• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.76-82
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• 2017

전신 뼈 스캔은 핵의학에서 가장 많은 비중을 차지하는 검사 중 하나이다. 기본적으로 전면상과 후면상을 동시에 획득하는데, 때때로 전면상과 후면상만으로는 병소를 분간하기 어려울 때가 있다. 이러한 경우 SPECT/CT나 추가 정적 영상을 통한 병소의 정확한 위치 확인이 중요하며, 추가 촬영 여부에 대한 최초 판단은 주로 방사선사에 의해 이루어진다. 이에 본원에서는 방사선사의 업무 능력 함양을 위한 다양한 개선활동이 이루어져 왔고, 본 연구에서는 방사선사의 교육 및 표준화된 업무 프로세스 적용이 전신 뼈 스캔 오류 감소에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 새로운 프로세스 적용을 위해 몇 가지 시스템이 순차적으로 도입되었다. 첫 번째는 의국 교육 및 테스트의 시행, 두 번째는 추가 촬영이 예상되는 환자를 분류하여 촬영 전에 방사선사가 미리 확인할 수 있는 사전 여과 시스템 도입, 마지막으로 판독의가 방사선사에게 직접 촬영 영상에 대해 피드백 할 수 있는 NMQA라는 커뮤니케이션 시스템을 적용하였다. 결과 확인을 위해 2014년 1월부터 2016년 12월까지 서울아산병원 핵의학과를 내원한 전신 뼈 스캔 환자를 대상으로 조사하였다. 조사 기간 동안 전체 전신 뼈 스캔 대비 NMQA가 전송된 검사 건수를 백분율로 산출하였다. 연간 발생량은 2014년 141건, 2015년 88건, 2016년 86건으로 집계되었고 NMQA 발생률은 2014년 0.88%, 2015년 0.53%, 2016년 0.45%로 감소하였다. 새로운 프로세스가 적용된 2014년 이후 NMQA 발생률이 감소하는 경향을 보였다. 다만 통계적으로 유용성을 확인하기까지는 데이터가 부족하여 향후에도 지속적인 데이터 축적이 필요할 것으로 생각한다. 본 연구를 통해 전신 뼈 스캔 영상 질 향상을 위해 표준화된 업무와 교육의 필요성을 확인하였고 향후에도 지속적인 연구와 관심으로 업데이트가 필요하다고 사료된다.

• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.670-691
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• 2018

본 논문에서는 국제공동연구 DECOVALEX-2019 프로젝트의 일환으로 수행된 Task B Benchmark Model Test(BMT)의 연구 결과를 소개하였다. Task B는 'Fault slip modelling'을 연구주제로 하며, 유체의 주입으로 인해 발생하는 단층의 재활성과 수리역학적 연계거동을 예측할 수 있는 해석기법을 개발하는 데에 목적이 있다. BMT 시나리오 해석은 각 참가팀들의 수치모델이 단층의 수리역학적 연동거동을 적절히 모사할 수 있는지 교차검증함으로써 각 해석코드의 완성도를 높이기 위하여 수행되었으며, 주입압 적용 조건, 단층 물성, 수리역학적 연동해석 조건 등에 따라 7개의 해석 모델로 이루어져 있다. 본 연구에서는 TOUGH-FLAC 연동해석 기법을 이용하여, 역학적 변형으로 야기되는 단층의 수리적 물성 변화와 간극의 기하학적 변화를 동시에 반영할 수 있는 수리역학적 커플링 모듈을 개발하였다. BMT 시나리오 해석을 위하여 Task B 1단계(Step 1) 연구에서 개발된 수치모델을 일부 수정하였고, 단층의 변형에 따른 압축률과 투수계수, 단층의 해석 메쉬의 변화가 해석에 반영될 수 있도록 하였다. 단층의 투수량계수와 저류계수가 단층 내 압력 분포, 주입수량, 변위, 응력 등 수리역학적 거동에 미치는 영향을 검토하였으며, 수정된 수치모델을 기수행된 1단계 연구에 적용하여 해석결과를 업데이트하였다. 해석 결과, 본 연구에서 개발한 해석기법이 물 주입으로 인한 단층의 거동을 합리적인 수준에서 재현할 수 있는 것으로 판단할 수 있었다. 본 연구의 해석모델은 Task B에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 연구의 현장시험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.147-157
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• 2022

본 연구는 국내 사정에 적합한 스마트팜 기술 전략을 ICT 기술의 국내 사정에 적합한 차별화를 중심으로 제안하고자 했다. 해외 농산업 선진국의 경우 각 나라의 지형적 특성, 농산업 특성, 국민 수요 특성 등을 전반적으로 반영한 특정 단계 개발에 주력함을 확인했으나, 국내 스마트팜의 경우 해외 기술을 여과 없이 수용하여 국내사정에 적합한 기술의 선별적 개발이 수행되지 않음을 확인했다. 따라서, 본 연구는 국내 농촌 인구의 급격한 감소, 인구 고령화, 농작물 가격 경쟁력 상실, 휴경지 증가, 경지 이용률 감소 등 문제에 따라, 차후 스마트팜 ICT 기술 개발 방향성을 품질 좋은 농산물을 창출하여 가격 경쟁력을 갖추기 위한 성능의 우수함, 노동인구 고령화에 따른 사용의 용이성, 영세한 경영규모에 적합한 경제성 등에 주목하여 스마트팜을 추진해야 함을 제시했다. 첫째, 경제성 차원에서 영세농가(1차) 경영환경에 필요한 기능들만 선별하여 ICT 기술을 구성하고, 이들과 원활한 의사소통 체계를 ICT 기술에 적용하여 실제 농가에서 필요로 하는 기능을 점차적으로 업데이트함으로써 비용 감소에 일조할 수 있음을 제안했다. 둘째, 성능차원에 있어서는 국내 고령화 인구에 적합한 빅데이터 난이도 조절, 이들에게 적합한 언어사용, 이들의 예측 성향을 반영한 알고리즘 설정 등 ICT의 의사소통 기능 개선에 주목한다면 작동 정확성을 증대할 수 있음을 제안했다. 셋째, 사용용이성 차원이다. 6차산업(1차(농업,임업)+2차(농수산물가공)+3차(서비스,농어촌체험,유통)) 발전을 위한 ICT 기술에 기반한 스마트팜은 특정 명령어에 따라 동작을 수행하는 바, 특정 명령에 빅데이터에 근거한 추론을 통한 추가적 기능들이 자동적으로 수반될 것과, 각 지역적 환경에 맞춤화된 빅데이터 구성에 기반한 장치를 미리 세팅, 표준화하여 사용용이성을 촉진할 수 있음을 최종 제시했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4C호
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• pp.247-254
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• 2006

온라인 실험 방법은 실험 정보를 직접 수치 해석에 사용하는 수치 실험법의 하나로, 지반의 역학적 특성이 요소 시험체로 부터 실시간으로 수치해석에 업데이트되므로 이상화된 역학모델을 사용하지 않고 지반 해석을 수행할 수 있다는 장점이 있다. 이 방법은 모래 지반을 주요한 대상으로 하는 지반내진공학 분야에서 주로 사용되어 왔으나 최근 압밀 문제에 적용할 수 있는 실험법이 개발되어 실내 검증과 현장검증이 시도되었다. 지금까지의 관련 연구에서는 압밀층 중앙에 요소 시험체를 위치시켜 평균적인 반응 거동만을 수치해석에 업데이트하는 방법이 주로 사용되어 왔으나, 이러한 경우에는 압밀층 두께가 두꺼워 질수록 해석 정도가 떨어질 수 있다는 점이 단점으로 지적되어 왔다, 따라서 압밀 문제에 대한 온라인 실험법의 유효성 및 가능한 해석 범위를 명확하게 하기 위해서는 이러한 영향요소를 완전히 배제할 수 있는 실험 조건을 적용하여 결과를 검토할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일한 조건 하에서 실시된 온라인 압밀 시험과 분할형 압밀시험 결과를 이용하여 점토 시료의 압밀 침하와 과잉간극수압 소산 재현 측면에서 온라인 압밀 실험 결과를 검토하였다. 실험결과, 온라인 압밀 실험은 재구성 카올리나이트 점토의 유효 응력에 따른 압축성 변화를 큰 모순 없이 재현해 내고 있었으며, 과잉간극수압 소산 속도 측면에서는 온라인 압밀 실험이 조금 빠른 것을 알 수 있었다. 이러한 실험 결과를 바탕으로 점토 시료의 과잉간극수압 소산 거동을 보다 정도 높게 예측하기 위해서는 점토의 투수성도 리얼타임으로 업데이트 할 수 있는 방향으로 실험 절차가 개선이 되어야 한다는 점과 과잉간극수압 소산 후의 변형에 대해서는 추가적인 연구나 개선이 필요하다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.