본 논문의 목적은 유의(儒醫)의 의학적 특징에 근거하여 유학의 심(心)에 관한 논의가 의학적으로 어떻게 전개되는지를 고찰하는 것에 있다. 유의(儒醫)들은 심(心)에 관한 유학적 논의를 축적하여 의학적으로 활용함과 동시에 『내경』의 오장신(五藏神)이나 칠정(七情)·오지(五志) 등 감정과 정서 등의 부분과 연계하여 유학과 의학을 회통하여 이해하려고 하였다. 천인상응(天人相應)의 논의는 '음양오행(陰陽五行)' 배당으로 이어지고, 오장에 배당된 칠정(七情)과 오지(五志)는 결국 인간의 심성이 외부와의 만남을 통하여 사회적·윤리적 의미의 심신관계를 설정하는 키워드가 된다. 유의(儒醫)들의 의학적 특색도 여기에서 찾을 수 있다. 성리학의 심통성정(心統性情), 인심(人心)·도심(道心) 등의 논의는 물론 주정(主靜) 등을 적극적으로 활용하게 된 것은 『내경』의 칠정(七情)·오지(五志)의 논의와 상통점을 유학에서 찾을 수 있었기 때문이다. 유의(儒醫)들은 유학적 심성에 대한 의학적 전개에는 군화(君火)·상화(相火)가 자리하고 있다. 군화(君火)·상화(相火)는 『내경』에 문헌적 근거가 있으나, 유의(儒醫)들은 이를 바탕으로 군화(君火)·상화(相火)의 논의를 유학의 심성수양의 논의와 결합하여 의학적으로 유학의 심성론을 전개하는 단초를 마련하였다. '심화(心火)가 일신(一身)을 주재(主宰)한다'는 주장을 수용하면서도, 활발발(活潑潑)한 기(氣)의 운동변화를 표현하고자 군화(君火)·상화(相火)라는 이원적 구조를 설정한 것으로 판단한다. 이어 '군화(君火)-상화(相火)'를 주진형(朱震亨)이 인화(人火)-천화(天火)의 관계로 설정한 것은 군화(君火)를 교인접물(交人接物)하여 욕망을 일으키는 정지(情志)의 영역으로부터 구분하기 위한 것으로 판단한다. 그 과정에서 주진형(朱震亨)은 도교와 의학 그리고 유학을 회통적으로 이해하고자 하였고, 그 이해와 분석을 위해 주진형(朱震亨)은 주렴계(周濂溪)의 『태극도설(太極圖說)』과 주자(朱子)의 인심도심설(人心道心說) 등을 적극적으로 활용하였다. 이어 주진형(朱震亨)은 상화(相火)의 망동(妄動)을 방지하기 위해서는 주정(主靜)과 인심(人心)·도심(道心)이라는 유학(儒學)의 방식을 제시하였으며 아울러 신체의 음양중화(陰陽中和)를 위해서는 정지(情志)의 망동(妄動)으로 인한 진음(眞陰)의 고갈을 '자음(滋陰)'을 통하여 극복하여야 함도 제시하였다.
최근 이상기후 현상으로 발생빈도 및 규모가 증가한 가뭄은 다양한 분야에서 극심한 문제를 유발하여 가뭄에 의한 물부족 발생 시 수생태 건강성 확보를 위한 합리적인 대응 방안을 마련하기 위해 가뭄 감시, 전망 및 대응기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 유역모델 HSPF와 수질모델 QUAL-MEV를 연계하여 가뭄 기간 물 부족 상태가 수문 순환을 통해 변동되는 수질을 예측하였다. SPI, RCP 4.5 시나리오를 검토하고 HSPF 및 QUAL-MEV를 활용하여 유량변동에 따른 수질변화를 모의하여 유량변동에 따른 수질 변화를 분석하였다. 갈수기 유량과 수질의 관계는 높으나 강수량과 수질의 관계는 미비한 것으로 나타났다. 유량 및 SPI6는 상이한 경향이 나타나 가뭄의 영향으로 변화되는 수질 예측시 중장기 가뭄지수와 관계는 미비한 것으로 나타났다. 가뭄에 의한 수질 영향을 평가하기 위해 단기간의 가뭄지수 활용 및 유량 변동에 따른 평가방안 마련이 필요한 것으로 사료된다.
통합항해시스템(INS)은 기존 항해 장비들을 통합하여 부가가치를 제공하는 장치로써 항해 업무 수행을 위한 정보와 기능을 다기능표시장치에(MFD)에 통합하는 것으로 정의된다. IMO 성능 기준은 각 업무에 대한 최소 요구사항을 명시하고 있지만, 장비 및 기능의 목록은 정의하지 않아 제조사마다 INS의 구성이 상이하고 사용자 관점에 기반 한 지침 또한 부족한 실정이다. 본 연구는 선박 운용상황 및 수행 업무에 따라 사용자가 요구하는 정보를 분석하고, 이를 INS의 MFD에 효과적으로 구조화하여 INS의 사용성을 높이기 위해 수행되었다. INS 관련 국제 기준 및 제조사의 구성 장비 목록을 분석하여 필수 항해 정보들을 선별하고 MFD 사용 경험이 있는 선박 운항자를 대상으로 카드 소팅 테스트를 실시하여 각 INS 업무에 요구되는 정보들을 분류하도록 하였다. 연구의 결과는 제조사들이 제품 설계 시 사용자 경험을 반영한 정보 구성에 기본적인 가이드로 활용될 수 있을 것이다.
최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.
사이버물리시스템은 제조 환경의 물리적 시스템과 가상 공간을 연결하여 시뮬레이션을 가능하게 하는 기술이다. 이 기술의 주요 과제 중 하나는 두 환경 간 원활한 통신을 구현하는 것으로 복잡한 제조 공정에서는 다양한 제조설비의 프로토콜에 대응할 수 있어야 하며, 다수의 데이터를 지연과 오류 없이 송수신할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 실시간 시뮬레이션 가능한 사이버물리시스템 구성을 위한 에이전트 모델 구성 방법을 제안한다. 이를 위해 데이터 수집부를 독립된 에이전트 모델로 설계한 후, 이를 기존 시뮬레이션 도구와 효과적으로 통합하여 전체 구조를 개발하였다. 제안한 구조에 대한 구동검증과 신뢰성 파악을 위해 실제 스마트 의류생산 마이크로 팩토리 시스템의 여러 장비와 연동하여 데이터 수집 기능에 대한 실증을 수행했다. 실증은 데이터 수집 주기와 관련된 데이터 지연과 및 데이터 결측에 대한 실험을 진행하였다. 결과적으로 제안된 CPS 구성 방법은 비교적 큰 통신 지연 없이 다양한 내부 데이터 수집과 다양한 장비의 데이터 포맷 및 통신 프로토콜에 적용 가능한 유연성을 보여주며, 비교적 간단하게 CPS 구성을 가능하게 한다. 따라서 제조 업계에서 혁신을 촉진하고 생산 라인의 효율성을 향상시키며, 유지보수 비용을 절감하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 해상풍력산업이 활성화되면서 기존 화력 발전소 규모의 400MW 급 발전단지들이 개발되고 있다. 재생에너지는 에너지원에 따라 간헐성이 큰 특성이 있고, 최신 재생에너지 발전설비들은 제어기능을 갖는 인버터 기술로 구성되는 특징이 있다. 이러한 재생에너지원의 계통연계 확대에 따라 전력계통 접속을 위한 그리드코드도 점점 구체화되고 있고, 이에 따라 관련 검토도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 그리드 코드 준수를 위해 여러 해상풍력 발전단지들을 통합하여 공동접속설비로 접속하는 경우, 최적 무효전력 보상용량 선정 방법에 대해 제안한다. 그리드 코드의 요구조건을 기반으로, 전북 서남해 400MW 풍력발전단지의 무효전력 보상과 과도안정도를 분석한다. 이 분석은 PSS/E를 사용하여 각 터빈 배치안과 케이블 데이터로 발전단지 DB를 구축하고, 내·외부망 케이블의 충전전류에 의한 무효전력과 연계점에서 무효전력 보상용량을 산출한다. 또한 전력계통 DB에 연계해서 정적, 동적 안정도를 고찰한다.
Objective: Computed tomography (CT) is an established method for the diagnosis, staging, and treatment of multiple myeloma. Here, we investigated the potential of photon-counting detector computed tomography (PCD-CT) in terms of image quality, diagnostic confidence, and radiation dose compared with energy-integrating detector CT (EID-CT). Materials and Methods: In this prospective study, patients with known multiple myeloma underwent clinically indicated whole-body PCD-CT. The image quality of PCD-CT was assessed qualitatively by three independent radiologists for overall image quality, edge sharpness, image noise, lesion conspicuity, and diagnostic confidence using a 5-point Likert scale (5 = excellent), and quantitatively for signal homogeneity using the coefficient of variation (CV) of Hounsfield Units (HU) values and modulation transfer function (MTF) via the full width at half maximum (FWHM) in the frequency space. The results were compared with those of the current clinical standard EID-CT protocols as controls. Additionally, the radiation dose (CTDIvol) was determined. Results: We enrolled 35 patients with multiple myeloma (mean age 69.8 ± 9.1 years; 18 [51%] males). Qualitative image analysis revealed superior scores (median [interquartile range]) for PCD-CT regarding overall image quality (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]), edge sharpness (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]), image noise (4.0 [4.0-4.0] vs. 3.0 [3.0-4.0]), lesion conspicuity (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]), and diagnostic confidence (4.0 [4.0-5.0] vs. 4.0 [3.0-4.0]) compared with EID-CT (P ≤ 0.004). In quantitative image analyses, PCD-CT compared with EID-CT revealed a substantially lower FWHM (2.89 vs. 25.68 cy/pixel) and a significantly more homogeneous signal (mean CV ± standard deviation [SD], 0.99 ± 0.65 vs. 1.66 ± 0.5; P < 0.001) at a significantly lower radiation dose (mean CTDIvol ± SD, 3.33 ± 0.82 vs. 7.19 ± 3.57 mGy; P < 0.001). Conclusion: Whole-body PCD-CT provides significantly higher subjective and objective image quality at significantly reduced radiation doses than the current clinical standard EID-CT protocols, along with readily available multi-spectral data, facilitating the potential for further advanced post-processing.
시간 및 주파수 영역에서 각각 학습한 모델 간에 성능 차이가 발생할 경우, 앙상블을 수행하더라도 개별 모델 간의 성능 불균형으로 인하여 앙상블의 성능이 오히려 저하되는 현상을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 논문은 시간 영역과 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 이들을 융합한 단계적 학습 방법을 통해 파이프라인 누출 감지의 정확성을 높이기 위한 누출판별 기법을 제안한다. 이 방법은 두 단계의 학습 과정으로 이루어지며, 먼저, 단계 1에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 독립적으로 모델 학습을 수행하여 도메인별로 주어진 데이터로부터 중요한 특징들을 효과적으로 추출하도록 하였다. 단계 2에서는 사전학습 완료된 각 모델로부터 해당 분류기를 제거한 후, 두 도메인의 특징들을 서로 융합하고 새로운 분류기를 추가하여 재학습을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 전이학습 기반 특징융합 기법은 시간 및 주파수 영역에서 추출된 특징들을 융합하여 모델 학습을 수행함으로써, 두 영역의 특징이 상호 보완적으로 작용하여 모델이 다양한 정보를 활용함으로 인해 99.88%의 높은 정확도를 달성하여 파이프 누수 감지에 있어 우수한 성능을 입증하였다.
전자패키지 내부의 부식이 시스템 성능 및 신뢰성에 큰 영향을 미치고 있어, 시스템 건전성 관리를 위해 부식에 대한 비파괴적 진단 기법의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 복소 임피던스의 크기와 위상을 통합적으로 시각화하는 도구인 스미스 차트를 활용하여, 구리 인터커넥트의 부식을 비파괴적으로 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 구리 전송선을 모사한 시편을 제작하고, MIL-STD-810G 기준 온습도 사이클에 노출시켜 시편에 부식을 인가하였다. R 채널 기반 색변화로 시편의 부식도를 정량적으로 평가하고 레이블링 하였다. 부식의 성장에 따라 시편의 S-파라미터와 스미스 차트를 측정한 결과, 5 단계의 부식도에 따라 유의미한 패턴의 변화가 관찰되어, 스미스 차트가 부식도 평가에 효과적인 도구임을 확인하였다. 더 나아가 데이터 증강을 통해 다양한 부식도를 갖는 4,444개의 스미스 차트를 확보하여, 스미스 차트를 입력 받아 구리 인터커넥트의 부식 단계를 출력하는 인공지능 모델을 학습시켰다. 이미지 분류에 특화된 CNN 및 Transfomrer 모델을 적용한 결과, ConvNeXt 모델이 정확도 89.4%로 가장 높은 부식 진단 성능을 보였다. 스미스 차트를 이용하여 전자패키지 내부 부식을 진단할 경우, 전자신호를 이용하는 비파괴적 평가를 수행할 수 있다. 또한. 신호 크기와 위상 정보를 통합적으로 시각화 하여 직관적이며 노이즈에 강건한 진단이 가능할 것으로 기대한다.
전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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