• 지구물리와물리탐사
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• 제7권3호
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• pp.164-173
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• 2004

포항 지열 개발지역에서 지열수 유동을 파악하기 위하여 자연전위(self-potential; SP) 탐사를 수행하고 양수시험 동안에 SP 장기 관측을 실시하였다. 이를 위해 시추 작업이 시작되기 이전에 대상 지역의 자연전위의 분포를 알아보기 위하여 배경 SP 탐사를 수행하였다. 양수시험은 2003년 12월의 24시간과 2004년 3월의 72시간 동안의 두 번에 걸쳐서 시행되었는데, SP장기 관측은 이러한 양수시험 전후로 128채널 자동 SP측정 시스템을 이용하여 이루어졌다. 배경 SP 탐사에서는 지열수 순환의 상승부로 해석될 수 있는 뚜렷한 양의 이상이 시추공을 중심으로 북쪽에서 관측되었다. 양수 시험으로 인하여 일어나는 심부 지열 저류층의 유동 양상 및 지열수 흐름 방향을 탐지할 목적으로 수행한 1차 및 2차 SP 장기 관측 자료에서 양수 및 양수 중단에 의한 직접적인 SP 변화는 뚜렷하게 보이지 않았다. 이러한 이유는 다양한 물리탐사 방법으로 밝혀졌듯이 상부에 낮은 전기비저항의 미고결 퇴적층이 깊이 약 360m 두께로 덮고 있어 지열수 유동에 의한 전기역학적 전위가 지표 부근에서 심하게 감쇠되었기 때문으로 해석된다. 하지만 예비 양수시험 및 장기 양수 시험 동안에 얻어진 지하수 분석 자료와 SP 관측 자료를 비교한 결과 양수로 인한 SP 변화가 비교적 크게 나타나는 몇몇 측점들을 확인할 수 있었다. 이러한 큰 폭의 SP 변화는 시추공을 중심으로 남서부에 위치한 측점에서 예비 및 장기 양수시험 동안에 반복하여 관측되었는데, 이 지역은 3차원 MT 해석 결과에서 나타난 심도 $600m\~1,000m$ 하부의 저비저항 이상대와 일치한다. 따라서 시추공을 중심으로 남서부 지역은 시추공과 수리지질학적으로 연결되어 있음을 추정할 수 있다.은 $2.34{times}10^{-4}$초임을 알 수 있었다. 또한 동물 실험에서도 동일한 방법으로 시간에 대한 거리 그래프와 획득-보정간의 지연 시간 등을 분석한 결과 팬텀 데이터와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 결론 : 팬텀, 동물 실험 모두에서 시간에 대한 거리 값과 각각의 경우에 획득-보정간의 지연 시간을 분석한 결과 데이터 값은 ${\pm}1\%$ 이내에서 일치하였으며, 데이터 획득-보정 지연 시간은 2.34H10-4 초 이내 즉, 실시간으로 얻을 수 있어 새로운 호흡운동 조절 방사선치료 기술의 임상적용에의 가능성을 확인할 수 있었다.X>$44.7\%$로 $19.2\%$인 저선량군에 비해 훨씬 좋은 예후를 보였다. 단변량분석에서 예후에 영향을 미치는 중요인자로는 환자의 나이, 전신수행도, 종양의 위치, 수술절제범위, 표적체적, 방사선총선량 등이었다 다변량분석에서 통계적으로 유의한 인자는 환자의 나이(p=0.012), 수술절제범위(p=0.000), 방사선선량군(p=0.049)이었다. 방사선괴사와 같은 방사선으로 인한 직접적인 만성합병증은 추적관찰기간 동안 발생하지 않았다. 결론: 3차원 입체조형치료기법을 통하여 70 Gy까지의 방사선을 부작용 없이 조사할 수 있었고, 근치적 국소요법의 일환으로 방사선 선량증가가 전체 생존기간 및 무진행 생존기간을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.: 유방암치료에서 virtual wedge는 통상 사용하는 physical wedge에 비하여 주변 연부조직선량, 반대편 유방선량, 동측 페선량 및 심장선량을 감소시켜 급, 만성 방사선 부작용의 위험을 감소시킬 수 있는 임상적으로 매우 유용한 방법이며 또한 방사선조사시간을 단축시킴으로써 선형가속기의 부하를 줄일

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.652-657
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• 2018

젖소농가에서 착유생산성에 영향을 미치는 번식관리는 매우 중요한 요소이다. 젖소에서 번식관리는 발정의 조기 발견이 중요하며, 보다 정확하고 신속한 젖소의 발정시기에 대한 신뢰할 수 있는 자동 모니터링이 농가에는 필요한 실정이다. 본 연구에서는 젖소의 발정유무, 활동량변화, 반추위 운동량, 반추위 온도 및 pH 등을 측정하는 기기를 활용하여 발정에 대한 정확도를 측정하였다. 연구에 사용된 생체정보기기 S1(Smaxtec, Austria)는 반추위 내 삽입형타입으로 반추위의 온도, pH, 젖소의 활동량 및 음수횟수 추정 등을 이용하여 발정 유무의 알림을 제공하고, S2(Healthy Cow 24, SCR. Allflex. Israel)는 목걸이 타입으로 반추위 운동량, 젖소의 활동량으로 발정의 유무를 알려준다. 기기에서 수집되는 데이터는 1일 2시간 간격으로 획득하였고, 각각의 기준일(Reference day: RD ; -7~-3, +7~+3)은 수정일(-2, -1, 0, +1, +2)이 5일과 수정 전 7일에서 수정 후 7일에 대한 평균값을 기준으로 비교하였다. 본 논문에서 사용된 S1 기기의 활동성은 기준일(RD : $10.2{\pm}1.0/day$)에 비해 수정일(-1 : $12.5{\pm}1.03/day$ ;0 : $12.9{\pm}1.73/day$)에서 증가 하는 것으로 나타났다. S2 기기의 활동성 또한 기준일 (RD : $40.3{\pm}2.68$)에 비해 수정일(0 : $63.0{\pm}3.66$)에서 증가 하는 것으로 분석되었다. S1의 일일 음수횟수는 기준일(RD : $5.9{\pm}0.89/day$)에서 수정일 전까지는 (-2 : $5.6{\pm}0.98$ ; -1 : $5.7{\pm}0.96$)으로 감소하는 것으로 나타났으나, 수정일(0 : $6.3{\pm}0.86$ ;+2 : $6.0{\pm}0.73$)에는 기준일과 같은 횟수를 보였다. S2의 일일 반추횟수는 기준일(RD : $493.8{\pm}10.92$) 보다 수정일(-1 : $390.2{\pm}13.36$; 0 : $354.1{\pm}16.71$)에 감소하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1329-1340
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• 2021

해양과 육상사이의 전이지대인 조간대는 인위적 활동과 자연적 교란에 의해 다양한 변화가 빠르게 일어나 지속적인 모니터링이 필요하다. 원격탐사 방법을 활용한 연안지형변화 모니터링은 조간대 접근성에 대한 한계를 극복하고, 조간대의 장기적인 지형변화를 관측하는데 효과적인 것으로 평가된다. 원격탐사를 이용한 기존 연안지형 모니터링연구는 대부분 Landsat 위성시리즈와 Sentinel 위성 영상 분석을 통해 수행되었다. 본 연구는 GOCI-II(천리안 해양위성 2호)영상에서 NDWI 지수를 이용해 수륙경계선을 추출한 후 다양한 조위에 따른 경기만 일대 조간대 면적 변화를 파악하고 짧은 기간 동안 DEM제작과 지형고도변화 관측의 유용성에 대해 살펴보았다. 2020년 10월 8일부터 2021년 8월 16일까지 경기만 일대에서 획득된 영상은 GOCI-II 249장, Sentinel-2A/B 39장, Landsat 8 OLI는 7장이었다. 조간대 DEM을 제작할 경우, Sentinel과 Landsat 영상은 최소 3개월에서 1년 이상의 자료수집이 필요했지만, GOCI-II 위성은 단 하루의 자료를 이용해서 조위에 따른 경기만 일대 조간대 DEM생성이 가능하였고 조간대 노출빈도 계산을 통해 지형고도변화도 관측하였다. GOCI-II 위성을 활용해 연안지형변화를 관측시 짧은 주기의 높은 시간해상도로 지형 변화를 조기 감지하고 부족한 공간해상도는 고해상도의 다중복합자료를 이용해 정밀하게 보간하여 활용하는 방안이 좋을 것으로 생각된다. 향후, 위 결과들을 바탕으로 연구 영역을 확대하고, 자동 분석 및 탐지 가능한 기술 개발을 통해 한반도 연안의 최신 지형도와 연안관리에 필요한 정보를 빠르게 제공 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.