• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.77-91
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• 2022

Various monitoring systems have been implemented in civil infrastructure to ensure structural safety and integrity. In long-term monitoring, these systems generate a large amount of data, where anomalies are not unusual and can pose unique challenges for structural health monitoring applications, such as system identification and damage detection. Therefore, developing efficient techniques is quite essential to recognize the anomalies in monitoring data. In this study, several machine learning techniques are explored and implemented to detect and classify various types of data anomalies. A field dataset, which consists of one month long acceleration data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China, is employed to examine the machine learning techniques for automated data anomaly detection. These techniques include the statistic-based pattern recognition network, spectrogram-based convolutional neural network, image-based time history convolutional neural network, image-based time-frequency hybrid convolution neural network (GoogLeNet), and proposed ensemble neural network model. The ensemble model deliberately combines different machine learning models to enhance anomaly classification performance. The results show that all these techniques can successfully detect and classify six types of data anomalies (i.e., missing, minor, outlier, square, trend, drift). Moreover, both image-based time history convolutional neural network and GoogLeNet are further investigated for the capability of autonomous online anomaly classification and found to effectively classify anomalies with decent performance. As seen in comparison with accuracy, the proposed ensemble neural network model outperforms the other three machine learning techniques. This study also evaluates the proposed ensemble neural network model to a blind test dataset. As found in the results, this ensemble model is effective for data anomaly detection and applicable for the signal characteristics changing over time.

• 동의신경정신과학회지
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• 제33권3호
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• pp.301-316
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• 2022

Objectives: To compare Korean medicine (KM) and traditional Chinese medicine (TCM) psychotherapy for anxiety. Methods: Databases including MEDLINE (via PubMed), EMBASE (via Elsevier), Cochrane Central Register of Controlled Trials, China National Knowledge Infrastructure, and Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System were comprehensively searched. Prospective clinical studies on KM or TCM psychotherapy for patients with anxiety disorder or individuals with elevated anxiety levels published up to August 3, 2022 were reviewed. Psychotherapy was divided into counselling, art therapy, and meditation according to its characteristics. Results: A total of 12 clinical studies were reviewed, including nine randomized controlled trials. The most common disorder investigated was post-traumatic stress disorder. Ten studies used TCM psychotherapy and two used KM psychotherapy. As for differences between TCM psychotherapy and KM psychotherapy, TCM psychotherapy utilized pattern identification in the procedure more actively than KM psychotherapy. In addition, some TCM studies have attempted to directly converge Western psychotherapy (i.e., hypnosis) and Eastern psychotherapy (i.e., Taoin qigong therapy). In the case of KM psychotherapy, there was an attempt to incorporate psychotherapy with Sasang constitutional medicine. Reported effects of TCM psychotherapy and KM psychotherapy on anxiety were positive. Conclusions: Research status of KM psychotherapy and TCM psychotherapy for anxiety was investigated, revealing some of their characteristics, commonalities, and differences. Findings of this review have the potential to provide a clue to the development of conventional KM psychotherapy and new medical technology for KM psychotherapy.

• 대한한방소아과학회지
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• 제37권1호
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• pp.15-44
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• 2023

Objectives The purpose of this study is to analyze the types of childhood simple obesity and suggest clinical symptoms, treatment principles, and traditional Chinese medicine (TCM) treatments for each type. Methods All kinds of literature published by the China National Knowledge Infrastructure (CNKI) up to August 20, 2022 were analyzed. We extracted information about types of childhood simple obesity, relevant clinical symptoms, treatment principles and TCM treatments. Results 25 studies were included. Spleen deficiency with dampness obstruction, gastrointestinal dampness-heat, internal excess of phlegm-dampness were the most reported. Spleen deficiency with dampness obstruction has symptoms of powerless, heavy limbs, pale tongue, teeth-marked tongue, sunken and slippery pulse. As a treatment, herbal medicine (HM) like modified Banggihwanggitang and acupoint like Joksamri were mainly reported. Gastrointestinal dampness-heat has symptoms of thirst, constipation, edacity, rapid hungering, heavy limbs, red tongue, slippery and rapid pulse. HM like Modified Xiehuangsan to clear heat was mainly reported. Internal excess of phlegm-dampness has symptoms of heavy limbs, lack of strength, tongue with white slimy fur, slippery pulse. Modified Ijintang to dry dampness to resolve phlegm was mainly reported. Conclusions This study analyzed types of pattern, clinical symptoms, treatment principles, and TCM treatments of childhood simple obesity. Based on this study, it is necessary to derive a standardized dialectical information that reflects the domestic situation.

• 한국기록관리학회지
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• 제20권2호
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• pp.107-113
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• 2020

본 사례는 대량·동종의 비전자기록물을 관리해야하는 기관의 업무 특성을 파악하여 효율적인 기록관리 업무를 위해 RFID기술을 기록관리시스템으로 적용한 서울신용보증재단의 사례이다. 업무시스템과 연계하여 RFID태그를 발행할 때 기록관리시스템에서 메타데이터를 자동 입수하여 목록으로 확보하고, 이를 기록관리 담당자가 능동적으로 파악함으로써 전체적인 기록관리 업무의 기반으로 삼도록 구성하였다. 이를 위해 업무프로세스를 정비하고, 고유업무를 반영한 기능을 설계하였으며, 인프라를 구축하였다. 그 결과 정확한 기록의 생산량 및 보유량을 파악할 수 있게 되었고, 업무의 효율성을 가져왔다. 마지막으로 업무담당자들로 하여금 기록관리 인식을 개선할 수 있게 되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• Earthquakes and Structures
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• 제2권3호
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• pp.207-232
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• 2011

The development of reliable earthquake mitigation plans and seismic risk management procedures can only be based on the establishment of comprehensive earthquake hazard and loss scenarios. Two cities, Grevena (Greece) and D$\ddot{u}$zce (Turkey), were used as case studies in order to apply a comprehensive methodology for the vulnerability and loss assessment of lifelines. The methodology has the following distinctive phases: detailed inventory, identification of the typology of each component and system, evaluation of the probabilistic seismic hazard, geotechnical zonation, ground response analysis and estimation of the spatial distribution of seismic motion for different seismic scenarios, vulnerability analysis of the exposed elements at risk. Estimating adequate earthquake scenarios for different mean return periods, and selecting appropriate vulnerability functions, expected damages of the water and waste water systems in D$\ddot{u}$zce and of the roadway network and waste water system of Grevena are estimated and discussed; comparisons with observed earthquake damages are also made in the case of D$\ddot{u}$zce, proving the reliability and the efficiency of the proposed methodology. The results of the present study constitute a sound basis for the development of efficient loss scenarios for lifelines and infrastructure facilities in seismic prone areas. The first part of this paper, concerning the estimation of the seismic ground motions, has been utilized in the companion paper by Kappos et al. (2010) in the same journal.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.63-68
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• 2010

지하공동구는 도시 및 공동주택 단지에 반드시 필요한 전력, 통신, 가스, 송유관, 급 배수, 에너지시설 등을 효과적으로 수용하고 도시기반시설의 확장에 따라 파생되는 여러 가지의 문제점을 해결하기 위한 방안으로 시설물을 한곳으로 모아 유지 및 관리하는 시설이다. 지하공동구가 훼손될 경우 국가안보는 물론 사회전반에 미치는 파장이 지대하므로 화재예방 활동 및 진압대 책상 취약점 등을 분석하여 우리 실정에 맞는 방재 대책을 도출하여 공동구의 설계, 제도적인 문제, 방화시설의 문제, 화재확산현상 등을 분석하여 종합적인 화재위험을 분석하여 화재예방활동과 진압대책을 수립하여야 한다. 지하공동구는 밀폐 폐쇄된 공간이므로 산소공급 부족으로 인한 불완전 연소 등으로 농연, 일산화탄소 등 유독성연소생성물의 발생과 열기의 충만 및 시야장해로 진입이 곤란 하는 문제점이 있다. 이러한 현상은 지상화재보다는 지하 화재의 특수성에 비추어 볼 때 화재예방활동은 물론이고 소방전술에서 취약하므로 화재의 효율적인 소방전술이 되기 위해서는 화재의 특이성을 감안하여 유관기관에서는 현장대응 지휘체제를 확립하고, 대응기관에서는 평상시 공동구에 대한 구조파악과 필요한 각종 정보를 수집 기록하고 24시간 관리공조체제 유지 및 대응기관에서 가상종합훈련을 강화하여야하며 근본적으로 공동구내에 설치되어 있는 케이블의 난연화 불연화 및 연소 확대 방지를 위한 대책 등이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.716-723
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• 2016

국가 주요 사회기반시설물로서 전국 도로 교량의 현황 데이터를 효과적으로 수집하고, 데이터의 신뢰도를 증진시키며, 축적된 데이터를 분석하여 정책수립 지원을 위한 기초자료로 활용하기 위하여 전산화된 정보관리시스템이 필요하다. 데이터베이스와 GIS(Geographic Information Systems)를 포함하는 인터넷 기반 교량정보시스템(Bridge Information System; BIS)을 설계하고, GIS 기반 위치좌표와 교량 상태등급 정보 등 관리를 위한 필수 정보로 데이터 항목을 구성하였다. BIS는 관련 정보시스템과의 정보 연계가 가능하며, GIS 도입을 통해 교통량, 주소 정보 등의 현행화가 용이하도록 개발하였다. 현황정보의 신뢰도 향상을 위하여 입력 오류를 사전에 방지하기 위한 정보 검증 기능을 통해 데이터의 신뢰도를 향상시킬 수 있도록 하였다. 또한 축적된 데이터 분석을 바탕으로 기존에 불가능하던 다양한 지식정보를 제공하여 정책수립 지원이 용이하도록 하였으며, GIS를 바탕으로 직관적인 현황파악과 분석이 가능하도록 하였다. BIS의 현황정보 관리를 통해 유지관리 업무 효율성 향상, 정보 정확도 향상, 시계열에 따른 정보분석 등이 가능하여, 장래의 합리적인 국가 유지관리 정책 수립에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권8호
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• pp.671-684
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• 2014

변동점 분석은 강우, 유량, 온도 등의 수문기상자료의 기초적인 정보를 이해함에 있어 유용한 수단으로 활용될 수 있다. 특히 합리적인 방법으로 분석된 미래 강우량에 대한 변동점 분석 결과는 최근 기후변화로 인해 발생되는 홍수나 가뭄과 같은 수문현상을 예측하는 데 있어 문제가 되는 비동질성 또는 비정상성 요인을 해결하는 데 있어 중요하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 변동성 분석을 위해 이용되는 3가지의 이론(CUSUM, BCP, DP)을 소개함과 함께 3가지 기법들의 특성을 알아보기 위한 상호비교 연구를 수행하였다. 3가지 종류의 합성 모의 강우자료의 생성을 통해 3가지 기법들을 수행한 뒤 그 결과를 특정 성능평가 절차를 거쳐 평가하였으며, 그 중 2가지 기법을 국내 관측 강우자료 및 미래 강우자료의 변동점 분석에 적용하고 그 결과를 제시하였다. 기법 간 비교를 통해 BCP 0.9가 가장 우수한 탐색능력이 있는 것으로 분석되었으며, DP 또한 합리적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되었다. 향후 이와 같은 강우자료에 대한 변동점 분석에 관한 연구는 비동질성이나 비정상성을 고려하여 수문모형을 구축하는 연구 등에 있어 효율적으로 사용될 수 있다.

• 한국자원식물학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-9
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• 2018

제주모시풀에서 각종 column chromatography법을 이용하여 2종의 flavonoid를 분리하여, $^1H$-, $^{13}C-NMR$, LC ESI-IT-TOF MS를 통해 구조동정 할 수 있었다. 분리된 물질이 심장세포에서 높은 항산화 활성을 가지고 있으며, 활성 산소종의 작용기전 연구 및 심근경색 질환의 예방과 치료에 효과적으로 사용할 수 있는 기초자료가 될 것으로 사료된다.