• 한국지반공학회논문집
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• 제21권9호
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• pp.13-23
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• 2005

연직배수공법은 연약지반과 준설매립지반의 압밀을 촉진시키고, 강도를 증진시키는데 가장 널리 사용되는 공법중의 하나이다. 토목섬유로 제작된 연직배수재(PVD)를 활용하여 지지력이 부족한 지반을 개량하는 경우, 배수재의 통수능력이 매우 중요한 요인으로 작용한다. 일반적으로 통수능력 실험은 고무 멤브레인으로 구속압력을 가하여 행해지고 있으나, 이는 현장에서 발생할 수 있는 여러 통수능력 저하 영향인자를 충분히 반영하지 못하고 있는 실정이다. 현장조건에서 연직배수재는 해성점토나 실트질 사질토에 의해서 구속되어 배수재가 휘어지거나, 접히거나 하여 배수성능이 저하되기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 연직배수재를 활용하여 연약지반을 개량할 경우 현장조건을 고려한 통수능력을 평가하기 위하여 소형 통수능력 실험장치와 대형 통수능력 실험장치를 이용하여 배수재, 토사종류 및 측압, 상재하중, 동수경사의 실험조건을 설정하여, 연직배수재의 종방향 통수능력 실험을 수행하였다. 분석 결과, 배수재 종류에 따른 통수능력은 포켓식 배수재가 접착식에 비하여 크게 도출되었다. 토사종류에 따른 통수능력은 점토보다 준설토지반에서 더 크며, 하중과 동수경사, 가압시간의 증가에 따라 통수능력이 감소하는 것으로 나타났다. 포켓식 배수재가 점토지반에 타입되었을 경우, 하모니카형 코어를 가진 배수재가 요철형보다 통수능력이 크며, 준설토 지반에 타입된 경우에는 초기 배수면적비와 통수능력비가 거의 비례하는 것으로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.390-399
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• 2012

본 연구에서는 지속적인 담수유입이 존재하고 S자의 수로형태를 가진 경기만 석모수로에서 소조기 홍수시 13시간 동안 7개의 정선에서 단면유속 및 염분을 관측하였다. 각 단면의 최강 창조와 낙조시의 유속 크기와 방향을 파악하였고, 단면 내의 유속 분포 및 염분구조를 분석하였다. 또한 정선 별로 나타나는 횡 방향 흐름이 어떠한 운동량에 의해 지배되는지 파악하고자 횡 방향의 운동량 분석을 수행하였다. 운동량 분석에서는 석모수로의 S자 형태의 영향을 고려하기 위해서 원심력을 고려하였다. 분석 결과 소조기 홍수시 석모수로는 횡 방향 압력 경도력과 수직적 마찰력이 가장 우세하기 때문에 염분 분포와 성층에 의한 흐름이 주로 나타났다. 수로의 특성은 크게 북단과 남단으로 나누어 볼 수 있는데 상대적으로 조간대가 넓게 형성되고 담수의 영향이 큰 석모수로 북단의 4개 정선중에서 수심이 깊은 정선에서는 횡 방향 압력 경도력이 우세하지만 수직적으로 크기가 다르며, 수심이 낮은 정선에서는 수직 마찰항이 우세하였다. 이와는 달리 수심이 깊고 수로의 굴곡이 심한 석모수로 남단에서는 낙조시 지형학적 원인과 담수의 영향에 따라 이류 가속항과 원심력이 강해지게 된다. 이와 같은 결과를 종합할 때, 석모수로는 위치와 수심, 수로의 굴곡 등에 따라 운동량 분포가 각기 달리 나타나며 이러한 영향으로 인해 횡 방향 흐름 특성이 발생했음을 알 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권4호
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• pp.552-561
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• 2019

우리나라에서는 매년 태풍 혹은 국지성 집중호우로 유발되는 산지토사재해로 인한 피해가 발생하고 있다. 특히, 국립공원 지역은 대부분 산악지로 이루어져 있고 지형의 경사가 가파르고 토심이 얕아 많은 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 산악형 국립공원(설악산, 소백산, 지리산)지역에서 발생한 산사태 발생지 446개소를 대상지로 선정하여 다양한 산림환경 인자별로 조사하고 산사태발생지 특성을 분석하였다. 산사태 발생 평균면적, 평균 침식량, 평균 길이, 폭은 각각 1,212 ㎡, 1,389 ㎥, 75 m, 12.9 m로 나타났다. 산림환경 인자가 산사태 발생 빈도에 미치는 영향을 분석한 결과, 사면경사도 (31~40°), 사면방위 N(북사면), 종단·횡단사면 오목(凹), 표고(401~800 m), 사면위치 산복, 하천차수 1차, 임상 혼효림, 모암 화강암, 토심 (46 cm 이상)에서 발생빈도가 높은 것으로 조사되었다. 산사태가 발생한 피해지에서의 침식량과 산림환경 인자와의 상관관계를 분석한 결과는, 종단사면(복합), 표고(1,201 m 이상), 토심(46 cm 이상)에서 1% 수준 내에서 정의상관관계를 보였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제86권3호
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• pp.203-215
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• 2023

Background: Surgical resection is the standard treatment for early-stage lung cancer. Since postoperative lung function is related to mortality, predicted postoperative lung function is used to determine the treatment modality. The aim of this study was to evaluate the predictive performance of linear regression and machine learning models. Methods: We extracted data from the Clinical Data Warehouse and developed three sets: set I, the linear regression model; set II, machine learning models omitting the missing data: and set III, machine learning models imputing the missing data. Six machine learning models, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), Ridge regression, ElasticNet, Random Forest, eXtreme gradient boosting (XGBoost), and the light gradient boosting machine (LightGBM) were implemented. The forced expiratory volume in 1 second measured 6 months after surgery was defined as the outcome. Five-fold cross-validation was performed for hyperparameter tuning of the machine learning models. The dataset was split into training and test datasets at a 70:30 ratio. Implementation was done after dataset splitting in set III. Predictive performance was evaluated by R² and mean squared error (MSE) in the three sets. Results: A total of 1,487 patients were included in sets I and III and 896 patients were included in set II. In set I, the R² value was 0.27 and in set II, LightGBM was the best model with the highest R² value of 0.5 and the lowest MSE of 154.95. In set III, LightGBM was the best model with the highest R² value of 0.56 and the lowest MSE of 174.07. Conclusion: The LightGBM model showed the best performance in predicting postoperative lung function.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.39-57
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• 2022

본 연구에서는 범주 불균형 문제가 내재된 기업부도 예측 AdaBoost 앙상블 모형의 성과를 개선하기 위하여 GMOPTBoost 알고리즘을 제안한다. AdaBoost 알고리즘은 오분류 표본에 대하여 강건한 학습기회를 제공한다는 장점이 있지만, 산술평균 정확도에 기반하기 때문에 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결하지 못한다는 한계점이 존재한다. GMOPTBoost는 가우시안 경사하강법(Gaussian gradient descent)을 적용하여 기하평균 정확도를 최적화하고 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 첫째, 범주 불균형 문제가 예측 모형의 성과에 미치는 효과와 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 5개의 범주 불균형 데이터를 구성하였으며, 둘째, 범주 균형 데이터에 대한 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 데이터 샘플링 기법을 통하여 구성된 균형 데이터를 구성하였다. 30회의 교차타당성 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형 문제는 예측 성과에 부정적인 영향을 미친다. 둘째, GMOPTBoost는 불균형 데이터에 적용된 AdaBoost의 성과를 유의적으로 개선시키는 긍정적인 효과를 제공한다. 셋째, 데이터 샘플링 기법은 성과 개선에 긍정적인 영향을 미친다. 마지막으로 데이터 샘플링 기법을 적용한 범주 균형 데이터에서도 GMOPTBoost는 유의적인 성과 개선에 기여한다.

• 대한약리학회지
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• 제30권2호
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• pp.243-254
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• 1994

Inflammatory diseases, allergic and asthmatic disorders are caused by the mediator release from the activation of the phospholipase C (PLC), phospholipase D (PLD), methyltransferase or adenylate cyclase etc. during IgG or IgE cross-linking of high affinity receptors on mast cells or basophil surface. One important enzyme activated after IgG or IgE receptor cross-linking is PLD, the enzyme which converts phosphatidylcholine (PC) to phosphatidic acid (PA). Under the hypothesis that these may be some differences in mediator release according to the difference in PLD activity, we attempted to confirm the ginseng saponin effects on the PLD activity. We examined the PLD activity during the passively sensitized mast cell activation in the presence of single component of ginsenosides $(Rc,\;Rg_1,\;Rg_2,\;Rg_3)$. We also measured the amount of mediators (histamine and leukotrienes) released by stimulating with ovalbumin (OA) or calcium ionophore (CaI), Guinea Pig lung mast cells were purified using enzyme digestion, count current elutriation, and discontinuous Percoll density gradient. In purified mast cells prelabeled with $[^3H]$ arachidonic acid or $[^3H]$ palmitic acid, PLD activity was assessed more directly by the production of labeled PEt by PLD-mediated transphosphatidylation in the presence of ethanol. Histanine release was determined by Spectrophotofluorometry, and leukotrienes by radioimmunoassay. The PLD activity during the passively sensitized mast cell activation is increased up to $3{\sim}5times$. The PLD activity during the passively sensitized mast cell activation in the presence of all ginsenosides is decreased up to $4{\sim}11$ times. $Rg_l\;and\;Rg_2$ ginsenoside pretreatment decreased histamine and leukotrienes by 50% in the OA-induced or by 40% in the Cal-induced mast cell after passively sensitization. Rc pretreatment poorly decreased histamine but leukotrienes decreased by 70% in the OA-induced or by 35% in the Cal-induced mast cell. $Rg_3$ ginsenoside pretreatment increased histamine release without challenging OA or Cal but leukotrienes decreased. These observations indicate that single unit of ginsenosldes may be an important contributor to inhibit the release of histamine and leukotrienes in the guinea pig lung mast cells, that inhibits the PLD-mediated formation of DAG evoked by mast cell activation.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제26권3호
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• pp.155-162
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• 1988

Toxoplasmn gondii이 강독주인 RH주와 조직내 cyst 형성주인 Fukaya주의 세포막 단배 성분을 SDS 존재하에 서 전기영동하여 분석하였다. 먼저 RH tachyzoite와 Fukaya의 cyst를 각각 마우스의 복강액과 뇌조직으로부터 분리하였는데, 불연속 Percoll density-gradient서 원심분리하여 tachygoite는 50 U와 605 Percoll용액 경계면에서, cyst는 40%와 50%의 경계면 및 50%와 60 % 경계면에서 얻었으며, cyst는 저장액으로 처리하여 bradyzoite를 얻었다. Lactoperoxidase를 촉매로 세포막에 방사성 요오드를 표지시킨 후 자가방사표지그림을 얻었을 때, bradyzoite 는 15 KDa와 14 KDa의 분자량을 가진 단백질이 주요 단백질로 나타났으며, tachyzoite에서는 30 KDa 단백질이 주요 단백질로 나타났다. 또, 당단백질의 존재를 파악하기 위해서 lectin blotting을 시행하였는데, concanavalin A는 bradyzoite에서 200K∼50KDa의 여러 단백질을, .그리고 tachyzoite에서는 52KDa 단백질을 주로 하는 33K∼20 KDa단백질을 검출하였으며, phytohemagglutinin은 두·유형에서 아무런 단백질도 검출하지 못하였다. 한편, 이들을 효소면역이적법으로 항 Fukfya항체와 항 RH항체로 반응시켰을 때, 많은 교차 반응을 보였으나, bradyzoite에서는 15 KDa 단백질이, 그리고 tachyzoite에서는 52 KDa, 30 KDa 및 25 KDa 단백 짙이 각각 유형 특이 항원 단백으로 나타났다. 위의 결과들로, bradyzoite에서는 15 KDa 단백질이 당단백질은 아니지만 특이 항원성을 갖는 주요 백으로 나타났으며, tachyzoite에서는 지금까지 주요 세포막 단백으로. 알려진 P3O외에 당단백질이며 성을 갖는 세포막 단백으로 SaKDa 단백 (gps2)을 확인할 수 있었다.

• 상하수도학회지
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• 제34권3호
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• pp.211-220
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• 2020

When domestic sewage and rainwater runoff are discharged into a single sewer pipe, it is called a "combined sewer system." The sewage design standards in Korea specify the flow velocity based only on the volume of rainfall; therefore, sedimentation occurs on non-rainy days owing to the reduced flow rate and velocity. This sedimentation reduces the discharge capacity, causes unpleasant odors, and exacerbates the problem of combined sewer overflow concentration. To address this problem, the amount of sewage on non-rainy days, not just the volume of rainfall, should also be considered. There are various theories on sedimentation in sewer movement. This study introduces a self-cleansing velocity based on tractive force theory. By applying a self-cleansing velocity equivalent to the critical shear stress of a sand particle, sedimentation can be reduced on non-rainy days. The amount of sewage changes according to the water use pattern of citizens. The design hourly maximum wastewater flow was considered as a representative value, and the velocity of this flow should be more than the self-cleansing velocity. This design method requires a steeper gradient than existing design criteria. Therefore, the existing sewer pipelines need to be improved and repaired accordingly. In this study, five types of improvement and repair methods that can maximize the use of existing pipelines and minimize the depth of excavation are proposed. The key technologies utilized are trenchless sewer rehabilitation and complex cross-section pipes. Trenchless sewer rehabilitation is a popular sewage repair method. However, it is complex because the cross-section pipes do not have a universal design and require continuous research and development. In an old metropolis with a combined sewer system, it is difficult to carry out excavation work; hence, the methods presented in this study may be useful in the future.

• 생물정신의학
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• 제27권1호
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• pp.18-26
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• 2020

Objectives The aim was to find effective vectorization and classification models to predict a psychiatric diagnosis from text-based medical records. Methods Electronic medical records (n = 494) of present illness were collected retrospectively in inpatient admission notes with three diagnoses of major depressive disorder, type 1 bipolar disorder, and schizophrenia. Data were split into 400 training data and 94 independent validation data. Data were vectorized by two different models such as term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) and Doc2vec. Machine learning models for classification including stochastic gradient descent, logistic regression, support vector classification, and deep learning (DL) were applied to predict three psychiatric diagnoses. Five-fold cross-validation was used to find an effective model. Metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score were measured for comparison between the models. Results Five-fold cross-validation in training data showed DL model with Doc2vec was the most effective model to predict the diagnosis (accuracy = 0.87, F1-score = 0.87). However, these metrics have been reduced in independent test data set with final working DL models (accuracy = 0.79, F1-score = 0.79), while the model of logistic regression and support vector machine with Doc2vec showed slightly better performance (accuracy = 0.80, F1-score = 0.80) than the DL models with Doc2vec and others with TF-IDF. Conclusions The current results suggest that the vectorization may have more impact on the performance of classification than the machine learning model. However, data set had a number of limitations including small sample size, imbalance among the category, and its generalizability. With this regard, the need for research with multi-sites and large samples is suggested to improve the machine learning models.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.14-25
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• 2008

To investigate the 3-bond connectivity of human brain metabolites by scalar coupling interaction through 2D-correlation spectroscopy (COSY) techniques using high field NMR spectroscopy. All NMR experiments were performed at 298K on Unity Inova 500 or 600 (Varian Inc.) equipped with a triple resonance probe head with z-shield gradient. Human brain metabolites were prepared with 10% $D_2O$. Two dimensional 2D COSY spectra were acquired with 4096 complex data points in $t_2$ and 128 or 256 increments in $t_1$ dimension. The spectral width was 9615.4 Hz and solvent suppression was achieved using presaturation using low power irradiation of the water resonance during 2s of relaxation delay. NMR data were processed using VNMRJ (Varian Instrument) software and all the chemical shifts were referenced to the methyl resonance of N-acetyl aspartate (NAA) peak at 2.0 ppm. Total 10 metabolites such as N-acetyl aspartate (NAA), creatine (Cr), choline (Cho), glutamine (Gln), glutamate (Glu), myo-inositol (Ins), lactate (Lac), taurine (Tau), ${\gamma}$-aminobutyricacid (GABA), alanine (Ala) were included for major target metabolites. Symmetrical 2D-COSY spectra were successfully acquired. Total 14 COSY cross peaks were observed even though there were parallel/orthogonal noisy peaks induced by water suppression. Except for Cr, all of human brain metabolites produced COSY cross peaks. The spectra of NAA methyl proton at 2.02 ppm and Glu methylene proton ($CH_2(3)$) at 2.11 ppm and Gln methylene proton ($CH_2(3)$) at 2.14 ppm were overlapped in the similar resonance frequency between 2.00 ppm and 2.15 ppm. The present study demonstrated that in vitro 2D-COSY represented the 3-bond connectivity of human brain metabolites by scalar coupling interaction. This study could aid in better understanding the interactions between human brain metabolites in vivo 2D-COSY study. Also it would be helpful to determine the molecular stereochemistry in vivo by using two-dimensional MR spectroscopy.