드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 감기약의 품질관리를 위한 기초자료서, HPLC를 이용하여 감기약의 4가지 주요 성분인 아세트아미노펜(Acetaminophen), 카페인(Caffeine), 메틸 파라벤(Methly paraben), 프로필 파라벤(Propyl paraben)을 동시 분석하였다. 시료는 4가지 성분을 전처리한 후, 액체크로마토그래피(HPLC)를 사용하여 정량분석 하였다. 감기약의 분석은 상업용 C18 칼럼과 이동상으로 아세토니트릴(Acetonitrile) 과 증류수(H2O)을 사용하였으며, 아이소그라틱 기법(Isocratic Elution)을 사용하였다. 검출기는 PDA 및 UV detector를 사용하였으며, 유속은 1.0mL/min, 주입부피는 10uL, 칼럼오븐의 온도는 35℃, 파장은 270nm에서 수행하였다. 실험 결과 Resolution의 값이 각각 4.983, 1.596, 5.519, 1.678으로 Rs >1.5 이상으로 나타나 분리능이 우수하고 Symmetry factor 값은 1.056, 1.069, 1.032, 1.133으로 안정적인 대칭을 갖는 것을 알 수 있었다. 모든 표준성분의 검량선 값은 R2 > 0.9995 ~ 0.9999로 나타나 우수한 직선성을 나타내었다. 또한 검출한계(Llimit of detection) 와 정량한계(Limit of quantification)는 각각 0.0118 ~ 1.5973mg/mL 및 0.0353 ~ 4.7919㎍/mL, 회수율은 79.6% ~ 120.5%로 안정적인 값을 얻었다. 본 연구 결과는 실험적으로 입증한 감기약 성분의 동시 분석법에 의한 품질평가가 효율적임을 보여주었다
신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.
축산용 항생제는 투여된 양의 일부만이 체내에서 사용되며 나머지는 모화합물 형태나 대사체로서 분뇨를 통하여 배출된다. 이러한 분뇨는 자원화 시설로부터 퇴액비로 생산되어 농경지에 살포됨으로써 농업환경에 유입되어 2차 오염 등을 초래하고 있다. 본 연구는 국내 가축분뇨 자원화 시설의 액비 생산단계별로 6종 축산용 항생제의 잔류 농도를 비교하고 액비 성분 질소 함량과의 상관성을 평가하기 위해 수행되었다. Buffer 및 SPE를 사용한 전처리 방법은 ppb 수준에서 63.4-106.7%의 회수율을 나타냈으며, 정량한계의 범위는 0.009-0.037 ㎍/L이었다. 공동자원화 시설 생산 액비의 생산단계별 잔류 항생제 농도와 규격함량 N 성분 함량과의 상관성 평가를 분석한 결과 액비화 과정 중 부숙 기간이 경과함에 따라 N 성분 및 항생제 잔류 농도가 감소하는 경향을 보여 주었다. 액비 원료, 중기 및 제품 중 SMZ의 평균 잔류 항생제는 40.85, 26.17, 3.54 ㎍/L이었으며 CTC의 경우 2.32에서 1.25 ㎍/L 수준으로 감소하였다. 다른 4종 항생제 역시 생산단계별로 잔류 농도가 감소하는 경향을 보여주었으며 액비 규격성분 N은 생산단계별 함량이 0.21에서 0.096%로 감소하였다. 액비 생산단계별 잔류 항생제 농도와 규격 성분 N 함량과의 상관성 평가는 항생제 저감화 지표 설정의 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 새로운 표준과 규칙의 제정이 이루어지고 또한 향후 예고되어 있음으로 큰 변화의 과정을 거치고 있는 목록학에 있어 그동안 연구가 거의 없었던 해외 연구들의 최근 동향과 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2010년 이후 14년간 발행된 논문 680편을 수집한 후, 이로부터 전처리를 거쳐 추출한 1,942개의 저자 키워드를 분석해보았다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 목록학 연구는 2017년 이후 주목할만한 성장세를 보이고 있었다. 둘째, 상위빈도 연구주제는 편목, 메타데이터, RDA, 대학도서관, 전거 제어, 링크드 데이터, FRBR, 목록, LCSH, 도서관, 온라인목록이었다. 셋째, 연구주제들은 크게 도서관 목록의 전통적인 부분과 관련된 것과 최근 들어 더욱 활발하게 논의가 진행되고 있는 주제인 전거제어와 협동편목, RDA, 링크드데이터와 관련된 2개의 군집으로 나눌 수 있었고, 이를 14개 소군집으로 세분하여 분석하였다. 넷째, 키워드 군집 14개의 성장지수와 표준 성과지수를 살펴본 결과, 하나의 군집을 제외하고는 학문 분야의 성장의 측면에서 모두 성장을 나타내는 수치를 보여주었다. 본 연구는 향후 국내 학계와 현장을 위한 목록의 발전 양상 예측하기 위한 기초자료 및 관련 교육에 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 그 의의가 있다.
본 연구는 소비자 리뷰와 관리자 답변 간의 관계를 조사하여 소비자 리뷰를 효율적으로 관리하기 위한 웹케어의 필요성을 탐색하는데 목적이 있다. 효과적인 웹케어를 위한 방법론을 제안하고 오디오북 플랫폼 기반의 머신러닝을 이용한 웹케어 모형을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 오디오북 플랫폼 4개를 선정하여 소비자 리뷰와 관리자 답변에 대한 데이터 수집 및 전처리 과정을 거쳐 토픽모델링, 주제불일치성, DBSCAN을 활용하고, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 분석을 시행하였다. 실험 결과 관리자 답변의 군집화 및 소비자 리뷰에 대한 답변 예측에서 유의미한 결과를 도출하였으며, 자원의 제한과 비용을 고려한 효율적인 방법론을 제안하였다. 본 연구는 머신러닝을 통해 웹케어 모형을 구축했다는 점에서 학술적인 시사점을 제공하며, 기업의 제한된 비용과 인력을 고려하여 웹케어 모형이라는 효율적인 방법론을 제시함으로써 실무적인 시사점을 지닌다. 본 연구에서 제안된 웹케어 모델은 개별화된 답변과 표준화된 관리자 답변을 제공하여 소비자 참여 및 유용한 정보 제공을 위한 전략적인 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
다목적위성 아리랑 1호(KOMPSAT-1)에 장착된 본체 자세제어용 삼축자력계(TAM) 자료로부터 2000년 6월 19일에서 21일 사이의 지구자기장을 추출하였다 전처리과정으로 관측자료를 지구관성좌표계에서 지구고정좌표계로 변환시킨 후, 이를 다시 구면좌표계로 변환하였고, 지구자기장의 영향이 아닌 위성체 내의 전류에 의한 유도자기장은 자기장의 대칭성을 이용하여 제거하였다. 지구 외적 요인에 의한 자기장의 영향을 제거하기 위해 위성 궤도를 상향 및 하향 두 그룹으로 분류한 후, 2차원 파동수대비법을 이용해 두 그룹 사이에 서로 역으로 대비되는 성분을 제거하였다. 측선 잡음을 제거를 위하여 파동수영역에서 사분면교환법을 도입하였고, 이로부터 삼축자력계 관측값으로부터 최증적인 지구자기장을 추출하였다. TAM 자기장의 검증을 위해 다목적위성과 비슷한 시기에 유사한 고도에서 지구자기장을 전문적으로 측정한 ${\phi}$rsted로부터 유도된 지구자기장 및 IGRF2000모델과 비교한 결과 이들 사이의 상관계수는 각각 0.97과 0.96으로 매우 높게 나타났다. 끝으로 이 연구에서 추출한 지구자기장으로부터 구면조화계수를 degree & order 19까지 계산한 후 이를 IGRF ${\phi}$rsted와 Champ 모델과 비교하였다. 이 연구에 의해 일반적인 지구관측위성의 자세보정용 자력계로부터 degree & order 5까지 신뢰성있는 지구자기장의 추출이 가능함은 밝혀졌고, 이로부터 이 연구의 자료처리과정을 도입하면 지구자기장 전문관측위성이 존재하지 않는 기간은 물론 관측이 존재하지 않는 고도에 대한 지구자기장의 추출이 가능하게 되었고 이로부터 전지구 자기장 모델의 저주파 성분을 향상시킬 수 있음이 밝혀졌다.
최근, GIS기술의 급속한 발전에 따라 다양한 공간 수문자료들이 속성정보와 결합되어 다루는 것이 가능해졌고, 집중형 유출모형보다 유역 유출량의 시공간적인 변동을 고려할 수 있는 분포형 유출모형의 구축이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 교토대학 방재연구소에서 개발한 장기유출모형을 근간으로 레이더강우량과 연계하여 홍수기에 특화되어 사용할 수 있도록 자체 개발한 K-DRUM모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램을 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(KDRUM) 의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 사료된다.
지금까지 분포형 모형 개발에 대한 많은 노력이 있음에도 불구하고 여러 제약사항들에 의해 잠재력을 보여주는 정도로 활용되어 왔으나, 최근 급속도로 발전하는 컴퓨터의 계산능력, DEM 등 디지털정보의 구축이 진행되어 오고 있고, GIS 및 인공위성 영상기법의 발달로 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있다. 본 모형개발에 있어 이론적 배경이 된 모형은 1998년부터 일본 교토대학 방재연구소 코지리 연구실에서 개발 중인 Hydro-BEAM으로 유역 물순환의 건전성을 평가하기 위하여 장기간의 유역 내 유량, 수질을 시계열 및 공간적으로 파악하여 유역의 영향평가를 위해 개발된 물리적 기반의 격자구조를 가진 분포형 장기유출 모형이다. 유출량 계산은 유역내 수평 유출량산정 모듈로서 평면 분포형의 격자형을, 연직 분포형으로는 $A{\sim}B$층의 수평유출량은 하천으로 유입하고, C층은 하천유량에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정하는 다층모형을 이용해서 A층, 지표 및 하도흐름은 운동파 법(kinematic wave)으로, $B{\sim}C$층의 유출량은 선형저류법으로 계산하는 모형이다. 본 연구에서는 격자흐름방향을 4방향에서 8방향으로 개선하였고, 모형의 각종 수문매개변수들을 GIS와 연계하여 직접 입력할 수 있도록 하였으며, 물리적기반의 침투과정을 모의할 수 있도록 Green & Ampt모듈을 추가하고, 향후 레이더 강우 및 수치예보강우의 홍수유출예측을 염두에 두고 격자강우량을 활용할 수 있도록 하는 등 홍수유출해석을 위한 분포형 강우-유출모형으로 개선 하였고, 이를 남강댐유역에 적용해 봄으로써 모형의 적용성을 검토해 보고자 하였다. 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있었으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개 변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다. 모형의 정확성 및 실용성에 대한 보다 정확한 평가를 위해서는 향후 다양한 강우 사상 혹은 다양한 크기의 유역에 대한 유출량의 재현성 및 매개변수 등에 검증이 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 항공 초분광영상을 사용한 수질추정 활용을 검토하고 한강일부분에 대해 가용한 측정자료를 이용하여 초분광영상 기반의 수질추정을 테스트하였다. 원격탐사에 의한 수질추정은 수체에 대한 downwelling과 수체 내에서의 산란과 반사에 대한 관측정보를 이용하는 방법과 원격탐사 센서에 도달하는 upwelling과 수질측정정보와의 선형적 회귀분석을 구하는 방법이 선호된다. 두 방법 모두 유의미한 결과를 도출하지만 수질정보나 산란정보 등 추정에 필요한 보조자료에 의한 영향이 더 클 것으로 판단되었다. 수질 추정 테스트는 팔당댐 하류에 위치한 한강의 일부분에 대해서 적용되었다. AISA eagle 초분광센서로 취득된 자료와 수질관측정보를 선형적 회귀분석을 통한 방법을 적용하였다. 기존 문헌에서 제시된 밴드조합에 대해서 회귀분석한 결과 유의미한 밴드조합으로 $-24.847+0.013L_{560}$의 회귀식을 얻었다 ($L_{560}$은 560 nm 파장에서의 radiance로 $R^2$=0.985). 다중분광영상을 이용했을 경우의 결과와 비교하기 위해서 spectral resampling을 통해 Landsat TM 영상을 생성하여 -55.932 + 33.881(TM, TM3)의 회귀식을 얻을 수 있었다(TM, TM3는 radiance로, $R^2$=0.968). 부유물질 농도는 수질측정지점에서 약 3.75 mg/l 이고, 초분광영상으로 추정된 농도는 약 3.65 mg/l, 시뮬레이션된 TM은 약 5.85 mg/l 로 다중분광영상을 이용했을 경우 과대 추정하는 경향을 보였다. 항공 초분광영상의 활용가치를 높이고 보다 정밀한 값을 추정하기 위해서 영상 전반에 걸친 sun glint 와 같은 영향을 최소화하기 위해 태양고도각을 고려하여 정교한 비행계획을 구성하고 체계적 전처리와 검 보정 체계를 갖출 필요가 있다고 사료된다. 일반적으로 적용된 방법에 따른 테스트로, 대기보정의 정밀성과 부족한 수질측정 샘플자료, 분광밴드의 검색, 적합한 선형회귀모델의 선택, 그리고 정량적 검증방법과 같은 몇 가지 문제점과 제약사항들을 발견할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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