• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.87-96
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• 2022

고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.285-292
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• 2023

최근 미세먼지가 건강에 미치는 영향은 큰 화두가 되고 있다. 미세먼지는 코의 점막에 걸러지지 않고 인체 내부까지 침투하여 호흡기에 영향을 미치기 때문에 위험하다. 미세먼지는 산업과 직접적으로 연관되어있기 때문에 미세먼지를 제거하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 미세먼지 농도를 사전에 예측할 수 있다면 사전 조치를 취해 인체에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 미세먼지는 하루 600km 이상 이동할 수 있는 특성을 가진다. 이러한 특성으로 인해 미세먼지는 인접 구뿐만 아니라 멀리 떨어져있는 구에도 직접적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 풍향, 풍속 데이터와 시계열 예측 모델을 이용하여 서울특별시의 미세먼지 농도를 예측하고, 서울특별시의 미세먼지 농도와 지역별 미세먼지 농도의 상관관계를 확인했다. 또한, 각 지역별 미세먼지 농도와 서울특별시의 미세먼지 농도를 이용하여 예측을 진행했다. 예측 결과에서 가장 낮았던 MAE(평균 절대 오차)는 12.13으로 선행연구에서 제시된 MAE인 14.3 보다 약 15.17% 더 예측성능이 향상된 것을 확인했다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권3호
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• pp.238-244
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• 2003

목적: 개별화되어 가는 고선량률 근접치료계획의 추세에 따라, 고성량률 근접치료계획의 절대적 선량과 상대적인 선량분포를 독립적으로 계산하여 환자의 해부영상 위에 겹쳐 표시할 수 있는 품질보증용 컴퓨터 프로그램을 개발한다. 대상 및 방법: 컴퓨터 프로그램은 먼저, 환자의 치료계획에서 계산된 선원의 위치, 각 위치에서의 조사시간, reference point에서의 선량, 치료계획이 실시된 날짜 등의 자료 입력을 필요로 한다. ICWG 권고 수식과 선원의 비등방성 표를 이용하여 $10\times12\times10\;(Cm^3)$의 공간에서 선량분포가 계산된 후 reference point에서의 선량이 자동적으로 치료계획의 결과와 비교된다. 모의치료의 영상이나 자기공명(Magnetic Resonance) 영상을 입력하고 사용자가 선택한 점을 수직으로 교차하는 3개의 평면에서 등선량곡선을 겹쳐서 보여준다. Gamma Med사의 Gam-madot (MDS Nordion, Germany)에서 표준 치료계획을 실행하여 정확성을 확인하였으며, Plato (Nucletron Cor-poration, The Netherlands)에서 실행된 9명의 환자치료계획과 비교하였다. 결과: 3개의 표준 치료계획에서 절대선량은 $2.8\%$ 내에서 일치하였으며 등 선량분포도 좋은 일치를 보였다. 9명의 환자에 대하여 시행된 치료계획과의 비교에서는 평균 $3.4\%$의 오차를 보였다. 결론: 개발된 컴퓨터 프로그램은 정확하고 신속하게 고선량률 치료환자의 치료계획의 정확성을 확인할 수 있게 해주며, 등선량 곡선을 환자의 해부적 영상에 결합할 수 있는 기능은 치료계획의 질을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.$39\%$), 복회음부 절제수술시 32건($97\%$), 측연의 경우 32건($97\%$), 후연의 경우 32건($97\%$), 그리고 전연의 경우 16건($45\%$)에서 부합되는 것으로 나타났다. 결론: 직장암의 수술 후 방사선치료 시 적절한 방사선치료 조사영역의 결정을 위하여 표준적인 조사영역을 제시 하였으나 개별 환자의 병변 위치와 진행상태, 수술 소견 등에 따라 적절한 변형은 필수적이라 하겠다. 이 권고안의 임상적 타당성은 향후 시행될 Patterns of Care 연구를 통하여 증명하는 것이 필요하겠다.정가능하고, 폐에 조사되는 방사선 양도 줄일 수 있었다.저부까지 거리 차이는 종양 크기가 4 cm 미만인 경우는 5.3 mm였으나 4 cm 이상일 때는 19.4 mm로 현저한 변화를 보였다. 자궁경관 굴곡각은 60세 미만인 경우 60세 이상보다 8$^{\circ}$ 정도 더 변화가 있었고, 종양 크기가 4 cm 이상일 때 미만일 때보다 2배 이상 굴곡 변화가 있었다. 결론: 자궁경부암 환자에서 근치적 방사선치료 시 치료에 따른 자궁 크기 및 위치 변화가 다양하고 개별적으로 예측하기 쉽지 않으므로, 특히, 60세 미만이거나 종양 크기가 4 cm 이상인 경우, 삼차원입체조형치료나 강도변조 방사선치료를 이용한 근치적 방사선치료 시 치료 중 개별환자의 계획용표적체적의 변화를 반드시 고려해야 한다고 생각한다.량체적히스토그램, Lymankutcher 모델에 의한 정상조직합병증발생률 및 기타 선량통계값 등 모든 면에 있어서 우월성을 확인할 수 있었다. 향후 이러한 결과가 임상에서 실질적인 합병증 발생률 감소와 잘 연계되는지 계속적인 추적관찰 및

• 한국식품과학회지
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• 제30권2호
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• pp.341-347
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• 1998

본 연구에서는 서로 다른 동결조건 및 방법에 따른 우육 및 tylose의 단순하며 간편한 동결시간을 예측할 수 있는 모델을 모색하기 위하여 23개의 실험데이터를 이용하여 시료의 초기온도$(X_1)$, 시료의 두께$(X_2)$와 시료의 초기빙결점에서 동결매체 온도사이의 차의 역수$(X_3)$ 및 표면열전달계수의 역수$(X_4)$를 독립변수로 하고 동결시간(Y)을 종속변수로 설정하여 다중회귀 분석을 실시한 결과, $Y_{tylose}=3.45X_1+7642.84X_2+4642.67X_3+2946.89X_4-431.33\;(R^2=0.9568)$ 및 $Y_{beef}=0.68X_1+7568.98X_2+2430.78X_3+3293.26X_4-299.00\;(R^2=0.9897)$의 방정식을 구하였다. 본 모델은 Cleland & Earle와 Hung & Thompson의 모델과 마찬가지로 평균절대오차는 10% 수준으로, Plank, Nagaoka 및 Pham의 모델보다 정확함과 아울러 매우 간편함을 보여 주었다. 또한, 우육 및 tylose의 $6{\sim}7^{\circ}C$ 범위에서의 열확산율은 $4.43{\times}10^{-4}m^2/hr$ 및 $4.39{\times}10^{-4}m^2/hr,\;-10{\sim}-12^{\circ}C$에서의 열확산율은 $2.42{\times}10^{-3}m^2/hr$ 및 $3.32{\times}10^{-3}m^2/hr$로 측정되었고, tylose 및 우육의 빙결점은 각각 $-0.6^{\circ}C$ 및 $-1.2^{\circ}C$로 나타났다. 그리고 표면열전달계수는 송풍식에서 무포장시 $20.57\;W/m^2^{\circ}C$, wrap 포장시는 $16.11\;W/m^2^{\circ}C$, wrap 과 Al-foil로 포장한 경우에는 $13.07\;W/m^2^{\circ}C$로 계산되었으며, 침지식은 송풍식보다 냉각속도가 약 10배 이상 빠르게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제32권
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• pp.93-109
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• 2020

목 적: 나선형 토모테라피 방사선치료를 위한 환자별 품질관리용 라디오크로믹 필름 및 3차원 분석시스템인 Dosimetry CheckTM (DC, MathResolutions, USA)의 성능평가를 시행하였다. 대상 및 방법: 인체모형팬톰(Anderson Rando Phantom, USA)을 이용하여 위치 변이가 있는 3가지 형태의 복부 종양(130.6㎤), 복막 후면 종양(849.0㎤) 및 전 복부 전이 종양(3131.0㎤)을 모델링하였다. 조사면 고정너비(field width, FW)를 2.5-cm, 5.0-cm, 피치(pitch) 0.287, 0.43으로 하여 부위별 4개씩(plan01-plan04), 총 12개의 비교용 치료계획을 수립하였다. 이온전리함(1D)과 라디오크로믹 필름(Gafchromic EBT3, Ashland Advanced Materials, USA)을 치즈팬톰 내 삽입하는 방법(2D)과 빔 플루언스 로그정보를 이용하여 CT영상 위에 선량을 3차원으로 재구성하는 방식의 DC측정을 진행하였다. 스레드효과(thread effect)를 분석을 위해 리플(ripple) 진폭(%)를 계산하였고, 선량 분포의 패턴 분석을 위해 감마인덱스 분석(DD: 3%/DTA: 3mm, 합격 문턱 값: 95%)을 수행하였다. 결 과: 리플 진폭 측정 결과 복막 후면 종양이 평균 23.1%로 가장 높았다. 라디오크로믹 필름의 분석결과, 절대 선량 평균 1.0±0.9%, 감마인덱스분석 평균 96.4±2.2%로 95% 이상 통과하였으나 전 복부 전이 종양과 같이 넓은 부위 평가에 범위의 제한적이었다. 인체모형팬톰에 적용한 DC 분석결과 FW가 5.0-cm인 세 부위의 2D 및 3D 플랜 평균이 91.8±6.4%였다. 세 단면 및 선량 프로파일 분석을 통해 복막 후면 및 전 복부 종양 표적 전체 영역에 분석이 가능하였고, 선량-용적 히스토그램을 통한 계획 선량 대 측정의 선량 오차가 FW 및 pitch에 따라 커지는 것을 확인하였다. 결 론: DC측정방법은 별도의 측정기 없이 조사 중 측정된 빔 플루언스 로그정보만으로 3차원 환자 영상 데이터 위에 선량 오류를 구현할 수 있고 종양의 위치나 크기에 제한이 없어 크고 불규칙한 종양의 나선형 토모테라피의 치료 시 환자별 품질관리 성능이 매우 우수하며 활용도가 높을 것으로 생각한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.102-111
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• 1999

본 논문에서는 탐색 영역에서의 탐색점 부표본화와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용한 고속 전역 탐색 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD) 값의 최소 범위를 이웃 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이때, 현재 탐색점에서의 MAD의 최소 범위를 구하기 위해서는 이웃 탐색점에서의 MAD를 사용한다. 그러므로 제안한 방법에서는 먼저, 탐색 영역에 대하여 4:1로 탐색점 부표본화를 행한 뒤, 부표본화 된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAD를 구한다. 그리고, 나머지 탐색점에 대하여서는 각 탐색점의 MAD 값의 최소범위를 부표본화 된 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구한 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 탐색점에서 MAD의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점 수를 줄임으로써 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)과 동일한 성능을 유지하면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있었다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 FSBMA와 동일한 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 대한치과보철학회지
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• 제48권1호
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• pp.1-7
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• 2010

연구 목적: 본 연구에서는MAD/MAM 시스템으로 제작된 지르코니아 코어를 통상적인 방법으로 제작된 금속-도재관 코어와 CAD/CAM 시스템으로 제작된 코어와의 변연부 적합도를 비교 분석해 보고자 한다. 연구 재료 및 방법: 레진치를 전부 도재관 제작을 위한 형태로 삭제하고, 이를 복제하여 석고 모형을 제작하였다. 석고 모형에 대해 금속-도재관, CAD/CAM ($Cercon^{(R)}$), 3종의 MAD/MAM 시스템 ($Ceramill^{(R)}$, $Rainbow^{(TM)}$, $Zirkonzhan^{(R)}$)으로 각각 10개의 코어를 제작하였다. 제작된 코어를 다이에 합착하여 광학 현미경 상에서 50배율로 변연 간격을 관찰, 계측하였다. 측정된 결과는 one-way ANOVA test로 분석하고, Tukey's HSD test로 사후검정 하였다. 결과: 각 시스템에서 변연 간격의 평균과 표준 편차는 금속-도재관 코어 $51.97{\pm}23.38{\mu}m$, $Cercon^{(R)}$ $62.16{\pm}25.88{\mu}m$, $Ceramill^{(R)}$ $67.64{\pm}40.38{\mu}m$, $Rainbow^{TM}$ $125.07{\pm}42.19{\mu}m$, $Zirkonzhan^{(R)}$ $105.02{\pm}44.61{\mu}m$로 측정되었다. 결론: 금속-도재관 코어나 CAD/CAM에 비해 MAD/MAM 방식으로 제작된 코어의 변연 간격이 큰 것으로 나타났다 (P < .05). MAD/MAM 시스템 내에서도 $Ceramill^{(R)}$, $Zirkonzhan^{(R)}$, $Rainbow^{TM}$ 순으로 변연 간격이 작은 것으로 측정되었으며, 이중 $Ceramill^{(R)}$은 CAD/CAM 시스템인 $Cercon^{(R)}$과 변연 간격에 유의차가 없었다.