• 한국응용곤충학회지
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• 제25권4호
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• pp.221-228
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• 1986

사과 점무늬낙엽병(斑點落葉病)의 초발(初發)과 초발후의 병진전을 예찰하기 위하여 기상요인중에서 적산온도(積算)와 강우빈도를 사용하여 예찰할 수 있는 경험적 모델이 3년간의 포장시험으로 작성되었다. 사과의 생육기간중 4월 20일부터 7월말까지 기상요인을 측정, 분석하었고 이들 기상요인들이 모델작성의 변량(變量)으로써 사용되었다. 하루의 평균온도에서 $10^{\circ}C$를 뺀 온도가 적산되어(CDP) 대기온도와 점무늬낙엽병초발과의 관계를 알기위한 한 모수(母數)로서 사용되었다. 병의 초발에 필요한 CDP는 약 160으로서 이 수치는 초발에 필요한 CDP의 하한(下限)온도로 사용되었다. 160 CDP가 도달된 후에는 강우 빈도가 초발을 결정하는 요인이었으며 적어도 4번의 강우가 초발에 필요하였다. 초발후의 병진전은 대체로 강우 빈도가 누적되는 모양과 유사하였다. 병진전의 일반 미분(微分)방정식모델 dx/dt=xr(1-x)에서 산출된 3개년의 병진전 직선의 명백한 감염속도(r)는 강우빈도의 누적율(Rc)과 1차(직선)기능으로서 직선방정식 r=1.06Rc-0.11($R^2=0.993$)에서 직접 추정이 가능하였다. 일정시간(t)후의 발병정도(x)는 미분방정식 모델에서 유도된 지수(指數)방정식 $[x/(1-x)]=[x_0/(1-x)]e^{(b_0+b_1R_c)t}$에서 예측될 수 있는데 이때의 $x_0$는 초발시발병정도 $b_0$와 $b_1$은 강우빈도 누적률 Rc의 모수(母數)이다. Alternaria mali 분생포자의 공기증밀도의 매일의 누적치와 병진전과는 통계상 유의적인 1차관계(linear relationship)가 있었는데 공기중 분생포자 밀도의 누적치를 독립변량으로 사용하여 병진전을 예측하였을때 예측의 정확도는 $R^2=0.3328$로서 비교적 낮았다.

• 대한치과보철학회지
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• 제41권2호
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• pp.182-206
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• 2003

Statement of problem : Successful osseointegration of endosseous threaded implants is dependent on many factors. These may include the surface characteristics and gross geometry of implants, the quality and quantity of bone where implants are placed, and the magnitude and direction of stress in functional occlusion. Therefore clinical quantitative measurement of primary stability at placement and functional state of implant may play a role in prediction of possible clinical symptoms and the renovation of implant geometry, types and surface characteristic according to each patients conditions. Ultimately, it may increase success rate of implants. Purpose : Many available non-invasive techniques used for the clinical measurement of implant stability and osseointegration include percussion, radiography, the $Periotest^{(R)}$, Dental Fine $Tester^{(R)}$ and so on. There is, however, relatively little research undertaken to standardize quantitative measurement of stability of implant and osseointegration due to the various clinical applications performed by each individual operator. Therefore, in order to develop non-invasive experimental method to measure stability of implant quantitatively, the resonance frequency analyzer to measure the natural frequency of specific substance was developed in the procedure of this study. Material & method : To test the stability of the resonance frequency analyzer developed in this study, following methods and materials were used : 1) In-vitro study: the implant was placed in both epoxy resin of which physical properties are similar to the bone stiffness of human and fresh cow rib bone specimen. Then the resonance frequency values of them were measured and analyzed. In an attempt to test the reliability of the data gathered with the resonance frequency analyzer, comparative analysis with the data from the Periotest was conducted. 2) In-vivo study: the implants were inserted into the tibiae of 10 New Zealand rabbits and the resonance frequency value of them with connected abutments at healing time are measured immediately after insertion and gauged every 4 weeks for 16 weeks. Results : Results from these studies were such as follows : The same length implants placed in Hot Melt showed the repetitive resonance frequency values. As the length of abutment increased, the resonance frequency value changed significantly (p<0.01). As the thickness of transducer increased in order of 0.5, 1.0 and 2.0 mm, the resonance frequency value significantly increased (p<0.05). The implants placed in PL-2 and epoxy resin with different exposure degree resulted in the increase of resonance frequency value as the exposure degree of implants and the length of abutment decreased. In comparative experiment based on physical properties, as the thickness of transducer increased, the resonance frequency value increased significantly(p<0.01). As the stiffness of substances where implants were placed increased, and the effective length of implants decreased, the resonance frequencies value increased significantly (p<0.05). In the experiment with cow rib bone specimen, the increase of the length of abutment resulted in significant difference between the results from resonance frequency analyzer and the $Periotest^{(R)}$. There was no difference with significant meaning in the comparison based on the direction of measurement between the resonance frequency value and the $Periotest^{(R)}$ value (p<0.05). In-vivo experiment resulted in repetitive patternes of resonance frequency. As the time elapsed, the resonance frequency value increased significantly with the exception of 4th and 8th week (p<0.05). Conclusion : The development of resonance frequency analyzer is an attempt to standardize the quantitative measurement of stability of implant and osseointegration and compensate for the reliability of data from other non-invasive measuring devices It is considered that further research is needed to improve the efficiency of clinical application of resonance frequency analyzer. In addition, further investigation is warranted on the standardized quantitative analysis of the stability of implant.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.789-792
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• 2010

우리나라의 A1B 기후변화 시나리오에 따르면 21세기 말에는 강우량이 17% 증가하는 것으로 예상되고 있으며, 이에 따라 우리나라 밭토양의 단위면적당 토양 유실량은 2003년 대비 7.6% 증가하고, 총 토양 유실량은 2003년 대비 12.9% 증가하는 것으로 예측되었다. 그러나, 본 연구에서는 우리나라 강우량 변화 시나리오에 따른 토양 침식을 예측에 있어 미래의 작물, 토지이용의 변화 및 지구단위별 지형 변경 등의 인자는 분석에 적용되지 못하였다. 또한, 태풍빈도, 토지피복의 변화 등의 영향은 충분히 반영되지 않아 향후 기후변화에 따른 토양 유실 방지를 위해서는 보다 면밀한 대책이 필요할 것으로 생각된다. 따라서, 앞으로 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 본 연구결과를 토대로 하여 적용 인자들을 확대하고, 향후 개선된 연구자료와 방법론으로 보완해야 할 것이다. 또한, 기후변화에 따른 비점오염원 관리정책과 연계하여 농업환경 영향평가, 예측 및 관리방안에 대한 연구가 필요하다고 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.451-464
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• 2022

고준위방사성폐기물 처분장은 심지층 처분시스템으로 사용후핵연료를 취급하는 특성상 고온, 방사선 및 지하수 등의 복합적인 환경조건에 노출되어 있다. 지속적인 노출에 의해 시간이 지남에 따라 구조물의 균열 및 열화가 발생할 수 있다. 한편 고준위방사성폐기물 처분장은 초장기 기대수명이 요구되며 이에 따른 장기적인 구조물 건전성 모니터링이 필수적이다. 구조물 건전성 모니터링에는 가속도계, 토압계, 변위계 등 다양한 센서들이 활용될 수 있으며, 이 중 일반적으로 피에조센서가 사용된다. 따라서 피에조센서의 내구성 평가를 바탕으로 고내구성 센서를 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 피에조센서의 내구성 평가 및 수명예측을 위한 가속수명시험을 설계하였다. 문헌연구를 바탕으로 단일 스트레스 인자에 대한 가속 스트레스 수준 수 및 각 수준 별 시료 수를 선정하였다. 또한 고준위방사성폐기물 처분장 환경조건에서 발생할 수 있는 피에조센서의 고장모드 및 고장메커니즘을 분석하였다. 온도 스트레스 인자에 대한 최대 가혹조건 탐색 실험을 두 가지 방법으로 제안하였으며 피에조센서의 신뢰도 높은 동작한계를 도출하였다. 이를 이용하여 가속수명시험의 합리적인 가속 스트레스 수준을 설정하였다. 본 연구에서 제시된 최대 가혹조건 탐색 실험방법은 경제적이며 실용적인 아이디어를 담고 있으며, 추후 피에조센서의 가속수명시험 설계에 널리 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.795-805
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• 2021

본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m³/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.

• 해부∙생물인류학
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• 제31권4호
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• pp.121-131
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• 2018

사람의 키는 당사자가 갖고 있는 고유한 생물학적 특질이기 때문에 어떤 사람의 신원을 특정하고자 할 때 유용한 단서로 활용할 수 있다. 이러한 이유로 범죄 사건이나 재난 상황이 발생한 경우 신원 불상 피해자의 신원을 확인하기 위해 표준화된 절차에 따라 키를 추정한다. 하지만 키를 추정하는 절차나 방법이 올바르지 않다면 추정된 키의 정확도는 낮을 수밖에 없다. 본 연구에서는 국내에서 발견된 백골 변사자에 대한 법의인류학적 감정 내용 가운데 키 추정을 위해 사용되는 방법의 적정성을 검토하고 키 추정치의 정확도를 높일 수 있는 방법들을 살펴보고자 한다. 이를 위해 국립과학수사연구원에 의뢰된 560건의 백골 변사자에 대한 부검 결과를 검토하였고, 구체적인 논의를 위해 고(故) 유병언씨(이하 '유씨'로 칭함)의 키 추정 사례를 이용하였다. 유씨의 키는 Trotter (1970)의 공식 가운데 표준오차가 더 적은 종아리뼈 공식이 있음에도 불구하고 넙다리뼈 공식을 이용해 추정됐다. 추정 결과를 보고하는데 있어서 '표준오차(standard error)'를 '오차구간'으로 간주함으로써 추정치의 범위를 지나치게 좁게 제시했다. 또, 나이듦에 따른 키 감소분을 고려하지 않았기 때문에 부검감정서 상의 유씨의 키는 사망 당시의 키가 아닌 생전 당시의 최고 키라고 해석하는 게 타당하다. 마지막으로, 한국인 여성의 키를 추정하기 위해 백인 여성 공식을 사용하게 되면 실제보다 키를 작게 추정할 가능성이 높다. 키 추정의 정확도를 높이기 위해 해부학적 방법을 고려할 필요가 있다. 만약 해부학적 방법의 적용이 곤란한 경우라면 한국인 자료를 이용해 개발된 공식을 적용하는 게 바람직하다. 1980년대 이후 한국인 자료를 이용해 키를 추정할 수 있는 방법들이 다수 개발됐다. 한국인을 대상으로 한 공식을 적용해 변사자의 키를 보다 정확히 추정한다면 향후 한국에서 발견된 변사자의 신원 확인 가능성 또한 높아질 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.42-51
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• 2020

본 연구는 산림기본법 10조에 명시되어 있는 산림자원 및 임산물 수급의 장기전망을 통한 제6차 산림기본계획 수립을 지원하기 위하여 수행되었다. 우리나라 산지의 정의는 산지관리법에서 명시하고 있으며 산림 조성, 생산, 관리를 위해 필수 불가결한 요소로서 미래 산림자원의 변화를 예측하는데 가장 기본이 되기 때문에 미래의 산지면적 변화를 예측하는 것은 향후 계획수립을 위해 매우 중요하다. 그리하여 본 연구에서는 지대극대화 이론에 근거한 임업부가가치, 농업소득, 인구밀도를 종속변수로 하는 다항로지스틱 모형을 개발함으로써 미래의 산지면적, 농지면적, 도시 및 기타지의 면적 변화를 예측할 수 있었다. 그 결과 산지면적은 2026년까지 약 6,300천ha로 줄어들어 현재 대비 약 34천ha의 감소분이 발생할 것으로 전망되었으며, 이후 2027년부터는 반등을 시작하여 6,470천ha로 늘어나 약 172천ha의 증가분이 발생할 것으로 예측되었다. 이러한 산지면적의 증가는 임업부가가치의 증가와 관련이 있고, 농지면적의 증가는 농업소득의 증가, 그리고 도시 및 기타지의 증가는 인구밀도의 증가와 양의 상관관계를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 그러나 산지면적의 주된 증가원인은 한계효과와 탄성치가 큰 인구밀도의 감소로 밝혀졌는데, 이는 저출산으로 인해 절대인구가 2032년부터 감소함에 따라 산지면적의 증가하기 때문인 것으로 나타났다. 또한 산지면적의 증가분은 도시 및 기타지에서 산지로 전환되는 면적이 대부분을 차지하는 것으로 나타났는데, 이것은 인구감소에 따른 도시 주변 지역의 인구 공동화 현상과 지방 소도시의 소멸 등과 같은 사회적인 문제에 기인하는 것으로 분석되었다. 이러한 산지의 증가를 산지관리 차원에서 살펴보면, 증가되는 산지면적은 지목상 임야 이외의 토지로부터 편입될 것으로 전망되기 때문에, 사후 산지관리법상의 산지로서 관리되기 위해서는 산림 관련 법령의 정비는 물론 변화에 대응한 새로운 산지관리 체계를 구축하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.147-157
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• 2022

본 연구는 국내 사정에 적합한 스마트팜 기술 전략을 ICT 기술의 국내 사정에 적합한 차별화를 중심으로 제안하고자 했다. 해외 농산업 선진국의 경우 각 나라의 지형적 특성, 농산업 특성, 국민 수요 특성 등을 전반적으로 반영한 특정 단계 개발에 주력함을 확인했으나, 국내 스마트팜의 경우 해외 기술을 여과 없이 수용하여 국내사정에 적합한 기술의 선별적 개발이 수행되지 않음을 확인했다. 따라서, 본 연구는 국내 농촌 인구의 급격한 감소, 인구 고령화, 농작물 가격 경쟁력 상실, 휴경지 증가, 경지 이용률 감소 등 문제에 따라, 차후 스마트팜 ICT 기술 개발 방향성을 품질 좋은 농산물을 창출하여 가격 경쟁력을 갖추기 위한 성능의 우수함, 노동인구 고령화에 따른 사용의 용이성, 영세한 경영규모에 적합한 경제성 등에 주목하여 스마트팜을 추진해야 함을 제시했다. 첫째, 경제성 차원에서 영세농가(1차) 경영환경에 필요한 기능들만 선별하여 ICT 기술을 구성하고, 이들과 원활한 의사소통 체계를 ICT 기술에 적용하여 실제 농가에서 필요로 하는 기능을 점차적으로 업데이트함으로써 비용 감소에 일조할 수 있음을 제안했다. 둘째, 성능차원에 있어서는 국내 고령화 인구에 적합한 빅데이터 난이도 조절, 이들에게 적합한 언어사용, 이들의 예측 성향을 반영한 알고리즘 설정 등 ICT의 의사소통 기능 개선에 주목한다면 작동 정확성을 증대할 수 있음을 제안했다. 셋째, 사용용이성 차원이다. 6차산업(1차(농업,임업)+2차(농수산물가공)+3차(서비스,농어촌체험,유통)) 발전을 위한 ICT 기술에 기반한 스마트팜은 특정 명령어에 따라 동작을 수행하는 바, 특정 명령에 빅데이터에 근거한 추론을 통한 추가적 기능들이 자동적으로 수반될 것과, 각 지역적 환경에 맞춤화된 빅데이터 구성에 기반한 장치를 미리 세팅, 표준화하여 사용용이성을 촉진할 수 있음을 최종 제시했다.