• 제목/요약/키워드: 안정성 변수

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Bi-LSTM 모델을 이용한 음악 생성 시계열 예측 (Prediction of Music Generation on Time Series Using Bi-LSTM Model)

  • 김광진;이칠우
    • 스마트미디어저널
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    • 제11권10호
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    • pp.65-75
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    • 2022
  • 딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

머신러닝 기법을 이용한 유량 자료 생산 방법 (Estimation of River Flow Data Using Machine Learning)

  • 강노을;이지훈;이정훈;이충대
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.261-261
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    • 2020
  • 물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

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천연기념물 노거수 외과수술 문제점 및 보존 관리방안에 관한 연구 (A Study on the Tree Surgery Problem and Protection Measures in Monumental Old Trees)

  • 정종수
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제42권1호
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    • pp.122-142
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    • 2009
  • 본 연구는 노거수 관리개선을 위하여 국내외의 외과수술 제반 이론을 살펴보고 국내 외과수술의 현 실태를 대상 수목의 수술부위 해체 조사와 전문가 집단의 인식조사를 실시하여 그 개선 방안을 제안하는 과정을 통해, 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다. 첫째, 조사 대상 수목 67주를 수령, 생육 상태, 주변 환경 등과 상관관계 분석 결과, 이들은 위치별 특성과 상처크기별 특성은 상호 상관관계가 밀접한 것으로 분석되었으나, 충전물별 재료 등에는 상관관계가 적은 것으로 나타났다. 둘째, 환부의 크기는 $0.09m^2$ 이하의 가지 절단부위에서 빈도가 가장 높았고, 위치별(부위별) 공동의 크기는 근주부후로 출발되는 "뿌리+줄기"에서 가장 크게 나타났다. 상관관계 분석 결과에서도, 건전도가 낮은 상위 그룹에서도 동일한 결과가 도출되었다. 셋째, 근주(根株)부후에서 발생된 큰 공동이나 노출뿌리에 충전물(특히 우레탄)을 채우거나 표면처리를 하는 경우 문제가 심각하였다. 공동부 충전으로 인한 잇점은 크지 않은 것으로 분석되었다. 넷째, 현재 주로 사용하고 있는 충전물의 표면처리(인공수피)는 주로"에폭시+부직포+코르크"를 이용하고 있으나, 유연성이 없어 목질부와의 접합부에서 틈이 자주 발생하고 표면이 갈라지는 등 문제가 발생하고 있었다. 다섯째, 수술부위 외부 상태와의 상관관계 평가에서 목질부와의 밀착, 표면상태, 유합조직 형성 등과 내부 조사 결과와 매우 높은 상관관계를 가지고 있었다. 여섯째, 노거수의 관리 잘못으로 수세에 가장 큰 영향을 미치는 것은 복토였으며, 잘못된 가지치기는 지상부 상처의 근원이 되고 있음을 파악할 수 있었다. 가지치기에서 작은 가지는 표준방법으로 잘랐을 경우 유합조직의 형성이 활발하여 상처가 쉽게 회복되지만 심재가 있는 큰 가지는 방어능력이 없어 부후균의 침입을 받게 되는 경우가 많다. 일곱째, 노거수 관련업무 처리횟수에 영향을 미치는 변수들을'노거수 관리자 및 관련업체의 의식개혁이 필요', '노거수에 가장 많은 피해가 발생되는 부위는 특정부위와 상관없다.', '노거수의 가장 중요한 가치는 생물학적 가치', '노거수 외과수술 결과, 문제점 발생원인은 약제 사용 부적절이다.', '새로운 기법의 개발 및 시도로 인한 수술기법의 다양', '노거수에 가장 많은 피해가 발생되는 부위는 가지이다.', '노거수 관리자 및 관련업체의 의식개혁이 필요', '노거수 관련업무 처리시 문제가 되는 것은 업무분장 모호성 및 중복성이다.'등 8개의 변수들이 나타났다. 설문 조사결과, 수술 및 제도 개선 부분에서 가장 높은 빈도수를 보인 항목은 노거수 관리 현황 등의 파악을 통한 관리 정보체계의 확립, 수목외과수술의 처치법 표준화, 업체와 기관사이의 정보의 공유 활성화, 전문인력에 의한 모니터링, 정기적 교육프로그램의 개발이 중요하게 나타났으며, 행정조직의 개선, 산학협력, 수술시기의 부적절성, 외과수술 건의 안정적 수요에 대한 불안감, 전문인력의 부족 등이 문제점으로 분석되었다. 여덟째, 개선 방안으로는 제도적인 측면에 있어서 노거수 관리 및 보존에 관한 법과 조직의 정비를 들 수 있다. 특히. 노거수 관리에 있어서 외부 용역 등을 통하여 적시에 행함으로써 노거수 생육 상태의 건전도를 유지할 수 있다. 또한 보존 관련법의 연계성을 확보할 수 있도록 다른 법의 개정이나 제정 시 문화재 보호를 위한 조항의 삽입을 적극 추진해야 한다. 본 연구는 지정 노거수의 실태 조사를 통해 개선 방안을 마련하는 연구로, 보다 많은 개체조사를 통한 실태 조사 결과를 토대로 개선 방안을 도출하는 것에 대한 한계점과 제도적 개선 방안 도출을 위한 통계적 자료에 의한 근거 제시가 미약했다는 미진함을 남기고 있다. 이는 연구자의 후속연구를 통해 보완될 수 있을 것이다.

최근 불산 저장탱크에서의 가스 누출시 공정위험 및 결과영향 분석 (Study on the Consequence Effect Analysis & Process Hazard Review at Gas Release from Hydrogen Fluoride Storage Tank)

  • Ko, JaeSun
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제9권4호
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    • pp.449-461
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    • 2013
  • 최근 발생한 경북 구미의 불산 누출 및 경남 울산의 염산 누출사고의 예와 같이 화학공장에서 발생되는 사고중대 부분은 저장탱크나 운송배관 및 플랜지호스 등의 손상에 의한 휘발성 유독성물질의 대량누출이며, 이 경우 누출된 지역의 자연환경과 대기 조건에 따른 유독성물질의 확산 거동이 인적, 물적 피해의 중요한 변수가 되기 때문에 위험성평가는 가장 중요한 관심 대상이 된다. 따라서 본 연구에서는 누출물질에 대한 대기 중 확산을 모사하기 위하여 불산 저장탱크에서 누출된 경우를 예제로 선택하여, 수치해석과 ALOHA(Areal Location of Hazardous Atmospheres)의 확산 시뮬레이션을 이용한 결과해석을 수행하였다. 먼저 공정위험분석으로 정성적 평가인 HAZOP(Hazard Operability) 결과를 살펴보면 첫째 공정흐름상(flow) 위험 요소로서 플렌지, 밸브와 호스의 균열 등 손상으로 인한 누출에 의한 운전지연 또는 독성가스누출 등이 발생할 수 있고, 둘째 온도, 압력, 부식으로부터는 화재, 질소공급과 압 그리고 탱크나 파이프 이음관의 내부 부식으로 인한 독성누출의 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 다음 결과 영향분석 기법인 ALOHA를 운용한 결과를 살펴보면 Dense Gas Model에 대한 입력 자료값에 따라 미치는 결과 영향이 다소 차이가 있음을 발견하였으나 기상조건으로서 대기안정도 보다는 풍향 및 풍속이 가장 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 또한 풍속이 빠를수록 누출물질의 확산이 잘 일어났고, 수치해석결과인$LC_{50}$과 ALOHA의 AEGL-3(Acute Exposure Guidline Level)과 결과를 비교했을 때 확산길이는 다소 차이가 있지만 확산농도 측면에서는 액체와 증기누출인 경우에 있어서 거의 비슷한 결과를 보였다. 따라서 ALOHA 모델을 운영한 결과 각 시나리오별 경향은 상당히 일치함을 볼 수 있었다. 따라서 추후 수치해석과 확산모델링에 의한 예측농도를 국제적인 기준치인 IDLH(Immediately Dangerous to Life and Health), ERPG(Emergency Response Planning Guideline), AEGL(Acute Exposure Guidline Level)과 비교 함 으로서 독성 가스의 대한 완충거리를 결정 할 수 있고, 이와 같은 연구방법은 유독성물질 누출에 따른 위험성평가를 보다 효율적으로 수행하는데 도움을 줄 것이며, 지역사회 비상대응체계 수립 시 적절하게 활용할 수 있을 것이다.

만조와 간조시 마산만 수질의 농도차 발생 특성의 분석 (Analysis of the Characteristics of Water Quality Difference Occurring between High Tide and Low Tide in Masan Bay)

  • 유영진;김성재
    • 한국습지학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.102-113
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    • 2019
  • 조석에 따른 마산만의 수질의 차이를 파악하기 위하여 2016년 초여름(6월)과 여름(7, 8월)의 대조기 1 조석주기 내의 만조와 간조시에 6개의 조사정점에서 slack-tide sampling을 실시하였다. 조사된 모든 수질성분들의 혼합 상태는 SAL과의 사이의 상관관계를 통하여 잘 설명되고 있다. 초여름과 여름철 공통적으로 하천수 유입 물질인 TURB, DSi, NNN은 주로 보존성 혼합을, 내부증감 물질인 SS, COD, AMN, $H_2S$는 주로 비보존성 혼합을 나타내었다. 보존성 혼합은 만조와 간조의 수질 사이에 좋은 선형 관계를 나타내었고, 비보존성 혼합은 양자가 각기 다른 변동 양상을 나타내었다. 요인분석을 통하여 만조와 간조의 농도차의 시공간적 변화에 주요한 잠재변수들을 확인할 수 있었다. 초여름의 경우는 갈수기로서 외부유입 물질(allochthonous inputs)이 적으므로 농도차 변화에 주도적으로 영향을 미치는 오염원이 없이 조석, 유역으로부터 자연유입, 내부증감 등의 영향이 복합적으로 작용하여 4개의 요인(VF1~4)에 고루 분포되어 나타났다. 반면에 여름철의 경우는 하천수의 영향을 받는 ST-1에서 큰 농도차를 나타내는 지표들은 VF1 요인에 집중적으로 포함되어 나타났고, 그 밖에 내부 증감을 나타내는 지표들로 극명히 구분되어 나타났다. 실제로 항상 안정된 상태의 하구는 존재하지 않는다. Flushing time의 변화 등에 의하여 혼합양상은 항상 변할 수 있고, 여기에 내부증감으로 end-members의 조건이 변함에 따라 농도차의 발생은 불가피하다. 그러므로 하구의 수질을 조사할 때 평균적인 수질 자료를 확보하기 위한 시료 채취 방법을 항상 강구할 필요가 있다.

건강보험 코호트 자료를 활용한 충청남도 지역 환자의 특성에 따른 관외 의료이용과의 연관성 (The Association between Patient Characteristics of Chungnam-do and External Medical Service Use Using Health Insurance Cohort DB 2.0)

  • 이영준;명세현;문현우;우서현;김선정
    • 보건행정학회지
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    • 제34권1호
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    • pp.48-58
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    • 2024
  • 연구배경: 이 연구는 충청남도 지역 및 환자의 특성과 관외 의료기관 이용과의 연관성을 분석한 연구이다. 충청남도 지역에 거주하는 입원 및 외래 환자들을 통해 도내 진료권을 분석하고, 수도권 및 대전권 의료기관에 대한 관외 의료이용 양상을 파악하여 도내 의료전달체계 개선 및 건강보험 재정 안정 도모를 위한 충청남도 의료정책 사업의 근거적 자료 제공을 목적으로 한다. 방법: 이 연구는 건강보험 코호트 DB 2.0 2016-2019년 자료를 활용하였다. 수집된 원시 자료 중 환자의 거주지가 충청남도 지역이면서, 이용한 요양기관이 상급종합, 종합병원, 병원, 의원인 환자로 한정하였고, 최종적으로 2,570,439건(입원=43,309, 외래=2,527,130)의 자료를 추출하였다. 먼저, 분석대상자의 일반적 특성을 파악하기 위해 각 변수별로 기술통계를 실시하였고, 충청남도 지역 및 환자의 특성과 관외 의료기관 이용과의 연관성을 파악하기 위해 다변량 로지스틱 회귀분석 및 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 또한 관외 의료기관 이용에 따른 입원 및 외래 환자의 진료 1건당 의료비 차이를 파악하기 위해 심사결정 후 건강보험 총요양급여비용을 자연로그값으로 변환하여 분석하였다. 결과: 분석결과, 충청남도 지역 거주 환자들은 충남권, 대전권, 수도권 순으로 의료기관을 많이 이용하였고, 입원 및 외래 환자 모두 천안, 아산 거주 환자들에 비해 모든 권역에서 관외 의료기관을 더 많이 이용하였다. 특히 공주, 부여, 천안(odds ratio [OR], 72.931) 및 계룡, 논산, 금산(OR, 116.817) 거주 입원 환자는 대전권 의료기관 이용과 매우 높은 연관성을 나타냈다. 또한 충청남도 지역 거주 환자들은 충남권 의료기관에 비해 수도권(외래=17.01%, 입원=22.11%)과 대전권(외래=16.63%, 입원=15.41%) 의료기관에서 더 많은 의료비를 지불하였다. 결론: 이 연구는 충청남도 지역 거주 환자들의 관외 의료이용 양상을 분석하고 관련 시사점을 제공하였다. 향후 지역 의료기관과 서비스에 대한 신뢰도 및 만족도와 환자의 주진단과 같은 요인들을 고려한 연구가 추가적으로 진행되어야 하며, 연구결과를 바탕으로 합리적인 의료의 지역화와 의료공급 효율성 및 건강보험 재정 건정성 확보를 위한 정책사업의 기초 자료로 활용되기를 고대한다.

2000년대 기후변화를 반영한 봄철 산불발생확률모형 개발 (Developing Korean Forest Fire Occurrence Probability Model Reflecting Climate Change in the Spring of 2000s)

  • 원명수;윤석희;장근창
    • 한국농림기상학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.199-207
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    • 2016
  • 본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

UHF 레이더를 이용한 대류 경계층 고도의 추정 (Estimation of the Convective Boundary Layer Height Using a UHF Radar)

  • 허복행;김경익
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.1-14
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    • 2001
  • 굴절 지수 구조 매개 변수(refractive index structure parameter) $C_n^2$의 증가는 보통 가온위(virtual potential temperature) ${\theta}_v$와 혼합비(mixing ratio) q의 연직 기울기가 최대가 되는 고도에서 발생하며, 대류 경계층(convective boundary layer)의 고도를 추정하는데 있어서 매우 유용한 매개 변수로 사용된다. 이 연구에서는 대류 경계층 고도의 추정에 이용되는 $C_n^2$ 첨두의 발생 특성이 조사되었으며, 또한 UHF 레이더로 관측된 $C_n^2$와 연직 속도의 분산 ${\sigma}_w$ 자료를 이용하여 대류 경계층 고도를 객관적으로 추정하는 방법이 제시되었다. UHF 레이더의 $C_n^2$ 연직 분포에서 첨두는 대류 경계층의 정상부뿐만 아니라 잔류층의 정상부나 구름층에서도 발생하였다. 약한 태양 복사로 연직 혼합이 뚜렷하지 않은 경우에 대류 경계층 고도에 상응하는 $C_n^2$ 첨두는 레윈존데(rawinsonde) 관측 자료로부터 추정된 대류 경계층 고도보다 약간 낮았다. 반면에, 강한 태양 복사에 의해 연직 혼합이 강하고 유입대에서 ${\theta}_v$와 q의 연직 기울기가 매우 클 경우에 대류 경계층 고도에 상응하는 $C_n^2$ 첨두는 레윈존데 관측 자료로부터 추정된 대류 경계층 고도와 잘 일치하였다. $C_n^2$ 첨두의 고도를 대류 경계층 고도로 결정하는 최대 후방 산란 강도 방법(maximurn backscatter intensity method)은 $C_n^2$ 연직 분포에서 하나의 첨두가 있을 경우에는 오류 없이 대류 경계층 고도를 추정하였지만 대류 경계층 고도 위에 잔류층이나 구름층이 있을 경우에는 대류 경계층 고도를 잘못 추정하였다. 본 연구에서 새로이 제시된 방법은 UHF 레이더의 $C_n^2$${\sigma}_w$ 자료를 이용하여 대류 경계층 고도로부터 오는 $C_n^2$ 첨두를 잔류층이나 구름층으로부터 오는 $C_n^2$ 첨두로부터 구별하여 오류 없이 대류 경계층 고도를 추정하였다. 또한 이 방법은 대류 경계층 고도의 일반화 추정에 적용되었으며, 후방 산란 강도의 연직 분포에서 두개의 첨두가 존해할 경우에도 더욱 신뢰성 있고 안정되게 대류 경계층 고도를 실시간으로 추정하였다.

온열 요법이 갈색지방세포 활성화에 미치는 영향 (Effect of Thermal Method on the Activation of Brown Adipose Tissue)

  • 유연욱;이충운;안정선;이동은;문종운;김윤철;박소현;김태성
    • 핵의학기술
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    • 제25권2호
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    • pp.48-54
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    • 2021
  • 목적: 18F-FDG PET/CT에서 갈색지방세포(Brown fat 또는 Brown Adipose Tissue, 이하 BAT)의 활성화로 인한 FDG의 흡수는 림프절의 악성 전이 여부를 분별하는 데 큰 방해가 되며, 이로 인하여 재검사를 진행하는 번거로움을 초래할 수도 있다. BAT의 FDG 흡수를 방지하기 위해 18F-FDG 주사 전후 환자의 체온을 따뜻하게 하는 것은 안전하고도 비 약리적인 접근 방법이다. 본 연구에서는 BAT가 활성화될 가능성이 큰 환자를 미리 식별하여 선별한 후 대상 환자에게 직접적으로 열을 가하여 짧은 시간 동안 체온을 상승시켰을 때 BAT의 FDG 흡수를 억제할 수 있는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2020년 1월부터 2020년 12월까지 1년간 국립암센터에서 18F-FDG PET/CT 검사를 시행한 환자 중 중복 검사를 포함한 825명(온열그룹 415명, 비온열그룹 410명)의 50세 이하 여성 환자를 대상으로 하였다. 온열 대상자에게는 18F-FDG의 주사 전 10분 동안 온열 요법을 시행하였다. 통계분석에는 두 그룹간의 비율을 비교하는 Z 검정을 이용하였고, 이전 후향적 연구 결과에 따른 중요 변수들(BMI, 외부기온, 혈당)을 보정하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 결과: 825명의 환자 중 BAT가 활성화된 환자는 19명(온열그룹 5명(1.2%), 비온열그룹 14명(3.41%))으로 전체 중 2.3%의 비율을 차지하였다. 두 그룹간의 비율 비교를 위하여 Z 검정을 시행한 결과, 온열그룹에서 BAT의 활성화가 유의한 차이로 감소하였다(P=0.034). 단변수 로지스틱 회귀분석에서도 온열그룹에서 BAT 활성화가 감소하였다(OR: 0.34, P<0.05). 반면, 45세 미만인 환자에게서(OR: 4.46, P<0.05), 외부기온 13.2도 미만에서(OR: 9.91, P<0.05) BAT 활성화가 증가하였다. 다변수 결과에서는, 45세 미만인 환자에게서(OR: 4.46, P<0.05), 외부기온 13.2도 미만에서(OR: 9.97, P<0.05) BAT 활성화가 증가하였고, 온열그룹에서 BAT 활성화가 감소하는 경향을 보였으나 유의한 차이는 없었다(OR: 0.37, P=0.066). 결론: 온열 요법을 시행한 그룹에서 BAT의 활성화가 62.5% 감소하는 경향성이 있음을 확인하였고, 앞으로 BAT의 FDG 흡수를 더 효과적으로 예방하는데 큰 도움이 될 것이라 사료된다.

GOCI-II 대기상한 반사도와 기계학습을 이용한 남한 지역 시간별 에어로졸 광학 두께 산출 (Retrieval of Hourly Aerosol Optical Depth Using Top-of-Atmosphere Reflectance from GOCI-II and Machine Learning over South Korea)

  • 양세영;최현영;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.933-948
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    • 2023
  • 대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.