• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

• Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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• 제8권1호
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• pp.70-75
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• 2005

저자들은 기존의 크론병 치료에 호전이 없었던 항문 주위 병변에 0.3 mg/g의 저농도 tacrolimus 연고제를 1일 2회 환부에 도포하는 방법으로 약물에 의한 부작용 발생 없이 병변의 현저한 호전을 보인 3례를 경험하였기에 보고하는 바이다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 추계 학술발표회 제20권2호
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• pp.17-20
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• 2008

본 연구에서는 강-프리스트레스트 콘크리트(PSC) 복합 보의 연결부 거동과 시공성을 향상시키기 위해 perfobond rib를 적용한 연결부를 제안하였으며, 보 실험을 통해 제안된 연결부의 성능을 검증하였다. 강 플레이트 상 하면에 perfobond rib로 이루어진 연결부를 이용하여 중앙에 위치한 강형부와 지점에 위치한 PSC형부를 연결한 3.9m 길이의 보 실험체 3개를 제작하여 재하실험을 수행하였다. 재하실험 결과, 제안된 연결부를 갖는 보 실험체는 PSC형부의 파괴에 의해 전체 보 부재의 파괴와 극한강도가 지배된다. 또한, 균열의 진전형상과 초기강도, 극한강도 도달까지의 하중저항능력을 분석한 결과, perfobond rib를 적용한 연결부는 기존의 stud를 적용한 연결부만큼 구조적으로 우수한 것으로 판단된다.

• Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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• 제9권1호
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• pp.80-84
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• 2006

쌀은 비교적 낮은 항원성을 보이는 것으로 알려져 있으나 영유아기 식품 알레르기 질환의 원인이 될 수 있으며, 다른 식품에는 과민 반응없이 쌀 단독으로 알레르기를 보이는 경우도 있고, 항원성이 매우 낮은 것으로 알려진 쌀미음에도 반응이 나타났으며, 나이가 들면서 저절로 호전을 보이는 영유아기의 일시적 경과를 보인다. 쌀 단독 알레르기 1예를 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제21권6호
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• pp.647-657
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• 2009

본 연구는 강-프리스트레스 콘크리트(PSC) 혼합구조 보를 분절형 교량에 적용하기 위해 필수적으로 요구되는 이종 부재간의 연결에 대한 기초연구로써, 연결부 거동과 시공성을 향상시키기 위해 연결부 상․하부 플레이트에 perfobond rib 전단연결재를 설치한 강-PSC 연결부를 제안하였다. 제안된 연결부가 설치된 보 실험체들을 제작하여 하중재하실험을 통해 연결부의 성능을 확인한 결과, 모든 실험체에서 연결부의 파괴 없이 연결부 인접 PSC부에서 실험체의 파괴와 극한강도가 나타났다. 합성 작용에 의하여 실험체의 초기 강성은 우수한 것으로 나타났으며, 균열의 진전 형상도 전형적인 휨 균열 형상을 나타내었다. 또한, 기존 스터드를 적용한 실험체 이상의 강도를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 그러므로 제안된 연결부는 혼합구조 연결부에 효과적으로 적용 가능하다고 판단된다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제1권1호
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• pp.148-160
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• 1990

본 논문은 아동분리반응척도 개발에 관한 것으로 그 신뢰도와 타당성, 그리고 정신과 입원 아동들에 대한 임상 연구 이용도를 검증하였다. 아동분리반응척도는 신뢰성과 타당성있는 연구 기구임이 나타났고 아동의 분리반응을 들의 정신병리와 구별지어주는데 유용한 것으로 나타났다. 이것은 또한 감별진단하는데 임상가들에게 도움이 될것으로 보이며 아동의 정신과 입원시 일어날수 있는 분리반응과 그 부작용에 대한 이해의 필요성을 시사하였다. 이 기초연구는 입원치료 프로그램은 입원 아동들의 발달적 요구와 능력 그리고 정신병리시 나타나는 특정한 결함에 대해 반드시 관심을 보여야 한다는 개념을 지지하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.19-22
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• 2005

본 논문에서는 대용량 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 사이트의 프라이버시를 보호하면서 마이닝 결과의 정확성, 실용성 등을 보장할 수 있는 효율적인 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 네트워크가 발달함에 따라 네트워크 트래픽 데이터에 대한 마이닝은 네트워크를 통한 통신의 패턴을 찾아내고, 이를 사용하여 침입 탐지, 인터넷 웜의 탐지 등으로 유용하게 쓰이게 되었다. 그러나 네트워크 트래픽 데이터는 네트워크 사용자 개개인의 인터넷 접속 형태, IP 주소 등의 정보를 포함하는 데이터로 네트워크 사용자의 프라이버시를 해칠 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 이들 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 하는 마이닝 기법에서는 프라이버시 보호를 위하여 각 사이트에 저장되어 있는 네트워크 트래픽 데이터를 공개하지 않으면서도, 의미있는 패턴을 찾을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 프라이버시 보호를 위하여 N-저장소 서버 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 데이터를 분할하여 암호화한 후, 이를 복호화할 수 없는 서버에서 집계하는 방식을 사용하여 실제 데이터가 저장되어 있는 각 사이트의 출처 정보를 감추는 방식을 사용한다. 또한, 효율적인 빈번 패턴 생성을 위하여 빈번 항목에 대한 인덱스 구조를 제안하고, 이를 기반으로 한 순차 패턴 마이닝 기법을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.179-179
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 급증하면서 기후변화로 인한 여러 가지 문제점들이 드러나며 가뭄에 대한 관심도 증가하고 있다. 수자원 관리에 있어 가뭄 예측은 반드시 필요한 항목이다. 우리나라는 기후변화로 인해 강수량과 기온이 변화할 것으로 보이며, 이는 증발산량의 변화를 초래한다. 증발산량은 가뭄에 대한 중요한 인자 중 하나이며, 따라서 효율적인 수자원 관리를 위해 잠재증발산량(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 예측하는 것은 반드시 필요하다고 할 수 있다. 미래의 잠재증발산량을 분석하고 예측하기 위해서는 주로 기후모델을 이용한 미래예측자료가 사용된다. 이에 본 연구에서는 다중 RCMs를 이용하여 미래 잠재증발산량의 변화를 추정하고자 하였다. 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model)인 MPI-ESM-LR를 기반으로 다양한 지역기후모델(Regional Climate Model)로부터 생산된 미래 자료를 사용하였다. 사용된 RCM은 MM5, RSM, WRF이며, RCP 8.5 시나리오에 대하여 부산 지점에 해당하는 격자로부터 잠재증발산량 추정을 위한 기온, 풍속, 일사량, 상대습도를 추출하였다. 추출된 각 기상자료에 대해 Penman 방법을 적용하여 미래 잠재증발산량을 산정한 후 Quantile Mapping 기법을 이용하여 편의보정을 수행하였다. 산정된 미래 잠재증발산량을 분석한 결과, 부산지점의 경우 미래 잠재증발산량이 현재대비 다소 증가 할 것으로 나타났다. 따라서 이에 대한 대비가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.949-951
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• 2022

최근 키오스크의 사용률이 증가함에 따라 키오스크 사용의 어려움을 겪는 정보 취약계층이 존재한다. 키오스크 사용시 메뉴 선택을 키오스크 앞에서 하며, 절차 또한 복잡하다. 또한 키오스크의 높이가 고정되어 있어 휠체어를 타신분, 어린이 등 고정된 높이에 맞지 않는 사람은 사용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 맞춤형 추천과 자동 높낮이 조절 키오스트에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 키오스크를 위한 얼굴 분석 기법의 성능 연구 결과를 제시하고 있다. 가장 대표적인 얼굴 분석 알고리즘들로 알려진 MS Azure 얼굴 분석 기법과 네이버 클로바 얼굴 인식 기법에 대한 비교 실험 결과 성별 인식의 경우 MS Azure 기법이 조금 우수했고 나이 분류의 경우에는 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.