• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.397-411
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• 2023

국내에서 공용연수 30년 이상인 노후 교량의 수가 급증하고 있다. 이에 따라 교량 노후도, 상태 및 성능 예측을 바탕으로 한 첨단 유지관리 기술의 중요성이 점차 주목받고 있다. 이 연구에서는 머신러닝 기반의 의사결정나무 및 랜덤포레스트 분류 모델을 사용하여 교량의 안전등급을 예측하는 방법을 제안하였다. 일반국도상 교량 8,850개를 대상으로 해당 모델들을 혼동행렬, 균형 정확도, 재현율, ROC 곡선 및 AUC와 같이 여러가지 평가 지표를 통해 분석한 결과 전반적으로 랜덤포레스트가 의사결정나무보다 더 나은 예측 성능을 보유하였다. 특히 랜덤포레스트 중 랜덤 언더 샘플링 기법은 노후도가 비교적 커서 유지관리에 주의를 기울여야 하는 C, D등급 교량에 대해 재현율 83.4%로 다른 샘플링 기법들보다 예측 성능이 더 뛰어난 것으로 나타났다. 제안된 모델은 최근 점검이 실시되지 않은 교량들의 신속한 안전등급 파악 및 효율적이고 경제적인 유지관리 계획 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권2호
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• pp.125-137
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• 2023

이 연구에서는 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 나타나는 중학생의 지식 형성 담화의 유형과 지식 형성 과정을 탐색하였다. 서울시 소재의 남녀공학 중학교 2학년 학생 8명이 증강현실을 활용하여 용해도 개념, 끓는점과 녹는점 개념에 대한 소집단 학습에 참여하였다. 수업은 2차시에 걸쳐 이루어졌으며 모두 녹음 및 녹화하였다. 이후, 연구에 참여한 학생들은 반구조화된 면담에 참여하였다. 지식 형성 담화의 유형에서 지식 공유와 지식 구성의 비율은 비슷하게 나타났다. 지식 공유에서는 기초 수준의 토의, 증강현실의 핵심 요소 확인의 순으로 나타났고, 사전 지식의 회상은 거의 나타나지 않았다. 지식 구성에서는 심화 수준의 토의가 가장 높았고, 그다음으로 다른 수준에서의 공유 및 비판과 현재의 설명 수준을 넘어서려는 노력이 나타났으며, 두 요소의 비율은 유사하였다. 지식 공유의 하위 요소인 기초 수준의 토의와 증강현실의 핵심 요소 확인은 지식 구성의 하위 요소인 현재의 설명 수준을 넘어서려는 노력과 다른 수준에서의 공유 및 비판으로 발전되어 나타났다. 지식 형성 과정을 시각화했을 때, 모든 학생의 누적 영향 값 그래프는 우상향하는 형태로 나타났지만, 소집단별로 두 학생의 누적 영향 값은 차이가 나타나는 경우가 있었다. 이상의 연구 결과를 통해 증강현실을 활용한 중학생의 소집단 학습 촉진 방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.318-318
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• 2022

Basil(Ocimum basilicum L.) is an annual herb that grows wild in hot and humid regions such as tropical Asia and Africa. This study was carried out for resource discovery, propagation, and DB construction of aromatic plants. In order to evaluate the genetic characteristics, 28 kinds of basil seeds were supplied from the Center for Genetic Resources. For basil characteristics, planting date, plant height, growth shape, leaf length, leaf shape, petiole color, petiole, stem color, flower color, after harvest, Ml length including roots, flower length, stem thickness and biological weight were measured. For anthocyanin analysis, only basil with purple color was selected, anthocyanins were extracted with 60% ethanol containing 1% citric acid, a standard quantitative curve was prepared with cyanidin-3-glucoside, and absorbance was measured at 525 nm. Basil planting started around June 16, and the flowering period lasted for a total of 18 days from July 19 to August 5. On August 6, when flowering was completed, morphological characteristics including flower color were measured at the site by an object. The measured basil plant length was 26.6-59.6 cm, leaf length 2.0-7.9 cm, leaf width 0.7-5.2 cm, and petiole 1.3-3.9 cm. The growth pattern of basil was generally straight, medium in shape. The color of the leaves was observed evenly by mixed green, purple, purple and green, and the recesses in the shape of the leaf were also conspicuously observed. A total of three basil flower colors were observed: white, light pink(149P 10P/84), and purple(37V 2.5RP 4/12). During the second growth survey after harvest, the total length including the basil roots is 26.7-52.0 cm, the flower length is 8.2-29.3cm, the stem thickness is 7.1-15.9mm, the number of stem nodes is 3-12 nodes, and the total weight of the basil was measured to be about 218-1540 g. There are a total of 16 types of basil expressed in purple, and the anthocyanin content was measured to be 73.74 ~ 380.72 mg/100g.

• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.447-455
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• 2023

신종감염병인 코로나19는 치명률과 전파력, 치료법이 밝혀지지 않은 상태이다. 게다가 종식 시기 마져 알 수 없어 상당한 신체·정신적 피해가 발생하고 있다. 이에 세계 각국은 코로나19 치료제 및 백신 개발에 힘쓰고 있으며 현재 몇 가지 치료제와 백신이 개발됨에 따라 긴급 승인으로 사용하고 있다. 그러나 치료제는 일부 중증환자들을 위해 사용되기에 대중적이지 않다. 따라서 본 연구는 백신 접종이 사망률에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 코로나19 확진율과 사망률, 백신접종률을 살펴보면, 2차 백신 접종 완료 후 확진율은 감소하였다. 2022년 초 오미크론으로 확진율은 다시 증가한 반면 사망률은 감소하였으며, 누적 백신 접종 완료율이 50% 이상 되면서 사망률은 완만한 곡선 형태를 보였다. 이는 백신 접종이 사망률에 영향을 주는 결과라 하겠다. 그러나 백신 효과의 지속성이 상당히 짧아, 누적 백신 접종 완료율이 100%에 가까워질수록 초기 접종 효과가 떨어지고 월별 사망률이 높아졌다. 본 연구는 코로나19 상황 속에서 진행된 연구로 데이터가 충분하지 않았다. 그러나 국가별로 코로나19의 영향을 비교·분석하는 것은 의미가 있으며, 본 연구가 코로나19에 대한 부족한 데이터를 채우고 다른 연구의 기초가 되기를 바란다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.488-502
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• 2023

생태계서비스 계정은 생태계 공급 기능과 수요, 그리고 그 사이에서 발생하는 실제 서비스 흐름을 측정해야 한다. 흐름을 측정하기 위해서는 공급과 수요 관계를 정의해야 하며, 복잡한 연결 관계를 객관화 할 수 있는 방법론이 필요하다. 국내에서는 생태계서비스에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔으나, 생태계서비스 계정화에 관한 연구는 부족하다. 본 연구의 목적은 환경경제통합계정(SEEA)의 실험적 생태계계정(EEA)에서 연구된 EU 방법론을 적용하여 홍수조절 생태계서비스를 평가하고 이를 토대로 생태계 계정 도입 방안을 모색하는데 있다. 연구수행을 위해 생태계의 유출량 보유 잠재력, 홍수조절에 대한 사회·경제적 수요, 그리고 그 사이의 관계로부터 형성되는 실제 서비스 혜택 흐름을 공간 기반으로 모델링하고 정량화하였다. 홍수조절 생태계서비스 실제 흐름을 산정한 결과, 국내 전체 서비스량은 165,595ha로 산출되었으며 많은 부분이 농경지에 집중되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 국내 홍수조절 서비스 계정 정밀화 도입을 위해서는 토지피복도와 같은 핵심 공간자료가 지속해서 구축 관리되어야 하며, 국가, 지역, 유역 등 다양한 공간 범위에서 적용 가능한 입력자료 및 방법론에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권8호
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• pp.1240-1252
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• 2021

Objective: To compare the accuracy for detecting breast cancer in the diagnostic setting between the use of digital breast tomosynthesis (DBT), defined as DBT alone or combined DBT and digital mammography (DM), and the use of DM alone through a systematic review and meta-analysis. Materials and Methods: Ovid-MEDLINE, Ovid-Embase, Cochrane Library and five Korean local databases were searched for articles published until March 25, 2020. We selected studies that reported diagnostic accuracy in women who were recalled after screening or symptomatic. Study quality was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 tool. A bivariate random effects model was used to estimate pooled sensitivity and specificity. We compared the diagnostic accuracy between DBT and DM alone using meta-regression and subgroup analyses by modality of intervention, country, existence of calcifications, breast density, Breast Imaging Reporting and Data System category threshold, study design, protocol for participant sampling, sample size, reason for diagnostic examination, and number of readers who interpreted the studies. Results: Twenty studies (n = 44513) that compared DBT and DM alone were included. The pooled sensitivity and specificity were 0.90 (95% confidence interval [CI] 0.86-0.93) and 0.90 (95% CI 0.84-0.94), respectively, for DBT, which were higher than 0.76 (95% CI 0.68-0.83) and 0.83 (95% CI 0.73-0.89), respectively, for DM alone (p < 0.001). The area under the summary receiver operating characteristics curve was 0.95 (95% CI 0.93-0.97) for DBT and 0.86 (95% CI 0.82-0.88) for DM alone. The higher sensitivity and specificity of DBT than DM alone were consistently noted in most subgroup and meta-regression analyses. Conclusion: Use of DBT was more accurate than DM alone for the diagnosis of breast cancer. Women with clinical symptoms or abnormal screening findings could be more effectively evaluated for breast cancer using DBT, which has a superior diagnostic performance compared to DM alone.

• 과학교육연구지
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• 제47권3호
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• pp.251-262
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• 2023

본 연구에서는, 학생들의 학업 성취도를 낮추고 학력 저하를 불러온 원인이 비대면 수업만이 아니라 다른 요인들을 조사하였다. 많은 언론 보도뿐만 아니라 선행연구에서 비대면 수업이 학생들의 학력저하에 주된 원인이라 하고 있다. 그러나 2020년 국가수준 학업성취도 조사에서 함께 진행된 '코로나19 원격수업 환경 학생 설문조사'의 조사를 통해 학생들은 원격수업에 대한 만족도가 70~80% 대로 높은 편임을 알 수 있었고, 국가수준 학업성취도 평가 분석을 통해 2017년부터 학생들의 학업성취도는 대체로 우하향 곡선을 그리면서 해마다 학력 저하가 이미 나타나고 있었음을 알 수 있었다. 좀 더 정확한 확인을 위해 고등학생들의 모의고사 성적을 분석해본 결과 학생들의 성적은 정규분포 곡선을 그리는 것이 아니라 중위권의 수가 줄어들고 심각한 양극화 현상이 나타나고 있는 오른쪽이 높은 U자형 분포가 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 현상의 원인이 단순히 비대면 수업의 방식이나 질적인 부족함 때문이 아니라, 가정에서의 돌봄과 관리 등 환경적인 영향과 사교육에 대한 투자의 변화, 하위권으로 갈수록 비대면 온라인 수업을 하면서 온라인 기기 사용 시간이 증가하게 되었고, 학습과 무관한 온라인 콘텐츠와 게임, 동영상 시청 시간의 증가 등 다양한 요인이 있음을 찾았다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권12호
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• pp.1241-1250
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• 2022

Objective: To conduct a simulation study to determine whether artificial intelligence (AI)-aided mammography reading can reduce unnecessary recalls while maintaining cancer detection ability in women recalled after mammography screening. Materials and Methods: A retrospective reader study was performed by screening mammographies of 793 women (mean age ± standard deviation, 50 ± 9 years) recalled to obtain supplemental mammographic views regarding screening mammography-detected abnormalities between January 2016 and December 2019 at two screening centers. Initial screening mammography examinations were interpreted by three dedicated breast radiologists sequentially, case by case, with and without AI aid, in a single session. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, and recall rate for breast cancer diagnosis were obtained and compared between the two reading modes. Results: Fifty-four mammograms with cancer (35 invasive cancers and 19 ductal carcinomas in situ) and 739 mammograms with benign or negative findings were included. The reader-averaged AUC improved after AI aid, from 0.79 (95% confidence interval [CI], 0.74-0.85) to 0.89 (95% CI, 0.85-0.94) (p < 0.001). The reader-averaged specificities before and after AI aid were 41.9% (95% CI, 39.3%-44.5%) and 53.9% (95% CI, 50.9%-56.9%), respectively (p < 0.001). The reader-averaged sensitivity was not statistically different between AI-unaided and AI-aided readings: 89.5% (95% CI, 83.1%-95.9%) vs. 92.6% (95% CI, 86.2%-99.0%) (p = 0.053), although the sensitivities of the least experienced radiologists before and after AI aid were 79.6% (43 of 54 [95% CI, 66.5%-89.4%]) and 90.7% (49 of 54 [95% CI, 79.7%-96.9%]), respectively (p = 0.031). With AI aid, the reader-averaged recall rate decreased by from 60.4% (95% CI, 57.8%-62.9%) to 49.5% (95% CI, 46.5%-52.4%) (p < 0.001). Conclusion: AI-aided reading reduced the number of recalls and improved the diagnostic performance in our simulation using women initially recalled for supplemental mammographic views after mammography screening.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제13권2호통권54호
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• pp.165-171
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• 2009

본 논문에서는 건설구조물의 스마트 제어를 위해 오리피스 구간의 갭(gap) 조건을 달리한 2개의 준능동 MR 감쇠기를 개발하고, 동하중 실험을 통해 갭 조건에 따른 감쇠성능을 비교 평가하였다. 여기서, MR 감쇠기는 그 특성상 재료적 및 기계적인 다양한 변수들로 인해 그 감쇠성능이 크게 좌우될 수 있으나, 특히 MR 감쇠기의 오리피스 구간에 대한 갭 크기의 영향은 MR감쇠장치의 설계 시 핵심적인 요소 중에 하나이다. 따라서 본 논문에서는 오리피스 구간의 갭 조건을 1.0mm와 2.0mm로 각각 설계하였으며, 인가전류 조건을 달리한 동하중 실험을 통해 발생 감쇠력을 획득하였다. 이들 획득결과는 힘-변위 이력곡선과 힘-전류 관계곡선으로부터 최대 최소 감쇠력 및 동적범위로 분석 평가되었다. 이상의 결과로부터, 갭의 조건에 따른 MR감쇠장치의 감쇠성능 변화를 규명하였으며, 본 연구에서 개발된 2개의 MR 감쇠기는 인가전류셑 및 코일 권선수 등의 추가핵심설계요소를 효과적으로 고려함으로써 건설구조물의 스마트 제어를 위해 유용하게 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.