• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.76-78
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• 2006

현재 심혈관 질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 기록되고 있어 심혈관 질환에 대한 초기 진단은 질환의 치료에 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 심혈관질환 환자의 질환 단계를 예측하였다. 일반적으로 이진분류에 사용되는 SVM을 이용하여 정상 및 질환 $1{\sim}3$기의 총 4가지 분류가 필요한 다분류 분류문제를 처리하기 위해서 논문에서는 독립적 학습된 단일 SVM 분류기들을 결합하여 분류를 수행하는 SVM 앙상블 방법을 사용하였다. 단일 분류기의 결합은 Majority voting, 최소자승에러기반 가중치 부여, 2단계층 결합 등의 방법으로 수행하여 심혈관 질환 분류에 적합한 앙상블의 구성을 시도하였다. 실험 데이터는 (주)제노프라의 압타머 칩 데이터를 사용하였다. 서로 다른 데이터를 이용하여 학습된 이종의 SVM들을 결합한 결과 질환단계 예측에 있어서 단일 SVM을 이용하여 질환 단계를 예측하는 경우 보다 향상된 질환단계 예측 성능을 관찰할 수 있었으며, 심혈관 질환의 예측에 대해서는 단일 SVM 분류기의 2단 계층 결합법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.283-285
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• 2005

단백질들이 어느 세포내 소기관에 위치하는지에 대한 지식은 그들의 기능을 예측하는데 있어서 중요한 정보를 제공한다. 하지만 실험적으로 세포내 소기관 위치를 분석하는 작업은 않은 비용과 시간을 요구한다. 따라서 지금까지 단백질의 세포내 소기관 위치 예측을 위한 다양한 계산적 방법들이 개발되었으나, 효율적인 학습 데이터의 생성에 있어서 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 기계학습 기법을 이용하여 주요 서열 구성을 선택함으로써 예측의 성능을 최대화 하는 방법을 제안하고자 한다. 실험은 효모의 단백질의 세포 내 소기관 위치 예측에 있어서 주요 아미노산 서열들을 선택함으로써 예측의 성능을 향상시키는 결과를 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.459-463
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• 2005

몬순지역에 속한 우리나라의 대부분 저수지에서는 여름철 집중호우시 탁수가 유입되므로, 저수지 수질관리를 위해 고탁수층의 진행경로, 시공간적 분포, 그리고 방류량조절 등에 의한 탁수저감효과를 예측할 필요성이 있다. 저수지의 성층현상이 임하호의 탁도분포에 미치는 영향을 검토하기 위하여 월별 수온분포가 검토되었고 또한 수리 및 수질모형 CE-QUAL-W2를 이용하여 2차원 수치모의가 수행되었다. 임하호의 6월 수온분포는 표층은 $24^{\circ}C$이고 심층은 $6^{\circ}C$이고 중층은 비교적 선형으로 변화한다. 8월달 수온 분포는 표층의 수온은 $30^{\circ}C$정도이고 심층은 심층은 $6^{\circ}C$이고중층은 $22^{\circ}C$에서 $18^{\circ}C$이고 2개의 수온약층이 존재한다. 6월과 8월의 중층수온분포를 비교해보면 6월은 상대적으로 수온변화가 크고 8월은 수온변화가 작으므로 중층에서의 이송확산이 8월에 보다 활발할 것으로 판단된다. 임하호 성층현상이 탁도분포에 미치는 영향을 파악하기 위하여 6월과 8월의 수온분포의 경우에 대하여 임하호 유역에 80 mm와 120 mm의 총강우량이 발생한 경우에 대하여 수치모의를 수행하였다. 초기 저수위는 El. 148 m와 El. 152 m의 조건을 적용하였다. 수치모의결과는 2002년 태풍루사의 경우에 대하여 검증하였다. 수치모의결과는 다음과 같다. 탁수층 선단이 댐체에 도달하는 시간은 초기 저수위가 높고 중층의 수온분포가 상대적으로 균일한 8월이 긴 것으로 나타났다. 이러한 현상은 유입수가 저수지로 유입되면서 초기수위가 높은 경우에 운동량이 상대적으로 많이 소멸되기 때문으로 판단된다. 또한 탁수층의 두께도 8월 성층의 경우가 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 이는 중층의 8월 수온분포 또는 밀도분포가 상대적으로 균일하기 때문에 연직방향 이송$\cdot$확산이 많이 이루어졌기 때문으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.22 no.12
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• pp.2187-2195
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• 2000

A water treatment system using membrane separation technology can provide stable effluent quality and its maintenance is relatively easy comparing to the conventional water treatment system. In addition, the membrane filtration system is very compact such that it can replace existing water treatment processes of coagulation/sedimentation/filtration by only one process. However, a major problem associated with membrane filtration is flux decline with operating time due to concentration polarization and fouling, so a systematic study on evaluation of long-term filtration performance is necessary. A membrane filtration system using tubular type ultrafiltration membranes with MWCO of 30.000 Da was constructed for this study and it had been operated in a feed-and-discontinuous bleed mode. Flux was stabilized after operation of 1.500 hours and maintaining above 25 LMH until 4.000 hours. Contaminants causing SS and turbidity were almost completely removed while the $UV_{260}$ and DOC removals were 55% and 49%, respectively. A simple mass balance equation was developed to predict maximum concentrations of SS, turbidity, $UV_{260}$ and DOC in a operation cycle. For SS and turbidity the measured max, concentrations in each cycle agree well with the predicted values while the measured max, concentrations of $UV_{260}$ and DOC were 59% and 37% of the predicted values, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1378-1382
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• 2005

여름철 집중강우시 유입되는 고탁수층은 저수지의 밀도성층으로 인하여 표수층 하부에 위치하며, 이를 적기에 배제하지 않을 경우에는 수평방향의 확산현상과 연직방향의 전도현상으로 인해 저수지 전역에 분포하게 되어, 탁수현상의 장기화를 유발한다. 이와 같은 탁수장기화에 대한 저수지내 대책의 하나로서 홍수유입후 탁도가 높은 물을 단기간동안 방류하고, 갈수기에는 탁도가 낮은 물을 방류하는 선택취수 기법을 적용할 수 있다. 임하댐의 경우, 2004년 태풍 '디앤무'와 태풍 '메기'로 인해 발생한 탁수를 선택취수를 통하여 조기에 배제함으로써 호내탁도를 저감시킨 바 있다. 그러나 이와 같은 고탁수 우선배제 기법은 반드시 하류하천의 영향범위를 사전에 분석검토하고, 하류하천의 수질현황을 고려한 합리적인 운영방안이 제시되어야 한다. 2004년 태풍 '디앤무' 발생직후의 댐방수로에서 170 NTU의 고탁수를 방류한 경우, 유하거리 250 km인 지점까지 30 NTU이상 유지된 바 있으며, 태풍 '메기'에 의한 고탁수 유입시, 임하댐 방류수 157 NTU, 안동댐 방류수 37 NTU인 경우에 임하댐 하류 113 km인 구미 선산 취수장까지 63 NTU의 탁도가 유지된 바 있다. 현재 임하댐의 경우, 하류하천으로의 방류수 수질을 모니터링할 수 있는 자동수질측정시스템이 발전취수탑 전면 1개소, 조정지댐 1개소에 설치되어 있다. 본 연구에서는 자동수질측정시스템과 연계하여 수질모형을 통하여 임하댐 하류하천인 낙동강 본류의 탁도관리시스템을 구축하고자 하였다. 환경부의 수질측정망 자료를 통하여 최근 3년간의 부유사농도의 변화양상을 분석하였으며, 태풍 직후의 낙동강 주요지점별 탁도측정자료를 이용하여 임하댐 고탁도방류에 의한 영향범위를 분석하였다. 또한 하천수질모형을 이용하여 탁수예측방법에 대하여 검토하였고, 이를 이용한 탁도관리시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다.함께, 2단계에 (주)웹솔루스에서 자체적으로 설치 운영하고 있는 2개소의 하수관거 모니터링 관측시설, 그리고 안양시에서 운영하고 있는 5개소의 강우관측소와 7개소의 수위관측소를 모두 통합하여 실시간 자료를 제공하고 있다. 수위자료는 10분단위의 텍스트정보와 그래프형태로 지원되며, 검색기간 설정을 통해 원하는 기간내의 자료를 선별, 검색할 수 있다.. 또한 이와 같은 기초적인 정보를 바탕으로 하류하천의 탁수 피해를 최소화할 수 있는 선택취수탑의 운영방안을 수립할 수 있다 본 연구에서는 이를 위해 선택취수탑 주위의 성층흐름을 기존의 실험자료와 수치해석을 통하여 분석하였고, 온도성층구조나 취수구의 위치변화에 따른 방류수 수질특성을 조사하였다.쇄파대(artifical reef)와 같은 완충지대를 갖는 호안을 축조함으로써 월파량을 감소시키는 대안으로 제시하고자 한다. 본 연구 수행을 통해 태풍 내습시 발생 가능한 자연재해에 대한 사전 방지를 목적으로 태풍피해의 원인을 제시하고 이를 해결하여 현재의 방재대책이 항구적인 방재대책으로 전환될 수 있는 방안 마련의 기초 자료로 활용되기를 기대한다., L-arabinose, 및 D-galactose; 제3차(第三次) 가수분해물(加水分解物)(C)에서 L-rhamnose, D-xylose, L-arabinose 및 D-galactose, 비가수분해물(非加水分解物)(C')에서 D-xylose와 D-galactose를 검출(檢出)하였다. (4) 구성당(構成糖)의 형태(形態)와 구조(構造)를 밝히기 위(爲)해 polysaccharide C에 대한 periodate산화(酸化) 실험(實驗)을 하여 $C_5H_8O_4$당(當) periodate의 소비(消費)와 formic acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)

• Food Science and Preservation
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• v.13 no.2
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• pp.252-258
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• 2006

To find the optimum extraction condition of dried omija, central composite experimental design having three independent variable (extraction temperature, extraction time and water ratio) with five levels was conducted for response surface analysis. The maximum of soluble solid was predicted to the extraction conditions of over 25 fold water ratio, $7{\sim}8hr$ and $75^{\circ}C$. Total acid, total phenol, reducing sugar and vitamin C were predicted to respectively 30 fold water ratio, 6 hr, $70^{\circ}C$, 30 fold water ratio, $6{\sim}7\;hrs,\;80^{\circ}C$ and 30 fold water ratio, $6{\sim}8\;hr,\;80^{\circ}C$, 25 fold water ratio, $5{\sim}6hr,\;80^{\circ}C$ extraction condition. Turbidity of extraction condition. Turbidity of extraction condition was 7 over 25 ford water ratio and over $60^{\circ}C$. From the superimposing results of response variables, the optimum extraction condition was predicted 25 folds water ratio, 6 hr and $65{\sim}70^{\circ}C$.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.317-321
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• 2022

In response to Incheon tap water accident in 2019, the Ministry of Environment has created the "Comprehensive Measures for Water Safety Management" to improve water operation management, provide systematic technical support, and respond to accidents. Accordingly, K-water is making a smart water supply management system for the entire process of tap water. In order to advance the response to water accidents, it is essential to secure the reliability of real-time water operation data such as flow rate, pressure, and water level, and to develop and apply a warning algorithm in advance using big data analysis techniques. In this paper, various statistical techniques are applied using water supply operation data (flow, pressure, water level, etc) to prepare the foundation for the selection of the optimal operating range and advancement of the monitoring and alarm system. In addition, the arrival time is analyzed through cross-correlation analysis of changes in raw water turbidity between the water intake and water treatment plants. The purpose of this paper is to study the model that predicts the raw water turbidity of a water treatment plant by applying raw water turbidity data considering the time delay according to the flow rate change.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.36-40
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• 2007

miRNA 유전체학의 중요한 이슈로 miRNA가 조절하는 목표 유전자를 예측하는 작업과 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘이 무엇인지 규명하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 생물학적 특징들과 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 miRNA의 목표 유전자를 예측하고 해당 miRNA 조절 메커니즘 타입을 분별해주는 시스템을 제안하고 실제 데이터를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험적으로 검증된 데이터를 사용하여 제안 시스템을 평가해본 결과, 다층 퍼셉트론 신경망을 사용할 경우 84.63%의 정확도로 miRNA의 목표 유전자를 예측할 수 있었고, 87.90%의 정확도로 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘을 분별할 수 있었다. 학습 데이터가 충분히 많아진다면 제안 시스템의 예측 성능은 더욱 높아질 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.467-467
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• 2023

강우에 의해 발생하는 비점오염물질의 수질 데이터가 충분하지 않아 비점오염원이 문제가 되고 있는 유역의 수질개선을 위한 대책마련이 어려운 실정이다. 기존에 환경부에서 운영하고 있는 자동측정망은 1시간 간격으로 데이터를 축적하고 있으나, 비점오염원이 문제가 되는 유역에 설치되어 있지 않거나 수온, DO, pH 등 현장항목만을 측정하고 있어 하천의 수질오염을 대표할 수 있는 T-P나 SS 등의 수질분석 항목의 부재하다. 이로인해 유역의 수질개선 대책을 수립하기 위한 오염원의 현황을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 비점오염원관리지역 중 골지천 유역을 대상으로 수질항목별 상관성을 분석하고, 실측자료를 기반으로 DT, MLP, SVM, RF, GB, XGB 등의 머신러닝 기법을 통해 수질 예측 가능성을 연구하였다. 상관관계 분석결과 입력변수인 탁도 항목이 예측 수질과 뚜렷한 상관관계를 보이는 것으로 나타났으나, 그 외 항목에서는 약한 상관관계를 보이거나 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측 분석 결과, 검무교와 태봉2교, 제1여량교는 RF 기법에서 결정계수(R²) 0.57~0.86, RMSE 16.49~175.60으로 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 관말교는 SVM 기법에서 R² 0.65, RMSE 57.69로, 송계교는 XGB 기법에서 R² 0.74, RMSE 282.86으로 가장 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 분석결과와 같이 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측은 가능하나, 예측성이 우수한 머신러닝 기법의 R² 비교 결과, 유역면적이 큰 제1여량교와 작은 관말교에서 0.57과 0.65로 다른 지점에 비해 낮은 것으로 나타났다. RMSE 비교 결과, 상류 산간지역에 발생한 국지성 호우의 영향으로 흙탕물이 가장 자주 발생하는 태봉2교 지점과 우선관리지역이 합류되는 송계교 지점에서 175.60과 282.86으로 예측값과 실측값의 오차가 큰 것으로 나타났다. 연구결과와 같이 하천 수질을 예측하기 위해서는 유역면적 혹은 유역특성과 관련한 기초자료를 추가로 적용하여 머신러닝 기법을 적용 해야할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 예측한 수질 항목 이외에 입력변수를 추가로 확보하여 수질의 예측 가능성을 검토해야 할 것으로 보여진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1412-1416
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• 2009

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다. 인공신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 강우사상을 과거의 자료로부터 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 강우의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인공신경망의 기법 중 오류 역전파 알고리즘을 통하여 과거의 강우사상들을 입 출력 자료로 이용하여 인공신경망을 학습시켜 강우의 예측에 대한 정도를 높이도록 하였다.