• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.4291-4297
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• 2015

실내공간에서 인간의 쾌적감 및 불쾌적감 등의 감성을 측정하기 위하여 뇌파(EEG)측정을 많이 사용하고 있으나, 뇌파(EEG)측정은 접촉식으로써 실험에 제한적이다. 그러나 진동이미지기술은 웹캠 카메라를 이용하여 인간의 감성을 측정할 수 있는 비접촉식 방법으로써 실내공간에 적용하기에 적합하다고 판단된다. 따라서 인간의 감성을 측정할 수 있는 접촉식인 뇌파(EEG)와 비접촉식인 진동이미지기술의 상관변수를 도출하고자 한다. 본 연구에서는 소리크기 60[dB] 및 90[dB]과 로즈마리 및 쟈스민 향기에 대한 피험자의 뇌파(EEG)와 진동이미지기술의 상관분석을 하였다. 피험자는 건강상태를 점검하여 대학생 남자 3명으로 선별하여 10회 반복 실험하였고, 실험기간은 약 한 달간 진행되었으며, 측정실의 조건은 온도 25[$^{\circ}C$], 상대습도 50[%], 조도 1.000[lux] 및 기류속도 0.02[m/sec]로 하였다. 뇌파(EEG) 23가지 지표(절대${\theta}$, 상대${\theta}$, 절대$S{\alpha}$, 상대$S{\alpha}$, 절대${\alpha}$, 상대${\alpha}$, 절대${\beta}$, 상대${\beta}$, 절대$\gamma$, 상대$\gamma$, 절대$F{\alpha}$, 상대$F{\alpha}$, 절대SMR, 상대SMR, $SMR/{\theta}$, $SMR+M{\beta}/{\theta}$, 절대$H{\beta}$, 상대$H{\beta}$, $H{\beta}/{\alpha}$, 절대$M{\beta}$, 상대$M{\beta}$, SEF50, ASEF50)와 진동이미지기술 10가지 지표(긴장/불안, 억제, 신경과민증, 밸런스, 매력, 자신감, 의심, 스트레스, 공격성, 에너지)를 상관 분석한 결과 뇌파(EEG)의 상대${\gamma}$파와 진동이미지기술의 신경과민증 지표가 (${\pm}$).414와 (${\pm}$).424로 높은 정적상관관계로 분석되었다.

• 한국유기농업학회지
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• 제25권1호
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• pp.135-148
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• 2017

본 연구를 통해 논, 시설재배 밭 토양, 쓰레기장, 하천 및 호수의 퇴적 토양 등 22개소에서 분리한 총 6종의 광합성세균 중 호기 암 배양이 가능한 Rhodobacter sphaeroides PS-24를 분리하였다. 형태학적 특징으로는 그람음성의 막대모양으로, 운동성이 있었다. 분리균주의 16S rRNA 염기서열을 분석한 결과 Rhodobacter sphaeroides ATH2.4.1과 99%의 상동성을 나타내었으며, 본 연구에서 Rhodobacter spharoides PS-24로 명명하여 연구를 수행하였다. 선별균주를 modifed Van niel's yeast 배지에서 배양 후 생성된 carotenoid를 추출한 결과 $12.03{\pm}0.15mg/L$의 함량이 측정되었으며, 반응표면분석법 중 Plackett burman 분석방법과 Box-Behnken 분석방법을 통해 carotenoid 생산에 영향을 미치는 요인을 분석하고 농도를 최적화하였다. 분석결과 각각의 독립변수 yeast extract -0.4144 (1.23 g/L), $Na_2CO_3$ 0.8541 (3.71 g/L)와 $MgSO_4$ 1.00 (1.00 g/L)의 농도를 선정하였으며, 이를 바탕으로 배지 조성을 최적화한 결과 yeast extract 1.23 g, sodium acetate 1 g, $NH_4Cl$ 1.75 g, NaCl 2.5 g, $K_2HPO_4$ 2 g, $MgSO_4$ 1.0 g, mono-sodium glutamate 7.5 g, $Na_2CO_3$ 3.71 g, $NH_4Cl$ 3.5 g, $CaCl_2$ 0.01 g/ liter로 선정하였다. 최적배지를 대상으로 5 L, 50 L, 500 L scale-up을 진행한 결과 최종 carotenoid는 각각 17.98 mg/L, 18.03 mg/L, 18.11 mg/L로 조사되었다. 최적배지의 경우 modified Van niel's yeast 배지보다 약 1.5배 많은 carotenoid를 생산하였으며, 대량배양을 통한 scale-up 과정 시 carotenoid의 생산량은 크게 변화하지 않는 것으로 조사되었다. 따라서 본 연구를 바탕으로 산업적으로 다양하게 사용되고 있는 carotenoid를 생산하는 광합성세균 Rhodobacter spharoides PS-24를 개발하였으며, 본 연구를 바탕으로 유기농축산에 사용이 가능한 기능성 미생물제제를 개발하고자 한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제27권4호
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• pp.349-355
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• 2012

통합노출을 고려한 식품, 건강기능식품, 생약/한약제제, 화장품에서의 유해물질 관리의 우선순위를 선정하기 위해 기존 CRS에서 활용한 위해크기 뿐만 아니라 사회적 인식도를 조사한 후 전문가 평가를 통해 합의된 결과를 점수화하는 우선순위 선정 시스템을 구성하였다. 본 연구에서는 카드뮴, 납, 수은 및 비소 등 25종의 유해물질을 선별하고 선정된 25개 물질에 대해 기존의 우선순위 선정 시스템을 토대로 대상물질별 1) 위해의 크기 (노출 또는 위해수준), 2) 노출원을 고려한 가중치, 3) 관심도의 3가지면에 대해 점수를 산출하였다. 그 결과 25개 물질 중 최종점수는 카드뮴이 178.5점으로 가장 높았으며, 비스페놀 A가 56.8점으로 가장 낮았다. 최종점수가 100점 이상인 물질은 카드뮴, 납, 수은, 비소, 타르, 아크릴아마이드, 벤조피렌, 알루미늄, 벤젠 및 PAHs의 10종이었으며, 아플라톡신, 망간, 프탈레이트, 크롬, 아질산염, 에틸카바메이트, 포름알데히드 및 구리의 8종 물질은 70점 이상이었다. 그 외 이산화황, 오크라톡신 등 7종의 물질이 50점 이상으로 평가되었다. 평가된 최종점수의 타당성 평가를 위해 변수 간의 관련성과 지표간의 상관성분석을 분석한 결과, 노출원에 가중치를 고려한 위해크기가 가중치를 고려하지 않은 위해크기에 비해 최종점수와 관심도 모두 상관성이 높게 나타났으며, 통계적으로 매우 유의한 것으로 나타났다. 이처럼 통합노출을 고려한 유해물질 관리의 우선순위 연구는 위해평가 및 위해관리 측면에서 활용 가능 할 것으로 판단되어 진다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.25-33
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• 2021

목 적 : 본 연구를 통해 호흡동조방사선치료(Respiratory Gated Radiation Therapy, RGRT)시 환자 호흡 속도에 따른 Trigger mode의 정확성과 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 호흡 속도에 따른 Trigger mode의 정확성을 평가하기 위해 QUASAR^TM 호흡 움직임 팬텀에 3 mm의 기준 표지자(Fiducial marker, gold marker)를 삽입하여 본원 한달 동안 환자의 평균 호흡인 20 bpm(Breath per minute)을 기준으로 4DCT 촬영 후 정중앙(Median)에 위치한 표지자에 윤곽 묘사(Contouring)를 하였다. OBI(On Board Imager)가 장착된 Truebeam STx^TM를 이용해 방사선조사 구간인 Gating window를 Lower threshold는 2.0 mm로 모든 측정 조건에서 고정시키고, Upper threshold를 최고 위상으로부터 각각 1.0 mm, 1.5 mm, 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm로 바꿔가며 측정하였다. 위와 같은 조건에서 평균 호흡 속도인 20 bpm을 기준으로 10 bpm, 30 bpm, 40 bpm, 50 bpm, 60 bpm 호흡속도를 바꿔가며 방사선이 끊기는 순간인 'Once at beam off'로 5회 촬영하였다. 같은 방법으로 3일간 반복 촬영 후 각 속도 별 오차율을 비교하였다. 결 과 : 기준 호흡 속도 20 bpm에서 최고 위상으로부터 각각 1.0 mm, 1.5 mm, 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm Upper threshold에서 Trigger mode의 beam off시 차이는 3일간의 평균값으로 0.68±0.05 mm, 0.91±0.03 mm, 1.23±0.03 mm, 1.42±0.04 mm, 1.66±0.06 mm이다. 기준 호흡 속도(20 bpm)대비 호흡 속도 변화에 따른 측정 결과는 최대 절대차이(Absolute Difference)의 경우 1일차, 2일차, 3일차 모두 3 mm Upper threshold에서 평균 0.81±0.08 mm로 차이가 확인되었다. 호흡 속도와 절대차이의 편차(Variation)에 대한 상관관계를 평가하기 위한 결정계수 R2는 3일 평균 수치로 각각 0.838, 0.887, 0.770, 0.850, 0.906로 확인되었다. 3일간의 Threshold 모든 변수에서 p-value는 설정 유의수준 0.05 이하로 차이유의를 확인하였다. 결 론 : 호흡동조방사선치료 시 Trigger mode를 이용하여 영상유도를 할 경우 기준 호흡 속도(20 bpm)에서의 Trigger mode의 오차율이 평균 ±0.04 mm 값으로 정확성과 유용성을 확인 할 수 있었다. 그러나 호흡 속도에 따른 부정확성(Uncertainty) 또한 발생할 수 있다는 것을 알 수 있었으며, 특히, 기준 호흡 속도 대비 느려지는 경우(< 20 bpm)보다 빨라지는 경우(> 20 bpm) 영상획득에 대한 부정확성은 커졌다. 따라서 사전 모의치료시의 호흡을 선별하고 호흡을 유지하기 위한 호흡교육과 치료 중 적극적인 실시간 모니터링(Monitoring)이 필요하다고 사료된다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 한국심리학회지:법
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• 제12권1호
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• pp.15-33
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• 2021

본 연구에서는 성범죄 전자감독대상자들의 재범 기간 추적과 동종재범여부에 따른 생존율의 차이를 분석하였으며, 범죄전력의 재범예측력을 확인하고자하였다. 재범에 대한 기준은 전자감독 실시 중 발생한 범죄사건으로 인해 유죄가 확정된 경우로 정의하였으며, 재범일은 유죄로 확정된 사건의 사건발생일로 하였다. 분석에 활용된 재범자는 122명, 비재범자는 126명이며, 모두 성범죄를 저질러 전자감독명령을 부과 받은 대상자이다. 연구 결과, 성범죄 전자감독대상자 중 재범을 저지른 자들은 대부분 3년 이내에 재범하는 것으로 확인되었다. 또한 본 연구에서는 재범사건을 이종재범과 동종재범으로 분류한 후 집단 간 생존율의 차이를 분석하였다. 집단구성인원은 각각 이종재범집단 88명, 동종재범집단 34명으로 분석 결과, 두 집단 모두 3년 이내에 가장 많은 재범이 확인되었다. 이종재범집단의 생존율과 동종재범집단의 생존율은 다소 차이가 나타나는 것으로 확인되어 비교분석을 수행하였으며 통계적으로 유의한 수준의 차이는 확인되지 않았다(Wilcoxon statistic = 2.326, df = 1, p = .13, Log Rank = 1.345, df = 1, p = .25). 다음으로 범죄전력 변수의 재범 예측력 확인을 위해 Cox회귀분석을 실시한 결과, 성범죄 전력횟수와 폭력범죄 전력횟수는 성범죄 전자감독대상자의 재범을 잘 예측하는 것으로 분석되었다(X²=27.33, df=1, < .001). 결과적으로 최근 발표되는 자료들에 따르면, 전자감독의 시행으로 재범률이 점차 낮아지고 있으나, 전자감독 대상자 중 고위험군(재범집단)에 속하는 대상자들의 재범소요기간은 다소 짧은 것으로 확인되었다. 이들에 대한 집중적인 통제와 관리가 이루어지기 위해서는 초고위험 집단을 선별할 필요가 있다. 이에, 본 연구와 같이 고위험군에 대한 특성 및 재범연구들을 기반으로 처분의 근거를 마련하는 것은 형사사법절차의 객관성을 부여하는데 있어 큰 역할을 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 재활치료과학
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• 제13권1호
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• pp.35-47
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• 2024

목적 : 본 연구는 국내 노인 인구를 대상으로 라이프스타일의 요소가 허약 및 우울 위험도에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 2017년에 수집된 노인실태조사 자료를 활용하여 지역사회에 거주하는 65세 이상 노인 10,072명을 대상으로 수행하였다. 라이프스타일의 요소는 신체활동, 영양 관리, 여가 및 사회 활동 참여 변수를 활용하여 분석하였다. 허약은 허약 척도를 사용하여 측정되었고, 우울 증상은 노인 우울 선별 척도를 사용하여 측정되었다. 로지스틱 회귀분석을 수행하여 노인의 허약 및 우울 위험도에 대한 라이프스타일의 오즈비(odds ratio, OR)를 분석하였다. 결과 : 분석 결과 모든 라이프스타일의 요인은 허약 및 우울 위험도와 유의미한 연관이 있음을 확인하였다. 허약 및 우울의 OR은 주 3회 이상의 정기적인 운동(OR = 0.59, 95% confidence interval [95% CI] = 0.52~0.91; OR = 0.66, 95% CI = 0.59~0.75), 적극적인 영양 관리(OR = 0.86, 95% CI = 0.80~0.91; OR = 0.81, 95% CI = 0.76~0.86), 여가 참여(OR = 0.79, 95% CI = 0.74~0.84; OR = 0.71, 95% CI = 0.66~0.77), 사회 활동의 참여(OR = 0.92, 95% CI = 0.88~0.96; OR = 0.82, 95% CI = 0.78~0.87)를 통해 낮춰지는 것으로 확인되었다. 결론 : 본 연구 결과는 정기적인 운동, 균형 잡힌 영양 관리 및 다양한 활동에 대한 적극적인 참여를 특징으로 하는 건강한 라이프스타일이 노인의 허약 및 우울 위험도를 효과적으로 줄일 수 있음을 시사한다. 궁극적으로 본 연구는 노인의 신체 건강 및 정신 건강에 긍정적으로 작용하는 라이프스타일의 중요성을 강조한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.