• 대기
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• 제32권2호
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• pp.163-178
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• 2022

This study aims to evaluate the accuracy of retrieved horizontal winds with different quality control methods from three Doppler lidars deployed over the complex terrain during the PyeongChang 2018 Olympic and Paralympic games. To retrieve the accurate wind profile, this study also proposes two quality control methods to distinguish between meteorological signals and noises in the Doppler velocity field, which can be broadly applied to different Doppler lidars. We evaluated the accuracy of retrieved winds with the wind measurements from the nearby or collocated rawinsondes. The retrieved wind speed and direction show a good agreement with rawinsonde with a correlation coefficient larger than 0.9. This study minimized the sampling error in the wind evaluation and estimation, and found that the accuracy of retrieved winds can reach ~0.6 m s^-1 and 3° in the quasi-homogeneous wind condition. We expect that the retrieved horizontal winds can be used in the high-resolution analysis of the horizontal winds and provide an accurate wind profile for model evaluation or data assimilation purposes.

• 대한소아치과학회지
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• 제49권1호
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• pp.113-120
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• 2022

구강 점액종은 구강의 소타액선의 병적인 변화로 인해 타액의 축적을 야기하며 발생하는 흔한 외향성 병소이다. 구강 점액종은 대개 증상이 없으며 무통성이며 반투과성의 구상의 파동성 결절모양인 것이 특징이다. 일반적인 구강 점액종의 치료방법으로는 외과적 제거술, 조대술, 냉동절제술, 그리고 스테로이드 주사 등이 있다. 본 증례는 치료 시 협조도를 얻기에 충분하지 못한 영아나 소아환자에서 외과적인 치료 대신에 최소침습적 방법의 일환으로 미세조대술과 봉합법을 사용하여 구강에 발생한 점액종을 성공적으로 치료한 증례를 보고한다. 본 증례를 바탕으로 영유아와 행동조절에 문제가 있는 아동를 대상으로 치료하는 소아치과분야에서 구강 점액종 치료 시 미세조대술과 봉합법은 하나의 대안적 방법이 될 수 있음을 시사한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제30권4호
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• pp.66-73
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• 2002

느릅나무 근피와 점액질의 화학 조성을 분석하였고, 근피의 MeOH추출물을 각종 유기용제 및 수층으로 분획하고 각 분획물의 항균성을 조사하였다. 원소조성은 수종간의 차이는 없었지만, 목부의 질소 및 리그닌 함량은 사부보다 높았으며 회분 및 추출물양은 목부보다 사부가 높게 나타났다. 근피의 점액질은 냉수에 의해 매우 느리게 용출 되었으며, 높은 산성당 함량을 갖는 pectin 유사 물질이었다. 느릅나무 근피로부터 약 7% 정도의 메탄올 추출물이 얻어졌고 이 중 78%가 수용성 물질이었으며 Staphylococcus aureus와 Salmonella typhimurium에 대하여 항균성을 나타내었다.

• 대한소아치과학회지
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• 제49권2호
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• pp.234-240
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• 2022

Floating Harbor 증후군 (FHS)은 드문 유전질환이다. 본 증례는 FHS를 가진 환아에 대해 소개하였다. 환아는 독특한 얼굴 형태, 저성장된 상악과 전돌된 하악을 동반한 심한 골격적 3급 부정교합, 결손치, 왜소치, 상악 치아의 이소맹출을 보였다. 쌍둥이 여동생은 하악 전돌을 동반한 경미한 골격성 3급 부정교합은 보였으나 결손치와 왜소치는 보이지 않았다. 높은 구개궁, 넓은 난형의 하악궁에 비해 좁은 V형의 상악궁, 역의 관계의 상하악 구치간 폭경으로 인한 구치부 반대교합이 환자의 모델 분석을 통해 확인되었다. 이러한 특성은 쌍둥이에서는 나타나지 않았다. 행동면에서 환아는 경미한 정신지체로 인해 치과 치료 중 낮은 협조도를 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.169-191
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• 2022

본 연구의 목적은 북한의 도서관운영방법연구소가 간행한 2년간의 『도서관일군 참고자료』(2016~2017)를 대상으로 텍스트 네트워크 분석을 시도해 보는데 있다. 텍스트 네트워크 분석은 단순 단어의 빈도분석을 뛰어넘어 단어 간의 연결성과 관계성을 파악하여 특정 단어가 얼마나 중요한 위치를 차지하는지를 측정할 수 있으며, 특정 사회현상에 대한 해석과 시사점 도출도 가능하다, 본 연구에서는 용어의 빈도분석, 연결중심성 분석, 매개중심성 분석, 군집분석을 통한 분석이 이루어졌다. 『도서관일군 참고자료』의 텍스트 네트워크 분석 결과 북한의 도서관을 이해하는데 있어서 가장 중요한 용어들은 '리용자', '정보봉사', '정보요구', '정보기술', '과학기술', '사회적학습', '콤퓨터', '자료기지', '정보수집', '정보검색', '도서관일군' 등의 순으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.353-353
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• 2022

본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.333-336
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• 2023

최근 자연어 처리에서 사용되던 트랜스포머 모델이 이미지 초해상화 분야에서도 적용되면서 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 이러한 트랜스포머 기반 모델들은 복잡하고 많은 학습 파라미터를 가지고 있어 많은 하드웨어 자원을 요구하기 때문에 작은 모바일 기기에서는 사용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜스포머 기반 초해상화 모델의 크기를 효과적으로 줄일 수 있는 지식 증류 기법을 제안한다. 실험 결과 트랜스포머 블록의 개수를 줄인 학생 모델에서 제안 기법을 적용해 교사 모델과 비슷한 성능을 내거나 더 높일 수 있음을 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.175-179
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• 2022

The physical properties of biomaterials are important for their isolation and separation from body fluids. In particular, the precise evaluation of the multi-physical properties of single biomolecules is essential in that the correlation between physical and biological properties of specific biomolecule. However, the majority of scientific equipment, can only determine specific-physical properties of single nanoparticles, making the evaluation of the multi-physical properties difficult. The improvement of analytical techniques for the evaluation of multi-physical properties is therefore required in various research fields. In this study, we developed a motion-tracking algorithm to evaluate the multi-physical properties of single-nanoparticles by analyzing their behavior. We observed the Brownian motion and electric-field-induced drift of fluorescent nanoparticles injected in a microfluidic chip with two electrodes using confocal microscopy. The proposed algorithm is able to determine the size of the nanoparticles by i) removing the background noise from images, ii) tracking the motion of nanoparticles using the circular-Hough transform, iii) extracting the mean squared displacement (MSD) of the tracked nanoparticles, and iv) applying the MSD to the Stokes-Einstein equation. We compared the evaluated size of the nanoparticles with the size measured by SEM. We also determined the zeta-potential and surface-charge density of the nanoparticles using the extracted electrophoretic velocity and the Helmholtz-Smoluchowski equation. The proposed motion-tracking algorithm could be employed in various fields related to biomaterial analysis, such as exosome analysis.

• 무역학회지
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• 제41권4호
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• pp.221-243
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• 2016

본 연구는 중앙아시아국가들과 대구·경북 지역의 무역활성화를 위한 방안을 제시하기 위함을 목적으로 한다. 새로운 신흥 시장으로 성장하고 있는 중앙아시아지역과 현재의 교역 현황을 분석하였다. 또한 중력모형분석을 통하여 중앙아시아 지역의 국제화가 교역량 증가에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 입증하였다. 이를 바탕으로 교역활성화를 위한 국가적 정책 수립과 민간차원에서 접근해야할 방법에 대하여 제시하였다. 또한 대구·경북 지역의 교역 활성화를 위해 지역차원에서 이루어져야 할 해결책에 대하여 논의하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.