• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.73-82
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• 2009

CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.

• 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.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권1호
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• pp.57-70
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• 2009

UAM(Umbrella Arch Method)의 효과 및 역학적 보강메커니즘에 대한 연구는 국내외에서 수치해석 및 실험 등을 통하여 상당한 진척이 이루어졌으나 실제 설계 및 적용에 있어서는 아직도 3차원 해석의 해석시간과 복잡성 등의 제약 때문에 UAM의 보강영역과 지반과의 환산물성을 이용하는 정량적이지 못한 2차원해석이 주로 사용되고 있다. 이러한 이유로 합리적, 이론적, 정량적이면서도 손쉽게 수행할 수 있는 설계 및 해석기법이 요구되고 있다. 본 연구에서는 UAM의 보강효과가 미치는 범위를 파악하고 그라우팅 전 후의 강관저변지반 물성변화를 파악하기 위하여 연직방향의 UAM 현장실험 및 실내시험을 수행하였다. 풍화토, 풍화암 지반에 UAM 적용시 그라우트의 주입에 의한 주변지반의 물성치 증가는 미미하며, 강관외부와 천공구경 사이의 공간 및 강관내부에 형성된 시멘트구근과 강관으 강성만이 지반보강 효과에 기여한다는 것을 확인하였다. 이러한 결과와 내공변위제어법(CCM; Convergence Confinement Method) 개념을 바탕으로, 2차원 축대칭해석을 실시하여 막장효과, UAM효과와 지보재효과를 종단변위곡선(LDP)으로 나타내었다. 또한, 2차원 평면변형률 해석시 UAM의 지보효과를 내압의 크기로 변환하여 이를 고려하는 하중분담법을 제안하였다. 이 방법과 기존의 등가환산물성을 적용하는 해석을 비교한 결과, 지반조건, 터널의 심도 및 크기, 강관조건, 초기응력상태 등에 따라 차이가 있지만, 기존의 해석방법에서의 변위량이 새로운 방법에 비해 더 크게 발생하는 것으로 나타나, UAM의 종방향 빔 지지효과를 제대로 평가하지 못하는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.225-232
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• 2024

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권2호
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• pp.147-174
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• 2005

본 연구에서는 미 국립대기연구소(NCAR)의 열권-이온권 전기역학적 대순환 모델(TIEGCM)을 이용하여 행성간 자기장(IMF)의 방향과 세기 그리고 고도에 따라 여름철 남반구 고위도 하부 열권의 바람에 작용하는 운동량 강제력을 정량적으로 구하였다. 그리고 이들을 서로 비교 분석함으로써 IMF 조건과 고도에 따른 고위도 하부 열권의 풍계(wind system)를 유지시켜주는 주된 물리적인 과정을 살펴보았다. 고위도 하부 열권(<180km)에서 양($B_y$ > 0.8|$\overline{B}_z$|)또는 음($B_y$ < -0.8|$\overline{B}_z$|)의 IMF By 조건인 경우에 운동량 강제력 차이, 즉 IMF 기준치 ${\neq}$ 0 일 때와 IMF 기준치=0 일 때의 운동량 강제력 차이(difference momentum force)는 자기위도 -80$^{\circ}$에서 최대값을 가지면서 극관과 오로라 영역에 국한된 단순한 형태의 분포를 보인다. 그리고 IMF $B_z$ 성분이 양과 음일 때 강제력 차이의 세기는 비슷하지만 분포양상은 반대방향을 취한다. 한편 IMF $B_z$가 양($B_z$ > 0.3125|$\overline{B}_y$|) 또는 음($B_z$ < -0.3125|$\overline{B}_y$|)인 조건인 경우에는 강제력 차이가 아오로라(subauroral) 위도까지 분포하며 IMF $B_z$가 양 또는 음의 조건일 때 보다 복잡한 구조를 보인다. 그리고 IMF $B_z$가 음인 경우의 강제력 차이가 양인 경우보다 더 크며 반대방향으로 작용한다. 125km 보다 더 높은 고도(>125km)에서 바람차이를 결정하는 주된 강제력은 기압경도력, 전향력, 수평이류 그리고 비발산 성분이 강한 Pedersen 이온항력인 것으로 확인되었다. 고도 약 125km 에서는 이 네 가지 힘에 더불어 비회전 성분이 강한 Hall 이온향력과 극관내 의 연직 이류가 지역과 시간에 따라 바람차이의 형성에 작용한다. 한편 고도 108-125km 에서는 IMF $B_z$ 조건일 경우의 극관영역을 제외하고는 기압경도력, 전향력 그리고 Hall 이온항력이 이 고도에서의 바람차이를 유발시키는 주된 강제력으로 작용한다. 고도 108km 이하에서는 기압경도력과 전향력이 균형을 이루어 지균 운동을 유지시킨다. IMF-$\overline{B}_y$의존 MLT 평균 운동량 강제력들은 이온항력을 제외한 다른 모든 남북성분이 동서성분에 비해 더 강하게 중성대기에 작용하는 것으로 확인되었다. 108-125km의 고도에서 IMF B?가 음인 경우에 이온항력은 하강운동 및 단열압축가열과 관련된 시계방향의 온난순환(warm circulation)을 극관 내에 형성시킨다. 반면 IMF $B_y$가 양인 경우에는 극관 내에 상승운동 및 단열팽창냉각과 관련된 반시계방향의 한랭순환(cold circulation)을 형성시킨다. 이온항력은 IMF $B_z$가 음인 경우에는 새벽영역에 상승운동과 관련된 반시계방향의 한랭순환을, 반면에 IMF $B_z$가 양인 경우에는 새벽영역에 하강운동과 관련된 시계방향의 온난순환을 형성시킨다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.15-25
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• 2012

부피적조절회전방사선치료(VMAT)의 정도관리를 TG-119에서 제시된 권고안을 통해 평가하고자 하였다. 또한 선택적 최적화 변수에 따른 치료계획의 평가와 그에 따른 선량학적 특성을 평가하고자 하였다. Varian사의 iX선형가속기와 Nucletron사의 Oncentra MasterPlan 치료계획장치를 결합하여 VMAT 치료계획을 수립하였다. TG-119에 제시된 5가지의 구조세트를 이용하여 아크 수, 겐트리 간격, 치료 시간 등의 선택적 최적화 변수(selectable optimization parameters)를 변화하여 치료 계획의 평가와 선량검증을 통해 정확성을 평가하였다. 치료계획의 평가는 선량체적히스토그램을 이용하여 표적과 위험장기의 평균값과 표준편차를 이용하였으며 선량검증은 이온 전리함과 $Delta^{4PT}$ bi-planar diode array를 이용하였다. 치료계획의 평가에서 싱글 아크의 경우 C-shape (hard)를 제외한 다른 구조세트에서 목표한 선량에 근접하는 결과를 보였으며 듀얼 아크의 경우에는 C-shape (hard)를 제외한 다른 구조세트에서 제시한 목표 선량에 도달하였다. 또한 선택 변수에 대한 평가에서는 전립선과 같은 간단한 구조 세트에서는 아크 수에 따른 치료계획의 차이는 거의 나타나지 않았으나, 두경부와 같은 복잡한 구조에서는 듀얼 아크가 위험장기에 대하여 좀 더 우수한 결과를 나타내었다. 겐트리 간격의 크기 변화에 의한 선량분포는 $6^{\circ}$에 비해 $4^{\circ}$의 겐트리 간격이 우수하였으나 $2^{\circ}$ 간격과는 거의 차이가 없었다. 점선 량의 정확성 평가에서는 표적과 위험장기에 대한 점선량의 측정값과 계산값의 평균오차는 싱글 아크와 듀얼 아크 모두 3% 이내였으며, 신뢰구간은 싱글아크와 듀얼 아크가 4% 내로 허용범위 안에 포함되었다. 겐트리 간격의 크기에 따른 점선량의 정확성 평가에서는 $2^{\circ}$, $4^{\circ}$, $6^{\circ}$ 모두 3% 이내였으며, 표적과 위험장기에 대한 신뢰한계(Confidence limit)는 5% 내로 허용범위 안에 포함되었다. $Delta^{4PT}$를 이용한 싱글 아크와 듀얼 아크의 선량분포 측정에서는 허용기준 3 mm/3%를 통과하는 감마인덱스는 평균 $98.72{\pm}1.52%$와 $98.30{\pm}1.50%$이었으며 신뢰한계는 2.99%와 3.74%로 허용범위 내에 포함되었다. 겐트리 간격의 크기에 따른 선량의 정확성은 간격이 적을수록 우수한 결과를 나타냈다. 본 연구에서는 VMAT의 정도관리를 TG-119에서 제시된 시험을 수행하였으며 제시된 모든 구조 세트에 대하여 허용기준을 모두 만족하였다. 또한 사용자가 선택할 수 있는 최적화 변수의 변화에 대한 치료계획과 선량학적 영향을 분석하였으며 각 상황에 따른 임상적 특성에 맞는 변수를 선택하는 것이 중요하다고 사료된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제49권1호
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• pp.37-48
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• 2000

연구배경 : 기관지 천식등과 같은 만성 기도질환의 병태생리는 점액의 과분비, 배상세포의 과형성, 평활근의 비후와 호산구등의 염증세포의 침윤등으로 설명되고 있다. 배상세포의 증식에 대한 생화학적 기전은 이러한 양상을 만드는데 필요한 시간이 길고, 기도염증과 연관된 매우 복잡함 때문에 아직 잘 알려지지 않고 있다. 이에 본 저자들은 배상세포증식과 기도염증의 상관성을 알고자 그 첫 단계로 백서의 기관을 통한 $TiO_2$의 주입으로 단시간 내에 형성되는 배상세포증식의 동물 모형을 만들어 기도내 주로 어느 부위에서 배상세포의 과형성이 나타나는지 관찰하고 염증세포의 침윤 여부 및 dexamethasone 이 과형성된 배상세포 및 침윤된 염증세포에 대해 영향을 평가해 보고자 하였다. 방법 : 8주된 21마리의 수컷 Sprague-Dawley를 세 군으로 나누어서 첫 번째 군(group 1) 은 endotoxin-free water를 기관내 주입하고 두 번째 군(group 2)은 $TiO_2$를 주입을 하고 세 번째 군(group 3)은 $TiO_2$를 주입하고 dexamethasone을 $TiO_2$ 투여전날부터 희생전날까지 투여하였다. 흰쥐를 희생시켜 기관, 기관지와 폐 부위를 각각 절제하여 paraffin bloc을 만든 후 $4{\mu}m$의 section을 하여 PAS 염색한 후 각 부위에서의 상피세포에 대한 배상세포의 비를 구하여 각 군별로 비교하였고, Luna 염색으로 호산구의 침윤을 비교하였다. 결과 : 1. 기관에서의 배상세포의 비의 평균은 1군에서는 4.09$\pm$8.28%, 2군은 10.19$\pm$11.33%로 $TiO_2$를 주입한 2군에서 배상세포의 과형성을 관찰할 수 있었다 (P<0.01). 2. 주 기관지에서의 배상세포의 비의 평균은 1군에서 3.61$\pm$4.84%, 2군에서는 34.09$\pm$23.91%로 $TiO_2$를 주입한 2군에서 배상세포의 과형성을 관찰 할 수 있었다(P<0.01). 3. 세기관지 부위에서의 배상세포의 양성 incidence와 severity (R$\times$S)로 표시를 하였으며 이는 각각 1 군은 0, 2군은 0.3 이었다. 4. 침윤된 호산구는 1군(1.99$\pm$3.84%)에서보다 2군 (21.43$\pm$23.85%)에서 유의하게 증가되었다(p<0.05). 5. 1군, 2군, 3군의 주기관지내에서 배상세포의 과형성과 호산구 침윤간에는 의미있는 상관관계를 보였다(p=0.001). 6. dexamethasone이 배상세포의 과형성과 호산구의 침윤을 억제함을 관찰하였다. 결론 : 백서에서 $TiO_2$로 처치시 기도에서 배상세포의 과형성이 5일내에 주로 주 기관지에서 발생하였으며 호산구 침윤이 동반하는 배상세포 증식의 동물 모형이 만들어졌다. 배상세포의 과형성은 염증과 동반되며 dexamethasone 투여시 억제되므로, 배상세포의 증식기전 에서 기도내 염증과정이 주요한 역할을 하는 것으로 생각된다. 향 후 이러한 동물 모형은 배상세포 증식의 기전을 이해하는데 유용한 도구가 될 것으로 사료된다.