• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 지질공학
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• 제13권3호
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• pp.293-308
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• 2003

북한 지역 60km 하부 지각구조에 관한 새로운 결과를 토모그래피 방법으로 연구하였다. 한반도와 주변에서 얻어진 1013개의 P파와 S파 주행시간이 사용된다. 또한, 이 연구에서 토모그래피 알고리즘에 의해서 모든 지진의 진원이 재결정 된다. 속도구조의 파라미터화는 지진파 밀도에 따라 분포된 Node에 의해서 결정된다. 4개 Level의 120 Node가 각각 P파와 S파의 속도 구조에 적용된다. 연구 결과로 깊이 8Km의 량림 육괴의 깊이에서 P파와 S파 속도 이상변화는 각각 높고 낮게 나타났다. 그 반면에 평남분지의 P파와 S파 속도는 24km 깊이까지 모두 낮게 나타났다 그것은 량림 육괴는 지하수나 온천 등으로 포화 된 단층 및 파쇄대를 많이 갖고 있는 시생대-초기 하부 원생대육괴로 되어 있고, 반면에 평남분지의 평양-사리원 일대는 상부 원생대, 실루리안, 상부 고생대와 하부 중생대 기원의 퇴적층으로 채워진 내부 플렛트 폼 함몰로 되어 있음을 의미한다. 특히 백두산 하부 8, 16. 24km 깊이에서 높은 P파와 5파의 속도이상은 고결된 마그마 물체의 천부 도랑일지 모른다. 그러나 38km에서 낮은 P파와 S파 속도이상은 용융상태의 저속도 마그마방과 관련 된 것으로 본다. 우리는 또한 사리원을 포함한 옹진 분지에서 Moho불연속면이 약 55km임을 발견하였다. 백두산의 모호불연속면은 38km가량 된다. 특히 백두산 Moho에서 V/sub p//V/sub s/의 높은 비율은 지각과 맨틀 경계에서 용융물체가 있는것으로 간주된다. 또한 본 연구는 또한 량림육괴 순상지(Shield)의 끝 가장자리인 묘향산 지역 하부 40km에서 매운 높은 P파와 S파 속도 구조를 갖는 물체가 있음을 보여 주었다.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.413-420
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• 2005

목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권1호
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• pp.35-44
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• 2015

산림은 많은 양의 탄소를 저장하고 있으며, 산림 탄소 동태는 기후변화에 따라 변화할 것으로 예상된다. 본 연구는 우리나라 산림에서 가장 우점하는 침엽수종과 활엽수종인 소나무림과 참나무림을 대상으로 최근 개발 및 개선된 한국형산림토양탄소모델(Korean Forest Soil Carbon model; KFSC model)을 이용하여 두 가지 기후변화 시나리오(2012년 기온이 2100년까지 유지되는 시나리오(CT), Representative Concentration Pathway(RCP) 8.5 시나리오) 하에서의 산림 탄소 동태를 예측하였다. 5차 국가산림자원조사 자료로부터 소나무림과 굴참나무림 조사구들을 추출한 뒤, 이를 행정구역(9개 도, 7개 특별 광역시) 및 영급(1-5영급, 6영급 이상)별로 분류하여 탄소 동태 모의 단위를 설정하였다. 탄소 저장고는 2012년을 기준으로 초기화하였으며, 모의 기간인 2012년부터 2100년까지 모든 교란은 고려하지 않았다. 모의 결과 산림 탄소 저장량은 시간이 경과함에 따라 전반적으로 증가하지만, CT 시나리오에 비하여 RCP 8.5 시나리오 하에서 산림 탄소 저장량이 낮게 나타났다. 소나무림의 탄소 저장량(Tg C)은 2012년에 260.4에서 2100년에는 각각 395.3(CT 시나리오) 및 384.1(RCP 8.5 시나리오)로 증가하였다. 굴참나무림의 탄소 저장량(Tg C)은 2012년에 124.4에서 2100년에는 219.5(CT 시나리오) 및 204.7(RCP 8.5 시나리오)로 각각 증가하였다. 5차 국가산림자원조사 자료와 비교한 결과, 고사유기물 탄소 저장량의 초기값은 타당한 것으로 나타났다. 모의 기간 동안 소나무림과 굴참나무림의 연간 탄소 흡수율($g\;C\;m^{-2}\;yr^{-1}$)은 CT 시나리오 하에서 각각 71.1과 193.5, RCP 8.5 시나리오 하에서 각각 65.8과 164.2로 추정된다. 따라서 우리나라 소나무림과 굴참나무림의 탄소 흡수잠재력은 지구 온난화에 의하여 감소할 것으로 예상된다. 비록 모델의 구조와 파라미터로부터 불확실성이 존재하지만 본 연구는 미래 산림 탄소 동태 파악에 기여할 것으로 기대된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권5호
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• pp.994-1001
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• 2008

바이오필터 모델로서 프로세스럼핑 모델(Lim의 모델)을 넓은 농도범위의 친수성 VOC의 경우에도 유효하도록 robust하게 개선하기 위하여, 수막으로 둘러싸였다고 가정한 멸균된 입상 활성탄, compost 및 동부피의 입상 활성탄/compost 담체 각각에 대해서 모델적용에 필요한 Freundlich 등온흡착관계식의 흡착상수들을 구하고 상호 비교하였다. 당 연구에서는 각각 0.04, 0.08, 0.12, 0.16, 0.2, 0.4, 0.8 및 1.0 ml의 에탄올을 멸균된 각각의 젖은 담체에 첨가하여서 바이오필터 운전조건과 같은 $30^{\circ}C$에서 흡착이 정상상태에 도달한 후에 각각의 담체에 대한 흡착량을 산출하는 에탄올 등온흡착평형 실험을 통하여, 각 담체 내부의 세공에 응축된 물에 용해된 에탄올농도와 등온흡착평형을 이루는 에탄올의 평형 흡착량을 모사하는 Freundrich 등온흡착모델의 파라미터인 흡착능 상수(K) 및 흡착지수(1/n) 값을 멸균된 입상 활성탄, compost 및 동부피의 입상 활성탄/compost 담체에 대하여 각각 0.7566과 $5.070{\times}10^{-7}mg-ethanol/mgmedia/(mg-ethanol/m^3)^{0.7566}$, 0.8827과 $1.000{\times}10^{-8}mg-ethanol/mgmedia/(mg-ethanol/m^3)^{0.8827}$ 및 0.5688과 $5.243{\times}10^{-6}mg-ethanol/mgmedia/(mg-ethanol/m^3)^{0.5688}$과 같이 구축하였다. 이와 같은 에탄올 등온흡착평형 실험에서 구해진 흡착능 상수 및 흡착지수를 포함하는 Freundlich 흡착상수는, 바이오필터의 바이오막으로 덮여진 바이오필터담체의 흡착특성에 적용할 수 있었다. 당 연구에서의 에탄올의 공기/물 분배계수와 Delhomenie 등의 젖은 compost담체에 대한 톨루엔 흡착실험에서의 톨루엔의 공기/물 분배계수의, 비의 크기 정도는 compost를 담체로 하는 양쪽의 연구에서 산출된 흡착량 비의 크기 정도와 거의 일치하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.317-324
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• 2015

GNSS 기상학은 1980년 중반 기상 분야에 활용 가능성이 제기된 후, 전 세계적으로 실용화 가능성이 입증되고 있으며, 현재 기상현업에 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. GNSS 신호의 대류권 지연오차에 기반하여 산출한 가강수량은 대기 중 수증기량을 나타낸 것으로, 기후 모니터링, 기후의 변화 탐지 등 다양한 기상현상 분석에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 2014년 2월 울산에 내린 폭설현상 분석을 위해 GNSS 상시관측소와 자동기상관측장치에서 제공하는 기상관측 정보를 이용하여 가강수량을 산출하였다. 산출 과정 중 중요한 파라미터인 가중 평균 기온식은 송동섭의 모델을 적용하였다(Song, 2009a). 연구기간은 폭설이 발생한 2014년 2월과 폭설이 발생하지 않은 2013년 2월의 총 56일이다. 2014년 2월 가강수량의 평균은 11.29mm로 산출 되었으며, 폭설이 발생한 2월 9일부터 12일까지 평균 가강수량은 10.14mm로 전체 평균값보다 11.34% 낮은 값을 보였다. 폭설이 내리지 않은 2013년 2월 가강수량의 평균은 10.34mm로 2014년 평균보다 8.41% 낮은 값을 보였다. 또한 가강수량 외 AWS에서 제공하는 다른 기상인자들과 비교하여 폭설 현상에 대한 분석을 수행하였다. 그 결과 Magnus 경험식을 통해 산출한 포화수증기압 경우 GNSS 가강수량과 0.29의 낮은 상관성을 나타내었다. 또한 기상인자의 종류(강설, 강우)에 따라 가강수량의 증감패턴이 다르게 나타났으며, 강수량이 발생하기 평균 6.5시간 전에 가강수량 값이 급격히 증가한 후 감소하는 경향을 확인할 수 있었다. 이를 통해 GNSS 가강수량 패턴분석이 강수량 전조현상 분석에 유효할 것으로 판단된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.484-495
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• 2020

이 연구는 피부 각질층의 구조와 동일한 구조를 형성하는 혼합계면활성제 (MimicLipidMSM1000)로써 수크로오스다이스테아레이트, 폴리글리세릴-2다이올리에이트, 발효스쿠알란, 에르고스테롤, 10-하이드록시스테아릭애씨드로 이루어진 혼합물을 합성하였다. 이 혼합 계면활성제를 2~5wt%를 사용할 경우, 5~30층의 다중층 라멜라구조를 형성하는 인공 피부 모사체를 만들 수 있었다. 이 혼합계면활성제를 사용하여 에멀젼을 만들고, 다중층의 라멜라 상이 형성되는 것을 메커니즘 적으로 해석하였다. 이 계면활성제의 외관은 연한 갈색의 단단한 왁스이었고, HLB(hydrophilic lipophilic balance)는 12.53이었으며, 임계파라미터 값(critical parameter value)은 0.987, 산가는 0.13이었다. pH변화에 따른 안정성은 산성(3.8), 중성(7.2), 알칼리성(10.8)에서도 안정하였다. 액정의 입경은 5~25mm에서 가장 안정한 십자형 모양 (maltese cross) 라멜라액정 드롭플렛(lamellar crystalline droplet)이 형성됨을 알 수 있었다. 호모믹서의 교반속도 변화에 따른 유화입자의 크기는 2500rpm (17.9mm±2.6mm), 3500rpm (12.5mm±2.1mm), 4500rpm (6.2mm±1.8mm) 속도가 높아 질수록 작은 입자가 형성되었다. 편광현미경을 통하여 액정형성 입자를 관찰하였으며, 주사전자현미경(cryo-SEM)으로 액정의 형성 구조를 정밀하게 분석하였다. 응용분야로써, 각질층의 다중 라멜라 동일한 구조를 형성하는 피부모사체 형성 계면활성제를 사용하여 다양한 스킨케어화장료, 메이크업 케어 화장료, 두피보호용 화장료 등 다양한 처방개발에 폭 넓게 응용이 가능할 것으로 기대한다.