• 재활복지공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.207-214
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• 2016

본 연구의 목적은 무릎 신전 제한형 보조기 착용 후 보행시 하지 내 협응에 미치는 영향을 평가하는 하는 것이다. 본 연구에는 7명의 건강한 성인 남성($32.3{\pm}2.7$ 세, $175.2{\pm}3.8cm$, $76.2{\pm}8.7kg$)이 참여하였다. 이들은 무릎보조기를 착용하거나 착용하지 않고 10m의 평지를 보행하였다. 이때 시공간적 파라미터, 하지의 각도, 하지 내 연속상대 위상(CRP)를 측정 및 계산하였다. 그 결과 시공간적 요인은 차이가 없었다 (all p > 0.05). 무릎보조기 착용 시 엉덩관절의 가동범위 및 각도 변화는 없었으나, 무릎관절의 가동범위는 감소하였으며 ($65.5{\pm}3.75^{\circ}$ vs. $60.5{\pm}3.5^{\circ}$, p < 0.05), 최대 굴곡 역시 감소하였다 (입각기: $31.9{\pm}4.6$ vs. $25.6{\pm}5.5$, 유각기: $76.7{\pm}3.1$ vs. $68.9{\pm}3.4$, all p < 0.05). 발목관절의 가동범위는 변화가 없었으나, 최대 배측굴곡 ($22.4{\pm}2.6$ vs. $19.2{\pm}2.1$, p< 0.05)은 감소하였으며, 최대 족저굴곡이 증가하였다 ($9.5{\pm}3.0$ vs. $15.7{\pm}2.2$, p<0.05). 대부분의 CRP는 차이가 없었으며, 유각기 엉덩관절과 무릎관절 사이의 CRP만 감소하였다 ($93.0{\pm}7.8$ vs, $84.7{\pm}4.9$, p < 0.05). CRP의 표준편차는 대부분 증가하였다 (유각기 엉덩관절과 무릎관절사이: $25.1{\pm}6.7$ vs. $32.4{\pm}1.9$, 입각기 무릎관절과 발목관절사이: $46.0{\pm}12.9$ vs. $80.1{\pm}31.1$, 유각기 무릎관절과 발목관절 사이: $34.5{\pm}4.1$ vs. $37.6{\pm}3.1$, all p < 0.05). 이와 같은 결과로부터 무릎 신전 제한형 보조기 착용은 관절의 각도, 하지 내 협응에는 영향을 미치지만, 보행특성에는 큰 영향을 미치는 않는다는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.859-872
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• 2016

초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Anatomy and Cell Biology
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• 제56권2호
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• pp.228-235
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• 2023

Toll-like receptors (TLRs) are the mammalian ortholog of Drosophila melanogaster protein Toll, originally identified for its involvement in embryonic development. In mammals, TLRs are mainly known for their ability to recognize pathogen- or damage-associated molecular patterns and, consequently, to initiate the immune response. However, it is becoming clear that TLRs can play a role also in mammal embryo development. We have previously described TLR4 and TLR7 expression in developing mouse peripheral nervous system and gastrointestinal tract. In the present study, we extended the investigation of TLR4 and TLR7 to the respiratory system and to the two main accessory organs of the digestive system, the liver and pancreas. TLR4 and TLR7 immunostaining was performed on mouse conceptuses collected at different stages, from E12 to E18. TLR4 and TLR7 immunoreactivity was evident in the embryo pancreas and liver at E12, while, in the respiratory apparatus, appeared at E14 and E17, respectively. Although further studies are required to elucidate the specific role of these TLRs in embryo development, the differential spatiotemporal TLR4 and TLR7 appearance may suggest that TLR expression in developing embryos is highly regulated for a possible their direct involvement in the formation of the organs and in the acquisition of immune-related features in preparation for the birth.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-12
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• 2006

관측교통자료의 수집이 실시간으로 가능해짐으로써 혼잡교통류에 대한 교통류 관련 변수들 간의 전이 과정 등 교통류 특성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 관측교통량을 이용한 O-D 추정방법에 대해서도 관심과 연구가 집중되고 있다. 이와 같이 고속도로의 교통류 특성을 보다 명확히 파악하여 동적 O-D를 구축할 수 있다면, 계획, 설계, 운영, 관리 등 다양한 분야에서 효율화를 도모할 수 있다. 하지만 동적 O-D 구축을 위한 기존연구에서는 다음과 같은 문제점이 지적되고 왔다. 첫째로, 동적 교통류 구현을 위해 교통시뮬레이션모형에 사전 O-D가 필요하며 동적 교통류모듈과 동적O-D추정모듈 간 Bi-level Problem으로 접근해야 한다는 점과 둘째로, 혼잡교통류 상황에 대한 특성이 반영되지 못하여 혼잡교통류 상항에 대한 예측력이 떨어지는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 문제점인 Bi-level Problem접근 방법을 해결하기 위해, VDS자료를 이용한 차량의 궤적을 추적하여 링크분포비율을 계산함으로써 반복적 수행이 없도록 하였으며 혼잡교통류 상황을 반영할 수 있도록 교통류 예측모듈을 구성하여 동적 O-D 예측모형을 구축하였다. 혼잡교통류에 대한 특성을 반영하기 위해 속도와해현상 및 혼잡 확산등 실제 혼잡교통류에 대한 분석을 통해 속도, 점유율, 교통량 등 교통류 변수들의 관계를 교통상황별로 구분하여 규명하였다. 본 연구에 적용된 모형은 동적 O-D 예측 및 추정모형에서 기존의 Bi-level Problem을 해소할 수 있어 적용이 용이하여 실제 검지기 자료를 활용하여 교통상황을 예측하게 되므로 혼잡교통류에 대한 예측력이 향상되었다고 판단된다.

• 인지과학
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• 제20권1호
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• pp.79-107
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• 2009

공간, 시간적 환경정보를 함께 저장하는 일화기억(episodic memory)은 알츠하이머병에 의해 손상될 뿐만 아니라 일반 노화과정에서도 손상될 수 있다. 본 연구의 목적은 인지기능인 일화기억을 내적회상 기법을 사용하여 평가함으로써 초기 알츠하이머성 치매 환자의 일화기억을 분석하고 평가하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 사진이나 동영상처럼 뇌에 투사되는 피시험자 자신의 과거를 직접 회상한 이미지(the mental image)를 분석하는 새로운 방법을 사용하였다. 초기 알츠하이머성 치매환자3명, 경도 우울증 환자 1명, 대조를 위한 건강한 노인 2명에게 검사 당일로부터 하루, 일주일, 한달 전 그리고 원과거(remote)에 있었던 일을 회상하게 하였다. 회상된 이미지 안에서의 감정상태, 이미지의 색, 사건 발생 순서 등의 중점을 두고 피시험자의 응답을 분석하였다. 순행성기억(anterograde memory) 손상을 관찰하고자 피시험자에 그들이 검사 당시 재현한 모든 이미지를 검사 다음날 다시 상기하도록 요구하였다. 3명의 환자군 모두 회상한 이미지들 사건 발생순서에 맞게 정리하는데 실패하였다. 이들은 대조군과 같은 수의 이미지를 회상해 내었지만, 색이 선명하지 않고 사진과 같은 정적인 이미지를 회상하였다. 이러한 결과는 초기 치매환자가 최근기억(recent memory)을 화상 하는데 일차적으로 손상이 있을 시사하며, 또한 의미기억의 양적인 손상보다 질적 손상이 먼저 발생함을 보여주었다.

• 대한지리학회지
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• 제43권1호
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• pp.87-103
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• 2008

지명은 생활환경에 대한 인간의 인지적 표현이자 시 공간적으로 변화하는 역사, 문화적 산물로서 지역의 역사성과 지역성을 이해하는 유용한 기초자료이다. 본 연구는 일제시기 대축척 지도에 수록된 지명의 유형별, 지역별 분포와 빈도를 파악하고 이를 전자문화지도로 구현함으로써 시대적, 지역적 특성을 읽어보고자 하였다. 연구결과, 20세기 초 한반도의 지명분포 양상은 지형과 지세, 인구와 경지, 군현 수, 행정 및 군사 기능 등 국토의 자연 및 인문 환경의 보편적 특성을 반영하고 있다. 또한 지명의 양태별 비중과 빈도를 통해 우리 고유지명의 변화는 물론 자원수탈, 철도부설, 국경관리, 만주경영 의욕 등 한반도 식민경영을 위한 일제의 정책적 수요와 필요에 따른 시대적 변화상을 읽을 수 있었다. 나아가 '치(峙)' '령(嶺)' '덕(德)' '항(項)' '평(坪)' '곡(谷)' 등과 같은 자연 및 인문지명어의 빈도와 분포 특성을 비교하여 당대 사람들의 환경인식과 선호경향, 지명의 명명기반과 형태 등의 지역적 차이를 확인하였는데 이는 서로 다른 지리환경적 특성에 가장 크게 영향을 받은 것으로 설명된다.

• 과학교육연구지
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• 제34권1호
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• pp.12-22
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• 2010

본 연구는 고등학생의 날씨 변화 학습에서 개념스케치 활용이 개념 이해도와 과학 태도에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 날씨의 변화를 효과적으로 학습할 수 있도록 개념스케치-학습할 개념의 특징, 원리, 절차, 관계 등을 설명한 글이 적혀있는 그림-를 활용한 수업을 적용하고 개념 이해도와 과학과 관련된 태도에 미치는 영향을 분석하였다. 개념스케치를 활용한 수업은 교과서 위주의 강의식 수업에 비해 날씨의 변화에 대한 개념 이해도를 향상시키는데 효과적이었다. 또한 과학과 관련된 학생들의 태도 변화에 있어서도 실험집단이 비교집단보다 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 개념스케치 활용 수업에 대한 학생들의 인식 조사에서는 많은 학생들이 개념스케치 활용 수업이 흥미로웠으며 수업집중력이 향상되고 복습의 기회가 생겨 학습에 도움이 되었다고 생각하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권2호
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• pp.49-70
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• 2022

해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.213-224
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• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.

• 한국해양학회지:바다
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• 제29권1호
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• pp.56-76
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• 2024

동해에서 수행된 국내 최장기 수중글라이더 운용 및 연속 단면 관측 결과를 보고한다. 본 연구팀은 수중글라이더를 활용하여 2020년 9월 18일부터 12월 21일까지 총 95일 동안 국립수산과학원(NIFS) 정선 관측 106 라인에 거의 일치하는 37.9 °N 위도선을 따라 동경 129.1 °E ~ 131.5 °E 사이를 6회 왕복하는 국내 최초의 연속 물성 단면 관측을 성공리에 수행하였다. 본 수중글라이더는 2020년 9월 18일 129.1 °E 위치에서 투하되어 9월 19일부터 88일간의 비행 관측을 수행하였고, 2020년 12월 15일부터 6일간 129.2 °E 위치에서 위치 제어 유지(Virtual Mooring)후 회수되며 전체 운용을 마무리하였다. 표층부터 800 dbar 수심까지 톱니형태의 궤적을 그리면서 총 수평거리 2550 km를 비행하는 동안 글라이더의 경로 이탈은 RMS 거리 262 m를 벗어나지 않을 정도의 매우 안정적인 경로 추종 모드를 보여줬다. 비행 관측을 통해 획득한 총 12개의 고해상도 물성 횡단면 자료로부터 수온과 염분의 연속적인 변동이 보이는 아중규모 특성을 확인하였고, 국립수산과학원(NIFS)의 격월 선박 관측 자료와 비교함으로써 시공간 해상도 차이에 따른 뚜렷한 특성을 발견하였다. 첫째는 공간 해상도 차이에 따른 결과로 표층 전선역의 세기 및 이동, 수온약층 강화현상 등 아중규모 현상들이 글라이더 횡단면 자료에서만 뚜렷하게 관찰되었다. 이러한 아중규모 구조는 현행 선박 관측 자료의 정점 간격(25 km) 보다 작다는 특징이 있었는데, 동해 내 아중규모 구조의 이해를 위해서는 고해상도 관측이 필요함을 의미한다. 둘째는 시간 해상도 차이에 따른 결과로 글라이더 자료에서 추출한 평균 7일 간격의 수온과 염분 시계열이 대략 6주 주기를 갖는 월중변동(Intramonthly variation) 특성을 보인다는 것과 대략 1주 동안 급격한 관측치의 변동이 나타난다는 것을 확인하였다. 이는 격월 정선 관측 자료에는 확인되지 않는 특징이다. 따라서, 정선 관측해역의 물성 변동을 이해하기 위해서는 선박 관측과 비교하여 상대적으로 비용이 저렴하고 효율적인 글라이더 관측을 통한 보완이 필요하다고 여겨진다. 마지막으로 두 플랫폼 간 관측치의 편차를 확인하였는데, 이러한 편차의 요인을 공간 규모에 기초한 정점의 정의 및 시간 규모에 따른 변동성, 그리고 각 플랫폼의 CTD 측정 장비의 교정 관점에서 논하였다.