• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.97-106
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• 2023

Citizens' demand for public CCTVs continues to rise, along with an increase in variouscrimes and social problems in cities. In line with the needs of citizens, the Seoul Metropolitan Government began installing CCTV cameras in 2010, and the number of new installations has increased by over 10% each year. As the large surveillance system represents a substantial budget item for the city, decision-making on location selection should be guided by reasonable standards. The purpose of this study is to improve the existing related models(such as public CCTV priority location analysis manuals) to establish the methodology foranalyzing priority regions ofSeoul-type public CCTVs and propose new mid- to long-term installation goals. Additionally, using the improved methodology, we determine the CCTV priority status of 25 autonomous districts across Seoul and calculate the goals. Through its results, this study suggests improvements to existing models by addressing their limitations, such as the sustainability of input data, the conversion of existing general-purpose models to urban models, and the expansion of basic local government-level models to metropolitan government levels. The results can also be applied to other metropolitan areas and are used by the Seoul Metropolitan Government in its CCTV operation policy

• Computers and Concrete
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• 제33권6호
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• pp.631-642
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• 2024

The present study concerns the corrosion mitigation of electrochemical chloride extraction (ECE) in concrete structure. Concrete specimen was fabricated with 5.0% chloride in cast, while the other specimen was exposed to 4.0M NaCl solution for 1 year to accelerate corrosion of steel. Then, the ECE was applied to the concrete specimen with 1000 mA/m² of the current density for 2, 4 and 8 weeks, respectively. During the ECE, the corrosion current density and corrosion potential were regularly monitored. As a result, the ECE was very effective in mitigating the degree of corrosion on the steel surface. The corrosion current density was significantly reduced from thousands to decades mA/m², while the corrosion potential was mostly shifted to positive direction. Assuming that the corrosion starts at 1.0 mA/m² of the corrosion current density or/and -275 mV vs SCE of the corrosion potential, the ECE could not fully achieve the repassivation of the steel, although its degree was lowered more or less depending on the duration of the treatment and type of chloride contamination. A visual examination confirmed that an increase in the duration of the treatment could lower the rust formation, but never fully removed all rust stains.

• 한국가금학회지
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• 제37권4호
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• pp.361-372
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• 2010

본 연구에서는 충북대학교 조류질병학실험실에 2009년 한 해동안 의뢰된 산란계의 혈청 검사 결과에 대해 분석하여, 산란계의 주요 질병에 대한 국내 산란계의 면역 상태 및 질병 감염 실태를 파악하였다. 검사 대상 질병은 AI, ND, IB, aMPV, EDS'76, IBD, CIA이었으며, 산란계의 성장 단계에 따라 주령 구간을 나누어 분석하였다. AI, ND, IB는 모체 이행항체가 감소한 후 산란 기간에 걸쳐 혈청 역가가 안정적으로 형성되는 특징을 보여 주었다. 그러나 AI는 모든 주령 구간에 걸쳐 음성인 계군이 존재하는 반면, ND는 3~10 주령 구간의 한 음성 계군을 제외하고 전 주령에 걸쳐 100%의 계군 양성률을 보이고, ND의 평균 GMT가 AI의 평균 GMT보다 높았는데, 이는 두 질병의 백신 정책의 차이에 기인한 것이다. IB의 산란기의 안정적인 역가는 백신 역가에 산란기 전반에 걸친 야외 감염 개체의 존재로 인한 야외 감염 역가가 더해진 것으로 판단된다. aMPV는 2009년에 백신을 실시하지 않았던 질병이므로, 양성 역가를 통해 aMPV의 야외 감염을 추적할 수 있었으며, GMT 변화 및 계군 내양성 개체율의 증가 경향을 통해 일령이 증가할수록 야외 감염률이 증가하는 양상을 파악할 수 있었다. EDS'76은 산란 기간에 걸쳐 높은 양성률과 낮은 변이계수를 보여 야외 감염이 아닌 백신에 의한 역가 형성이 대부분임을 알 수 있었다. IBD의 모체이행항체는 높은 수준으로 이행되는 것을 확인하였으며, CIA는 백신을 적용하지 않은 계군에서 양성과 음성 계군이 모두 존재하였으며, 그 차이는 차단 방역에 기인하는 것으로 판단되었다. 본 연구를 통하여 국내 산란계에서의 혈청 역가 분포를 파악하는데 많은 정보를 얻을수 있었으나, 향후 지속적인 야외 계군의 혈청학적 모니터링이 되어야 할 것으로 판단된다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제23권2호
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• pp.61-66
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• 1999

고려인삼의 적변내성 계통을 선발하기 위하여 포장에서 적변내성 계통 선발, 선발계통의 적변관련 물질함량분석, 묘삼에서 적변선발 지표성분 가능성을 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 한국인삼연초연구원에서 보유하고 있는 고려인삼 61계통을 포장에 공시하여 자경종 보다 적변지수가 낮은 적변내성 10계통과 자경종과 적변지수가 비슷한 적변 감수성 10계통을 선발하였다. 선발한 계통중 적변내성 계통과 적변감수성 계통간의 성분 분석결과, phenolic compound 함량이 중심주에서는 차이가 없었으나, 피층, 표피 및 지세근에서는 적변지수가 낮은 계통군이 높은계통군 보다 현저히 낮았다. 적변내성 계통과 적변감수성 계통간의 부위별 무기성분 함량은 중심주에서는 차이가 없었다. 그러나 피층에서는 K, Ca, Na가, 표피 에서는 Mg, Fe, Na, Mn, Ah, Si가, 지세근 에서는 Fe 함량이 적변지수가 낮은 적변내성 계통이 적변지수가 높은 적변감수성 계통 보다 낮았다. 6년근 동일 뿌리내에서 건전과 적변 피층조직에서 건전한 피층조직이 적변된 피층조직보다 phenolic compound 함량은 낮았으나 무기성분 함량은 차이가 없었다. 묘삼시기에 건전한 묘삼을 분석시 적변지수가 낮은 적변내성 계통은 적변 지수가 높은 감수성 계통에 비하여 phenolic compound, K 및 Na의 함량이 낮아서, 인삼의 적변계통 조기선발 지표성분으로 phenolic compound, K및 Na의 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1047-1056
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• 2022

지구 온난화의 중요한 지시자인 북극의 바다 얼음인 해빙은 기후 시스템, 선박의 항로 안내, 어업 활동 등에서의 중요성으로 인해 다양한 학문 분야에서 관심을 받고 있다. 최근 자동화와 효율적인 미래 예측에 대한 요구가 커지면서 인공지능을 이용한 새로운 해빙 예측 모델들이 전통적인 수치 및 통계 예측 모델을 대체하기 위해 개발되고 있다. 본 연구에서는 북극 해빙의 전역적, 지역적 특징을 학습할 수 있는 two-stream convolutional long- and short-term memory (TS-ConvLSTM) 인공지능 모델의 북극 해빙 면적이 최저를 보이는 9월에 대해 2001년부터 2021년까지 장기적인 성능 검증을 통해 향후 운용 가능한 시스템으로써의 가능성을 살펴보고자 한다. 장기 자료를 통한 검증 결과 TS-ConvLSTM 모델이 훈련자료의 양이 증가하면서 향상된 예측 성능을 보여주고 있지만, 최근 지구 온난화로 인한 단년생 해빙의 감소로 인해 해빙 농도 5-50% 구간에서는 예측력이 저하되고 있음을 보여주었다. 반면 TS-ConvLSTM에 의해 예측된 해빙 면적과 달리 Sea Ice Prediction Network에 제출된 Sea Ice Outlook (SIO)들의 해빙 면적 중간값의 경우 훈련자료가 늘어나더라도 눈에 띄는 향상을 보이지 않았다. 본 연구를 통해 TS-ConvLSTM 모델의 향후 북극 해빙 예측 시스템의 운용 가능 잠재성을 확인하였으나, 향후 연구에서는 예측이 어려운 자연 환경에서 더욱 안정성 있는 예측 시스템 개발을 위해 더 많은 시공간 변화 패턴을 학습할 수 있는 방안을 고려해야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.77-82
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• 2023

본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2023

This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.71-84
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• 2023

넙치 양식은 우리나라 양식 산업의 절반 이상 차지할 정도로 큰 비중을 차지한다. 그러나 연중 총사육량의 25~30% 정도가 질병으로 인한 집단 폐사가 발생하여 양식장의 경제성에 매우 나쁜 영향을 준다. 넙치 양식장의 경제성 성장을 위해서는 넙치 질병 증상 진단을 자동화하여 빠르고 정확하게 질병 진단을 하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 독창적인 학습 데이터 수집 방법과 학습 정제 알고리즘 및 학습 데이터 분리 기법을 사용하여 학습 데이터를 구축하고 4가지 객체 탐지 딥러닝 모델(YOLOv8, Swin, Vitdet, MvitV2)의 넙치 질병증상 감지 성능을 비교한다. 실험 결과 YOLOv8 모델이 평균 인식률(mAP)과 예상 도착 시간(ETA) 관점에서 우수하다는 결론을 얻었다. 본 연구에서 제안하는 AI 모델의 성능이 검증되면 넙치 양식장에서는 실시간으로 넙치 질병을 진단할 수 있고, 진단 결과에 따른 신속한 예방 조치로 양식장의 생산성은 크게 향상될 것이라 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.403-428
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• 2023

이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.

• 디지털정책학회지
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• 제2권4호
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• pp.1-10
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• 2023

본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기적 학습이 필요하다고 판단된다.