• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제27권1호
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• pp.37-49
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• 2002

방사선치료 시 종양에 정확한 양의 방사선을 조사하는 것은 국소 재발을 방지하고 합병증의 빈도를 낮춰 효과적인 치료를 가능하게 하는 중요한 요소이다. 종양에 조사되는 방사선량의 측정을 통해 치료의 정확성을 확인하기 위한 여러 방법들이 시도되고 있으며, 투과선량을 이용한 측정법도 그 중 한 예로 비침습적이며 매 치료 시 측정이 가능한 장점을 가지고 있다. 본 교실에서는 투과선량을 이용한 in vivo 선량측정시스템과 임의의 치료 조건에서 투과선량을 계산하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 교실에서 개발한 in vivo 선량측정시스템의 단기간 및 장기간의 재현성을 확인하고, 환자의 방사선치료에서의 이용 시 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 알고리즘의 정확성을 확인하기 위하여 본 연구를 시행하였다. 2000년 7월 25일부터 8월 14일 사이에 방사선치료를 시행 받은 환자 66명을 대상으로 투과선량의 측정을 시행하였으며, 이 중 골반부위의 방사선 치료를 3회 이상 시행 받은 11명의 환자를 대상으로 측정선량과 예측선량의 비교 분석을 시행하였다. 측정시스템의 재현성의 확인을 위하여 환자의 치료 전 및 치료 중 매시간 기준 조사조건에서 측정치를 확인하였다. 일별 및 일 중 변동은 ${\pm}2%$ 이내로 재현성을 확인할 수 있었다. 본 시스템의 사용 시 별다른 문제점은 없었으나, 2명의 흉부 치료환자에서 투과선이 치료용테이블의 측면 금속을 관통하는 문제가 발생하였다. 골반부위 환자에서는 골반부위의 불균질조직에 의한 영향의 확인을 위하여, CT 및 simulation film을 이용하여 골 조직의 두께를 확인하여 보정 전 및 후의 값을 비교하였다. 전후방 및 후방조사야의 경우 골 조직의 보정을 시행하지 않은 경우 평균오차가 -5.20% 내지 +2.20%이었으며, 보정을 시행한 경우 -0.62%내지 +3.32%로 환자에 따라 정도의 차이는 있으나 골 보정이 필요함을 확인할 순 있었다. 측정치와 예측치 간 오차의 표준편차는 1.19%내지 2.46%로서 재현성이 높음을 확인할 수 있었다. 좌우 측방조사야에서 골 보정을 시행하지 않은 경우 평균오차는 -10.80%내지 +3.46%로서 골 조직의 보정이 필요하지 않은 1인의 환자를 제외하면 모두 음수 값을 지녔고, 보정을 시행한 경우 -0.55% 내지 +3.50%의 평균오차를 지녀 골 보정의 필요성을 확인할 수 있었다. 측정치와 예측치 간 오차의 표준편차는 1.09%내지 6.98%로 전후방조사야의 경우보다 재현성이 낮음을 알 수 있었다. 복와위로 방사선치료를 시행 받은 환자의 경우를 제외하면, 표준편차는 1.09%내지 3.12%로 1례 외에는 2.57% 이내로 재현성이 높음을 확인할 수 있었다. 본 실험을 통하여 in vivo 선량측정시스템의 안전성과 재현성을 확인할 수 있었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제19권1호
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• pp.8-34
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• 2014

국외의 대형 무척추동물과 해조류 군집을 대상으로 해역의 생태학적 상태를 평가하는 모델을 이용하여 인공어초와 인접한 자연초의 상태를 비교함으로써 우리나라 연안역에 설치된 인공어초의 기능도(FI, Functional Index; 군집구조의 안정성과 생산성의 추정)와 성숙도(MI, Maturity Index; 자연초 생물학적 패러미터와의 비교)를 평가할 수 있는, 복수의 생태학적 지수(ecological index)로 구성된 시스템을 개발하였다. 이 생태평가 모델을 서해안 연안바다목장 5개 지역(백령-대청, 연평, 태안, 서천 그리고 부안)의 자연초와 인공어초 또는 어초시설예정지(자연초)에 적용한 결과, 기능도(FI)는 지역별로 평균 31.6%(백령-대청)부터 72.5%(부안), 성숙도(MI)는 53.1%(서천)부터 76.9%(태안)의 범위를 나타내었다. 인공어초의 기능도와 성숙도는 태안에서 가장 양호하였으며, 인접한 인공어초와 자연초 간의 FI는 유의한 선형 관계를 갖는 것으로 나타났다($r^2=0.83$, p=0.01). 이 같은 결과는 그 해역의 생물 군집의 상태가 어초의 기능도를 결정하는 데에 중요한 요인으로 작용할 수 있음을 의미한다. 생태학적 상태에 대한 평가 결과는 효율적인 재원의 활용과 의사 결정에 책임이 있는 환경 및 자원 관리자에게 중요한 정보로 활용될 수 있을 것이다. 평가 결과의 정확도를 개선하고 강화하기 위해 다음과 같은 세 가지가 필요하다: (1)평가 결과의 타당성 검증과 이에 기초한 지시자 기준의 보정(rescaling)을 지속하고, (2) 시스템의 적용 및 자료의 축적을 통해 획득된 관찰과 경험을 적극적으로 활용하며, (3) 새로운 지수들을 지속적으로 개발, 검증하고 추가해 나가는 노력이 요구된다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제14권1호
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• pp.50-56
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• 1994

본 시험은 농산물의 수입자유화 추세로 들어가고 있는 유휴 경작지에 조사료 자원확보와 날로 심각하게 증가되는 가축분뇨를 유기질 비료로서 재활용하여 환경보전을 목적으로 유휴 논 토양에 조성된 리드카나리그라스의 초지에 액상구비를 시용하여 연 평균 건물수량과 계절적 분포 및 적정 액상구비의 시용수준을 추정코자 실시되었다. 2. 3개의 예취빈도(연간3, 4및 5회 예취)조건에서 연 평균 건물수량은 ha당 8.9~10.9톤을 기록하였는데 3회 예취 이용시에 가장 높은 건물수량을 나타내었다. 2. 액상구비의 시용은 연간 ha당 300~360kg의 질소수준 이상에서 전혀 비료를 시용하지 않았던 대조구보다 유의한 연 평균 건물수량의 차이를 나타내었다(p=0.05). 3. 연간 3회와 4회 예취 이용한 시험구에서는 액상구비의 시용수준 주 제 1단계(3회 예취구: 90kg N/ha, 4회 예취구: 120kg N/ha/년)에서 이전 수준인 무비구보다 ha당 연간 각각 1.23톤과 2.34톤의 가장 높은 건물수량의 증가를 기록하였고, 5회 예취구에서는 2단계의 액상구비 수준 (300kg N/ha/년)에서 이전 수준(150kg N/ha)보다 2.11톤의 연간 건물 수량의 증가를 초래하였는데, 이들의 질소효율은 각 예취조건 하에서 각각 kg질소당 13.7, 19.4 및 14.1kg의 건물 수량에 해당되었다. 4. 연 건물수량의 계절적 분포는 3회 예취구에서 2번초, 4회 예취구의 3번초 및 5회 예취구의 3번초에 각각 전체의 42.37 및 32%로 가장 높은 비율을 차지하였다. 5. 본 시험조건에서는 5회 예취구에서만 생장곡선이 결정계수 $r^2$=0.9993으로 시그마 형태에 가장 근접하였는데, 이를 이용하면 최고 한계수량은 액상구비의 형태로 연간 ha당 250kg의 질소수준에서 도달하고 경제적 액상구비의 이용수준은 371.0~402.2kg의 질소였으며, 최대수량은 연간 ha당 489.3kg의 액상구비 시용시 얻을 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제21권4호
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• pp.113-132
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• 2003

본 연구는 강처분성의 가변수익규모 및 비방사적 자료포락분석기법을 이용해 조직유형이 다른 도시철도 운영기관인 서울시지하철공사(지방공기업)와 철도청의 수도권 전철부문(정부부처형 공기업) 및 부산교통공단(국가공단)의 연도별 생산적, 기술적 및 배분적 효율성 값을 추정한 다음, 이들 값에서 토빗회귀식의 추정결과를 이용해 조직유형과 궤도가동률과 같은 외부 요인들의 영향을 제함으로써 내부 요인인 생산활동만의 영향이 반영된 순생산적, 순기술적 및 순배분적 효율성 값을 구하였다. 또한 토빗회귀식의 추정결과로부터 세 도시철도 운영기관들의 조직효율성과 연도별 총효율성 값을 구하였다. 이 때 토시철도 운영기관은 노동, 전력, 전동차 및 유지보수와 궤도(또는 자본) 요소를 투입하여 전동차-km를 생산하는 기업형태로 상정되었으며, 분석에는 세 운영기관의 연도별 자료로 구축된 불균형통합자료가 사용되었다. 자료포락분석의 결과 생산적 효율성과 배분적 효율성은 평균적으로 서울시지하철공사가 가장 높은 반면, 기술적 효율성은 철도청의 수도권 전철부문이 가장 높은 것으로 나타났다. 그러나 생산활동만을 대상으로 추정된 순생산적 효율성과 순배분적 효율성은 오히려 부산교통공단이 가장 높은 반면, 순기술적 효율성은 철도청의 수도권 전철부문이 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 이러한 순효율성들의 경우 외부 요인들의 영향이 배제됨에 따라 세 운영기관들의 차이는 상당히 감소하는 것으로 나타났다. 한편 조직효율성의 경우 비용을 극소화하는 조직유형은 지방공기업인 서울시지하철공사인 것으로 나타났으며, 이러한 조직효율성과 순생산적 효율성을 합한 총 효율성도 평균적으로 서울시지하철공사가 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 도시철도 운영기관들의 경영상태에 대한 공정한 평가를 위해 외부 요인의 영향을 배제하는 방안의 시행과 기존 또는 신설될 도시철도 운영기관의 비용효율성을 제고하기 위해 지방공기업 또는 공단으로의 조직유형 개편의 필요성을 시사하고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권11호
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• pp.917-929
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• 2019

하천의 탈질은 수질 개선과 정확한 아산화질소($N_2O$) 발생량 추정에 관련해서 매우 중요한 역할을 한다. 탈질과정은 질소 산화물($NO_3{^-}$)을 다수의 단계를 걸쳐 기체 질소($N_2$ 또는 $N_2O$)로 변화시키는 호흡과정으로, 강력한 온난화기체인 $N_2O$의 주요한 생물학적 배출 또는 흡수 과정이다. 수생태계에서는, 물의 범람, 기질 공급과 유체역학적, 생지화학적 특성의 복잡한 상호작용이 탈질 과정과 다단계 반응의 정도에 따라 중간산물인 $N_2O$ 발생량(flux)을 조절한다. 이처럼 기질의 농도뿐만 아니라 하상의 물 흐름과 체류시간이 반응 산물에 영향을 미치지만, 하천에서 탈질 정도를 조절하는 유체역학적 특성과 지형학적, 생지 화학적 인자의 상호작용에 대한 연구 결과는 아직 제한적이다. 본 실험은 미세지형 변화의 영향을 모의하기 위해서 2차원 실험 수로에 사구를 형성하여 하상지형에 따라, 정지상태의 폐쇄형 챔버를 이용해 $N_2O$ 발생량을 측정하였다. 또한 기질과의 미세지형의 상호작용을 확인하기 위해서 두 독립된 실험은 같은 수로와 지형 구조를 가지지만 다른 용존 유기탄소(DOC) 농도로 설계하였다. 또한 얻어진 자료를 토대로 Random Forest 모델을 활용하여 $N_2O$ 발생량과 조절인자를 추정하였다. 높은 DOC 농도 실험에선, $N_2O$ 발생량이 흐름 방향을 따라 증가하다 사구 뒤쪽 경사에서 가장 높은 발생량($14.6{\pm}8.40{\mu}g\;N_2O-N/m^2\;hr$)이 측정되며, 그 이후로 감소하는 경향을 보인다. 또한 사구 뒤쪽 경사에서 암모늄 농도가 $31.0{\pm}6.24{\mu}g-N/g\;dry\;soil$로 가장 높으며 $N_2O$ 발생량과 유사한 경향을 나타낸다. 반면에, 낮은 DOC 토양은 지형학적 변화에 따른 $N_2O$ 발생량과 암모늄의 변화를 나타내지 않았으며 발생량과 농도 또한 낮게 나타났다. 따라서 본 실험을 통해 비록 지형적 변화는 $N_2O$ 발생량과 화학적 특성에 영향을 미쳤지만, 그 효과는 탄소 가용성에 의해 제한된다는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.275-290
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• 2021

대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.431-449
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• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

• 멤브레인
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• 제32권4호
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• pp.235-252
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• 2022

무삼투압차 역삼투압(Δ𝜋= 0)은 KAIST H. N. Chang 명예교수가 2013년 발명, 2014년 미국 특허 출원, 2018년 특허 취득(US 9,950,297) 해수담수화기술. Chang 등의 RO 기술은 삼투압 조정조와 저압 역삼투압의 2 챔버로 구성. Chang 등은 소금물을 비롯한 모든 수용액은 물과 용질(소금)로 완전 분리 가능 주장. 삼투압차 조정조, 저압 역삼투압조 2 챔버로 구성됨. 고농도 용액의 삼투압은 1908년 미국화학회지 출간된 MIT G. N. Lewis식 이용. 두 번째 특허(US 10,953,3367)에서 RO가 10~12 bar 저 삼투압차 수행 가능 증명. 세 번째 특허(Korea 10-2322755, 해외 출원 중) Singularity ZERO 활용하면 기존 RO에 비해 물은 50% 추가, 막 면적은 1/3, 이론에너지는 1/5, 동일 용량의 S-ZERO 기술은 기존 RO 건설비의 50~60%로 예측됨.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.163-169
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• 2024

India is a developing nation and has come with comprehensive way in modernizing its reducing poverty, economy and rising living standards for an outsized fragment of its residents. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) education plays an important role in it. STEM is an educational curriculum that emphasis on the subjects of "science, technology, engineering, and mathematics". In traditional education scenario, these subjects are taught independently, but according to the educational philosophy of STEM that teaches these subjects together in project-based lessons. STEM helps the students in his holistic development. Youth unemployment is the biggest concern due to lack of adequate skills. There is a huge skill gap behind jobless engineers and the question arises how we can prepare engineers for a better tomorrow? Now a day's Industry 4.0 is a new fourth industrial revolution which is an intelligent networking of machines and processes for industry through ICT. It is based upon the usage of cyber-physical systems and Internet of Things (IoT). Industrial revolution does not influence only production but also educational system as well. IoT in academics is a new revolution to the Internet technology, which introduced "Smartness" in the entire IT infrastructure. To improve socio-economic status of the India students must equipped with 21st century digital skills and Universities, colleges must provide individual learning kits to their students which can help them in enhancing their productivity and learning outcomes. The major goal of this paper is to present a low cost, effective learning mechanism for STEM implementation using Raspberry Pi 3+ model (Single board computer) and Node Red open source visual programming tool which is developed by IBM for wiring hardware devices together. These tools are broadly used to provide hands on experience on IoT fundamentals during teaching and learning. This paper elaborates the appropriateness and the practicality of these concepts via an example by implementing a user interface (UI) and Dashboard in Node-RED where dashboard palette is used for demonstration with switch, slider, gauge and Raspberry pi palette is used to connect with GPIO pins present on Raspberry pi board. An LED light is connected with a GPIO pin as an output pin. In this experiment, it is shown that the Node-Red dashboard is accessing on Raspberry pi and via Smartphone as well. In the final step results are shown in an elaborate manner. Conversely, inadequate Programming skills in students are the biggest challenge because without good programming skills there would be no pioneers in engineering, robotics and other areas. Coding plays an important role to increase the level of knowledge on a wide scale and to encourage the interest of students in coding. Today Python language which is Open source and most demanding languages in the industry in order to know data science and algorithms, understanding computer science would not be possible without science, technology, engineering and math. In this paper a small experiment is also done with an LED light via writing source code in python. These tiny experiments are really helpful to encourage the students and give play way to learn these advance technologies. The cost estimation is presented in tabular form for per learning kit provided to the students for Hands on experiments. Some Popular In addition, some Open source tools for experimenting with IoT Technology are described. Students can enrich their knowledge by doing lots of experiments with these freely available software's and this low cost hardware in labs or learning kits provided to them.