• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1041-1052
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• 2022

본 연구는 낙동강 본류의 안동댐 하류(4,565.7 km²) 하천을 대상으로 1차원 물리적 서식처 모형인 PHABSIM과 2차원 물리적 서식처 모형인 River2D를 활용하여 대상어종에 대해 환경생태유량을 산정하고 어류서식처에 대한 2차원 공간분석을 수행하였다. 서식처 모형의 구축을 위해 낙동강유역의 하천기본계획보고서를 활용하여 하천단면정보와 수리학적 입력자료를 수집하였다. PHABSIM 구축범위는 구담수위관측소(GD)로부터 약 410.0 m, River2D의 경우 GD를 포함한 약 6.0 km에 대해 구축하였다. 대상어종 선정 및 HSI 구축을 위해 대상하천의 하류에 위치한 풍지교에서 어류 현장조사를 수행하였다. 어류 현장조사 결과, 피라미가 우점종으로 나타나 피라미(Zacco platypus)를 대상어종으로 선정하였고 피라미의 물리적 서식처 특성을 활용하여 HSI를 구축하였다. 피라미의 최적 HSI 범위는 유속에서 0.3~0.5 m/s, 수심에서 0.4~0.6 m, 그리고 하상재료는 모래에서 잔자갈로 나타났다. HSI를 PHABSIM에 적용하여 환경생태유량을 산정한 결과, 대상하천의 최적 환경생태유량은 20.0 m³/sec로 산정되었다. River2D를 활용하여 어류서식처의 2차원 공간분석을 수행한 결과 WUA는 환경생태유량 조건에서 107,392.0 m₂/1000 m으로 산정되었고, Q₃₅₅ 조건과 비교하여 하천 전반적으로 어류서식처가 확보되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권5호
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• pp.171-180
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• 2023

우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.197-205
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• 2019

최근 몇 년간 흡연율이 감소했지만, 흡연은 여전히 전 세계적으로 조기사망과 건강상의 문제를 일으키는 주요 요인 중 하나이다. 장기간의 흡연은 대동맥의 경직도를 증가시키는데, 혈관이 경직되면 심장에서 발생한 전진 맥파와 말초에서 심장으로 돌아오는 반사파의 속도가 빨라져서 반사파가 중심동맥에 일찍 도착하여 중심동맥의 수축기 맥압이 증가하게 되고 수축기 혈압이 상승하게 된다. 본 연구는 남성 흡연자와 비흡연자를 대상으로 심폐기능을 포함한 건강관련체력과 동맥경직도를 반영하는 파형증대지수와 맥파전달속도의 차이를 검증하고, 흡연자의 운동전 흡연습관에 따른 심폐기능과 동맥경직도에 미치는 반응을 비교하기 위하여 시행되었다. 연구 대상은 심폐질환이 없는 만 20세 이상 29세 이하 남성으로, 만 5년 이상 흡연한 흡연자 12명과 흡연 경험이 없는 비흡연자 12명으로 총 24명을 대상으로 하였다. 본 연구의 결과를 종합하여 볼 때, 젊은 성인들의 흡연습관은 동맥의 경직도를 예측할 수 있는 파형증가 지수와 맥파전달속도에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 운동 참여 전 흡연에 따른 혈역학 반응과 동맥경직도에서도 두 집단 간 유의한 차이를 나타내지는 않았다. 하지만 생존율의 예언지표인 최대 산소섭취량은 흡연자가 비흡연자에 비해 유의하게 낮게 나타났다. 이는 흡연습관이 혈관의 노화가 일어나지 않은 젊은 성인에게는 동맥 경직도의 변화를 일으킬 만큼 영향을 주지는 않지만 인체의 산소 운반능력을 감소시켜 심폐기능의 저하가 진행되고 있음을 의미하는 것으로 판단된다.

• 한국국제농업개발학회지
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• 제23권5호
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• pp.546-551
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• 2011

국화과(Compositae)는 현화식물 중 세계에서 가장 넓게 분포하고, 쌍자엽식물 중 가장 진화된 식물분류군이며, 우리나라에는 약 300여종이 존재하는 것으로 알려져 있다. 구절초, 감국, 쑥, 쑥갓, 개미취, 참취, 곰취 등 국화과 식물들은 예로부터 민간에서 약용 및 식용 소재로써 다양하게 사용되어왔다. 본 연구는 국화 및 국화근연종 유용유전자원 선발을 통하여 육종 소재를 확대하고, 중간모본 및 신품종 육성기반을 구축하고자 DNA 마커시스템의 개발을 위해 수행되었다. 1. 화단국인 Smileball(Dendranthema grandiflorum) 품종을 사용하여 SSR-enriched library를 작성하였고, GS FLX 분석을 통해 18.83Mbp의 염기서열 결과를 얻었으며, read의 평균 길이는 280.06bp로 나타났다. 2. 단순반복염기서열(SSR) 부위를 포함하는 26,780개 clones 중 di-nucleotide motifs가 16,375개(61.5%)로 우세하였고, tri-nucleotide motifs(6,616개, 24.8%), tetra-nucleotide motifs(1,674개, 6.3%), penta-nucleotide motifs(1,283개, 4.8%), hexa-nucleotide motifs(693개, 2.6%) 순으로 나타났다. 3. 얻어진 di-nucleotide motifs들 중에서는, AC/CA class가 93.5%로 대부분이었고, tri-nucleotide motifs에서는 AAC class가 50.5%, tetra-nucleotide motifs는 ACGT class가 43.6%이고, penta-nucleotide motif에서는 AACGT class 27.2%이며, hexa-nucleotide motif에서는 ACGATG class 21.8%였다. 4. 얻어진 염기서열 결과를 토대로 다양한 motif를 갖는 100개의 SSR 마커를 제작하였고, 차후 이를 활용하여 국화 유전자원의 다형성 및 유전자형 분석을 통해 분자유전학적 다양성 및 집단의 구조분석이 가능하고, 국화의 분자육종기반 구축을 위한 유용한 도구가 될 것 이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권8호
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• pp.807-820
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• 2023

Objective: To assess whether computed tomography (CT) conversion across different scan parameters and manufacturers using a routable generative adversarial network (RouteGAN) can improve the accuracy and variability in quantifying interstitial lung disease (ILD) using a deep learning-based automated software. Materials and Methods: This study included patients with ILD who underwent thin-section CT. Unmatched CT images obtained using scanners from four manufacturers (vendors A-D), standard- or low-radiation doses, and sharp or medium kernels were classified into groups 1-7 according to acquisition conditions. CT images in groups 2-7 were converted into the target CT style (Group 1: vendor A, standard dose, and sharp kernel) using a RouteGAN. ILD was quantified on original and converted CT images using a deep learning-based software (Aview, Coreline Soft). The accuracy of quantification was analyzed using the dice similarity coefficient (DSC) and pixel-wise overlap accuracy metrics against manual quantification by a radiologist. Five radiologists evaluated quantification accuracy using a 10-point visual scoring system. Results: Three hundred and fifty CT slices from 150 patients (mean age: 67.6 ± 10.7 years; 56 females) were included. The overlap accuracies for quantifying total abnormalities in groups 2-7 improved after CT conversion (original vs. converted: 0.63 vs. 0.68 for DSC, 0.66 vs. 0.70 for pixel-wise recall, and 0.68 vs. 0.73 for pixel-wise precision; P < 0.002 for all). The DSCs of fibrosis score, honeycombing, and reticulation significantly increased after CT conversion (0.32 vs. 0.64, 0.19 vs. 0.47, and 0.23 vs. 0.54, P < 0.002 for all), whereas those of ground-glass opacity, consolidation, and emphysema did not change significantly or decreased slightly. The radiologists' scores were significantly higher (P < 0.001) and less variable on converted CT. Conclusion: CT conversion using a RouteGAN can improve the accuracy and variability of CT images obtained using different scan parameters and manufacturers in deep learning-based quantification of ILD.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.174-189
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• 2015

본 연구는 낙동강 유역의 수생태계 건강성 조사지점에서 생물 및 서식환경, 수질에 대한 건강성을 조사 및 평가한 결과자료를 이용하여 공간정보로 재구축하고 공간분석기법을 활용하여 낙동강 유역의 수생태계 보전 및 복원 정책의 합리적인 의사결정을 지원하고 효율적인 관리방안을 제시하는데 목적이 있다. 낙동강 유역의 수생태계 건강성을 분석하기 위하여 250개 조사구간의 수생태계 건강성 조사 및 평가 결과자료를 각 지점별 위치정보를 기반으로 점형 자료로 구축하였다. 그리고 공간적인 분석기법의 적용을 위해 면형 자료로 재구축 할 필요성이 있으며, 이를 위해 Kriging 보간법(ArcGIS 10.1, Geostatistical Analysis)을 활용하여 공간적 영향력 및 트랜드를 분석하였고 면형 자료로 재구축 하였다. 이를 바탕으로 낙동강 유역 건강성의 공간분포 특성을 분석하기 위해 Hotspot(Getis-Ord Gi, $G^*_i$)과 LISA(Local Indicator of Spatial Association), 표준편차타원체(Standard deviational ellipse) 분석을 활용하였다. Hotspot 분석 결과 생물지수(TDI, BMI, FAI)의 Hotspot 유역은 안동댐 상류, 왕피천, 임하댐 유역으로 생물지수의 건강성 등급이 양호한 것으로 분석되었으며, Coldspot 유역은 낙동강 남해, 낙동강 하구, 수영강 등의 유역으로 나타났다. LISA 분석 결과 이례지역은 가화천, 합천댐 상류, 영강 상류 유역으로 분석되었으며 이 지역은 생물 건강성 지수가 높은 유역이지만 주변 유역의 건강성이 낮아 수생태계 건강성에 대한 관리가 필요한 유역으로 분석되었다. 이화학적 요인(BOD)의 Hotspot 유역은 낙동강하류 유역과 수영강, 회야강, 낙동강남해 유역으로 나타났으며, Coldspot 유역은 안동댐, 임하댐, 영강 등 낙동강 지류의 상류 유역으로 분석되었다. 서식 및 수변환경(HRI)요인의 Hotspot과 LISA 분석결과 요인별 Hotspot과 Coldspot이 다르게 분석되었으나 일반적으로 낙동강 상류, 안동댐, 임하댐, 합천댐 유역 등 낙동강 본류와 지류의 상류 유역 서식 및 수변환경 건강성이 좋은 것으로 분석되었다. 서식 및 수변환경 요인이 Coldspot으로 나타난 유역들은 생물지수와 이화학적 요인의 건강성 지수도 낮게 나타나 서식 및 수변환경의 관리가 필요한 유역으로 판단할 수 있다. 표준편차타원체로 분석한 시계열 분석결과 생물과 서식 및 수변환경에 의한 수생태계 건강성이 좋은 지역이 점점 북쪽으로 이동하는 경향을 나타내고 있으며 BOD 결과는 조사년도에 따라 방향과 집중도가 각각 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 이러한 수생태계 건강성 분석 결과는 조사지점별 건강성 관리정보뿐만 아니라 향후 공간정보 기술기반 수환경 연구와 실무연구진을 위한 집수구역 단위 수생태계를 관리할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.169-196
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• 2017

제4차 산업혁명의 도래로 IT(information technology)를 활용한 다양한 융합기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따른 고품질의 IT관련 교육서비스 제공의 필요성 및 중요성 또한 점차 증대되고 있다. 한편, 일반적인 교육서비스 품질 및 만족도에 관한 연구는 그 동안 다양한 맥락에서 활발히 진행된 바 있으나, IT교육 참가자를 대상으로 한 IT교육 서비스품질의 역할을 살펴본 연구는 상대적으로 부족한 것으로 파악된다. 이에 본 연구에서는 SERVPERF 모형 및 관련 선행연구를 바탕으로 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원(유형성, 신뢰성, 반응성, 확신성 및 공감성)을 도출하고, 이러한 세부 IT교육 서비스품질 요인이 학습자의 교육만족도, 나아가 현업적용의도 및 추천의도에 미치는 영향을 검증하였다. 또한, 이러한 영향이 학습자 직위(실무자 집단/관리자 집단) 및 참여동기(자발적 참여집단/비자발적 참여집단)에 따라 어떻게 달라지는지에 대한 추가분석도 실시하였다. 서울 소재 'M'교육기관 203명의 IT교육 참가자 대상 설문을 활용한 구조방정식모형 분석 결과, IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원 가운데 유형성, 신뢰성 및 확신성이 교육만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 이러한 교육만족도는 현업적용의도와 추천의도에도 유의한 영향을 주는 것으로 조사되었다. 또한, IT교육 서비스품질이 교육만족도에 미치는 영향 관계에서 학습자 직위 및 참여동기가 유의한 조절효과를 가진다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 SERVPERF 모형을 활용하여 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 영향력을 실증한 최초의 연구라는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구결과가 IT교육 서비스 제공기관의 교육만족도 제고 및 효율적인 서비스 운영을 위한 실질적인 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.