• 해양환경안전학회지
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• 제24권6호
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• pp.750-763
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• 2018

본 연구는 울진 바다목장해역에 서식하는 생물을 대상으로 바다목장 관리를 위한 해양생태계의 영양구조와 에너지흐름을 파악하기 위한 목적으로 2013년 3월부터 10월까지 총 4회 현장조사를 실시하였다. 본 연구에서 개별 생물종들의 생태학적 특징에 따라 유사도에 근거한 비계량형다차원척도법을 사용하여 최고포식자, 바다새, 대형 및 소형유영어류, 볼락류, 가자미류, 저서어류, 반저서어류, 두족류, 저서섭이자, 표서동물, 이매패류, 전복, 자포동물, 동물플랑크톤, 부착성해조류, 미소해조류, 식물플랑크톤, 유기쇄설물 등 총 19가지로 생물그룹핑되었다. Ecopath 모델의 입력변수인 각 생물군들의 생체량, 생산량/생체량의 비, 섭식량/생체량의 비, 피식-포식관계 자료를 사용하여 울진 바다목장해역의 영양구조와 에너지 흐름을 추정하였다. 연구해역에서 각 생물군들의 영양단계는 1 ~ 5.687 범위로 파악되었다. 울진 바다목장 해역에 서식하는 모든 생물그룹들의 전체 소비량의 합은 $229.7t/km^2/yr$, 생물그룹들의 전체 이출량은 $3,432.4t/km^2/yr$이었다. 모든 생물그룹들의 총 에너지량은 $6,796.2t/km^2/yr$, 전체 생산량은 $3,613.1t/km^2/yr$로 추정되었다. 울진 바다목장 해역에서의 순 생태계 생산량은 $3,490.3t/km^2/yr$, 전체 생물군의 생체량은 $167.3t/km^2/yr$으로 추정되었다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제28권2호
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• pp.31-48
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• 2003

30세 이상, 80세 미만 농촌지역 주민 1,754명을 연구 대상자로 선정하여 개인의 건강관련 행태를 알아보기 위해 본 연구진이 고안한 설문지를 이용하였다. 모든 자료는 전산입력 하였고 성별에 따른 건강관련 행태는 연령보정 후 카이 제곱 검정을 시행하여 통계적 유의성을 검정하였고, 연령에 따른 건강관련 행태의 차이는 경향성에 대한 카이 제곱 검정을 시행하였다. 모든 자료의 분석은 SPSS 10.0 for windows 통계 프로그램을 이용하였다. 연령보정 흡연율은 남성에서는 56.1%, 여성에서는 6.8%로 남성에서 여성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 음주율은 남성에서는 65.4%, 여성에서는 21.6%로 남성에서 여성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 운동 미실시율은 남성에서는 72.6%, 여성에서는 76.6%로 여성에서 남성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 비만율은 남성에서는 23.3%, 여성에서는 28.2%로 여성에서 남성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 B형 간염 미실시율은 남성에서는 45.1%, 여성에서는 53.4%로 여성에서 남성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 육식 선호율은 남성에서는 48.0%, 여성에서는 30.0%로 남성에서 여성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 짠 음식 선호율은 남성에서는 40.8%, 여성에서는 28.3%로 남성에서 여성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령을 보정한 육체적 휴식이 부족한 비율은 남성에서는 19.2%, 여성에서는 24.1%로 여성에서 남성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 정신적 휴식이 부족한 비율은 남성에서는 15.7%, 여성에서는 23.6%로 여성에서 남성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 스케일링 미실시율은 남성에서는 61.5%, 여성에서는 71.1%로 여성에서 남성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 양치질 미실시율은 남성에서는 3.7%, 여성에서는 1.5%로 남성에서 여성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 위암 검사 미실시율은 남성에서는 49.3%, 여성에서는 51.4%로 여성에서 남성보다 높았으나 유의하지 않았다. 연령보정 간암 검사 미실시율은 남성에서는 64.0%, 여성에서는 70.7%로 여성에서 남성보다 유의하게 높았다(p<0.01). 연령보정 대장암검사 미실시율은 남성에서는 88.9%, 여성에서는 87.5%로 남성에서 여성보다 높았으나 유의하지 않았다. 연령 보정 종합건강진단 미실시율은 남성에서는 58.3%, 여성에서는 59.1%로 여성에서 남성보다 높았으나 유의하지 않았다. 앞으로 농촌지역 주민들의 건강관련 행태를 변화시키기 위한 건강증진 프로그램은 지역사회를 기반으로 성별 및 연령의 특징에 맞게 실시하는 것이 바람직하다고 생각한다.

• 핵의학기술
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• 제15권1호
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• pp.58-64
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• 2011

SPECT 영상에서의 resolution recovery를 기반으로 하는 3D 재구성 기법은 detector면으로부터 거리에 의한 공간적 blur를 보상하여 높은 spatial resolution과 contrast를 가지는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 재구성 기법 중의 하나인 Philips사의 Astonish 프로그램을 phantom 실험을 통하여 기존의 재구성 기법과 비교, 평가하고 임상적 유용성을 높이고자 하였다. Skylight SPECT system (Philips)에서 NEMA IEC PET body phantom과 Flanges Jaszczak phantom (Data Spectrum corp.)을 이용하여 시간과 거리에 따른 4가지의 다른 입력 조건에서 실험을 실시하였다. 가까운 거리와 먼 거리 (짧은 거리보다 10 cm 더해진 거리)에서 각각 full time (40 kcts/frame)과 half time (full time의 절반)을 적용하여 영상을 얻고, iteration 수에 변화를 주어 MLEM, 3D-OSEM, Astonish로 영상을 재구성하였다. NEMA IEC PET body phantom의 각 sphere에서 background variability에 따른 contrast ratio의 변화양상을 확인하고 각 재구성 기법에서의 최적의 iteration 수를 찾아보았다. 이로부터 얻은 최적의 iteration 수를 Jaszczak phantom 영상의 재구성에 적용하여 비교해보고 실제 환자의 myocardial SPECT data에 대하여 육안적 평가를 실시하였다. 전반적인 contrast ratio는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 높았다. 직경 37 mm의 가장 큰 hot sphere에서 짧은 거리에서는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 각각 27.1%와 17.4%의 더 높은 contrast ratio를 보였고, 먼 거리에서는 40.5%와 32.6%로 더 높았다. 그러나 시간에 따른 변화의 차이는 크게 나타나지 않았다. 또한, 육안적 평가에서 Astonish가 다른 두 재구성 기법에 비하여 더 좋은 영상을 보였다. 이 실험에서는 정량적 분석 및 육안적 평가를 통하여 Astonish가 기존의 영상 재구성 기법인 MLEM과 3D-OSEM에 비하여 시간을 단축시켜 업무의 효율성을 높일 뿐만 아니라 질적으로도 우수한 영상을 구현하여 임상적으로 신뢰성이 높은 검사 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 대한소아치과학회지
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• 제27권3호
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• pp.419-430
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• 2000

성인에 비해 치료를 견별 수 있는 시간이 상대적으로 짧은 소아 환자에 있어 시술 시간은 치료 결과의 중요한 변수로 작용하게 된다. 최근 소개된 유동성 복합 레진을 예방적 레진 수복술에 사용하게 될 경우 전색재 도포 과정을 생략할 수 있어 시술 시간의 단축 편의성 등의 장점이 인정되나 미세누출 등에 관한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 본 연구의 목적은 최근 소개된 유동성 복합 레진을 사용한 예방적 레진 수복물과 기존의 복합 레진과 전색재를 사용한 예방적 레진 수복물 간의 미세누출 및 기포발생 정도를 비교하고자 함이었다. 교합면이 건전한 상악 소구치 60개를 대상으로 고속용 1/2 round bur를 이용하여 교합면 열구를 따라 길이$3.0\times$폭$0.7\times$깊이2.0mm의 I급 와동을 형성하고 각 군 당 20개씩 무작위로 시편을 배분하고, 제조자의 지침에 따라 본딩재인 Scotchbond $Multipurpose^{TM}$(3M dental product, U.S.A.)를 적용하고 유동성 복합 레진 수복군인 I, II군에는 각각 $Revolution^{TM}$(Kerr, U.S.A.)과 Arabesk Flow(VOCO, Germany), 대조군인 III군(통상적 예방적 레진 수복군)에는 Restorative $Z-100^{TM}$(3M dental product, U.S.A.)과 $Concise^{TM}$(3M dental product, U.S.A.)를 제조자의 지시에 따라 충전, 적용하였다. 3,000회의 열 순환 및 색소 침투 후 시편을 절단하여 컴퓨터에 영상을 입력하고 색소의 침투 길이 및 침투 비율을 계산하고 미세누출 평가 기준을 이용하여 각 시편에 대한 미세누출 정도를 평가하였다. 또한, 각 군별로 특징적으로 나타난 기포의 발생 양상을 별도의 평가기준에 따라 평가하였다. 미세누출은 수복재와 법랑질의 계면부에 국한되어 관찰되었고, 와동 내부까지 침투된 경우는 없었으며, 유동성 복합레진 수복군(I, II군)이 기존의 예방적 레진 수복군(III군)에 비해 낮은 미세 누출 정도를 나타냈다(p<0.05). 미세누출 결과 외에, 대부분의 충전물 내에서 다양한 형태의 기포가 발견되었으며, I, II군 표본에서 III군에 비해 크기가 큰 기포가 더욱 많이 관찰되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.562-569
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• 2019

최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1299-1310
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• 2018

본 연구는 북극해에 분포하는 유빙의 움직임을 이해하기 위해 현장관측 자료와 입자 추적 방법을 사용하여 분포 및 이동경향을 분석하였다. 북극해에서 유빙의 움직임은 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 ITP(Ice-Tethered Profiler)의 자료 중에서 2009년부터 2018년 자료를 이용했다. 유빙의 유동은 각 연도별로 분류하고 각각의 ITP 자료를 이용하여 위치 및 속도를 분석하였다. 입자 추적은 HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model)과 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하는 일별 해류 및 바람 자료를 사용하여 2009년부터 2018년까지의 유빙의 움직임을 모의하였다. 북극해 전역에서 유빙의 이동경향을 분석하기 위해서 현장관측 자료인 ITP자료를 입력 자료로 이용하여 북극해에서 해류와 바람과의 관계식을 계산하여 라그랑지안 입자 추적을 수행하였다. 입자 추적 시뮬레이션은 해류에 의한, 그리고 해류와 바람에 의한 영향을 고려한 두 종류의 실험을 수행하였고, 대부분의 입자는 해류와 바람의 영향을 고려한 경우에 현장관측 자료와 동일하게 재현되었다. 북극해에서 유빙의 움직임은 바람의 영향을 고려한 관계식을 이용하여 재현되었고, 이를 이용하여 특정 연도의 유빙의 이동경향을 분석하였다. 2010년의 경우 Arctic Oscillation Index(AOI)는 음의 해로 입자들은 보퍼트 환류(Beaufort Gyre)를 따라 명확하게 움직임을 보이고, 극점 인근에서는 상대적으로 더 빠른 속도를 나타낸다. 반면에 2017년의 경우 AOI는 양의 해로 대부분의 입자들은 Gyre에 크게 영향을 받지 않는 움직임을 보이며 보퍼트 해 (Beaufort Sea) 인근에서 나타나는 이동속도 또한 상대적으로 감소하였고, 극점에서의 이동속도도 감소했다. 2010년과 2017년의 계절적 특징은 2010년도의 유빙의 이동속도는 동계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.16 m/s)에 감소되며, 2017년의 경우 하계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.13 m/s)에 감소되었다. 결과적으로 입자추적 방법은 제한된 현장관측 자료를 대신하여 북극해에서 유빙의 분포 및 이동경향을 이해할 수 있는 방법으로 위성자료와 연계하여 장기적인 유빙의 탐지 및 이동경향을 이해하는 유용한 방법이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.347-358
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• 2019

램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.41-50
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• 2022

본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.