• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.397-410
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• 2014

본 연구의 목적은 한국 성인의 건강행태군집 유형을 확인하고 이와 관련된 요인들을 파악하는 것이다. 이를 위해 2009년도 국민건강영양조사 자료를 이차분석 하였다. 신체활동, 흡연, 음주 변수를 이용하여 19세부터 64세까지 성인 대상자의 건강행태유형을 군집분석으로 파악하였고 이 유형들과 인구사회학적 특성 및 건강상태의 연관성을 확인하기 위해 SPSS WIN 21 복합표본설계 분석모듈을 이용하여 카이제곱 검정과 다항로지스틱 분석을 실시하였다. 한국 성인의 건강행태군집 유형은 건강증진군, 흡연군, 음주군, 수동적 태도군, 그리고 위험행위군의 총 5개 유형으로 분류되었고 수동적 태도군에 속하는 대상자의 빈도가 47.7%로 가장 높았다. 인구사회학적 특성, 고혈압, 그리고 우울증상 경험은 대상자가 건강증진군 보다는 나머지 4개의 건강위해 행위군에 속하는 것과 유의한 연관을 보이는 변수였다. 본 연구결과는 건강증진프로그램이 단일 행위에 초점을 맞추기 보다는 대상자의 건강행태유형에 초점을 맞추어 통합적으로 기획되어야 함을 보여주고 있다. 추후연구에서는 인구사회학적 특성과 건강상태뿐만 아니라 사회적 지지나 사회적 네트워크와 같은 사회심리적 요인과 건강행태유형과의 관계를 규명하는 것이 필요하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.347-354
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• 2013

최근 해외건설시장에서는 산업설비 분야를 중심으로 기획, 설계, 구매조달, 시공을 통합하는 EPC(Engineering, Procurement, & Construction) 형태의 발주물량이 증가하고 있으며, 토목산업 분야에서도 점차 Design-Build 발주사례가 증가하고 있다. 이러한 발주환경의 변화에 따라 프로젝트종합관리, 기본설계 등 건설엔지니어링의 중요성이 대두되고 있으나, 아직까지 국내 건설산업은 시공 위주의 산업구조에서 벗어나지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 국내 토목산업의 엔지니어링 역량을 제고하고, 장기적으로는 설계-시공 균형발전을 위한 산업 차원의 발전방안을 제시하는데 목적을 두고 진행되었다. 이를 위해 우선 국내외 건설산업 현황을 분석하였으며, 국내 건설업체들의 인식수준 및 니즈 파악을 위한 설문조사와 발전방안의 실효성 검토를 위한 전문가 심층면담을 순차적으로 진행하였다. 본 연구에서 도출한 국내 토목산업의 설계-시공 균형발전 방안은 1) 토목설계업 관리체계 효율화, 2) 토목설계업 관련 제도 선진화, 3) 고부가가치 우수인력 육성, 4) 엔지니어링조합 및 컨소시엄 구성, 5) 해외건설 협력기구 조직 및 운영으로 구분하여 제시되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.859-867
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• 2019

기상상황(폭염, 폭우, 한파, 폭설)은 대중교통 통행 및 이용 패턴에 영향을 미치는 중요한 변수 중의 하나이며, 시스템의 예측가능성과 안정성을 중시하는 교통분야에서 이러한 기상의 영향을 이해하는 것은 매우 중요한 요소중의 하나이다. 그러므로 본 연구에서는, 서울시를 대상으로 기상상황에 따른 대중교통 이용 변화를 분석하고 해석하고자 하였다. 먼저, 기상, 모바일폰통신, 대중교통카드 자료를 이용하여 각 기상 상황별 서울시 대중교통 이용 변화를 살펴보고, 가장 영향이 큰 폭설 상황을 기준으로 대중교통 이용패턴을 지역별로 분석하였다. 또한, 의사결정모델(Decision-tree Model)를 활용하여 각 영향 변수들 간의 복잡한 관계를 밝히고자 하였다. 분석결과, 폭설 시, 전체 통행에 대한 잠재수요는 감소하고, 대중교통으로의 수단 전환이 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 강동 및 송파 지역과 강서, 구로, 양천, 영등포 지역은 대중교통 이용이 증가하였으며, 관악, 금천, 동작 지역은 상대적으로 큰 변화가 없는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로, 폭설 시 대중교통 출발량의 변화는 도보접근통행시간, 정류장 근처 주차 가용성 등이 중요한 역할을 하며, 도착량의 변화는 해당 도착지의 종사자 및 사업체 밀도와 밀접한 연관이 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 한국지구과학회지
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• 제38권7호
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• pp.522-534
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• 2017

이 연구의 목적은 강남 선정릉지역에서 전산유체역학모델(CFD)을 사용하여 도시지역의 흐름 및 열 환경 모의를 검증하는 것이고, CFD 모델의 모의결과와 선정릉 지역의 관측 자료와 비교하는 것이다. CFD 모델은 국립기상과학원과 서울대가 공동으로 연구 개발된 모델이다. CFD_NIMR_SNU 모델은 기상청 현업 모델인 국지예보모델(LDAPS)의 바람성분과 온도성분을 초기 및 경계조건으로 적용되었고 수목효과와 지표 온도를 고려하여 2015년 8월 4일에서 6일까지 강남 선정릉 지역을 대상으로 수치실험을 진행하였다. 선정릉지역에서 수목효과 적용 전후의 풍속을 비교하였을 때 평균 제곱근 오차(RMSE)는 각각 1.06, $0.62m\;s^{-1}$로 나타났고 수목효과 적용으로 풍속 모의정확도가 향상되었다. 기온은 LDAPS 과소 모의하는 경향을 나타내고 CFD_NIMR_SNU 모델에 의해 향상된 것을 확인하였다. CFD_NIMR_SNU 모델을 이용하여 복잡한 도시지역의 흐름과 열 환경을 자세하고 정밀한 분석이 가능하며, 도시 환경 및 계획에 대한 정보를 제공 할 수 있을 것이다.

• 한국미생물생명공학회:학술대회논문집
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• 한국미생물생명공학회 2004년도 Annual Meeting BioExibition International Symposium
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• pp.60-61
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• 2004

Metabolic engineering is now a well established discipline, used extensively to determine and execute rational strategies of strain development to improve the performance of micro-organisms employed in industrial fermentations. The basic principle of this approach is that performance of the microbial catalyst should be adequately characterised metabolically so as to clearlyidentify the metabolic network constraints, thereby identifying the most probable targets for genetic engineering and the extent to which improvements can be realistically achieved. In order to harness correctly this potential, it is clear that the physiological analysis of each strain studied needs to be undertaken under conditions as close as possible to the physico-chemical environment in which the strain evolves within the full-scale process. Furthermore, this analysis needs to be undertaken throughoutthe entire fermentation so as to take into account the changing environment in an essentially dynamic situation in which metabolic stress is accentuated by the microbial activity itself, leading to increasingly important stress response at a metabolic level. All too often these industrial fermentation constraints are overlooked, leading to identification of targets whose validity within the industrial context is at best limited. Thus the conceptual error is linked to experimental design rather than inadequate methodology. New tools are becoming available which open up new possibilities in metabolic engineering and the characterisation of complex metabolic networks. Traditionally metabolic analysis was targeted towards pre-identified genes and their corresponding enzymatic activities within pre-selected metabolic pathways. Those pathways not included at the onset were intrinsically removed from the network giving a fundamentally localised vision of pathway functionality. New tools from genome research extend this reductive approach so as to include the global characteristics of a given biological model which can now be seen as an integrated functional unit rather than a specific sub-group of biochemical reactions, thereby facilitating the resolution of complexnetworks whose exact composition cannot be estimated at the onset. This global overview of whole cell physiology enables new targets to be identified which would classically not have been suspected previously. Of course, as with all powerful analytical tools, post-genomic technology must be used carefully so as to avoid expensive errors. This is not always the case and the data obtained need to be examined carefully to avoid embarking on the study of artefacts due to poor understanding of cell biology. These basic developments and the underlying concepts will be illustrated with examples from the author's laboratory concerning the industrial production of commodity chemicals using a number of industrially important bacteria. The different levels of possibleinvestigation and the extent to which the data can be extrapolated will be highlighted together with the extent to which realistic yield targets can be attained. Genetic engineering strategies and the performance of the resulting strains will be examined within the context of the prevailing experimental conditions encountered in the industrial fermentor. Examples used will include the production of amino acids, vitamins and polysaccharides. In each case metabolic constraints can be identified and the extent to which performance can be enhanced predicted

• 터널과지하공간
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• 제17권4호
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• pp.301-310
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• 2007

심부 탄광 개발의 타당성 검토나 통기계획 수립시 갱내 작업장의 온도를 예측하는 것은 매우 중요하다. 심부의 탄광주변의 암반은 매우 다양하고 여러 암종으로 구성되어 있어 암반의 열 전도율(thermal conductivity)를 구하는 일은 매우 어려운 작업이다. 이에 본 연구에서는 복잡한 갱내여건에 상응한 열전도율을 도출하기 위해 artificial neural network(인공신경망)를 새롭게 도입하여 갱내 기상 예측을 위한 전산 프로그램을 개발하였다. 인공 신경망을 이용한 열전도율 계산 프로그램은 back-propagation algorithm을 사용하였으며 9개의 인자를 받아들이는 input layer와 5개와 3개의 뉴런을 가지는 두 개의 hidden layer로 구성되어져 있다. 개발된 TemPredict를 이용하여 장성광업소의 심부온도를 검증한 결과 장성생산부 -300 ML 하반구 입구의 온도가 $25.65^{\circ}C$로 산출되었고 실제 온도($25.7^{\circ}C$)와 $0.05^{\circ}C$의 차이를 나타냈다. 이는 오차 범위 5% 이내에 포함되는 것으로 검증결과 95% 이상의 높은 신뢰도를 나타냈다. 위의 검증결과를 통해 TemPredict를 이용하여 현재 굴진중인 -425 ML이 관통이 되었을때의 장성생산부 주운반갱도 9X지점의 온도를 예측하였다. 예측 결과 장성생산부 주운반갱도 9X지점의 온도는 $28.2^{\circ}C$로 예측되었다. 향후 TemPredict를 통한 온도예측을 통하여 광산이나 지하구조물의 설계시 통기계획에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제2권2호
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• pp.61-71
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• 2000

By screening a cDNA library of auxin-treated mung bean (Vigna radiata L.) hypocotyls, we have isolated two full-length cDNA clones, pVR-ACS6 and pVR-ACS7, for 1-aminocyclopropane-1-carboxylate (ACC) synthase, the rate-limiting enzyme in the ethylene biosynthetic pathway. While PVR-ACS6 corresponds to the previously identified PCR fragment pMBA1, pVR-ACS7 is a new cDNA clone. A comparison of deduced amino acid sequences among auxin-induced ACC synthases reveal that these enzymes share a high degree of homology (65-75%) to VR-ACS6 and VR-ACS7 polypeptides, but only about 50% to VR-ACS1 polypeptide. ACS6 and ACS7 are specifically induced by auxin, while ACS1 is induced by cycloheximide, and to lesser extent by excision and auxin treatment. Results from nuclear run-on transcription assay and RNA gel blot studies revealed that all three genes were transcriptionally active displaying unique patterns of induction by IAA and various hormones in etiolated hypocotyls. Particularly, 24-epibrassinolide (BR), an active brassinosteroid, specifically enhanced the expression of VR-ACS7 by distinct temporal induction mechanism compared to that of IAA. In addition, BR synergistically increased the IAA-induced VR-ACS6 and VR-ACS7 transcript levels, while it effectively abolished both the IAA- and kinetin-induced accumulation of VR-ACS1 mRNA. In light-grown plants, VR-ACS1 was induced by IAA in roots, whereas W-ACS6 in epicotyls. IAA- and BR-treatments were not able to increase the VR-ACS7 transcript in the light-grown tissues. These results indicate that the expression of ACC synthase multigene family is regulated by complex hormonal and developmental networks in a gene- and tissue-specific manner in mung bean plants. The VR-ACS7 gene was isolated, and chimeric fusion between the 2.4 kb 5'-upstream region and the $\beta$-glucuronidase (GUS) reporter gene was constructed and introduced into Nicotiana tobacum. Analysis of transgenic tobacco plants revealed the VR-ACS7 promoter-driven GUS activity at a highly localized region of the hypocotyl-root junction of control seedlings, while a marked induction of GUS activity was detected only in the hypocotyl region of the IAA-treated transgenic seedlings where rapid cell elongation occurs. Although there was a modest synergistic effect of BR on the IAA-induced GUS activity, BR alone failed to increase the GUS activity, suggesting that induction of VR-ACS7 occurs via separate signaling pathways in response to IAA and BR.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제31권1호
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• pp.1-10
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• 2008

최근의 IT, BT와 NT의 발달로 U-헬스케어가 도입되고, 원격진료 및 전자의무기록(EMR), 의료영상저장전송시스템(PACS) 등의 보편화는 의료정보시스템을 때와 장소를 가리지 않는 유비쿼터스 의료 환경으로 진화시키고 있다. 이에 병원은 의료정보시스템의 활성화 및 보편화를 적극적으로 장려하며, 국가 차원의 디지털 의료정보의 통합 및 의료기관간 네트워크화가 구축하여 유 무선 의료 통신망이 개방되고, 환자의 진료 데이터 및 영상 공유가 실시되고 있다. 그리고 의료 산업 분야에서는 의료장비, 의료정보시스템, 의료 애플리케이션 등 관련 기술이 복잡화, 고도화되는 추세를 나타내고 있다. 이전의 의료정보 표준은 HL7, DICOM, IHE, ASTM 등의 많은 관련 기구가 독자적으로 기술 표준을 제정하는 상황으로 대부분의 기술들이 국가 간, 동일 국가의 지역 내, 업체 간 긴밀한 상호 관계없이 독립적으로 개발 및 구현이 되고 있어, 시스템의 통합 및 표준화에 어려움이 많이 있다. 이에 의료데이터의 적합성 및 상호운용성을 위하여 국제 표준화 기구는 긴밀한 협조로 관련 표준을 공동 개발하는 추세이다. 본 논문에서는 최근의 의료정보기술 표준화 동향을 살펴보고, 향후의 의료정보시스템의 전망을 예측하여 실제 국내에서 의료정보 및 애플리케이션 개발에 필요한 의료정보 표준을 제시하고자 한다. 특히 최근 각 선진국들의 의료정보 표준화를 기술 선점의 기회로 국가적 차원에서 지원이 증대함에 따라 의료산업 및 의료정보기술의 표준 연구가 절실하다고 생각된다. 결과적으로 환자 중심의 의료정보 환경에서의 국내 의료기관의 정보화 촉진 및 선진화를 도모하기 위하여 의료정보 표준의 국내 적용의 개발이 선행되어야 하며, 병원 및 의료 산업에서 의료정보 표준 정착과 공유 활용의 기반을 마련하는 의료정보시스템을 구축하여야 할 것으로 생각된다.

• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.89-106
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• 2020

본 연구는 국내 복합상업시설의 진화과정을 핵심사례를 중심으로 살피고, 그 외부공간의 기능적 구성방식과 주변경관 및 오픈 스페이스, 나아가 지역사회와의 관련성을 살펴봄으로써, 복합상업시설 외부공간의 조성경향의 변화를 파악하고, 도시 속 공공적 성격의 오픈스페이스로서의 가치를 재고하고자 한다. 본고는 국내 복합상업시설의 외부공간이 상업시설 건물군과 주변경관과 맺는 상관관계를 기준으로 분류하여 내외부공간 단절형, 내외부공간 반개방형, 주변경관 투영형, 주변경관 결합형으로 구분하여 설명하였다. 각 유형의 대표적 사례들을 통해 외부공간의 기능적 구성과 조경 특성을 고찰하여 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다. 첫째, 외부공간이 상업건물에 종속된 역할을 주로 담당하던 것에서 나아가 각종 활동과 경험을 위한 적극적 참여형 공간으로 활용되는 외부공간의 활성화 경향을 읽을 수 있었다. 둘째, 내·외부공간의 연계방식이 활성화되어, 실내 쾌적성을 증진시키는 외부환경요소를 적극 실내로 도입하고, 내부의 특정 프로그램공간을 외부환경과 직접적으로 연결함으로써 내·외부환경이 융합된 풍부한 공간 경험을 제공하는 추세이다. 셋째, 외부공간의 기능 확대와 복합상업시설의 여가공간화로 인해 상업공간의 공공성이 증가되어 복합상업시설의 역공간적 기능이 확대되는 경향을 볼 수 있었다. 주변녹지와 연계된 교외형의 사례에서는 외부공간의 동선 기능과 조경제안을 분석하여 외부공간이 내부가로 및 도시가로와 유기적으로 연결된 주동선의 기능을 담당하고, 상업공간 조경이 공공 오픈스페이스 체계와 결합된 지역문화·녹지체계의 중심지가 되는데 기여할 가능성을 실례를 통해 살펴보았다.