본 연구는 도시숲을 활용한 회기형 산림치유 프로그램이 소방공무원의 직무스트레스, 외상후 스트레스 장애(PTSD), 우울감 등 정신건강에 미치는 효과와 프로그램에 대한 만족도를 알아보기 위해 수행되었다. 2018년 9월부터 11월까지 인천대공원에서 진행되는 산림치유 프로그램에 참여한 인천시 G 소방서 소방공무원 63명을 대상으로 하였고 주 1회 2시간씩 총 4회 8시간으로 대상자 특성, 산림치유 요법 및 산림치유 인자를 활용한 프로그램을 새롭게 구성하여 실행하였다. 연구 결과 소방공무원 대상 산림치유 프로그램은 직무스트레스, 외상후 스트레스, 우울감 완화에 긍정적인 영향을 주었으며, 만족도 분석 결과 대부분 항목에서 긍정적인 반응을 보였다. 따라서 산림치유 활동은 고위험 직업군인 소방공무원의 스트레스를 완화하고 심리적·정서적 문제를 예방 및 관리하는 정신건강 관리 중재 프로그램이 될 수 있음을 확인하였다. 추후 연구에서는 다양한 형태의 소방공무원을 대상으로 확대 시행하며, 소방공무원의 심리 특성과 요구를 반영한 다양하고 흥미로운 산림치유 프로그램 개발이 지속해서 이루어져야 할 것이다.

A reliable prediction model of national occupational accident fatality rate can be used to evaluate level of safety and health protection for workers in a country. Moreover, the socio-economic aspects of occupational accidents can be identified through interpretation of a well-organized prediction model. In this paper, we propose a machine learning based relative comparison methods to predict and interpret a national occupational accident fatality rate based on socio-economic indicators. First, we collected 29 years of the relevant data from 11 developed countries. Second, we applied 4 types of machine learning regression models and evaluate their performance. Third, we interpret the contribution of each input variable using Shapley Additive Explanations(SHAP). As a result, Gradient Boosting Regressor showed the best predictive performance. We found that different patterns exist across countries in accordance with different socio-economic variables and occupational accident fatality rate.

도서관은 문화 공간으로서 누구나 이용할 수 있고 다양한 분야의 지식과 정보를 제공하여 삶의 질을 높이는 중요한 사회기반 시설 중 하나이다. 현재 한국의 도서관 수는 수요에 비해 공급이 부족한 상황이며, 이를 해결하기 위해 일부 지자체는 차량을 수단으로 이동형 도서 서비스를 제공하는 분관 형태의 이동 도서관을 운영하고 있다. 주로 도서관을 이용하기 어려운 사람들을 대상으로 순회하며 도서관 서비스를 제공하지만, 비효율적인 운행 노선과 균일하지 않은 서비스로 실질적인 효과를 발휘하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 성남시 새마을 이동 도서관을 대상으로 순회 경로 현황을 파악하고, 최소 이동 거리로 개선된 이동 도서관 노선을 제시하고자 한다. 더욱 효율적인 운영을 위해 서비스 권역을 나누고, 시간 제약을 결합한 차량경로설정 문제를 사용하여 도서 서비스의 이용 격차를 줄인 새로운 운행 노선을 구축하였다. 본 연구는 이동 도서관의 효과적인 노선 운영에 대한 기초적인 자료로 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다. 향후 이동 도서관 뿐만 아니라 이동형 공공 서비스를 위한 유용하고 현실적인 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 정확한 열환경 평가를 위해 옥외 공간에서 체감하는 열쾌적성과 미기후 모델링을 통해 산출된 열쾌적지수의 차이점을 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대구광역시에 위치한 대학 캠퍼스 두 곳을 대상으로 하여 열쾌적성을 평가하는 두 가지 방법론을 적용하고 분석 결과를 비교하였다. 첫 번째 방법은 현장 설문조사를 기반으로 하여 시민들의 열쾌적성 정보를 수집하는 것이며, 두 번째 방법은 미기후 모델인 ENVI-met을 활용하여 열쾌적지수(PMV)를 수집하는 것이다. 또한, 열쾌적성에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 그늘의 특성과 토지피복 특성을 기준으로 캠퍼스 내 상세 대상지를 선정하고 이러한 요인이 열쾌적성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 두 대학의 분석 일시와 장소가 달랐으나 방법론별 유사한 양상이 나타났다. 먼저, 설문조사 결과 그늘의 양이 증가할수록 쾌적한 것으로 나타났으며, 토지피복의 종류별 특성과는 다른 결과가 나타났다. 다음으로 모델링 결과 전반적으로 설문조사 결과와 비슷한 양상이 나타나지만 동일한 그늘의 특성을 가지는 세부 대상지에서 토지피복이 열환경에 부정적인 영향을 미치는 피복일 경우 열쾌적지수가 더 높게 나타났다. 결론적으로 설문조사 결과와 미기후 모델링 결과 간에 차이가 존재하며, 정책 반영을 위한 열쾌적성 정보의 수집 시 현장 기반의 체감 더위 정보의 수집을 통해 정확한 정보를 활용할 필요가 있을 것으로 판단된다.

Purpose: This was a qualitative study using a phenomenological research method. It was conducted to investigate the essential meaning of nursing students’ experiences participating in simulation education with standardized patients. Methods: This study’s research participants included 16 senior employees in the nursing department of two universities. They had experiences participating in simulation education with standardized patients. This study was conducted from June 1 to December 31, 2021, and the data were analyzed using Colaizzi’s (1978) phenomenological method. Results: After analyzing the meaning of simulation experiences with the standardized patients, 101 meaning formations were deduced. From this, 13 theme, 4 theme clusters and 2 categories—effective lesson, tasks to solve. Conclusion: Simulation with standardized patients is a recent approach that has been actively applied in simulation-based learning in nursing colleges. This study conducted qualitative research on students’ experiences with standardized patients and analyzed essential meaning of the experiences. Therefore, it is recommended that simulation education content with standardized patients is developed. This can be achieved by optimizing the advantages of standardized patients with various clinical cases in other subjects besides psychiatry.

도시화로 인한 인구이동과 기반시설의 낙후, 환경오염 등은 농촌지역의 쇠퇴로 이어졌으며, 이는 농촌지역 주민들의 생활서비스 저하로 나타났다. 그러나 개발사업 위주의 인프라 확충과 지원금 제공 중심의 정책대안은 농촌지역의 쇠퇴현상을 구조적이고 복합적으로 인식하지 못했다는 측면에서 한계를 나타냈다. 따라서 본 연구의 목적은 농촌지역에서 발생하는 쇠퇴현상과 생활서비스 저하에 대한 구조적인 분석을 통해 인구 증가 정책이 아닌 산업 구조 개편, 농촌 경관 등의 경쟁력 확보 및 생활서비스 제공 등의 정책으로 농촌 생활서비스를 향상시킬 수 있는 전략을 제시하는 것이다. 본 연구의 결과로 첫째, 농촌지역 쇠퇴 현상에 대해 빈익빈 부익부(success to successful)와 처방의 실패(fixes that fail) 원형을 대입했다. 도시로 유입되는 인구의 증가와 성장의 강화는 농촌지역 인구의 감소와 쇠퇴의 악화로 이어지게 되었으며, 농촌쇠퇴에 대한 해결책을 제시하고자 일자리와 지원금을 확충하는 정책은 장기적인 관점에서 난개발로 이어져 농촌쇠퇴가 지속되는 결과로 나타났다. 둘째, 앞선 구조를 바탕으로 농촌지역 생활서비스가 저하되는 시스템에 대해 재정, 인프라, 접근성의 측면에서 구조를 분석했다. 이러한 분석을 바탕으로 인구 유출을 방지하고 지역 주민들의 요구에 따른 생활서비스 공급방안, 접근성의 개선 등 농촌 주민들에게 생활서비스를 지속적으로 제공할 수 있는 전략을 제시하고자 했다. 본 연구의 결과는 농촌지역 쇠퇴현상에 대한 구조적인 분석을 바탕으로 농촌재생 정책에 대한 방향성을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

Elevators are the main means of transport in buildings. A malfunction of an elevator in operation may cause in convenience to users. Furthermore, fatal accidents, such as injuries and death, may occur to the passengers also. Therefore, it is important to prevent failure before accidents happen. In related studies, preventive measures are proposed through analyzing failures, and the lifespan of elevator components. However, these methods are limited to existing an elevator model and its surroundings, including operating conditions and installed environments. Vibration occurs when the elevator is operated. Experts have classified types of faults, which are symptoms for malfunctions (failures), via analyzing vibration. This study proposes an artificial intelligent model for classifying faults automatically with deep learning algorithms through elevator vibration data, hereby preventing failures before they occur. In this study, the vibration data of six elevators are collected. The proposed methodology in this paper removes "the measurement error data" with incorrect measurements and extracts operating sections from the input datasets for proceeding deep learning models. As a result of comparing the performance of training five deep learning models, the maximum performance indicates Accuracy 97% and F1 Score 97%, respectively. This paper presents an artificial intelligent model for detecting elevator fault automatically. The users’ safety and convenience may increase by detecting fault prior to the fatal malfunctions. In addition, it is possible to reduce manpower and time by assisting experts who have previously classified faults.

작물 생육 진단에 있어서 군락 엽면적과 군락 피복은 주한 요소 이다. 최근에는 이러한 측정을 디지털 카메라를 활용하여 RGB 식생지수로 작물 생육을 측정하고 있다. 본 연구는 밀 재배 기간 카메라의 노출 값을 다르게 설정하여 RGB 컬러 식생 지수와 군락 엽면적지수 및 군락피복에 대해 평가하였다. 군락 엽면적, 군락 피복 및 디지털 영상 측정은 출수 16일전부터 출수 후 25일까지 하였다. 일출 후 30분 이내에 촬영하였다. 노출 값은 셔터 속도를3 수준(1/60s, 1/340s, 1/640s)으로 하였다. RGB 컬러 식생지수 분석은 파이썬으로 하였다. 실제 군락 엽면적과 군락 피복간에는 정의 상관관계(r2 =0.94)를 보였다. 군락 피복 이미지의 ExG, GLI, NGRDI, ExG-ExR, MExG, TGI, MNGRD 및 MExG-CIVE는 군락 엽면적 지수와 및 군락 피복과는 정의 상관관계를 보였다. 그러나 CIVE와 ExR은 부의 상관관계를 보였다. 본 연구 결과 1/640s 가 1/60s와 1/320s에 비하여 노출이 높게 설정된 것으로 보였다. 또한, 토양과 녹색 영역을 분리하는데 있어서 너무 어린 시기 보다는 출수 전이 가장 잘 분리되었다. 따라서 야외에서의 다양한 광 조건에서는 과도한 노출보다는 광 간섭을 줄이는 기술과 함께 작물의 생육 시기와 기상환경을 고려하여 노출 값이 설정되어야 할 것이다.