• 한국물환경학회지
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• 제37권3호
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• pp.217-228
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• 2021

This paper discusses a methodology where an integrated modelling framework is used to quantify the risk derived from anthropic activities on habitats and species. To achieve this purpose, a tool comprising the Delft3D and HABITAT model, was applied in the Yeongsan river. Delft3D effectively simulated the operational condition and flow of weirs in river. In accuracy evaluation of the Delft3D-FLOW, the Bias, Pbias, Mean Absolute Error (MAE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), and Index of Agreement (IOA) were used, and the result was evaluated as grade above 'Satisfactory'. The HABITAT calculated Habitat Suitability Value (HSV) for the following eight species: mammal, fish, aquatic plant, and benthic macroinvertebrate. An Area was defined as a suitable habitat if the HSV was larger than 0.5. HABITAT was judged accurately by measuring the Correct Classification rate (CCR) and the area under the ROC curve (AUC). For benthic macroinvertebrate, the CCR and AUC were 77% and 0.834, respectively, at thresholds of 0.017 and 4 inds/m² for HSV and individuals per unit area. This meant that the HABITAT model accurately predicted the appearance of the benthic macroinvertebrates by approximately 77% and that the probability of false alarms was also very low. As a result of evaluating the suitability of habitats, in the Yeongsan river, if the annual "lowest level" (Seungchon weir: 2.5 EL.m/ Juksan weir: -1.35 EL.m) was maintained, the average habitat improvement effect of 6.5%P compared to the 'reference' scenario was predicted. Consequently, it was demonstrated that the integrated modelling framework for habitat suitability assessment is able to support the remedy aquatic ecological management.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.25-33
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• 2021

머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.203-209
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• 2021

본 연구에서는 구직자의 채용지원 서류에 대한 진정성 검증 및 잠재 직무역량과 성향에 대한 정보여과 기능을 기반으로 효과적인 원격 채용 및 적정한 업무배치 의사결정을 지원할 수 있는 온라인 채용지원시스템 프로토타입 설계 및 구현 사례를 제안하고자 하였다. 이를 위해 구직자의 공개된 소셜미디어 정보에 대해 다차원적으로 자동 크롤링 및 분석하는 기능을 접목하여 구직자의 성향과 직무역량 정보를 도출하고, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 채용지원 서류에 표현된 텍스트 정보 및 면접 영상 정보에 대한 지능적인 분석기능이 포함된 시스템 모델을 제안하였다. 제안하는 채용지원시스템의 효용성 검증을 위하여 프로토타입을 기반으로 주요 성능지표인 텍스트마이닝 정확도 및 면접 음성문자변환 기능 인식률 등에 대한 성능평가 실험을 진행하고 결과를 분석하였다. 제안하는 시스템은 효율적인 맞춤형 채용지원 기능이 가능하도록 지능형 웹/앱 개발에 필요한 요소기술을 융합하여 설계하였으며, 도출된 설계 사양 및 프로토타입 개발 결과를 바탕으로 상용화 구현이 된다면 인재 채용시장에서 필요한 지능형 온라인 채용시스템 기술로 확대 활용이 기대될 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.150-158
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• 2021

Intracranial hemorrhage (ICH) refers to acute bleeding inside the intracranial vault. Not only does this devastating disease record a very high mortality rate, but it can also cause serious chronic impairment of sensory, motor, and cognitive functions. Therefore, a prompt and professional diagnosis of the disease is highly critical. Noninvasive brain imaging data are essential for clinicians to efficiently diagnose the locus of brain lesion, volume of bleeding, and subsequent cortical damage, and to take clinical interventions. In particular, computed tomography (CT) images are used most often for the diagnosis of ICH. In order to diagnose ICH through CT images, not only medical specialists with a sufficient number of diagnosis experiences are required, but even when this condition is met, there are many cases where bleeding cannot be successfully detected due to factors such as low signal ratio and artifacts of the image itself. In addition, discrepancies between interpretations or even misinterpretations might exist causing critical clinical consequences. To resolve these clinical problems, we developed a diagnostic model predicting intracranial bleeding and its subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and epidural) by applying deep learning algorithms to CT images. We also constructed a visualization tool highlighting important regions in a CT image for predicting ICH. Specifically, 1) 27,758 CT brain images from RSNA were pre-processed to minimize the computational load. 2) Three different CNN-based models (ResNet, EfficientNet-B2, and EfficientNet-B7) were trained based on a training image data set. 3) Diagnosis performance of each of the three models was evaluated based on an independent test image data set: As a result of the model comparison, EfficientNet-B7's performance (classification accuracy = 91%) was a way greater than the other models. 4) Finally, based on the result of EfficientNet-B7, we visualized the lesions of internal bleeding using the Grad-CAM. Our research suggests that artificial intelligence-based diagnostic systems can help diagnose and treat brain diseases resolving various problems in clinical situations.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.36-42
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제21권4호
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• pp.368-378
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• 2021

Purpose: When patients with early gastric cancer (EGC) undergo non-curative endoscopic submucosal dissection requiring gastrectomy (NC-ESD-RG), additional medical resources and expenses are required for surgery. To reduce this burden, predictive model for NC-ESD-RG is required. Materials and Methods: Data from 2,997 patients undergoing ESD for 3,127 forceps biopsy-proven differentiated-type EGCs (2,345 and 782 in training and validation sets, respectively) were reviewed. Using the training set, the logistic stepwise regression analysis determined the independent predictors of NC-ESD-RG (NC-ESD other than cases with lateral resection margin involvement or piecemeal resection as the only non-curative factor). Using these predictors, a risk-scoring system for predicting NC-ESD-RG was developed. Performance of the predictive model was examined internally with the validation set. Results: Rate of NC-ESD-RG was 17.3%. Independent pre-ESD predictors for NC-ESD-RG included moderately differentiated or papillary EGC, large tumor size, proximal tumor location, lesion at greater curvature, elevated or depressed morphology, and presence of ulcers. A risk-score was assigned to each predictor of NC-ESD-RG. The area under the receiver operating characteristic curve for predicting NC-ESD-RG was 0.672 in both training and validation sets. A risk-score of 5 points was the optimal cut-off value for predicting NC-ESD-RG, and the overall accuracy was 72.7%. As the total risk score increased, the predicted risk for NC-ESD-RG increased from 3.8% to 72.6%. Conclusions: We developed and validated a risk-scoring system for predicting NC-ESD-RG based on pre-ESD variables. Our risk-scoring system can facilitate informed consent and decision-making for preoperative treatment selection between ESD and surgery in patients with EGC.

• 인지과학
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• 제33권1호
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• pp.1-22
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• 2022

지각부하 이론(Lavie, 1995)에 따르면 지각부하가 높을수록 방해자극의 영향이 감소한다. 지각부하를 다룬 연구들은 문자열에서 표적 문자의 탐지에 걸린 반응시간을 측정하는 Eriksen과 Eriksen(1974)의 측면자극 과제(flanker task)를 주로 사용하였다. 한편, 순간 노출되고 사라진 문자열 중 보고해야 할 표적이 후단서로 지시되는 후단서 강제선택 과제에서는 부적 반복효과(negative repetition effect; NRE)가 관찰된다. 이 효과는 나란히 제시된 두 문자가 서로 다른 경우보다 동일할 때, 표적의 식별률이 더 떨어지는 것을 말한다. 후단서 강제선택 과제는 정보처리의 초기지각 단계와 관련한 처리 과정을 잘 보여준다. 본 연구는 지각부하가 후단서 강제선택 과제에서 표적의 정확 식별률과 NRE에 어떤 영향을 미치는지를 검토하고자 하였다. 지각부하는 후단서에 의한 강제선택 대상인 두 문자(표적 후보) 사이에 삽입되는 제3의 문자의 유사성(실험 1; 'ㄹ', 'ㅅ', '·')과 개수(실험 2; 0개, 2개-왼쪽 대각선 배치와 오른쪽 대각선 배치, 4개, 실험3; 2개, 4개)로 조작했다. 실험 1에서 NRE의 경향성이 관찰되었으나 지각부하의 효과는 관찰되지 않았다. 실험 2에서는 NRE가 유의하였으며, 지각부하는 유의하였으나, NRE와의 상호작용은 관찰되지 않았다. 실험 3은 부하자극의 위치 변동성을 도입하여 강화된 지각부하의 수준에 따라 NRE가 변화할 것인지를 다시 확인하였는데, 지각부하의 효과가 관찰되지 않았다. 본 연구의 결과는 순간 노출된 표적에 대한 분리주의과정으로 인해 지각부하가 지각 정보처리의 초기 단계에 영향을 미치지 못하였을 가능성이 있음을 시사한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제36권6호
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• pp.474-480
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• 2021

식품첨가물로 사용되는 알긴산나트륨은 알긴산염류로서 안정제, 증점제, 유화제 등의 기능을 한다. 알긴산나트륨의 정량법은 전처리가 복잡하고 분석시간이 많이 소요되어 상대적으로 간편하고 보편적인 분석법 연구가 요구되고 있다. 분석장비로는 HPLC-UVD 및 Unison US-Phenyl 컬럼을 사용하였으며, 전처리 조건으로 진탕기를 이용하여 실온에서 150 rpm으로 180분간 추출하였다. 알긴산나트륨의 표준용액을 5개 농도 범위에서 검량선을 작성한 결과 직선성(R²)은 평균 0.9999로 측정되었으며 검출한계(LOD) 및 정량한계(LOQ)는 각각 3.96 mg/kg, 12.0 mg/kg이었다. 또한, 천사채를 이용해 얻은 일내 및 일간 평균 회수율과 정밀도는 각각 98.47-103.74%, 1.69-3.08 RSD%이고, 빙과류에 대한 일내 및 일간 평균 회수율과 정밀도는 각각 99.95-105.76%, 0.59-3.63 RSD%이다. 상대불확도%는 CODEX의 기준에 적합한 1.5-7.9%의 결과를 나타냈다. 본 연구에서 확립한 방법의 적용성 검토를 위해 총 103개 품목에 대한 알긴산나트륨의 함량을 정량한 결과 당면, 유탕면, 당류가공품 유형 순으로 높은 검출율을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.37-46
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• 2021

교통사고 예방을 위해 경찰 및 지자체 등 정부기관에서는 교통시설 및 도로시설의 개선사업을 추진하여 교통 위해 요소를 제거하고 편안한 도로 환경을 조성하는데 노력하고 있다. 이를 위해 도로 및 교통시설을 개선 및 조정하며, 교통사고 잦은 지역의 개선사업이 대표적인 사업이다. 교통사고 잦은 지역의 개선사업은 담당자와 관계자의 주관에 따라 사업별, 지역별 편차가 발생하고 있으며, 우선순위 도출 등에 민원 및 주관성이 반영되어 사업의 효율성에 한계가 발생하고 있다. 이를 위해 교통사고 잦은 곳 개선사업의 효과가 높은 대표사업을 대상으로 도로여건, 교통여건, 사고여건 등을 종합적으로 고려하여 사업 대상지의 개선방향을 추정하는 연구를 진행하였다. 연구결과 개선사업 추정 정확도가 88% 수준으로 분석되었으며, 개선방향을 추정하는데 교통량, 사고율, 사고심각도 순으로 높은 관계가 있는 것으로 분석되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.