• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.305-330
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• 2023

쉴드TBM 터널은 NATM 터널과 달리 라이닝이 세그먼트로 분절되어 있다. 따라서 라이닝에 동일 하중이 발생되어도 NATM 터널 라이닝과 쉴드TBM 터널 라이닝의 응력 분포가 다르게 발생된다. 쉴드TBM 터널에서 라이닝에 발생되는 응력을 분석하는 대표적 방법은 연결부를 고려하지 않는 강성일체법과 링간 이음 및 세그먼트 연결을 고려하는 2링 빔스프링 모델이 있다. 본 연구는 라이닝 분절 Segmentaion을 고려한 Break-joint Mode 해석 방법이지만 세그먼트 라이닝 연결부의 구조적 역할을 고려하지 않고 마찰력 성분인 수직강성과 전단강성 만 도입된 쉘 인터페이스 요소를 이용한 모델링을 적용하여 진동하중 발생 시 라이닝의 응력 및 변위에 대한 응답결과를 분석했다. 토압 등 정적 하중에 대해 천 정부에서 가장 큰 응력이 발생되는 강성일체법과 달리 본 연구의 해석방법에 의해 발생된 세그먼트 라이닝 응력 분포는 세그먼트 연결부가 집중된 천정부 Key 세그먼트에서 가장 작은 응력이 발생하였고 연결부를 경계로 응력의 분포가 뚜렷이 구분되었다. 그리고 정적 해석 결과는 강성일체법에 발생된 라이닝 응력이 본 연구 방법에 의해 발생된 세그먼트 라이닝의 응력에 비해 최대 7배의 큰 응력이 발생되었다. 이러한 결과는 세그먼트 연결부를 고려한 기존의 2링 빔-스프링 모델의 응력분포 양상과 일치하는 결과다. 그러나 열차 진동하중에 대한 응력값은 Break-joint Mode로 해석한 본 연구방법의 응력이 강성일체법에 비해 더 큰 응력을 발생되었다. 이는 짧은 부재들의 조합으로 이루어진 세그먼트 Ring이 원주방향으로 일체로 되어 부재의 길이가 상대적으로 더 긴 강성일체법 결과에 비해 더 작은 응력이 발생되는 정역학적 개념과 상이한 결과다. 진동하중에 대해 Break-joint Mode에서 세그먼트 라이닝에 응력이 더 크게 발생된 원인은 부재의 고유주기, 감쇠비 등 동역학적 요인의 차이보다는 열차 진동하중에 대해 라이닝에 발생되는 변위의 차이에 기인하는 것으로 판단되지만 이에 대한 증명은 추후의 과제로 남겨두었다. 본 연구 방법의 Break-joint Mode를 이용하면 정지상태의 열차 하중에 의해 발생되는 라이닝의 응력과 변위값을 비교하여 쉴드TBM 터널의 충격계수(DIF)를 비교적 간단하게 추정할 수 있다. 본 연구는 쉴드TBM 터널의 Segmentaion을 고려한 3차원 모델링으로 추후 지진파 등 다양한 하중조건의 검토를 통해 기존 해석방법 결과와 비교하여 모델링의 추가적 신뢰성을 확보할 필요가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제17권2호
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• pp.23-42
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• 2006

본고는 문화원형콘텐츠를 유통시키고 있는 문화콘텐츠닷컴의 디지털아카이브 시스템에 주목해서 문제점을 분석하고 대안을 제시하는 것이 목적이다. 문화원형콘텐츠는 전통문화와 컴퓨터기술을 접목시켜 개척한 새로운 분야이다. 정부에서는 이 산업을 육성해서 한국문화의 세계화와 국가 경쟁력을 강화시킬 의도를 가지고 있다. 우리나라의 역사와 전통 풍물 생활 전승 예술 지리지 등 다양한 분야의 문화원형을 디지털 콘텐츠화하여 문화산업에 필요한 창작소재로 제공하는 것이 그 핵심내용이다. 아울러 디지털 콘텐츠 유통체계 정립과 저작권 관리를 통해서 공공부문 문화콘텐츠의 산업적 활용도를 제고하려는 의도도 포함된다. 본고에서 다루는 대상자료는 현재 문화콘텐츠닷컴에서 유통, 관리되고 있는 문화원형콘텐츠들이다. 이 성과물들은 2002년부터 2005년까지 개발되어서 문화콘텐츠닷컴 DB에 구축되어 있다. 이 자료들을 통해서 현재의 디지털아카이브 시스템의 문제점을 분석하였고, 현재의 시스템이 안고 있는 한계점을 요약하면 다음과 같다. 첫째는 각 자료에서 사용하는 주요 용어의 선택에 따라 유사한 자료들이 서로 다른 주제로 분류되면서 다른 항목에 속하게 되는 것이다. 둘째는, 따라서 서로 다른 항목 간에 교차검색이 이루어지지 않는 한계점이 있다. 현재의 제 문제를 해결할 수 있는 방법으로 본고에서는 온톨로지 기능을 포함한 데이터마이닝시스템을 이용해서 풍부한 지식정보표현과 활용이 가능한 디지털아카이브 시스템을 제안하고 있다. 데이터마이닝은 다섯 가지의 방법으로 가능하다. 의미검색 문서요약 문서클러스터링 문서분류 그리고 주제추적이다. 최근에 빠르게 개발되고 있는 디지털 신기술도 인문학과 긴밀하게 연결되지 않으면, 그 활용도가 제한적이라는 점을 본고를 통해서 지적하였다. 창작소재로서의 문화원형콘텐츠의 활용도를 크게 향상시킬 수 있는 길은 바로 신지식관리를 위한 통학적(uni-discipline) 접근이라는 점을 일깨우고자 한다.

• 분석과학
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• 제22권5호
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• pp.432-438
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• 2009

Ranitidine HCl을 함유하는 의약품 정제에 대한 네모파 전압전류법(SWV) 분석방법을 개발하고자 다양한 pH의 인산염 완충용액을 지지전해질로 하여 $5.00{\times}10^{-5}M$ ranitidine HCl용액의 SWV를 실행한 결과 ranitidine의 구조 내 $-NO_2$기의 전기화학적 환원에 기인한 주 봉우리는 Ep가 -70 mV/pH로 이동하여 수소가 관여함을 나타내었다. Ranitidine HCl용액 $1.00{\times}10^{-7}{\sim}1.00{\times}10^{-5}M$에 대하여 봉우리 전류(Ip)를 도시하여 검량곡선을 작성 시 좋은 직선성을 나타내었으며 기울기는 $232,530{\mu}A/M$ (pH 6.14), $289,015{\mu}A/M$ (pH 7.07)과 $232,843{\mu}A/M$ (pH 8.01)이었다. 의약품 정제 1정을 단순히 pH 6.14 인산염 완충용액에 용해시켜 표준물 첨가법에 의해 SWV로 정량분석 할 때 하루 중 정밀도 검사(n=4)는 큐란$^{(R)}$의 경우 1정 중 $171{\pm}2.1mg$(규정된 함량의 $102{\pm}1.3%$)의 ranitidine HCl이 함유되어 1.2% RSD를 보였으며, 5일에 걸쳐 날짜 간 정밀도 검사를 행하였을 때에도 1.1%의 RSD를 나타내었다. 잔탁$^{(R)}$ 역시 하루 중 정밀도 검사(n=4)를 하였을 때 1정 중 $167{\pm}0.8mg$(규정된 함량의 $99{\pm}0.5%$)의 ranitidine HCl이 함유되어 0.5%의 RSD를, 날짜 간 정밀도 검사도 0.3%의 RSD로 좋은 정밀도를 나타내었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.137-143
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• 2023

이 연구는 어린이(0-12세)손상 환자의 특성에 따른 재원일수의 관계를 규명하여, 어린이손상 환자 재원일수에 미치는 요인을 분석하고자 시행하였다. 조사대상은 퇴원손상심층조사 자료에서 2016년 1월1일부터 2020년 12월31일 까지 퇴원한 환자 중 0-12세 이하이며, 주진단이 손상 및 사고의 외인(S00-T98)인 환자 7,804명이었다. 분석은 빈도 분석 및 독립표본 t-검정, ANOVA 검정을 실시하였다. 재원일수에 영향을 미치는 요인을 알아보고자 회귀분석을 시행하였다. 연구대상자의 평균재원일수는 5.5일 이었다. 학령기(7-12세)기 아동이 학령전기(0-6세)보다 재원일수가 길었으며, 진료비 지불방법이 의료급여 및 기타보험 환자가 재원일수가 길었다. 의료기관 소재지가 수도권보다 비수도권(전라도, 경상도)일 때, 병상규모가 100-299병상인 경우 재원일수가 길었다. 내원경로는 외래인 경우 재원일수가 짧았고, 손상기전이 운수사고, 화상인 경우 재원일수가 길었다. 부진단이 있고, 주수술을 시행한 경우 재원일수가 길었으며, 퇴원후 방향이 사망인 경우 재원일수가 길게 나타났다. 이 연구는 전국 단위 자료인 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 우리나라 어린이 손상환자의 재원일수의 특성 및 결정요인을 파악하였다는 점에서 의의를 갖는다. 또한, 안전교육 및 예방 활동만으로도 발생을 줄일 수 있는 어린이 손상의 관련 요인 대한 적극적인 치료와 다양한 예방정책 마련을 위한 기초 자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권1호
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• pp.13-35
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• 2023

지구의 기후 변화를 유도하고 제어하는 가장 중요한 역할을 하는 것은 해양의 해류이다. 황해는 수심이 동해에 비해 매우 얕고, 다양한 바람과 조류, 강물의 유입, 동중국해에서의 해수 유입 등 외력의 영향으로 해수의 순환과 해류가 상당히 복잡하다. 황해난류는 겨울철 황해의 대표적인 해류로서 겨울철 황해와 동중국해 바람 변동성과 밀접한 관련이 있으며, 황해의 수온과 염분 분포에 큰 영향을 주어서 중등학교 교과서에서 중요하게 다루어질 필요성이 있다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 과학 및 지구과학 교과서의 황해난류와 관련된 내용을 분석하였다. 또한 해류의 시간 변동성에 대한 교사들의 인식을 조사하기 위해 중등학교 과학 교사들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 대부분의 교사들은 황해난류가 우리나라 서해안으로 연중 북상하고 있으며 일반적인 난류와 같이 여름철에 강하다는 잘못된 지식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 황해난류는 해류의 세기가 강한 계절변동성을 가지는 북한한류와 달리 해류 자체가 연중 항시 존재하지 않으며 겨울철에만 발생하는 해류이다. 이러한 교사들의 교과내용 지식에 대한 오류는 북한한류가 겨울철에 강하다는 오개념을 가지게 된 연유와 유사한 배경을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 황해난류에 대한 교과서 내용의 오류를 분석하여 제시하였다. 또한 학생들과 교사들의 데이터 리터러시 함양을 위하여 탐구활동에서 활용할 수 있는 황해난류에 대한 수업 자료를 개발하였다. 황해 해수면 온도를 가시화할 수 있는 GUI 프로그램을 소개하였고, WOA (World Ocean Atlas) 2018 해양 실측 수온 및 염분자료와 국립해양조사원에서 생성한 해양 수치모델 재분석자료를 활용하여 수온과 염분의 공간 분포를 도시하는 자료를 개발하여 제시하였다. 이러한 해양 자료를 활용한 데이터 시각화과정은 교사들의 오개념을 개선하고, 나아가 학생들과 교사들의 해양 리터러시뿐만 아니라 데이터 리터러시도 제고하는 계기가 될 것으로 기대된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-11
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• 2023

피부를 대상으로 한 살균을 목적으로 하는 외용소독제의 경우 식품 취급자에 오염된 미생물의 사멸 또는 제거를 목적으로 활용될 수 있으며, 최근 개인위생에 대한 관심 증가에 따라 제품 소비 증가와 제품 다양화가 두드러지게 나타나고 있다. 살균 효능은 소독제의 핵심 품질 평가 요소로서 수행 절차 및 조건에 따라 상이한 결과가 나타날 수 있기 때문에 시험법의 효율성과 정확성을 높이기 위한 연구가 필요하다. 이에 본 총설논문에서는 주요 제형별(겔형, 액제형, 와이프형) 시험법 개발 현황을 파악하고 시험법별 특장점 분석 결과와 최근 관련 연구를 통하여 제시된 시사점을 기반으로 향후 효능 평가 체계의 발전 방향을 제시하고자 하였다. 인체 대상 시험법의 경우 시험 유형에 따라 소독제를 시험 대상 피부 표면에 처리하는 조건이 다양화되어 있어 시험법 간 동등성에 대한 평가를 통해 소독제 제품의 성분이나 특성에 따라 최적의 시험 유형을 파악하고 그에 대응되는 적절한 평가 체계 및 관련 규제의 표준화의 필요성을 시사하였다. 특히 와이프형 소독제의 경우 처리 방식이 미생물 제거 및 살균에 직접적으로 영향을 미침에도 불구하고 피부에 노출하는 손 대상 처리를 위한 사용 패턴의 표준화 사례가 부족 하였다. 한편 [전처리 - 소독제 노출 - 미생물 회수] 등 각 시험 절차별로 결과에 영향을 미치는 주요 결정 요인을 발굴하는 연구의 지속 수행을 통해 기존 시험법을 개선하고 신규 시험법을 개발하고자 하는 노력이 요구된다. 최근 활발하게 개발되고 있는 ex vivo 시험법은 인체 시험의 제한적인 연구 재현성과 같은 한계를 극복하면서도 인간 피부 환경을 구현하기 위한 기술의 적용을 통해 연구 결과의 신뢰도를 확보할 수 있을 것으로 판단된다. 한편 손 피부를 대상으로 한 균총 연구 등 소독제 처리 전후 미생물의 특성과 분포 분석 관련 연구가 최근 다수 보고되고 있어 이를 활용한 미생물 군집 단위의 소독제 효능 평가 시험법의 확립이 기대된다. 본 연구를 통해 제시된 소독제 효능 시험법의 현황 기반 발전 전략은 보다 효과적인 개인위생 관리 확립을 통해 손을 통해 교차 오염되는 미생물에 의한 감염성 질병 발생을 최소화하여 공중보건 및 식품 안전성 향상에 기여할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권5호
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• pp.171-180
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• 2023

우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.