• 우주기술과 응용
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• 제2권2호
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• pp.104-120
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• 2022

도요샛(Small Scale magNetospheric and Ionospheric Plasma Experiment, SNIPE)의 과학임무는 전리권 상층부 소규모 플라즈마 구조의 공간적 시간적 변화를 관찰하는 것이다. 이를 위해 4개의 6U 큐브위성(10 kg)이 고도 약 500 km 극궤도로 발사될 예정이며, 상호 위성 간 거리는 편대 비행 알고리즘에 의해 수 10 km에서 수 1,000 km 이상으로 제어된다. 운영 초기에는 4기의 위성이 같은 궤도 평면에 위치하는 종대비행을 하다가 경도상에서 나란히 배치되는 횡대비행으로 전환하여 4기의 서로 다른 지점에서 공간적인 변화를 관측하게 된다. 도요샛에는 입자 검출기, 랑뮈어 탐침, 자력계로 구성된 우주날씨 관측 장비가 각 위성에 탑재된다. 모든 관측기는 10 Hz 이상의 높은 시간 분해능을 가지며 큐브위성에 최적화 설계되었다. 이 외에도 이리디듐 통신 모듈은 지자기 폭풍이 발생할 때 작동 모드를 변경하기 위한 명령을 업로드할 수 있는 기회를 제공한다. 도요샛은 극 지역 플라즈마 밀도 급상승, 필드 정렬 전류, 고에너지 전자의 국소 영역 침투, 적도 및 중위도 플라즈마 거품의 발생 및 시공간적 진화에 대한 관찰을 수행할 예정이며, 이를 통해 태양풍이 우주날씨에 어떠한 영향을 미치는지 탐구하게 된다. 도요샛은 2023년 상반기 러시아 소유즈-2에 의해 카자흐스탄 바이코누르에서 발사될 예정이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.45-51
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• 2022

본 연구는 Chest CT에서 Care Dose 4D+Care kV System을 사용하여 촬영할 때와 CARE DOSE 4D 기능만을 사용했을 때, 그리고 Care Dose 4D와 관전압을 각각 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp, 140 kVp로 변화를 주고 검사했을 때의 DLP값과 팬텀의 입사표면선량, 화질을 비교하여 최소의 선량으로 가장 최상의 화질을 유지할 수 있는 방법을 찾아보고자 하였다. DLP값은 Chest Care Dose 4D + Care kV semi 100으로 촬영하였을 때 6.727%, Chest Care Dose 4D + Care kV 로 촬영하였을 때 6.481% 감소하는 것으로 나타났다. Chest Non을 기준으로 입사표면선량에서 Chest Care Dose 4D + Care kV semi 100으로 검사하였을 때 16.519%, Chest Care Dose 4D + Care kV 로 검사하였을 때 15.705% 감소하는 것으로 나타났다. 영상의 화질에 대한 비교에서 Chest Non과 비교해서 Care Dose 4D + Care kV를 포함한 모든 촬영조건에서 SNR값과 CNR값을 비교한 결과 P>0.05로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. Chest CT에서 Chest Care Dose 4D + Care kV를 사용해서 촬영한 결과 수동으로 kV와 mAS를 조정해서 얻은 최상의 조건의 결과 값과 비슷하게 피폭선량이 감소한 것으로 나타났으며, 영상의 SNR과 CNR에서도 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. Chest Care Dose 4D + Care kV 기능을 사용한다면 영상의 화질을 유지하면서 환자피폭을 줄일 수 있는 좋은 방법이라 생각된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.2935-2940
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• 2023

A polystyrene phantom was developed following the guidance of the International Atomic Energy Association (IAEA) for gamma knife (GK) quality assurance. Its performance was assessed by measuring the absorbed dose rate to water and dose distributions. The phantom was made of polystyrene, which has an electron density (1.0156) similar to that of water. The phantom included one outer phantom and four inner phantoms. Two inner phantoms held PTW T31010 and Exradin A16 ion chambers. One inner phantom held a film in the XY plane of the Leksell coordinate system, and another inner phantom held a film in the YZ or ZX planes. The absorbed dose rate to water and beam profiles of the machine-specific reference (msr) field, namely, the 16 mm collimator field of a GK Perfexion^TM or Icon^TM, were measured at seven GK sites. The measured results were compared to those of an IAEA-recommended solid water (SW) phantom. The radius of the polystyrene phantom was determined to be 7.88 cm by converting the electron density of the plastic, considering a water depth of 8 g/cm². The absorbed dose rates to water measured in both phantoms differed from the treatment planning program by less than 1.1%. Before msr correction, the PTW T31010 dose rates (PTW Freiberg GmbH, New York, NY, USA) in the polystyrene phantom were 0.70 (0.29)% higher on average than those in the SW phantom. The Exradin A16 (Standard Imaging, Middleton, WI, USA) dose rates were 0.76 (0.32)% higher in the polystyrene phantom. After msr correction factors were applied, there were no statistically significant differences in the A16 dose rates measured in the two phantoms; however, the T31010 dose rates were 0.72 (0.29)% higher in the polystyrene phantom. When the full widths at half maximum and penumbras of the msr field were compared, no significant differences between the two phantoms were observed, except for the penumbra in the Y-axis. However, the difference in the penumbra was smaller than variations among different sites. A polystyrene phantom developed for gamma knife dosimetry showed dosimetric performance comparable to that of a commercial SW phantom. In addition to its cost effectiveness, the polystyrene phantom removes air space around the detector. Additional simulations of the msr correction factors of the polystyrene phantom should be performed.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제33권1호
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• pp.51-60
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• 2023

The foodborne illness is the important public health concerns, and the livestock feces are known to be one of the major reservoirs of foodborne pathogens. Also, it was reported that 45.5% of foodborne illness outbreaks have been associated with the animal products contaminated with the livestock feces. In addition, it has been known that the persistence of a pathogens depends on many potential virulent factors including the various virulent genes. Therefore, the first step to understanding the public health risk of livestock feces is to identify and describe microbial communities and potential virulent genes that contribute to bacterial pathogenicity. We used the whole metagenome shotgun sequencing to evaluate the prevalence of foodborne pathogens and to characterize the virulence associated genes in pig and chicken feces. Our data showed that the relative abundance of potential foodborne pathogens, such as Bacillus cereus was higher in chickens than pigs at the species level while the relative abundance of foodborne pathogens including Campylobacter coli was only detected in pigs. Also, the microbial functional characteristics of livestock feces revealed that the gene families related to "Biofilm formation and quorum sensing" were highly enriched in pigs than chicken. Moreover, the variety of gene families associated with "Resistance to antibiotics and toxic compounds" were detected in both animals. These results will help us to prepare the scientific action plans to improve awareness and understanding of the public health risks of livestock feces.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.180-186
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• 2022

Photosynthetically active radiation flux density (PPFD) and daily light integral (DLI) values related to plant photosynthesis were obtained using the sunlight time and insolation data points in the agricultural weather sensor data for Jinan-gun, Jeollabuk-do, Korea from 2016 to 2020. The objective was to optimize the photo-environmental conditions for cultivating ginseng. The range of average monthly sunshine duration was 395.5-664.1 min, with the longest duration observed in June. The range of average annual accumulated daily insolation was 11.98-17.65 MJ·m^-2. The range of average daily external DLI calculated from the insolation and solar time data was 22.3-36.1 mol·m^-2·d^-1, and the annual cumulative DLI was 8,156-13,175 mol·m^-2·d^-1. Both the insolation and DLI values were the highest in 2016 and lowest in 2020. Based on the PPFD required for ginseng growth (111-185 µmol·m^-2·s^-1), the monthly average daily DLI and monthly cumulative DLI were 3.51-5.87 and 82-228 mol·m^-2·d^-1, respectively. The range of five-year average value for the external monthly cumulative DLI was 298-1,459 mol·m^-2·d^-1, and the monthly cumulative DLI values when a black double shading film and blue-white shading film were applied were 101-496 and 36-175 mol·m^-2·d^-1, respectively. A comparative analysis of DLI values indicated that shading was required to ginseng growth throughout the year under natural light. When the black double shading film was used, shading was required from March to October. When the blue-white shading film was applied from April to August, (i.e., the period with active ginseng growth) the appropriate DLI for ginseng growth could be continuously maintained. Regional weather differences due to climate change are gradually increasing, and even in one region, monthly and cumulative DLI values are different every year. Therefore, in order to implement a precise agricultural environment for ginseng cultivation, precise analysis and continuous research using agricultural weather sensor big data is required.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권11호
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• pp.109-119
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• 2018

본 연구는 도시·건축형태가 도시공간 내 미시기후에 미치는 영향을 도출하고자 했다. 본 연구에서는 도시 내 미시기후에 영향을 미치는 도시·건축형태의 요소로 도시형태 및 도시조직, 건축물 형태 및 특성 등을 선정했다. 분석을 위해 2017년 8월에 기상청에서 서울시 내에 설치한 23개의 AWS 설치 지점 도시건축의 특성이 명확하게 구분되는 6곳을 선정하여 연구진의 AWS 장비를 이용하여 실측을 했다. 공간의 범위는 AWS 설치 지점으로부터 반경 500m로 한정하여, 미시기후 및 도시·건축형태 요소들을 조사했다. 분석결과, 가로의 방향, 건축물 폭, 건축물 깊이, 건축물 높이, 지형의 경사도 및 향, 교통량 등은 미시기후인 국지풍속, 일사량, 국지온도 등에 영향을 미치고 있었다. 본 연구의 결과는 폭염의 피해 저감 및 그에 따른 시민 개개인의 건강 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한, 도시의 온도를 낮춤으로써 건축물 에너지 부하 저감 효과를 거둠으로써 건축물 에너지 소비량 감소의 효과를 통해 보다 건강하고, 지속가능한 도시 조성에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권3호
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• pp.174-181
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• 2023

일본 도쿄전력의 후쿠시마 원전 오염수 해양방류에 대해 한일해엽 연안 5개 지자체(제주, 전남, 경남, 부산, 울산)는 합동 대책위원회를 운영하고 있다. 본 연구는 제주연구원, 부산연구원, 울산연구원에서 일본 후쿠시마 원전 오염수 해양방류에 따른 대응 방안 연구의 일환으로 수행한 시민 설문조사, 대응 전략, 세부실천과제 등을 비교 분석하여 향후 타 연안도시 정책 입안자들이 실효성 있는 방안 마련을 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 인식조사 결과 모든 지자체 시민들은 과학적 연구결과에 상관없이 해양방류에 대해 부정적 인식이 강한 것으로 나타나 향후 수산업, 관광업계의 피해가 클 것으로 예상된다. 지자체별 대응전략에서는 모든 지자체 공통으로 컨트롤 타워 구축이 가장 시급한 과제로 나타났다. 이는 실효성 있는 대응을 위해 공무원 조직 한계인 직제 중심에서 탈피하여 기능 중심 대응이 필요하기 때문이라고 판단된다. 또한 대응방법에 있어 제주와 부산은 분야별 대응방안을 수립한 반면, 울산시는 방류시점에 따른 단계별 대응방안으로 실질적 대응에 초점을 맞추고 있다. 내용적으로는 수산물 방사능 검사체계 구축, 국민의 불안감 해소를 위한 홍보가 중요한 것으로 나타났다. 향후 2030년까지 지속적으로 후쿠시마 원전 오염수의 해양방류가 예정되어 있는 만큼 지자체 연구기관 간 연구결과 및 성과 공유를 위한 네트워크강화가 필요할 것으로 판단된다.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.213-224
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• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.145-160
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• 2023

본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52^**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53^** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61^**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.