• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.25-38
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• 2021

연구목적: 지속적으로 발생하는 태풍의 피해를 감소시키기 위해 태풍대응의 예방·대비 단계에서 적극적으로 활용할 수 있도록 표준화된 격자의 활용방안을 제안하였다. 태풍위험지역에 대한 격자 융합정보를 시범적으로 생성함으로써 태풍대응을 위한 격자의 실효성을 확인한다. 연구방법: 태풍 상황대응 시 유용하게 사용될 수 있는 태풍 위험지역에 대한 융합정보를 생성하기 위해 vector, raster 등 다양한 형태의 원천데이터를 사용하여 세밀한 공간 단위로 태풍 위험지역 격자 정보를 구축하였다. 기구축된 정보들과의 호환성 및 각 지자체별로 생성되는 격자 정보의 호환성을 위해 표준화된 격자모델을 적용하였다. 연구결과: 국가지점번호의 격자체계를 적용하여 태풍상황대응시 유용하게 활용될 수 있는 태풍위험지역 격자를 구축하였다. 국가지점번호 격자체계는 다차원 계층구조의 격자크기를 정의하고 있으며, 100m와 1,000m 크기의 격자를 활용하여 서울지역 태풍위험지역 격자를 구축하였다. 결론: 다양하고 조밀한 공간정보를 하나의 격자정보로 융합하여 가시화함으로써 재난 의사결정을 위한 정보의 단순화를 통해 신속한 재난대응을 지원할 수 있다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제62권4호
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• pp.385-388
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• 2023

매미나방(Lymantria dispar)은 나비목(Lepidoptera) 독나방과(Lymantriidae)에 속하는 해충으로 매미나방은 한국, 일본, 시베리아, 유럽, 북아메리카 등에 분포하며, 주로 배나무, 사과나무, 블루베리 등의 식물을 가해하는 광식성 해충이다. 매미나방은 수목해충으로 관리되어 왔으나 최근 산림 발생지 인접 농경지로 유입 빈도가 높아지면서 방제 대책이 수립되지 않은 농작물에 피해가 심하다. 본 연구는 매미나방(L. dispar)의 방제기술의 일환으로 매미나방 발육에 미치는 온도의 영향을 알아보기 위해 2021년 전라남도 장흥군 황금측백나무에서 채집한 알집을 이용해 18, 21, 24, 27, 30, 33℃ (14L:10D, 상대습도 60±5%) 항온조건에서 온도별, 발육단계별 발육기간을 조사하였다. 매미나방 유충의 발육속도는 온도가 높을수록 빨라졌으나, 매미나방 유충의 생존율이 33℃에서 가장 낮게 나타났다. 따라서 발육적온은 30℃였으며, 30℃에서 총 발육기간은 암컷 43.8일, 수컷 42.5일 소요되었다. 암컷과 수컷 발육영점온도는 각각 13.1℃, 12.5℃, 유효적산온도는 각각 641.1 DD, 657.8 DD였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권2호
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• pp.213-224
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• 2021

Objective: Clinical outcomes of patients who undergo transarterial chemoembolization (TACE) for single small hepatocellular carcinoma (HCC) are not consistent, and may differ based on certain imaging findings. This retrospective study was aimed at determining the efficacy of pre-TACE CT or MR imaging findings in predicting survival outcomes in patients with small HCC upon being treated with TACE. Besides, the study proposed to build a risk prediction model for these patients. Materials and Methods: Altogether, 750 patients with functionally good hepatic reserve who received TACE as the first-line treatment for single small HCC between 2004 and 2014 were included in the study. These patients were randomly assigned into training (n = 525) and validation (n = 225) sets. Results: According to the results of a multivariable Cox analysis, three pre-TACE imaging findings (tumor margin, tumor location, enhancement pattern) and two clinical factors (age, serum albumin level) were selected and scored to create predictive models for overall, local tumor progression (LTP)-free, and progression-free survival in the training set. The median overall survival time in the validation set were 137.5 months, 76.1 months, and 44.0 months for low-, intermediate-, and high-risk groups, respectively (p < 0.001). Time-dependent receiver operating characteristic curves of the predictive models for overall, LTP-free, and progression-free survival applied to the validation cohort showed acceptable areas under the curve values (0.734, 0.802, and 0.775 for overall survival; 0.738, 0.789, and 0.791 for LTP-free survival; and 0.671, 0.733, and 0.694 for progression-free survival at 3, 5, and 10 years, respectively). Conclusion: Pre-TACE CT or MR imaging findings could predict survival outcomes in patients with small HCC upon treatment with TACE. Our predictive models including three imaging predictors could be helpful in prognostication, identification, and selection of suitable candidates for TACE in patients with single small HCC.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제37권3호
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• pp.201-208
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• 2024

Purpose: The number of elderly patients with trauma is increasing; therefore, precise models are necessary to estimate the mortality risk of elderly patients with trauma for informed clinical decision-making. This study aimed to develop machine learning based predictive models that predict 30-day mortality in severely injured elderly patients with trauma and to compare the predictive performance of various machine learning models. Methods: This study targeted patients aged ≥65 years with an Injury Severity Score of ≥15 who visited the regional trauma center at Chungbuk National University Hospital between 2016 and 2022. Four machine learning models-logistic regression, decision tree, random forest, and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)-were developed to predict 30-day mortality. The models' performance was compared using metrics such as area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, precision, recall, specificity, F1 score, as well as Shapley Additive Explanations (SHAP) values and learning curves. Results: The performance evaluation of the machine learning models for predicting mortality in severely injured elderly patients with trauma showed AUC values for logistic regression, decision tree, random forest, and XGBoost of 0.938, 0.863, 0.919, and 0.934, respectively. Among the four models, XGBoost demonstrated superior accuracy, precision, recall, specificity, and F1 score of 0.91, 0.72, 0.86, 0.92, and 0.78, respectively. Analysis of important features of XGBoost using SHAP revealed associations such as a high Glasgow Coma Scale negatively impacting mortality probability, while higher counts of transfused red blood cells were positively correlated with mortality probability. The learning curves indicated increased generalization and robustness as training examples increased. Conclusions: We showed that machine learning models, especially XGBoost, can be used to predict 30-day mortality in severely injured elderly patients with trauma. Prognostic tools utilizing these models are helpful for physicians to evaluate the risk of mortality in elderly patients with severe trauma.

• 콘크리트학회논문집
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• 제27권1호
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• pp.37-44
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• 2015

본 연구는 변형경화형 시멘트 복합체(strain hardening cement composite, SHCC)가 고강도 철근이 배근된 보의 휨 거동에 미치는 영향을 알아보기 위하여 실시되었다. 또한, 본 연구에서는 SHCC가 철근콘크리트 휨 부재의 균열완화성능 및 연성에 미치는 영향을 분석하였으며, 실험결과를 토대로 하여 이론적인 휨 강도 예측 방법을 제안하였다. 실험을 위하여 시멘트 복합체의 종류 및 강도, 철근의 항복강도를 변수로하여 총 6개의 실험체를 제작하였다. 가력을 위해 단순 보 실험체를 500 kN용량의 유압 엑추에이터를 사용하여 변위제어 방식으로 4점 가력 하였다. 실험결과 SHCC를 사용한 경우 일반 고강도 철근콘크리트 보에 비하여 균열완화성능 및 연성이 증가하는 양상을 나타내었다. 특히 고강도 철근을 배근한 경우 휨 내력에 큰 차이를 나타내었으며, 이는 SHCC 대체가 800 MPa급 이상의 고강도 철근을 휨 철근으로 적용할 수 있는 가능성을 보여주는 것으로 판단된다. 예측된 휨 거동 산정 기법을 제한된 실험의 휨 내력을 잘 예측하는 것으로 나타났으며, 향후 SHCC의 인장강도 모델분석을 통해 보다 명확한 제안을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제44권2호
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• pp.195-202
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• 2011

본 연구에서는 일본전국을 연구대상지로 선정하고 대상지에 서식하고 있는 대표 외래어종인 배스와 블루길의 공간적 서식분포 특성을 평가하였다. 또한 GAM, GLM, CTA 등의 세가지 통계 기법을 이용하여 일본전국에서의 해당 어종에 대한 공간적 분포패턴을 예측하였다. 그 결과 배스와 블루길 등의 외래어종은 인구 및 댐 풍의 인위적인 환경인자와 유의한 정의 관계를 보임에 따라 외래어종의 확산에 미치는 인간활동의 부정적인 영향이 확인되었다. 또한 회귀모델을 통한 해당어종의 서식확률 예측을 통한 배스와 블루길의 서식 분포는 각각 GAM (AUC: 0.88, Kappa: 0.42)과 CTA (AUC: 0.92, Kappa: 0.44)에 의해서 가장 정확하게 예측되는 것으로 평가되었고, 가장 유의한 환경인자는 연평균기온으로 나타났다. 따라서 각 생물종별로 서식확률을 추정하고 예측하는데 있어서 적합한 통계모델에 대한 검증은 생물종별로 선행되어야 할 필요가 있을 것으로 판단된다. 비록 본 연구의 연구대상지는 일본이지만 국내의 경우도 최근 들어 어류를 포함한 생물조사가 다수의 조사연구에서 광역적으로 시행되고 있기 때문에 본 연구와 같은 다량자료를 이용한 광역 스케일에서의 생물종의 서식확률 및 출현종수에 대한 연구가 충분히 가능할 것으로 판단된다.

• 한국식품과학회지
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• 제27권6호
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• pp.958-963
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• 1995

키조개의 부산물을 향미제로 개발하기 위하여 반응표면분석법으로 가수분해조건을 디자인하여 키조개 부산물의 가수분해물 제조를 시도한 결과, 상업용 단백질 분해효소 11종 가운데 효소활성을 판매가격에 대한 비율로 환산했을 때 APL 440이 가장 경제성이 있었다. 그리고 키조개 부산물 가수분해과정 중 자가소화 효소에 의한 영향은 무시할 정도로 적었다. 반응표면분석결과 얻어진 가수분해율(%DH)은 $%DH=51.126+2.419pH+2.415T-2.426S-2.846pH^2-4.211T^2-3.014t^2+2.419S2$였다. 그러나 정상점이 안장점을 나타내am로 능선분석(반경 0.5) 결과 최대점은 pH 10.2, 온도 $61.4^{\circ}C$, 기질농도 30.9%, 기질에 대한 효소농도 0.32%에서 2.58시간 가수분해할 때이며, 실제 이 조건에서 61.80%의 가수분해율을 보였다. 분말화한 가수분해물은 아미노질소 및 염도가생시료에 비하여 각각 3.5배 및 7.7배 증가하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.126-131
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• 2019

최근 태양광의 발전 효율성과 경제성이 높은 발전소 부지를 확보하기 위해 특정 지역을 대상으로 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위한 연구들이 수행되었다. 하지만 국내의 경우 기존 발전량 데이터가 부족함에 따라 정확한 발전량 추정에 문제가 발생할 수 있으며, 우리나라 기준으로 어떠한 기상조건을 나타내는 변수가 태양광발전에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 지형 효과를 충분히 고려하여 제작된 태양복사에너지 지도와 미세먼지와 같은 기상조건을 추가하여 태양광 발전량 추정 회귀모델을 제시하고, 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하였다. 그 결과, 습도를 제외한 태양복사에너지, 온도, 풍속, 운량, 강수량, 일조시간, 미세먼지가 발전 효율에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 회귀 분석모델을 통해 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하여 RMSE는 48.261(h), nRMSE는 1.592(%), MAPE는 11.696(%), 그리고 는 0.979이 도출되었다. 이러한 결과는 국내 태양광 발전 부지를 평가함에 있어서 고려해야 하는 중요한 기상 조건 등 태양광 발전량 추정 모델을 설계하는데 활용할 수 있으며, 이를 바탕으로 태양광 발전소 건설 부지를 선정함에 있어 중요한 지표인 발전량을 정확히 추정하는데 기여할 것으로 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.438-447
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• 2019

IoT 기반의 초연결사회가 되어감에 따라 암호, 인증, 전자서명 등을 위해 RSA와 같은 공개키암호시스템이 빈번하게 사용되고 있다. 공개키암호시스템은 악의적인 공격으로부터 보안성을 확보하기 위해 크기가 매우 큰 (안전)소수를 사용하는데 기기의 성능이 크게 발전하였음에도 불구하고 크기가 큰 (안전)소수생성은 수행시간이 오래 걸리거나 메모리를 많이 요구하는 작업이다. 본 논문에서는 수행시간과 사용공간의 효율을 높이기 위해 오일러체(Euler sieve)를 사용하는 ET-MR 소수검사법과 ET-MR-MR 안전소수검사법을 제안한다. 제안한 검사법을 확률적으로 분석한 수행시간 예측 모델을 제안하고 기존 방법들과 수행시간, 메모리 사용량을 비교하였다. 실험결과, 이론적 예측시간과 실제 수행시간의 차이는 거의 없었으며(4%미만) 각 알고리즘이 가장 빠를 때의 수행시간을 비교하면 ET-MR이 TD-MR보다 34.5%, DT-MR보다 8.5% 더 빨랐으며, ET-MR-MR이 TD-MR-MR보다 65.3% 더 빨랐고, DT-MR-MR과는 비슷하였다. 공간의 경우 k=12,381일 때 ET-MR이 DT-MR보다 약 2.7배 더 사용했지만 TD-MR보다 98.5% 더 적게 사용하였고 k=65,536일 때 ET-MR-MR이 TD-MR-MR 보다 98.4%, DT-MR-MR보다 92.8% 더 적게 사용하였다.

• 한국작물학회지
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• 제67권1호
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• pp.61-66
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• 2022

본 연구는 참깨에 함유된 세사민 및 세사몰린의 함량을 비파괴적으로 신속하게 평가하기 위하여 NIRS 분석을 이용해 검량식을 작성하고 검량식의 적용가능성을 검증하였다. 검량식 작성에 사용된 482점 참깨의 HPLC 분석 결과를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량식을 작성하였다. 세사민 및 세사몰린의 R² 값은 각각 0.936, 0.875로 조사되었으며 이를 cross validation 한 결과에서도 각각 0.899, 0.781로 조사되어 리그난 함량 분석에 적용 가능할 것으로 판단되었다. 작성된 검량식의 적용가능성을 확인하기 위해 2020년에 생산된 참깨 유전자원 90종의 종자를 NIRS를 통해 분석한 결과 세사민 및 세사몰린의 R²값이 각각 0.653, 0.596으로 크게 낮아졌으나 리그난 함량이 높은 상위 30%의 자원을 선발하는데 무리가 없었다. 따라서 본 연구에서 작성된 NIRS 검량식은 육종 초기에 고리그난 함량을 선발하는데 적용 가능할 것으로 판단된다.