 현장의 병해충 진단 및 처방 기술을 선진화하고, 국민의 건강과 직결되는 합리적인 농약 사용을 위해 노력해야 한다.