• 한국방사선학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1003-1011
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• 2020

본 연구는 듀얼 에너지 CT를 사용하여 금속인공물을 감소시키는 기법을 적용함에 있어 단일 선원과 이중 선원간의 영상 차이를 비교 평가하고자 한다. 단일 선원 장치로는 Discovery CT 256(GE, USA), 이중 선원 장치로는 Somatom Definition Flash(Siemens Health Care, Forchheim, Germany)를 이용하였다. 자체 제작한 팬텀(의료용 Titanium Screw를 삽입한 돼지다리)을 이중에너지 CT를 이용하여 동일 조건하에 선량을 변화시키며 영상을 얻은 후 정량적, 정성적 평가 하였다. 평가 방법으로는 뼈 주변, 조직 주변으로 나누고 금속삽입물로 인해 발생한 금속인공물(선속경화, 산란, 줄무늬)에 대하여 SNR을 측정하여 비교 분석하였다. 단일 선원 장치와 이중 선원 장치 간 금속 인공물 감소기법에는 영상의 차이가 있었다. 단일 선원 장치에서는 금속삽입물에 의한 선속경화 인공물이 이중 선원 장치에서 얻은 영상보다 많은 감소를 보이며 인공물의 방해 없이 주변 조직부가 잘 관찰 되었다. 이중 선원 장치에서는 금속삽입물에 의한 산란과 줄무늬 인공물이 단일 선원 장치에서 보다 많은 감소를 보이며 금속삽입물을 둘러싼 인접 조직들의 신호가 감소 없이 잘 관찰 되었다. 환자를 검사 시 보고자 하는 부위가 금속삽입물에 인접한 주변 조직이냐, 금속삽입물을 감싸는 전체적 조직이냐에 따라 단일 선원 장치와 이중 선원 장치를 구분하여 검사가 행해진다면 진단적으로 도움이 되는 영상을 획득할 수 있을 것으로 생각된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.69-81
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• 2021

연안해운은 국가 기간 운송망으로서 중추적인 역할을 수행하고 있으며, 도로운송에 비해 저렴한 비용으로 경제적인 운송이 가능하다는 측면에서 가치가 높다. 이러한 측면에서 본 연구는 국내 연안해운 중심성 분석을 통해 연안해운 항로 네트워크의 특성 및 중심성 변화를 살펴보는 것을 연구의 목적으로 한다. 이를 위하여 연안해운의 네트워크의 특성을 분석할 수 있는 SNA(Social Network Analysis) 분석방법을 활용하였다. 연구결과, 전라남도가 In-Degree 및 Out-Degree 모두 가장 높은 순위를 기록하며 연결 중심성이 제일 높은 것을 확인하였다. 매개 중심성은 전남이 가장 높은 순위를 보였으며, 근접 중심성의 경우 강원이 가장 높은 순위를 보였다. 허브와 권위 중심성 결과 전남이 가장 높은 순위를 기록했고, 경남, 강원 등의 순으로 높은 중심성이 도출됐다. 마지막으로, 허브 인덱스(Hub Index) 결과, 전남이 1순위로 도출됐으며, 인천, 기타지역, 강원 순으로 순위를 기록했다. 본 연구는 연안해운의 중추적인 역할을 맡고 있는 시·도 및 관련 품목을 제시하였다는 시사점이 있다. 향후 연구에서는 시·도에 속한 항만별 연구를 통해 연안해운의 흐름을 파악할 필요가 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.21-28
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• 2021

전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)는 다른 방사선 촬영 장치와 비교하면 피폭이 많다는 문제점이 있다. 이러한 피폭을 감소하기 위하여 저선량 촬영을 하게 되면 영상에 잡음이 증가하게 된다. 이를 보완하기 위해 환자의 피폭선량은 감소시키면서 영상의 화질을 향상하는 다양한 잡음 제거 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 우수한 시간 분해능을 가진 CT 장치에 효과적으로 적용할 수 있는 median modified Wiener filter (MMWF) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구의 목적은 MMWF 알고리즘의 마스크 크기를 최적화하고, 기존의 알고리즘들에 대한 MMWF 알고리즘의 잡음 제거의 우수성을 보는 것이다. MATLAB 프로그램을 이용하여 획득한 Gaussian 잡음이 부가된 MASH 팬텀 복부 영상들로부터 각각의 마스크 크기가 설정된 MMWF 알고리즘을 적용한 후 root mean square error (RMSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), coefficient correlation (CC) 그리고 universal image quality index (UQI) 값을 비교하였다. 그 결과 5 × 5 마스크 크기에서 RMSE 값이 가장 낮고, PSNR, CC, UQI 값이 가장 높았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 최적화된 마스크 크기로 Gaussian 필터, median 필터, Wiener 필터에 대한 MMWF의 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 비교하였으며 그 결과 MMWF 알고리즘에서 가장 개선된 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 얻을 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.201-207
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• 2021

머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.

• 식품과학과 산업
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• 제51권3호
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• pp.209-217
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• 2018

본 연구는 식품안전 분야 기술수준을 주요 5개국과 비교하여 현재의 기술수준에 대한 평가와 기술개발의 기초자료로 활용하기 위하여 수행하였다. 식품안전 분야 기술수준 평가 결과 미국이 모든 분야에서 최상의 기술을 보유한 것으로 나타났으며, 우리나라의 경우 최고기술 보유국인 미국과 비교할 때 4위를 차지하는 것으로 나타났다. 또한, 우리나라는 논문 점유율과 영향력은 주요 5개국 기준으로 최하위를 차지하였으며, 특허 기술력으로 볼 때, 특허 인용도는 3위, 특허 영향력은 1위로 나타나 점유율은 낮으나 질적으로 우수한 특허를 보유하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과로 볼 때 식품안전 분야의 현재 수준의 기술을 향상시키기 위해서 전문인력 양성을 위한 정책적 접근이 필요할 것으로 사료되며, 해당 분야의 논문 저술활동이 저조하므로 연구결과 확산활동에 노력이 필요하다고 판단된다. 전문가들의 추가 제언 내용으로는 식품분야 관련 연구자 및 종사자의 역량강화를 위한 제도 마련과 지속적인 교육을 통해 안전기술에 대한 이해도 증진이 지속적으로 필요하다는 것과 향후 연구 기획시 실수요자의 의견을 반영할 수 있는 상향식 연구지원 방식도 고려하는 것이 필요하다는 의견이 제시되었다. 또한, 식품 안전기술은 정부 주도의 투자 뿐만 아니라 산업계 및 연구계가 함께 발전시켜 나가야하는 분야로 민간 투자 활성화를 유도할 수 있는 제도마련도 필요하다는 의견이 있었다. 본 연구를 통해 도출된 결과를 바탕으로 평가대상 기술의 속성이나 특성을 고려하여실효성 있는 기술개발 및 진흥 관련 계획수립이 이뤄져야 할 것으로 생각되며, 이번 연구에서는 식품안전 분야의 식품과 영양 안전관리 15개 기술로 제한하였으나, 향후 에는 식품안전 분야 신기술 및 세부기술에 대한 기술수준 평가도 개별적으로 수행하는 것을 고려하여야 할 것이다.

• 한국양봉학회지
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• 제32권3호
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• pp.155-162
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• 2017

로얄제리 생산성 우수계통 선발을 위해 국내 육성서양종꿀벌 원종 계통인 A와 C에 대한 로얄제리 생산성 및 접수율 평가를 수행하였다. 그 결과 꿀벌 계통C의 로얄제리 생산량은 $33.7{\pm}7.41g$로A 계통에 비해 높은 것으로 드러났으며, 접수율 또한 $87.8{\pm}7.5%$로 A 계통에 비해 높은 것으로 확인되었다. 이들 계통으로부터 생산된 로얄제리 trans-10-hydroxy-2-decenoic acid (10-HDA) 함량을 분석한 결과 꿀벌 계통 C는 4.28%(${\pm}0.3$)으로, A 계통에 비해 높은 것으로 나타났다. 일령에 따른 major royal jelly proteins(MRJPs) 전사체 발현량을 비교한 결과 10일령의 일벌의 경우 C 계통이 A 계통에 비해 MRJP 발현량이 큰 폭으로 증가했음을 확인 할 수 있었으며, 15일령의 일벌의 MRJP 발현량 또한 C계통이 A 계통에 비해 높은 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 본 연구에서는 국내 육성 서양종꿀벌 기본종 계통 중 로얄제리 생산성이 가장 우수한 계통은 C 계통인 것으로 평가 되었으며, 향후 로얄제리 생산성 우수 계통 선발을 위한 기초 자료로 제공 될 수 있을 것이라 기대하고 있다.

• 대한골절학회지
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• 제30권4호
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• pp.186-191
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• 2017

목적: 이번 연구의 목적은 고령 인구의 골반 부전 골절에 대한 방사선적, 역학적 특징과 임상 경과를 알아보는 것이다. 대상 및 방법: 2010년 3월부터 2017년 5월까지 골반 부전 골절 환자를 대상으로 후향적 조사를 시행하였다. 환자의 인구학적 정보, 골밀도, 골표지자를 조사하였다. 단순 방사선 촬영과 컴퓨터 단층촬영을 비교하였다. 임상 경과 평가를 위해 이환된 합병증과 골절 6개월 이후 보행 능력을 비교하였다. 결과: 연구 대상 총 42명의 평균 나이는 76.5세였고, 1명을 제외하고는 모두 여성이었다. 초진 병원이 타 병원인 5예 중 골절 진단을 받지 못한 경우가 3예였다. 단순 방사선 사진에서 발견된 골절 외 컴퓨터 단층촬영에서 추가로 골절이 발견된 경우가 81.0%였다. 모두에서 보존적 치료를 시행하였다. 골절 후 보행 시작까지 걸린 시기는 평균 2.8주였으며 42명 중 1예를 제외한 전체 예(97.6%)에서 수상 전 보행 상태로 회복이 가능하였다. 결론: 골반 부전 골절을 진단하는 경우 단순 방사선 사진으로는 제한점이 있는 것을 확인하였다. 골반 부전 골절은 보존적 치료로 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 치명적인 합병증이 비교적 적게 발생하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.37-47
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• 2011

네트워크 및 컴퓨터의 발전에 따라 악성코드 역시 폭발적인 증가 추이를 보이고 있으며, 새로운 악성코드의 출현과 더불어 기존의 악성코드를 이용한 변종 역시 큰 몫을 차지하고 있다. 특히 실행압축 기술과 코드 난독화를 이용한 변종들은 제작이 쉬울 뿐만 아니라, 자신의 시그너쳐 혹은 구문적 특징을 변조할 수 있어, 악성코드 제작자들이 널리 사용하는 기술이다. 이러한 변종 및 신종 악성코드를 빠르게 탐지하기 위해, 본 연구에서는 행위 그래프 분석을 통한 악성코드 모듈별 유사도 분석 기법을 제안한다. 우리는 우선 악성코드들에서 일반적으로 사용하는 2,400개 이상의 API 들을 분석하여 총 128개의 행위로 추상화 하였다. 또한 동적 분석을 통해 악성코드들의 API 호출 순서를 추상화된 그래프로 변환하고 부분 그래프들을 추출하여, 악성코드가 가진 모든 행위 부분 집합을 정리하였다. 마지막으로, 이렇게 추출된 부분 집합들 간의 비교 분석을 통하여 해당 악성코드들이 얼마나 유사한지를 분석하였다. 실험에서는 변종 을 포함한 실제 악성코드 273개를 이용하였으며, 총 10,100개의 분석결과를 추출하였다. 실험결과로부터 행위 그래프를 이용하여 변종 악성코드가 모두 탐지 가능함을 보였으며, 서로 다른 악성코드들 간에 공유되는 행위 모델 역시 분석할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.11-22
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• 2021

소노부이(sonobuoy)는 넓은 지역을 빠르게 탐색할 수 있다는 장점으로 인해 P-3 초계기를 이용한 전투체계에서 매우 중요한 음향센서로 사용되고 있다. 소노부이 시스템을 개발하고, 이를 실제 전투체계에 성공적으로 적용하기 위해서는 다양한 해상시험을 통해 소노부이 시스템의 성능을 검증하여야 한다. 그러나 실제 해상 시험은 많은 시간과 노력이 동반되기 때문에 다양한 해상시험 데이터를 확보하기는 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 실제 해상시험을 수행하지 않고서도 소노부이 시스템의 성능을 검증할 수 있는 모의 신호합성기를 개발하였고, 소노부이 시스템의 효과도를 분석할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 실제 수중 소음원의 특성을 고려하여 표적신호를 합성하였으며, 음파전달특성 등 실제 해양환경과 유사한 조건을 고려하여 소노부이용 신호합성기를 개발하였다. 시뮬레이터 개발에서는 HMI(Human Machine Interface) 기법을 사용하여 운용자 편이성을 높였으며, 다양한 조건에서 소노부이 시스템의 성능을 검증할 수 있도록 설계하였다. 개발한 신호합성기 및 시뮬레이터는 P-3 초계기를 이용한 전투체계에서 최적의 소노부이 배치 등 작전 효과도를 분석하는데 유용한 도구로 사용 될 수 있을 것이다.