• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.608-610
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• 2009

지열 분포에 관련된 지질구조의 특성을 파악하기 위하여 지온경사, 지열류량 자료와 인접한 선구조의 방향성에 대한 상관성 분석을 실시하였다. GIS를 이용하여 지열정보데이터베이스에서 발췌한 209개 지온경사 자료와 218개 지열류량 자료에 대하여 전국 광역단열도로부터 가장 인접한 선구조를 추출하고 10도 간격의 방향별 지온경사 및 지열류량 자료 빈도 및 평균값을 그래프에 도시하였다. 인접 선구조의 방향별 지온경사 평균은 $N30^{\circ}{\sim}40^{\circ}W$, $N10^{\circ}{\sim}20^{\circ}E$ 방향에서 $58.9^{\circ}C/km$, $54.9^{\circ}C/km$로 가장 높았고, 인접 선구조의 방향별 지열류량 평균은 $N80^{\circ}{\sim}90^{\circ}W$, $N50^{\circ}{\sim}60^{\circ}W$ 방향에서 98.71 $mW/m^2$, $98.70mW/m^2$로 가장 높았다. 각 선구조 상의 좌표들을 이용하여 지열류량 분포도에서 지열류량 값을 추출한 결과 $N10^{\circ}W{\sim}N40^{\circ}E$, $N60^{\circ}{\sim}70^{\circ}W$, $N50^{\circ}{\sim}60^{\circ}E$ 방향의 지열류량 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 지온경사와 지열류량 자료에 대한 인접 선구조의 방향은 북북동, 북서, 서북서 방향이 우세한 것으로 나타났다. 이는 우리나라 조구조 운동과 관련한 단층, 절리 등의 단열구조의 우세 방향과 잘 일치하는 것으로 해석된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권4호
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• pp.206-215
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• 2011

다엽콜리메이터, 겐트리회전, 선량율 등에서 형성되는 플루언스 맵을 이용하여 환자 맞춤형 치료 선량검증이 가능한지 알아보았다. 플루언스 맵은 2D 배열 검출기로 측정하였고, 동일 치료계획을 팬톰 내에서 이온전리함, 필름, 유리선량계 등을 이용하여 측정 비교하였다. 목표점에서 체적감마인자(volume gamma index, 3%, 3 mm)기준에 통과율은 $85.22%{\pm}1.7$(RT_target), $89.96%{\pm}2.15$였고, G4는 $95.14%{\pm}1.18$이었다. 선량 전달 오차는 선량이 급격히 변화는 영역(G1, G2, G3)과 주요장기(G4)에서 각각 $11.72%{\pm}0.531$, $-11.47%{\pm}0.991$, $7.81%{\pm}0.857$, $-4.14%{\pm}0.761$이었다. 이온전리함 측정값의 상대오차는 각각 평균 $-1.02%{\pm}0.222$ (Rt_target), $0.96%{\pm}0.294$ (Lt_target)이었다. 필름의 감마인자(3%, 3 mm) 기준 평균 통과율은 $92.59%{\pm}3.312$이었다. 유리선량계 상대 오차는 8.3% (G1), -5.4% (G2), 7.2% (G3), 6.1% (G4)이었다. 체적변조회전방사선 치료(VMAT)시 실시간 플루언스 맵 측정을 통한 실시간 환자 맞춤형 선량 검증이 가능할 것으로 사료되었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권5호
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• pp.770-781
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• 2021

Objective: Chemical exchange-dependent saturation transfer (CEST) MRI is sensitive for detecting solid-like proteins and may detect changes in the levels of mobile proteins and peptides in tissues. The objective of this study was to evaluate the characteristics of chemical exchange proton pools using the CEST MRI technique in patients with dementia. Materials and Methods: Our institutional review board approved this cross-sectional prospective study and informed consent was obtained from all participants. This study included 41 subjects (19 with dementia and 22 without dementia). Complete CEST data of the brain were obtained using a three-dimensional gradient and spin-echo sequence to map CEST indices, such as amide, amine, hydroxyl, and magnetization transfer ratio asymmetry (MTR_asym) values, using six-pool Lorentzian fitting. Statistical analyses of CEST indices were performed to evaluate group comparisons, their correlations with gray matter volume (GMV) and Mini-Mental State Examination (MMSE) scores, and receiver operating characteristic (ROC) curves. Results: Amine signals (0.029 for non-dementia, 0.046 for dementia, p = 0.011 at hippocampus) and MTR_asym values at 3 ppm (0.748 for non-dementia, 1.138 for dementia, p = 0.022 at hippocampus), and 3.5 ppm (0.463 for non-dementia, 0.875 for dementia, p = 0.029 at hippocampus) were significantly higher in the dementia group than in the non-dementia group. Most CEST indices were not significantly correlated with GMV; however, except amide, most indices were significantly correlated with the MMSE scores. The classification power of most CEST indices was lower than that of GMV but adding one of the CEST indices in GMV improved the classification between the subject groups. The largest improvement was seen in the MTR_asym values at 2 ppm in the anterior cingulate (area under the ROC curve = 0.981), with a sensitivity of 100 and a specificity of 90.91. Conclusion: CEST MRI potentially allows noninvasive image alterations in the Alzheimer's disease brain without injecting isotopes for monitoring different disease states and may provide a new imaging biomarker in the future.

• 대한약리학회지
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• 제31권2호
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• pp.241-250
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• 1995

Protein B23 is one of the major nucleolar phosphoproteins associated with pre-ribosomal particles, and is localized in the granular region of the nucleolus. Recent studies suggest that protein B23 shuttles between nucleus and cytoplasm and also interacts with HIV Rev. These findings indicate that protein B23 is important in nucleocytoplasmic relationship and viral replication. However, the exact function of protein B23 is not clear yet. In acute nucleolar hypertrophy of rat liver, treated with thioacetamide, there was observed an increase of not only protein B23 but also B23-like protein p45 when anti-B23 monoclonal antibody (MAb) was used for identification. On the basis of the large B23 specific epitope structure composed of 68 amino acids, a hypothesis was formulated to examine that p45 is the pre-B23 resulting from excessive production of B23. In an attempt to investigate the precursor of B23, we analyzed the subcellular fractions and microsomal subfractions. Subsequently, we analyzed the finger printings of B23-like proteins using the tryptic peptide mapping. The results are summarized: 1) Using B23 MAb, we observed the presence of B23-like proteins in nucleolar fraction, nucleoplasmic fraction and microsomal fraction. 2) In the further microsomal subfractionation, we could partially purify B23-like protein in 2M layer of sucrose gradient. 3) When ion exchange chromatography was employed, there were protein species 80kDa(p80), 65kDa(p65) and 60kDa(p60). 4) Based on the tryptic map analysis of $^{125}I$ labeled proteins, the similarity between B23 and p80 was found only in 9 out of 14(B23) and 21(p80) peptides, and difference was found in the remaining peptides. p80 and p60 had 18 common peptides, and all the peptides of p60 were similar to those of p80. From these results, it is proposed that p45 is an abnormal metabolite resulting from carcinogenesis by thioacetamide, and it is not the precursor of B23. In addition, we suggest that p80 may be a precursor of p45.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권5호
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• pp.203-209
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• 2006

The aim of this study is to investigate the feasibility of ex vivo MR diffusion tensor imaging technique in order to observe the diffusion-contrast characteristics of human gastric tissues. On normal and pathologic gastric tissues, which have been fixed in a polycarbonate plastic tube filled with 10% formalin solution, laboratory made 3D diffusion tensor Turbo FLASH pulse sequence was used to obtain high resolution MR images with voxel size of $0.5{\times}0.5{\times}0.5mm^3\;using\;64{\times}32{\times}32mm^3$ field of view in conjunction with an acquisition matrix of $128{\times}64{\times}64$. Diffusion weighted- gradient pulses were employed with b values of 0 and $600s/mm^2$ in 6 orientations. The sequence was implemented on a clinical 3.0-T MRI scanner(Siemens, Erlangen, Germany) with a home-made quadrature-typed birdcage Tx/Rx rf coil for small specimen. Diffusion tensor values in each pixel were calculated using linear algebra and singular value decomposition(SVD) algorithm. Apparent diffusion coefficient(ADC) and fractional anisotropy(FA) map were also obtained from diffusion tensor data to compare pixel intensities between normal and abnormal gastric tissues. The processing software was developed by authors using Visual C++(Microsoft, WA, U.S.A.) and mathematical/statistical library of GNUwin32(Free Software Foundation). This study shows that 3D diffusion tensor Turbo FLASH sequence is useful to resolve fine micro-structures of gastric tissue and both ADC and FA values in normal gastric tissue are higher than those in abnormal tissue. Authors expect that this study also represents another possibility of gastric carcinoma detection by visualizing diffusion characteristics of proton spins in the gastric tissues.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권6호
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• pp.67-84
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• 2023

In some areas of the Republic of Korea, the designation and management of conservation areas do not adequately reflect regional characteristics and often impose behavioral regulations without considering the local context. One prominent example is the Busan EDC area. As a result, conflicts may arise, including large-scale civil complaints, regarding the conservation and utilization of these areas. Therefore, for the efficient designation and management of protected areas, it is necessary to consider various ecosystem factors, changes in land use, and regional characteristics. In this study, we specifically focused on the Busan EDC area and applied machine learning techniques to analyze the habitat of regional species. Additionally, we employed Explainable Artificial Intelligence techniques to interpret the results of our analysis. To analyze the regional characteristics of the waterfront area in the Busan EDC district and the habitat of migratory birds, we used bird observations as dependent variables, distinguishing between presence and absence. The independent variables were constructed using land cover, elevation, slope, bridges, and river depth data. We utilized the XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) model, known for its excellent performance in various fields, to predict the habitat probabilities of 11 bird species. Furthermore, we employed the SHapley Additive exPlanations technique, one of the representative methodologies of XAI, to analyze the relative importance and impact of the variables used in the model. The analysis results showed that in the EDC business district, as one moves closer to the river from the waterfront, the likelihood of bird habitat increases based on the overlapping habitat probabilities of the analyzed bird species. By synthesizing the major variables influencing the habitat of each species, key variables such as rivers, rice fields, fields, pastures, inland wetlands, tidal flats, orchards, cultivated lands, cliffs & rocks, elevation, lakes, and deciduous forests were identified as areas that can serve as habitats, shelters, resting places, and feeding grounds for birds. On the other hand, artificial structures such as bridges, railways, and other public facilities were found to have a negative impact on bird habitat. The development of a management plan for conservation areas based on the objective analysis presented in this study is expected to be extensively utilized in the future. It will provide diverse evidential materials for establishing effective conservation area management strategies.

• 박물관보존과학
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• 제27권
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• pp.103-124
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• 2022

부여 장하리 삼층석탑의 연구는 석탑 부재에 대한 물성 평가를 수행하여 석탑의 현재 상태를 객관적으로 파악하고 석조문화재의 훼손에 적합한 보존처리 방안을 수행하기 위해 실시하였다. 평균 전암대자율 값은 3.71(10^-3 SI unit)로 나타났고, 석탑 부재는 최소 4종류의 화강암으로 분류되며, 동일한 기원을 가지지 않은 것으로 판단된다. 초음파 속도는 평균 1,519m/s로 풍화 지수를 환산한 결과 평균 4등급으로 나타났고, 열화상 측정을 통해 시멘트 부재와 원 부재의 열적 구배를 확인하였으며, 부분적으로 원암과 비슷한 신석으로 교체되어야 할 것으로 사료된다. 과학적 조사를 바탕으로 풍화 훼손 지도를 작성하고, 선행연구를 통해 적합한 보존처리 방안을 수립하였다. 생물피해와 변색이 심하여 증류수와 브러쉬를 이용한 습식세척을 실시하여 표면의 오염물을 제거하였으며, 박리가 되는 부분을 에폭시 수지와 동질의 석분을 현장에서 제작하여 혼합한 후 보강하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.124-137
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• 2012

기후분석은 도시 쾌적도를 고려하는 도시계획에 있어 중요한 요소 중 하나이다. 도시지역의 기후는 종관규모보다 작은 국지규모의 기후 영향을 받는데, 본 연구에서는 도시 안에서의 야간 지면냉각과 찬공기 생성 및 유입의 효과를 분석함으로써 도시지역의 국지기후에 대한 영향을 정량화 하고자 하였다. 서울관측소 풍속에 미치는 종관 기상의 영향은 30%정도인 반면, 관측소 주변의 지형 건물 열적 현상의 영향은 70%정도인 것으로 나타났다. 또한 서울 은평구 뉴타운의 연구지역에 대하여 서울기후분석(CAS, Climate Analysis Seoul) 모델로 분석한 결과, 국지영향 기온편차 분포에서 토지피복률에 따라 도시 및 도시외곽 지역의 기온 특성이 함께 존재하고 있음을 보여주었다. 또한 고밀도 관측 자료로부터 각 지점들의 시간대별 열적반응이 국지영향 기온편차 분포와 일치함을 알 수 있었다. 관측지점들 중 실개천을 따라 설치된 지점들의 일변동은 유사하게 나타났는데, 인근 산으로부터 경사면을 따라 유입된 찬공기의 생성, 이동, 정체는 관측된 수직기온경도를 이용하여 표현되었다. 실개천의 입구에서 관측된 수직기온경도는 지면 냉각에 의한 것과 외부로부터의 찬공기 유입이라는 두 가지로 설명될 수 있다. 지면냉각은 풍속과 관계없이 존재하지만, 찬공기 유입에 의한 냉각효과는 풍속이 낮을 때만 일어났다. 풍속의 강약에 따른 회귀분석식을 이용하여, 찬공기 유입 냉각효과는 국지적인 지면 냉각의 84%였다는 것을 밝혔다. 본 연구를 통해 지역특성이 국지기후에 미치는 영향의 크기를 기존의 정적인 기온영향 분석에서 동적인 찬공기 유입분석으로 확장하였다. 이 연구를 바탕으로 앞으로의 기후분석에서는 도시민의 쾌적도를 지원하기 위한 도시개발계획의 찬공기 특성 변화를 분석할 수 있게 될 것이다.