• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.89-108
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• 2022

본 연구의 목적은 현재 국내의 코로나19 관련 조직 간 협력 네트워크의 구체적인 현재의 모습과 미래의 모습을 밝히는 데 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 국내 36개의 코로나19 관련 조직의 73명의 전문가들의 응답 데이터를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 연결, 매개, 근접 중심성 분석 모두에서 질병관리청이 코로나19 대응에 있어 컨트롤타워 기관으로서 중추적인 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 분석을 통해 현재와 미래의 협력 네트워크를 구성하는 민·관 분야의 참여 조직들 간의 구체적인 협력 관계들의 모습을 구체적으로 밝힐 수 있었다. 본 연구는 현재의 협력 네트워크와 향후 구축되어야 할 네트워크 간의 비교분석을 통해 향후 구체적으로 어떤 조직들과 관계들이 협력 네트워크 구축의 초점이 되어야 하는지도 제시하였다. 본 연구의 분석 결과와 논의는 향후 새로운 질병으로 인한 재난에 효과적으로 대응할 수 있는 협력 네트워크 관련 정책개발에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 환경영향평가
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• 제31권1호
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• pp.75-81
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• 2022

본 연구의 목적은 콘크리트 U형 벤치 플륨관 수로에 설치되는 수로 탈출 경사로의 경사각에 따른 개구리 행동 특성을 분석하여 탈출 경사로 기준 각도를 제언하는 것이다. 실험 장치는 현장에서 적용되는 콘크리트 수로 탈출장치와 형태 및 재질을 유사하게 제작하였다. 경사로 실험을 위해 논 습지에 서식하는 한국산개구리를 선정하였다. 경사로에서 보여지는 개구리의 주요 행동은 '뛰기', '걷기', '미끄러짐'이었으며, 경사각에 따른 행동 결과를 기록한 후 통계 분석하였다. 경사각은 20°-60° 범위에서 10° 간격으로 5개의 경사각을 설정하여 비교·분석하였다. 연관성 검증은 카이제곱 검증 방법을 사용하였다. 분석결과 30°와 40°는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 이는 '생태통로 설치 및 관리지침'의 30° 이하의 설치 기준에 있어, 현장에서 이를 40°까지 일부 허용해 줄 수 있는 근거로 활용될 수 있는 결과이다. 하지만 수로 탈출 경사로가 한국산개구리뿐 아니라 다양한 소형 야생동물을 대상으로 하고 있다는 점에서 추가 연구가 필요할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.705-720
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• 2023

국내에서는 지속적인 상수도 수질사고 발생으로 인해 수돗물 수질에 대한 이용자 불신이 확산되고 있다. 특히, 수질사고 외에도 수돗물에 포함된 염소 성분 등으로 인해 맛, 냄새 등에 대한 이용자들의 수질민원 또한 지속적으로 발생하고 있다. 따라서 상수도 사업자들은 이용자에게 공급되는 잔류염소농도가 충분히 잔류하면서도 과도하게 유지되지 않도록, 시간적(Scheduling) 및 공간적(Rechlorination) 관점에서 상수관망 내 잔류염소농도가 균등하게 분포하도록 다양한 방법을 검토 및 적용하고 있다. 본 연구에서는 상수관망 해석을 통한 월별 잔류염소농도 최적 관리 방법의 일환으로, 대규모 상수관망시스템을 대상으로 Lab-scale 실험을 통한 수체반응계수, EPANET 수질해석을 통한 관체반응계수 등 관망 수질반응계 수를 온도별로 추정하고, 온도별 수질반응계수를 바탕으로 염소투입농도 조건에 따른 월별 잔류염소농도 분포 현황을 분석하였다. 분석 결과, 온도 조건이 달라짐에 따라 잔류염소농도 하한 및 상한기준을 만족시킬 수 있는 효율적인 염소투입농도 조건 또한 달라지므로, 월별 잔류염소농도의 공간적 분포를 고려하여 구체적이고 정량적인 염소투입 계획 수립이 필요한 것으로 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권2호
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• pp.72-78
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• 2014

연구의 목적은 의사호흡정지(QBH) 바이오 피드백이 의료영상획득 시간의 큰변화 없이 잔류 호흡 운동을 조절함으로써 호흡 운동에 의한 영상 오류를 줄이고, 게이트 3차 흉부 자기 공명 영상을 향상시킬 수 있다는 가설을 실험하는 것이다. 가설을 확인하기 위해 건강한 다섯 사람을 대상으로 3T 지멘스 엠알아이의 호흡 탐색기가 포함된 T2 가중 스페이스 엠알 펄스 시퀀스를 이용해 두번의 게이트 자기공명 영상 연구를 시행 하였다: 자유 호흡 상태와 의사호흡정지 바이오 피드백 호흡상태, 의사호흡정지 바이오 피드백 시스템은 알피엠(RPM) 시스템(실시간 위치 관리시스템, 베리안)을 사용하여, 복부의 외부 위치를 측정하고, 음향과 시각적으로 각각의 호흡주기의 90% 위치에서 2초 숨을 정지하도록 안내하는 방법을 사용했다. 평가방법은 의사호흡정지 바이오 피드백 시스템을 이용시 간 상부의 호흡정지모습의 재현성이 게이팅 영역 내에서 향상되는지를 지원자의 실험을 통해 평가하였다. 자유호흡상태와 의사호흡정지 바이오 피드백상태에서 3차 흉부자기공명영상내에 호흡 운동에 의한 영상 오류와 게이팅영역 내에서의 잔류 호흡 운동 조절여부도 함께 평가했다. 또한, 복부 변위의 RMSE도 (제곱근오차) 조사되었다. 의사호흡정지 바이오 피드백방법을 사용함으로 자유호흡의 경우보다 게이트 3차 흉부 엠알 영상에서 폐와 간에서 호흡운동에 의한 영상오류의 감소 결과를 획득했다(영상획득시간: ~6분). 이는 의사호흡정지 바이오 피드백사용시, 게이팅 영역에서 복부 운동 감소와 횡경막의 잔류 움직임 감소가 일치함을 의미한다. 따라서, 알피엠을 통해 얻은 복부 변위의 전체 자료에서평균 RMSE는 (제곱근오차) 자유 호흡의 2.0 mm에 비해 7 mm (67% 감소, p값=0.02)로 감소하였으며, 게이팅영역만을 고려했을때는 자유 호흡의 1.7 mm가 의사호흡정지 바이오 피드백 호흡을 사용함으로써 0.7 mm (58 % 감소, p값=0.14) 로 개선되었다. 선형 피팅을 사용하여 얻은 평균 기준 이동값은 의사호흡정지 바이오 피드백 을 사용하면 자유 호흡 5.5 mm/분보다 0.6 mm/분(89% 감소, p값=0.017)으로 감소되었다. 이 연구는 의사호흡정지 바이오 피드백을 이용해 게이트 3차 흉부 자기 공명 영상 중에 간 상부의 호흡정지 재현성이 향상되는 것을 보여 주었다. 이 시스템은 내부 해부학의 운동을 조절함으로써 게이트 의료 영상과 방사선 치료에 임상적으로 적용 할 수 있다.

• KSBB Journal
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• 제20권5호
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• pp.363-370
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• 2005

중추신경계의 신경간세포가 파킨슨병과 뇌졸중과 같은 퇴행성 뇌 질환의 치료뿐만이 아니라 신경세포 발생과정에서의 중요성 때문에 최근에 커다란 관심의 대상이 되고 있다. 중추신경계의 발생과정 동안에, 중뇌의 도파민 신경세포의 형성은 두 가지의 분자생물학적인 기작에 의해서 결정된다. 첫째로, FGF-8, sonic hedgehog 그리고 전사조절인자 인 Nurr1이 도파민 신경세포의 형질을 결정짓는다. 또 다른 기작으로는, 전사조절인자 인 $Lm{\times}lb$와 $Pt{\times}3$가 중요하게 관련되어있다. 특히 Nurr1이 결핍된 생쥐에서, 타이로신수산화효소 (Tyrosine bydroxylase, TH) 면역양성 세포들이 중뇌흑색질에서 발견되지 않으므로 Nurr1이 도파민 신경세포의 발생에 필수적임을 알 수 있다. 본 연구에서는 도파민 신경세포의 형질을 유도하는데 있어서 Nurr1이 매개하는 기작을 연구하기 위해서 레트로 바이러스를 이용하여 Nurr1을 도입한 무한증식 신경간세포를 사용하였다. Nurr1 유전자의 과발현 만으로는 신경간세포에서 도파민 신경세포의 형질을 유도하지는 못하지만, 레티노이드 (retinoid, RA)와 폴스콜린 (forskolin, FK)을 처리하여 TH와 방향성 L-아미노산 탈카르복시화효소 (aromatic L-amino acid decarboxylase, AADC) mRNA의 발현을 유도하였다. 또한, Nurr1 과발현 신경간세포를 사람 별아교세포와 공동배양 하여 TH 발현량을 많이 증가시켰다. 이러한 공동배양실험에서, RA와 FK를 처리하면 TH의 발현수준이 더욱 더 증가함을 발견하였다. 이러한 결과들은 Nurr1 유전자를 도입한 사람 신경간세포가 파킨슨병 환자들에게 세포이식을 통한 유전자 치료의 유용성을 시사하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국지역지리학회지
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• 제19권2호
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• pp.234-245
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• 2013

지리산국립공원 종주등산로의 침식속도를 파악하기 위하여 노고단~삼도봉 구간에서 등산로의 형태별 유형을 고려하여 16개 측량지점을 선정하고 2010년 11월부터 2012년 4월까지 18개월간 등산로의 횡단면을 측량하였다. 모든 지점에서 실질적인 침식이 발생하여 등산로 횡단면이 확대되었으나 토양침식량은 지점에 따라 차이가 커 $54.9{\sim}908.8cm^2$, 일평균 침식속도로는 $0.1{\sim}1.72cm^2$의 범위를 보인다. 유형별로는 평탄면형 $172.4cm^2$, 얕은 우곡형 $109.3cm^2$, 깊은 우곡형 $493.9cm^2$, 외벽형은 $573.2cm^2$, 양벽형 $556.8cm^2$이다. 그러나 유형에 관계없이 등산로의 횡단면 변화는 노면보다는 측벽에서 크게 나타났다. 시기별로는 5월~10월의 침식량이 11월~4월보다 많았으며, 2011년 11월~2012년 4월에는 퇴적량이 침식량보다 많아 등산로 횡단면이 줄어들었다. 조사구간에서는 3월과 4월에 등산로 측벽에 서릿발작용으로 토양입자가 쌓이고 5월 이후 강수량이 많아지면서 우세로 제거되며 등산로 침식을 주도한다. 서릿발 발달에 유리하므로 북향 측벽의 침식량이 남향보다 크다. 4월에 관측되는 동결기의 작은 침식량과 등산로 횡단면의 축소는 동상과 서릿발작용에 작은 강우량과 일시적인 답압 중단이 가세하여 만들어낸 계절적인 현상이다. 산악국립공원의 등산로 관리 측면에서 등산로의 침식량과 요인에 대한 지속적인 관측이 이루어지는 등산로 침식 모니터링체제를 구축하는 것이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.