• Smart Structures and Systems
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• 제33권3호
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• pp.189-199
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• 2024

To properly extract the strain components under varying operational conditions is very important in bridge health monitoring. The abnormal sensor readings can be correctly identified and the expected operational performance of the bridge can be better understood if each strain components can be accurately quantified. In this study, strain components under varying load conditions, i.e., temperature variation and live-load variation are evaluated based on field strain measurements collected from a real concrete box-girder bridge. Temperature-induced strain is mainly regarded as the trend variation along with the ambient temperature, thus a smoothing technique based on the wavelet packet decomposition method is proposed to estimate the temperature-induced strain. However, how to effectively extract the vehicle-induced strain is always troublesome because conventional threshold setting-based methods cease to function: if the threshold is set too large, the minor response will be ignored, and if too small, noise will be introduced. Therefore, an autoencoder framework is proposed to evaluate the vehicle-induced strain. After the elimination of temperature and vehicle-induced strain, the left of which, defined as the model error, is used to assess the operational performance of the bridge. As empirical techniques fail to detect the degraded state of the structure, a clustering technique based on Gaussian Mixture Model is employed to identify the damage occurrence and the validity is verified in a simulation study.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.147-157
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• 2018

구글의 인플루엔자 의사환자(ILI) 예측 서비스 시작 이래로 웹 검색 정보를 활용한 ILI 예측 연구들이 급속도로 확산되고 있는 가운데, 본 연구는 ILI 자료와 웹 검색 정보를 활용한 한국 ILI 단기 예측 모형을 개발해 성능을 평가해 보고자 한다. 한국에 특화된 ILI 예측 모형 개발을 위해 한국질병관리본부의 ILI 감시 자료와 구글 및 네이버의 한국어 검색정보를 ARIMA 모형과 함께 사용하였다. 모형1은 ILI 자료만 사용하였으며, 모형 2와 3은 모형1에 구글과 네이버의 검색자료를 각각 추가하였다. 모형4는 모형 2와 3의 공통 검색어를 모형1에 추가하였다. 모형 훈련기간 동안 모든 예측모형들이 95%($R^2$) 이상의 높은 적합도를 보였으며, 예측기간 1과 2에서 모형1이 가장 우수한 예측력(99.98%, 96.94%)을 보였다. 모형 3(a)와 4(b, c)는 전체 예측기간에서 90% 이상의 안정적인 예측력을 보였지만, 모형1의 성능에는 미치지 못하였다. 본 연구에서 정확하고 안정적인 예측력을 보인 모형들은 성능개선에 관한 보완적 연구와 더불어 국내 인플루엔자 유행 조기경보시스템에 활용 가능하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-9
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• 2006

동계기온의 지속적인 상승에도 불구하고 낙엽과수의 동해발생빈도는 줄지 않고 있지만, 동해 경감을 위해 필수적인 사전경보시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 급격한 기후변화에 적응하지 못하는 기존의 '최저기온 의존 동해경보시스템'을 보완하기 위해 생물계절이론에 근거한 휴면심도를 동해위험도 판정의 추가기준으로 제시한다. 평년 기온자료와 생물계절모형에 근거한 휴면심도의 경시변화양상은 낙엽과수의 교과서적인 내동성 변화추세와 일치하였다. 개별 연도의 기온자료에 의해 추정된 휴면심도는 연차 변이가 현저하였으며 동일 연도 내 지역간 변이도 확인할 수 있었다. 전북 김제시 백구면 Campbell Early 주산지 10개 포도원을 대상으로 소기후모형과 인근 기상관서 기후자료에 의해 연도별 최저기온을 복원하고, 최저기온 발생일의 휴면심도를 생물계절모형으로 추정하였으며, 동해정도를 조사하였다. 최저기온휴면심도 피해율 사이의 관계를 분석하여 동해위험도 판정식을 작성하고, 이를 근거로 경북 영천, 충북 옥천, 충남 아산, 경기 화성 등 4개 포도 주산지 시군에 대해 1971-2000 평년의 동해위험지도를 30 m 공간해상도로 제작하였다. 화성지역의 경우 1996년의 동해사례에 의해 동해위험지도의 신뢰성을 부분적으로 검증할 수 있었다. 월동기간 중 실측기온자료에 의해 임의날짜의 휴면심도를 추정하고, 기상청 예보기온을 소기후모형에 의해 30m해상도의 국지기온 예상분포도로 변환한 다음, 내일 아침의 동해가능성을 동해위험도 판정식에 의해 판정할 수 있는 실시간 동해경보시스템을 설계하였다. 이 시스템의 실제 운영을 위해 필요한 프로그램을 작성하고 하드웨어를 갖추어 기상청 국가농업기상센터에 이전, 설치하였다. 산출되는 최저기온 및 동해위험정보는 표준지리정보로 가공되어 기상청 농업 기상정보서비스를 통해 시범적으로 제공될 예정이다.되지 않았으며 상처에 의하여서도 전혀 반응을 하지 않았다. 고에서는 이와 같은 비상통신과 관련하여 수행하고 있는 국외 비상통신 관련표준화 현황 및 해외 주요국가 별 구축 동향에 대해서 기술한다.급식성과는 급식경험 기간과 음(-)의 상관관계를, 아침식사횟수와는 양(+)의 상관관계를 보였으며, 서비스 품질의 특성 영역은 각 영역들에 대한 급식성과 점수가 높을수록 다른 영역의 급식성과 점수가 높은 유의적인(p <0.01) 양(+)의 상관관계를 보였다. 이상의 결과를 살펴볼 때, 균형된 영양공급이 다른 어느 시기보다 더 중요한 우리의 청소년들의 학교급식에 대한 만족도를 높이기 위해서 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 먼저, 학교급식에 대한 식단 작성 시 학생들이 학교에서 제공되기 원하는 식단에 대한 의견을 받고 그 의견에 대한 결과를 게시하여 학생들이 제공되기 원하는 식단을 급식 시 제공하여 학생들이 식단선택에 동참할 수 있는 기회를 주는 것이 바람직하겠다. 또한 영양사는 학급의 반대표와의 정기적인 모임을 가짐으로서 학생들의 불만사항 및 개선 요구사항에대해 서로 의견을 교환하여 설문지조사가 아닌 직접적인 대화를 하여 문제점을 파악하고자 하는 적극적인 자세가 필요하겠다. 특히 아침식사의 결식 빈도가 높았고 이는 급식성과에 부정적인 영향을 줄 뿐 아니라 학교에서 제공하는 음식의 섭취정도에도 영향을 주고 있으므로 학생들에게 학부모와 전담교사 및 학교영양사는 학생들에게 이상적인 아침식사에 대한 교육은 물론이고 아침식사를 실천할 수 있도록 다양한 방안에 대해 함께 연구해야 하겠다. 정부차원에서 학교급식에 아침식사 프로그램을 도입할 수 있는 방안을 연구하고, 아침을 결식하는 학생이 학교에서 수업시작 하기 전에 간단한 식사를 할 수 있는 정책 도입이 필요하다acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은

• 대한지리학회지
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• 제47권5호
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• pp.677-699
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• 2012

기후변화가 가져올 벡터매개 질병(vector-borne diseases or VBDs)의 증가는 인구 집단의 건강에 대한 중요한 위협 요인이며, 앞으로 국제사회가 심각하게 대처해야 할 공중보건 문제로 부각되고 있다. 지구온난화로 대표되는 광범위한 기후변화로 한반도 기후 특성이 아열대화 되어가는 가운데, 토지이용, 인구분포, 생태환경 변화에 따른 영향으로 각종 질병의 발생과 확산 가능성이 유례없이 높아지고 있다. 특히, 모기, 진드기와 같은 매개체에 의해 전염되는 벡터매개 질병은 최근 20년 동안 이들 매개 곤충의 서식범위가 확대되어 질병 발생 빈도가 현격하게 증가했다. 보건지리학은 국지적인 환경과 보건 자료뿐 아니라 보다 광역적인 자료들을 통합하여 처리, 분석하고, 공간 및 비공간 자료간의 연관성 또는 상호관계를 파악하여 궁극적으로 질병의 시공간적 변화를 탐구하는 것에 초점을 두고 발전되어 왔다. 인문 및 자연환경 요인들을 GIS를 통해 다면적으로 분석하여, 개인의 건강관련 지표들과의 상관성을 기술하고 분석하는 공간역학(spatial epidemiology)은 보건지리학의 새로운 영역으로, 공간과학, 환경과학, 그리고 역학을 세 가지 주요 축으로 하여 급속히 성장하고 있다. 향후 보건지리학이 기여할 수 있는 주요 연구영역 중 하나로는, 보건 연구에서 주요 수단으로 사용되고 있는 보건 감시체계에 지리정보시스템을 기반으로 한 모니터링 시스템을 도입하는 것을 들 수 있다. 특히, 실시간 모니터링 방법론, 조기발생 감식 시스템의 구축, 그리고 관련 요인들의 공간변이를 예측하는 연구 등은 벡터매개 질병의 역학을 이해하는 데 필수적인 주요 연구 과제들이 될 것이다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.78-86
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• 2017

일본은 과거 2차 세계대전과 러시아와 북방4개 도서 영토분쟁, 중국과 센카쿠 열도 및 태평양 진출정책 등으로 인한 갈등문제로 주변 국가 무기체계에 대한 정보획득에 지속적인 관심을 갖고 정보자산 확충에 많은 투자를 해왔으며 1998년에 북한의 대포동 미사일 발사 계기로 고주파수대역을 활용한 탄도미사일 탐지 및 요격을 위한 정책수립, 탐지체계 개발, 요격무기체계 도입에 많은 예산을 사용해왔다. 1950~1960년대 미군에서 설치, 운용하던 SIGINT장비를 미국으로부터 이전받아 기술분석 후 성능이 우수한 SIGINT장비를 제작, 일본 전역 19개소에 설치하였고, 첨단 조기경보 레이더도 국내업체에서 제작, 28개소에 설치하여 일본영역으로 침입하는 항공기와 고속으로 비행하는 탄도미사일을 감시하고 있다. 해상도가 우수한 광학 및 SAR위성 6기의 위성정찰체계와 탄도미사일 탐지능력이 탁월한 이지스함 6척을 해상에 배치하여 미사일 발사 준비 활동과 엔진실험, 미사일 발사 순간을 언제든지 탐지가 가능하며 또한 미국과의 긴밀한 공조로 우주적외선 감시망인 SBIRS망에 접근하여 주변국의 탄도미사일 발사를 조기에 탐지가 가능하다. 향후에도 동북 동남아시아에서 미군에 대한 일본의 역할이 증가되기 때문에 일본의 미사일의 탐지능력은 더욱 확장되리라 예상된다.

• 환경생물
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• 제34권2호
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• pp.124-131
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• 2016

Euglena agilis의 운동성 반응을 자동으로 측정하는 장치인 E. agilis 시스템 (E-Tox)을 이용하여 8종의 중금속 (Ag, Cd, Cr(VI), Cu, Hg, Ni, Pb, Zn)에 대한 독성시험을 실시하였다. E. agilis 운동성 시험 (biomonitoring test)으로부터 도출된 $EC_{50}$과 문헌상의 자료 조사로 얻은 기존 생태독성 시험 생물 종들(D. magna, V. fischeri, 그리고 E. gracilis)의 $EC_{50}$을 비교하여 시험물질에 대한 E. agilis의 독성 민감도를 평가하였다. 또한 축산폐수 방류수, 도금폐수 방류수, 도금폐수 1차 처리 시료에 대해 D. magna 급성 독성시험과 E. agilis 운동성 반응 시험을 수행 후 TU를 비교하여 E. agilis 운동성 시험의 현장 적용 가능성을 평가하였다. E. agilis는 시험 중금속에 대해 D. magna보다 독성민감도가 전반적으로 낮았으나 V. fischeri 또는 E. gracilis와 유사하거나 좀 더 민감하였다. E. agilis는 D. magna test로 유독성으로 판명된 도금폐수 1차 처리수에 대해 신속한 독성반응을 나타내었다. E-Tox 시스템은 기존의 생태독성시험장비에 비해 빠르고 작동이 간편한 자동화 기기라는 장점이 있다. 본 연구의 결과 E-Tox 시스템을 이용한 E. agilis 운동성 시험은 향후 독성폐수에 대한 조기경보를 위한 생태독성시험법으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권12호
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• pp.1187-1198
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• 2014

서북태평양에서 발생하는 태풍은 돌풍 및 강우를 동반하여 한반도뿐만 아니라 동아시아에 상당한 인적 및 물질피해를 야기함에 따라 이에 대한 수방대책 및 치수정책 수립이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 태풍의 경로 및 규모를 고려한 태풍강우량 추출기법을 제안하고 과거 태풍 감시구역을 이용한 태풍강우 추출기법과 비교하여 적용성을 검토하였다. 태풍규모를 결정하기 위해 본 연구에서는 평균 태풍강우량을 산정하였으며, 산정결과 태풍 규모가 반경 700 km일때 평균 태풍강우량이 최대로 나타났다. 또한, 본 연구에서 제안하는 태풍의 경로 및 규모를 이용한 태풍강우량 추출기법은 과거 태풍 감시구역을 이용한 강우량 추출기법의 한계를 보완할 수 있을 것으로 판단되며, 유역별, 행정구역별로 태풍이 야기한 직접적인 강우를 추출할 수 있으며 주관적인 판단에 의해 발생할 수 있는 태풍강우의 과대 및 과소평가의 위험성을 최소화 할 수 있다. 본 연구의 결과는 향후 태풍과 집중호우의 특성분석과 기상인자를 활용한 강우예측, 수공구조물 설계, 산사태, 토석류에 대한 사전 대비책 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제84권2호
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• pp.125-133
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• 2021

Background: The coronavirus disease (COVID-19) can manifest in a range of symptoms, including both asymptomatic systems which appear nearly non-existent to the patient, all the way to the development of acute respiratory distress syndrome (ARDS). Specifically, COVID-19-associated pneumonia develops into ARDS due to the rapid progression of hypoxia, and although arterial blood gas analysis can assist in halting this deterioration, the current environment provided by the COVID-19 pandemic, which has led to an overall lack of medical resources or equipment, has made it difficult to administer such tests in a widespread manner. As a result, this study was conducted in order to determine whether the levels of oxygen saturation (SpO₂) and the fraction of inhaled oxygen (FiO₂) (SF ratio) can also serve as predictors of ARDS and the patient's risk of mortality. Methods: This was a retrospective cohort study conducted from February 2020 to Mary 2020, with the study's subjects consisting of COVID-19 pneumonia patients who had reached a state of deterioration that required the use of oxygen therapy. Of the 100 COVID-19 pneumonia cases, we compared 59 pneumonia patients who required oxygen therapy, divided into ARDS and non-ARDS pneumonia patients who required oxygen, and then investigated the different factors which affected their mortality. Results: At the time of admission, the ratios of SpO₂, FiO₂, and SF for the ARDS group differed significantly from those of the non-ARDS pneumonia support group who required oxygen (p<0.001). With respect to the predicting of the occurrence of ARDS, the SF ratio on admission and the SF ratio at exacerbation had an area under the curve which measured to be around 85.7% and 88.8% (p<0.001). Multivariate Cox regression analysis identified that the SF ratio at exacerbation (hazard ratio [HR], 0.916; 95% confidence interval [CI], 0.846-0.991; p=0.029) and National Early Warning Score (NEWS) (HR, 1.277; 95% CI, 1.010-1.615; p=0.041) were significant predictors of mortality. Conclusion: The SF ratio on admission and the SF ratio at exacerbation were strong predictors of the occurrence of ARDS, and the SF ratio at exacerbation and NEWS held a significant effect on mortality.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.17-27
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• 2021

유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m³/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m³/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.27-36
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• 2023

최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.