코로나19 대유행 이후 실내 대기 오염이 사회적 이슈로 부상함에 따라, 대규모 시설에서의 오염 관리가 중요한 과제로 인식되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 이를 위해 센서를 활용한 실시간 오염도 감지 및 다익스트라 알고리즘을 활용한 효율적인 방제 경로 설정이 핵심 기술로 제시하였다. 또한, 이상치 판단 알고리즘과 우선순위 알고리즘을 제시하여 데이터의 신뢰성을 높이고 효율적인 방제 작업을 가능케 하는 방안을 제시하였다. 이상치 판단 알고리즘은 환경 모니터링 시스템에서 센서 데이터를 기반으로 이상치를 식별하고 처리하는 과정을 나타내었다. 최근 10개의 센서 데이터를 평균화하고 Z-score를 계산하여 이상치를 탐지하며, 이상치로 판단되는 데이터를 제거하고 대체하는 과정을 상세히 제시하였다. 우선순위 알고리즘은 각 지역의 오염 정도를 고려하여 효율적인 방제 경로를 설정하는 과정을 제시하였고, 가장 심각한 오염 지역을 우선적으로 선정하고, 이를 출발점으로 삼아 방제 경로를 설정하는 방법을 제시하였다. 또한, 실시간으로 오염 정도를 감지하여 대응하는 반복적인 과정을 소개하며, 이를 통해 시스템이 지속적으로 최적화되고 환경 오염에 대응할 수 있도록 하였다. 이를 통해 이상치 판단 알고리즘과 우선순위 알고리즘을 통해 환경 모니터링 시스템의 신뢰성과 효율성을 높여, 오염 상황을 빠르게 파악하고 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
자동차의 자율주행 시 수집되는 데이터에 악천후 등의 원인에서 발생하는 노이즈는 객체 인식의 오류를 초래하여 자율주행에 각종 사고 등 치명적인 결과를 낳을 가능성이 크다. 이러한 위험성은 널리 인식되고 있지만, 이를 정량화하고 체계적으로 분석한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자율주행 환경에서 노이즈가 적용되는 비율에 따라 객체를 인식하는 것에 어느 정도의 영향을 미치는지 살펴보고 수치화하고자 한다. 이를 위해 가공을 하지 않은 데이터셋으로 학습한 YOLO v5 모델을 사용한다. 이를 통해 노이즈 비율을 0%(Original), 20%, 40%, 60%, 80%로 나눈 Test Data를 detection 하여 결과를 확인하고 Confusion Matrix를 구성하여 실험 결과를 평가했다. 실험 결과, 노이즈의 비율이 높아질수록 TP(True Positive)의 비율이 낮아지는 것을 확인할 수 있었으며, F1-score 또한 0.69, 0.47, 0.29, 0.18, 0.14로 적은 노이즈 비율뿐 아니라 모든 비율에서 수치가 큰 폭으로 떨어진다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 자율주행 기술의 안정성을 높일 수 있는 기반이 될 것이라 기대되며 향후에는 자연적으로 발생한 노이즈가 포함된 실제 데이터셋을 수집하고 발생된 노이즈를 더욱 효과적으로 제거할 수 있는 연구를 진행할 예정이다.
본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.
우리나라 노후화 교량 중 많은 부분을 차지하는 RC 슬래브 교량은 대부분이 교량 안전 관리 및 유지관리의 대상인 1, 2종 교량에 포함되지 않는다. 또한 고속도로 교량에서 가장 높은 손상율을 차지하는 부속시설은 신축이음과 교량 받침부이다. 특히, 신축이음부를 통한 누수는 콘크리트 교량의 열화를 유발하고 균열 및 철근부 노출 등의 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 RC 슬래브교의 신축이음부 유간 밀착 손상이 바닥판 응답에 미치는 영향을 분석하였다. 양단 신축이음의 유간이 밀착된 경우 바닥판의 교축방향 변위가 발생되지 못해, 양쪽 단부 콘크리트에서 균열이 발생하였다. 또한, 응답 결과를 바탕으로 손상시나리오 별 신축이음부의 교축방향 변위와 바닥판 양단 콘크리트 응력과의 상관관계를 분석하고, 손상발생이 교량 거동에 미치는 영향을 파악하였다. 신축이음 장치 양면손상이 발생한 경우 변위와 응력과의 상관관계는 차량이 모든 차선을 지날 때 0.18로 낮은 상관성을 보였다. 무손상 상태와 비교했을 때도 바닥판 처짐은 차량이 지나는 동안 0.34~0.53, 차량이 지나간 후 0.17~0.43으로 낮은 상관성을 보였다. 이는 단부 콘크리트의 균열 발생으로 바닥판 전체 거동에 변화가 생긴 것을 의미한다. 따라서 바닥판 응답 데이터 기반 상관관계 분석과 이를 활용한 데이터 기반의 손상탐지가 가능하며, 이를 통해 바닥판 손상 및 열화의 원인이 되는 신축이음부의 조기 보수 및 보강, 사전관리에 기여하여 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
Choi, Jungmin;Lee, Sang In;Rackerby, Bryna;Moppert, Ian;McGorrin, Robert;Ha, Sang-Do;Park, Si Hong
한국식품위생안전성학회지
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제34권1호
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pp.1-12
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2019
신선한 농산물 섭취와 관련된 많은 장점들이 전세계적으로 발표되고 있으며, 지속적인 섭취를 장려하고 있다. 일반적으로 과일과 채소는 최소한으로 가공되기 때문에 천연의 성분들이 건강을 증진시키는 역할을 하기도 하지만 그만큼 질병을 일으킬 수 있는 매개체가 존재할 수 있는 가능성이 매우 높다. 세계 보건기구 (WHO)의 보고서에 따르면 10명 중 1명이 식품에 의해 발생하는 질병으로 고통 받고 있으며, 전 세계적으로 매년 42만 명이 식중독으로 사망하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 신선 식품은 농장에서 수확할 때부터 소비자의 식탁에 오르기까지 다양한 경로에서 쉽게 오염 될 수 있다. 본 리뷰논문에서는 신선식품에 의해 발생할 수 있는 질병을 이해하기 위해 화학적, 생물학적, 그리고 물리학적 위험요소로부터 식중독을 일으키는 원인과, 증상, 그리고 검출 방법에 대해서 기술 하였다. 화학적 위험요소의 대표적인 예로는 농약(살충제, 살균제, 및 제초제), 천연 독소 (곰팡이 독소 및 식물 독소), 그리고 중금속 (수은 및 카드뮴) 등이 있으며 이는 크로마토그래피 및 나노 기술 등을 이용하여 검출 할 수 있다. 하지만, 여러 실험에도 불구하고 화학적 위험 요소는 그 구조가 다양하기 때문에 위험 요소를 검출하는 하나의 표준 방법을 수립하기 힘들다. 신선한 과일과 채소는 영양분과 수분이 풍부하기 때문에 박테리아성 병원균 (Salmonella, E. coli O157: H7, Shigella, Listeria monocytogenes, Bacillus cereus), 바이러스 또는 기생충에 의해 쉽게 오염이 되며, 이를 검출하기 위해 주로 다양한 분자 생물학적 기술이 사용되고 있다. 마지막으로 물리적 위험요소인 유리, 금속, 자갈 등과 같은 매개체는 가공 공정 중에 식품에 유입되어 소비자에게 신체적 상해를 줄 수 있다. 이러한 위험요소를 줄이기 위해서 X-선 검사와 같은 투시 시스템을 이용하여 위해물질을 탐지하거나, 생산에 관여하는 직원 교육을 통해 2차 감염을 줄일수 가 있다.
본 연구는 북극해에 분포하는 유빙의 움직임을 이해하기 위해 현장관측 자료와 입자 추적 방법을 사용하여 분포 및 이동경향을 분석하였다. 북극해에서 유빙의 움직임은 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 ITP(Ice-Tethered Profiler)의 자료 중에서 2009년부터 2018년 자료를 이용했다. 유빙의 유동은 각 연도별로 분류하고 각각의 ITP 자료를 이용하여 위치 및 속도를 분석하였다. 입자 추적은 HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model)과 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하는 일별 해류 및 바람 자료를 사용하여 2009년부터 2018년까지의 유빙의 움직임을 모의하였다. 북극해 전역에서 유빙의 이동경향을 분석하기 위해서 현장관측 자료인 ITP자료를 입력 자료로 이용하여 북극해에서 해류와 바람과의 관계식을 계산하여 라그랑지안 입자 추적을 수행하였다. 입자 추적 시뮬레이션은 해류에 의한, 그리고 해류와 바람에 의한 영향을 고려한 두 종류의 실험을 수행하였고, 대부분의 입자는 해류와 바람의 영향을 고려한 경우에 현장관측 자료와 동일하게 재현되었다. 북극해에서 유빙의 움직임은 바람의 영향을 고려한 관계식을 이용하여 재현되었고, 이를 이용하여 특정 연도의 유빙의 이동경향을 분석하였다. 2010년의 경우 Arctic Oscillation Index(AOI)는 음의 해로 입자들은 보퍼트 환류(Beaufort Gyre)를 따라 명확하게 움직임을 보이고, 극점 인근에서는 상대적으로 더 빠른 속도를 나타낸다. 반면에 2017년의 경우 AOI는 양의 해로 대부분의 입자들은 Gyre에 크게 영향을 받지 않는 움직임을 보이며 보퍼트 해 (Beaufort Sea) 인근에서 나타나는 이동속도 또한 상대적으로 감소하였고, 극점에서의 이동속도도 감소했다. 2010년과 2017년의 계절적 특징은 2010년도의 유빙의 이동속도는 동계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.16 m/s)에 감소되며, 2017년의 경우 하계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.13 m/s)에 감소되었다. 결과적으로 입자추적 방법은 제한된 현장관측 자료를 대신하여 북극해에서 유빙의 분포 및 이동경향을 이해할 수 있는 방법으로 위성자료와 연계하여 장기적인 유빙의 탐지 및 이동경향을 이해하는 유용한 방법이 될 것이다.
본 연구는 한국에서 상용화된 인공지능(AI) 기반 의료 영상 장치의 발전과 현재 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 2023년 9월 30일 기준으로 한국 식품의약품안전처에 허가, 인증 및 신고된 AI 기반 의료기기는 총 186개로, 이 중 138개가 영상의학과와 관련된 제품이었다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 연도별 허가 추세, 장비 유형, 적용 부위, 주요 기능 등을 종합적으로 고찰하였다. 연구 결과, AI 의료기기는 2018년 4개 제품에서 시작하여 2023년까지 꾸준한 성장세를 보였으며, 특히 2020년 이후 급격한 증가세를 나타내었다. 이는 AI 기술의 발전과 의료분야의 수요 증가가 상호 작용한 결과로 볼 수 있다. 장비별로는 CT, X-ray, MR 순으로 AI 의료기기가 개발되었으며, 이는 각 장비별 이미지의 특성과 임상적 중요성을 반영한다. 본 연구에서는 흉부, 뇌신경, 근골격계 등 특정 부위에 대한 AI 의료기기 개발이 활발한 것을 확인하였고, 주요 기능별로는 의료영상 분석, 탐지 및 진단 보조, 영상 전송 등이 주를 이루었다. 이러한 결과는 AI의 패턴 인식 및 데이터 분석 능력이 의료영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, 본 연구는 한국 제품이 국제적인 인증, 특히 미국 FDA와 유럽 CE 인증을 받은 사례를 조사하였다. 그 결과, 다수의 제품이 두 기관의 인증을 받았으며, 이는 한국의 AI 의료기기가 국제적 수준에 부합하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 기술이 의료영상 분야에서 미치는 영향과 그 발전 가능성을 분석함으로써, 향후 연구 및 개발 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 하지만, 규제 측면, 데이터의 질과 접근성, 임상적 유효성 등의 도전 과제도 지적되어, 이러한 문제들에 대한 지속적인 연구와 개선이 요구된다.
적분방식에 의한 어군량추정법을 실험적으로 검증하기 위하여, 실험수조에서 50 kHz와 200 kHz의 주파수를 대상으로 모의어군의 분포밀도와 초음파산란강도의 관계를 검토하고, 또 계량어군탐지기의 정도를 개선하기 위한 문제들에 대하여 고찰을 행한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 어체의 모의표적으로 이용한 steel ball (직영 35mm)의 실측 echo 파형은 이론 echo 파형과 잘 일치하였다. 2. 5 종류의 주파수에 대하여 고등어 (체장 36cm)의 반사주파수특성을 조사한 결과, 측정주파수가 변화함에 따라 어체에 의한 echo 신호의 진폭과 파형이 크게 변동하고 있음을 알 수 있었다. 3. 송수파기의 음속 내에서 5개/m 상(3)와 30개/m 상(3)의 표적 군이 서로 상하로 존재할 때, 상부 표적군의 존재에 의해 하부 표적군의 echo level이 -0.43 dB 감쇠하는, 소위 그늘효과(shadowing effect)가 발생하였다. 4. 동지나해에서 정박 중에 탐지한 고밀도 어군의 echo신호와 그 어군직하의 해저에서 산란된 echo 신호를 상호 연관시켜 분석한 결과, 어군층내에서 발생한 어군감쇠와 다중산란효과가 해저 echo 신호의 변동에 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 5. 정치망의 원통에 인망한 정어리의 단위체적당에 대한 분포밀도가 36마리/m 상(3)였을 때, 해저기녹이 소실되는 어군감쇠현상과, 어군 echo 신호가 해저까지 신장되는 다중산란현상이 동시에 발생하였다. 6. 50kHz와 200kHz의 주파수에서 표적군의 평균체적산란강도(:dB)와 표적의 분포밀도($\rho$:개/m 상(3))의 간에 다음의 회귀직선식을 얻었다. 50kHz : =-46.2+13.7 Log($\rho$). 200kHz : =-43.9+13.4 Log($\rho$). 7. 표적의 분포밀도가 5, 10, 15, 20, 25, 30 개/m 상(3)였을 때, 적분방식에 의한 추정치는 50kHz에서 2.0, 8.1, 9.9, 14.1, 19.2, 26.7 개/m 상(3)이었고, 200kHz에서는 2.0, 8.0, 9.1, 15.0, 20.1, 24.1 개/m 상(3)이었으며, 단위체적당에 분포하는 표적의 수가 많을수록, 그 추정치의 정도가 높아지는 경향을 나타내었다. 또한, 양주파수에서 분포밀도의 추정치는 실제보다 약 30%정도 과소추정되었다.
젖소농가에서 착유생산성에 영향을 미치는 번식관리는 매우 중요한 요소이다. 젖소에서 번식관리는 발정의 조기 발견이 중요하며, 보다 정확하고 신속한 젖소의 발정시기에 대한 신뢰할 수 있는 자동 모니터링이 농가에는 필요한 실정이다. 본 연구에서는 젖소의 발정유무, 활동량변화, 반추위 운동량, 반추위 온도 및 pH 등을 측정하는 기기를 활용하여 발정에 대한 정확도를 측정하였다. 연구에 사용된 생체정보기기 S1(Smaxtec, Austria)는 반추위 내 삽입형타입으로 반추위의 온도, pH, 젖소의 활동량 및 음수횟수 추정 등을 이용하여 발정 유무의 알림을 제공하고, S2(Healthy Cow 24, SCR. Allflex. Israel)는 목걸이 타입으로 반추위 운동량, 젖소의 활동량으로 발정의 유무를 알려준다. 기기에서 수집되는 데이터는 1일 2시간 간격으로 획득하였고, 각각의 기준일(Reference day: RD ; -7~-3, +7~+3)은 수정일(-2, -1, 0, +1, +2)이 5일과 수정 전 7일에서 수정 후 7일에 대한 평균값을 기준으로 비교하였다. 본 논문에서 사용된 S1 기기의 활동성은 기준일(RD : $10.2{\pm}1.0/day$)에 비해 수정일(-1 : $12.5{\pm}1.03/day$ ;0 : $12.9{\pm}1.73/day$)에서 증가 하는 것으로 나타났다. S2 기기의 활동성 또한 기준일 (RD : $40.3{\pm}2.68$)에 비해 수정일(0 : $63.0{\pm}3.66$)에서 증가 하는 것으로 분석되었다. S1의 일일 음수횟수는 기준일(RD : $5.9{\pm}0.89/day$)에서 수정일 전까지는 (-2 : $5.6{\pm}0.98$ ; -1 : $5.7{\pm}0.96$)으로 감소하는 것으로 나타났으나, 수정일(0 : $6.3{\pm}0.86$ ;+2 : $6.0{\pm}0.73$)에는 기준일과 같은 횟수를 보였다. S2의 일일 반추횟수는 기준일(RD : $493.8{\pm}10.92$) 보다 수정일(-1 : $390.2{\pm}13.36$; 0 : $354.1{\pm}16.71$)에 감소하는 것으로 나타났다.
연근해 소형 어선에 널리 탑재되어 있는 소형 레이더 장치에 radar target extractor를 인터페이스하여 레이더 선호를 수록, 처리 및 해석하기 위한 PC based radar system 을 구축하고, cell averaging CFAR 처리장치를 통해 실제의 레이더 echo 신호를 처리하여 오경보 확률의 설정치 변화에 따른 echo영상의 변화패턴을 레이더 스코프상에서 직접 비교, 분석한 결과 및 레이더 영상신호의 음영구역의 발생대역폭을 추정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 레이더 선호의 해석을 통해 추출된 표적의 운동벡터 및 방위, 거리, 속력, CPA, TCPA 등과 같은 ARPA 정보를 실시간으로 이동 궤적과 함께 PC 모니터상에 구현하고 있기 때문에 소형 레이더 시스템에 이 장치를 부착하면 저가의 비용으로써 ARPA 정보의 취득이 기능하다. 2. ideal threshold 에 의한 표적검출성능을 개선시키기 위해 cell averaging CFAR processor 의 CUT전후에 각각 3 개의 guard cell과 이 cell의 좌$.$우측에 각각 20개씩, 총 40개의의 reference cell를 설치하여 레이더의 video 신호를 입벽한 후, 오경보 확률 10$\^$-0.25/∼10$\^$-1.0/의 범위에 대하여 설정치를 점차증가시켜 갈 때, 레이더 영상신호는 10$\^$-0.75/ 의 설정치에서 가장 양호한 clutter 제거효과를 나타내었다. 3. 레이더 스코프상에서 영상신호를 관찰하면서 cell averaging CFAR 의 오경보 확률을 적정하게 제어하면 지금까지의 ideal threshold level 에 의한 잡음억제기법에서 나타나는 선박영상의 과도한 레벨약화현상을 보완할 수 있을 것으로 판단한다. 4. 부산 용호만에 정박중인 예인선의 레이더 신호를 해석하여 영상의 음영패턴과 음영 대역폭을 추정한 결과, 예인선의 유효높이는 약 1.2 m 이었고, 이들 음영효과의 정량적 해석을 통한 해상표적의 형상정보는 향후 3차원 레이더 영상을 구현하는 데 그 기초자료가 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.