• 대한토목학회논문집
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• 제30권4D호
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• pp.351-360
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• 2010

2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권4호
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• pp.211-228
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• 2023

방조제의 모니터링에는 지구물리학적 비파괴 검사인 GPR (Ground Penetrating Radar) 탐사가 주로 이용된다. GPR 반응은 상황에 따라 복잡한 양상을 보이므로 자료의 처리와 해석은 전문가의 주관적 판단에 의존하며, 이는 오 탐지의 가능성을 불러옴과 동시에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 딥 러닝을 이용하여 GPR 탐사자료의 공동을 탐지하는 다양한 연구들이 수행되고 있다. 딥 러닝 기반 방법은 데이터 기반 방법으로써 풍부한 자료가 필요하나 GPR 탐사의 경우 비용 등의 이유로 학습에 이용할 현장 자료가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 증강 전략을 이용하여 딥 러닝 기반 방조제 GPR 탐사자료 공동 탐지 모델을 개발하였다. 다년간 동일한 방조제에서 탐사 자료를 사용하여 데이터 세트를 구축하였으며, 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 모델 중 YOLO (You Look Only Once) 모델을 이용하였다. 데이터 증강 전략을 비교 및 분석함으로써 최적의 데이터 증강 전략을 도출하였고, 초기 모델 개발 후 앵커 박스 클러스터링, 전이 학습, 자체 앙상블, 모델 앙상블 기법을 단계적으로 적용하여 최종 모델 도출 후 성능을 평가하였다.

• Journal of Public Diplomacy
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• 제3권1호
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• pp.21-42
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• 2023

목적: 이 연구는 국가위기 시 지도자의 공공외교의 내용과 효과를 이해하는 것을 목적으로 하며 다음의 두 질문을 던진다. 첫째, 지도자는 위기 시 국제사회의 협력과 지원을 얻기 위해 어떠한 내용의 공공외교를 하는가? 그리고 둘째, 지도자의 공공외교는 어떤 원리를 통해서 국제사회의 협력과 지원을 증진하는가? 방법: 연구질문에 답하기 위해 국가위기 시 국가지도자에 의한 공공외교가 활발하게 나타난 최근 사례인 러시아-우크라이나 전쟁에서의 우크라이나 젤렌스키 대통령의 공공외교에 대한 사례분석을 실시하였다. 세부 연구방법으로는 파이썬(Phython)을 활용하여 젤렌스키 대통령의 트위터 텍스트를 기술적으로 분석하였다. 결과: 2022년 러시아의 침공 후 젤렌스키 대통령은 SNS를 적극 활용하여 다른 국가 국민과 소통하였으며 이를 통해 공공외교의 효과를 얻을 수 있었다. 그는 트위터를 통해 다른 국가 국민에게 '협력과 지원에 대한 감사', '우크라이나의 입장', '다른 국가 축하 및 애도' 메시지를 보냈으며, 이를 통해 지지와 신뢰, 청중비용을 증가시킬 수 있었다. 결론: 공공외교의 효과는 국제협력과 지원 간에 발생하는 문제를 상당 부분 해소하여 협력의 증진으로 이어질 수 있었다. 하지만 이 사례에서 후견국의 딜레마와 이행의 문제는 지속되었으며, 공공외교만으로는 해결이 어려운 것으로 나타났다. 이 연구의 분석을 통해 차후 대한민국의 위기 시 지도자의 공공외교를 위한 교훈을 도출할 수 있으며, 이를 위해 평시부터 지도자의 효과적인 공공외교를 위한 노력이 필요할 것으로 보인다.

• 농촌계획
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• 제30권1호
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• pp.57-66
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• 2024

This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.

• 멤브레인
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• 제34권2호
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• pp.87-95
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• 2024

최근 연구는 역삼투압(RO), 나노여과(NF) 및 전기투석(ED)과 같은 막 공정에서 고급 용량성 탈이온화(CDI) 및 막 변형(MCDI)을 포함하는 광범위한 담수화 및 수처리 방법을 탐구합니다. 비교 분석은 저염도 시나리오에서 ED의 비용 효율성을 보여주는 반면 하이브리드 시스템(NF-MCDI, RO-NF-MCDI)은 향상된 염 제거 및 에너지 효율성을 보여줍니다. 새로운 이온 분리 방법(NF-CDI, NF-FCDI)은 향상된 효율성과 에너지 절감을 제공합니다. 이러한 연구는 또한 다양한 산업에 특정한 복잡한 폐수를 처리하는 데 있어 이러한 방법의 효율성을 강조합니다. 환경 영향 평가는 시스템 선택의 지속 가능성의 필요성을 강조합니다. 또한 마이크로 제작된 센서를 멤브레인에 통합하면 실시간 모니터링이 가능하여 기술 개발이 진전됩니다. 이러한 연구는 새로운 담수화 및 수처리 기술의 다양성과 가능성을 강조합니다. 이는 효율성 향상, 에너지 사용 최소화, 산업별 문제 해결 및 기존 방법 한계를 능가하는 혁신을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 다양한 응용 분야에서 효율성 향상, 환경 영향 최소화 및 적응성 보장에 초점을 맞춘 지속적인 발전으로 지속 가능한 수처리의 미래는 밝습니다.

• 한국수산과학회지
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• 제57권2호
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• pp.116-121
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• 2024

The meats of tuna Thunnus albacares and swordfish Xiphias gladius are ideal for fish patty production, offering high nutrition and other health benefits. Although red fish meat, including tuna, is added for cost-effectiveness, swordfish white meat is also used, as its aroma resembles that of market-sold beef patties. Here, we assessed the different blending ratios of tuna red meat and swordfish white meat (60:40, 40:60, 20:80, and 0:100) to find the optimal combination for fish patty production. Regarding color, the heated fish patties exhibited increased redness (a*) and yellowness (b*) compared with those of non-heated ones, with similar brightness (L*). The heated patties also scored higher concerning hardness, springiness, gumminess, and chewiness. A higher proportion of swordfish white meat resulted in a softer texture, particularly in patties with a ratio of 40% red meat to 60% white meat. Considering the results of the texture comparison analysis, it is recommended that the texture be improved by increasing the physical property "softness." Sensory evaluations revealed that the addition of white meat led to increased scores in terms of smell, beef taste, texture, and elasticity. These results suggest that swordfish white meat, with improved overall quality, is a suitable raw material for fish patties. Accordingly, the recommended ratio of 20% tuna red meat to 80% swordfish white meat is optimal for fish patty production.

• 산업진흥연구
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• 제9권1호
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• pp.31-38
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• 2024

본 연구에서는 층상 실리케이트계 나노복합소재 감습막제조를 통하여 그 특성을 평가하였다. 나노복합소재 제조를 위하여 나노물질로 4급 암모늄염으로 유기화 처리된 층상 실리케이트 물질인 Cloisite^®, Bentone^®으로 선정하였다. 유기화 처리된 montmorillonite/hectorite 점토 첨가 습도센서는 RH(%)증가에 따라 임피던스는 감소하였다. Cloisite^® 습도센서의 경우 Bentone^® 38 습도센서에 비해 임피던스 직진성 및 히스테리시스는 다소 우수하였다. 임피던스는 Bentone^® 38을 첨가한 센서가 Cloisite^® 첨가형 센서와 비교해 가장 낮게 나타났다. Cloisite^® 첨가형 센서를 각각 비교하면 유기화 처리된 물질의 친수성 영향에 따라 감습 특성이 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 응답 속도는 친수성 특징에 따라 Cloisite^® 93A가 느려지는 경향을 나타냈으며, 이 결과 역시 친수성 유기물에 의한 수분 증발 속도 차이에 의한 것으로 사료된다. 이상의 결과를 바탕으로 유기화된 층상 실리케이트계 물질을 이용한 감습막은 기존의 고분자계 감습막과 비교해 감습특성은 다소 낮게 나타났으나 공중합, 가교구조화, 등 복잡한 공정 없이 안정성이 우수하고 간단한 공정으로 감습막 제조가 가능하여 경제성이 우수한 습도센서 응용이 가능할 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권1호
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• pp.77-88
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• 2022

Objective: Our study aimed to evaluate the quality of radiomics studies on brain metastases based on the radiomics quality score (RQS), Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD) checklist, and the Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI) guidelines. Materials and Methods: PubMed MEDLINE, and EMBASE were searched for articles on radiomics for evaluating brain metastases, published until February 2021. Of the 572 articles, 29 relevant original research articles were included and evaluated according to the RQS, TRIPOD checklist, and IBSI guidelines. Results: External validation was performed in only three studies (10.3%). The median RQS was 3.0 (range, -6 to 12), with a low basic adherence rate of 50.0%. The adherence rate was low in comparison to the "gold standard" (10.3%), stating the potential clinical utility (10.3%), performing the cut-off analysis (3.4%), reporting calibration statistics (6.9%), and providing open science and data (3.4%). None of the studies involved test-retest or phantom studies, prospective studies, or cost-effectiveness analyses. The overall rate of adherence to the TRIPOD checklist was 60.3% and low for reporting title (3.4%), blind assessment of outcome (0%), description of the handling of missing data (0%), and presentation of the full prediction model (0%). The majority of studies lacked pre-processing steps, with bias-field correction, isovoxel resampling, skull stripping, and gray-level discretization performed in only six (20.7%), nine (31.0%), four (3.8%), and four (13.8%) studies, respectively. Conclusion: The overall scientific and reporting quality of radiomics studies on brain metastases published during the study period was insufficient. Radiomics studies should adhere to the RQS, TRIPOD, and IBSI guidelines to facilitate the translation of radiomics into the clinical field.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권12호
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• pp.1345-1354
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• 2020

Objective: To evaluate radiomics analysis in studies on mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) using a radiomics quality score (RQS) system to establish a roadmap for further improvement in clinical use. Materials and Methods: PubMed MEDLINE and EMBASE were searched using the terms 'cognitive impairment' or 'Alzheimer' or 'dementia' and 'radiomic' or 'texture' or 'radiogenomic' for articles published until March 2020. From 258 articles, 26 relevant original research articles were selected. Two neuroradiologists assessed the quality of the methodology according to the RQS. Adherence rates for the following six key domains were evaluated: image protocol and reproducibility, feature reduction and validation, biologic/clinical utility, performance index, high level of evidence, and open science. Results: The hippocampus was the most frequently analyzed (46.2%) anatomical structure. Of the 26 studies, 16 (61.5%) used an open source database (14 from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative and 2 from Open Access Series of Imaging Studies). The mean RQS was 3.6 out of 36 (9.9%), and the basic adherence rate was 27.6%. Only one study (3.8%) performed external validation. The adherence rate was relatively high for reporting the imaging protocol (96.2%), multiple segmentation (76.9%), discrimination statistics (69.2%), and open science and data (65.4%) but low for conducting test-retest analysis (7.7%) and biologic correlation (3.8%). None of the studies stated potential clinical utility, conducted a phantom study, performed cut-off analysis or calibration statistics, was a prospective study, or conducted cost-effectiveness analysis, resulting in a low level of evidence. Conclusion: The quality of radiomics reporting in MCI and AD studies is suboptimal. Validation is necessary using external dataset, and improvements need to be made to feature reproducibility, feature selection, clinical utility, model performance index, and pursuits of a higher level of evidence.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.403-409
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• 2024

본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.