• 한국추진공학회지
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• 제23권1호
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• pp.116-123
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• 2019

열전지의 전해질은 용융염이 주성분이라서 용융염 전지라고도 불린다. 용융염 전해질은 평소에는 전기가 흐르지 않는 고체이지만, 화약 열원에 의해 녹으면 탁월한 이온 전도체가 된다. 따라서 열전지는 일종의 화약 전지이다. 화약의 열에너지로 용융염 전해질을 녹여야만 비로소 작동하게 되기 때문이다. 열전지에 사용되는 파이로테크닉 부품은 착화기, 점화스트립, 열원이 있다. 이들 파이로테크닉 부품은 극심한 환경조건에서도 안정적으로 전원을 공급해야 하는 유도 포탄용 열전지의 신뢰도는 물론 성능에도 큰 영향을 미친다. 노치형 착화기는 열원 착화 확률이 높았고, 필름형 착화기는 안전성을 향상시키는 것으로 나타났다. 열지에 금속 산화물 첨가를 통해 연소속도를 향상시킬 수 있었고, 분사형 착화기와 병행 사용하여 착화 신뢰성을 크게 높일 수 있었다. 2단계 환원 공정을 통해 산호 모양의 고순도 Fe 입자를 안전하게 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.595-606
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• 2020

본 연구는 여대생의 맞춤형화장품 체험소비 및 발전방향을 알아보기 위해 2020년 9월 1일부터 10월 30일까지 S시의 뷰티·화장품 전공자를 대상으로 확률 표본 추출법(Probability Samplin)과 총 30명을 대상으로 연구 모형을 설계하여 체험소비방법으로 연구하였다. 첫째, 구매 전 설문조사 결과로 '맞춤형화장품의 인식에 따라 선호하는 사용 종류'는 기초화장품 30명으로 가장 높게 나타났다. 둘째, 구매 전 설문조사 결과로 '맞춤형 화장품 체험 경험 유형'은 기초화장 품 11명, 색조화장품 1명, 방향용제품(향수디퓨저등) 2명 등으로 나타났다. 셋째, 구매 후 설문조사 결과로 '추천 의향 여부'는 있다 29명, 없다 1명으로 나타났다. 넷째, 구매 후 설문조사 결과로 '체험 특징'은 '피부타입에 맞게 성분 선택'을 한 점 24명, '1:1 상담대비 가격이 저렴'한 점 9명, '화장품 브랜드를 중시하기보다 내 기호(피부)에 맞는 화장품 선택'을 한 점 18명, '퍼스널 케어를 받은 것처럼 자존감이 높아졌다'라로 말한 내용이 3명으로 나타났다. 따라서 맞춤형화장품은 개인 맞춤형 화장품의 장점과 동시에 개인 자존감과 심리적 행복감을 높일 수 있는 '휴먼터치'와 '피부 유전자 분석' 등을 융복합으로 발전함과 동시에, 20대 여대생에게 맞는 맞춤형화장품 체험소비 방법 등을 더욱 새롭게 개발되어야 한다고 사료된다.

• 농업생명과학연구
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• 제53권4호
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• pp.55-59
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• 2019

한우는 도체형질의 개량으로 높은 개량의 효과를 보이고 있다. 특히 한우의 육질은 등급이 높을수록 식감과 맛이 좋다고 알려져 있기 때문에 가격을 결정하는 핵심적인 요소이다. 식육에서 맛을 결정하는 여러 가지 요인 중 크게 작용하는 부분 중 하나가 풍미이다. 식육의 풍미는 열처리를 통해 발현되고 풍미에 중요하게 영향을 미치는 성분은 지방, 탄수화물 및 수용성 비단백질 물질들이다. 이에 본 연구는 풍미에 영향을 미치는 지방산의 특성을 알아보고 높은 가치의 식육 생산을 위한 개량방향을 제시하기 위해 한우 후대검정우 373두의 등심을 채취하여 지방산과 도체형질의 특성을 알아보았다. 도체중, 배최장근단면적, 등지방두께, 근내지방도의 성적은 각각 383.73 kg, 83.88 ㎠, 10.91 mm, 3.89로 나타났고 한우 등심의 oleic acid (C18:1)와 Linolenic acid (C18:3)의 조성비율은 각각 48.08%와 0.11%로 나타났다. Oleic acid의 유전력은 0.726으로 추정되었고 배최장근단면적과 근내지방도와의 표현형 상관이 각각 0.105와 0.141로 추정되었다. 근내지방도와 배최장근단면적의 표현형은 Oleic acid와 정의 상관을 나타내고 있는 것으로 보아 이 두 형질의 개량은 불포화 지방산 함유량의 증가에도 영향을 미쳐 우수한 풍미를 가진 개체가 생산될 확률이 높아질 것이라고 사료된다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권6호
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• pp.623-631
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• 2021

국내외 해상 위험·유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substances) 물동량 증가와 함께 HNS 유출 사고가 빈번히 발생하고 있다. HNS는 전 세계적으로 약 6,000여 종으로 대부분 유독한 성질을 가지므로 이러한 유출 사고 발생은 해양 생태계 파괴를 비롯하여 폭발 및 화재 등으로 인한 인명 및 재산피해를 유발한다. 따라서 해상 HNS 유출 사고를 대비하여 파장에 따른 HNS 분광 라이브러리 구축 및 탐지 알고리즘을 개발해야 한다. 본 연구에서는 프랑스 현지에서 지상 HNS 유출 실험을 진행하였다. 초분광센서 관측을 통해 파장에 따른 톨루엔 라이브러리 스펙트럼을 구축하였으며, 분광혼합 알고리즘을 활용하여 초분광 HNS를 탐지하였다. 전처리 과정으로 주성분 분석을 적용하여 노이즈 제거 및 차원 압축을 수행하였으며, N-FINDR 기법을 통해 영상을 대표하는 톨루엔과 해수의 엔드멤버 스펙트럼을 추출하였다. 스펙트럼 기반의 톨루엔 및 해수의 점유비율을 계산함으로써 모든 픽셀의 HNS 탐지 정확도를 확률로 제시하였다. 최대 탐지 정확도를 가지는 점유비율 선정을 위해 418.15 nm 파장의 복사도 영상과 비교하였으며, 그 결과 약 42%의 비율에서 99% 이상의 정확도를 나타내었다. 해상 HNS 유출은 높은 위험성으로 인해 사람이 쉽게 접근할 수 없는 한계를 지닌다. 본 HNS 실험과정 및 탐지 결과는 초분광 원격탐사에 기반한 HNS 오염 해역 추정에 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.205-215
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• 2022

대기온실가스 증가로 인해 전지구 평균기온은 이미 1.0℃ 이상 상승했고 폭염, 가뭄, 홍수 등 극한 기상현상의 빈도는 점점 더 높아질 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 전북·충청지역의 이·치수안전도 확보에 큰 역할을 하고 있는 용담댐의 기존 운영방식이 기후변화에 얼마나 취약한 지 의사결정 지표를 중심으로 평가하였다. 현실적인 기후 스트레스 테스트를 위해 GR6J 강우-유출 모형, Random Forests 댐운영 모형을 관측자료에 적합시켰고 추계학적 기법으로 생성된 294개의 기후스트레스 시계열을 모형에 입력해 연최대일방류량, 저수량신뢰도, 공급신뢰도의 변화를 분석하였다. 그 결과 2021~2040년 기간 용담댐 저수량신뢰도는 과도한 수준으로 증가할 것으로 전망되었고 이에 반해 공급신뢰도의 증가는 저수량 신뢰도에 미치지 못할 것으로 나타났다. 평균강수량과 강수변동성의 증가로 20년 빈도 연최대방류량은 50%의 확률로 43% 증가할 것으로 나타났다. 용담댐의 기존운영방식은 저수량 확보에 과도하게 치중되어 있는 것으로 판단되며 이 운영이 지속될 경우 용담댐 하류지역의 홍수위험은 더 가중될 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1315-1328
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• 2022

신두리해빈 인근지역은 겨울철 북서풍의 영향으로 인하여 모래언덕을 이룬 전형적인 퇴적지형이다. 그 규모가 방대하고 잘 발달되어 있어 보존가치를 인정받아 현재 천연기념물 제431호로 지정되어 있으며 지형학적 가치 보존 측면에서 꾸준한 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 충청남도 태안군에 위치한 신두리 해안사구의 장기간 지형변화 관측을 위해 약 36년 동안의 항공영상, 드론영상 그리고 드론기반 LiDAR 자료를 사용하여 분석하였다. 이를 위해서 원 자료로부터 생성된 Digital Elevation Model (DEM)을 사용하여 래스터 연산기반의 DEM 차분 기법을 적용하여 각 기간별 표고 및 부피의 변화량을 산정하였다. 또한 각 자료원의 고유오차를 오차전파법칙을 이용하여 확률기반의 부피의 변화량도 산정하였다. 그 결과, 1986년부터 2022년까지 관심영역 A (면적: 17,960 m²)에서는 35,119 m³의 퇴적이 발생하였으며, 관심영역 B (면적: 17,686 m²)에서는 54,954 m³의 퇴적이 발생하였음을 알 수 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제31권2호
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• pp.186-194
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• 1986

환경의 변화에 관계없이 옥수수의 생육기간을 정확히 표시할 수 있고, 옥수수의 조만생을 구분하는데 적합한 GDD의 계산방법을 찾기 위하여 1979년과 1984년 및 1985년의 3년간에 파종기를 달리하여 단교잡종 수원 19호를 17회 재배하고 24가지의 GDD 계산방법을 비교 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 생육기간을 일수로 표시하는 것보다 GDD로 표시하는 것이 어느 경우에나 변이계수의 감소를 가져왔다. 2. 최고온도나 기저온도중 어느 하나만을 보정하는 경우에는 기준온도 7.2$^{\circ}C$가 GDD의 변이계수를 최소로 하였으나, 두 온도를 모두 보정하는 경우에는 기준온도 1$0^{\circ}C$에서 GDD의 변이계수가 최소로 되었다. 3. 어느 경우에서나 파종으로부터 출아율까지의 GDD 변이가 출아로부터 출사기까지의 GDD 변리보 다 컸다. 4. 년차나 생육기간에 관계없이 변리계수가 가장 적은 GDD의 계산방법은 최고온도가 3$0^{\circ}C$를 넘는 경우 최고온도 =30-(최고온도-30)으로 보정하고 최저온도가 1$0^{\circ}C$ 포정인 경우 기준온도를 1$0^{\circ}C$로 포정한 후에 기준온도 1$0^{\circ}C$를 빼주고 남은 값으로 GDD를 계산하는 방법(23번)이였다. 5. 이 방법에 의한 출아기까지의 평균 GDD는 64$\pm$12$^{\circ}C$, 출사기까지의 평균 GDD는 794$\pm$19$^{\circ}C$로서 95 %의 확률로서 출아일과 출사일을 예측할수 있는 오차범위는 $\pm$3 일이었다. 6. 생육일수와 누적 GDD를 이용하여 계산된 일평균 GDD는 파종기가 늦어질 수록 높아졌다. 7. GDD에 의한 출아일과 출사일을 추정한 결과 2/3 이상이 실측치가 1 일 이내의 편차를 보였으며 최대편차는 3 일이었고, 실측일수와 추정일수 사이의 유의차는 인정되지 않았다.

• 환경영향평가
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• 제32권2호
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• pp.83-93
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• 2023

본 연구는 남생이의 출현에 영향을 주는 환경변수를 파악하고 남생이와 환경변수 간의 관계를 파악하기 위해 전라남도 구례군의 주요 저수지에서 남생이 생태 특성을 고려한 17개의 환경변수를 선정하여 서식지 환경 조사를 실시하고, 서식지와 비서식지의 조사 결과를 통계 분석하였다. 남생이의 서식지 적합성 모델을 개발한 결과, 변수 예측값은 logit (p) = -3.68 + (0.17 × 낙엽층두께) + (1.55 × 육상아교목층 피도량) + (0.71 × 육상초본층 피도량) + (0.96 × 수상초본층 피도량)으로 산출되었다. 남생이는 낙엽층두께가 두꺼울수록, 육상교목층 피도량, 육상관목층 피도량, 수상초본층 피도량이 높을수록 출현확률이 높아지는 것으로 파악되었다. 남생이의 출현에 영향을 주는 이러한 환경요인에 대한 정보는 추후 남생이 분포조사 시 도움이 되며, 남생이의 실질적인 서식지 보전을 위해 필요할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.