• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1881-1890
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• 2021

미세먼지는 인체에는 물론 생태계, 날씨 등에도 많은 영향을 끼치며, 인구와 건물, 차량 등이 밀집된 대도시에서의 미세먼지의 예측과 모니터링은 중요하다. 특히 자동차, 연소 등에서 발생하는 PM_2.5 농도는 독성 물질을 포함할 수 있어 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 화학 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD), 기상 인자 등을 입력 자료로 하여 수도권PM_2.5 농도를 예측하고자 한다. PM_2.5 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R², RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R², RMSE, MAE, MAPE는 각각 0.97, 3.09, 2.18, 13.31로 나타났으며, 예측 정확도는 각각 0.82, 6.03, 4.36, 25.79로 본 연구에서 사용한 인자들을 이용하여 PM_2.5를 예측 시 높은 정확도와 상관성을 나타내었다. 따라서 향후 학교 미세먼지 예측 및 범주화를 위해 본 연구에서 사용한 인자들을 RF 모델에 적용하였을 때 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.820-822
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• 2003

접미사 배열이나 접미사 트리는 대용량의 서열데이터를 효율적으로 검색, 저장할 수 있는 인덱스 자료구조로서 바이오인포매틱스와 같이 대용량 데이터의 처리. 분석이 필요한 분야에 이용될 수 있다. 최근 들어 접미사 배열에 대한 연구가 활발히 진행되어 접미사 배열의 효율적인 저장, 선형시간 생성 및 선형시간 탐색 알고리즘들이 개발되었다. 본 논문에서는 같은 전사인자가 결합할 것으로 예상되는 여러 개의 전사조절부위에 대한 DNA 서열들이 입력으로 주어졌을 때 전사인자가 결합하는 부위를 예측하는 방법을 제시한다. 이를 위해 최근에 제시된 선형시간 접미사 배열 생성 알고리즘을 이용하고 TRANSFAC과 EMBL 등의 DB를 이용하여 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 방법의 정확도를 평가한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.4-4
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• 2022

낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제34권3호
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• pp.195-201
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• 2011

이 연구는 폐경 전 후 여성의 요추골밀도의 예측인자의 차이를 알아보기 위한 것이다. 총 483명의 성인 여성을 대상으로 체성분, 지질, 혈압, 골밀도를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 폐경 전 집단의 수축기 혈압, 총콜레스테롤, 중성지방, 저밀도지단백 콜레스테롤이 폐경 후 집단에 비해 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 골밀도와 가장 상관관계가 있는 것은 제지방인 것으로 나타났으며, 폐경 후 집단의 골밀도는 저밀도지단백콜레스테롤 수준과 유의한 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 골밀도에 영향을 미치는 예측인자를 알아본 결과 폐경 전 집단은 체중, 체지방율, 고밀도지단백 콜레스테롤이 영향을 미치는 변수였으며, 폐경 후 집단은 체중, 연령, 저밀도지단백 콜레스테롤 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 항공우주기술
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• 제8권1호
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• pp.17-25
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• 2009

복사전달식에서 흡수 계수의 정확한 계산은 액체 엔진 저부의 단열재 설계의 입력 값으로 사용되는 플룸의 복사 열전달을 예측하는데 매우 중요하다. 이를 위해서 가스 흡수 계수를 직접 모델링 할 수 있는 WNB 모델을 중요 인자의 선정을 위주로 설명하였고, 그 결과를 비교적 정확한 기준 값을 제공하는 SNB의 결과와 비교하였다. 비교 인자들은 총 방사율, 좁은밴드 복사강도 및 총 복사강도이며, 결과적으로 방사율의 경우 주어진 조건에서 3.1% 이내, 총 복사 강도역시 5%이내의 계산결과를 보여 이 모델의 타당성을 확인할 수 있었다. 추가적으로, 액체 엔진의 연소가스들의 성분비를 예측하고 이 조건에 대한 가스모델링 인자를 계산하여 데이터베이스를 구축하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
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• pp.159-162
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• 2004

플라즈마 공정 모델 개발에 역전파 신경망이 가장 많이 응용되고 있으나, 관여하는 다수의 학습인자로 인해 그 최적화가 매우 어렵다. Radial basis function network (RBFN)은 관여하는 학습인자의 수가 적어 그 최적화가 상대적으로 용이하지만, 두인자의 다양한 조합에 의해 RBFN의 예측성능이 상당히 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 학습인자 상호간의 작용을 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 최적화하는 기법을 소개한다. 제안하는 알고리즘을 광도파로 제작을 위해 수행한 실리카 식각공정 데이터에 적용하여 평가하였다. 평가에 이용된 식각 응답은, 실리카 식각률, aluminum (Al) 식각률, Al 선택비, 그리고 실리카 프로파일 각도이다. 최적화한 모델은 종래의 모델과 비교하였으며, 그 향상도는 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 실리카 프로파일 각도에 대해서 각 기 0.8%, 32.4%, 20.3%, 1.3% 등이었다. Al 식각률과 선택비에 대해서 예측성능은 상당이 향상되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.394-394
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• 2018

최근 기후변화로 인하여 강수량 및 집중호우 발생 횟수의 증가에 따라 홍수의 발생 빈도 및 강도가 증가한다. 기후변화에 따른 미래의 강수량 예측은 2013년에 발간된 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서 (AR5)를 활용하여 분석하고 있다. 기후변화 시나리오에 따라 기온 상승률 및 강수량의 증가량, 극한 강우사상의 발생 빈도 및 발생정도가 다르게 결정되며, 극한 강우사상으로 유발되는 홍수의 피해 정도가 홍수피해 유형별로 다르게 나타난다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 미래의 홍수 피해 정도를 예측하기 위하여 홍수에 영향을 미치는 인자 및 홍수를 감소시키는 인자들을 활용하여 단계적 회귀모형을 이용하여 인명피해, 피해면적, 피해액, 발생빈도 등 홍수피해 유형 별로 현재 및 미래의 홍수피해정도를 예측 및 분석하였다. 홍수에 영향을 미치는 인자로 연평균강수량, 일최대강수량, 1시간최대강수량, 10분최대강수량, 호우일수, 인구밀도, 자산밀도, 도로현황, 시가화율 등을 사용하였고, 홍수 피해를 감소시키는 치수대책으로는 하천개수율, 하수도보급률, 양수량, 유수지용량 등을 사용하였다.

• 대한두경부종양학회지
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• 제27권1호
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• pp.32-37
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• 2011

서 론 : 미세갑상선유두상암종 환자에서 불필요한 예방적 중앙 림프절절제술을 피하기 위해서 림프절 전이를 수술 전에 예측하는 수단이 필요하다. 림프관 생성 및 성장의 조절에 VEGF-C/D, VEGFR-3 pathway, podoplain이 관여된다는 사실이 밝혀져 있다. 림프관 생성 및 성장과 관련된 인자인 VEGF-C/D, podoplanin에 대한 면역조직화학염색과 반정량적 분석을 통해 미세갑상선유두상암종에서 림프절전이와의 관련성을 확인하고자 하였다. 대상 및 방법 : 2006년 9월부터 2008년 6월까지 본원에서 미세갑상선유두상암종으로 진단받고 1인 술자에 의해 갑상선 전 절제술 및 예방적 중앙 림프절절제술을 받은 104명의 환자 중 중앙 림프절 전이가 있었던 환자와 없었던 환자를 각각 25명씩 무작위로 선별하여 종양부위에 면역화학염색을 실시하여 림프관생성인자의 발현 정도를 비교하였다. 결 과 : 대상군 50예 중 VEGF-C/D는 50예(100%) 모두 발현이 되었고 podoplanin은 33예(66%)에서 발현이 되었다. 그 중 VEGF-C는 10예(20%)에서 약한 양성, 37예(74%)에서 중등도 양성, 3예(6%)에서 강한 양성소견을 보였고 VEGF-D는 9예(18%)에서 약한 양성, 37예(74%)에서 중등도 양성, 4예(8%)에서 강한 양성소견을 보였다. 중앙 림프절 전이 음성 환자 군과 양성 환자 군으로 분류하였을 때 VEGF-C/D의 발현율의 차이는 p-value가 각각 0.48, 1.00으로 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 50예 전체를 대상으로 하여 종양의 개수, 최대크기, 검출된 전체 림프절의 수, 양성 림프절의 수, 주변조직 침범여부에 따른 VEGF-C/D의 발현도 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. Podoplanin의 경우 염색 여부에 따라 양성군과 음성군으로 나누어 분석하였을 때 종양의 개수, 최대크기, 검출된 림프절의 수, 양성 림프절의 수, 주변조직 침범여부도 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 결 론 : VEGF-C/D는 대상군 전체(100%)에서 발현이 되었고 podoplanin은 66%에서 발현이 되었다. 림프관 생성인자로 알려진 VEGF-C/D및 podoplanin이 미세갑상선유두상암종에서 많이 발현이 되는 것으로 보아 위 인자들이 림프절 전이를 일으키는 인자 중 하나로 생각된다. 하지만 미세갑상선유두상암종에서 중앙 림프절 전이를 예측할 수 있는 인자로 부적합 한 것으로 생각되며 향후 더 많은 증례를 통해 관련성 여부에 대한 연구가 필요하고 또 다른 인자의 관련성에 대해서 연구가 필요하겠다.

• 한국지구과학회지
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• 제30권3호
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• pp.294-304
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• 2009

북서태평양에서 발생한 태풍에 대해 발생 후 5일 동안 12시간 간격으로 태풍의 강도 및 진로를 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 개발하였다. 사용되어진 예측인지는 CLIPER(발생 위치 강도 일자), 운동학적 파라미터(연직바람시어, 상층발산, 하층상대와도), 열적 파라미터(상층 상당온위, ENSO, 상층온도, 중층 상대습도)로 구성되어졌다. 예측인자의 특성에 따라 일곱개의 인공신경망 모델들이 개발되었으며, CLIPER와 열적 파라미터가 조합된(CLIPER-THERM) 모델이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이 CLIPER-THERM 모델은 강도 및 진로 모두에서 동절기보다 하절기에 더 나은 예측성능을 나타내었다. 또한 태풍의 발생이 아열대 서태평양의 남동쪽에 위치할수록 강도예측에서는 큰 오차를 보였고, 진로예측에서는 아열대 서태평양의 북서쪽에서 발생할수록 큰 오차를 보였다. 이후 인공신경망 모델의 예측성능을 검증하기 위해 같은 예측인자들을 이용하여 다중선형회귀모델을 개발하였으며, 결과로서 비선형 통계기법인 인공신경망 모델이 다중선형회귀모형보다는 더 나은 예측성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1987년도 학술발표회 논문집
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• pp.39-39
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• 1987

자동차에서 발생되는 소음은 여러 가지 발생원으로부터의 복합적인 것으로서 차량의 속도가 고속화하면서 타이어 소음의 기여도가 매우 커지는 것으로 알려져 있다. 타이어 소음은 근본적으로 노면과 타이어의 상호작용에 의하여 발생되는 데 타이어/노면의 상호작용에 영향을 미치는 인자로는 마모상태, 차량속도, 하중, 공기압, carcass 구조, 타이어 온도등 여러 가지가 있으나 tread 모양과 노면의 상태에 가장 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 승용차용 155SR13 radial 타이어를 대상으로 하여 실내에 설치된 dynamometer를 이용하여 groove 의 개수, groove 길이, groove 폭, groove 깊이, groove 방향 등 트레드 패턴 인자가 발생소음에 미치는 기여도를 실험적으로 측정하고 트레드 패턴형상에 따른 소음도를 예측할 수 있는 실험식을 구했다. 또한 단일 groove 내에서 발생되는 소음의 시간신호를 측정하여 모델화하고 차량속도와 groove 사이의 간격에 따른 시간신호를 합성하고 이 신호로부터 FFT 알고리듬을 통해 소음 spectrum을 구하는 소음 예측 프로그램을 개발하였다. 비교적 단순한 tread 패턴에 대해 이를 적용한 결과 실험적으로 구한 spectrum과 상당히 유사함을 볼 수 있었다.