• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권1호
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• pp.11-19
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• 2023

전세계적으로 외래생물의 침입이 생물다양성을 위협하는 것으로 보고되며, 국내외로 외래생물의 유입에 대한 관심이 증가하고 있다. 우리나라 환경부에서는 유입주의 생물 지정을 통해 국내에 유입되었을 때 생태계 피해가 유발될 수 있는 잠재적 외래생물을 관리하고 있다. 본 연구에서는 유입주의 생물로 지정된 포식성 어류인 북방민물꼬치고기 (Esox lucius)와 호주민물대구 (Maccullochella peelii)의 잠재 서식처를 전국 단위로 예측하였다. 서식처 적합도 평가를 위해 EHSM (Ecological Habitat Suitability Model)을 사용하였고, 수온 자료를 입력하여 생리적 서식처 적합도 지수 (Physiological Habitat Suitability; PHS)를 산출하였다. 예측 결과, 두 어류의 PHS는 고온 또는 저온 스트레스의 영향을 크게 받았으며, 이로 인해 서식처 적합도의 지역적 편향이 나타났다. 북방민물꼬치고기는 위도가 높은 한강과 금강 유역을 선호할 것으로 예측되었고, 호주민물대구는 대도시 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 외래어류의 침입 양상이 온도에 대한 선호도의 차이로 인해 상이할 것으로 예상할 수 있다. 향후, 모델의 예측력 향상을 위해 후속 연구가 필요하고, 지속가능한 대책 수립을 위해 기후변화 시나리오를 적용한 미래 예측 연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-9
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• 2022

비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암 중 85%의 높은 비중을 차지하며 사망률(22.7%)이 다른 암에 비해 현저히 높은 암으로 비소세포폐암 환자의 수술 후 예후에 대한 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 종양을 관심영역으로 갖는 비소세포폐암 환자의 수술 전 흉부 CT 영상 패치의 종류를 종양 관련 정보에 따라 총 다섯 가지로 다양화하고, 이를 입력데이터로 갖는 사전 학습 된 ResNet 과 EfficientNet CNN 네트워크를 사용하여 단일 모델과 간접 투표 방식을 이용한 앙상블 모델, 그리고 3 개의 입력 채널을 활용한 앙상블 모델에서의 실험 결과 및 성능을 오분류의 사례와 Grad-CAM 시각화를 통해 비교 분석한다. 실험 결과, 종양 주변부 패치를 학습한 ResNet152 단일 모델과 EfficientNet-b7 단일 모델은 각각 87.93%와 81.03%의 정확도를 보였다. 또한 ResNet152 에서 총 3 개의 입력 채널에 각각 영상 패치, 종양 주변부 패치, 형상 집중 종양 내부 패치를 넣어 앙상블 모델을 구성한 경우에는 정확도 87.93%를, EfficientNet-b7 에서 간접 투표 방식으로 영상 패치와 종양 주변부 패치 학습 모델을 앙상블 한 경우에는 정확도 84.48%를 도출하며 안정적인 성능을 보였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1246-1246
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• 2001

The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2023

최근 건설현장은 인건비 상승, 중대재해처벌법 등으로 인한 건설 현장 여건의 변화로 탈현장 여건으로 프리캐스트 부재 생산에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 프리캐스트 프리스트레스트 중공슬래브는 단면 내 중공형상을 두어, 중량감소 및 강연선을 통한 처짐 제어 등으로 구조성능은 확보하고 있으나, 현재 내화 성능 개선에 대한 미비한 연구 뿐만 아니라, 기업들의 근거 없는 당연내화구조 기준을 적용함에 내화성능 확보에 대한 시급성이 대두되고 있다. 이 연구에서는 기존 중공 슬래브와 비교하여 동등이상 구조성능, 경제성을 갖기 위하여 슬래브단면 내 중공 형상 최적화를 통해 단면 내 콘크리트 충진률 감소 및 상하부 플랜지 형상 개선으로 내화단면을 개발하였다. 이를 적용한 PC 중공 슬래브에 대하여 단면두께를 변수로 하여 2시간 내화시험을 진행하여, 실험결과 내화 성능(하중지지력, 차열성, 차염성)을 확보 하였다. 실험 결과 기반으로, 수치해석 시뮬레이션을 통해 내화모델링을 정립하여, 추후 단면형상 변경에 따라 내화 해석 예측이 가능한 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제42권1호
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• pp.7-15
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• 2023

최근 차량 내 공기 질에 대한 관심이 증가함에 따라 공기 질 측정을 위한 미세먼지 감지 센서의 사용이 보편화되고 있다. 차량 내 에어컨 시스템에 설치되는 미세먼지 감지 센서 내에는 센서에 직접적으로 먼지가 가라앉지 않도록 하기 위한 축류팬이 삽입되어 있다. 센서 작동 시 축류팬의 회전으로 인한 유동 소음은 미세먼지 감지 센서의 주요 소음원으로 작용한다. 차량의 전동화가 급격화가 진행되면서 이러한 유동소음은 미세먼지센서의 제품 경쟁력의 하나로 인식되고 있다. 본 연구에서는 이러한 미세먼지센서용 소형 축류팬의 유동 성능을 개선하여 동일 유량에서 소음을 점감하였다. 먼저 대상 소형 축류팬의 공기역학적 성능을 분석하기 위해 약 2000만 개의 격자로 구성된 가상 팬 성능시험기를 구축하였다. 또한, 유량의 정확한 예측 뿐만 아니라 유동소음의 직접 계산을 위하여 압축성 대와류모사법을 사용하여 유동장을 모사하였다. 수치방법의 유효성은 예측결과와 실험 결과와의 비교를 통하여 확인하였다. 유효성이 검증된 수치 기법을 이용하여 피치각이 유동 성능에 미치는 영향을 분석하였고, 유량을 최대화할 수 있는 피치각을 도출하였다. 최적 피치각을 적용한 축류팬을 사용했을 때 유량은 8.1 % 증가하고 동일 유량에서 소음이 0.8 dBA 감소함을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.33-41
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• 2023

최근 전 세계가 탄소중립에 관심이 높아지면서 재생에너지 발전량이 증가하고 있다. 하지만 재생에너지는 간헐성과 변동성이 심해 발전량 예측이 어렵고, 정확하지 않은 발전량 예측은 전력 계통에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기 발전량 예측 문제를 해결할 방법으로 디지털트윈 개념을 적용하였다. 풍력발전기의 회전이 발전량과 높은 상관관계를 갖는 부분을 반영하여 풍력발전기 드라이브트레인 회전 거동을 주로 모의하는 기계학습된 모델을 개발하였다. 회전 거동을 모의하는 드라이브트레인 시뮬레이션 모델의 기반은 잘 알려진 회전 시스템을 모의하는 시스템 상태방정식으로 설정되었다. 또한 제조사로부터 제공되지 않은 파라미터들에 대하여 시뮬레이션 기반 기계학습을 수행하였다. 기계학습된 드라이 브트레인 모델은 27개의 실제 풍력발전기 운영데이터 세트를 활용하여 검증되었다. 검증 결과, 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 운영데이터 세트와 비교하여 평균 4.41%의 오차를 보였다. 결과적으로 기계학습된 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 드라이브트레인 시스템을 잘 모사한다고 평가하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.177-188
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• 2022

최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권2호
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• pp.257-271
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• 2022

본 연구는 학습분석학을 기반으로 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 요인이 무엇인지 탐색하고, 그 결과를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고자 하였다. 초등학교 5~6학년 학생 205명의 수학 학습 성향, LMS 데이터, 평가 결과를 수집하여 랜덤포레스트 모델을 분석하였다. 수학 학습성향에는 수학학습 자신감, 수학불안, 수학교과 흥미, 수학학습 자기관리, 수학학습 전략이 포함되었다. LMS 데이터로 e학습터의 진도율, 학습 횟수, 학습 시간을 수집하였다. 평가는 진단평가와 각 단원의 단원평가 결과를 사용하였다. 분석 결과 수학 학습성향 중 수학 학습 전략이 저성취 학생을 예측에 가장 중요한 요인으로 나타났다. LMS 학습 데이터는 예측에 미미한 영향을 주었다. 본 연구는 인공지능 모델이 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터로 저성취 학생을 예측할 수 있음을 시사한다. 또한 분석 결과를 통해 교사가 학생을 평가하고 피드백하는 데 구체적인 정보를 제공하여 교사의 평가 활동에 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 사회복지연구
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• 제42권2호
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• pp.493-523
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• 2011

본 연구는 사회복지사의 개인적 동기(심리적 동기, 직무 동기)가 이직의도에 미치는 영향을 살펴보되, 다중몰입(직무몰입, 경력몰입, 조직몰입)의 매개효과에 초점을 둔 연구로, 자기결정이론과 계획된 행동이론을 토대로 사회복지사의 이직의도 예측 모형을 제안하고 검증하고자 하였다. 연구목적을 달성하기 위해 전국 15개 시·도의 이용시설, 생활시설, 보건의료 기관, 기타 사회복지 관련 재단 및 협회, 각종 센터, 기관에 근무 중인 사회복지사를 대상으로 우편 설문조사를 실시하였다. 배포된 총 1,918부의 설문지 중 회수된 1,671부를 검토하여 이직의도가 있는 것으로 확인된 979부를 최종 분석하였다. 분석결과, 사회복지사의 심리적 동기와 직무 특성은 이직의도에 직접적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 사회복지사의 역할 스트레스는 이직의도에 직접적 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 사회복지사의 이직의도에 대한 충동적 경로 모형이 심리적 동기와 직무 특성에 한해 부분적으로 지지됨을 알 수 있었다. 둘째, 사회복지사의 심리적 동기와 직무 동기는 다중몰입을 통하여 이직의도에 간접적 영향을 미치는 것으로 나타나, 사회복지사의 이직의도에 대한 반영적 경로 모형이 경력몰입, 직무몰입, 조직몰입 모두에서 지지됨을 알 수 있었다. 다중몰입 요인 중 이직의도에 가장 큰 영향력을 발휘하는 변수는 경력몰입이며 그 다음이 직무몰입, 조직몰입 순으로 나타나, 향후 경력몰입에 대한 학계의 관심이 증대되어야 함을 보여 주었다. 이상을 토대로 사회복지사의 경력관리 방안과 사회복지조직의 인적자원개발 방안을 제시하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권6호
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• pp.498-511
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• 2023

Objective: To evaluate the diagnostic performance of chest computed tomography (CT)-based qualitative and radiomics models for predicting residual axillary nodal metastasis after neoadjuvant chemotherapy (NAC) for patients with clinically node-positive breast cancer. Materials and Methods: This retrospective study included 226 women (mean age, 51.4 years) with clinically node-positive breast cancer treated with NAC followed by surgery between January 2015 and July 2021. Patients were randomly divided into the training and test sets (4:1 ratio). The following predictive models were built: a qualitative CT feature model using logistic regression based on qualitative imaging features of axillary nodes from the pooled data obtained using the visual interpretations of three radiologists; three radiomics models using radiomics features from three (intranodal, perinodal, and combined) different regions of interest (ROIs) delineated on pre-NAC CT and post-NAC CT using a gradient-boosting classifier; and fusion models integrating clinicopathologic factors with the qualitative CT feature model (referred to as clinical-qualitative CT feature models) or with the combined ROI radiomics model (referred to as clinical-radiomics models). The area under the curve (AUC) was used to assess and compare the model performance. Results: Clinical N stage, biological subtype, and primary tumor response indicated by imaging were associated with residual nodal metastasis during the multivariable analysis (all P < 0.05). The AUCs of the qualitative CT feature model and radiomics models (intranodal, perinodal, and combined ROI models) according to post-NAC CT were 0.642, 0.812, 0.762, and 0.832, respectively. The AUCs of the clinical-qualitative CT feature model and clinical-radiomics model according to post-NAC CT were 0.740 and 0.866, respectively. Conclusion: CT-based predictive models showed good diagnostic performance for predicting residual nodal metastasis after NAC. Quantitative radiomics analysis may provide a higher level of performance than qualitative CT features models. Larger multicenter studies should be conducted to confirm their performance.