• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.62-69
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• 2012

게이트 심근 관류 SPECT는 심근관류를 평가하고 관상동맥질환을 진단하는 비침습적인 방법으로 매우 가치가 있는 검사이다. $^{99m}Tc$를 이용한 표지화합물들은 특성상 간과 담낭에 많이 농축이 되며 장으로 배설이 된다. 본 연구에서는 소화기관을 통해 배출되는 방사성의약품의 일부가 장기 내에 남아 심장의 음영을 침범하는 경우 자세의 변화를 통해 영상의 획득 방법을 변형하여 효과적으로 분리 관찰할 수 있도록 하는데 그 목적을 두었다. 2011년 1월부터 8월 사이에 심장과 심혈관계 질환이 의심되거나 이에 따른 시술 및 수술을 받은 20명의 환자들을 대상으로 시행하였다. 대상 군에 대하여 $^{99m}Tc$-sestamibi 또는 $^{99m}Tc$-tetrofosmin 370 MBq (10 mCi)을 정맥 주사하였다. 주사 30분 후에 지방식을 하도록 하였으며, 약 1시간 후에 검사를 시행하였다. 기본적인 검사는 앙와위 자세에서 양팔을 머리 위로 거상한 자세로 하였다. 휴식기 검사가 종료되면 약 3~4시간 후에 아데노신에 의한 약물부하를 시행하였다. 부하는 6분간 실시 하였으며, 아데노신이 주입되기 시작한지 4분째에 다시 한번 방사성의약품을 주사하였다. 부하기 때의 방사성 의약품은 1,110 MBq (30 mCi)을 주사 하였으며, 지방식 및 검사 시간은 휴식기 때와 동일하게 하였다. 휴식기와 부하기 검사에서 심장과 장기의 중첩이 발생한 경우에는 곧바로 앙와위 자세에서 고정 용구를 사용하여 상체를 거상시켜 환자 자세를 변화시키고 그 이외의 다른 조건들은 동일하게 하여 영상을 다시 한번 획득하였다. 기존의 앙와위 자세에서는 횡격막 이하 장기의 일부가 심장과 중첩이 일어났으나 고정 용구를 사용한 환자 자세의 변화로 심장과 중첩되었던 타 장기들의 대부분이 신체의 아래쪽으로 내려가 심장과 충분히 분리되는 모습을 육안적으로 관찰할 수 있었다. 장기의 일부가 심장에 중첩된 경우에 비해 분리된 경우의 재구성 영상에서 각각 전체 평균의 차이는 확장기말 용적이 2.75 mL 증가, 수축기말 용적은 3.16 mL 감소, 심박출 계수는 3.58% 증가하였고, 결손 부위의 면적은 부하기에서 $3.58cm^2$ 감소, 휴식기에서 $3.92cm^2$ 감소하였다. 또한 각각의 수치들을 토대로 시행한 대응표본 $t$-검정에서는 $p$>0.05로 유의한 차이는 없었다. 본 연구에서는 심근 관류 SPECT에서 심장과 타 장기와의 중첩된 부분을 고정 용구를 사용함으로써 효과적으로 분리시켜 영상화할 수 있었다. 이와 같이 지연 검사가 필요한 경우 적절한 고정 용구를 사용하게 된다면 보다 더 효율적인 검사가 이루어질 수 있을 것이라 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.35-39
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• 2009

서론 : 핵의학에 있어서 컴퓨터의 발전은 질적인 향상뿐 아니라 양적으로도 성장하고 있다. 다양한 소프트웨어를 사용하여 핵의학과 업무에 적용한다면 양질의 영상을 얻고 단순작업의 시간을 줄일 수 있을 것이다. 핵의학과 업무에 있어 컴퓨터를 이용한 processing에 할애하는 시간은 상당하여, 이 시간을 줄이는 방법으로 Macro라는 프로그램을 적용하기로 하였고, 단순 반복 작업이 많은 Brain SPECT SPM processing과 Brain SPECT PACS verify processing에 적용해 보기로 하였다. 실험재료 및 방법 : Brain SPECT에서 SPM processing과 작업 건수가 많은 PACS 작업 두 가지를 대상으로 하였다. SPM은 Brain의 Neuroimaging data를 분석하기 위한 소프트웨어 패키지로서 그룹간의 정량적인 분석을 목적으로 하고, Realignment, Normalization, Smoothing, Mapping 등의 복잡한 과정을 거쳐 결과를 만들어낸다. 이 과정을 Macro Program를 이용해서 간단하게 코딩하는 작업을 거쳐 만들어 보았다. PACS verify작업은 PACS로 보낸 영상을 간단하게 Color mapping, Gray scale 조정, 복사, 잘라 붙이는 과정으로 이루어지는데, 이를 Macro Program을 이용하여 직접 마우스 좌표를 입력하였다. 수작업으로 했을 때와 Macro Program을 활용했을 때 결과물을 만드는 시간을 기록하여 2007년 검사건수에 대입하여 결과를 도출하였다. 결과 : 2007년 SPM 검사 건수는 115건, PACS 작업 건수는 Diamox 검사 기준으로 834건이었다. SPM을 수작업은 숙련도에 따라 10분에서 15분 소요되었고, Macro를 사용시 5분 30초가 소요되었다. 검사 건수에 대입하여 년 평균 시간을 산출하면 SPM을 수작업으로 했을 시 숙련도에 따라 1150~1725분(19~29시간)이 소요되었고, Macro 사용 시에는 632분(10.5 시간)이 걸렸다. PACS는 수작업 시 2~3분이 걸렸으며, Macro를 사용 시에는 45초가 걸렸다. 이를 검사 건수에 대입하면 수작업 시 1668~2502분(28~42시간)이 걸렸고, Macro 사용시 625분(10시간)이 소요되어서 1043~1877분(17~31)시간이 절약 되었다. 결과적으로, SPM에 있어서 45~63%, PACS 작업에 있어서는 62~75%, 2007년 기준으로 전체 Brain SPECT Processing에서 55~70% 정도의 시간 절약 효과를 볼 수 있었다. 결론 : 2007년 검사 건수 기준으로 Macro 프로그램 사용시 상당한 시간절약 효과를 가져왔고 아무리 적은 시간이 걸리는 작업이라도 건수에 따라 많은 시간을 줄일 수 있다는 것을 확인하였다. 이는 검사실 근무자에게 검사하는 환자에게 더욱 집중할 수 있는 시간적 여유를 주어 안전사고 발생률을 더욱 줄일 수 있을 것이다. 그리고, 논문을 통해서 알 수 있는 것처럼, Brain SPECT 프로세싱뿐만 아니라 다른 다양한 분야의 단순반복 업무에 매크로를 활용함으로써 얻을 수 있는 시간적 이득과 작업 효율성은 상당할 것이라 생각되어진다.

• 대한치과보철학회지
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• 제47권3호
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• pp.273-285
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• 2009

연구목적: 대한치과보철학회지에 사용된 통계적 방법의 통계적 오류현황을 파악하여 통계적 방법의 잘못된 활용으로 인한 치의학 연구논문에서의 문제를 검토하고, 또한 통계적 오류의 유형과 빈도를 파악하여 동일문제의 재발 방지 및 효율적 대처의 기회로 삼고자 함이다. 연구 재료 및 방법: 2000년부터 2006년까지의 대한치과보철학회지에 게재된 총 399편의 논문 중 통계적 방법이 사용된 292편의 논문을 조사했고, 이를 위해 1997년 국제의학학술지 편집위원회의 "생의학 학술지에 투고하는 원고의 통일양식의 통계학적 방법론에 관한 서술지침" 15개항을 기초로 하여 1) 통계 프로그램의 불명시, 2) 통계 방법의 부적절한 기술, 3) 통계용어의 오용 등으로 크게 3가지 범주로 구성된 점검표를 사용하여 통계적 방법의 종류 및 통계적 오류부분을 확인하고 이를 한글판과 영문판으로 비교해 보았다. 그 결과는 다음과 같다. 결과 및 결론: 1. 통계 프로그램 명시 오류는 한글판에선 54%가, 영문판에선 59%가 있었으나 통계적으로 유의한 차이를 보이진 않았다 (P = .66). 2. 통계 방법의 부적절한 기술에 관한 오류는 한글판에선 49%가, 영문판에선 33%가 있었으나 통계적으로 유의한 차이를 보이진 않았다 (P = .09). 3. 통계용어의 오용오류는 한글판에선 54%가, 영문판에선 24%가 있었으며 통계적으로도 유의한 차이가 있었다 (P = .01). 상기 결과로 볼 때 통계용어의 오용 오류 이외엔 통계적 유의성을 보이진 않아서 한글판과 영문판의 통계적 오류의 비율은 유사하게 나타난 걸로 추정되며, 전체적으로 대한치과보철학회지의 통계적 타당성은 다소 부족하게 나타났다. 따라서 향후 치의학 연구자는 통계적 방법을 기술하고 적용할 때 통계적 오류를 피하기 위해 주의를 기울여야 할 것이며, 아울러 치의학 논문에서의 통계학적 방법론에 대한 인식의 제고가 필요하다고 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.43-52
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• 2016

기상과 시간의 제약을 받지 않고 영상을 획득할 수 있는 레이더 위성 영상은 오랫동안 홍수 탐지 분야에서 이용되어 왔다. 많은 연구들이 홍수를 효율적으로 탐지하기 위하여 다양한 기법들을 적용하였고 그 결과 홍수 지역의 탐지율은 비약적으로 상승하였다. 홍수는 침수피해를 유발하는 특성상 침수지와 비침수지의 경계 부분이 뚜렷하게 구분돼야하고 아주 세밀한 탐지가 가능해야한다. 이를 위해서는 레이더 자체의 해상도가 좋아야 할 뿐만 아니라 필터링 과정에서 해상도 저하를 최소화해야 한다. 레이더 위성의 해상도는 기술이 발전함에 따라 고해상도의 위성이 증가하고 있지만 필터링 기법을 달리하여 홍수 탐지의 정확도 및 효율성을 비교하여 홍수탐지에 적합한 필터링을 찾는 연구는 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 Lee, Frost, NL-means(Non-Local means) 필터링을 위성레이더 영상에 적용하였고 필터링된 영상을 이용하여 홍수 지도를 생성한 뒤 각각의 결과를 비교하였다. Frost와 NL-means 필터는 Lee 필터에 비해 스펙클 노이즈를 저감하는데 효과적이었다. 하지만 Frost 필터의 경우에는 해상도의 저하가 심하다는 문제가 있었다. NL-means 필터는 다른 필터에 비해 shadow 현상을 효과적으로 제거하지 못하였고 이로 인해 잘못 탐지되는 픽셀이 존재한다는 문제가 있었다. 그럼에도 전체 영상의 픽셀 수에 비해 shadow 효과의 영향을 받아 오탐지되는 픽셀 수가 많지 않기 때문에 NL-means 필터를 이용한 경우가 가장 높은 홍수 탐지율을 보였다. 테스트 지역에서 필터링이 적용되지 않은 영상을 이용하여 홍수를 탐지한 경우 카파계수가 0.55로 나타났고 Lee, Frost, NL-means 필터를 적용한 경우 각각 0.64, 0.74, 0.81로 나타났다. 또한 NL-means 필터를 적용한 영상은 해상도의 변화가 거의 없는 상태에서 노이즈를 효과적으로 감소하였기 때문에 침수지와 비침수지의 경계를 가장 명확하게 구분할 수 있어 효과적으로 분석 결과를 도출하였다.

• 생명과학회지
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• 제31권3호
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• pp.356-365
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• 2021

최근, 본 연구진은 담수 환경 유래 한천 분해 세균인 Cellvibrio sp KY-GH-1 (KCTC13629BP)의 전체 유전체 염기 서열을 분석하여 아가로오스를 L-AHG 및 D-갈락토오스로 가수분해시키는 아가레이즈들을 암호화하는 유전 정보를 탐색하였다. 그 결과, KY-GH-1 균주는 유전체 상의 약 77 kb 길이의 아가레이즈 유전자 클러스터 내에 9개의 β-아가레이즈 유전자들과 2개의 α-네오아가로비오스 가수분해효소(α-NABH) 유전자들을 지닌 것으로 나타났다. 이러한 유전자 정보를 바탕으로 KY-GH-1 균주가 한천을 탄소원으로 자화하기 위해 단량체인 L-AHG와 D-갈락토오스로 분해시키는 공정은, 엔도형 GH16 β-아가레이즈, 엔도형 GH86 β-아가레이즈 등에 의해 개시되어 NA4, NA6, NA8 등을 생성시킨 후, 이들에 대해 엑소형 GH50 β-아가레이즈가 추가로 작용하여 NA2를 생성시키고, 이어서 GH117 α-NABH가 작용하여 생성된 NA2를 단량체 L-AHG와 D-갈락토오스로 분해함으로써 종결되는 것으로 예측되었다. 대장균 발현 시스템과 PET-30a 벡터를 함께 사용하여, KY-GH-1 균주 유래의 GH50 패밀리 β-아가레이즈 유전자들(GH50A, GH50B, GH50C)과 GH117 패밀리 α-NABH 유전자들(GH117A α-NABH, GH117B α- NABH)을 발현시켜 His-태그 재조합 효소단백질들로 확보하여, 이들 효소단백질을 이용하여 효소 활성을 비교 분석한 결과, 재조합 GH50A β-아가레이즈가 세 개의 GH50A 패밀리 β-아가레이즈 동위효소들 중에서 가장 높은 엑소형 β-아가레이즈 활성을 나타내며, 또한 재조합 GH117A α-NABH가 NA2를 L-AHG와 D-갈락토오스로 강력하게 가수분해할 수 있으나 재조합 GH117B α-NABH는 NA2 가수분해 활성이 없음을 확인하였다. 연이어 GH50A β-아가레이즈 및 GH117A α-NABH의 효소 특성을 추가로 조사하였다. 아울러 이들 각 효소가 나타내는, 아가로오스를 분해하여 NA2를 생성시키는 효율성과 NA2를 분해하여 L-AHG 및 D-갈락토오스를 생성시키는 효율성을 평가하였다. 본 총설에서는, L-AHG 및 D-갈락토오스의 양산을 위한 아가로오스의 효소적 가수분해에 성공적으로 활용될 수 있을 것으로 기대되는, 담수 유래 한천 분해 세균 Cellvibrio sp. KY-GH-1 유래의 재조합 GH50A β-아가레이즈 및 GH117A α-NABH의 장점들에 대해 기술한다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제42권2호
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• pp.71-76
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• 2015

선진국들은 종자산업을 국가 신성장 동력산업으로 설정하여 정부차원의 지원을 강화하고 있으며, 글로벌 종자기업은 세계의 종자시장을 선점하기 위하여 종자개발분야에 막대한 예산을 투자하고 있으며, 우리나라도 2000년대 후반 들어 국내종자산업 발전을 위한 정책 추진을 통해 종자산업 육성을 위한 토대를 형성하고 있다. 본 논문에서는 국내외 종자시장 현황을 살펴보고 이에 따른 GSP사업의 역할에 대한 전망을 통해 GSP 사업 추진의 효율성을 제고해 보고자 한다. 세계 종자산업은 글로벌 거대 기업의 대형화로 인하여 독점체제를 형성하고 있어 상위 10개 종자기업이 전체 시장의 73%를 점유하고 있는 것으로 나타났다. 종자업체의 대형화는 종자선택에 대한 제약으로 인하여 가격상승을 불러일으키는 부작용을 초래할 것으로 보여진다. 국내 종자시장은 농업생산량 감소로 인하여 정체상태가 유지되고 있으며, 전반적인 국내 농업생산량의 축소에 따른 종자수요 감소로 인하여 국내 종자시장 규모의 정체와 업체의 영세성과 채소, 벼등 일부 특정품목에 대한 육종기술은 세계적인 수준이나 양배추, 파프리카 및 사료작물 등 글로벌 품종의 육종기술이 상대적으로 취약하고 국내 종자기업들의 신규 전문인력 채용은 거의 이루어지지 않고 있으며, 대학 등의 종자관련 전문인력 양성에 대한 인프라가 부족하여 우수한 육종 전문가 양성이 미흡한 실정이다. 따라서 종자산업은 농산업의 핵심으로 국가의 기간산업을 지탱하는 원천 산업으로서 국가정책적으로 우선순위가 매우 높은 만큼 미래성장 산업으로 정부의 지속적인 투자가 뒷받침되어야 할 것이다. 이에 대한 일환으로 GSP 사업을 추진을 2012년부터 야심차게 추진하고 있으며, 수출전략형 종자개발(10개 품목)과 수입대체 종자개발(10품목)을 통해 수출과 국내 종자자급율 확보를 목표로 종자관련 기업체와 대학 및 연구소의 우수한 전문인력이 투입되어 종자개발연구에 매진하고 있다. 우리나라 종자산업의 발전을 위해서는 GSP 사업의 우수한 성과가 반드시 도출되어야 할 것이며, 이를 위해서는 품종개발 단계외에 종자 수출에 대한 별도의 지원 프로그램 추진이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.374-380
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• 2017

본 연구는 시골지역에 위치한 119지구대의 현황을 분석하고 이를 바탕으로 좀 더 효율적인 응급의료서비스를 이용할 수 있도록 공간적 배치의 기초자료를 제공하기 위해 Y시 H면에 소재한 119지구대를 중심으로 2016년1월 1일부터 2016년 12월 31일까지의 119지역대 환자이송 현황을 조사하였다. 수집된 자료는 SPSS 21.0을 이용하여 분석하였으며, 빈도분석을 실시하고, 가상적인 119지구대 배치 후 이송시간 및 거리는 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 정보를 분석하였다. 연구결과, 119지구대를 이용율은 대부분 65세가 넘은 고령환자가 전체 이용환자의 57%인 수준이었으며, 실제 출동반응 현황은 현장도착 평균 거리는 6.41km(11.86분)이었으며, 현장에서 의료기관까지 소요되는 거리는 18.24km(21.52분)었다. 현재 위치하고 있는 119지역대를 중심으로 GIS를 이용하여 분석한 결과 장*리 마을로 9.12km(12분)이 소요되었으며, 환자발생지역까지 출동 후 다시 의료기관까지 가는 거리는 36.83km(62분)이 소요되는 것으로 나타났다. 장*리로 가상지구대를 설정한 경우 의료기관까지이 거리는 27.71km(50분)정도 소요되는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 분석에 의하면 현재 소재하고 있는 119지역대의 위치는 환자발생지점에서 의료기관까지의 거리를 감안해 볼 때 적절하지 않은 것으로 나타났다. 이에 좀 더 많은 지역의 지구대를 중심으로 활발한 연구를 통하여 환자발생시 119지구대가 출동 시 최단의 거리와 환자 발생 지점에서 의료기관까지의 최단 거리등을 고려하여 현재 설치되어 있는 119지구대의 위치를 재고해야 될 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.262-268
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• 2017

최근 건물의 에너지 소비량이 전체 에너지 소비량의 약 20.5%를 차지하면서 건물의 에너지 고효율과 저소비에 대한 관심이 높이지고 있다. 또한 에너지 분석 및 평가에 다양한 연구가 이루어지고 있다. 건물의 초기설계 단계에서 에너지 분석 및 평가를 수행하고 적용할 경우 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 초기설계 단계에서는 창면적비, 외피면적 등 개괄적인 수준의 정보를 이용하여 에너지성능을 평가하기 때문에 자재 및 설비 등의 상세정보가 포함된 설계를 기준으로 평가하는 실시설계 단계의 결과와 많은 차이를 보일 수밖에 없다. 지금까지 대부분의 연구들은 건물에 설치되는 자재 및 설비 등에 대한 상세정보가 명확해지는 실시설계 단계에서의 분석 및 평가에 관한 것으로 초기설계 단계에서 이들 정보를 보완하는 연구는 미흡하다. 따라서 건물의 생애주기 동안 발생되는 에너지환경 정보를 구축하여 확률/통계적 방법으로 초기설계 단계에서 분석/평가에 정확한 정보를 제공할 수 있다면 에너지환경 분석의 정확성을 향상 시킬 수 있을 것이다. 그러나 아직까지 국내에서 에너지 사용에 대한 실적정보가 구축된 사례가 없다. 따라서 본 연구에서는 에너지환경 실적정보 구축을 위해 에너지환경 분석에 대해 고찰을 수행하고 분석하였다. 그리고 연구의 결과로 건물의 생애주기 정보 구축에 활용할 수 있는 정보분류체계와 정보 개념모델, 그리고 에너지환경 정보의 취득 및 제공을 위한 서비스 개념모델을 제시하여 향후 실적정보 시스템 개발 연구의 기초 자료로 활용하도록 하였다. 본 연구의 결과는 실적정보 지원 관리시스템 구축에 활용되어 초기설계 단계에서 입력정보를 보완하여 분석/평가의 신뢰성을 높일 수 있을 것이다. 만약 실적정보가 구축된다면 초기설계 단계에서 에너지환경 분석 및 평가를 위한 확률/통계 혹은 인공지능 등의 방법에 학습데이터로 활용될 수 있을 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.278-286
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• 2021

본 연구에서는 단면설계 및 열 교환 장치 위치 변경을 통해 온실의 구조 변경을 진행하였으며, 선행연구를 통해 개발된 모델을 근간으로 하여 개선 여부에 따른 온실 내부 환경을 예측하였다. 단면형상과 열 교환 장치의 개선 후 유속 변화에 따른 시뮬레이션 분석을 진행하였으며, 이 때 온도와 균일도는 각각 평균 0.65℃, 0.75%p 상승함을 확인하였다. 해석대상 온실과 같은 소규모 온실의 경우 방열관의 난방성능 개선보다 FCU에 의해 형성되는 공기 유동이 균일한 환경 조성에 더 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 개선 전·후 온실에 환기시스템 적용 시 공기 유동 특성 분석을 위해 시뮬레이션 분석을 진행하였다. 공기 유동과 공기령은 유사한 분포를 보였으며, 개선 후 온실의 공기령이 개선 전 온실 대비 18초낮게 나타났다. 개선 전·후 온실 시뮬레이션 분석 결과 전체적으로 개선된 온실에서의 평균온도 및 온도 균일도 상승, 최대편차 감소 등 내부 환경의 균일성이 향상됨을 확인하였다. 선행연구로 개발된 모델은 형상 변경, 열 교환 장치 위치 변경 등에 따라 변화하는 온실 내부 환경을 예측할 수 있음을 확인하였으며, 온실 설계, 온실 내 난방시스템 설계 등의 분야에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.271-278
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• 2021

현재 사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기 어렵다. 이를 해결하려는 방법으로, 데이터 학습을 통해 지능형 공격의 패턴을 분석하는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 침입 탐지 시스템 모델이 등장했다. 침입 탐지 시스템은 설치 위치에 따라 호스트 기반과 네트워크 기반으로 구분된다. 호스트 기반 침입 탐지 시스템은 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 달리 시스템 내부와 외부를 전체적으로 관찰해야 하는 단점이 있다. 하지만 네트워크 기반 침입 탐지 시스템에서 탐지할 수 없는 침입을 탐지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구를 수행했다. 호스트 기반의 침입 탐지 시스템 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해서 2018년에 공개된 호스트 기반 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 해당 데이터 세트를 통한 모델의 성능 평가에 있어서 각 데이터에 대한 유사성을 확인하여 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 식별하기 위해 1차원 벡터 데이터를 3차원 이미지 데이터로 변환하여 재구성했다. 또한, 딥러닝 모델은 새로운 사이버 공격 방법이 발견될 때마다 학습을 다시 해야 한다는 단점이 있다. 즉, 데이터의 양이 많을수록 학습하는 시간이 오래 걸리기 때문에 효율적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 적은 양의 데이터를 학습하여 우수한 성능을 보이는 Few-Shot Learning 기법을 사용하기 위해 Siamese-CNN(Siamese Convolutional Neural Network)을 제안한다. Siamese-CNN은 이미지로 변환한 각 사이버 공격의 샘플에 대한 유사성 점수에 의해 같은 유형의 공격인지 아닌지 판단한다. 정확성은 Few-Shot Learning 기법을 사용하여 정확성을 계산했으며, Siamese-CNN의 성능을 확인하기 위해 Vanilla-CNN(Vanilla Convolutional Neural Network)과 Siamese-CNN의 성능을 비교했다. Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정한 결과, Vanilla-CNN 모델보다 본 연구에서 제안한 Siamese-CNN 모델의 Recall이 약 6% 증가한 것을 확인했다.