• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 한국식품과학회지
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• 제51권4호
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• pp.330-335
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• 2019

Moth bean (MB), navy bean (NB), soybean (SB)에서 분리된 arabinogalactans (AGs)의 성분과 유변학적 성질을 조사하였다. AGs의 주성분은 갈락토즈(galactose)와 아라비노즈(arabinose)로 총합이 약 59-89%를 나타내었고 갈락토즈와 아라비노즈의 비율(G/A)은 MB는 0.21, NB는 0.38, SB는 1.09로 계산되었다. 유변학적 거동을 살펴보기 위하여 1-5% (w/v) AG 용액들의 전단속도(shear rate) $0.1-100s^{-1}$에 따르는 전단응력(shear stress)을 측정하였을 때 MB의 경우 항복점(yield stress)이 없었으나, 5% NB 용액에서는 2.10 Pa, 2.5% SB용액에서는 1.98 Pa의 항복점이 각각 측정되었다. 순환 전단 측정 결과 5% MB 용액의 경우는 점성도는 전단 속도가 증가할 때에 비해 감소할 때 더 큰 값을 나타내어 rheopexy인 유변학적 성질이 나타났다. 반면 5% NB와 SB 용액의 유변학적 성질은 전단속도가 증가할 때의 점성도가 감소할 때의 점성도보다 더 큰 값을 가지는 thixotrophy로 나타났다. 저장탄성률(G'), 손실탄성률(G")을 측정한 결과 MB 분산액은 탄성율이, NB 분산액은 점성율이 높게 나타났고 SB 분산액은 비교적 낮은 농도에서는 탄성율이 비교적 높은 농도에서는 점성율이 크게 나타났다. 사전전단(pre-shearing)을 $500s^{-1}$에서 600초 동안 가공 후에 실시한 진동 테스트로 AGs의 구조 회복을 살펴본 결과 MB 5% 용액은 G', G" 모두 감소하였고 특히 탄성 부분이 많이 감소하였다. NB 5% 용액의 G'는 감소하였으나 MB에 비하여 그 폭은 작았고 G"는 거의 변화가 없었다. SB 2.5% 용액의 G', G" 모두 증가하는 현상을 나타내었다. AGs 용액의 전단 응력과 진동수에 따라 나타나는 점성 및 탄성의 변화 현상을 이용하여 식품 및 약품 제조에 첨가제 및 가소제로서 물질의 특성을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. MB, NB, SB 물질의 유변학적 거동과 화학적 구조 관계를 밝히기 위하여 알디톨 아세테이트 결합 분석과 NMR분석(de Oliveira 등, 2013; Wang 등, 2015)을 통한 분자구조연구를 추가적으로 진행하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.627-635
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• 2019

코딩 교육용 드론은 비행의 기초 원리를 체험하는 것뿐 아니라, 주로 아두이노(Arduino) 기반의 프로그래밍을 통해 드론을 제어하고 조종할 수 있도록 개발된 드론이다. 교육용 드론의 특성상 주 사용자는 드론 조종에 미숙한 학생들이기 때문에 드론과 외부 물체와의 충돌이 빈번하게 발생하여 드론 기체의 손상 비율이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 교육용 드론 기체에 대한 구조 동역학 기반의 충돌 시뮬레이션 방법을 통해 드론의 구조적 안정성을 평가하였다. 약 240,000개의 4면체 요소를 갖는 해석 모델을 사용하여 $0^{\circ}$, $+15^{\circ}$, $-15^{\circ}$의 충돌 각도에 따른 3가지 케이스에 대해 충돌 시뮬레이션을 수행하였다. 3차원 구조물의 동적 거동 시뮬레이션에 탁월한 기능을 제공하는 ANSYS LS-DYNA를 활용하여 드론이 4 m/s의 속도로 벽에 충돌했을 때 주요 관심 부분인 드론 상 하부, 링 조립체에 발생하는 응력 분포 및 변형률을 분석하였다. 주요 관심 부분의 등가 응력에 따른 안전율은 0.72~2.64, 항복 변형률 기준 안전율은 1.72~26.67의 범위로 도출되었다. 이러한 안전율을 기준으로 재료 물성에 따른 항복 변형률과 종국 변형률을 초과하는 응력이 발생하는 부분에 대한 구조 안정성 확보를 위해 설계 보강이 필요한 부분을 제시한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.253-262
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• 2018

진동수주형(OWC) 파력발전구조물(WEC)은 진동수주실 내의 수위진동에 의해 발생된 공기흐름을 Power-Take-Off (PTO) 시스템을 통해 전기에너지로 회수하는 시스템이다. 일반적으로 PTO 시스템에서 높은 공기유속을 획득하기 위해서는 해수에 비해 상대적으로 적은 단면적을 갖는 공기실이 요구되므로 정확한 공기유속을 모의하기 위해서는 3차원적인 해석이 요구된다. 본 연구에서는 불규칙파동장을 대상으로 해수소통구를 구비한 진동수주형 파력발전구조물의 동적응답을 수치해석적으로 검토하였다. 수치해석에는 오픈소스 기반의 OpenFOAM 및 FOAM 확장 커뮤니티를 위한 파동장 해석을 위해 개발된 OLAFLOW를 적용하였다. 선행연구와 동일한 형상의 해수소통구와 OWC-WEC에 불규칙파랑이 입사한 경우 공기실 내에서 3차원공기흐름과 구조물 주변에서 파랑변형 및 해수소통구 내에서 3차원해수흐름 등에 관한 변동특성을 논의하였다. 이로부터 유의파에 대한 Ursell 수가 클수록 공기실 내 최대 공기흐름속도가 증가하며, 공기실 내부에서 외부로 유출되는 공기속도가 외부에서 공기실 내부로 유입되는 공기속도보다 더 크다는 사실을 알 수 있었다.

• 분석과학
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• 제34권1호
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• pp.23-35
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• 2021

In order to measure the volatile organic compounds (VOCs) of a sample which is too large to use commercially available chamber, a stainless steel vacuum chamber (VC) (with an internal diameter of 205 mm and a height of 50 mm) was manufactured and the temperature of the chamber was controlled using an oven. After concentrating the volatiles of the sample in the chamber by helium gas, it was made possible to remove residual volatile substances present in the chamber under reduced pressure ((2 ± 1) × 10-2 mmHg). The chamber was connected to a purge & trap (P&T) using a 6 port valve to concentrate the VOCs, which were analyzed by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) after thermal desorption (VC-P&T-GC-MS). Using toluene, the toluene recovery rate of this device was 85 ± 2 %, reproducibility was 5 ± 2 %, and the detection limit was 0.01 ng L-1. The method of removing VOCs remaining in the chamber with helium and the method of removing those with reduced pressure was compared using Korean drinking water regulation (KDWR) VOC Mix A (5 μL of 100 ㎍ mL-1) and butylated hydroxytoluene (BHT, 2 μL of 500 ㎍ mL-1). In case of using helium, which requires a large amount of gas and time, reduced pressure ((2 ± 1) × 10-2 mmHg) only during the GC-MS running time, could remove VOCs and BHT to less than 0.1 % of the original injection concentration. As a result of analyzing volatile substances using VC-P&T-GC-MS of six types of cell phone case, BHT was detected in four types and quantitatively analyzed. Maintaining the chamber at reduced pressure during the GC-MS analysis time eliminated memory effect and did not affect the next sample analysis. The volatile substances in a cell phone case were also analyzed by dynamic headspace (HT3) and GC-MS, and the results of the analysis were compared with those of VC-P&T-GC-MS. Considering the chamber volume and sample weight, the VC-P&T configuration was able to collect volatile substances more efficiently than the HT3. The VC-P&T-GC-MS system is believed to be useful for VOCs measurement of inhomogeneous large sample or devices used inside clean rooms.

• 한국경제지리학회지
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• 제24권4호
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• pp.367-385
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• 2021

본 연구는 태양광 모듈 탄소인증제를 중심으로 에너지경관의 변동에 주목했다. 세계 태양광시장이 중국 기업 중심으로 재편됨에 따라, 정부는 태양광산업의 경쟁력 강화를 추진했다. 그러나 정부 주도로 구성된 제도는 에너지경관의 역동적인 변화를 담지 못하는 한계가 존재했다. 이를 배경으로, 다층적 관점(multi-level perspective)의 "거시환경-사회기술체제-틈새"로 이어지는 층위를 탐색해 사회기술체제로서 정부와 국내 태양광 기업이 세계시장 변화에 대응하는 과정을 추적했다. 각 층위의 변화 속도와 혁신적 실험이 일어나는 틈새에 대해 주목했던 다층적 관점의 개념적 논의에 문제를 제기하며, 공간에 따라 차별적으로 변동하는 에너지경관을 추적해 이러한 간극을 메우고자 했다. 이러한 공간적 논의는 각 국가별로 상이한 탄소배출계수, 산업 특성 등을 추적해, 구성된 제도에 대해 보다 높은 설명력을 가질 수 있다. 또한, 정부 주도의 재생에너지 정책 도입의 문제점과 함의에 대한 토론을 통해, 보다 현장 중심적인 제도의 형성과 이행의 필요성을 제시한다.

• 생명과학회지
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• 제32권1호
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• pp.36-43
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• 2022

점막면역체계는 병원체에 대항하여 정밀하게 설계된 생물체의 방어체계로 그 중 위장관은 최전방에서 가장 중요한 기능을 하는 기관이다. 숙주 감염을 일으키는 병원성 미생물 가운데 식중독을 유발하는 살모넬라는 구강경로로 체내로 들어와 파이어판을 통해서 침입한다. 다양한 혈청형의 살모넬라 균주는 여러 톨유사수용체의 리간드를 통해서 숙주의 선천면역을 자극하지만, 숙주 특이성과 병원성에 따라 장내 점막에서 다양한 후천면역반응을 유도하기도 한다. 우리는 살모넬라 균주 중 비교적 연구가 덜 되어있는 S. enteritidis에 의해 감염되었을 때 장 내에서 일어나는 면역반응을 연구하였다. 우선 마우스에 처리할 적정 농도의 살모넬라 농도를 정하기 위해 살모넬라의 농도를 다르게 하여 실험을 진행하였고 고농도의 살모넬라 처리군에서 더 낮은 생존율과 높은 몸무게 감소율을 관찰하였다. 반수치사량의 반에 해당하는 농도의 살모넬라를 마우스에 감염시켰을 때 장 내 수지상세포와 T 세포에 유의적인 차이가 없는 것을 확인하였다. 하지만 동일한 조건의 마우스에서 회장조직을 염색했을 때 뮤신 분비의 증가와 술잔세포의 감소를 확인할 수 있었다. 또한 밀착연접단백질 유전자의 상대적인 발현량을 분석하였고 살모넬라 처리군에서 Claudin의 유의적인 감소를 확인할 수 있었다. 이어 살모넬라 감염 후 DSS를 처리한 실험에서 살모넬라 처리군에서 생존율이 낮아짐을 확인하여 S. enteritidis가 염증반응을 악화시킨다는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.363-372
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• 2022

최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적 분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있다. 이러한 랜섬웨어 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 시그니처 기반 정적 분석의 탐지 방법과 행위기반의 동적 분석을 이용한 탐지 연구가 현재 주된 연구유형이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 ".text Section" Opcode와 실제 사용하는 Native API의 빈도수를 추출하고 K-means Clustering 알고리즘, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 선정한 특징정보들 사이의 연관성을 분석하였다. 또한, 타 악성코드 유형 중 웜과 Cerber형 랜섬웨어를 분류, 탐지하는 실험을 통해, 선정한 특징정보가 특정 랜섬웨어(Cerber)를 탐지하는 데 특화된 정보임을 검증하였다. 위와 같은 검증을 통해 최종 선정된 특징정보들을 결합하여 기계학습에 적용하여, 최적화 이후 정확도 93.3% 등의 탐지율을 나타내었다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.490-501
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• 2022

식물체에서 isoprene, monoterpene, sesquiterpene과 같은 화합물들 형태로 방출되는 피톤치드를 포함한 VOCs를 총칭하여 생물유래 휘발성유기화합물 BVOCs (biogenic volatile organic compounds)로 구분하고 있다. 피톤치드는 중요한 산림치유 인자인 동시에 질소화합물과 광학반응을 하여 오존 및 이차 유기에어로졸 생성에 영향을 미치는 물질로 보고되고 있다. 본 연구에서는 우리나라 도시숲 주요 32 수종을 선정하여 3년생 이하 묘목을 연구 대상으로 표준환경조건(온도: 30℃, 광도: 1,000 μmol/m²/sec)에서 400 L Tedlar bag을 순환형 챔버를 이용하여 도시숲 주요 수종에서 방출되는 기체시료를 포집하여 열탈착-GC/MS로 분석하였다. 해당 수종의 잎을 건조시켜 건중량 당 수종별 isoprene 및 terpene류 38종의 방출량을 분석하였다. Isoprene 방출량은 전체 수종 중에서 신갈나무에서 가장 높게 나타났으며 버드나무, 아까시나무, 왕버들이 주요 isoprene 방출 수종으로 분류되었다. Monoterpene 방출량은 스트로브잣나무가 가장 높았으며 참죽나무, 박태기나무가 주요 monoterpene 방출 수종으로 나타났다. Monoterpene 주요 물질은 α-pinene, myrcene, camphene, limonene이였으며, oxygenated monoterpene의 주요 물질은 eucalyptol이였다. Oxygenated sesquiterpene에서는 caryophyllene oxide가 주요 물질로 검출되었지만 32개 수종에서 sesquiterpene과 oxygenated sesquiterpene의 방출량은 상대적으로 낮았다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권3호
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• pp.241-248
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• 2022

In this study, a recovery coefficient (RC) calculation was conducted that can correct the underestimation of the standardized uptake value (SUV) due to the partial volume effect (PVE) through phantom measurements and formulas. The experiment was conducted using a dynamic phantom capable of implement cranio-caudal movement at a respiratory rate of 15 times per minute along with the measured phantom experiment of the stopped state, and the RC of the moving state is calculated and compared. Ingenuity TF (Philips Healthcare, Netherland) was used as a positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) device. PET-CT Phantom (Biodex Medical System, USA) was used as a phantom for measurement. A phantom image in a stationary state was acquired, and a moving phantom image was acquired using the AZ-733V Respiratory Phantom (Anzai Medical Co, Japan) capable of breathing movement in the cranio-caudal direction under the same acquisition parameters. For RC calculation, the sphere maximum radioactivity concentration and the background mean radioactivity concentration of the acquired images were measured, and the initially determined sphere and background radioactivity concentrations were calculated. The calculated RC was 0.08 to 0.72. The size of sphere smaller, it was confirmed that the RC reduced. And the RC in the moving state reduced than in the stationary state. As a result of this study, the change of the RC was confirmed according to the size of spheres and the phantom moving. Using the RC derived by implement movement of breathing with the respiratory phantom, it is possible to considering correction of underestimated SUV by the partial volume effect of PET images and the patient movements.