망막색소변성(RP: Retinitis Pigmentosa)이란 가장 흔한 유전성 망막질환이다. 정상적인 사회활동을 영위하던 사람들이 이 질병으로 시력이 손상되면서 좌절과 고통을 겪는다. 또한 국가적 차원에서 이들의 경제활동이 끊김에 따라 경제활동 인구 감소에 따른 손실 또한 크다고 하겠다. 이에 망막색소변성 질환에 대한 임상 예후 정보를 제공할 수 있는 연구기반이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 망막색소변성 데이터에 대한 패턴 분류를 통해 예후 예측이 가능함을 제안한다. 기존에는 주로 SPSS등을 활용한 통계 처리 결과가 데이터 분석에 적용되었다. 그러나 본 연구에서는 기계학습과 자동 패턴 분류를 실험하였다. SVM(Support Vector Machine)과 여러 다양한 패턴분류기들을 실험을 위해 사용하였다. 제안한 방법은 SVM 분류기에 의하여 RP 데이터가 자동적으로 분류된 결과를 바탕으로 예후 예측이 가능함을 확인하였다.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
Seelam, Sudhakara Reddy;Lee, Ji Youn;Kim, Young Joo;Lee, Yun-Sang;Jeong, Jae Min
대한방사성의약품학회지
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제1권2호
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pp.137-144
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2015
Hypoxia is an important adverse prognostic factor for tumor progression and is a major cause of failure of radiation therapy. In case of short-term hypoxia, the metabolism can recover to normal, but if hypoxia persists, it causes irreversible cell damage and finally leads to death. So a hypoxia marker would be very useful in oncology. In particular, 2-nitroimidazole can be reduced to form a reactive chemical species, which can bind irreversibly to cell components in the absence of sufficient oxygen, thus, the development of radiolabeled nitroimidazole derivatives for the imaging of hypoxia remains an active field of research to improve cancer therapy result. 2-nitroimidazole based hypoxia marker, [$^{18}F$]FMISO holds promise for the evaluation of tumor hypoxia by Positron emission tomography (PET), at both global and local levels. In the present study, [$^{18}F$]FMISO was synthesized using an automatic synthesis module with high radiochemical purity (>99%) in 60 min. Immunohistochemical analysis using pimonidazole confirmed the presence of hypoxia in xenografted CT-26 tumor tissue. A biodistribution study in CT-26 xenografted mice showed that the increased tumor-to-muscle ratio and tumor-to-blood ratios from 10 to 120 min post-injection. In the PET study, [$^{18}F$]FMISO also showed increased tumor-to-muscle ratios from 10 to 120 min post-injection. In conclusion, this study demonstrates the feasibility and utility of [$^{18}F$]FMISO for imaging hypoxiain mouse colon cancer model using small animal PET.
Recently a traffic accident of heavy duty vehicles under the mandatory installation of ADAS (Advanced Driver Assistance System) is often reported in the media. Heavy duty vehicle accidents are normally occurring a high number of passenger's injury. According to report of Insurance Institute for Highway Safety, FCW (Forward Collision Warning) and AEB (Automatic Emergency Braking) were associated with a statistically significant 12% reduction in the rate of police-reportable crashes per vehicle miles traveled, and a significant 41% reduction in the rear-end crash rate of large trucks. Also many countries around the world, including Korea, are studying the effects of ADAS installation on accident reduction. Traffic accident statistics of passenger vehicle for business purpose in TMACS (Traffic safety information Management Complex System in Korea) tends to remarkably reduce the number of deaths due to the accident (2017(211), 2018(170), 2019(139)), but the number of traffic accidents (2017(8,939), 2018(9,181), 2019(10,095)) increases. In this paper, it is introduced a traffic accident case that could lead to high injury traffic accidents by being equipped with AEB in a bus. AEB reduces accidents and damage in general but malfunction of AEB could occur severe accident. Therefore, proper education is required to use AEB system, simply instead of focusing on developing and installing AEB to prevent traffic accidents. Traffic accident of AEB equipped vehicle may arise a new dispute between a driver's fault and vehicle defect. It is highly recommended to regulate an advanced event data recorder system.
최근 사이버 공격은 지능적이고 고도화된 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하여 재택근무 및 원격의료, 자동산업설비를 공격하고 있어서 피해 규모가 커지고 있다. 안티바이러스와 같은 전통적인 정보보호체계는 시그니처 패턴 기반의 알려진 악성 URL을 탐지하는 방식이어서 알려지지 않은 악성 URL을 탐지할 수 없다. 그리고 종래의 정적 분석 기반의 악성 URL 분석 방식은 동적 로드와 암호화 공격에 취약하다. 본 연구에서는 악성 URL 데이터를 동적으로 학습하여 효율적으로 악성 URL 탐지하는 기법을 제안한다. 제안한 탐지 기법에서는 머신러닝 기반의 특징 선택 알고리즘을 사용해 악성 코드를 분류했고, 가중 유클리드 거리(Weighted Euclidean Distance, WED)를 활용하여 사전처리를 진행한 후 난독화 요소를 제거하여 정확도를 개선한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법은 종래의 방법 대비 2.82% 향상된 89.17%의 정확도를 보인다.
대부분의 침해공격은 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 침해공격으로 인한 피해는 사물인터넷/사이버 물리 시스템과 연결되면서 사이버공간에만 국한되지 않고 실생활에 큰 위협이 되고 있다. 이에 따라, 다양한 악성코드 동적분석, 정적분석기술들이 연구되었는데, 악성코드 동적분석들은 결과적인 악성행위를 쉽게 확인할 수 있어 널리 사용되었으나 VM 환경탐지 시 동작하지 않는 anti-VM 악성코드가 증가하면서 어려움을 겪고 있고, 악성코드 정적분석기술들은 코드자체를 해석할 수 있어 많은 정보를 얻을 수 있으나 난독화, 패킹 기술들이 적용되어 분석가를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 정적분석기술의 주요 장애물인 난독화 유형을 자동식별, 분류하는 기술을 제안한다. 특히, 제안하는 모델을 통해 알려진 패커나 알려지지 않은 패커와 상관없이 일정한 기준에 의해 모든 악성코드를 분류할 수 있는 것이 가능하다. 악성코드 분류는 다양한 활용이 가능하지만, 예를 들면 악성코드 정적 feature에 기반하여 머신러닝 기반 분석을 할 때, 전체 파일에 대해 학습 및 분석하는 방식보다 악성코드 유형별 학습 및 분석이 더욱 효과적일 것이다. 이를 위해, PE구조에서 활용 가능한 feature에 대해 지도 학습 및 비지도 학습 방식의 모델을 설계했고, 98,000여개 샘플을 통해 결과 검증을 진행하였다.
이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.
지진으로 인한 구조물의 피해가 지속적으로 증가하면서, 구조물의 취약성을 평가하는 일은 지진 대비에 필수적으로 여겨지고 있다. 지진 취약도 곡선은 지진에 대한 구조물의 안전도에 대한 확률 지표로써 널리 이용되고 있으며, 많은 연구자들에 의해 보다 정확하고 효율적인 취약도 곡선 도출을 위한 노력이 계속되고 있다. 하지만 기존의 대부분의 연구에서는 취약도 곡선 도출시 수치해석 시간 절약을 위해 단순화된 2차원 해석모델을 사용해 왔는데, 많은 경우에 있어 2차원 모델은 정확한 구조물의 내진 거동 및 지진 취약성을 평가하기에 적당하지 않을 수 있다. 이에 본 연구에서는 3차원 해석 모델을 사용하여 더욱 정확하면서도 여전히 효과적으로 지진 취약도 곡선을 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 신뢰성 해석 소프트웨어인 FERUM과 구조해석 소프트웨어인 ZEUS-NL을 서로 연동시켜 상호 자동적인 데이터 교환이 가능하게 하고, 샘플링 기법이 아닌 FORM 해석 기법을 통해 구조물의 파괴확률을 구한다. 이는 3차원 모델을 사용의 경우에도 효율적으로 구조 신뢰성 해석이 가능하게 해준다. 이를 이용해 RC 프레임 구조물의 3차원 해석 모델을 사용하여 지진 취약성 평가를 수행하였다.
현대사회는 인간 활동 범위의 다양함과 영역확대에 따른 급속한 도시화로 자연환경의 파괴와 천연자원의 고갈이라는 문제에 봉착되었다. 이러한 상황에서 국토의 효율적인 관리와 이용 계획을 위해서 광범위한 토지이용에 따른 변화를 신속하고 정화하게 탐지할 수 있는 변화탐지기술이 요구되었다. 본 연구에서는 원격탐사 영상의 변화탐지를 실시하기 위해 지형공간정보 시스템이 갖고 있는 공간분석기법을 적용하여 새로운 변화탐지 알고리즘과 검색, 질의 및 분석 등의 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어를 제작하였다. 이 소프트웨어는 그래픽 사용자 인터페이스를 기본으로 하여 파일변환, 그리드연산, 통계계산, 디스플레이, 검색 등의 기능이 포함되어 있다. 본 연구의 수행 결과 다중시기의 위성영상에 대한 변화탐지를 동시에 수행할 수 있었으며, 네 시기에 대한 통합된 변화영상을 제작할 수 있었다. 또한 사용자가 토지피복에 대한 년도별 변천 내용을 질의하고 검색할 수 있게 함으로써 특정지역의 토지피복에 대한 변천 정보를 획득할 수 있었다. 마지막으로 변화탐지 수행을 위한 개개 응용프로그램의 각 모듈을 윈도우 기반의 Visual Basic으로 통합함으로써 사용자 편의 제공과 자동화를 가져올 수 있었다.
본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 여름철(5월~8월) 내 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수(Upwelling age, UA)를 산출하고 수온(Surface sea temperature, SST)과의 상관성을 분석하였다. 동해 연안 근처의 6개 기상청 자동기상관측장비 Automatic weather system, AWS)와 종관기상관측장비(Automated synoptic observing system, ASOS) 지점에서 관측된 바람자료를 이용하여 용승지수를 계산하였으며, 수온은 국립수산과학원에서 제공하는 연안정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템 (Real-time information system for aquaculture environment, RISA) 자료를 이용하였다. 정량적으로 UA의 값은 낮게 산출되었지만 냉수대 발생 시기에 UA가 상승하였으며 실제와 유사하게 모사해 내었다. UA-SST와의 상관분석에서 음(-)의 상관이 우세하게 나타났다. 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 UA-SST 상관분석 결과, 6개 분석지점에서 -0.65~-0.89의 매우 높은 상관성을 보였으며 이는 UA가 강할수록 SST가 하강하여 강한 냉수대가 출현하였음을 증명하였다. 본 연구를 통해 동해연안역의 냉수대에 따른 용승발생 경향을 장기적으로 평가 할 수 있었으며, 용승의 크기와 강도에 따른 연안 양식어장의 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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