• 한국임상수의학회지
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• 제32권5호
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• pp.422-425
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• 2015

이번 연구는 비글 개에서 medetomidine(D), medetomidine, tiletamine/zolazepam(DZ) 합제, medetomidine, tiletamine/zolazepam, tramadol(DZT) 합제를 이용한 진정/마취 후 심근 기능을 평가하였다. 10 마리의 건강한 성견 비글(체중 $8.6{\pm}1.0$ kg)를 이번 연구에 사용하였다. M-mode 심장초음파를 사용하여 심박수(HR), 구획단축률(%FS), 좌심실 박출기계수(%LVEF), 박출량(SV), 심박출량(CO), 수축기 좌심실 내강 직경 (LVIDs), 이완기 좌심실 내강 직경(LVIDd)을 마취 전, 그리고 마취 후 10분 간격으로 60분 동안 측정하였다. HR, %FS, %LVEF, SV, CO 는 D, DZ 합제, DZT 합제 로 진정된 동안 심각하게 감소하였다. 이번 실험에 사용된 마취 프로토콜은 사용 가능할 정도의 진정/마취가 이뤄졌지만, 심혈관계 압박의 정도가 심했고 지속적이었고, 따라서, 어떠한 상황에서도 생체지수에 대한 모니터링이 동반되어야 한다. 본 마취 프로토콜은 심장질환을 가지고 있어서 심맥관계 억압의 가능성이 높은 환자에서는 주의해서 사용해야 한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권1호
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• pp.89-95
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• 2020

2015년 현재 우리나라는 OECD 국가 중 질소기준 양분수지가 1위로 양분관리가 시급한 실정이다. 양분관리를 위해서는 축사에서 발생하는 가축분뇨의 자원화를 통하여 생산된 가축분뇨 퇴·액비를 농경지에 올바르게 살포하여 양분이 순환될 수 있는 구조를 만드는 것이 매우 중요하다. 이는 무기질 및 유기질 비료의 사용량을 줄일 수 있어 농경지에 대한 양분관리와도 연계되어 있다. 본 연구에서는 양분수지를 활용하여 연구대상지역에 대한 양분현황을 파악하였으며, 경제성과 효율성을 고려하여 조사료의 생산을 통한 가축분뇨 퇴·액비의 적절한 활용을 통하여 양분관리 효과를 검토하였다. 지역에서 발생하는 가축분뇨로 생산된 퇴·액비를 지역으로 다시 재순환할 수 있도록 하여, 가축분뇨 액비만으로도 충분한 양의 조사료 생산이 가능함을 보여주었으며, 농경지의 토양에서의 총 질소의 농도저감을 확인할 수 있었다. 질소농도의 감소는 작물의 사용량 뿐 아니라 토양에 축적되거나 지하수 및 지표수로 유출되는 것이 포함되어 수질개선의 효과를 예상할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.43-50
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• 2002

Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4％ and up to 6％ were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.644-653
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• 2018

최근 기후변화로 인한 집중호우, 태풍 등의 영향으로 산사태가 빈번히 발생하고 있다. 산사태를 예방할 수 있는 효율적인 방법은 사방사업이다. 이러한 사방사업의 효율성을 높이기 위해서는 산지에서 유출되는 토사량에 대한 정량적 측정이 필요하다. 본 연구에서는 산지계류에 Load-cell 센서를 설치하고, 분동테스트를 통하여 계류에서의 적용성과 재하 형태에 따른 출력값을 비교하였다. 개별 및 복합 하중시험을 실시한 결과, Site 1에서 평균 0.4kgf, Site 2에서 평균 0.6kgf 차이로 재하 형태의 영향은 낮게 나타났다. 또한 측정값의 정확도를 높이기 위해 하중계수를 산정하였다. 하중계수를 Load-cell 측정 값에 적용하여 보정한 결과, 두 사이트에서 출력율이 각각 14.8%p, 24.6%p 상승하여 기준값에 근사하게 산정되었다. Load-cell 센서는 수위, 강우 등과 함께 시계열 분석을 통하여 산지 토사유출량을 정량적으로 산정할 수 있었다. 모니터링이 장기간 이루어진다면 산림유역에 대한 토사유출 매커니즘 구명에도 활용할 수 있을 것이다. 또한 Load-cell과 같은 센서를 산지 계곡에 적용함으로써 계측센서 등 관련분야 산업 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권2호
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• pp.195-204
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• 2016

본 연구에서는 3차원 바람장 생성을 위한 수치 모델의 상층기상 입력 자료로 윈드프로파일러 자료의 적용 가능성과 유용성을 조사했다. 10개 지점의 윈드프로파일러 자료와 기상 예측 모델 WRF의 결과를 기상진단 모델 CALMET에 입력하여 산출한 바람장을 8개 지역에서 관측된 라디오존데 자료와 통계적으로 비교 검증하였다. WRF 바람장 모의 결과를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속에 비해 1시간 간격의 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속이 평균 제곱근 오차 1.5 m/s 내에서 관측 결과와 일치하고 특히 연안 지역에서 해풍과 같은 국지적인 바람 변화를 잘 모의하였다. 풍향의 평균 제곱근 오차는 $50^{\circ}{\sim}70^{\circ}$로써 지형의 영향으로 오염된 윈드프로파일러의 풍향 오차에 기인한다. 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하면 대부분의 고도에서 상대적으로 정확한 바람을 신속하고 정확하게 모의할 수 있기 때문에 본 연구에서 제시하는 방법은 연안 지역의 기상뿐만 아니라 안전 환경 감시에 유용할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권6호
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• pp.271-280
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• 2011

실시간 소프트웨어 설계 구조 중의 하나인 시간 구동 구조 (TTA: Time-Triggered Architecture)는 미리 정해진 시간에 따라 특정 태스크를 수행하기 때문에 소프트웨어의 동작을 예측하기 쉽지만 이의 적용을 위해서는 시스템의 시간 제약성을 만족시키는 설계 과정이 필수적이다. 반면 이벤트 구동 구조 (ETA: Event-Triggered Architecture)는 외부의 이벤트가 발생함에 따라 대응되는 태스크를 수행하는 방식으로 소프트웨어의 구조가 직관적이고 이벤트에 대한 반응 시간이 빠르며 확장이 용이하다. 그러나 이 구조는 다양한 이벤트 발생 상황에 대한 시스템 동작의 예측이 어려워서 높은 안전도가 필요한 시스템 구현에 많이 사용되고 있지 않다. 많은 관련 연구에서 높은 안전도가 필요한 안전 지향 시스템에 TTA를 적용 할 것을 권장되지만, 실제 구현에 있어서는 이의 적용에 필요한 실시간성 분석에 많은 노력이 소요되고, 소프트웨어 공학기술 적용에 대한 인식 부족으로 TTA의 적용이 많지 않은 실정이다. 본 논문은 인간의 생명과 직결되어 이에 따른 실시간성과 안전성이 요구되는 인공심장 제어 시스템에 내장된 소프트웨어 구조를 TTA 기반으로 개선한 연구를 기술한다. 본 연구에서는 인터럽트 측정 소프트웨어를 구현하여 기존에 내장된 실시간 소프트웨어가 가진 태스크의 시간적 속성을 파악하고 RMA (Rate-Monotonic Analysis) 실시간 분석 기법을 통해 시스템의 실시간성을 만족할 수 있도록 설계를 개선하였다. 또한, 이를 바탕으로 인공심장 제어 소프트웨어의 구현을 개선하여 다양한 실험을 통해 개선된 TTA 기반의 소프트웨어를 탑재한 인공심장 시스템은 시스템의 동작 예측도를 획기적으로 높여주면서 기존의 인공심장 시스템과 동일하게 동작함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.193-201
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• 2017

금융회사에서는 내부자에 의한 개인정보유출 방지 및 내부통제 강화를 위하여 출력물 보안, 인터넷 망 분리시스템, 고객정보분리보관, 개인정보 암호화, 개인정보검색, DLP(Data Loss Prevention), 출력물보안, 개인정보모니터링 시스템 등의 보안 솔루션을 도입 운영하고 있다. 아울러 금융회사는 금융 소비채널의 변화 및 금융상품의 패러다임 변화를 겪으며 무한경쟁시대로 진입하고 있다. 금융회사가 보유한 고객정보의 보안에 대한 필요성이 높아지고 있다. '2014년 1월 발생한 카드 3사 대량고객정보 유출 사고는 외주 직원 한 명이 주요 카드사의 고객 개인정보를 탈취하여 대출광고업자와 대출모집인에게 팔아 넘겨졌던 사례이다. 대형 보안사고가 발생한지 3년여의 시간이 흐른 지금도 IT 외주인력의 보안 위협은 여전하다. 정부 및 감독기관은 '금융분야 개인정보 유출 재발방지 종합대책' 이행 점검 및 개인정보유출에 대한 금융회사 제재수준 강화를 진행하고 있다. 본 논문은 금융회사 대형 IT프로젝트 추진 시에 외주직원에 대한 보안정책 적용 사례 분석을 통해 IT프로젝트 성공 및 효율적인 보안 준수를 위한 정책 설정을 연구함으로서 대형 IT프로젝트의 성공과 외주인력의 보안사고 위험도를 최소화할 수 있는 방안을 사례를 통해 제시해 보고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.531-538
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• 2016

교통사고의 발생의 주요 원인의 대부분은 운전자의 법규 위반 행위이며, 특히 과속 및 불법유턴은 대형 사고로 이어질 잠재적 위험성을 내포한다. 사업용 차량의 경우 불법유턴 위험성에 대한 지각이 부족하고, 단속장비 및 감시 인력 또한 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사업용 운전자의 불법유턴 위반행위를 예방하고, 안전운행 습관을 유도하고자, 맵 연동기반 운행행태 판단 기술을 개발에 대해 소개한다. 이를 위해 전국 총 26만개 링크자료 중 23,782 건의 유턴 허용 정보와 14만 6천 건의 제한속도 정보를 수집하였다. 또한 운행행태 분석을 위해 판단알고리즘을 구축하였으며, 최종적으로 안드로이드 기반 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 맵 매칭, 운행행태 판단 및 기타 데이터 산출의 정확도를 평가하기 위해 테스트를 수행하였으며, 분석결과 맵 매칭은 86%, 운행행태 판단 정확도는 83%로 평가되었다. 또한 정보출력 표출에 대한 정확도는 모두 100%로 평가되었다. 향후 과제로서는 기술의 정확도 향상을 위해 모니터링 시스템 설계가 필요할 것으로 판단되며, 개발된 기술을 활용할 수 있는 서비스 시나리오의 검토가 필요하다고 판단된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제10권2호
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• pp.131-154
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• 2012

In this paper, it is aimed to determine the seismic behaviour of highway bridges by nondestructive testing using ambient vibration measurements. Eynel Highway Bridge which has arch type structural system with a total length of 216 m and located in the Ayvaclk county of Samsun, Turkey is selected as an application. The bridge connects the villages which are separated with Suat U$\breve{g}$urlu Dam Lake. A three dimensional finite element model is first established for a highway bridge using project drawings and an analytical modal analysis is then performed to generate natural frequencies and mode shapes in the three orthogonal directions. The ambient vibration measurements are carried out on the bridge deck under natural excitation such as traffic, human walking and wind loads using Operational Modal Analysis. Sensitive seismic accelerometers are used to collect signals obtained from the experimental tests. To obtain experimental dynamic characteristics, two output-only system identification techniques are employed namely, Enhanced Frequency Domain Decomposition technique in the frequency domain and Stochastic Subspace Identification technique in time domain. Analytical and experimental dynamic characteristic are compared with each other and finite element model of the bridge is updated by changing of boundary conditions to reduce the differences between the results. It is demonstrated that the ambient vibration measurements are enough to identify the most significant modes of highway bridges. After finite element model updating, maximum differences between the natural frequencies are reduced averagely from 23% to 3%. The updated finite element model reflects the dynamic characteristics of the bridge better, and it can be used to predict the dynamic response under complex external forces. It is also helpful for further damage identification and health condition monitoring. Analytical model of the bridge before and after model updating is analyzed using 1992 Erzincan earthquake record to determine the seismic behaviour. It can be seen from the analysis results that displacements increase by the height of bridge columns and along to middle point of the deck and main arches. Bending moments have an increasing trend along to first and last 50 m and have a decreasing trend long to the middle of the main arches.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권3호
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• pp.148-154
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• 2005

망막에서 나오는 활동전위와 같이 복잡한 신경망을 거쳐 처리되는 전기신호를 분석하기 위해서는 기존의 단일 전극 기록법으로는 어렵다. 단일 전극을 통한 활동전위의 기록은 개개의 신경세포 특성을 알아내는 데에는 유용한 방법이나 신경세포 간의 시간적, 공간적인 관계는 알아낼 수 없다는 한계를 가지고 있으므로 이같은 한계를 극복하기 위하여 다채널 전극을 이용한 신경신호 기록방법이 최근에 개발되어 널리 이용되고 있다. 다채널전극 기록 방식인 MEA60 시스템은 세포 밖에 위치한 60개의 전극이 생체신호를 동시에 기록한다. 세포 fi에 위치한 각각의 전극이 포착한 신경 신호는 하나의 망막신경절세포 반응이라기보다는 여러 세포의 반응이 동시에 기록될 가능성이 높다. 그러므로 여러 세포의 반응이 함께 기록된 신호로부터 각각의 세포로부터 나오는 파형을 구분하는 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 다채널 전극으로 기록한 망막 신경절세포 신호로부터 MATLAB을 이용하여 활동전위 파형을 검출하고 분류하는 과정을 구현하여 보았다. 이러한 분류과정은 추후 진행되는 신호분석방법인 자극 후 시간 히스토그램(poststimulus time histogram, PSTH), 자기상관관계(autocorrelogram), 상호상관관계(cross-correlogram)를 보기 위하여 반드시 거쳐야 하는 전처리(preprocess) 과정이다. 본 연구에서는 MATLAB을 이용한 파형 구분 프로토콜을 확립하였을 뿐만 아니라 이러한 프로토콜이 신경절 세포의 활동전위 파형을 검출하는 데 유용한 방법임을 입증하였다