• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.49-57
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• 2022

본 논문에서는 비탈면의 안전점검에서 지반정수를 간편하게 측정할 수 있는 휴대형 시추기에 적용이 가능한 콘 형태의 복합센서를 개발하였으며, 지반정보를 예측할 수 있는 휴대용 지반정보 계측기 (Portable Tester)를 개발하였다. 휴대가 간편한 비탈면 안전점검용 센서개발을 위해서, 비탈면취약도 평가에 필요한 지층 및 지반정보를 측정할 수 있는 센서들을 포함하며, 비탈면안전성 평가에 필요한 조사데이터(토층심도, 강도정수 등)를 자동 추출하고, 상부 자연사면 토사붕괴 징후파악을 위해 깊이별 함수비 측정도 가능하도록 복합센서로 설계하였다. 지반정보 복합센서의 선단을 구성하는 소형 전자식 콘 프로브는 CPT 및 DCPT를 수행하기 위해 개발하였으며, 직경 30mm 콘과 길이 250mm Friction Sleeve를 기본 스펙으로 콘관입력과 마찰력을 손실 없이 로드셀로 전달하기 위한 로드와 어댑터, 로드셀 모듈로 설계하였다. 복합센서의 로드셀 부분를 응용하여, 토양경도계 형태로 휴대가 간편하면서도 CPT처럼 표토층의 콘관입력을 측정하면서 동시에 슬리브 마찰력 측정을 가능하게 함으로써 좀 더 구체적인 지반정보를 예측할 수 있는 휴대용 지반정보 계측기 (Portable Tester)도 개발하였다. 개발한 센서 시스템은 실내 시험을 통해서 CPT 시험과 휴대용 지반정보 계측기 시험의 상관성을 확인하였으며, 현장시험을 통해서 CPT 콘저항값과 표준관입시험의 N치를 추정하여 현장 적용성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.187-196
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• 2021

교통약자는 우리 사회의 높은 비율을 차지하고 있는 대표적인 사회 취약계층이다. 최근 기술의 발달로 사회취약 계층을 위한 맞춤형 복지 기술이 연구되고 있으나, 일반인들과 비교하면 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 특별교통수단 승하차 이력(7,153건), 대구 푸드 식당 상세정보(955건)의 자료를 결합하여 하이브리드 추천시스템을 구현하였다. 구현된 추천시스템의 유효성 평가를 위해 예측 오차율, 추천 커버리지로 기존 추천시스템들과 성능 비교를 수행하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 기존 추천시스템보다 높은 성능으로 나타났으며, 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템의 가능성을 확인하였다. 또한 일부 교통약자 유형에서 유사한 식당이 추천되는 상관성을 확인하였다. 본 연구결과는 교통약자들의 만족도 높은 식당 이용에 기여할 것으로 판단되며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권3호
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• pp.203-211
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• 2021

최근 건축물의 에너지 사용 저감을 위한 단열 설계기준은 강화되고 있다. 단열공사는 건축물의 단위면적당 1차 에너지 소요량 저감을 위한 가장 효율적인 방법임에도 불구하고, 건축 시공 및 준공검사 과정에서 단열성능에 대한 평가(검사) 기준이 없는 실정이다. 본 연구는 열관류율 측정장비(TESTO 435)를 활용하여 공동주택의 외벽 열관류율을 간편하게 실험 할 수 있는 방법과 분석기법에 대한 기준을 구축하여 객관적인 데이터를 제공하는 데 목적이 있다. 실험 대상 외벽의 단위면적당 비열(열용량)이 20 kJ(m²·K)를 초과하여 ISO 9869-1에 적합한 종료 시점의 데이터를 평균법으로 분석했다. 3일 연속 열관류율 측정값은 설계값 대비 +5% 이내로 허용오차 범위 내로 수렴했고, 일자별 열관류율의 표준편차는 1-Day > 3-Day > 2-Day 순으로 작아졌고, 시간대별 열관류율 표준편차는 00:00~24:00 > 19:00~07:00 > 00:00~07:00 순으로 줄어 들었다. 특히, 측정일자별로 00:00~07:00 시간대의 열관류율 값은 설계값 대비 -3%~+2% 편차로 거의 일치하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권5호
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• pp.383-392
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• 2022

낙동강하굿둑 기수역의 복원이 국정과제로 채택되면서, 2019~2020년의 실증실험과 2021년 시범운영을 거쳐 2022년 기수역 복원이 공식화 되었다. 해수유입 시 많은 의사결정이 실시간으로 수행되어야 하므로, 실측과 수치해석을 이용한 의사결정시스템이 체계화되었으며, 이 과정에서 정확한 해수유입량 산정이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 해수와 담수의 밀도차이와 낙동강하굿둑 수문의 구조적인 특성을 반영한 해수유입량 산정식을 개발하였다. 낙동강하굿둑 수문은 월류와 저류방식으로 해수유입이 가능하므로, 산정식 또한 두 가지 형태로 제시하였다. 개발된 식의 정확도 확인 및 유량계수 도출을 위하여 시범운영 기간동안 ADCP를 이용하여 해수유입량을 실측하였다. 완성된 식을 이용한 계산값과 실측값의 비교 결과 약 3%의 오차를 확인하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.17-27
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• 2021

유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m³/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m³/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• Animal Bioscience
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• 제35권5호
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• pp.648-658
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• 2022

Objective: The identification of nonlinear mixed models that describe the growth trajectory of New Zealand rabbits was performed based on weight records and carcass measures obtained using ultrasonography. Methods: Phenotypic records of body weight (BW) and loin eye area (LEA) were collected from 66 animals raised in a didactic-productive module of cuniculture located in the southern Piaui state, Brazil. The following nonlinear models were tested considering fixed parameters: Brody, Gompertz, Logistic, Richards, Meloun 1, modified Michaelis-Menten, Santana, and von Bertalanffy. The coefficient of determination (R²), mean squared error, percentage of convergence of each model (%C), mean absolute deviation of residuals, Akaike information criterion (AIC), and Bayesian information criterion (BIC) were used to determine the best model. The model that best described the growth trajectory for each trait was also used under the context of mixed models, considering two parameters that admit biological interpretation (A and k) with random effects. Results: The von Bertalanffy model was the best fitting model for BW according to the highest value of R² (0.98) and lowest values of AIC (6,675.30) and BIC (6,691.90). For LEA, the Logistic model was the most appropriate due to the results of R² (0.52), AIC (783.90), and BIC (798.40) obtained using this model. The absolute growth rates estimated using the von Bertalanffy and Logistic models for BW and LEA were 21.51g/d and 3.16 cm², respectively. The relative growth rates at the inflection point were 0.028 for BW (von Bertalanffy) and 0.014 for LEA (Logistic). Conclusion: The von Bertalanffy and Logistic models with random effect at the asymptotic weight are recommended for analysis of ponderal and carcass growth trajectories in New Zealand rabbits. The inclusion of random effects in the asymptotic weight and maturity rate improves the quality of fit in comparison to fixed models.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.47-63
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• 2023

Unmanned aerial vehicle (UAV) and sensor technologies are rapidly developing and being usefully utilized for spatial information-based agricultural management and smart agriculture. Until now, there have been many difficulties in obtaining production information in a timely manner for large-scale agriculture on reclaimed land. However, smart agriculture that utilizes sensors, information technology, and UAV technology and can efficiently manage a large amount of farmland with a small number of people is expected to become more common in the near future. In this study, we evaluated the productivity of forage maize grown on reclaimed land using UAV and sensor-based technologies. This study compared the plant height, vegetation cover ratio, fresh biomass, and dry biomass of maize grown on general farmland and reclaimed land in South Korea. A biomass model was constructed based on plant height, cover ratio, and volume-based biomass using UAV-based images and Farm-Map, and related estimates were obtained. The fresh biomass was estimated with a very precise model (R² =0.97, root mean square error [RMSE]=3.18 t/ha, normalized RMSE [nRMSE]=8.08%). The estimated dry biomass had a coefficient of determination of 0.86, an RMSE of 1.51 t/ha, and an nRMSE of 12.61%. The average plant height distribution for each field lot was about 0.91 m for reclaimed land and about 1.89 m for general farmland, which was analyzed to be a difference of about 48%. The average proportion of the maize fraction in each field lot was approximately 65% in reclaimed land and 94% in general farmland, showing a difference of about 29%. The average fresh biomass of each reclaimed land field lot was 10 t/ha, which was about 36% lower than that of general farmland (28.1 t/ha). The average dry biomass in each field lot was about 4.22 t/ha in reclaimed land and about 8 t/ha in general farmland, with the reclaimed land having approximately 53% of the dry biomass of the general farmland. Based on these results, UAV and sensor-based images confirmed that it is possible to accurately analyze agricultural information and crop growth conditions in a large area. It is expected that the technology and methods used in this study will be useful for implementing field-smart agriculture in large reclaimed areas.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.630-643
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• 2022

본 연구는 소나무의 생중량 및 건중량 추정식을 도출하고, 이를 이용하여 중량표를 작성하기 위해 수행되었다. 생중량 및 건중량을 산정하기 위해 이용한 식은 흉고직경만을 이용하는 1변수식, 흉고직경과 수고를 이용하는 2변수식을 적용하였다. 생중량 및 건중량을 산정하기 위해 각 식은 적합도 지수, 표준오차, 잔차도 등의 통계량을 이용하여 검증하였다. 또한 최적식은 통계적 검증을 거쳤으며, 도출된 계수로서 중량을 계산하여 적용성을 검토하였다. 분석결과, 1변수식에서는 W = bD+cD²이 선정되었으며, 2변수식에서는 때 W = aD^bH^c가 선정이 되었다. 1변수 최적추정식의 적합도지수는 0.87~0.92 범위였으며, 2변수 중량추정식 적합도지수는 0.94~0.98 범위로, 두 가지 식 모두 적합도가 높았다. 최적 추정식을 이용하여 새로운 중량표를 작성하고 이전 중량표와 비교 분석하였다. 분석결과, 강원지방소나무는 이전 중량표의 값이 더 높은 반면, 중부지방소나무는 새롭게 작성된 중량표의 값이 더 높았다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제22권2호
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• pp.120-134
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• 2022

Purpose: This study aimed to identify prognostic factors for patients with distant lymph node-involved gastric cancer (GC) using a machine learning algorithm, a method that offers considerable advantages and new prospects for high-dimensional biomedical data exploration. Materials and Methods: This study employed 79 features of clinical pathology, laboratory tests, and therapeutic details from 289 GC patients whose distant lymphadenopathy was presented as the first episode of recurrence or metastasis. Outcomes were measured as any-cause death events and survival months after distant lymph node metastasis. A prediction model was built based on possible outcome predictors using a random survival forest algorithm and confirmed by 5×5 nested cross-validation. The effects of single variables were interpreted using partial dependence plots. A contour plot was used to visually represent survival prediction based on 2 predictive features. Results: The median survival time of patients with GC with distant nodal metastasis was 9.2 months. The optimal model incorporated the prealbumin level and the prothrombin time (PT), and yielded a prediction error of 0.353. The inclusion of other variables resulted in poorer model performance. Patients with higher serum prealbumin levels or shorter PTs had a significantly better prognosis. The predicted one-year survival rate was stratified and illustrated as a contour plot based on the combined effect the prealbumin level and the PT. Conclusions: Machine learning is useful for identifying the important determinants of cancer survival using high-dimensional datasets. The prealbumin level and the PT on distant lymph node metastasis are the 2 most crucial factors in predicting the subsequent survival time of advanced GC.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.325-332
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• 2022

우주 측지 기술 사이의 상대적인 위치 관계를 설명하는 벡터를 결정하기 위해서는 VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point)의 위치를 정밀하게 계산하여야 한다. 이를 위해 일반적으로 VLBI 안테나에 반사 타겟을 부착한 후 필라들로부터 경사 거리, 수평각, 수직각을 관측한다. 그 다음 단계에서는 관측값과 미지수를 연결하는 수학 모델을 이용하여 조정 계산을 수행하게 된다. 따라서 계산된 미지수는 관측값의 정밀도에 영향을 받게 된다. 이때 특히 문제가 되는 것은 반사 타켓이 일반적인 측량 정밀도를 확보하기 어려운 곳에 위치하고 있다는 점이다. 즉, 반사 타겟의 방향을 조정하여 측량 기기에 정확하게 맞출 수 없다는 것이다. 따라서 이러한 부분은 관측 오차에 또 다른 형태로 나타날 것이며 조정 계산 시 오차 모델링에 오류를 발생시킬 수도 있다. 본 연구에서는 조정 계산 후 계산된 잔차의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 관측 타입별 통계 분석을 통해 정규성을 검정하였으며 분산에 차이가 있는 지에 대한 검정도 실시하였다. 관측 타입별로 등분산 검정을 한 경우 분산이 서로 다른 것으로 나타났다. 각 필라에 대해 관측 타입별 등분산 검정을 했을 때 경사 거리와 수평 및 수직각 사이에는 분산에 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 결합 측량으로부터 최적의 결과를 얻기 위해서는 관측 오차에 대해 보다 세분화된 모델링이 필요한 것으로 나타났다.