• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.105-114
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• 2022

본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.

• 한국지형학회지
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• 제27권3호
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• pp.87-103
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• 2020

The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.

• 농약과학회지
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• 제17권3호
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• pp.162-167
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• 2013

GC-NPD를 이용하여 pencycuron의 다종농약다성분 분석법을 확립하고자 본 연구를 수행하였다. 제시된 분석법의 검증을 위해 예비 실험을 거쳐 농약이 검출되지 않은 상추, 시금치, 엇갈이배추, 근대, 아욱, 배추를 대상으로 실험하였다. Pencycuron 표준용액을 0.02-2 mg/kg의 농도로 희석하여 분석한 검량선의 직선성($r^2$ = 0.9999)은 우수하였다. 검출한계는 0.005 mg/kg이고 정량한계는 0.02 mg/kg이며 회수율은 79.6-112.1%, 분석오차는 최대 4.9%미만으로 잔류농약 분석법에서 허용되는 회수율 기준 70-120% 범위와 분석오차 20% 이하의 기준에 적합하였다. 정밀도는 intra-day test에서 1.6-3.0%, inter-day test에서 5.3-11.5%를 나타내어 다종농약다성분 분석법을 통해 pencycuron의 직선성, 검출한계, 정량한계, 회수율과 정밀도를 검증하고 정확성을 증명하였다. 오랜 시간이 걸려 추출, 정제, 유도체화 과정을 거치는 분석법보다 빠르고 간편한 실험법인 다종농약다성분 분석법이 pencycuron의 분석시에 유용한 분석법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제29권4호
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• pp.285-291
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• 2014

농산물 중에 있는 제초제 saflufenacil의 잔류량을 검사하기 위해 HPLC-UVD와 LC-MS를 이용한 정확하고 감도가 좋은 분석방법을 개발하였다. Saflufenacil 잔류물은 acetone 추출, dichloromethane을 이용한 액-액 분배, silica와 carbon 카트리지 정제를 거쳐 기기분석을 수행하였다. 검량선 작성을 위해 $0.1{\sim}5.0{\mu}gmL^{-1}$ 범위로 표준품을 만들어 실험한 결과 상관계수($r^2$)는 0.999로 높은 직선성을 보였다. $0.02{\sim}0.5mgkg^{-1}$ 처리수준으로 회수율을 실험한 결과는 80.5~110.2% 이었으며, 상대표준편차는 10% 미만이었다. 분석방법의 검출한계와 정량한계는 각각 0.005와 $0.02mgL^{-1}$ 이었다. 확립된 시험법으로 본청, 부산지방식품의 약품안전청과 경인지방식품의약품안전청에서 실험실간 검증을 실시한 결과 만족스런 결과를 얻었다. 이러한 결과들을 통해 확립된 시험법은 농산물 중 saflufenacil의 잔류량 분석에 적합함을 확인할 수 있었다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제27권3호
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• pp.271-276
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• 2012

건강기능식품 중 알로에 베라 겔 제품의 기능성분(지표성분)은 총 다당체로 설정되어 있으며 식품공전 시험법은 페놀황산법에 의하여 총 다당체 함량을 측정하도록 되어 있다. 본 연구에서는 페놀황산 반응에 의한 총 다당체 분석의 분석편차 발생의 주요인으로 파악된 투석단계에 대하여 세부 분석조건(투석막의 너비, 투석외액의 부피와 교체시간, 투석 후 정용여부, 페놀황산 반응시간)에 대한 최적 조건을 설정하였고 이를 토대로 표준화된 시험법을 마련하여 실험자, 실험실의 주관적 설정에 의한 편차발생을 최소화하고자 하였다. 표준화 된 시험법의 검증을 위해 알로에 베라 겔 원료성 분말 및 제품에 대하여 일내(2.56% 이하), 일간(4.85% 이하) 정밀성과 실험실간(5.50% 이하), 실험자간(6.64% 이하) 정밀성을 확인한 결과, 비교적 높은 정밀성을 확보할 수 있었다. 알로에 겔 유통제품에 대한 정밀성에서도 비교적 신뢰할 수 있는 수준(7.08% 이하)의 결과를 확인하였다. 최적화한 표준 시험법에 따른 총 다당체 분석은 알로에 겔 제품 검사의 정밀성을 확보할 수 있을 것으로 평가되었다.

• 대기
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• 제25권4호
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• pp.669-683
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• 2015

In this study, we investigated the prediction skills of four multiple linear regression methods for monthly air temperature over South Korea. We used simulation results from four regional climate models (RegCM4, SNURCM, WRF, and YSURSM) driven by two boundary conditions (NCEP/DOE Reanalysis 2 and ERA-Interim). We selected 15 years (1989~2003) as the training period and the last 5 years (2004~2008) as validation period. The four regression methods used in this study are as follows: 1) Homogeneous Multiple linear Regression (HMR), 2) Homogeneous Multiple linear Regression constraining the regression coefficients to be nonnegative (HMR+), 3) non-homogeneous multiple linear regression (EMOS; Ensemble Model Output Statistics), 4) EMOS with positive coefficients (EMOS+). It is same method as the third method except for constraining the coefficients to be nonnegative. The four regression methods showed similar prediction skills for the monthly air temperature over South Korea. However, the prediction skills of regression methods which don't constrain regression coefficients to be nonnegative are clearly impacted by the existence of outliers. Among the four multiple linear regression methods, HMR+ and EMOS+ methods showed the best skill during the validation period. HMR+ and EMOS+ methods showed a very similar performance in terms of the MAE and RMSE. Therefore, we recommend the HMR+ as the best method because of ease of development and applications.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.514-522
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• 2003

본 논문에서는 다수의 특징과 이진 분류 트리를 이용하여 장면 전환점(shot change)을 검출하는 향상된 방식을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 본 논문에서는 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 다수의 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 그리고 장면 전환점의 분류를 위해서는 이진 분류 트리(binary classification tree)를 이용한다. 이 분류 결과에 따라 장면 전환점 검출에 사용될 중요한 특징들을 선별하고, 각 특징들의 최적 임계값을 구한다. 또한, 분류 성능을 확인하기 위해 교차검증(cross-validation)과 드롭 케이스(drop-case)를 수행하였다. 실험 결과, 제안된 기법이 단일 특징들만을 사용한 기존의 방법들 보다 El(Evaluated Index, 성능평가지수)에서 평균 2%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.101-107
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• 2022

모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.

• 분석과학
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• 제22권4호
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• pp.326-335
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• 2009

계란 중에 잔류하는 6 종의 글루코코티코이드 약물을 극미량으로 분석하는 방법이 개발되었다. 동시분석을 위한 시료 추출방법과 정제방법을 확립하였으며 액체 크로마토그래프와 질량분석기의 최적화 조건을 확립하였으며, 글루코코티코이드를 분석하기 위해서는 5 g의 계란에 초산 완충용액을 사용하여 시료의 pH를 5.2로 조절한 후 효소 가수분해를 위해 Helilx pomatia를 사용하였다. 혼합물을 원심분리하여 20 mL n-헥산으로 두 번 추출하였다. 다시 HLB 카트리지에서 메탄올에 의한 추출이 이루어진 후 연속해서 실리카 카트리지에서 메탄올/에틸아세테이트를 사용하여 정제하였다. 분석물질은 역상 HPLC/ESI-MS/MS로 분석하였으며 ESI는 음이온 모드를 사용하였다. 검정곡선의 상관계수는 0.99 이상을 나타내었고 검출한계는 $0.09-0.17{\mu}g/kg$ 이었으며 회수율은 55.7-69.8%이었다. 바탕 계란 중에서 실험된 유효성 검증방법에 근거하여 확립된 분석법은 계란 중 글루코코티코이드를 수 ${\mu}g/kg$ 농도까지 검출하는데 사용될 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권12호
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• pp.1260-1268
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• 2022

Objective: To propose standardized MRI-proton density fat fraction (PDFF) cutoff values for diagnosing hepatic steatosis, evaluated using contemporary PDFF measuring methods in a large population of healthy adults, using histologic fat fraction (HFF) as the reference standard. Materials and Methods: A retrospective search of electronic medical records between 2015 and 2018 identified 1063 adult donor candidates for liver transplantation who had undergone liver MRI and liver biopsy within a 7-day interval. Patients with a history of liver disease or significant alcohol consumption were excluded. Chemical shift imaging-based MRI (CS-MRI) PDFF and high-speed T2-corrected multi-echo MR spectroscopy (HISTO-MRS) PDFF data were obtained. By temporal splitting, the total population was divided into development and validation sets. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was performed to evaluate the diagnostic performance of the MRI-PDFF method. Two cutoff values with sensitivity > 90% and specificity > 90% were selected to rule-out and rule-in, respectively, hepatic steatosis with reference to HFF ≥ 5% in the development set. The diagnostic performance was assessed using the validation set. Results: Of 921 final participants (624 male; mean age ± standard deviation, 31.5 ± 9.0 years), the development and validation sets comprised 497 and 424 patients, respectively. In the development set, the areas under the ROC curve for diagnosing hepatic steatosis were 0.920 for CS-MRI-PDFF and 0.915 for HISTO-MRS-PDFF. For ruling-out hepatic steatosis, the CS-MRI-PDFF cutoff was 2.3% (sensitivity, 92.4%; specificity, 63.0%) and the HISTO-MRI-PDFF cutoff was 2.6% (sensitivity, 88.8%; specificity, 70.1%). For ruling-in hepatic steatosis, the CS-MRI-PDFF cutoff was 3.5% (sensitivity, 73.5%; specificity, 88.6%) and the HISTO-MRI-PDFF cutoff was 4.0% (sensitivity, 74.7%; specificity, 90.6%). Conclusion: In a large population of healthy adults, our study suggests diagnostic thresholds for ruling-out and ruling-in hepatic steatosis defined as HFF ≥ 5% by contemporary PDFF measurement methods.