• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.839-846
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• 2022

연구목적:감염병 유행시 감염병 의심 환자의 구급활동을 위해 출동한 소방대원의 안전을 확보하고, 현장에서 수집된 정보를 바탕으로 지역별 감염병 의심환자 발생 현황을 파악하여 현장 통제 및 지원이 가능한 소방 감염병 관리 시스템을 개발하고자 한다. 연구방법: 감염병 의심 환자를 분류할 수 있는 스마트폰 앱을 개발하여 감염병 의심 여부를 확인하고, 감염병 의심 환자로부터 감염을 방지하기 위해 환자 식별용 NFC 태그를 1회용 형태로 개발한다. 현장에서 입력되는 감염병 의심 응급환자 관련 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 관리 시스템을 개발하여 해당 업무 관련자에게 제공하여 감염병 의심 응급환자의 이송을 개선하는지 평가한다. 연구결과: 실험결과 스마트폰 앱에 구현된 알고리듬을 통해 감염병 의심 여부를 판단할 수 있었으며, 적정 이송병원으로 이송함으로써 재이송 비율히 현저히 감소되었다. 결론:본 연구를 통해 응급의료 서비스에 ICT 기술을 적용하여 응급의료 서비스를 개선할 수 있는 가능성을 확인하였으며, 특히 감염병 의심환자에 대한 적정병원 이송으로 이송시간 단축 및 응급환자의 소생률 향상과 함께 구급대원의 안전을 적극적으로 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제54권4호
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• pp.256-264
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• 2022

허혈성 뇌졸중은 뇌동맥의 혈전이나 색전에 의해 폐색되어 산소가 포함된 혈액이 뇌에 도달하는 것을 방지하고, 신경 세포의 괴사를 유발하는 것이다. 본 연구의 목적은 지금까지 연구된 허혈성 뇌졸중의 조기 진단을 가능하게 하는 심혈관 질환 및 심방세동 질환과 관련된 혈청 후보 마커를 정리하고, 각 마커의 OR을 비교 분석하는 것이다. 본 연구에서는 메타분석 기법을 이용하여 혈청 후보 마커의 효과 크기를 분석하고자 하였다. '심혈관질환', '심방세동', '허혈성 뇌졸중', '혈청 표지자'를 키워드로 포함하는 논문에 대한 학술 Database 검색에서 추출된 데이터는 모두 허혈성 뇌졸중 환자에 대한 결과로 제한하였다. 이 연구에서 가장 많이 검색된 마커는 NT-proBNP, D-dimer, CRP 및 GFAP 등으로 나타났다. 결론적으로, NT-proBNP는 허혈성 뇌졸중의 조기 진단에 매우 유용한 것으로 보이며, 특히 심방세동(AF)의 표지자로 알려져 있으며, 앞으로 더 많은 심방세동 표지자가 발굴되어 연구되어야 할 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.175-184
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• 2023

검출기의 실제 모양과 제조사에서 제공한 데이터를 기준으로 Penelope simulation을 통해 검출기 모양을 구현하며 측정치에서 얻은 효율을 기준으로 하여 적합한 사층 두께에 적용하였다. 검출기의 simulation 된 전체에너지피크 효율 채널수와 crystal의 Outside contact layer가 전체에너지피크 효율에 미치는 영향을 결정 하기위한 효율 계산은 Penelope Code를 사용하여 0.3, 0.5, 0.7, 1.0, 1.2 ,1.4 mm의 다양한 사층 두께에 대해 수행하였다. 외부 접촉 사층 두께가 5배 증가하였을 때, 59.50 keV의 경우 전체에너지피크 효율이 약 36% 감소하였으며, 1836.01 keV 경우 10% 감소하였다. 또한 10배 증가할수록 59.54 keV의 경우 FEP 효율이 약 20% 감소하였으며, 1836.01 keV 경우 7% 감소하였음을 확인하였다. Penelope simulation된 전체에너지피크 효율 채널은 사층 증가에 따라 기하급수적으로 감소한다. 또한, 총 효과 곡선은 0.3 - 1.4 mm 사층 두께 영역에서 3.5% 미만의 상대적 차이로 잘 일치함을 확인하였다. 그러나 비균질 사층이 몬테카를로 모델에서 여전히 매개변수라는 것을 알 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제21권4호
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• pp.165-170
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• 2023

이동약자가 집에서 밖으로 나오는 순간부터 이동에 대한 어려움을 겪는 경우가 있다. 보호자들 또한 시간적 여유가 없어 사회적 약자인 가족을 보호시설에 위탁하게 되는 경우 피보호자의 위치를 알기 위해서는 보호자가 직접 확인할 수밖에 없다. 이러한 보호자의 불안감과 수고를 덜어주고, 보호시설 관계자와 이용자의 편의성을 제공하기 위해 AI 홈케어 솔루션에 대한 설계를 하게 되었다. 비영리재단, 보호시설에 서비스를 무료로 배포하여 사용하는 시설이 많아진다면 보호자의 걱정이 줄어들고, 시설 이용자들을 관리해야 하는 시설 관계자의 부담도 줄어들게 될 것이다. 본 논문에서는 이동약자를 고려하여 이동과 관련한 모든 데이터인 보호자에게 피보호자의 위치, 상태 알람뿐만 아니라 위급한 일이 발생하면 보호자에게 긴급 알림서비스 기능을 제공한다. 나아가 시설 관계자의 편의와 부담을 덜어주기 위해 내비게이션 기능을 사용하여 최적의 경로를 추천해주는 서비스 기능도 제공할 필요가 있다. 이동약자가 이용하는 셔틀의 위치, 승하차 시간 등 보호자에게 필요한 정보를 제공하여 불안감을 덜어줄 필요가 있다. 또한 서비스를 무료로 제공하면서 시설 관리자는 봉사의 질, 이동약자는 서비스의 질을 높여주는 데 목표가 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.532-544
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• 2023

연구목적: 신규로 사용되는 바이오연료를 기존 연료와 혼합하여 사용하는 경우 발생하는 위험성과 물성 변화를 열분석 방법(DSC, TGA)을 사용하여 화학 화재의 원인물질의 위험성을 확인하고, 평가할 방법과 그에 따른 물질의 위험성 관련 데이터를 확보함으로써 화재 원인 감식과 감정에 활용하기 위함이다. 연구방법: 본 실험에 사용된 연구 방법으로는 시차주사열량계(DSC : Differential Scanning Calorimeter)에 의하여 피크의 위치, 모양, 개수, 피크의 면적으로부터 열량 변화의 정량적인 정보를 통하여 열유속 차이(Difference in heat flux)를 측정하였고, 열중량분석(TGA : Analyzer)을 시행함으로써 특정한 온도에서 분해열 등에 의해 발생한 무게 변화를 연속적으로 측정하였다. 연구결과: 먼저 열 유속의 그래프에서 물질의 끓는점과 물질이 가지고 있는 고유 특성치 또는 분해에 필요한 에너지를 확인할 수 있다. 둘째 바이오디젤의 함량이 증가할수록 많은 피크를 확인 할 수 있었다. 셋째 비점이 낮은 물질들이 함유하고 있다는 것을 분석 결과로 확인할 수 있었다. 결론: 현재 새로운 에너지원으로 사용되고 있는 바이오디젤의 위험성을 다양한 물리·화학적 분석기법(DSC+TGA)을 통하여 사용함으로써 물질의 물적 위험성을 평가할 수 있음을 보여주었다. 아울러 본 연구의 시험방법별 차이의 비교와 실험에 대한 노하우를 축적하고 활용한다면 향후 위험물의 물성 연구와 물질 위험성 평가 연구에 있어 도움이 되리라 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.103-112
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• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

• 생명과학회지
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• 제33권8호
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• pp.663-679
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• 2023

본 리뷰 논문은 2010년부터 2022년까지의 인공지능을 활용한 신약개발 관련 연구동향을 분석하여 정리하였다. 이러한 분석을 통해 2,421개 연구의 초록을 코퍼스로 구성하고, 전처리를 거쳐 빈도가 높고 연결 중심성이 높은 단어를 추출하였다. 분석 결과 2010-201년과 2020-2022년 단어빈도 추이는 비슷한 것으로 구분되어 나타났다. 연구 방법으로는 2010년부터 2020년까지 머신 러닝을 활용한 연구가 많이 진행되었고, 2021년부터는 딥러닝을 활용한 연구가 증가하고 있다. 이러한 연구를 통해 이루어지고 있는 인공지능 활용연구 동향에 대해 분야별로 살펴보고 관련 연구의 장점, 문제점, 도전과제 등을 살펴보았다. 파악되어진 연구 동향은 2021년 이후로 약물의 재배치를 인공지능 활용 연구, 항암제 개발을 위한 컴퓨터 활용 연구, 임상시험에 인공지능 적용 연구 등과 같이 인공지능 적용 분야가 확대되고 있다는 점이다. 이러한 과정을 통해 향후 이루어질 것으로 예상되는 인공지능 활용 신약개발 연구의 전망에 대해 간략히 제시하였다. 위의 인공지능 기술 발전과 함께 바이오와 의료데이터의 신뢰성과 안전성이 확보되어진다면 인공지능 활용 신약개발의 방향이 개인 맞춤형 의료와 정밀의료 분야로 진행되어질 것으로 판단하기에 이에 대한 지속적인 노력이 필요하리라 본다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.54-65
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• 2023

전기자동차에 사용되는 배터리는 전기자동차의 특성상 정격용량이 매우 커다란 배터리이다. 전기자동차를 장기간 운행하거나 교통사고로 전기자동차가 폐차되게 되면 전기자동차용 배터리는 폐배터리가 된다. 폐차되는 차량이더라도 전기자동차용 폐배터리에 남아 있는 용량은 다른 용도로 사용하기에 충분하다. 자동차용 폐배터리는 매우 고가이기때문에 재활용 및 재사용이 필요하지만 재활용 및 재사용을 위한 폐배터리 성능등급 측정기준이 부족한 문제가 있었다. 폐배터리의 잔존용량을 측정하는 방법으로 가장 안정적이고 신뢰할 수 있는 방법은 완전 충·방전을 이용하여 배터리의 잔존용량을 측정하는 것이다. 하지만 이러한 완전 충·방전에 방식에 의한 검사 방법은 배터리의 용량에 따라 다르지만 검사하는데 하루 이상이 걸리는 단점을 가지고 있으며 많은 사람들이 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리에 대한 검사 시간을 줄일 수 있는 방법으로 셀간 전압 편차를 활용한 전기자동차 배터리 잔존용량 분석 기법을 연구 분석하였다. 이를 위하여 완전 충·방전 기반의 용량 측정시스템을 구성하고 코나 폐배터리를 이용하여 실험데이터를 수집하였고 배터리 팩을 구성하고 있는 배터리 셀간 전압 편차와 잔존용량과의 상관관계를 분석하여 배터리 검사에 활용할 수 있는지를 검증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.114-125
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• 2023

편미분방정식의 해를 구하기 위한 여러 수치해법들의 한계와 순수 데이터 기반 기계학습의 단점을 극복하기 위해 물리정보신경망(physics-informed neural network, PINN)이 제안되었다. 물리정보신경망은 편미분방정식을 손실함수 구성에 직접 활용하여 기계학습 훈련에 물리적 제약을 주는 기법으로 파동방정식 모델링에도 활용될 수 있다. 그러나 물리정보신경망을 이용하여 파동방정식을 풀기 위해서는 신경망 훈련 시 입력에 대한 2차 미분이 수행되어야 하고, 그 결과로 출력되는 파동장은 복잡한 역학적 현상들을 포함하고 있어 섬세한 전략이 필요하다. 이 해설 논문에서는 물리정보신경망의 기본 개념을 설명하고 파동방정식 모델링에 활용하기 위한 고려사항들에 대해 고찰하였다. 이러한 고려사항에는 공간좌표 정규화, 활성함수 선정, 물리손실 추가 전략이 포함된다. 훈련자료의 공간좌표를 정규화한 후 사용하면 파동방정식 모델링을 위한 신경망 훈련에서 초기 조건이 더 정확하게 반영되는 것을 수치 실험을 통해 보였다. 또한 신경망을 통한 파동장 예측에 가장 적절한 활성함수를 선정하기 위해 여러 함수들의 특성을 비교했다. 특성 비교는 각 활성함수들의 입력자료에 대한 미분과 수렴성을 중심으로 이루어졌다. 마지막으로 신경망 훈련 중 손실함수에 물리손실을 추가하는 두가지 시나리오의 결과를 비교하였다. 수치 실험을 통해 훈련 초기부터 물리손실을 활용하는 전략보다 초기 훈련단계 이후부터 물리손실을 적용하는 커리큘럼 기반 학습전략이 효과적이라는 결과를 도출했다. 추가로 이 결과를 물리손실을 전혀 사용하지 않은 훈련 결과와 비교하여 PINN기법의 효과를 확인하였다.