• 감성과학
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• 제22권1호
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• pp.23-34
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• 2019

초연결사회(hyper connected society)의 IoTs의 발달로 U-헬스케어 시대가 전개되며, 웰니스 라이프, 인간수명 연장 등의 사회 전반에 걸쳐 많은 변화가 야기되고 있다. 한국은 2017년 고령사회에 진입하며 초연결사회의 IoTs의 이기를 적용한 실버산업이 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 특히 기존의 실버세대와 달리 높은 활동력과 경제력을 지닌 뉴실버세대의 웰니스 라이프에 기반한 건강증진에 관련된 높은 관심은 시니어시프트(senior shift)현상을 야기시켰다. 이에 본 연구에서는 뉴실버세대의 특성을 규명하고, 그에 맞는 U-Hospital 서비스의 일환으로 개인 맞춤형 운동처방 실행을 위한 운동 흥미 유도 목적의 웨어러블 시리어스 게임 기획 방향을 심층면접을 통해서 도출하였다. 그 결과, 'U-실버세대'를 위한 웨어러블 시리어스 게임의 사용 시나리오는 전문의료진(게임진행 지도사)과 검진의뢰자(U-실버세대) 그리고 인터페이스(컴퓨터), 3자 간의 트라이앵글 시스템이 적용된 건강검진 및 재활 모니터링을 위한 수단으로 활용되어야 할 사회적 필요성을 도출하였다. 또한 이는 실버세대의 신체기능 저하에 대한 우려를 개인 맞춤형 운동처방 수행으로 개선하기 위한 목적이며, 검진 종료 후에는 온/오프라인 커뮤니티 활동을 융합하여 실버세대의 친목도모의 니즈와 일상성을 탈피해야 하며, 게임 레벨 상승에 따른 성취감 부여를 통해 게임의 지속 가능성을 증대시켜야 할 필요성 등이 도출되었다. 이를 토대로 검진의뢰자가 선호하는 식도락 여행을 주제로 친숙한 인터페이스를 사용하고, 단순한 게임 규칙을 적용하여 디지털 디바이스 사용에 미숙한 U-실버세대의 사용성을 높인 웨어러블 시리어스 게임을 기획하였다.

• 감성과학
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• 제21권4호
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• pp.63-76
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• 2018

본 연구의 목적은 스마트 헬스케어를 위해 접촉식 직물전극의 구조가 심장활동 신호 획득에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구에서는 심장활동 신호 측정을 위하여 전극의 크기와 구성방식을 조작한 6종의 접촉식 직물전극을 컴퓨터 자수 방식으로 구현하였고, 이를 가슴밴드에 부착하여 응용형 리드 II(modified Lead II) 방식으로 심장활동 신호를 검출하였다. 건강한 신체의 남성 4명을 대상으로 서서 정지한 자세에서 각 직물전극을 사용하여 심장활동 신호를 검출하였으며, 모든 유형의 전극에 걸쳐 4회씩 반복측정 하였다. 심장활동 신호의 수집을 위해 BIOPAC ECG100 장비를 사용하여 1 kHz로 샘플링하였으며, 검출된 원 신호를 대역통과 필터를 사용하여 필터링하였다. 직물전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능을 비교하기 위하여 신호의 파형과 크기를 파라미터로 하여 정성적 분석을 실시하였고, 각 전극을 통하여 획득된 심장활동 신호의 SPR(signal power ratio)을 산출함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 산출된 SPR 값을 대상으로 하여 비모수 통계분석 방식의 차이검정과 사후검정을 실시함으로써 6개 전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능 차이를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과 접촉식 직물전극의 구조에 따라 심장활동 신호의 품질에는 정성적, 정량적 측면에 걸쳐 모두 주요한 차이가 있는 것이 고찰되었다. 접촉식 직물전극의 구성 측면에 있어서는 입체전극이 평면전극에 비해 더 우수한 품질의 신호가 검출되는 것으로 나타났다. 한편 3가지 전극 크기에 따른 심장활동 신호 획득의 유의한 성능 차이는 발견되지 않았다. 이러한 결과는 심장활동 신호 획득을 위한 접촉식 직물전극 구조의 두 가지 요건 중 구성방식(평면/입체)이 웨어러블 헬스케어를 위한 심장활동 신호 획득의 성능에 주요한 영향을 미치는 것을 시사한다. 본 연구 결과를 기반으로 후속 연구에서는 직물전극이 일체형으로 통합된 의복형 플랫폼을 구현하고 성능 고도화 방안을 연구함으로써, 시공간의 제약 없이 고품질의 심장활동 모니터링이 가능한 스마트 의류 기술을 개발하고자 한다.

• 핵의학기술
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• 제23권2호
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• pp.38-42
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• 2019

관상동맥 석회화 검사에 컴퓨터단층촬영(Comtuted tomography, CT)을 사용하지만 고위험군인 미세석회화 감별에는 어려움이 있다. $^{18}F$-sodium fluoride ($^{18}F-NaF$)가 미세석회화를 진단하는데 매우 유용하다는 연구가 해외에서 보고되고 있다. 본 논문에서는 $^{18}F-NaF$ PET 영상으로 석회화를 정량평가 하고 그 유용성을 알아보고자 한다. 환자는 총 45명($67.1{\pm}6.9$세)으로 $^{18}F-NaF$을 250 MBq 주입하고 1시간 뒤 30분간 영상을 획득하였다. 장비는 Discovery 710 (GE Healthcare, MI, USA)을 사용하였으며 모든 환자는 PET 검사 전 혈관조영CT (CTAngiography, CTA)를 촬영 하였다. 석회화의 SUVmax를 측정하고 좌심방의 배후방사능을 측정하여 Target to Background (TBR) 구한 뒤 정량 분석하였다. ROC 곡선(Receiver Operating Characteristic Curve)을 통하여 고위험군을 분류하였다. 융합영상에서 관상동맥 석회화는 226개로 나왔으며 SUVmax는 $1.15{\pm}0.39$으로 나왔다. 28명(62%)에서 58개가 고위험군으로(TBR>1.25)분류 되었다. 나머지 168개는 $TBR{\leq}1.25$로 나왔다. $^{18}F-NaF$ PET 영상으로 미세석회화의 정량평가가 가능하였고 고위험군을 분류할 수 있었다. 혈관조영CT와 $^{18}F-NaF$ PET을 병행한다면 위험도가 높은 미세석회화를 조기 진단하는 새로운 영상 진단법이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권1호
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• pp.85-93
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• 2021

수경재배시 양액 내 탄산정처리를 통한 상추의 생육 및 생리활성물질 변화를 조사하기 위해 네덜란드에서 시판되는 고형 탄산정을 사용하였다. 실험은 무처리를 대조구로 하여 0.5배, 1배, 2배 처리구로 구성하였다. 실험결과, 탄산정 처리 후 챔버내 대기 CO2 농도는 처리 직후 2배 처리구에서 472.2µL·L-1로 가장 높은 수치를 보였으며, 양액내 pH는 2배 처리구는 pH 6.03로 가장 많이 감소하였다. 이후 시간이 경과함에 따라 CO2 농도와 pH는 처리 전 수준으로 회복하는 모습을 나타냈다. 상추의 엽폭과 엽면적은 탄산정 2배 처리시 17.1cm, 1067㎠로 가장 큰값을 나타내었으며 지상부 생체중, 건물 중은 0.5배 처리구에서 63.87g, 3.08g으로 가장 높게 나타났다. 상추의 근장은 대조구에서 28.4cm로 가장 길었으나 처리구들간에 지하부의 생체중, 건물중은 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 외관상 탄산정 처리에 의해 상추의 근장이 짧아지고 곁뿌리가 많이 발생한 것이 관찰되었다. 또한 뿌리가 갈색으로 약간 변하는 결과가 있었지만, 지상부 생육에는 부정적인 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 탄산정 처리에 의한 상추의 생리활성물질을 분석한 결과 chlorogenic acid와 quercetin 두가지 물질이 검출되었으며 이를 정량분석한 결과 1배 처리구에서 chlrogenic acid는 대조구보다 249% 증가하였지만 quercetin은 37% 감소한 결과를 나타냈다. 항산화 활성을 나타내는 DPPH 라디컬 소거능을 비교한 결과 대조구와 0.5배 처리가 1배, 2배 처리보다 유의적으로 높은 값을 나타냈다. 이를 통해 탄산정 처리가 수경재배 상추의 생육과 생리활성물질을 증대에 효과가 있음을 제시한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.7-7
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• 2023

현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.