• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제10권1호
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• pp.35-42
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• 2005

유류로 오염된 토양의 생물학적 복원에서 휘발성 유기화합물(VOCs)을 제거하기 위한 biofilter의 적용 가능성에 대하여 알아보았다 대표 오염물질로 diesel을 선정한 후 총 86일 동안 ceramic과 polymer,이 두 종류의 담체를 사용하여 SV(공간속도)와 유량, 입구농도 등을 조사하여 최적의 운전조건을 찾고자하였다. 운전초기 30일간 SV를 $153\;h^{-1}$ 고정하여 입구농도를 증가시키며 ceramic 및 polymer biofilter의 제거효율 변화에 대하여 알아보았다. Ceramic 및 polymer 담체에서는 총 VOCs의 입구농도가 10 ppmv 이하일 때 각각 평균 $67\%$ 및 $15\%$의 제거효율을 보였으나, 입구농도를 30 ppmv까지 증가시켰을 때 ceramic 담체는 제거 효율이 $60\%$까지 저하되었고, polymer 담체의 경우 $80\%$의 제거효율을 보였다. 또한, Diesel VOCs의 입구농도와 공간 속도의 증가에 따른 총 VOCs의 제거효율에 미치는 영향을 알아보았다. 공간속도가 $153\;h^{-1}$에서 $204\;h^{-1}$와 $306\;h^{-1}$로 증가함에 따라 총 VOCs의 제거 효율은 점차적으로 감소하여 polymer 담체의 경우 평균 제거효율이 $82\%$에서 $80\%,\;77\%$로 약 $5\%$ 감소함을 관찰하였다. Polymer 담체에서는 공간속도의 증가에도 불구하고 benzene과 toluene모두 약 $81\~86\%$의 영역에서 일정한 제거효율을 보이는 것으로 나타났다. 반면, ceramic 담체에서 benzene의 경우 공간속도 $153\;h^{-1}$에서 평균 $87\%$의 제거효율을 보였고, 공간속도가 $204\;h^{-1}$에서 $306\;h^{-1}$로 증가함에 따라 $79\%$에서 $74\%$로 약 $5\%$가 감소하였다. Toluene의 제거효율은 공간속도의 증가에 따라 $80\%$에서 $76\%$로 $4\%$ 감소하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.145-153
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• 2021

목 적: 본 연구에서는 가임기 여성의 유방암 방사선 치료 시 난소 선량에 대해 실험을 통하여 평가해보고자 한다. 치료기법에 따른 치료계획시스템에서 계산된 선량과 열형광선량계를 이용한 측정선량을 비교·분석하여 난소 선량을 평가하고 납(Pb) 앞치마의 사용유무에 따른 선량 분석을 통해 임상에서의 유용성을 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 측정에는 Rando humanoid phantom을 이용하였고, 치료기법으로는 쐐기필터치료기법, 3차원 입체조형치료, 세기변조방사선치료를 사용하였다. CT simulator를 이용하여 얻은 Rando humanoid phantom 3D 영상의 우측 유방에 처방선량의 95%가 전달될 수 있도록 치료계획을 세웠고, TLD를 Rando hunmanoid phantom의 가상 표적의 표면 및 심부에 삽입하고 방사선을 조사하였다. 측정위치는 치료 중심점과 Rando humanoid phantom의 정중앙을 중심으로 반대쪽 유방으로 2cm 이동한 지점과 치료 중심축 및 하방으로 우측 유방의 경계면에서 5cm, 10cm, 12.5cm, 15cm, 17.5cm, 20cm, 우측 난소 위치의 표면과 중심점을 포함하여 총 9개 지점에서 측정하였다. 치료계획시스템의 선량 비교에서는 쐐기필터치료기법 2가지와 3차원 입체조형치료, 세기변조방사선치료 등 총 4개의 치료 계획을 수립하여 비교하였다. 그리고 TLD를 이용한 측정값 비교는 세기변조방사선치료와 쐐기필터를 이용한 치료를 비교하였고, 납 앞치마의 사용유무에 따라서 세기변조방사선치료의 선량차이를 측정하여 비교·분석하였다. 측정값은 각 포인트마다 3개의 TLD값 평균을 내고 TLD 교정값을 이용하여 환산하였으며 이를 Point dose mean값으로 계산하였다. 치료계획값과 실제 측정값을 비교하기 위해 각 지점마다 절대선량값을 측정하여 %Diff 값으로 계산하였다. 결 과: 치료 중심점인 Point A에서는 치료계획시스템에서 최대 201.7cGy가 나왔고, 실제 TLD 측정값은 최대 200.6cGy가 나왔다. 모든 치료계획시스템에서 유방 경계면으로부터 하방으로 17.5cm 떨어진 지점인 Point G 부터는 0cGy로 계산이 되었다. 실제 TLD 측정 결과 Point G에서는 최대 2.6cGy가 나왔고, 난소선량인 Point J에서는 최대 0.9cGy로 나타났으며 %Diff값은 0.3%~1.3%였다. 납 앞치마의 사용유무에 따른 선량 차이는 최대 2.1cGy에서 최소 0.1cGy로 나타났으며 %Diff값은 0.1%~1.1%였다. 결 론: 치료계획시스템에서 3가지 치료계획에 따른 선량차이는 최저 0.85%에서 최고 2.45%로 큰 격차를 보이지 않았다. 난소에서 Rando humanoid phantom의 치료계획과 실제 측정한 선량차이는 0.9% 이내로 나타났으나 실제 측정에서 조금 더 높게 측정되었다. 이는 치료계획시스템에서 산란선의 영향을 정확하게 반영하지 못하였고, 실제 측정에서는 TLD를 삽입한 상태로 CBCT를 촬영한 선량과 산란선량이 반영된 것으로 사료된다. 납 앞치마의 유무에 따른 선량측정에서 납 앞치마를 사용했을 경우에 치료범위에서 가까운 거리일수록 차폐의 효과가 있었으며, 치료범위에서 15cm 이상 거리가 있는 경우에는 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 임상적으로 방사선 치료 중에는 임신이나 인공수정을 하기에는 적절하지 않지만, 치료 중 난소에 조사된 선량은 방사선 치료 후 가임기 여성의 생식 기능에 크게 영향을 주지 않을 것으로 생각된다. 하지만 가임 여성의 경우에는 지속적인 불안감을 가지고 있으므로 이번 결과를 통한 데이터를 제시함으로써 심리적인 안정을 도모할 수 있을 것으로 사료된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제18권4호
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• pp.303-313
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• 2014

목적: 자기공명 영상장치(MRI)의 송신 자기장 정보를 이용한 인체 내 도전율을 측정하는 기술이 최근 제안되었다. 송신 자기장 정보의 노이즈에 따른 도전율의 오차를 측정하고 도전율과 노이즈의 관계를 모델화 하였다. 대상과 방법: 송신 자기장의 분포는 원형 모델에 대해서 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션으로 생성된 송신 자기장의 분포에 가우시안 노이즈를 더해준 후 정량적인 도전율 측정에 어떤 영향을 주는지 공명 주파수, 물체의 크기, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비에 대해서 수행하였다. 각 각의 변수에 따른 도전율 대 잡음 비를 측정하여 모델화 하였다. 결과: 시뮬레이션 결과 도전율 측정은 송신 주파수의 크기 오차보다 위상 오차에 더 큰 영향을 받는 것을 보였다. 또한, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비, 공명 주파수, 도전율 값, 평균필터의 크기에 따라서 도전율 대 잡음비가 비례하는 경향성을 보였다. 하지만, 물체를 둘러싼 외부 물질의 크기는 도전율 측정에 큰 영향을 주지 않았다. 위의 시뮬레이션 결과는 3T 임상용 MRI에서 원형 모델 팬텀에 대해서 검증되었다. 결론: 시뮬레이션을 통해 얻어진 변수와 도전율 측정의 오차와의 관계를 통해서 정량적인 도전율 측정에서 발생되는 오차를 모델화 할 수 있었다. 또한 제시된 분석 방법을 통하여 자기공명 영상 장치를 이용한 도전율 측정의 필터링 및 재구성 알고리즘의 효과를 검증 할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권4호
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• pp.279-285
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• 2008

한반도 남해 제주도 남동부해역 도미분지에 대하여 한국지질자원연구원은 2007년 2차원 해양탄성파 탐사를 수행하였다. 탐사의 목적은 한반도 해역의 대륙붕에서 기반암의 구조를 파악하고 대륙붕 내의 자원부존 가능성을 분석하고자 함이다. 기반암의 구조를 파악하기 위해서는 중합단면 및 구조보정 단면을 효율적으로 구성하는 것이 필요하다. 그러나 탐사해역의 수심은 평균 100 m 내외로 해수면과 해저면 사이에서 발생하는 다중반사파가 일부 구간에서 강하게 기록되어 기초전산처리 기법만으로는 중합단면에서 기반암의 구조가 명확히 분석되지 않는 경우가 있다. 본 연구에서는 도미분지 2차원 탄성파 자료에 대한 최적의 전산처리 변수를 도출하고자 하였고 특히 페그레그 해저면 다중반사파(peg-leg multiple)를 제거하는데 주 목적을 두었다. 탄성파 자료 전산처리의 주요 단계는 최소위상 예측 디콘볼루션(minimum phase predictive deconvolution), 속도분석 및 레이던 필터(Radon filter)로 구성되었으며 각 단계마다 중합단면을 계산하여 적용한 전산처리 변수가 적절히 설정되었는지를 검증하였다. 자료처리 결과 본 연구에서 설정한 변수들이 도미분지 탄성파 자료 전산처리에 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.529-542
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• 2000

최근 들어 멀티 미디어 정보의 사용이 급격히 증가하면서, 여러 미디어 형태 중 비디오가 많은 각광을 받으며, 다른 타입의 모든 미디어 정보를 하나의 자료 흐름으로 묶고 있다. 디지털 비디오의 실용 가능성은 크게 증대되고 있으나 비디오의 방대한 길이와 비구조적 형식 때문에 효과적인 비디오의 접근은 어려운 실정이다. 따라서 최근에 개발되는 영상과 비디오 정보 관리 시스템은 본 논문에서 제안하는 사용자의 최소 상호 작용과 비디오 구조의 명확한 정의를 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 비디오 내용을 요약한 형태로 보고, 임의로 접근 할 수 있도록 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 크게 샷 경계면 검출과 계층 구조 구축 단계로 이루어진다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고, 이웃한 프레임 쌍들에 대한상호관계를 고려한 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 오판될 수 있는 왜곡 성분을 제거함으로써 성능을 향상시켰다. 처리된 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 사용되어 샷 경계면을 검출한다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 지능적 비감독 클러스터링 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며, 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.76-85
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• 2011

본 논문에서는 외적요인에 따른 RSS 특성을 분석하고, RSS를 이용한 효율적인 실시간 실외 위치 추적 알고리즘과 그에 기반 한 시스템을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 지정된 공간 내에서의 위치별 신호 세기를 DB화하여 칼만 필터 이론을 적용한 예측을 통한 정확한 좌표를 선별하는 방법을 적용하여 위치 추적의 정확도를 높였다. 제안된 알고리듬의 검증을 위한 하드웨어 장치로는 802.15.4(ZigBee) 네트워크 환경에서 위치 정보를 전송하기 위해 태그(Tag), AP(Access Point), 데이터 수집기(Data Receiver) 등으로 구현하였다. 각각의 하드웨어는 Texas Instrument(TI)사의 MSP430 마이크로프로세서와 CC2420 무선통신 칩을 사용하여 구현되었다. 또한 태그 위치를 2차원 평면상에 나타내기 위한 실시간 위치 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 알고리즘에 기반 한 실시간 위치추적 시스템을 구축하여 태그의 위치를 추적한 결과 외적요인에 비교적 안정한 RSS 값을 갖는 실외 환경에서는 19.12cm의 평균 거리 오차와 5.31cm의 표준편차를 갖는 실시간 위치 추적 시스템의 효율성과 정확성이 나타남을 확인 할 수 있었다. 한편, 외적요인에 의해 불안정한 RSS 값을 갖는 실내 환경에서는 제안한 알고리즘과 그에 기반 한 시스템이 정확한 실시간 위치 추적에 다소 어려움이 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.80-86
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• 2019

컴퓨터 성능 향상으로 다양한 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근에는 구조물 안전성 평가 연구에도 그 적용이 이루어지고 있다. 특히 터빈의 내부 블레이드는 분리가 쉽지 않고 어두운 주변 환경으로 인해 블레이드의 표면 결함 검출은 전문 인력의 경험에 의존하고 있으며, 점검시간도 상당히 소요되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기술을 적용하여 터빈 구조의 부재 중 하나인 내부 블레이드에 발생하는 결함을 검출할 수 있는 효율적인 방법을 제시하였다. Faster R-CNN 인공신경망 기법을 활용하여 결함의 이미지 데이터를 학습하였고 부족한 이미지는 필터링과 Image Data Generator를 이용하여 데이터를 확장하였다. 그 결과 블레이드의 결함을 학습한 딥러닝 모델은 평균적으로 약 96.1%의 정확도와 재현율은 95.3%, 정밀도는 96%의 성능을 보였다. 재현율을 통해 제시된 딥러닝 모델이 결함을 탐지하지 못하는 경우는 4.7% 로 나타났다. 재현율의 성능은 여러 환경의 많은 결함 이미지 데이터를 수집하고 확장하여 딥러닝 학습에 적용함으로써 더욱 향상되리라 판단된다. 이러한 실제 블레이드의 결함 이미지 데이터 확보와 학습을 통해 향후 터빈엔진 정비에 적용 가능한 결함 검출 시스템으로 발전할 수 있을 것이다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제3권1호
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• pp.67-75
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• 2005

원자력시설 핫셀 (Hot Cell)내에서 핵종실험 시 발생하는 고방사능 분진(Hot Particulate)의 크기는 0.5300 ${\mu}m$이고 주 핵종은 UO$_2$였다. 핫셀 내의 고방사능 분진을 제거하기 위해 사이클론과 Bag/HEPA필터로 구성된 장치를 고안하였고, 이 장치의 사이클론에 의해 고방사능 분진을 최대로 포집할 수 있는 실험조건을 제시했다. 모의입자의 크기가 클수록 입자의 포집효율은 높았다. 모의 입자의 크기가 5${\mu}m$ 이상일 때, 입자의 포집효율은 $80\%$보다 높았다. 모의 입자의 크기가 1.0 ${\mu}m$ 보다 작을 때, 포집효율은 $70\%$ 보다 작았다. 모의 입자의 유입속도가 12 m/sec보다 클 때, 포집효율은 $70\%$보다 높았다. 그러나 유입속도가 17 m/sec 보다 클 때 포집효율의 증가율은 크지 않았다. 모의입자의 포집효율은 Vortex Finder의 길이가 7.2 cm이하일 때, 길이의 증가와 함께 높아졌지만 7.2 cm 이상일 때는 낮아지기 시작했다. 그러므로 Vortex Finder의 길이가 7.2 cm 일 때, 최대포집효율을 나타냈다. 사이클론 밑에 보조콘 부착 시 모든 속도 범위에서 약 평균 $2\%$ 정도 포집효율이 증가하므로 보조콘 부착효과가 크지 않았다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.615-623
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• 2018

낮은 관측각에서의 해상 클러터 반사계수의 진폭 확률밀도 함수는 각 클러터 패치별 평균 세기가 서로 다르므로 Rayleigh 분포가 아닌 compound Gaussian 분포로 가정하는 것이 일반적이다. 반사계수를 구성하는 텍스쳐(texture) 성분은 Gamma 분포 및 MNLT(memoryless nonlinear transformation)를 이용해서 발생시키지만, 스펙클(speckle) 성분 시뮬레이션에 대해서는 정형화된 방법은 없다. 수신 신호의 스펙트럼을 Gaussian 형태의 도플러 스펙트럼 형태로 모델링한 후 스펙클 성분을 발생시킨 기존 S. Watt 방법을 소개한 후 본 논문에서 새롭게 제안한 방법을 제시하였다. 제안 방법은 이퀄라이져(equalizer) 필터를 사용해서 인접 클러터 영향을 최소화한 후, 클러터 공분산 행렬에 대해 Cholesky 분해를 통해서 스펙클 성분을 생성하는 방법으로써 제안 방법의 타당성 검증을 위해 시뮬레이션을 통해 도플러 스펙트럼 및 코릴레이션(correlation) 함수 관점에서 제안한 방법과 기존 방법을 비교한다.