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최근 인도양 해적활동과 대해적작전 변화에 따른 한국 청해부대 역할 연구 (A study on role of ROK Escort Task Gruop according to recently Pirate Conducting Trend and Anti-Piracy Operation in Indian Ocean)

  • 최형민
    • Strategy21
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    • 통권32호
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    • pp.192-221
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    • 2013
  • In order to deal with the current economic crisis, the U.S. government, as a part of its austerity fiscal policy, implemented a budget sequester. The sequester will hit the U.S. defense budget the hardest, and as a result will most likely put the security of the international community in jeopardy. The U.S. will have to cut 46 billion dollars from its original 525 billon defense spending in 2013. And by the year 2022, will have to cut 486.9 billion dollars. Such an astronomical decrease in the U.S. defense spending will inevitably burden the friendly nations. According to recent studies, pirate related incidents in Somalia, where piracy is most active, has declined from its 226 incidents to 76 incidents per year in 2012, a 66% drop from previous years'. However, piracy threats as well as those related to firearms still remain and thus participants of anti-piracy operations, namely the U.S., U.K., France, Canada, NCC, EUNAVFOR, and NATO, are facing a problem of declining forces. Considering the current situation as well as rising expectations from the international community, Republic of Korea, a supporter of NCC's maritime security operation, not to mention its foremost duty of securing its sea, is at a stage to re-examine its operational picture. Such action will be a good opportunity for Republic of Korea to build the trust and live up to the international community's expectation. To quote from the network theory, although in relation to other friendly nations participating in the anti-piracy operation, Republic of Korea currently remains at a single cell level, this opportunity will certainly develop Korea to a 'node' nation in which power and information would flow into. Through this expansion of operational capability, Republic of Korea will be able to exert more influence as a more developed nation. Currently however, not only is the single 4,500 ton class destroyer deployed in Somalia a limited unit to further expand the scale and amount of force projection in the area, but also the total of six 4,500 ton class destroyers ROK feet possess is at a high fatigue degree due to standard patrolling operations, midshipman cruise and the RIMPAC exercise. ROK fleet therefore must consider expanding the number of ships deployed along with either deploying combat support ships or constructing logistics support site in the African region. Thus, by expanding its operational capabilities and furthermore by abiding to the rightful responsibilities of a middle power nation, Republic of Korea will surely earn its respect among the members of the international community.

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SKP2 Contributes to AKT Activation by Ubiquitination Degradation of PHLPP1, Impedes Autophagy, and Facilitates the Survival of Thyroid Carcinoma

  • Yuan Shao;Wanli Ren;Hao Dai;Fangli Yang;Xiang Li;Shaoqiang Zhang;Junsong Liu;Xiaobao Yao;Qian Zhao;Xin Sun;Zhiwei Zheng;Chongwen Xu
    • Molecules and Cells
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    • 제46권6호
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    • pp.360-373
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    • 2023
  • Papillary thyroid carcinoma (PTC) is the most common subtype of thyroid carcinoma. Despite a good prognosis, approximately a quarter of PTC patients are likely to relapse. Previous reports suggest an association between S-phase kinase-associated protein 2 (SKP2) and the prognosis of thyroid cancer. SKP1 is related to apoptosis of PTC cells; however, its role in PTC remains largely elusive. This study aimed to understand the expression and molecular mechanism of SKP2 in PTC. SKP2 expression was upregulated in PTC tissues and closely associated with clinical diagnosis. In vitro and in vivo knockdown of SKP2 expression in PTC cells suppressed cell growth and proliferation and induced apoptosis. SKP2 depletion promoted cell autophagy under glucose deprivation. SKP2 interacted with PH domain leucine-rich repeat protein phosphatase-1 (PHLPP1), triggering its degradation by ubiquitination. Furthermore, SKP2 activates the AKT-related pathways via PHLPP1, which leads to the cytoplasmic translocation of SKP2, indicating a reciprocal regulation between SKP2 and AKT. In conclusion, the upregulation of SKP2 leads to PTC proliferation and survival, and the regulatory network among SKP2, PHLPP1, and AKT provides novel insight into the molecular basis of SKP2 in tumor progression.

딥러닝 알고리즘을 이용한 강우 발생시의 유량 추정에 관한 연구 (A study on discharge estimation for the event using a deep learning algorithm)

  • 송철민
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.246-246
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    • 2021
  • 본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

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합성곱 신경망을 이용한 오염부하량 예측에 관한 연구 (A study on pollutant loads prediction using a convolution neural networks)

  • 송철민
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.444-444
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    • 2021
  • 하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

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터널 붕괴 위험도 지수(KTH-index)에 기반한 터널 설계안의 정량적 사전 위험도 시뮬레이션 (Quantitative preliminary hazard level simulation for tunnel design based on the KICT tunnel collapse hazard index (KTH-index))

  • 신휴성;권영철;김동규;배규진;이홍규;신영완
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제11권4호
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    • pp.373-385
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    • 2009
  • 이전 연구를 통하여 터널 굴진에 따른 터널 막장의 붕괴 위험에 대한 잠재 수준을 정량적으로 평가하기 위한 툴인 KTH-index(KICT Tunnel Collapse Hazard index) 지수화된 위험도 수준 표현 툴을 개발한바 있으며, 이는 다수의 시공현장에 성공적으로 적용되어 왔다. 본 연구에서는 제안된 터널 위험도 지수를 기반으로 수행된 터널 설계안의 전 종단구간에 대해 정량적인 위험도 수준을 시뮬레이션 하는 새로운 설계안 적정성 평가 방법을 제안하였다. 본 KTH-index 기반 시뮬레이션에서 가장 중요한 것은 시뮬레이션을 위한 입력항목의 결정이며, 대부분의 설계안 관련 항목과 시공관련 항목은 직접적으로 설계안으로부터 결정될 수 있으나, 불명확한 지반조건은 설계 당시 때 수행된 시추조사와 전기비저항 탐사를 기초로 준비된다. 이때, 낙관적 시나리오와 비관적 시나리오에 기반한 터널 종단 지반조건 시나리오가 설정되었다. 이러한 위험도 시뮬레이션을 통해서, 시뮬레이션 대상 설계안에 대한 위험도 수준을 사전에 파악할 수 있었으며, 사전에 파악된 요 주의구간은 시공단계와 연결시켜 시공 중 계측이나 막장관찰 시에 요긴하게 활용될 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.

GPS/INS 통합에 의한 고정밀 장기선 동적 측위를 위한 다중 기준국 네트워크 데이터 처리 알고리즘 (Multiple Reference Network Data Processing Algorithms for High Precision of Long-Baseline Kinematic Positioning by GPS/INS Integration)

  • 이흥규
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권1D호
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    • pp.135-143
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    • 2009
  • GPS 반송파를 사용하는 GPS/INS 통합 측위 기술은 서로가 가지는 기술적 한계를 상호 극복하여 그 성능을 최대화 할 수 있어 측량과 항법의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 GPS/INS 통합 측위을 통하여 수 센티미터의 정확도를 확보하기 위해서는 기준국과 이동국 수신기 사이의 간격이 10~20Km 이내로 제한되어야 하는 단점을 가지고 있으며 이는 두 시스템 관측데이터를 통합 처리하더라도 그 정확도는 여전히 GPS 위성궤도 오차, 전리층 영향 그리고 대류권 지연과 같은 기선장에 따른 오차의 영향을 받기 때문이다. 이것은 3대 이상의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량을 추정하여 이동국 관측데이터에서 그 영향을 최소화하여 극복 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다중의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량 결정을 위한 기준국 반송파 미지정수 결정, 칼만필터에 의한 기선장에 따른 오차 추정 그리고 기준국과 이동국의 기하관계에 의한 오차 보간을 통한 보정량 산출 알고리즘 제안하고 실제 관측데이터 처리를 통해 그 성능을 평가 하였다.

다지점 일강수 모의를 위한 추계학적 강수모의모형의 구축 (Development of a Stochastic Precipitation Generation Model for Generating Multi-site Daily Precipitation)

  • 정대일
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권5B호
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    • pp.397-408
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    • 2009
  • 본 연구에서는 다지점의 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 추계학적 강수모의모형을 제시하였다. 각 지점의 강수발생은 무강수 기간에 대해 고차를 허용하는 혼합차수 마코프 모형을 이용하였으며, 강수량은 Anscombe 잔차와 감마분포를 이용하여 모의하였다. 다지점에 대한 강수발생과 강수량의 공간적 상관관계는, 상관관계를 가진 랜덤자료를 생성하여 재현하였다. 구축된 강수모의모형을 이용하여 우리나라 중부지역에 위치한 17개 관측지점의 강수량을 모의하고 모의정확성을 검토 하였다. 검증에 필요한 통계값들은 50번의 반복실행에 의해 생성된 강수량 시계열로부터 추정하여 제시하였다. 검토결과, 강수모의모형이 관측강수의 강수일수, 강수 지속기간, 무강수 지속기간, 강수일의 평균강수량과 표준편차 등을 비교적 잘 모의 하였다. 최대 강수 지속일과 무강수 지속일의 50번 반복실행의 평균값의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 23% 정도, 100년 빈도와 200년빈도의 강수량의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 17% 정도에 달하는 것으로 확인되었다. 강우발생과 강우량에 대한 공간적 상관관계는 비교적 정확히 재현하고 있음을 확인하였다.

건물 통합 정보를 이용한 지붕 추출 의미론적 분류 (Semantic Segmentation for Roof Extraction using Official Buildings Information)

  • 염성관;이희권;신광성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.582-583
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    • 2021
  • 태양광, 풍력 등 신재생 에너지 생산이 다양해지면서 생산과 소비를 동시에 할 수 있는 마이크로그리드 시스템이 소개되었지만 국내에서는 아직까지 자동화된 전력거래 기술 도입이 필요하고 생산 및 중계인의 보호할 장치가 필요하다. 일반적으로 여름에는 태양광을 통한 전력 가격 하락이 예상되어 생산자 보호가 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 환경에서 블록체인(Blockchain)을 활용한 사용자 간 투명하고 안전한 선물 전력거래 시스템을 제안한다. 선물이란 간단히 말해서 고정된 가격과 미리 정해진 선물 가격에 구매자가 전력을 사는 의무를 가지거나 판매자가 전력을 팔아야 하는 의무를 갖게 되는 계약이다. 본 시스템은 블록체인 네트워크 내에서 신뢰할 수 있는 실행코드인 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 이용하여 사용자의 개입 없이 자동화된 동작으로 선물 가격을 검색하고 전력 거래를 체결하는 선물 거래 알고리즘을 제안한다. 만일 전력 생산자가 생산계획 시에 최대 생산 시기(하지)의 가격이 하락할 가능성이 있다고 생각이 되면 선물시장에서 선물을 먼저 팔아 놓고 최대 생산 시기(하지)에 선물을 되사서 이익을 내어 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있다. 또 중계업자는 판매계약 체결 시에 전력 가격이 상승될 우려가 있으면 선물시장에서 먼저 선물을 매입하고 판매계약 이행 시 선물을 청산하여 이익을 실현시켜 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있게 된다.

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이더리움 기반의 선물(Future) 전력 거래 시스템 설계 (Design and Implementation of Ethereum-based Future Power Trading System)

  • 염성관;이희권;신광성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.584-585
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    • 2021
  • 태양광, 풍력 등 신재생 에너지 생산이 다양해지면서 생산과 소비를 동시에 할 수 있는 마이크로그리드 시스템이 소개되었지만 국내에서는 아직까지 자동화된 전력거래 기술 도입이 필요하고 생산 및 중계인의 보호할 장치가 필요하다. 일반적으로 여름에는 태양광을 통한 전력 가격 하락이 예상되어 생산자 보호가 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 환경에서 블록체인(Blockchain)을 활용한 사용자 간 투명하고 안전한 선물 전력거래 시스템을 제안한다. 선물이란 간단히 말해서 고정된 가격과 미리 정해진 선물 가격에 구매자가 전력을 사는 의무를 가지거나 판매자가 전력을 팔아야 하는 의무를 갖게 되는 계약이다. 본 시스템은 블록체인 네트워크 내에서 신뢰할 수 있는 실행코드인 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 이용하여 사용자의 개입 없이 자동화된 동작으로 선물 가격을 검색하고 전력 거래를 체결하는 선물 거래 알고리즘을 제안한다. 만일 전력 생산자가 생산계획 시에 최대 생산 시기(하지)의 가격이 하락할 가능성이 있다고 생각이 되면 선물시장에서 선물을 먼저 팔아 놓고 최대 생산 시기(하지)에 선물을 되사서 이익을 내어 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있다. 또 중계업자는 판매계약 체결 시에 전력 가격이 상승될 우려가 있으면 선물시장에서 먼저 선물을 매입하고 판매계약 이행 시 선물을 청산하여 이익을 실현시켜 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있게 된다.

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누적 가중치 변화의 시각화를 통한 심층 신경망 분석시스템 (Deep Neural Network Analysis System by Visualizing Accumulated Weight Changes)

  • 양태린;박진호
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제29권3호
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    • pp.85-92
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    • 2023
  • 최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.