• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권3호
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• pp.228-238
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• 2023

Intraventricular hemorrhage (IVH) is a serious concern for preterm infants and can predispose such infants to brain injury and poor neurodevelopmental outcomes. IVH is particularly common in preterm infants. Although advances in obstetric management and neonatal care have led to a lower mortality rate for preterm infants with IVH, the IVH-related morbidity rate in this population remains high. Therefore, the present review investigated the pathophysiology of IVH and the evidence related to interventions for prevention. The analysis of the pathophysiology of IVH was conducted with a focus on the factors associated with cerebral hemodynamics, vulnerabilities in the structure of cerebral vessels, and host or genetic predisposing factors. The findings presented in the literature indicate that fluctuations in cerebral blood flow, the presence of hemodynamic significant patent ductus arteriosus, arterial carbon dioxide tension, and impaired cerebral venous drainage; a vulnerable or fragile capillary network; and a genetic variant associated with a mechanism underlying IVH development may lead to preterm infants developing IVH. Therefore, strategies focused on antenatal management, such as routine corticosteroid administration and magnesium sulfate use; perinatal management, such as maternal transfer to a specialized center; and postnatal management, including pharmacological agent administration and circulatory management involving prevention of extreme blood pressure, hemodynamic significant patent ductus arteriosus management, and optimization of cardiac function, can lower the likelihood of IVH development in preterm infants. Incorporating neuroprotective care bundles into routine care for such infants may also reduce the likelihood of IVH development. The findings regarding the pathogenesis of IVH further indicate that cerebrovascular status and systemic hemodynamic changes must be analyzed and monitored in preterm infants and that individualized management strategies must be developed with consideration of the risk factors for and physiological status of each preterm infant.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.407-407
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• 2023

최근 환경부에서 발표한 국가물관리기본계획에서 수자원 총량 중 생활·공업·농업·유지용수의 이용량은 365억m³/년으로 약 29.4%로 발표되었다. 유지용수를 제외한 농업용수 이용량의 비중은 약 60.5%이며, 이 중 약 80%가 논에서 활용되고 있다. 이러한 농업용수 이용량 중 사용되지 않고 하천으로의 방류량이 존재하는데 이를 관개회귀수량이라하며, 농업용수의 약 35%가 하천으로 회귀된다 발표하나 지역에 따른 편차가 존재하기에 정확한 회귀수량을 산정하기엔 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 모형을 통한 용배수로 구축 이후 회귀수 정량화를 하고자 하며, 정량화를 위한 네트워크 모형은 EPA-SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 활용하였다. 해당 모형은 미국 환경 보호국(U.S. Environmental Protection Agency, EPA)에서 개발한 네트워크 물리모형으로 다양한 환경적 요소에 따른 수문 영향을 확인 가능한 모형이다. 해당 모형의 다양한 네트워크 기능을 통해 논배수로 네트워크를 구축하여 회귀수 정량화를 진행하고자 한다. 논배수로 네트워크를 구축하기 이전 현장조사를 진행하였다. 현장조사를 통한 용수계통도를 작성하였으며, 모형의 입력자료로 필요한 네트워크 용배수로관 표고값을 측량하였다. 이후 현장조사 및 측량 자료를 활용하여 네트워크 물리모형의 입력자료 구축을 진행하였으며, 해당 자료 구축은 지리 정보 시스템 중 ArcGIS와의 연계를 통해 구축하였다. 모형의 수리학적 입력자료는 해당지역의 계측자료를 활용하였으며, 필지 사이의 내리흐름 및 펌프를 통한 용수 또한 네트워크 물리모형의 기능을 활용하여 구축하였다. 이후 계측자료와의 비교를 통한 매개변수 보정을 진행하였으며, 전체 논배수로에 대한 농업용수의 흐름 및 회귀수량을 분석하였다. 해당 연구를 통해 농업용수의 회귀수 산정 및 지역 편차에 따른 회귀수 정량화 등의 연구에 활용될 것으로 기대한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권4호
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• pp.255-263
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• 2023

Clinical ultrasound (US) is a widely used imaging modality with various clinical applications. However, capturing a large field of view often requires specialized transducers which have limitations for specific clinical scenarios. Panoramic imaging offers an alternative approach by sequentially aligning image sections acquired from freehand sweeps using a standard transducer. To reconstruct a 3D volume from these 2D sections, an external device can be employed to track the transducer's motion accurately. However, the presence of optical or electrical interferences in a clinical setting often leads to incorrect measurements from such sensors. In this paper, we propose a deep learning (DL) framework that enables the prediction of scan trajectories using only US data, eliminating the need for an external tracking device. Our approach incorporates diverse data types, including correlation volume, optical flow, B-mode images, and rawer data (IQ data). We develop a DL network capable of effectively handling these data types and introduce an attention technique to emphasize crucial local areas for precise trajectory prediction. Through extensive experimentation, we demonstrate the superiority of our proposed method over other DL-based approaches in terms of long trajectory prediction performance. Our findings highlight the potential of employing DL techniques for trajectory estimation in clinical ultrasound, offering a promising alternative for panoramic imaging.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.353-360
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• 2022

Due to the dense and complicated working environment, the construction industry is susceptible to many accidents. Worker's fall is a severe problem at the construction site, including falling into holes or openings because of the inadequate coverings as per the safety rules. During the construction or demolition of a building, openings and holes are formed in the floors and roofs. Many workers neglect to cover openings for ease of work while being aware of the risks of holes, openings, and gaps at heights. However, there are safety rules for worker safety; the holes and openings must be covered to prevent falls. The safety inspector typically examines it by visiting the construction site, which is time-consuming and requires safety manager efforts. Therefore, this study presented a worker-driven approach (the worker is involved in the reporting process) to facilitate safety managers by developing integrated computer vision and inertia sensors-based mobile applications to identify openings. The TensorFlow framework is used to design Convolutional Neural Network (CNN); the designed CNN is trained on a custom dataset for binary class openings and covered and deployed on an android smartphone. When an application captures an image, the device also extracts the accelerometer values to determine the inclination in parallel with the classification task of the device to predict the final output as floor (openings/ covered), wall (openings/covered), and roof (openings / covered). The proposed worker-driven approach will be extended with other case scenarios at the construction site.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.322-323
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• 2022

정수장의 최적화 운영을 위하여 가장 필요한 것은 수용가에서 사용되는 수돗물의 패턴과 양을 정확하게 예측하여 필요한 만큼의 수돗물을 펌프를 이용하여 배수지로 전달하여 저장하고, 필요한 유량이 최소의 전기에너지를 이용하여 적기에 공급되어야 한다. 정수장의 수량 예측 중 에너지 최적화 운영의 관점에서 필요한 단기 수요예측은 시계열 분석, 회귀분석 및 신경망 알고리즘을 이용하여 계절별, 주요 기간별, 지역 특성별 등을 고려하여 이루어져 왔으며, 본 논문에서는 순환적 신경회로망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Units) 등의 AI 기반 복합센서 적용성 분석을 통한 에너지 관리 방안에 대하여 분석하였다.

• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.39-44
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• 2006

Before applying HTS power cable to the real utility. system analysis should be carried out by some simulation tools . Hereby the electrical power system analysis is very important for practical use of HTS devices. Nowadays PSCAD/EMTDC simulation tool is one of the most popular and useful analysis tool for the electrical power system analysis. Unfortunately the model component for HTS power cable is not provided in the PSCAD/EMTDC simulation tool In this paper. the EMTDC model component for HTS power cable has been developed considering critical current, critical temperature and recovery time constant that depend on the sorts of HTS wire. The numerical model of HTS Power cable in PSCAD/EMTDC was designed by using the real experimented data obtained from the real HTS 1G wire test. The utility application analysis of HTS power cable was also performed using the developed model component and the parameters of the real utility network in this study. The author's got good results. The developed model component for HTS power cable could be variously used when the power system includes HTS power cable, especially it will be readily analyzed by PSCAD/EMTDC in order to obtain the data for the level of fault current power flow, and power losses, and so on.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.417-424
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• 2022

본 연구에서는 산림교육전문가들이 자연(숲)과 사람(방문객)을 매개하는 연결자 역할을 충분히 발휘할 수 있게 하기 위한 심리학 기반 자연탐구역량 교육과정을 개발하고자 하였다. 자연에서 자신의 감각과 정서를 자각하고 명명하며 자연 관련 기억과 자연탐구지능을 발굴하여 자연에서 몰입하고 디폴트 모드 네트워크를 활성화하는 내용을 중심으로 즐거운 생활, 슬기로운 생활, 의미있는 생활의 3개로 구성된 교육과정을 고안하였다. 전문가 자문을 통해 보완한 교육과정에 따라 구성한 교육을 산림교육전문가의 직무교육으로 시행하고 참가자를 대상으로 이해도와 활용 가능성 등을 조사하여 수정하였다. 최종적으로 자연탐구역량을 정서, 인지, 실천의 3개 영역의 심리학적 개념으로 구성한 교육과정을 완성하였다. 향후 지속적 평가를 통해 본 교육과정을 발전시켜 산림교육전문가들이 자연탐구역량을 강화하여 향상된 산림교육서비스를 제공할 수 있기를 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5B호
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• pp.481-488
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• 2006

본 연구는 준분포형 장기유출모형인 SWAT과 3차원 분포형 지하수 모형인 MODFLOW를 통합한 새로운 시도에 관한 것이다. SWAT모형은 준분포형 특성상 지하수 성분중에서 투수계수나 저류계수등의 분포형 매개변수를 고려할 수 없으며 지하수 함양량, 수두와 양수량 분포 등을 고려하는데에도 어려움이 있다. 이와같은 문제점을 극복하기 위해 SWAT의 수문반응단위인 HRU와 MODFLOW의 기본단위인 셀간의 특성치들을 주고받을 수 있는 완전연동형 기법을 제시하였다. 이러한 결합은 하천망과 대수층간의 상호작용을 경계흐름으로 고려함으로써 완성되었다. SWAT-MODFLOW 결합모형을 우리나라 경안천 수위관측소 유역에 시험적으로 적용한 결과, 포화대와 하천지류간의 상호작용이 경안천 유역의 유출량 산정에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이와 함께 결합모형은 지하수두 및 함양량의 시공간적 변동성을 재현하는 등 광범위한 적용가능성을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제15권4호
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• pp.565-589
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• 2009

본 연구에서는 게임 사용의 부정적 결과에 초점을 둔 선행 연구와 달리, 게임활용의 긍정적 결과로서의 적응적 게임활용도를 측정하는 도구를 개발하고 타당화하였다. 예비조사를 통해 적응적 게임활용 측정 도구를 개발하고, 유층표집을 통해 선정된 전국 중고등학생 600명을 대상으로 본조사를 실시하였다. 연구결과 활력 경험, 생활경험 확장, 여가 선용, 몰입 경험, 자긍심 경험, 통제력 경험, 사회적 지지망 유지 및 확장 등 7개의 요인으로 구성되는 척도의 신뢰도와 시간에 걸친 안정성이 확인되었다. 또한, 척도의 구성타당도, 변별타당도, 및 공인타당도를 확인하였다. 게임 연구의 외연 확장과 관련한 본 연구의 시사점과 장래 연구 방향을 논의하였다.