• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.29 no.5
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• pp.391-402
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• 2020

Health Impact Assessment based on municipal law is performed and written in the sanitary and public health part in the current environmental impact assessment. Residential development projects such as housing site development etc., are not subject to health impact assessment under Article 13 of the Environmental Health Act. However, health impact assessment is conducted partially based on the review that health impact assessment targets which are identified among substances emitted from pollutants nearby industrial complexes should be assessed risk (including carcinogenic and non-carcinogenic) at the stage of the environmental impact assessment consultation. Although residential development projects do not have plans for pollutant emitting facilities that emit hazardous air pollutants, there is a possibility that residents might be affected by pollutants from industrial complex near residential area in the future. In this study, Health impact assessment was conducted to examine the impact on residents in planned areas by analyzing previous residential development projects. We predicted future impact by using the literature survey results on surrounding area (case1) and conducting contribution analysis (case2) and predicting exposure concentration of carcinogenic substances applying Atmospheric Diffusion Model (AERMOD). By this study, we concluded that applying on-site survey, contribution analysis and prediction of exposure concentration by using AERMOD complementarily will be effective to assess the health impact to the receptors by pollutants from industrial complexes near the planned zone.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.48-55
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• 2024

In recent years, as the commercialization of unmanned aerial vehicles (UAVs) has been actively promoted, much attention has been focused on developing a technology to ensure the safety of UAVs. In general, the UAV has the potential to enter an uncontrollable state caused by sudden maneuvers, disturbances, and pilot error. To prevent entering an uncontrolled situation, it is essential to predict the flight state of the UAV. In this paper, we propose a flight state prediction technique based on an improved CNN-LSTM hybrid mode to enhance the flight state prediction performance. Simulation results show that the proposed prediction technique offers better state prediction performance than the existing prediction technique, and can be operated in real-time in an on-board environment.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_2
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• pp.1239-1249
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• 2018

Optical remote sensing sensors provide visually more familiar images than radar images. However, it is difficult to discriminate sea ice types in optical images using spectral information based machine learning algorithms. This study addresses two topics. First, we propose a semantic segmentation which is a part of the state-of-the-art deep learning algorithms to identify ice types by learning hierarchical and spatial features of sea ice. Second, we propose a new approach by combining of semi-supervised and active learning to obtain accurate and meaningful labels from unlabeled or unseen images to improve the performance of supervised classification for multiple images. Therefore, we successfully added new labels from unlabeled data to automatically update the semantic segmentation model. This should be noted that an operational system to generate ice type products from optical remote sensing data may be possible in the near future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.7 no.2 s.30
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• pp.138-147
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• 2006

The objective of this research is to explore a more precise forecasting method by applying Case-based Reasoning (CBR). The newly suggested method in this study enables project managers to forecast monthly expenditures with less time and effort by retrieving and referring only projects of a similar nature, while filtering out irrelevant cases included in database. For the purpose of accurate forecasting, 1) the choice of the numbers of referring projects and 2) the better selection among three levels ? which include a 20-work package level, a 7-major work package level, and a total sum level analysis, were investigated in detail. It is concluded that selecting similar projects at $12{\sim}19%$ out of the whole database will produce a more precise forecasting. The new forecasting model, which suggests the predicted values based on previous projects, is more than just a forecasting methodology; it provides a bridge that enables current data collection techniques to be used within the context of the accumulated information. This will eventually help all the participants in the construction industry to build up the knowledge derived from invaluable experience.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.833-835
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• 2019

교육열이 강한 우리나라에서는 사교육은 언제나 뜨거운 감자이다. 교육대상 연령층의 인구수가 1990 년부터 빠르게 감소하기 시작했으며, 2005 년을 전후로 초등학생 수의 감소가 더욱 빨라지고 있다. 통계청 데이터에 따르면 2016 년 출생아 수는 40 만 6 천여명에서 2017 년은 35 만 7 천여명으로 향후에도 지속적으로 줄어들 추세이다. 이렇듯 매년 학생수가 감소함에도 불구하고 2018 년 사교육비 총액은 19 조 5 천억수준으로 2017 년 18 조 7 천억보다 8 천억원이 늘어 났다. 학생수는 전년보다 2.5% 줄었지만 사교육비는 반대로 4.4% 늘어났다. 이렇듯 사교육 시장이 심화 되게 되면 경쟁은 더욱 치열해 질 수 밖에 없으며 이 경쟁에서 살아 남기 위해서는 다양한 비즈니스 전략이 필요하며 특히 학생들의 이탈을 줄이는 것은 사업의 가장 중요한 포인트라고 볼 수 있을 것이다. 학원에서의 학생이 퇴원을 하는 이유에 대한 영향도를 분석하고 그 영향도 분석을 통해 학원 학생들의 퇴원 방지에 활용하고자 한다. 본 논문의 주요 연구 내용은 사교육을 대표하는 국내 사설 학원에서의 성적, 출결사항 및 학원 상담 내역 등의 다양한 학원 데이터들을 최적의 딥러닝 알고리즘 분석을 통한 퇴원 학생을 사전 예측하기 위한 논문임을 밝힌다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.13 no.1
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• pp.44-52
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• 2012

In the cost management of public construction projects, it is an important issue to develop an adequate cost data for estimating the predetermined amount by various methods. For a long time, a standard of estimation in korea is used as a basis for estimating the predetermined amount of public construction. However, they did not have a reasonable cost data based on a labor and equipment productivity analysis. For this reason, it is difficult to make a reasonable and efficient estimation of the costs, and this situation presents an urgent need for more accurate cost data to use in an early phase. This study analyzed the productivity of form work by the CYCLONE model, and presented the model on the number of optimal labor through sensitivity analysis. This CYCLONE model can be useful in analyzing productivity on the various sizes of form. Also, the regression model to estimate the daily output can be used in predicting the amount of labor. Considering the work duration in the regression model is expected to make the daily output estimation much more accurate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.18-18
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• 2020

금강하구와 같이 막힌 대형 하구는 근본적으로 복잡한 물리화학적 프로세스와 다양한 이해당사자간의 갈등 때문에 단편적인 접근으로는 관리의 한계가 있을 수밖에 없는 환경이다. 더욱이 하굿둑의 갑문을 열어 하구순환을 복원하는 해수유통 사업은 그 자체가 가지는 환경적 효용성의 확인과 기존 용수이용 체계의 전면적 변화와 관련된 상당한 비용이 요구된다는 면에서 특별한 논란이 되어왔다. 본 연구는 해수유통으로 인한 금강 하구해역의 수리, 수질, 퇴적 및 생태 등 다양한 환경적 변화를 집중적인 현장 조사 및 통합 모델링을 통해 정량적으로 예측하고 이를 지역 이해당사자 논의 체계인 금강하구해역정책협의회에 제공함으로써 해수유통과 연관된 이해당사자 간 갈등을 완화하고 과학적 자료에 근거한 정책결정을 지원하기 위해 수행되었다(과학-정책의 통합). 조사연구는 하굿둑 갑문 개방에 따른 다양한 시나리오별로 해수유통으로 인한 영향을 하구해역(하굿둑의 바다 쪽 해역)과 하구호(하굿둑의 하천 쪽 담수역)에 미치는 영향을 검토하였다(하천-하구호-연안해역의 공간적 통합). 시나리오는 하구해역정책협의회의 요구사항을 반영하여 개발되었고, 시나리오별 영향파악은 수리(조석 및 파랑 포함), 퇴적물 이동 및 수질은 Delft3D모델을, 유역으로부터의 유량 및 오염물질 부하량은 분포형 비점모델인 STREAM을, 김양식과 이매패류 생산량을 추정하는 생태모델은 통계기반의 포인트 모델을 통해 이루어졌다(수리-퇴적-수질-생태계 모델의 통합). 시나리오 분석결과, 상시 해수유통을 제외한 대부분의 하굿둑 부분 개방 시나리오에서는 하구해역에 미치는 영향이 제한적으로 나타나는 것으로 예측되었다. 이는 하굿둑 부분 개방에 따른 담수방류량 및 이에 대응하는 해수의 유동패턴이 현재와 크게 달라지지 않음을 반영한다. 반면 하구호에 대한 영향은 하구해역에 비해 하굿둑 갑문 운영시나리오에 따라 상대적으로 민감하게 변화되는 것으로 예측되었다. 갑문의 부분 개방을 통해 하구호의 수위를 현재 대비 5cm~50cm 변화시켰을 때 1psu 염분의 저층에서의 침투거리는 하굿둑 상류 6km~18km 정도로 예측되었고 갑문 개방에 의해 염분 침투 거리의 조절이 가능할 것으로 나타났다. 단, 사용된 통합모델은 수년간의 검보정 과정을 반복적으로 수행하여 예측의 정확도를 지속적으로 개선하였지만, 모델운영 자체의 불확실성을 고려할 때 실제 해수유통을 위해서는 시범개방을 통해 모델 예측의 결과를 확인할 필요가 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.2
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• pp.83-94
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• 2019

Recently, the importance of Total Life Cycle System Management (TLCSM) and LIFE-CYCLE COSTS management is increasing in the development of weapon systems. In cost management, cost forecasting is important from the initial development stage, but it is difficult to predict the total life cycle cost at the development stage. In this study, we propose efficient management cost calculation and management at the development stage of the weapon system by comparison analysis between the PRICE-HL model and NemoSIM to calculate the maintenance cost under the CAIV concept. Based on the study results, further in-depth analyzes of the PRICE-HL model and NemoSIM input values / results are performed. In addition, we provide a more accurate method of calculating the cost of maintaining and operating the weapon system and a plan to utilize the result of NemoSIM in the ILS element development.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.4
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• pp.479-484
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• 1999

본 연구에서는 사람의 턱 운동과 턱 사이에 작용하는 힘(혹은 압력)을 그대로 나타낼 수 있는 저작로봇을 개발하는 것을 궁극적인 목표로 한다. 이러한 저작로봇이 개발되면, 치과의사가 환자의 턱운동에 나타나는 병변을 진단하고 치료하는데 큰 도움이 될 것으로 사료된다. 또한 , 본 연구에 채택한 병렬기구(parallel mechanism)에대한 순기구학적( forward kinematics)분석은 일반적인 병렬기구의 실계에도 응용될 것으로 기대된다. 본 연구진이 1차적으로 설계한 모델은 베이스와 플랫폼(platform), 그리고 이 둘을 연결하는 3개의 다리로 구성되어 있다. 다리와 플랫폼은 3자유도의 관절로 다리와 베이스는 1자유도의 경첩 관절로 연결되어 있으며, 이 3개의 경첩 관절은 베이스 위의 수평면에서 직선을 따라 움직인다. 경첩 관절의 수평 변위와 세 다리의 길이가 주어졌을 때 플랫폼의 위치와 오리엔테이션을 구하는 순기구학의 해( 解)를 계산해내는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘의 특징은 매 순간 오차를 계산하여 이 오차가 줄어드는 방향으로 나아가도록 시간간격(time step)을 조절하는 것이다. 본 알고리즘은 현재 가장 보편적으로 사용되고 있는 뉴튼-렙슨 방법에 비하여 3가지 장점을 나타내고 있다. 우선 , 초기치(initial guess)에 관계없이 수렴한다는 것이다. 또한, 본 알고리즘은 뉴튼-렙슨 방법에 비하여 수렴속도가 훨씬 빠르며, 연산 시간이 매우 짧아져 실제적인 실시간 적용에 적합하다. 마지막으로, 뉴튼-렙슨 방법에서는 여러 개의 해 가운데 어느 곳으로 수렴할 지 예측 할수 없으나 본 알고리즘에서는 초기치에 가장 가까운 해로 수렴한다. 이러한 순기구학의 다중성(multiplicity)문제를 해결하기 위하여 두 개의 조건을 제시하였으며, 이를 적용한 시뮬레이션 결과에 의하면 항상 원하는 해(true solution)에 수렴할 수 있었다.발생량의 감소를 기대 할 수 있는 친환경기술로 유지관리비를 최소화할 수 있는 장점이 있었다. 않은 사람들 중 미래의 검진실행의지에 건강소식지가 영향을 미친 경우는 48.7%였다. 보건교육을 받은 후 유방암 자가검진 실천율은 사업군에서 53.9%로 받기 전의 27.3%보다 증가하였으나 대조군의 경우는 별 차이가 없었다. 연령별로는 60대가 가장 높았고 사업군에서 검진율의 증가분은 30대가 가장 컸다. 교육수준별로는 사업군은 고졸이, 대조군은 전문대졸이 가장 높았고 사업군에서 검진율의 증가분은 고졸에서 가장 컸다. 보건교육 후 유방암과 관련된 건강지식의 정도는 사업군이 3.7점으로 대조군보다 유의하게 높았으며, 유방암 자가검진법을 실천하는 사람들의 동기는 ‘일반 대중매체의 영향’이 가장 많았으며 건강소식지가 동기인 경우도 20.4%였다. 사업군에서 건강소식지가 유방암 자가검진법 실천에 영향을 미친 경우가 79.6%였으며 유방암 자가검진법에 관한 보건교육을 받고 실천하지 않은 사람들 중 미래의 실천의지에 건강소식지가 영향을 미친 경우는 43.6%였다. 이상의 소견에서 지역주민을 대상으로 인쇄매체를 통한 보건교육은 인쇄물만으로도 쉽게 실천 할 수 있는 유방암 자가검진법이 가장 효과적이었으며, 자궁암검진에 관해서도 검진을 받을 수 있도록 지역사회의 보건의료의 하부구조를 정비하여 제도적 장치를 마련하고 정보를 제공한다면 자궁암검진 실천율도 증가할 것이다.고 12.9% 의 발달율을 보여 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이상의 결과로 보아 핵이식 수정란을 효율적으로 생산하기 위하여 수핵난자의 세포질에 ionomycin 과 DMAP 의 혼합처리로 탈핵난자의 활성화를 유도하는 것이 효율을 증진시킬 수 있었다고 본다. 또한 공핵수정란을 수정 후 90시간과 114시간 개별 배양하여 할구를 공핵체로 핵이식에 이용하였을 때도 그룹배양에 비하여 효율이 떨어지지 않음을 알 수 있었으며, 수정란의 할구