• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.144-155
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• 2015

2011년 농업기상 관측장비의 재배치 사업 이후, 기상청의 농업기상 관측환경은 전반적으로 상당히 향상되었다. 본 연구는 최근 실시한 현지답사 결과를 바탕으로, 1) 확실한 관리주체의 확립, 2) 유관기관들 간 상호협조 강화, 3) 관측환경 변화에 대한 상세한 기록, 4) 장비와 센서의 표준화 5) 통일된 형태의 안내판 설치, 6) 부적합한 환경 하에 놓여 있는 장비의 인접 장소로의 이동, 7) 자동화된 증발계의 설치가 후속적으로 이루어져야 함을 제시하였다. 또한, 확보된 고품질의 자료를 활용하기 위하여 현재 중단되어 있는 농업기상 정기보고서의 제작이 필요하며, 우리 나라의 현황을 감안할 때 1년에 한 차례 국가 전체에 걸쳐 지난 1년 간 일어난 특징적인 농업기상 현상들을 시간 순으로 서술하는 독일이나 캐나다의 연례보고서를 참고할 것을 제안한다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제50권1호
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• pp.1-10
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• 2018

갑상선의 기능적 발달 이전인 임신초기에 갑상선자극호르몬은 갑상선 장애 및 임신 동안 매우 민감한 지표이다. 임신동안 정상수준은 감소 변화를 보이는 것은 모체로부터 태아가 받는 갑상선호르몬의 영향이다. 갑상선자극호르몬과 유리 티록신의 농도는 임신동안 및 검사실간에 다양하게 보고된다. 갑상선자극호르몬의 참고치는 비임신군에 비하면 상한값과 하한값의 참고범위의 감소가 임신동안 보인다. 각 실험실은 임신 중에 다른 결과를 산출하는 호르몬 분석법과 일부 자체 기준에 맞는 혈중 농도를 산출한다. 따라서, 혈청 유리 티록신 분석에 사용되는 자동화 된 면역 분석법은 여전히 널리 사용되고 있지만 고려할 사항이 있다. 집단 기준, 삼분위 기간별 특이적 참고범위 사용은 문제해결의 최상의 방법이다. 임신 7~12주에 발생하는 호르몬의 하향은 7주 이전에는 보이지 않아 참고범위의 개별적 정량적으로 상승 및 하강을 보여준다. 본 연구에서는 집단별과 임신 특이적 갑상선 매개 변수의 참조범위에 대한 산출 중요성을 강조한다. 정밀의학 의 도래에 있어서 많은 개체의 유전적, 생물학적, 심리사회학적, 환경적 변수를 수집하고 분석이 필요하다. 이러한 논쟁을 해결하기 위해서는 다량의 전향적인 무작위 통제 연구가 필요하다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권1호
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• pp.1-21
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• 2020

국내 폐광산은 다양한 형태의 침하를 발생시키고 있으며 이러한 침하의 예측 및 위험도의 평가는 대단히 어려운 실정이다. 기존 수치해석을 활용한 침하 예측 및 위험도 평가 연구에서는 지질구조와 지반조건에 대해 통합 물성을 적용하고 채굴적 주변 소성영역을 해석하는데 그치고 있다. 또한 입력정보를 확보하는데 있어 제한된 자료밖에 파악할 수 없는 현실적인 한계점이 존재하며 이는 곧 수치해석 결과의 신뢰성 저하로 연결된다. 본 연구에서는 실제 침하가 발생한 폐광산을 대상으로 현장 지질구조 및 지반정보를 적용하여 2차원 모델링을 수행하였다. 또한 지반물성을 수정하여 해석결과와 실제 침하지 정보(규모, 위치)의 차이가 최소가 되도록 수치해석을 반복하여 해석모델을 보정하였다. 이러한 보정에 있어 최적화 기법을 적용하여 자동화하였으며 다수의 지반물성을 나누어 고려하는 단계적 최적설계 기법을 개발하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.363-368
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• 2016

고장으로 인한 사고 등으로 막대한 피해를 초래할 수 있어 안전성이 중요시 되는 시스템을 안전중시 시스템이라고 한다. 시스템의 대형화, 복잡도 증가 및 무인화 운영 등으로 인해서 안전 위해 요소가 증가하고 있기 때문에 안전성 확보는 국방 및 다양한 산업분야에서 중요한 문제가 되었다. 이러한 이유로 미 국방부와 IEC 등 국제표준기구 등에서는 안전 관련 표준을 만들어서 안전성 확보의 강조 및 시스템 설계와 안전성 분석의 연계를 제시하고 있다. 또한 많은 연구들에서 안전성 분석 활동이 반영된 시스템 설계 프로세스, 방법론 및 도구가 개발되고 있다. 하지만 현재까지 제시된 시스템 설계와 안전성 분석의 통합 프로세스는 각 계층 수준에 존재하는 시스템 설계 정보를 어떻게 활용하는지 명확하게 제시하지 하지 못했다. 그 결과, 체계적인 방식으로 위험원을 식별하는데 어려움이 따르게 되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 연구에서는 각 계층 수준의 시스템 설계 정보를 기반으로 위험원을 식별하여 안전성을 향상 시키고, 여러 산업 분야에 적용 가능한 시스템 설계와 안전성 분석 활동의 통합 모델을 생성했다. 통합 모델이 체계적으로 안전성 분석을 수행할 수 있는 것을 보여주기 위해서 자동차 시스템을 대상으로 적용한 연구결과를 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제35권6호
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• pp.545-556
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• 2017

운전자 작업부하를 평가하기 위해 다양한 평가지표가 개발되어 활용되고 있으나, 기존의 작업부하 평가지표의 경우 개별 운전자의 운전습관과 주행패턴을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한, 운전자마다 체감하는 작업부하량과 작업부하를 극복하는 능력은 개인차가 있다. 따라서, 본 연구를 통해 개별 운전자의 주행패턴을 반영한 새로운 작업부하 평가지표를 도출하였다. 개별 운전자의 주행패턴을 반영하기 위해 운전자 별 Steering Velocity 절대값의 평균을 임계값으로 설정하고 임계값을 초과하는 영역의 Steering Velocity 면적의 합을 계량화한 ESA (Erratic Steering Velocity Area)를 제시하였다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션 실험을 통해 자율주행차가 비자율차와 혼재되어 주행하는 군집주행 환경을 구축하여 비자율차의 운전자가 군집주행 환경에서 어떠한 영향을 받는지를 ESA를 활용하여 평가하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 군집유무에 따른 일반 비자율차 운전자의 반응행태자료를 추출하여 NASA-Task Load Index (NASA-TLX) 점수와 운전자 작업부하 평가지표간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 차로변경 시나리오에서는 다양한 운전자 작업부하 평가지표 중 ESA가 NASA-TLX 점수와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타나 ESA의 유용성을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제36권2호
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• pp.98-111
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• 2018

자율주행 차량의 주행형태 중 군집주행은 차량간 통신으로 연결된 2-5대 차량이 최소한의 안전거리만을 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 방식으로, 교통 운영효율성과 안전성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 자율주행 및 군집주행이 교통류에 미치는 효과와 관련된 연구는 다수 수행된 바 있지만, 군집주행 도입 시 효과가 극대화될 수 있는 도로구간의 선정에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 연구의 목적은 화물차 군집주행이 가능한 최적의 고속도로 구간을 선정하는데 초점을 맞추어 그 효과가 가장 클 것으로 예상되는 구간의 우선순위를 도출하는 것이다. 화물차 군집주행 적용구간 선정 평가항목으로는 화물차 사고율, 화물차 비율, 구간길이, 진출입 지점 수로 설정하였다. 각 평가항목의 중요도를 평가하기 위해 계층화 분석법을 적용하였다. 분석결과, 남해고속도로 사천IC-산인JC 46.9km 구간에 화물차 군집주행을 운영하는 것이 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 결과는 향후 화물차 군집주행 시범 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권4호
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• pp.451-459
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• 1999

신경질환의 진단에 있어서 근육군에서의 세동전위나 양성예각파와 같은 탈신경전위를 관찰함으로써 신경의 이상유무와 손상부위를 예측할수 있는데 이는 임상의의 주관적인 경험에만 의존하여 구별되고 있으며 검사과정 중 정상인에게서도 나타날 수 있는 종판전위가 탈신경전위로 오인되어 진단에 혼선을초래할 수 있다. 따라서 본 연구는 탈신경전위와 종판전위를 정량적으로 구별할 수 있는 알고리듬을 수립하는데 필요한 매개변수들을 추출함으로써 신경손상의 진단과 병변의 국소화에 정확성을 향상시키고자 하였다. 본 연구에서는 여러 종류의 신경손상을 보이는 10명의 환자들에 대한 근전도 검사를 실시하여 탈신경전위인 양성예각파나 세동전위, 그리고 종판전위를 검출하였다. 이들 신호로부터 지속시간, 면적, 기울기, 첨두시간 진폭, 양첨두지 진폭, 음첨두치 진폭 및 첨두치 비율 그리고 상(phase)의 여덟가지 매개변수를 구하고 각 파형에서의 값들을 비교하였다. 그 결과, 두 종류의 탈신경전위와 종판전위의 구분에 공통적으로 좋은 결과를 제공하는 매개변수는 기울기, 첨두치간 진폭, 양첨두치 진폭 그리고 첨두치간의 비율로 나타났다. 본 연구를 통해 구해진 매개변수들의 특성은 근전도 분석의 자동화를 위한 알고리듬의 수립에 응용되어질 수 있을 것이며 보다 정량화된 근전도 분석을 통해 진단의 정확성을 향상시켜 줄 것이다.

• 대한수의학회지
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• 제40권2호
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• pp.383-391
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• 2000

Milk urea nitrogen (MUN) determination is being used an indicator of the protein-energy balance in dairy herds. A faulty balance can be corrected to optimize milk production and animal health. This parameter is regarded as a potential tool to evaluate suboptimal feeding practices and reproductive disorders. Therefore, the purpose of this study was to investigate the response of milk composition by regular feeding analysis and to compared the relationship between MUN and milk protein(MP) and fertility at the insemination period in Holstein dairy cows. Total of 355 artificial insemination (AI) for 150 Holstein cows in the herd were used to examine the relationship between MUN and MP content and conception rate. The AI occured for the cows 50 to 150 day in milk, and MUN and MP concentration were determined using automated infrared procedures. The mean${\pm}$standard deviation of MUN and MP concentration in the herd were $15.6{\pm}2.1mg/dl$ and $3.23{\pm}0.38%$, respectively. MUN contents of bulk milk were increase by elevated crude protein intake. The conception rate was lower in the cows in which the level of MUN was lower than > 8.0mg/dl (10.0%) or > higher than 25mg/dl (15.4%) relative to the cows in MUN content of 12.0~17.9 mg/dl (36.7%) at the time of insemination. Also, lower MP than 3.0% or higher MP than 3.25% were associated with a lower conception rates. Consequently, MUN and MP analyses may be used serve as a monitoring tool of protein and energy nutritional balance to improve reproduction efficiency in Holstein dairy cows.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2013

개인화 추천 시스템은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 사용자의 취향에 맞는 상품을 추천해 주는 시스템이다. 이러한 기술 중 협력적 필터링은 비슷한 패턴을 가진 형태들을 식별해 내는 기법이다. 따라서 이를 이용하면 과거 유사한 형태를 가진 환자의 자료를 통하여 통증 강도를 유추 하거나 분류된 환자의 프로필의 유사도에 따라 관련 사정을 추출하는 것이 가능하게 된다. 유사도 가중치 추출의 대표적인 방법인 피어슨 상관계수를 사용하는 방법은 데이터의 양에 따라 표본 데이터가 적은 경우 예측 값이 부정확해지고 양이 방대한 경우 계산량이 제곱으로 늘어 신속한 결과를 추출할 수 없게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MAE와 순위 스코어를 사용하여 의미있는 데이터를 추출하기 위한 표본 자료의 규모와 유사도 군집량을 비교하여 구현된 지능형 통증 간호중재 유헬스 시스템의 우수성을 확인하였다. 이를 통하여 통증환자의 고통호소를 간호사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.153-163
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• 2017

본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.