• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.763-776
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• 2020

양파는 기상여건에 따른 작황의 변동성이 커 생산량 및 가격 변화가 크다. 정부는 양파를 수급 민감 품목으로 지정하여 다양한 수급 안정대책을 마련하고 시행하는데 이를 위해서는 선제적이고 신뢰도 높은 양파 생산량 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 양파의 5월 초 지상부 생육정보와 5월 초부터 수확기까지의 기상정보를 이용하여 최종 생구 무게에 미치는 영향을 추정함으로써 생산량 예측의 정확도 개선에 기여하고자 한다. 위계적 특성을 갖고 있는 자료를 통해 개체별 생육요인인 1-수준 자료와 필지별 기상요인인 2-수준 자료, 그리고 두 수준 간 상호작용을 고려한 다층모형을 도입하여 분석하였다. 분석 결과, 5월 초에 엽수, 엽초경, 초장의 생육이 좋을수록 최종 생구 무게는 증가하는 것으로 추정되었다. 5월 초부터 수확기까지의 기상요인에서는 강수량, 고온일수, 탄소동화저해일수가 생구 무게에 음의 효과가 나타났으며, 일교차와 수확전강수량은 양의 효과로 통계적으로 유의하였다. 또한 1-수준과 2-수준의 교호작용항을 고려하여 모형의 적합도와 설명력을 향상시켰다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.80-91
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• 2021

본 연구에서는 UAV에 의해 촬영한 항공사진으로부터 정사영상을 생성하고 이를 바탕으로 국·공유지의 점유위치 분석 등 효율적인 토지실태조사에의 적용성을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 대지와 농경지 두 가지 유형의 토지이용별로 필지 경계의 좌표 및 면적을 VRS-GNSS측량과 정사영상에 의해 각각 관측하였다. VRS-GNSS 측량성과를 기준데이터로 하여 UAV 정사영상에서 추출된 경계점 좌표 및 면적을 비교분석한 결과, 경계점들에 대한 좌표의 RMS오차는 대지에서 X, Y 모두 ±0.074m, 농경지에서 X, Y 각각 ±0.150m, ±0.127m를 보였다. 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 경계점의 위치오차가 1.7~2배 정도 크게 나타났다. 토지면적의 RMS오차는 대지에서 ±1.898㎡, 농경지에서 ±8.964㎡로서 대지에 비해 농경지에서 면적오차가 4.7배 정도 높게 나타났다. 정사영상으로부터 측정한 22개 필지의 면적오차가 모두 허용오차 범위 내에 있는 것으로 나타남으로써 정확도 측면에서 UAV 사진측량에 의한 정사영상을 국·공유지 토지이용 실태조사에 적용하는데 타당성이 있음을 보여준다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.922-930
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• 2020

지난 10년간 복원력 상실에 의한 어선의 해양사고가 지속해서 증가하고 있으며, 갑작스러운 강풍이 주요 원인으로 지적되고 있다. 이러한 강풍에도 견딜 수 있는 어선의 운동·조종성능을 확보하기 위해서는 정밀한 풍하중 예측 기법이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 전산유체역학 기법을 이용한 어선의 풍하중 평가기법을 개발하고자 한다. 특히, 고도 변화에 따라 풍속이 변화하는 계산환경을 모사하여 그 결과를 균일한 속도분포를 가정한 수치해석 결과와 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서는 0-180°까지 15° 간격으로 13개의 방향에 대해 풍하중을 계산하였으며, 계산에 사용된 메쉬 모델은 메쉬 의존성 시험을 수행하여 개발하였다. 전산수치해석은 RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes) 기반 상용 해석 Solver인 STAR-CCM+(Ver. 13.06)와 k-ω 난류 모델을 이용하여 정상상태(Steady State) 유동해석을 수행하였다. 수치해석결과를 간략히 살펴보면 Surge, Sway 및 Heave에서 39.5 %, 41.6 % 및 46.1 % 풍하중이 감소하였으며 Roll, Pitch 및 Yaw에서 48.2 %, 50.6 % 및 36.5 % 감소하였다. 결론적으로 본 연구에서는 고도에 따른 풍속 변화 모델을 통해 기존보다 정밀한 수준의 풍하중 추정이 가능한 것을 확인하였으며, 그 결과가 선박의 풍하중 추정 평가기법 발전에 이바지하길 기대한다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권1호
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• pp.1-10
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• 2021

규소(Si)는 지각의 구성 원소 중 두 번째로 흔히 존재하는 원소로, 3개의 안정동위원소, 28Si (92.23%), 29Si(4.67%), 30Si (3.10%)를 가진다. 규소 동위원소는 규소의 생지화학적 순환에 대한 지시자로 고환경 및 고기후 복원을 위해 전 세계에서 널리 연구되고 있다. 그러나 국내에서는 아직까지 생물 기원 규소에 대한 규소 동위원소 연구가 전무한 실정이다. 본 연구에서는 대형 규조류 시료에 대한 규소 동위원소 분석을 위해 기존 보고된 알칼리 용융법을 정리하고 생물 기원 규소 분석에 가장 적합한 규소 분리법을 구축하고자 하였다. 해당 시료를 고온 알칼리 용융을 통해 완전 용해시킨 후 시료 내 규소를 AG® 50W-X8 양이온 교환수지를 이용하여 효과적으로 분리하였다. 분리된 시료에 대한 신뢰성 검증을 위하여 Si 동위원소 표준물질(NBS-28) 및 USGS 암석 표준시료(AGV-2, GSP-2, BHVO-2)에 대한 분석을 함께 실시하였으며, 분석된 시료 모두 기존 연구결과와 오차범위 내에서 일치하는 값을 나타내었다. 본 연구에서 개발한 규소 동위원소 분석법은 향후 국내의 지구과학 및 관련 연구 발전에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.455-461
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• 2021

심장비대증은 흉부 X선 영상에서 흔히 보이는 질병 중 하나이지만 조기에 발견을 하지 못하면 심각한 합병증을 유발할 수도 있다. 이러한 점을 고려하여 최근에는 여러 과학기술 분야의 발전으로 인공지능을 이용한 딥러닝 알고리즘을 의료에 접목시키는 영상 분석 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Inception V3 딥러닝 모델을 흉부 X선 영상을 이용하여 심장비대증의 분류에 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 사용된 영상의 경우 총 1026장의 경북대학교병원 내 정상 심장 진단을 받은 환자와 심장비대증 진단을 받은 환자의 흉부 X선 영상을 사용하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 심장비대증 유무에 따른 분류 정확도와 손실도 결과값은 각각 96.0%, 0.22%의 결과값을 나타내었다. 연구결과를 통해 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부 영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 우수한 딥러닝 모델인 것을 알 수 있었다. Inception V3 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것으로 판단되며 조금 더 다양한 의료 영상 데이터를 이용한 연구를 진행하여 이와 같은 우수한 연구결과를 얻게 된다면 향후 임상의의 진단 시 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.75-92
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• 2020

일반적으로 물수지 분석 시 공급에 해당되는 회귀수량의 경우 용수별 회귀율을 일률적으로 정하여 산정하는 방법을 채택하고 있어 정확한 가용유량을 산정하지 못하는 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 회귀수 중 하·폐수에 초점을 두었고 인공신경망 등의 기계학습 모형을 적용하여 하수종말처리장의 방류량 예측 모형을 개발하였다. 시계열 자료예측 시 사용되는 주요 기계학습 모형인 LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), SVR (Support Vector Regression)모형을 적용하였으며 관측 값과 예측 값을 비교하는 오차지표를 통하여 방류량 예측의 최적의 모형을 선정하였다. 모형 적용 결과, GRU 모형의 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 작으며 Nash-Sutcliffe 계수(NSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 큰 것을 확인하였고, 이를 근거로 하수종말처리장의 방류량 예측에 최적모형은 GRU 모형이라고 판단하였다. 다만, 극값에서는 예측 값이 과소 및 과대 산정되는 경향을 보여 추후 예측 정확도 향상을 위해서는 극한사상에 대한 추가자료 구축 및 입력 자료의 최소시간단위를 축소하는 것이 필요할 것으로 판단되었다. 또한, 예측하고자 하는 대상지의 용수이용량을 검토하고 계절적 영향을 반영할 수 있는 추가인자를 고려하게 되면 기후변동성에 대비하여 정확한 방류량 예측이 가능하며 예측 결과를 토대로 종합적인 하천수 사용관리 및 물이용 계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권2호
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• pp.145-166
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• 2021

이 연구는 고차원적 사고 능력이 형성되는 시기에 있는 초등학교 고학년 아동의 독후활동으로서 북코딩(Book-Coding)의 독서교육 효과를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 경기도 N시 소재 N초등학교 5학년 아동 30명을 대상으로 북코딩을 활용한 독서교육 프로그램 집단 15명, 독서감상문 작성 프로그램 집단 15명으로 구성하여 총 12회기에 걸쳐 독서교육 프로그램을 적용하였다. 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 북코딩을 활용한 융합 독서교육 프로그램은 초등학교 아동의 논리적 사고력에 미치는 효과를 분석한 결과, 논리적 사고력의 하위 요인인 보존 논리, 비례 논리, 변인 통제 논리, 확률 논리, 상관 추리 논리, 조합 논리 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 북코딩을 활용한 융합 독서교육 프로그램은 초등학교 아동의 창의력에 미치는 효과를 분석한 결과, 호기심, 집요성, 유효성, 독자성, 모험성, 개방성, 지식, 상상력, 독자성, 민감성, 유창성, 융통성, 정교성 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 북코딩을 활용한 융합 독서교육 프로그램은 초등학교 아동의 창의적 인성에 미치는 효과를 분석한 결과, 호기심, 과제집착, 독립성, 위험감, 사고의 개방성, 심미성 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.441-452
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• 2022

학습 환경에서 메타인지를 활용한 훈련은 1990년대부터 꾸준히 연구되어온 주제 중 하나다. 메타인지는 크게 선언적 메타인지 지식과 절차적 메타인지 지식 (메타인지 기술)로 나누어 볼 수 있고 이에 따라 메타인지 훈련 역시 두 메타인지 지식 중 하나에 초점을 맞추어 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 메타인지 기술의 훈련이 수학 문제 풀이 맥락에서 어떤 역할을 하는지 살펴보고자 하였다. 구체적으로 학습자는 정해진 시간 안에 여러 난이도의 문제가 섞인 수학 문제들을 푸는 시험 맥락에서 문제 난이도 예측, 풀이시간 예측, 정답 여부 예측을 실시하였으며 이를 총5주간에 걸쳐 5회 반복하였다. 분석 결과, 훈련 전보다 훈련 후에 세 가지 예측 지표 모두에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며 훈련을 통해 학습자의 문제 풀이 전략에 도움을 줄 수 있다는 사실을 밝혔다. 또한 메타인지 훈련을 실시하지 않고 동일한 학습 과정을 진행한 조건과 시험불안 정도의 차이가 있는지 분석하였다. 그 결과, 훈련을 실시한 조건의 학습자가 5주차에 더 적은 정서 불안과 관계 불안을 보고한 것을 알 수 있었다. 메타인지 기술 훈련을 통한 이러한 효과는 학습자의 시험 상황에 필요한 학습 전략 향상에 도움이 될 것으로 예상된다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제21권4호
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• pp.368-378
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• 2021

Purpose: When patients with early gastric cancer (EGC) undergo non-curative endoscopic submucosal dissection requiring gastrectomy (NC-ESD-RG), additional medical resources and expenses are required for surgery. To reduce this burden, predictive model for NC-ESD-RG is required. Materials and Methods: Data from 2,997 patients undergoing ESD for 3,127 forceps biopsy-proven differentiated-type EGCs (2,345 and 782 in training and validation sets, respectively) were reviewed. Using the training set, the logistic stepwise regression analysis determined the independent predictors of NC-ESD-RG (NC-ESD other than cases with lateral resection margin involvement or piecemeal resection as the only non-curative factor). Using these predictors, a risk-scoring system for predicting NC-ESD-RG was developed. Performance of the predictive model was examined internally with the validation set. Results: Rate of NC-ESD-RG was 17.3%. Independent pre-ESD predictors for NC-ESD-RG included moderately differentiated or papillary EGC, large tumor size, proximal tumor location, lesion at greater curvature, elevated or depressed morphology, and presence of ulcers. A risk-score was assigned to each predictor of NC-ESD-RG. The area under the receiver operating characteristic curve for predicting NC-ESD-RG was 0.672 in both training and validation sets. A risk-score of 5 points was the optimal cut-off value for predicting NC-ESD-RG, and the overall accuracy was 72.7%. As the total risk score increased, the predicted risk for NC-ESD-RG increased from 3.8% to 72.6%. Conclusions: We developed and validated a risk-scoring system for predicting NC-ESD-RG based on pre-ESD variables. Our risk-scoring system can facilitate informed consent and decision-making for preoperative treatment selection between ESD and surgery in patients with EGC.