안전성 관련 구조물인 원자력 격납건물은 시간의 흐름에 따라 콘크리트와 텐던의 물리적 성질 변화로 구조거동의 미세한 변화를 가져오기 때문에 주기적 점검을 통한 구조건전성 검증이 필요하다. 본 연구에서는 국내 부착식 텐던 격납건물인 CANDU형의 월성 원전을 대상으로 미세 구조거동 분석이 가능한 'SAPONC-CANDU' 프로그램을 개발하였으며, 이는 온도와 시간종속성 영향인자들 즉, 크리프, 건조수축, 텐던의 인장력 하에서 격납건물 콘크리트 속에 매립되어 있는 진동식 와이어 변형률 게이지의 변형률 변화량에 대한 예측값을 계산하는 알고리즘에 기초한다. 개발된 프로그램의 구동을 위해서 변형률 게이지의 계측값이 입력데이타로 사용되고 최종적으로 각각의 변형률 게이지에 대해서 변형률 변화량의 예측값, 예측선, 예측폭이 그래프 형태로 제공되기 때문에 국내 원자력발전소 CANDU형 격납건물의 구조건전성을 평가하는 현장 관리자가 이를 손쉽게 활용할 수 있다.
최근 국내에서 외래 곤충인 (가칭)마른나무흰개미(Cryptotermes domesticus)가 서울에 위치한 주택에서 발견되었다. 이 종은 국내에 정착할 경우 잠재적으로 목재나 목조건물에 피해를 줄 수 있어 시급한 국내 발생 조사가 필요하다. 본 연구에서는 종 분포 모델 기법을 활용하여 마른나무흰개미의 정착 가능성과 관련된 기후적합성을 추정하는 것을 목표로 하였다. 문헌 자료를 바탕으로 전세계 분포 정보를 수집하고, 생물기후변수를 활용하여 4개의 모델링 알고리즘으로 기후적합성 예측 모델을 구동하였다. 개발한 모델들의 결과를 종합하여 최종적으로 마른나무흰개미의 평균 발생 확률로 표현되는 앙상블 모델을 개발하였다. 그 결과 마른나무흰개미는 열대 지방에서에서 해양성 기후를 보이는 연안이나 도서지역에서 기후적합성이 높을 것으로 예상되었다. 국내에서는 기후적합성이 전반적으로 낮을 것으로 추정되었다. 하지만, 마른나무흰개미의 정착 및 확산 가능성을 염두해두고, 최근 발생이 보고된 지점을 중심으로 정밀 역학 조사가 필요할 것으로 보인다.
최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.
최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.
한국은 국토의 약 63%가 산림으로 구성되어 있고, 16%가 농경지로 구성되어 있어 도심에서 발생하는 NOx가 산림지역과 농경지에서 발생하는 BVOCs와 결합하여 오존을 생성할 가능성이 높다. 그래서 본 연구에서는 한국의 자연 식생 BVOCs 배출을 추정하기 위해 MODIS의 토지피복 자료와 엽면적지수 자료를 이용하여 입력자료를 생성한 후 MEGAN 모델로 BVOCs의 주요 배출 물질인 이소프렌과 모노테르펜을 대상으로 2012년 6월 한 달 간 모델링을 실시하였다. 그 결과, 해당기간 동안 이소프렌은 10,495 ton, 모노테르펜은 2,709 ton이 배출되었다. 기존 국내에서 BEIS와 CORINAR를 이용하여 연구된 이소프렌의 배출량은 약 24,000 ton, 모노테르펜은 25,000 ton으로 나타났는데, 본 연구와 배출량 차이가 나타난 주된 이유는 모델 알고리즘 차이와 모델 구동 시점에서의 일사량과 기온 등 기상 조건의 차이에 의한 것으로 추정된다. 그리고 모델링 결과와 측정 값의 비교를 위하여, 6월 11일부터 12일까지 이틀 간에 걸쳐, 한국 태화산에서 활엽수의 이소프렌과 침엽수의 모노테르펜 챔버 측정 값을 항공라이다와 방형구 식생자료를 기반으로 산정된 엽생체량 값을 이용하여 산림 단위의 BVOCs 배출량으로 환산하였다. 태화산 지역에서의 MEGAN 모델과 측정 간 BVOCs 배출량을 비교한 결과, 시간적인 배출 경향은 유사했으나 이소프렌은 MEGAN 모델에서 최대 6.4배 정도 배출량이 높게 나타났고, 모노테르펜은 최대 5.6배 정도 배출량이 높게 나타났다. MODIS에서 제공되는 토지피복 자료가 한국의 토지피복 특성을 잘 반영하지 못함에도 불구하고 MEGAN 모델링 결과가 측정 값과 다른 모델에 비해 상대적으로 큰 차이를 보이지 않은 것은 MEGAN 내에 기온, 일사량 등에 의해 식생의 BVOCs 배출량을 변환시키는 파라미터들이 현실을 비교적 적절하게 반영하고 있는 것으로 사료된다. 본 연구는 국내의 BVOCs 배출량을 MEGAN 모델을 활용하여 산정하였고, 산림지에서의 실측 자료와 비교를 통해 배출량을 평가하였다는데 의의가 있으며, 산림과 대기 간의 BVOCs 상호작용 연구에 작은 도움이 될 것으로 기대된다. 국내 BVOCs 배출량을 더 정확하게 추정하기 위해서는 지형과 식생의 특성을 더욱 최신으로 반영한 토지피복 및 엽면적지수 자료의 이용, 그리고 수목 및 농작물 등과 같이 개별 식생에 따른 배출계수 등의 대한 연구가 향후에 심도 있게 이루어져야 할 것이다.
목 적 : 사이버나이프 종양 추적 시스템(Cyber-knife tumor tracking system)은 환자 외부에 부착한 LED marker에서 얻어진 실시간 호흡 주기 신호와 호흡에 따라 움직이는 종양의 위치와의 상관관계를 바탕으로 종양의 위치를 미리 예측하고 종양의 움직임을 치료기와 동기화 (Synchronize) 시켜 실시간으로 종양을 추적하며 치료하는 시스템이다. 본 연구의 목적은 사이버나이프 종양 추적 방사선 치료 중 기침이나 수면 등으로 인해 예측 불가능한 갑작스러운 호흡 형태 변화에 따른 종양 추적 방사선 치료 시스템의 정확도를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 연구에 사용된 호흡 Log 파일은 본원에서 호흡 동조 방사선치료(Respiratory gating radiotherapy)나 사이버나이프 호흡 추적 방사선수술(Cyber-knife tracking radiosurgery)을 받았던 환자의 호흡 Log 파일을 바탕으로, 정현곡선 형태(Sinusoidal pattern)와 갑작스런 변화 형태(Sudden change pattern)의 Log 파일을 이용하여 측정이 가능하도록 재구성하였다. 재구성 된 호흡 Log 파일을 사이버나이프 동적 흉부 팬텀에 입력하여 호흡에 따른 움직임을 구현할 수 있도록 기존 동적 흉부 팬텀의 구동장치를 추가 제작하였고, 호흡의 형태를 팬텀에 적용 시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다. 팬텀 내부 표적(Ball cube target)의 움직임은 호흡의 크기에 따라 상하(Superior-Inferior)방향으로 5 mm, 10 mm, 20 mm 3가지 크기의 변위로 구동하게 하였다. 팬텀 내부 표적에 EBT3 필름 2장을 교차 삽입하여 표적 움직임의 변화에 따라 사이버나이프 제조사에서 제공된 End-to-End(E2E) test를 호흡의 형태에 따라 각각 5회씩 실시하고 측정하였다. 종양 추적 시스템의 정확도는 삽입된 필름을 분석하여 표적 오차(Targeting error)로 나타내었고, 추가로 E2E test가 진행되는 동안 상관관계 오차(Correlation error)를 측정하여 분석하였다. 결 과 : 표적 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $1.14{\pm}0.13mm$, $1.05{\pm}0.20mm$, $2.37{\pm}0.17mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $1.87{\pm}0.19mm$, $2.15{\pm}0.21mm$, $2.44{\pm}0.26mm$으로 분석되었다. 표적 추적에 있어 변위 벡터의 길이로 정의할 수 있는 상관관계 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $0.84{\pm}0.01mm$, $0.70{\pm}0.13mm$, $1.63{\pm}0.10mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $0.97{\pm}0.06mm$, $1.44{\pm}0.11mm$, $1.98{\pm}0.10mm$으로 분석되었다. 두 호흡 형태에서 모두 상관관계 오차 값이 클수록 표적 오차 값이 크게 나타났다. 정현곡선 호흡 형태의 표적 움직임 크기가 20 mm 이상일 경우, 두 오차 값 모두 사이버나이프 제조사의 권고치인 1.5 mm 이상으로 측정되었다. 결 론 : 표적 움직임의 크기가 클수록 표적 오차 값과 상관관계 오차 값이 증가하는 경향이 있었으며, 정현곡선 호흡 형태보다 갑작스런 호흡 변화 형태에서 오차 값이 크게 나타났다. 호흡의 형태가 규칙적인 정현 곡선 형태더라도 표적의 움직임이 클수록 종양 추적 시스템의 정확도가 감소하는 것으로 판단할 수 있다. 사이버나이프 종양 추적 시스템의 알고리즘을 이용하여 치료 시행 시 환자의 기침 등으로 인하여 갑작스럽게 예측 불가능한 호흡 변화가 있는 경우 치료를 멈추고 내부 표적 확인 과정을 재실시 하여야 하며 호흡 형태를 재조정해야 할 필요가 있다. 치료 중 환자가 본인의 호흡 형태를 관찰 할 수 있는 고글 모니터 등을 착용하여 규칙적인 호흡 형태를 유도하는 것이 치료의 정확도는 향상될 수 있다고 판단된다.
방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우 중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을 추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을 위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상($1,024{\times}768$ 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과 IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 $3.95{\pm}0.02$ (RPM), $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서 $1.85{\pm}0.02$ cm, 6.6 fps에서 $1.94{\pm}0.02$ cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의 차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된 신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의 움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과 비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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