• 한국물환경학회지
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• 제38권4호
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• pp.177-189
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• 2022

Nature-based Solutions (NbS) are defined as practical and technical approaches to restoring functioning ecosystems and biodiversity as a means to address socio-environmental challenges and provide human-nature co-benefits. This study reviews NbS-related literature to identify its key characteristics, techniques, and challenges for its application in climate-adaptive water management. The review finds that NbS has been commonly used as an umbrella term incorporating a wide range of existing ecosystem-based approaches such as low-impact development (LID), best management practices (BMP), forest landscape restoration (FLR), and blue-green infrastructure (BGI), rather than being a uniquely-situated practice. Its technical form and operation can vary significantly depending on the spatial scale (small versus large), objective (mitigation, adaptation, naturalization), and problem (water supply, quality, flooding). Commonly cited techniques include green spaces, permeable surfaces, wetlands, infiltration ponds, and riparian buffers in urban sites, while afforestation, floodplain restoration, and reed beds appear common in non- and less-urban settings. There is a greater lack of operational clarity for large-scale NbS than for small-scale NbS in urban areas. NbS can be a powerful tool that enables an integrated and coordinated action embracing not only water management, but also microclimate moderation, ecosystem conservation, and emissions reduction. This study points out the importance of developing decision-making guidelines that can inform practitioners of the selection, operation, and evaluation of NbS for specific sites. The absence of this framework is one of the obstacles to mainstreaming NbS for water management. More case studies are needed for empirical assessment of NbS.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.499-506
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• 2019

지능형 로봇은 사용자의 요구에 따라 상황에 맞는 작업을 선택하여 서비스를 수행할 수 있어야 하며, 다양한 상황에 대해서 현재 가장 적합한 작업이 무엇인지 비교하고 선택할 수 있어야 한다. 이를 위해 절차적 추론 시스템을 활용하는 기존의 지능형 로봇시스템은 작업 모델 내부에 우선도 함수를 정의하고 이를 활용하여 작업 간 우선도를 비교하는 방법으로 작업관리 기능을 제공하고 있었다. 하지만 이러한 기존의 방법은 다중 도메인 서비스를 수행하는 데에 있어, 우선도 결정 함수가 명시적이지 않아 일반적인 상황에 대한 우선순위를 결정할 수 없고, 유용성을 비교하기 위한 표준적인 기준이 존재하지 않아 각 서비스 간의 우선도를 비교하는 방법이 범용적이지 않으며, 이를 재사용하거나 확장할 수 없다는 한계점이 존재했다. 우리는 이를 개선하기 위해 작업관리를 위한 정책 모델과 이를 활용하여 작업의 우선도를 계산하는 방법인 정책 모델 주도 메타-플래닝을 제안한다. 정책 모델은 메타-플래닝 과정에서 작업의 유틸리티를 명시적으로 계산할 수 있는 기능을 제공하며, 기초 모델을 통해 다양한 서비스 간의 유용성을 비교할 수 있게 해준다. 또한, 모델의 구성을 온톨로지를 활용함으로써 확장성을 가지는 특징이 있다. 실험을 통해 동적 환경에서 정책 모델에 따라 로봇의 행동이 변화하는 것을 관찰할 수 있었고, 이를 통해 서비스가 필요에 따라 우선도의 비교를 통해 선택되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.1-13
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• 2016

본 연구는 저탄소 기후변화 적응 대책 수립에 활용되는 기후변화 취약성 평가에 적용하기 위하여 사회경제 발전 경로(SSP)에 대한 스토리라인을 개발하고 시나리오별 토지이용변화를 시뮬레이션 하였다. 연구는 크게 3단계로 진행하였다. 첫째, 과거 데이터를 이용하여 셀룰라 오토마타(CA) 모델링을 수행한 후 기준년과 시뮬레이션 결과를 비교하여 지역별 특성에 맞는 전이규칙을 도출하였다. 둘째, SSP에 대한 토지이용 변화 가정을 수립하여 세 가지의 시나리오를 설정하였다. SSP1은 지속가능성에 대한 시나리오로 압축도시로의 발전을, SSP2는 현재 상황을 유지하는 중도의 발전을, SSP3는 분열된 사회로 난개발을 가정하였다. 마지막으로, CA 모델링에 SSP 시나리오를 결합하여 권역별 토지이용 변화를 예측하였다. 분석결과를 SSP 시나리오별로 살펴보면 SSP1은 2020년, SSP2는 2030년까지 도시 면적 비율이 소폭 증가하다가 더 이상의 변화가 나타나지 않았으나, 낮은 수준의 도시계획을 가정한 SSP3에서는 도시 면적 비율이 2050년까지 지속적으로 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용 변화에 대한 결과는 합리적 기후정책의 의사결정에 기여할 수 있을 것이며, 공간적 상세화로 도출된 시뮬레이션 결과는 취약성 평가에 일괄 적용함으로써 기후변화 적응 정책 우선순위 선정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.633-640
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• 2023

최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권1호
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• pp.37-40
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• 2014

Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제26권1호
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• pp.1-8
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• 2014

본 연구에서는 우리나라 동해안에 설치된 해안침식대책공법 중 잠제시설에 대한 현장모니터링을 수행하고 그 효용성을 확인하고자 하였다. 해안침식대책시설은 3년의 계획과 3년의 시공으로 총 6년간에 걸쳐 완공되었으며, 계획단계에 있어서의 수치모형실험결과와 관측결과 등에 대해서는 Kim et al.(2008, 2011)에 의해 소개되어 있다. 본 연구에서는 현장관측을 통해 잠제시설 설치 이후의 해빈폭 증가 현상을 확인하였고 해빈폭이 늘어난 원인을 잠제의 기본적인 성능인 파랑제어효과에 의한 것임을 알 수 있었다. 대상해역의 파랑관측은 잠제 시설 전면과 후면 즉 내해측과 외해측에서 수행하였다. 외해의 관측지점(수심 H = 16.5m)과 내측지점(H = 3.7 m)에 메모리형 파고계를 설치하여 파고관측결과를 도출하고 잠제시설의 파랑저감효과는 제체(잠제시설)를 투과하는 파랑의 전달율(Kt)로 분석하였다. 현장관측자료를 분석한 결과, 내습하는 파랑을 저감시켜 해안침식을 방지하기 위해 설치된 잠제의 파랑저감효과는 약 60%를 나타내고 있는 것으로 확인되었다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제24권11호
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• pp.1484-1489
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• 2014

A novel esterase gene, est01, was successfully unearthed from a biogas digester microbiota metagenomic library. The 1,194 bp est01 gene encodes a protein of 44,804 Da (designated Est01). The amino acid sequence of Est01 shows only moderate (33%) identity to a lipase/esterase. Phylogenetic analysis and biochemical characterization confirmed that Est01 is a new member of family VIII esterases. The purified Est01 from recombinant Escherichia coli BL21 (DE3) showed high hydrolytic activity against short-chain fatty acid esters, suggesting that it is a typical carboxylesterase rather than a lipase. Furthermore, the Est01 was even active at $10^{\circ}C$ (43% activity remained), with the optimal temperature at $20^{\circ}C$, and had a broad pH range from 5.0 to 10.0, with the optimal pH of 8.0. These properties suggest that Est01 is a cold-adaptive esterase and could have good potential for low-temperature hydrolysis application.

• 한국해양바이오학회지
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• 제6권2호
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• pp.84-101
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• 2014

The aim of this project is to develop an adaptive and collective National Marine Biotechnology Plan for the next decade(2014~2023) which is able to reflect current and future changing environment. This effective strategy targets to foster marine-derived active bio-materials, marine bioenergy production technology and many promising technologies in order to promote marine biotechnology industry as a next-generation growth engine. Marine biotechnology industry based on R&D activities since 1980 has been growing as an emerging industry. This new field enables to secure exclusive patent rights and to find new potential bio-active materials from the ocean that requires long-term aggressive R&D investments. The current policy direction is to raise appropriate level of R&D investment because the current Korea's national marine biotechnology R&D fund ratio is less than 2% of the total national biotechnology R&D budget. The result shows three major strategies. First, it recommended a research implementation system and supporting policy that includes establishment of open innovation framework for the 'Industry-Academia-Research Institute Collaborations', strategic research planning and enhanced policy making process. Second, it derived state-of-the-art or new technology in many areas. Third, it formulated more detailed execution plans for successful R&D support and set up performance indicator system in related R&D program.

• 대한산업공학회지
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• 제37권2호
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• pp.124-131
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• 2011

In this research report, we propose a heuristic algorithm with some primal recovery strategies for capacitated facility location problems (CFLP), which is a well-known combinatorial optimization problem with applications in distribution, transportation and production planning. Many algorithms employ the branch-and-bound technique in order to solve the CFLP. There are also some different approaches which can recover primal solutions while exploiting the primal and dual structure simultaneously. One of them is a MVCD (Mean Value Cross Decomposition) ensuring convergence without solving a master problem. The MVCD was designed to handle LP-problems, but it was applied in mixed integer problems. However the MVCD has been applied to only uncapacitated facility location problems (UFLP), because it was very difficult to obtain "Integrality" property of Lagrangian dual subproblems sustaining the feasibility to primal problems. We present some heuristic strategies to recover primal feasible integer solutions, handling the accumulated primal solutions of the dual subproblem, which are used as input to the primal subproblem in the mean value cross decomposition technique, without requiring solutions to a master problem. Computational results for a set of various problem instances are reported.

• Computers and Concrete
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• 제5권6호
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• pp.573-597
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• 2008

Among artificial intelligence-based computational techniques, adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS) are particularly suitable for modelling complex systems with known input-output data sets. Such systems can be efficient in modelling non-linear, complex and ambiguous behaviour of cement-based materials undergoing single, dual or multiple damage factors of different forms (chemical, physical and structural). Due to the well-known complexity of sulfate attack on cement-based materials, the current work investigates the use of ANFIS to model the behaviour of a wide range of self-consolidating concrete (SCC) mixture designs under various high-concentration sodium sulfate exposure regimes including full immersion, wetting-drying, partial immersion, freezing-thawing, and cyclic cold-hot conditions with or without sustained flexural loading. Three ANFIS models have been developed to predict the expansion, reduction in elastic dynamic modulus, and starting time of failure of the tested SCC specimens under the various high-concentration sodium sulfate exposure regimes. A fuzzy inference system was also developed to predict the level of aggression of environmental conditions associated with very severe sodium sulfate attack based on temperature, relative humidity and degree of wetting-drying. The results show that predictions of the ANFIS and fuzzy inference systems were rational and accurate, with errors not exceeding 5%. Sensitivity analyses showed that the trends of results given by the models had good agreement with actual experimental results and with thermal, mineralogical and micro-analytical studies.