• 자원환경지질
• /
• 제56권3호
• /
• pp.331-341
• /
• 2023

지구통계 기법을 기반으로 토양오염지도를 작성하는 경우 예측 오차가 발생하며 이에 영향을 미치는 다양한 원인이 존재한다. 본 연구에서는 정규 크리깅을 활용하여 폐광산지역의 토양 내 중금속 농도 샘플링 데이터로부터 격자형 기반의 토양오염지도를 작성하였다. 해당 지도의 예측 오차에 영향을 미친다고 판단된 5개 인자를 선정하고, Leave-one-out 기법을 기반으로 인자의 옵션과 설정값의 변화에 따른 예측값과 실측값 간의 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 변화를 분석하였다. 이후 머신러닝 알고리즘을 이용하여 RMSE에 영향을 미치는 상위 3개 인자를 도출하였다. 그 결과, Standard interpolation에서는 Variogram Model, Minimum Neighbors, Anisotropy 인자가 RMSE에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 베리오그램 모델에서는 Spherical 모델이 가장 낮은 RMSE를 보였으며, Minimum Neighbors는 3에서 최젓값을 보인 후 값이 증가함에 따라 증가하였다. Anisotropy의 경우 이방성을 고려하지 않는 것이 더 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 지구통계와 머신러닝의 복합 활용을 통해 지역 규모에서 높은 신뢰성을 갖는 토양오염지도를 작성할 수 있었고, 적은 수의 토양 샘플링 데이터의 보간 작업 시 어떠한 요인들이 큰 영향을 미치는지 파악할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제11권4호
• /
• pp.395-401
• /
• 2009

장대터널의 환기 및 방재시스템 설계시 주요한 요소설계인자 중 하나인 자연환기력은 그 중요성에도 불구하고 관련 영향변수들의 상호관계는 정량화가 매우 복잡하여, 자연환기력에 의한 유입 자연풍에 관한 설계기준을 정량적 근거하에서 제시하고 있지 못하다. 최근 발생한 터널화재에 의한 문제 및 터널 이용자에 의한 보다 나은 공기질에 대한 요구 등으로 터널 환기시스템의 최적화가 시급히 필요하며, 따라서 최적화의 주요 설계인자인 자연환기력에 대한 연구가 절실히 요구된다. 본 연구에서는 국내 최장대 도로터널로 계획된 인제터널(연장 10.9 km)을 대상으로 자연환기력의 예측을 목적으로 하였다. 지형적 요인에 의한 외부풍의 풍압에 기인하는 자연환기력의 최대 가능수준을 예측할 수 있는 기압장벽고의 개념을 적용하여 외부풍에 의한 자연환기력을 추정하고 터널내외부 공기 밀도차로 인한 굴뚝효과에 따른 자연환기력을 동시에 분석하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제29권1D호
• /
• pp.17-23
• /
• 2009

현대사회는 차량의 급격한 증가로 인해 교통정체, 환경오염이 심각해지고 있으며, 유가의 상승으로 인해 대중교통이용의 필요성이 대두되고 있다. 특히 장거리를 이동하는 이용자는 대중교통의 환승이 중요한 요인이라 할 수 있다. 이러한 연계성을 확보하기 위하여 국내에서는 환승센터의 구축이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 환승센터의 구축뿐만 아니라 교통수단간 효율적인 연계체계를 구축하여 이용자의 대기시간을 최소화하는 방안 마련을 통해 대중교통의 만족도를 향상시켜 승용차에서 대중교통으로의 수단전환이 필요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 대중교통수단간 환승 시 효율적인 연계버스 운행간격의 조정을 통하여 환승승객의 대기시간을 최소화하는 알고리즘의 개발을 목적으로 한다. 운행간격 조정을 위하여 일반승객의 대기시간비용, 환승승객의 대기시간비용, 버스운행비용 등 총 교통비용을 산정하여 이를 최소화하는 배차간격을 산출한다. 모형의 검증을 위하여 광명역을 대상으로 KTX와 광명역을 기점으로 하는 6014번 노선을 선정하여 모형을 적용하였다. 적용결과 현행으로 운행 시 270분 대기시간이 발생하며, 개선된 모형을 적용하게 되면 승객수요에 따른 시나리오에 따라 58분에서 82분의 대기시간이 발생하는 하여 최대 212분의 단축 효과가 있는 것으로 나타나 모형의 효과가 높은 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.85-92
• /
• 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.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.117-125
• /
• 2023

가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.

• 생명과학회지
• /
• 제33권7호
• /
• pp.593-604
• /
• 2023

바다는 지구 표면의 70% 이상을 차지하고 있으며, 그 자체가 대부분 탐사되지 않은 미지와 기회의 공간으로 제시되고 있다. 특히, 우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸인 반도로 해양 연구의 중요성이 강조되고 있다. 매우 복잡하고 다양한 환경을 가지고 있는 해양은 막대한 생물학적 다양성을 보이고 있으며 미생물학적 측면에서도 해양 환경은 다양하고 극단적인 온도, 압력, 일사량, 염분, pH 등을 가지고 있어 생태학적으로 특이한 서식처를 제공한다. 이로 인해 육상과는 달리 계통분류학적으로 매우 다르며, 다양한 미생물들이 서식하나 그 다양성, 분리, 배양 그리고 이들이 생산해 내는 2차 대사산물 등에 대한 연구는 아직도 미진한 상황이다. 1990년대까지도 거의 연구되지 않던 해양 환경 자생 미생물의 생리활성물질에 대한 연구는 2000년대 들어 해양 방선균이 생산해 내는 천연물에 대한 연구가 가속화 되기 시작했다. 이후, 박테리아, 고세균, 조류 등을 활용한 항균제, 항암제, 항산화제, 항염증제 등과 같은 의약품 개발 분야 뿐만 아니라 및 바이오 플라스틱 생산, 바이오 연료 생산, 이산화탄소 포집, 생균제 발굴 및 개발 등의 다양한 산업분야에서 해양 미생물을 활용한 연구가 가속화 되고 있는 실정이다. 본 총설에서는 해양미생물을 활용한 생명과학 및 생명공학 기술 분야의 연구 성과 및 최신 동향을 소개하고자 한다. 이를 통해 독자들이 의약소재 개발 외 제반 천연물 관련 분야의 기반 및 응용 연구의 중요성을 인식하고 미래 해양 유래 소재를 이용한 바이오 연구 개발의 최적화 및 실용화 연구에 적극 도움이 되길 기대한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.35-44
• /
• 2022

국방혁신4.0의 5대 추진전략 중에 군구조·운영 최적화 전략은 첨단과학기술 기반의 군구조로 혁신하고 교육훈련, 인적자원 개발 등 국방 운영분야에 첨단과학기술의 융합을 목표로 하고 있다. 또한, 미래 전장이 AI 기반의 무인·로봇전투체계, 우주, 사이버, 전자기 등으로 확장됨에 따라 이러한 전장에서 요구되는 역량을 갖춘 간부 양성이 필요하다. 특히, 미래 전장을 이끌어나갈 초급간부부터 4차 산업혁명 과학기술 기반의 핵심 첨단전력을 운영할 수 있는 역량 계발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 일반대학의 군사학과의 교육체계를 검토하고 국방혁신4.0과 부합되고 첨단과학기술기반의 기술집약형 간부 역량을 계발할 수 있는 교육체계 재설계 방안을 제안한다. 우선, 미래 전장에 요구되는 간부 역량을 도출하고 역량을 계발할 수 있도록 전공과 비교과 프로그램 운영 방안과 육군의 실무교육 지원 방안을 제시한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제33권4호
• /
• pp.129-135
• /
• 2022

Purpose: A full-energy-peak (FEP) efficiency correction is required through a Monte Carlo simulation for accurate radioactivity measurement, considering the geometrical characteristics of the detector and the sample. However, a relative deviation (RD) occurs between the measurement and calculation efficiencies when modeling using the data provided by the manufacturers due to the randomly generated dead layer. This study aims to optimize the structure of the detector by determining the dead layer thickness based on Monte Carlo simulation. Methods: The high-purity germanium (HPGe) detector used in this study was a coaxial p-type GC2518 model, and a certified reference material (CRM) was used to measure the FEP efficiency. Using the MC N-Particle Transport Code (MCNP) code, the FEP efficiency was calculated by increasing the thickness of the outer and inner dead layer in proportion to the thickness of the electrode. Results: As the thickness of the outer and inner dead layer increased by 0.1 mm and 0.1 ㎛, the efficiency difference decreased by 2.43% on average up to 1.0 mm and 1.0 ㎛ and increased by 1.86% thereafter. Therefore, the structure of the detector was optimized by determining 1.0 mm and 1.0 ㎛ as thickness of the dead layer. Conclusions: The effect of the dead layer on the FEP efficiency was evaluated, and an excellent agreement between the measured and calculated efficiencies was confirmed with RDs of less than 4%. It suggests that the optimized HPGe detector can be used to measure the accurate radioactivity using in dismantling and disposing medical linear accelerators.

• 분석과학
• /
• 제21권5호
• /
• pp.412-423
• /
• 2008

액체크로마토그래피/텐덤질량분석법을 이용하여 말 소변에서 55 가지 염기성 약물을 동시 분석하는 고체상 추출법을 개발하였다. 본 연구에서는 다양한 종류의 약물인 베타-차단제, 베타-길항제, 항저혈압제, 중추신경흥분제, 진정제, 정신 안정제, 항우울제, 항고혈압제 등을 분석하였다. 각 성분의 분리와 정량은 LC-MS/MS의 positive ion electrospray ionization (+ESI)과 multiple reaction monitoring (MRM)으로 수행하였다. 시판되고 있는 4 가지 SPE 상품(UCT XTRACT$^{(R)}$ XRDAH, Supelco DSC-MCAX$^{(R)}$, Varian Bond Elut Certify$^{(R)}$, Waters Oasis$^{(R)}$ MCX)의 혼합형 양이온 교환 흡착제를 비교하였고 최적의 추출 조건을 확립하였다. 그 결과, UCT XTRACT$^{(R)}$ XRDAH의 흡착제에서 분석 대상약물의 상대 회수율이 terbutaline (41.3%), salbutamol (71.5%), heptaminol (70.7%), phenylpropanolamine (66.3%)을 제외하고 80% 이상의 좋은 결과를 나타내었고, 직선성은 0.9804~0.9999를 갖는 55 개의 검정곡선을 얻을 수 있었으며, 검출한계는 0.2~8.3 ng/mL임을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제44권1호
• /
• pp.79-89
• /
• 2023

본 연구의 목적은 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 또한 이 과정에서 학생들이 공학설계 기반 수업에서 접하는 흥미로운 점을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 공학설계를 전공한 교수 1명과 석사 이상의 공학설계 전문가 5명이 함께 공학설계를 기반으로 한 6차시의 과학수업을 개발하여 검토하였다. 수업의 주제는 실제 오션 클린업 프로젝트에서 구현된 방법을 기반으로 해양 오염을 줄이기 위한 과학 및 공학적 해결과정의 설계 및 구현으로 선정되었다. 공학설계 과정은 NGSS(2013)에서 제시한 공학 설계 모형을 활용하였으며, 최적화 과정을 통해 재설계를 경험할 수 있도록 구성하였다. 효과를 검증하기 위해 Park et al.(2019)이 개발한 STEAM 태도 설문지 및 Kang and Nam(2016)이 개발한 창의공학적 문제해결성향 검사 도구를 사용하였다. 효과성 검정을 위한 통계분석을 위해 사전 및 사후 t-검정을 사용하였다. 또한, 학습자가 경험한 흥미로운 점의 내용은 기술적인 응답을 받아 전사하고, 중심도 분석을 통해 분석 및 시각화하였다. 결과는 과학 수업에서 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향 모두에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다 (p< .05). 또한, 비정형 데이터 분석 결과, 학습자가 학습에 관심을 갖는 요인으로 이공계 지식, 공학적 경험, 협동과 협업이 나타나 공학적 경험이 중심 요인임을 확인하였다.