• 대한토목학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.73-80
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• 2018

고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.40-48
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• 2017

RC 무량판 구조는 강도 뿐만 아니라 사용성 조건에 지배받을 수 있으며, 시공 과정 및 이에 따른 동바리로 연결된 슬래브들 간의 중력하중의 분포가 무량판의 장단기 거동에 영향을 주는 중요한 요소로 작용할 수 있다. 조기재령 슬래브에 과하중이 작용하여 균열이 발생하는 경우 시공 과정에서 무량판 구조의 처짐이 크게 증가할 수 있으므로, 동바리 재설치를 통해 다층지지 슬래브에서 하중의 수직 분포를 조절하는 것은 처짐을 감소시키는 데 도움이 될 수 있다. 이 연구에서는 무령판 구조의 장단기 처짐에 대한 동바리 재설치 작업의 영향을 분석한다. 다양한 동바리 재설치 조건과 슬래브 설계 및 시공 조건에 따른 슬래브 시공하중이 간편법에 의하여 정의되고, 시공 과정과 콘크리트의 균열 및 장기 효과를 고려한 슬래브 처짐 실용해석법을 통해 장단기 처짐이 산정된다. 변수연구를 통하여 동바리 재설치 작업의 슬래브 처짐 저감효과를 검증하며, 슬래브 처짐을 위한 동바리 시공과 슬래브 설계 및 시공에 대한 최적 조건을 분석한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.337-347
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• 2019

본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.109-117
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• 2022

기존 화석 연료의 고갈 및 환경오염의 문제와 대용량 발전을 위하여 해양환경 및 자원을 이용한 친환경에너지 발전에 대한 연구 및 개발이 증가하고 있으며, 이 중 높은 발전 효율을 가진 해상태양광 발전에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 환경하중이 비교적 약한 내수조건과 달리, 환경하중이 강한 해양에서의 태양광 발전을 위해서는 더 강한 강성의 구조재를 사용해야 한다. 하지만, 구조재의 생산 가능성, 무게를 포함한 구조물 특성 및 경제적 효율성 등의 제약조건이 발생할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 부유식 방파제를 설치함으로써 태양광구조물에 작용하는 파랑하중을 감소시켜 구조재의 강성 강화를 최소화하고자 하였다. 부유식 방파제의 크기 및 구조물로부터의 거리를 변화하여 이에 따른 파랑하중 및 구조재 응력의 감소 정도를 확인하였다. 다수 부력체의 상호간섭을 고려한 파랑하중의 경우, 고차경계요소법(Higher-Order Boundary Element Emthod)을 이용해 산정하였으며, 구조재에 작용하는 응력은 유한요소법(Finite Element Method)을 통해 평가하였다. 각 조건에서의 최대응력을 분석 및 비교함으로써 해상태양광 발전 시스템에 대한 부유식 방파제의 영향을 확인하였으며, 부유식 방파제의 크기가 파랑하중 및 구조재 응력 감소에 큰 영향을 미침을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.603-612
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• 2022

본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제26권2호
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• pp.104-116
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• 2022

The purpose of this study is to systematically determine an optimal percentile cut-off in histogram analysis for calculating the mean parameters obtained from a non-Gaussian continuous-time random-walk (CTRW) diffusion model for differentiating individual glioma grades. This retrospective study included 90 patients with histopathologically proven gliomas (42 grade II, 19 grade III, and 29 grade IV). We performed diffusion-weighted imaging using 17 b-values (0-4000 s/mm²) at 3T, and analyzed the images with the CTRW model to produce an anomalous diffusion coefficient (D_m) along with temporal (𝛼) and spatial (𝛽) diffusion heterogeneity parameters. Given the tumor ROIs, we created a histogram of each parameter; computed the P-values (using a Student's t-test) for the statistical differences in the mean D_m, 𝛼, or 𝛽 for differentiating grade II vs. grade III gliomas and grade III vs. grade IV gliomas at different percentiles (1% to 100%); and selected the highest percentile with P < 0.05 as the optimal percentile. We used the mean parameter values calculated from the optimal percentile cut-offs to do a receiver operating characteristic (ROC) analysis based on individual parameters or their combinations. We compared the results with those obtained by averaging data over the entire region of interest (i.e., 100th percentile). We found the optimal percentiles for D_m, 𝛼, and 𝛽 to be 68%, 75%, and 100% for differentiating grade II vs. III and 58%, 19%, and 100% for differentiating grade III vs. IV gliomas, respectively. The optimal percentile cut-offs outperformed the entire-ROI-based analysis in sensitivity (0.761 vs. 0.690), specificity (0.578 vs. 0.526), accuracy (0.704 vs. 0.639), and AUC (0.671 vs. 0.599) for grade II vs. III differentiations and in sensitivity (0.789 vs. 0.578) and AUC (0.637 vs. 0.620) for grade III vs. IV differentiations, respectively. Percentile-based histogram analysis, coupled with the multi-parametric approach enabled by the CTRW diffusion model using high b-values, can improve glioma grading.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제13권3호
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• pp.101-122
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• 1997

Spiting reinforcement system은 매회의 터널굴진작업 이전에 막장면 주위를 따라 방사방향 및 굴진방향으로 선지반보강을 목적으로 천공을 실시하고, spite을 설치한 후 시멘트 그라우팅을 시행하여, 원지반 자체의 전단강도 증대를 통한 무지보 자립시간의 향상과 터널 주변지반의 변위 억제 및 지속적인 아칭작용 등을 유도하여 터널자체의 장기적인 안정화 및 지표면 침하억제 등을 도모하는 공법이다. 이와같은 선지반보강 개념의 spiting reinforcement system은 미국등지에서 주로 약한 암반 터널의 장기적인 안정화를 위해 사용되어져 왔으나, 최근의 연구에서는 연약한 토사지반 터널로까지 그 적용성이 점차 확대되는 경향을 보이고 있다. 본 연구의 주된 목적은, spiting reinforcement system을 적용한 약한암반 및 토사지반 터널에 대한 3차원 안정해석체계의 정립이다. 이를 위해 본 논문에서는 일차적으로, 예상파괴면의 형상이 지표면까지 확장되는 얕은 spire-reinforced터널의 경우에 한해, 터널굴착에 따른 막장주변의 3차원적 파괴거동등을 3n FEM 해석을 통해 분석하여 종.횡방향 파괴면등 예상 파괴흙쐐기의 형상을 가정한 다음, 한계평형이론에 근거한 3차원 안경해석체계를 정립하여 터널 막장면에 대란 전체 예상안전율 평가방법을 제시하였고, 이 결과를 기존의 2차원적 해석결과와 서로 비교.분석하였다. 또한 얕은 spilefeinforced 터널과 깊은 spile-reinforced 터널을 구분하기 위한 규준 의 제시가 본 연구를 통해 아울러 이루어졌으며, 본 연구에서 제시한 이와같은 규준에 대한 적합성 확인을 위해 3D FEM 해석결과와 서로 비교가 이루어 졌다. 이외에도 제시된 규준 및 3차원 안정 해석법을 토대로, 설계에 관련된 여러 변수들이 본 spiting reinforcement system이 적용 된 얕은 터널에 미치는 영향등에 대해서도 분석이 이루어졌다. 얻어졌다. 또한 3wt%의 0.76B $i_{2}$ $O_{3}$-0.24NiO가 첨가된 경우 소결온도는 20$0^{\circ}C$ 저하되었고, 비유전율 ($\varepsilon$$_{r}$)과 공진주파수의 온도계수 ($\tau$$_{f}$)는 변하기 않았으나, Qㆍ $f_{0}$값이 38,000에서 25,000으로 저하되었다. 25,000으로 저하되었다.되었다.되었다.되었다.권자와 귀화 시민권자의 구분없이 하나의 집단으로 간주하고 분석해 왔던 것을 볼 때, 앞으로의 연구는 이론적으로나 방법론적으로 시민권의 유무가 주거형태에 끼치는 영향도 함께 고려해야 할 것이다.에 나타난 인도의 영향은 여성복식과 남성복식에 있어서 서로 유사점과 차이점이 보이는데, 인도의 영향이 여성복식에 있어서 그 빈도가 더 높고, 종류가 더 다양함을 볼 수 있다. 여성복식에 있어서는 12가지의 다양한 인도복식스타일이 나타났으며, 그중 가장 많이 보이는 스타일은 Indian Shirt/Blouse/Smock/ Dress이며, 그 뒤를 이어 Madras, Indian lowery등을 볼 수 있다. 남성복식애 나타난 7가지의 스타일 중에는 Madras가 가장 빈도가 높으며 그외의 스타일들은 그 빈도가 매우 낮음을 볼 수 있다. 인도의 영향의 정도 (Attribution Categories) 있어서는 여성과 남성복식 모두에 있어서 인도에서 직접 수입된(originated) item이 각각 전체의 90%와 81%를 차지하여, 인도복식의 영향은 받았으나 미국내에서 제작된(attributed and connotated) item 보다 휠씬 더 많은 수를 보였다. 인도복식스타일이 가장 많이 보여지는 시기(Peak period)는 여성과 남성복식에 있어 모두 1968년에서 1971년 사이로 공통점을 보였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제9권1호
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• pp.30-35
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• 2005

목적 : 본 논문은 뇌 기능 자기공명영상(Brain Functional Magnetic Resonance Imaging: Brain fMRI)을 이용하여 짠 맛 자극에 대한 인지활동으로 뇌 신경세포의 활성화에 따른 국소 대사 및 혈류역학적 변화가 일어나는 뇌 영역을 분석 및 가시화함으로써 맛에 대한 뇌 활성화 부위의 기초자료를 마련하고자 하였다. 대상 및 방법 : 건강한 비흡연 남자 12명을 대상으로 1.5T MRI 장치에서 혈액산소수준의존(Blood Oxygen Level Dependent, 이하 BOLD) 방법을 이용한 fMRI 실험을 수행하여 인간의 미각 중 짠맛에 대한 반응을 관찰하였다. 잔 맛의 자극은 $3\%$ 농도의 소금물(NaCl)을 미각 자극기를 이용하여 혀 전체에 자극을 주었다. 미각 자극기인 Auto Syringe Pump는 일정한 자극을 반복적으로 가할 수 있도록 마이크로프로세서를 이용하여 연구실에서 자체 제작되었다. 자극의 패러다임은 5회의 휴식기간과 4회의 자극기간으로 구성되었으며, 자극기간은 15초씩 진행되고 휴식기간은 30초로 하여 각 slice당 42 영상을 연속적으로 획득하였다. 자극에 대해 얻은 fMRI 영상은 SPM99'(Statistical Parametric Mapping, UCL)를 이용하여 분석하였다. 활성화 영상은 EPI 영상과 동일한 부위의 T1 강조영상에 registration 기법을 이용하여 overlapping시켜 활성화 부위의 해부학적 판별을 용이하도록 하였다. 결과 : 농도 $3\%$ 소금물의 짠맛 자극에 대해서 insula, amygdala, frontal opercular taste cortex (OFC), orbitofrontal cortex 영역에서 활성화 영역을 fMRI로 확인하였으며, dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) 영역에서도 유효한 신호를 관찰하였다. 결론 : 본 연구의 결과는 미각의 주요 신경이 뇌의 insula, OFC 그리고 DLPFC 영역에 주로 분포한다는 기존의 결과와 잘 일치하고 있다. 마이크로 프로세서로 동작하는 자동펌프를 미각 자극기로 사용함으로써 미각자극에 대한 뇌의 활성화 영역을 안정되게 관찰할 수 있었다. 본 연구의 결과는 fMRI를 이용한 고차원적 미각작용 과정 연구에 튼튼한 밑거름이 될 것으로 생각된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제27권3호
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• pp.31-41
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• 2004

남,여 ADHD환자별 뇌혈류 상태를 비교분석하기 위하여 SPECT 영상을 획득하고, 유의수준에 따른 클러스터(cluster)의 분포변화와 혈류량 증가율과 감소율의 변화를 조사하였다. 남자 어린이 ADHD환자군 51명과 정상군 8명, 여자 어린이 ADHD환자군 13명과 정상군 4명에 대하여. Multi SPECT3 camera를 이용하여 $^{99m}Tc-ECD$를 정맥 주사후 30분에 영상을 획득하고, 뇌혈류 상태를 통계적 파라미터 지도작성법(SPM)으로 분석하였다. 정상 어린이군에 대한 남,여 환자군의 뇌혈류 증가와 감소부위의 분포를 통계적 유의수준 P<0.001부터 P<0.05 범위에서 나타내었다. 남자 어린이 ADHD환자군에서 유의수준 P<0.02에서부터 P<0.05까지 대상회전(post. cingurate gyrus)에서만 혈류가 증가되었다. 증가율의 변화는 유의수준에 영향을 받지 않았으며, 정상군보다 환자군은 평균 15.84%가 증가되었다. 여자의 경우, P<0.003에서 소뇌후엽 중앙상부, P<0.005에서 소뇌 중앙후엽과 좌측 대뇌변연엽(limbic lobe)에서 혈류증가 클러스터가 나타났다. P<0.009에서 P<0.01까지는 좌측대뇌 측두엽에서, P<0.02에서는 우측 대뇌측두엽과 좌측 대뇌 두정엽에서 혈류증가 클러스터가 나타났으며, 각 클러스터에서 평균 $24.68{\sim}31.25%$의 혈류증가율을 나타내었다. 남자 ADHD 질환군의 혈류 감소는 P<0.004에서 좌측의 대뇌 도이랑(Insula gyrus), P<0.005에서는 우측 대뇌 측두엽, P<0.007에서는 우측대뇌 전두엽, P<0.009에서 P<0.01까지는 좌측 대뇌전두엽 그리고 P<0.02에서는 대뇌전두엽 중앙이랑에서 혈류감소 클러스터가 나타났다. 혈류 감소율은 유의 수준에 의해 영향을 받지 않았으며 평균 $15.21{\sim}16.64%$의 감소율을 나타내었다. 여자어린이 ADHD환자에서는 P<0.001에서 좌측 대뇌렌즈핵(lentiform nucleus)에서만 감소되었으며, P<0.003에서는 좌우 대뇌렌즈핵에서 모두 감소되었고 P<0.005에서 P<0.01까지는 좌우의 렌즈핵 외 좌측 대뇌 측두엽이랑등 3개의 감소 클러스터가 나타났다. P<0.03에서는 좌측 대뇌두정엽과 전두엽에서 감소되었고, 평균 $30.57{\sim}30.84%$의 혈류감소율을 나타내었다. 혈류감소율은 유의수준의 변화에 영향을 받지 않았다. ADHD환자의 뇌혈류증가, 감소율이 남자보다 여자환자에서 2배 정도가 많았고, 혈류 증가와 감소클러스터분포의 차이가 있는 것으로 나타나, ADHD환자의 분석은 남, 여별로 구분하여야 할 필요가 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.