• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제41권5호
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• pp.413-419
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• 2018

Magnetic Resonance Imaging for patients with metallic implant has poor image quality, and signal loss and artifacts including distortion can occur. The purpose of this study is to carry out a comparative evaluation on high receive bandwidth(hiBW), O-MAR, O-MAR XD to reduce artifacts in knee implant. To take MRI, 3.0T scanner and dual-source radiofrequency transmission were used. O-MAR XD technique's strong option showed a significant difference (p<0.001) with O-MAR XD technique's weak option, O-MAR and hiBW excluding the medium option. O-MAR XD's medium option had a significant difference (p<0.01) with O-MAR XD's weak, O-MAR and hiBW. O-MAR XD technique's weak option had a significant difference (p<0.01) with O-MAR XD's strong and medium options, O-MAR and hiBW. O-MAR technique had a significant difference (p<0.001) with strong, medium, weak options of O-MAR XD technique except for hiBW. HiBW had a significant difference (p<0.001) with strong, medium and weak options of O-MAR XD technique except for O-MAR. The results showed that O-MAR XD technique was more useful for MRI scan for patients with knee replacement surgery than traditional techniques such as hiBW or O-MAR, and susceptibility artifacts decreased more when O-MAR XD technique's strong or medium option was applied. Based on the results above, it is considered that it will be possible to acquire images whose susceptibility artifacts were highly decreased by using O-MAR XD technique's strong or medium option when conducting MRI for artificial knee joint and it will be helpful for checking and monitoring patients with knee joint replacement.

• 한국산업보건학회지
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• 제30권1호
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• pp.10-17
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• 2020

Objectives: This study was performed to evaluate the total dust, size-selective dust, and heavy metal concentrations generated inside and outside toll booths on an expressway and to identify the source through analysis of the components of the deposited dust. Methods: A total of 32 samples were collected from eight expressway toll booths. Each total dust sample was collected using a 37 mm PVC filter attached to a personal air sampler. Heavy metal samples were collected according to NIOSH method 7300. The size-selective dust concentrations were identified using a DustMate, and deposited dust was analyzed by WD-XRF and UHR-FE-SEM. Results: The geometric mean concentrations of the total dust inside and outside the toll booths were 337.5 ㎍/㎥ and 342.7 ㎍/㎥, respectively. The overall concentrations of TSP, PM₁₀, PM_2.5, and PM1 were higher on the outside of the toll booths, as the particle size of dust was larger, and higher in the underground passage as the dust size was smaller. The real-time analysis of the dust concentrations of TSP, PM₁₀, PM_2.5, and PM1 revealed to be higher at morning and evening times than other times because of heavy traffic. The element components of deposited dust in the toll booth were related to natural sources rather than artificial sources. Among the chemical components in the deposited dust analyzed by WD-XRF, SiO₂ was the highest. For the elements analyzed by UHR-FE-SEM, C was the highest, followed by O, and Si. Conclusions: In order to reduce the dust concentrations around toll booths on an expressway, it is necessary to periodically clean surrounding areas such as underground passages, and it is also necessary to remove deposited dust inside the toll booth from time to time.

• 한국안전학회지
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• 제12권3호
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• pp.178-184
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• 1997

외력의 작용에 의해 발생되는 인체 내부의 내응력에 대한 이해가 중요하게 됨에 따라, 인간의 생체모델에서 근력이나 관절내에서의 응력분포를 밝히기 위한 다수의 수학적 모델이 소개되어져 왔다. 그러나 고체모델이나 인공손목관절의 개발에 무엇보다도 중요한 실제에 가까운 3차원적인 수학적 모델의 개발은 지금까지 성공적이지 못하였다. 본 연구에서는 인체의 손목관절에서 원위 요골과 척골로 구성되어진 3차원 수학적 모델과, 정교하게 재구성되어진 2차원의 유한요소법을 이용한 수학적 모델을 완성함에 있다. 본 연구에서는 동적운동시의 손목관절에서 근력과 원위 요골과 척골로 전달되어지는 힘과 관절내의 응력분포를 수학적 모델을 통하여, 정확하게 예측할 수 있는 가능성을 보여 주었다. 본 연구에서 추출되어진 결과는 동적운동 시 (반복운동), 손목관절을 이루고 있는 원위 요골과 척골에 상당히 많은 양의 힘이 전달되어 짐을 밝히었으며, 이것은 반복운동에 의하여 손목관절에 종종 발생하는 누적성질환과 깊은 연계성을 갖고 있음을 보여 주고 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제9권4호
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• pp.223-229
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• 2000

식물묘의 생장 및 형태형성 제어용 인공광원으로서 조합광 LED 모듈을 제작하여 조합광 LED모듈의 광전기 특성을 분석하고, 광량자 센서와 분광광도계를 이용하여 LED 모듈로부터 조사된 광량자속에 대한 정량화를 시도하였다. 청색과 적생의 단색광 LED로부터 조사된 광량자속을 광량자센서로 측정한 값과 분광광도계로 측정하여 수치적으로 적분한 값을 qly한 결과 거의 일치하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 광량자센서로서 측정이 불가능한 원적색광 LED로부터의 광량자속 정량화에 분광광도계를 적용될 수 있음을 의미하는 것이다. 적생광에 원적색광을 조사하는 LED스틱의 혼합 비율을 달리한 조합광 LED 모듈의 광량지속은 원적색광을 조사하는 LED 스틱이 증가할수록 조합광 LED의 광량자속이 조금씩 증가하였다. 이러한 결과는 단위에너지당 조사된 광량지수는 파장에 비례해서 증가히기 때문인 것으로 해석된다. 이밖에 적색과 원적색광 LED 스틱의 조합 비율을 달리하였을 때 조합광 LED 모듈의 조도는 비시감도가 매우 낮은 원적색광이 차지하는 비율이 클수록 낮게 나타났다. 한편 적색광과 원적생광의 혼합 정도가 조합광 LED의 복사조도에 미치는 영향은 거의 없는 것으로 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권5호
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• pp.333-340
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• 2002

생체신호 수집시 전력선 잡음은 일반적인 잡음원이다. 증가평가필터(Incremental Estimation Filter. IEF)는 생체신호, 특히, 심전도 (Electrocadiogram, ECG) 신호에 있어서 전력선 잡음을 제거하기 위해 사용되어 왔다. 증가평가필터의 잡음제거 성능에 영향을 미치는 상수 값의 증가인자는 입력신호에 따라서 경험적으로 혹은 실험적으로 결정되고 있다. 본 논문에서는 증가인자의 시변(time-varying) 제어를 위해 신경망을 이용한 증가평가필터 설계를 제시하고 있다. 제안된 증가평가필터는 인위적인 신호뿐만 아니라 MIT/BIH 데이터베이스의 실제 심전도 신호에 적용함으로써 평가하였으며, 잡음제거 성능의 상대적인 비교를 위해 적응잡음제거기와 기존의 증가평가필터등과 비교하였다. 실험결과 신경망에 근거한 증가평가필터는 수렴속도와 특정 주파수에서의 잡음제거에서 기존의 적응필터보다 우수함을 보여주었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.625-631
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• 2017

과거부터 현재까지 주식시장에 대한 주가 변동 예측은 풀리지 않는 난제이다. 주가를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만, 아직까지 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 주가 예측은 경제, 수학, 물리 그리고 전산학 등 여러 관련 분야에서 오랜 관심의 대상이 되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광 받고 있는 딥러닝(Deep-Learning)을 이용하여 주가의 변동패턴을 학습하고 미래를 예측하고자한다. 본 연구에서는 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우를 이용하여 총 3가지 학습 모델을 제시하였으며, 각 학습모델은 각기 다른 입력 피쳐들을 받아들여 학습을 진행한다. 입력 피쳐는 이전 연구에서 사용한 단순 가격 데이터를 확장해 입력 피쳐 개수를 증가시켜가며 실험을 하였다. 세 가지 예측 모델의 학습 성능을 측정했으며, 이를 통해 가격-기반 입력 피쳐에 따라 달라지는 예측 모델의 성능 변화 비교 분석하여 가격-기반 입력 피쳐가 주가예측에 미치는 영향을 평가하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.157-167
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• 2020

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.

• 한국균학회지
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• 제25권4호통권83호
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• pp.305-310
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• 1997

P. eryngii균의 톱밥 인공재배에 관한 연구를 수행한 결과 균사배양 조건에 관해서 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. P. eryngii균의 균사배양 최적배지는 Lilly배지에서 균사생장량이 가장 많았고, 균사배양 최적온도는 $25{\sim}30^{\circ}C$,최적 pH는 6.0이었다. 최적 탄소원은 단당류인 경우 glucose, 다당류에서는 dextrin 이었으며, 최적 농도는 glucose $3{\sim}4%$, dextrin은 5%수준에서 균체량이 가장 많았다. 또 최적 질소원은 유기태 질소인 casamino acid에서 균체량이 가장 많았으며 최적농도는 0.12%였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권Spc호
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• pp.47-50
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• 2009

본 연구는 경사지 밭 토양에서의 양분유실로 인한 지표수와 지하수 오염의 주요 요인인 인산과 질소에 대하여 평가하였다. 유실된 토양 중에서 흡착된 인산은 용해되어 천천히 조류들의 영양원으로 이용되고, 물에 용해된 질소와 인산은 부영양화의 주요 요인으로 조류들에 의하여 즉시 영양원으로 이용된다. 질소의 유실은 유실된 총량의 약 90%가 유출수와 침투수에 의하여 유실되고, 인산의 유실은 유실된 총량의 약 60% - 67%가 유실된 토양 입자에 흡착되어 유실되었다. 대체적으로 환경적으로 합리적인 토양 및 물 관리에 의한 적절한 토지이용, 시비관리 및 토양 보전농법은 토양 및 양분유실을 감소시킬 수 있고, 지표수와 지하수의 수질을 개선할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.267-272
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• 2020

거시경제는 한 나라 경제 전체의 움직임을 보여주기 때문에 주식을 분석할 때 선행되어 분석되는 지표 중 하나이다. 실업률, 이자율, 물가, 국민소득, 환율, 통화량, 국제수지 등 국가차원의 경제 상황 전반은 주식시장에 직접적인 영향을 미치고, 경제 지표는 개별 주가와의 상관관계가 있기 때문에 주식을 예측하기 위해 많은 증권사 애널리스트들이 관심 있게 지켜보고, 개별 주가에 영향을 고려하여 매수와 매도를 판단하는 주요한 근거자료가 되고 있다. 주가에 영향을 미치는 경제 지표를 선행지표로 분석하고, 주가예측을 딥러닝 기반의 예측을 통하여 예측 후 실제 주가를 비교하여 차이가 발생하면 거시지표에 대한 가중치를 조절하여 지속적인 반복학습을 통하여 주식의 매수와 매도를 판단한다면, 주식은 더 이상 도박과 같은 투기가 아닌 건전한 투자가 될 수 있다. 따라서 본 연구는 거시지표와 인공지능의 딥러닝 알고리즘방식을 이용하여 자동화된 주식매매가 가능하도록 연구를 수행하였다.