• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.145-154
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• 2012

현대 사회는 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심혈관계 질환들이 급증하고 있다. 특히, 급성심근경색은 심혈관계 질환으로 인한 사망의 대부분을 차지하고 있다. 이러한 추세에 따라 해외 선진국에서는 임상생리학적 오류를 줄이기 위해서 자국민의 데이터를 기반으로 급성심근경색의 발병 및 질병에 영향을 미치는 위험인자를 찾는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 한국인에 적합한 급성심근경색 예후 진단 예측 시스템이 미비한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 KAMIR(Korea Acute Myocardial Infarction Registry) 데이터베이스에서 제공 받은 급성심근경색 환자의 예후 데이터를 기반으로 ST분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률 예측모델을 찾고자 한다. 실험을 통해 로지스틱 회귀 분석에 의해 추출된 속성 집합을 적용하였을 때 기존의 원시 데이터 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었으며, 인공신경망의 경우 다른 분류기법들보다 높은 성능을 보였다. 이를 통해 ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률을 예측함으로써 향후 고위험군 환자들의 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국물환경학회지
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• 제31권1호
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• pp.12-18
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• 2015

도시화는 자연적 물순환을 왜곡하고 다양한 오염물질을 배출하여 환경 및 생태계에 영향을 끼친다. 특히 도시화로 인한 수문특성의 변화는 지하수위 저하, 첨두유량 증가로 인한 도시홍수 유발, 비점오염물질 배출 부하량 증가 등의 영향을 끼치기에 한국을 비롯한 선진국에서는 강우유출수 관리방안으로 LID 적용을 국가적 목표로 하고 있다. 그러나 LID를 적용하였을 때의 수문학적 물순환 개선 및 환경적 효과에 대한 실험적 검증결과가 부족하여 LID의 적용과 확산이 낮은 수준이다. 따라서 본 연구에서는 LID 기술 중에서 침투도랑과 나무여과상자를 적용한 이후 수문학적 효과를 실험적으로 분석하였다. 본 연구에 적용된 침투도랑과 나무여과상자는 배수면적의 약 1%에 해당하는 면적을 가진 규모이며, 수문학적 효과 평가는 2010년 7월부터 2014년 7월까지 수행된 총 22회의 강우사상 모니터링 결과를 이용하였다. LID 적용 이후 침투와 저류로 인하여 첨두유량은 크게 감소하였으며, 첨두유량 발생시간도 크게 지체되는 것으로 나타났다. 또한 LID 시설의 침투와 저류기능은 강우유출수의 발생빈도, 유출발생시간 및 유출량을 크게 낮춘 것으로 나타나 LID 적용이 수문기능 회복에 크게 기여하는 것으로 분석되었다. 최대 첨두유량의 저감의 경우, 강우량이 30~40mm 정도일 때 침투도랑에서 약 61%였으며, 나무여과상자에서 33%였다. 이러한 연구결과로 볼 때 LID는 수문기능 개선에 크게 기여하는 것으로 평가되었으며, LID 설계시 저류능력과 배수면적이 중요한 설계인자가 될 수 있다는 결론을 도출하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-12
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• 2020

의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부 X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.873-884
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• 2013

우리나라는 몬순기후의 영향으로 여름철 강우가 집중되기 때문에 작은 기후변화에도 심각한 수자원의 문제를 야기시킬 수 있다. 이로 인해 기후변화에 대한 많은 관심이 집중되어 그에 따른 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 남강유역에서의 미래 기후변화에 의한 하천의 흐름과 수질변화를 예측하기 위해 유역-하천모형을 연계하여 하고자 하였다. 인공신경망기법을 이용하여 기후시나리오를 예측한 후 유역수문 모형인 SWAT모형을 구축하였고 모형의 적용성 평가를 위해 환경부자료를 이용하여 검보정한 결과 $R^2$이 0.7 이상으로 적정수준으로 모의되었다. SWAT의 결과와 HEC-ResSIM을 이용한 미래 남강댐 방류량을 QUALKO의 입력 자료로 사용하였다. 그 결과 저수기에는 풍수기와는 달리 연도별 유량에 따라 BOD가 많게는 약 2mg/L의 차이를 보이는 등 변화 폭이 크게 나타났다. 강우와 유역의 유출이 하천의 수질에 큰 영향을 끼치기 때문에 풍수기에 비해 유량이 적은 저수기에 수질 농도가 높은 것을 알 수 있다. 그러므로 남강댐의 저수기의 용수확보를 통해 남강하류 하천의 유지용수를 확보하고 효율적인 관리를 통해 향상된 수질을 관리 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국추진공학회지
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• 제21권6호
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• pp.64-72
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• 2017

액체추진제를 사용하는 우주 발사체의 추진제 공급 과정에서 발생할 수 있는 축방향 동적 불안정성현상을 포고라 한다. 일반적으로 포고는 발사체의 동체와 공급/추진계의 공진에 의하여 발생하고, 동체구조 및 추진 시스템이 닫힌계를 이루게 되어 응답의 진폭이 증가하였다가 감소하는 현상을 보인다. 본 논문에서는 우주왕복선을 예시로 일반적인 발사체의 체계적인 포고 해석이 가능한 수학적 모델을 개발하였다. 정식화된 수식은 발사체 공급/추진계를 2차 선형 미분 방정식 형태로 구성하고, 포고해석에 중요한 세 변수인 압력, 중량변위, 일반화된 변위를 고유치해석을 통해 도출한다. 본 논문의 정식화를 통해 발사체 포고 시스템의 수학적 모델링 기법을 획득할 수 있고, 임의의 발사체에 대하여 체계적인 포고 안정성 해석이 가능할 것으로 예측된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1605-1613
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• 2020

갯골은 갯벌 퇴적의 형성과 발달에 가장 핵심적인 구실을 하는 해안퇴적지형으로써, 갯벌 퇴적/침식 지형의 이해와 분포 파악에 있어 매우 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상자료를 활용하여 시화호 간척지의 방조제 수문 개방 이후 시기별 갯골 변화 양상을 파악하고, 고해상도 위성 영상의 활용 가능성 및 효율성 평가하는데 목적을 가진다. 갯골 선 추출을 위해 2009년, 2014년, 2019년 세 시기를 대상으로 KOMPSAT 2, 3 영상을 활용하였으며, 각 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석 및 기본 신경망 기반 감독 분류와 Normalized Difference Water Index, Matched Filtering 및 Spectral Angle Mapper 감독 분류 기반의 밴드 비연산 기법을 적용하였다. 추출한 갯골 정보의 검증을 위해 국토지리정보원 수치지도정보 및 중해상도 Landsat 7 ETM+ 영상자료를 활용하였다. 검증 결과, 갯골 선의 방향성 및 분포 양상 변화 감지 부분에서 KOMPSAT 영상 자료가 Landsat 7 영상과 비교하여 검증자료와 큰 일치성을 나타냈다. 하지만 갯골 선 밀도 분포 파악 및 퇴적 지형 발달과 관련된 유의미한 정보의 제공에 있어서는 한계를 가질 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 조간대 환경 이슈에 대응하는 방안으로써 KOMPSAT 영상 기반 고해상도 원격 탐사의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 조간대 환경 일대를 대상으로 하는 다종 플랫폼 영상 기반 융·복합 주제도 작성을 위한 기초연구자료로써 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.245-253
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• 2009

콘크리트 내 철근부식상에 있어 염화물이온의 중요성은 임계염화물농도 (CTL)로서 나타내어진다. CTL은 철근을 둘러싼 부동태피막의 파괴를 유지하게끔 하는데 필요한 염화물량으로 정의되며 염화물량이 CTL에 도달할 경우 철근의 부식은 시작된다. CTL의 중요성에도 불구하고 기존의 콘크리트 구조물의 내구수명 예측을 위한 염화물량은 1 $m^3$의 단위체적당 1.2 kg 혹은 시멘트 중량당 0.4%로서 제시되고 있으며 이는 염해부식환경하의 다양한 환경 인자에 따른 한계치 설정에 대한 불확실성을 고려하지 않은 값이라 할 수 있다. 본 논문에서는 부식개시의 지표로서 결합재의 특성에 따른 부식저항성 및 부식진전에 따른 비율에 대하여 실험연구를 수행하였다. 실험시편으로는 직경 10 mm의 원형 철근을 모르타르 내 몰드에 삽입하여 OPC와 40%OPC+60%GGBS, 70%OPC+30%PFA 및 90%OPC+10%의 SF을 치환한 시편에 대하여 W/C=0.4의 조건으로서 실험을 수행하였다. 각 시편에는 다시 10단계 (0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5 and 3.0% by weight of binder)의 내재염분 농도조건을 부여하여 부식전류를 측정하였다. 시편은 28일 양생을 하였으며 수분손실 및 염분손실을 방지하고자 폴리에틸렌 필름을 이용한 도포양생을 수행하였다. 선형분극저항 측정법에 의한 실험결과로서 각 결합재 치환률에 따른 부식임계치가 결정되었다. 또한 OPC, 60%GGBS, 30%PFA 및 10%SF의 혼입치환률을 적용한 시멘트 모르타르의 CTL 값은 시멘트 중량당 1.6%, 0.45%, 0.8% 및 2.15%의 총염화물 농도로 나타나고 있음을 확인하였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제45권4호
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• pp.813-822
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• 1998

연구배경: 압력보조환기로 이탈시 발판 시기는 최소보조압력수준에서 시행하는 것이 추천되고 있다. 그러나 임상에서는 압력보조환기법에 의한 이탈시 기관내 관의 발관을 최소압력보조법에 도달하였다고 판단되는 경우에서도 기관내 관의 재삽관 가능성을 줄이기 위하여 때로는 T-piece 시도를 1 시간 더한 뒤 기관내 관을 제거하는 방법도 시행되고 있다. 이는 환자의 호흡예비력을 좀더 확실하게 검증할 수 있는 장점이 있는 반면, 기관내 관 자체가 높은 기도 저항을 유발하므로 환자의 호흡 일이 증대되어 오히려 이탈이 지연될 가능성도 있다. 본 저자들은 최소압력보조치에서 1 시간 T-piece 추가가 이탈에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자하였다. 연구방법: 1997년 5월부터 1998년 3월까지 서울중앙병원 내과계 중환자실에서 이탈을 시도한 44명을 대상으로 무작위 전향적 연구를 시행하였다. 이탈 대상이 되는 환자는 모두 압력보조환기방법으로 이탈을 진행하고 압력보조수준이 최소압력보조치에 이르면 환자를 무작위로 실험군 (1시간 T-piece 시도)과 대조군(즉시 발관)으로 나누었다. 연구결과: 전체 42회 이탈의 최소압력보조치는 7.6 [${\pm}1.9$, (4-13)] cm $H_2O$였다. 1. 환자들의 기저 상태 : 두 군간 환자들의 총 기계환기 시간, APACHE III 접수, 영양지표, 분당 호흡수, 얕은 숨지수, 호흡, 일 등에서 차이가 없었다. 2. 두 군간 성공률 및 호흡역학의 차이 : 실험군이 55%, 대조군이 70%로 즉시 발관한 군이 성공률이 높으나 통계학적 차이는 없었다 (p>0.05). 재삽관률도 실험군이 18%, 대조군이 20%로 두 군간 차이가 없었다. 실험군에서 1시간 T-piece 시도후 일회호흡 용적, 분당 호흡수, 얕은 숨지수, 호흡 일에서 악화된 소견을 보였으며(P<0.05), 특히 실험군내의 실패군에서는 일회호흡용적, 호흡 일, 압력시간곱의 악화가 심하였다 (P<0.05). 3. 성공군과 실패군 분석 : 전체 성공군에서 총 기계환기 시간이 유의있게 낮았고 ($246{\pm}195$ 시간 대 $407{\pm}248$ 시간, P<0.05), 일회호흡용적은 유의하게 높았다 ($0.43{\pm}0.11$ L 대 $0.35{\pm}0.10$ L). 결 론: 이상의 결과로서 최소압력보조치에서 1 시간 T-piece 추가는 환자의 호흡 일을 증가시키며 이탈 성공률에 있어 최소압력보조치에서 즉시 발관하는 방법에 비하여 차이가 없으므로 압력보조환기 양식으로 이탈을 시도할 때는 최소압력보조치에서 즉시 발관하는 것이 나을 것으로 사료된다.