• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.693-699
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• 2023

초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.775-784
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• 2023

홍수관리 측면에선 시공간 관점의 정량적인 강우·유출 해석과 단기간 내 집중되는 강우사상에 대한 유출 해석이 필요하다. 강우-유출 모형은 종류와 입력자료에 따라 모의·해석 결과가 달라진다. 특히 강우자료는 중요한 요소이기 때문에 면적 강우량 산정 기법이 매우 중요하다. 본 연 구는 산악지형에 위치한 삼척오십천 유역의 면적 강우량을 산술평균법, 티센 가중법 그리고 등우선법을 이용하여 산정하였으며, 분포형 모형인 S-RAT과 집중형 모형인 HEC-HMS에 적용하여 각 강우 유출 결과를 비교했다. 시간 전이성 검토 결과 분포형 모형과 등우선법 조합이 MAE 64.62 m³/s, RMSE 82.47 m³/s로 통계 성능이 가장 우수하였고, R² 와 NSE도 각각 0.9383, 0.8547로 높게 나왔다. 본 연구는 관측 유량과 모의 유량의 첨두홍수량 발생 시간이 1시간 이내이므로 적절하게 분석되었다고 판단된다. 따라서 연구 결과는 향후 빈도 해석에 활용할 수 있으며, 이를 토대로 경사가 급한 산악지형의 유역에 첨두홍수량 및 첨두홍수 발생 시간 모의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국조경학회지
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• 제52권2호
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• pp.96-109
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• 2024

본 연구는 딥러닝 모델 중 VGG-16 및 ResNet50 모델을 활용하여 전시 정원의 유사성 평가 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. VGG-16과 ResNet50 모델을 기반으로 전시 정원 유사성 판단을 위한 모형을 개발하였고, 이를 DRG(deep recognition of similarity in show garden design)모형이라 한다. 평가를 위한 방법으로 GAP와 피어슨 상관계수를 활용한 알고리즘을 사용하여 모형을 구축하고 1순위(Top1), 3순위(Top3), 5순위(Top5)에서 원본 이미지와 유사한 이미지를 도출하는 총 개수 비교로 유사성의 정확도를 분석하였다. DRG 모형에 활용된 이미지 데이터는 국외 쇼몽가든페스티벌 전시 정원 총 278개 작품과 국내 정원박람회인 서울정원박람회 27개 작품 및 코리아가든쇼 전시정원 이미지 17개 작품이다. DRG모형을 활용하여 동일 집단과 타 집단간의 이미지 분석을 진행하였고, 이를 기반으로 전시 정원 유사성의 가이드라인을 제시하였다. 첫째, 전체 이미지 유사성 분석은 ResNet50 모델을 기반으로 하여 데이터 증강 기법을 적용하는 것이 유사성 도출에 적합하였다. 둘째, 내부 구조와 외곽형태에 중점을 둔 이미지 분석에서는 형태에 집중하기 위한 일정한 크기의 필터(16cm × 16cm)를 적용하여 이미지를 생성하고 VGG-16 모델을 적용하여 유사성을 비교하는 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 이때, 이미지 크기는 448 × 448 픽셀이 효과적이며, 유채색의 원본 이미지를 기본으로 설정함을 제안하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 전시 정원 유사성 판단에 대한 정량적 방법을 제안하고, 향후 다양한 분야와의 융합 연구를 통해 정원 문화의 지속적인 발전에 기여할 것으로 기대한다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.55-59
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• 2010

FDG PET/CT 검사에서 FDG는 신장 및 요료계를 통하여 배설된다. 이 방사능의 배설을 촉진 시키는 방법을 비교 및 분석하여 각 의료기관의 실정에 맞는 방법을 선택하는데 도움을 주고자 한다. 8개월간 본원에서 PET/CT 검사를 시행한 환자 중 신장에 병적 병변이 없고 기능이 정상인 환자 총 30명을 대상으로 하였다. FDG-PET/CT 기본검사를 마친 환자들을 무작위로 10명씩 다음 세 집단으로 나눠 지연검사를 촬영하였다. (1) 1시간 대기한 집단(Delay group), (2) 수분을 약 700 mL 섭취한 후 1시간 대기한 집단(Hydration group), (3) 이뇨제를 정맥주사하고 30분 대기한 집단(Lasix group). 평가는 육안평가와 정량분석을 하였다. 육안평가는 기본검사와 비교하여 각 집단별 지연검사 영상에서 신장의 방사능 배설을 네 단계로 나누어 비교 및 분석하였다. 정량분석은 기본검사의 표준화섭취계수에서 지연검사의 표준화섭취계수의 감소율을 측정하여 신장 방사능의 배설률로 활용하였다. 육안평가상 Lasix group이 가장 배설이 잘 되었고 그 다음은 Hydration group이었다. Delay group은 효과적인 배설이 이루어지지 않았다. 정량분석 결과 신장방사능 배설률은 Delay group $9.2{\pm}20.7%$, Hydration group $28.1{\pm}22.8%$, Lasix group $29.5{\pm}23.1%$이었다. Delay group과 Hydration group간, Delay group과 Lasix group간의 배설률은 통계적으로 유의한 차이를 보였다. Hydration group과 Lasix group간은 유의한 차이가 없었다. 본 연구에서 이뇨제를 사용하는 것이 신장의 방사능 배설을 촉진시키는데 가장 효과적임을 확인할 수 있었다. 또한 수분을 섭취하는 방법도 비슷한 효과를 보였으며 수분 섭취 없이 지연영상을 얻는 것은 효과가 없음을 확인 하였다. 이상의 방법들을 각 의료기관 실정에 맞게 적용함으로써 영상의 질 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제46권2호
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• pp.210-219
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• 2017

손바닥선인장으로부터 기능성식품 개발을 위하여 최적의 에탄올 추출물 탐색과 HPLC-PDA 분석방법에 의한 validation을 실시하였다. 지표성분으로 dihydrokaempferol (DHK)과 3-O-methylquercetin(3-MeQ)을 선정하여 표준화를 실시하였으며 검출법 확립을 위한 정량분석은 Luna RP-18 칼럼($4.6{\times}250mm$, $5{\mu}m$)을 이용하여 1% 인산용액과 아세토니트릴을 전개 용매로 사용하였다. 용출은 1.0 mL/min의 유속으로 기울기 용출(gradient elution) 방법을 이용하였으며, 280 nm 파장에서는 DHK를, 360 nm 파장에서는 3-MeQ를 검출한 피크 면적을 이용하여 검량곡선을 작성하여 분석하였다. 본 연구에서 확립한 분석법으로 특이성, 직선성, 정밀성, 정확성, 회수율을 검색하였다. DHK의 검량선으로부터 상관계수($R^2$) 0.9998의 우수한 직선성과 intra-day와 inter-day 분석에서 97% 이상의 회수율과 3% 미만의 RSD를 나타내 정밀성과 정확성을 입증하였다. 3-MeQ의 검량선으로부터 상관계수($R^2$) 1의 우수한 직선성과 intra-day와 inter-day 분석에서 95% 이상의 회수율과 7% 미만의 RSD를 나타내 정밀성과 정확성을 입증하였다. DHK의 검출한계는 $1.38{\mu}g/mL$, 정량한계는 $4.18{\mu}g/mL$로 나타났으며, 3-MeQ의 검출한계는 $3.49{\mu}g/mL$, 정량한계는 $10.6{\mu}g/mL$로 나타났다. 손바닥선인장 에탄올 추출물(OFSEs)은 70과 $80^{\circ}C$에서 50, 70, 80% 에탄올로 3, 4, 5, 6시간 동안 각각 추출하였으며, 지표물질의 검량곡선을 활용하여 각각의 OFSEs로부터 두 종의 지표물질 함량을 분석하였다. 본 시험법으로 분석한 지표물질의 함량은 $80^{\circ}C$에서 추출한 70% OFSE가 DHK $26.42{\pm}0.65mg/OFS100g$, 3-MeQ $3.88{\pm}0.29mg/OFS100g$의 함량을 나타내 가장 우수하게 나타났다. 다양한 OFSEs에 대하여 DPPH 자유 라디칼 소거효능과 쥐의 간 균질액을 이용한 지질과산화 저해 효능에 대한 항산화 효능은 지표물질의 함량이 가장 높은 70% OFSE에서 우수한 효능을 나타내 본 연구에서 확립한 원료 표준화를 위한 적합한 분석법임이 검증되었다. 따라서 본 연구를 통하여 HPLC-PDA를 이용한 손바닥선인장 에탄올 추출물의 DHK와 3-MeQ의 분석법은 개별인정형 건강 기능식품 기능성 원료 개발을 위한 유용한 자료로 활용될 것으로 생각한다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제40권1호
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• pp.18-26
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• 2013

살충성 유전자 mcry1Ac1을 포함하고 있는 해충저항성 유전자변형(GM) 벼 Agb0101이 국내에서 개발되었다. 향후 Agb0101 벼의 환경방출에 따른 모니터링과 이력추적을 위해서는 신뢰성 있는 검출방법의 개발이 필요하다. 따라서, 본 연구에서 해충저항성 GM벼의 사후 안전관리를 위한 정성적 및 정량적 PCR 검정 방법을 개발하였다. 벼 녹말분지효소 유전자 RBE4를 PCR 분석의 내재유전자로 사용하였고, 이의 primer쌍 RBEgh-1/-2는 101bp의 PCR 증폭산물을 형성하였다. 정성 PCR 분석을 위해서 삽입된 T-DNA를 바탕으로 특이 primer를 제작하였고, 이벤트 특이적 검출 primer의 경우 Agb0101의 도입유전자 및 벼 염색체 DNA 사이의 5' 또는 3' 인접염기부위를 정확하게 특이적으로 PCR 증폭하였다. 반면, 대조구인 각종 작물, 국내 벼 품종 및 Agb0101과 동일 형질전환 벡터를 갖는 해충저항성 벼에서는 어떠한 PCR 증폭산물도 형성하지 않았다. 표준물질로써 내재유전자 및 이벤트 특이적 단편으로 제조된 pRBECrR을 이용한 real-time PCR 분석에 의해서 정량한계(LOQ)가 10 copies 농도의 범위인 것으로 확인되었고, 이의 유효성을 검증하기 위하여 상이한 농도의 Agb0101시료(10, 5, 3 및 1%)를 real-time PCR 분석하여 정량검정에 대한 표준편차 및 상대표준편차가 각각 0.06 ~ 0.40 및 3.80 ~ 7.01%의 낮은 범위에 포함되는 것을 확인할 수 있었다. 이들 결과로 본 연구에서 개발된 정성 및 정량 PCR 검정 방법이 해충저항성 GM벼 Agb0101의 모니터링 및 이력추적에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 본다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제45권11호
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• pp.1610-1616
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• 2016

섬쑥부쟁이로부터 고요산혈증 개선에 도움을 주는 기능성 식품 개발을 위하여 최적의 에탄올 추출물 탐색과 high performance liquid chromatography-ultraviolet(HPLC-UV) 분석방법에 의한 validation을 실시하였다. 지표성분으로 3,5-dicaffeoylquinic acid(3,5-DCQA)를 선정하여 표준화를 실시하였으며 검출법 확립을 위한 3,5-DCQA 정량분석은 Luna RP-18 칼럼($4.6{\times}250mm$, $5{\mu}m$)을 이용하여 1% 초산용액과 메탄올을 전개용매로 사용하였다. 용출은 1.0 mL/min의 유속으로 기울기 용출(gradient elution) 방법을 이용하였으며, 320 nm 파장에서 검출한 피크 면적을 이용하여 검량곡선을 작성하여 분석하였다. 본 연구에서 확립한 분석법으로 특이성, 직선성, 정밀성, 정확성, 회수율을 검색하였다. 3,5-DCQA의 검량선으로부터 상관계수($R^2$) 0.9999의 우수한 직선성과 intra-day와 inter-day 분석에서 90% 이상의 회수율과 5% 미만의 RSD를 나타내 정밀성과 정확성을 입증하였다. 검출한계는 $2.68{\mu}g/mL$였고 정량한계는 $8.11{\mu}g/mL$로 나타났다. 섬쑥부쟁이 에탄올 추출물(AGE)은 70과 $80^{\circ}C$에서 30, 50, 70, 80% 에탄올로 3, 4, 5, 6시간 동안 각각 추출하였으며, 지표물질의 검량곡선을 활용하여 각각의 AGE로부터 3,5-DCQA의 함량을 분석하였다. 본 시험법으로 분석한 3,5-DCQA의 함량은 $70^{\circ}C$에서 추출한 70% AGE가 $52.59{\pm}3.45mg/Aster$ glehni 100g의 함량을 나타내 가장 우수하게 나타났다. 그러나 섬쑥부쟁이 추출물에 함유된 5-caffeoylquinic acid(5-CQA)의 함량 비교분석은 에탄올 함량이나 추출 시간에 따른 함량 변화가 미미하게 나타났다. 또한, 다양한 AGE에 대하여 XOD 저해 효능을 검색하였을 때, 3,5-DCQA의 함량이 가장 높은 $70^{\circ}C$에서 추출한 70% AGE에서 우수한 효능을 나타내 기능성 원료 표준화를 위한 적합한 분석법임이 검증되었다. 따라서 본 연구를 통하여 확립된 3,5-DCQA의 분석법은 섬쑥부쟁이 에탄올 추출물로부터 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료 개발을 위한 유용한 자료로 활용될 것으로 생각한다.

• 분석과학
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• 제25권2호
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• pp.121-126
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• 2012

한지기록물의 상태를 평가하는 데 있어 기록물의 훼손을 방지하는 것은 필수적인 요소이다. 사용된 공시재료는 1900년대 생산된 한지기록물을 사용하였다. 이 종이 기록물의 상태를 평가하기 위하여 비파괴적 분석기인 12,500~4,000 $cm^{-1}$ 파장영역을 가진 푸리에변환(FT) 근적외선 분광 분석기를 이용하였다. 푸리에변환 방식의 간섭계는 뛰어난 정밀도와 정확도를 가지며, 신호-대-잡음비가 가장 우수 하여 정량 분석에서 가장 많이 사용되고 있다. 한지기록물의 산성도와 함수율을 적분구(integrating sphere)의 확산반사로 사용하여 측정하였다. 산성도(pH)의 경우에 전처리를 하지 않았을 때의 상관계수($R^2$)는 0.92, 표준예측오차(SEP)는 0.317이었고, 전처리를 하였을 때의 $R^2$는 0.98, SEP는 0.208 이었다. 그리고 함수율의 경우 산성도와 달리 전처리를 하지 않았을 경우에도 $R^2$와 SEP는 각각 0.99와 0.458로 확인 되었다. 전처리 중 다산란 보정방법(MSC)의 경우에는 $R^2$가 0.97, SEP가 0.558로 증가하는 것을 확인 할 수 있어 함수율은 전처리를 하지 않았을 때가 좋은 결과가 나오는 것으로 확인 되었다. 이러한 결과를 통해 비파괴적인 분석방법으로 한지기록물을 적분구와 FT 근적외선 분광 분석기를 이용하여 한지의 상태를 정확히 평가할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.