• 한국환경농학회지
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• 제30권3호
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• pp.288-294
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• 2011

최근에는 전처리가 단순하며 정량 시 방해물질의 영향을 최소화하기 위해 액체크로마토그래피를 이용하여 메틸수은을 분리한 후 유도결합플라즈마/질량분석기로 part per billion 수준까지 정량하는 방법들의 연구가 활발하다. 하지만 대부분의 액체크로마토그래피-유도결합플라즈마/질량분석기는 메틸수은 분리 시 전처리 용액의 pH를 조절하지 않으면 피크깨짐 등의 문제가 발생하여 pH를 조절하고 있다. 본 연구에서는 어류에 잔류하는 메틸수은을 신속하고 정확하게 분석하기 위하여 마이크로웨이브를 이용한 전처리 방법, HPLCICP/MS 조건, 시험법 검증의 실험을 통하여 효율적인 분석법을 확립하였다. 전처리 방법은 추출용매 1% L-cysteine HCl로 추출온도 $60^{\circ}C$에서 추출시간 120분 동안 추출하는 최적 조건을 확립하였다. 기기조건 중 HPLC에서는 시료주 입량 $50{\mu}L$, 컬럼온도는 $25^{\circ}C$에서 0.1% L-cysteine HCl + 0.1% L-cysteine 이동상으로 메틸수은을 분리 한 후, ICP-MS에서 분자량 202의 분석물질을 정량하는 조건을 확립하였다. 직선성에 대한 상관계수 값은 0.9998 이였으며, 검출한계 및 정량한계는 각각 0.15, $0.45{\mu}g/kg$ 이었다. 확립된 전처리 및 기기조건을 통하여 시료별 회수율을 구한 결과 95~99%였다. 전처리 용매와 이동상에 L-cysteine이 존재함으로써 수은에 대한 안정성, Memory effect 및 피크 끌림 등의 문제를 해결할 수 있었다. 확립된 HPLC-ICP/MS 방법에 대해 표준인증물질을 이용하여 검증한 결과, 회수율 및 상대표준편차가 각각 93~96%, 1~3%였다. 확립된 방법은 추출과정 후 별도의 전처리 과정 없이 바로 HPLC-ICP/MS를 이용하여 검출할 수 있어 메틸수은을 분석하기에 매우 적합한 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권2호
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• pp.123-136
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• 2006

캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적으로 선인출할 경우에 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킬 뿐만 아니라 버스 트래픽을 증가시켜 전체 성능의 저하를 가져 올 수 있다. 본 연구에서는 선인출로 인한 캐시의 오염을 줄이기 위해 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 동적으로 판단하는 선인출 필터링 기법을 제시한다. 본 논문에서는 먼저 기존 연구에서의 문제점을 분석하기 위해 선인출 해싱 테이블 lbitSC 기법을 보였는데, 이 기법은 기존 연구와 같이 N:1 매핑을 사용하는 반면, 각 엔트리의 값을 1비트로 하여 두 가지 상태값을 갖도록 하였다. 비교 연구를 위해 완전 블록주소 테이블 기법을 제시하여 비교 기준으로 사용하였다. 마지막으로 본 논문의 주 아이디어인 정교한 필터링을 위한 선인출 블록주소 참조 테이블 기법을 제안하였다. 이 구조는 선인출 해싱 테이블 1bitSC기법과 같은 테이블 길이를 가지며, 각 엔트리의 내용은 완전 블록주소 테이블 기법과 같은 항목을 가지도록 하여 최근에 미 사용된 데이터의 블록주소가 필터 테이블의 하나의 엔트리와 대응되도록 1:1 매핑을 하였다. 일반적으로 많이 사용되는 선인출 기법과, 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 캐시의 매개변수들을 변화시켜가면서 실험을 하였다. PBALT기법은 필터링 하지 않은 경우에 비해 최대 22% 향상된 결과를 보이고, 기존 PHT2bSC 기법과 비교하여 캐시 미스율이 7.9% 감소하였다. 메모리 참조 지연 시간(MADT)은 제안하는 PBALT 기법이 기존 연구에 비해 6.1% 감소하여 전체 수행 시간에 있어서 성능이 향상되었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권1호
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• pp.85-88
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• 2015

차조기 열수 추출물을 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료로 개발하기 위하여 지표성분 표준화를 위한 rosmarinic acid의 분석법 설정과 분석법에 대한 밸리데이션을 실시하였다. 1% acetic acid가 첨가된 water와 methanol을 이동상으로 하고 Zorbax extended-C18($4.6{\times}150mm$, $5{\mu}m$) 칼럼을 사용하여 기울기 용리(gradient elution) 방법으로 분석하였다. 본 연구에서는 분석법을 확립하고 분석법에 대하여 특이성, 직선성, 정확성과 정밀성 그리고 회수율에 대하여 확인하였다. Rosmarinic acid의 검량선은 $R^2$=0.9995로 좋은 선형성을 보였으며 정량한계와 검출한계는 각각 $1.2{\mu}g/mL$와 $0.36{\mu}g/mL$였다. 일내와 일간 분석에서 상대표준편차(RSD)는 각각 3.21%와 1.43% 미만으로 나왔다. 정밀성 측정 결과에서는 97.04~98.98%로 나왔고, RSD는 0.25~1.97%였다. 그러므로 HPLC를 이용한 rosmarinic acid의 분석법이 차조기 열수 추출물 기능성원료 표준화를 위한 적합한 시험법임이 검증되었다. 본 시험법에 따라 분석한 차조기 열수 추출물 내의 rosmarinic acid의 함량은 세 lot를 3회 분석하였을 때 평균 0.03%로 나왔다. 따라서 본 연구를 통하여 확립된 rosmarinic acid의 분석법이 차조기열수 추출물 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료 개발을 위한 기초자료로 활용될 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권2호
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• pp.99-120
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• 1997

위성 탐사 지구 관측 자료, 특히 가시광선 영역의 자료는 태양광이 지구 대기계와 복잡 한 상호 작용을 거친후 위성센서에 의해서 감지되어 수집된 것이다. 따라서 가시광선 영역의 지 구 관측 위성 자료를 정량적으로 분석하기 위해서는 대기의 산란과 흡수에 의한 대기효과에 대한 정량적 보정이 필요하다. 본 연구에서는 대기효과에 대한 정량적 보정을 위해서 복사 전달 모델 의 활용 가능성을 조사하였다. 이를 위해 위성 원격탐사 응용 분야에 이용되고 있는 복사 전달 모델 중의 하나인 LOWTRAN7의 복사 전달 모의 결과 중 단파 자료를 복사 관측 자료인 CAGEX 자료와 비교하였다. CAGEX 관측 자료는 대기복사 모델의 검정을 위하여 NASA Langley Research Center에서 수집한 자료로써, 1)대기 sounding, aerosols, 구름의 특성 자료, 2) 지구복사계, 직달일사계, 차광전천일사계에 의해 측정된 ARM(Aerosol Radiation Measurement) 자료, 3)Fu-Luio 모델에 의해 모의된 장파, 단파 flux 등의 자료로 구성되어 있다. 대기복사 전달 모의를 위하여 에어로졸의 광학적 특성은 CAGEX의 column optical depth, Spinhime의 산란 계 수 수직 분포와 D' Almeida의 에어로졸 복사 특성 값으로부터 도출되었다. LOWTRAN7의 복사 모의는 완전히 맑은 날에 해당하는 31개의 경우에 대하여 수행되었으며, 이 모의 결과 중 단파영 역에서의 지표면에서의 상향복사와 지표면으로의 하향직달복사 및 하향 확산 복사 그리고 대기 상단에서의 상향 복사를 CAGEX 관측 자료와 각각 비교 하였다. 비교 결과 CAGEX 자료에 대한 LOWTRAN7 결과의 표준 오차는 지표면에서의 하향 확산 복사(6.9%)를 제외한 모든 복사 항목 들이 5%이내였다. 이 결과로 보아 하향 확산 복사항의 오차가 가장 크며 이 오차가 관련된 나머 지 항목의 오차를 일으키는 역할을 하는 것으로 추측할 수 있다. 결론적으로 지표면에서의 하향 확산 복사 항목은 에어로졸에 의해 생기는 항목이므로 향후 복사 모델을 고려할 때 에어로졸의 산란에 의한 부분이 더 고려 된다면 복사 전달 모델을 이용하여 정량적으로 대기 효과를 보정하 는데 오차를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.321-335
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• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권5호
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• pp.604-617
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• 2022

해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s^-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s^-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권7호
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• pp.5-24
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• 2022

현행 비탈면 앵커공법의 보강성능평가는 앵커 두부와 지반밀착도, 앵커 두부의 균열 및 파손에 대해서 정성적으로 성능을 평가하고 있다. 이로 인해 성능저하 상태 점검을 위한 정량적 데이터베이스화와 이를 이용한 시간이력 관리는 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 비탈면에 설치된 앵커공법의 정량적 유지관리에 활용하기 위하여 UAS 영상과 지상 LiDAR의 사각지대를 보완하기 위한 SfM기반의 조합 3차원 수치모형을 구현하여 손상인자의 수치데이터를 검출하였다. 비탈면과 같은 수직구조물에서 상대적으로 높은 z 좌표 오차를 갖는 UAS 3차원 수치모형에서 사각지대 데이터 공백을 상호 보완하기 위하여 지상 LiDAR 스캔 데이터를 조합하였고 z 좌표 정확도의 향상을 확인하였다. 비탈면에 설치된 10공의 앵커에 임의로 손상을 발생시킨 후에 3차원 수치모형을 구축하였고 정사투영을 통해 균열, 파손, 회전변위와 지반 밀착도에 대한 수치 값을 검출하였다. 8K 해상도로 균열 실측값과 비교시 ±0.05mm의 오차범위에서 0.3mm 미만의 균열 검출이 가능하였다. 앵커 두부의 최대 파손 면적은 설계대비 3% 이내로 발생된 것을 확인하였고, 파손부의 체적 또한 검출하였다. 특히 z 좌표 데이터가 중요한 지반밀착도의 경우 UAS 3차원 수치모형에서는 사각지대로 인한 데이터 공백으로 측정이 불가능하였지만 지상 LiDAR를 조합할 경우 앵커 저면과 지반의 불규칙한 표면에서 표고차 확인이 가능하여 임의의 20개 지점의 평균 표고차를 지반밀착도로 도출하였다. 또한, 앵커 두부의 1° 미만의 회전각과 이동 변위 값도 검출하였다. 이에 본 연구에서 구축한 3차원 수치모형에서 앵커 손상인자의 정량적 데이터 추출이 가능하였고, 이를 데이터베이스화 한다면 정량적 평가지표의 기초자료로써 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.17-27
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• 2023

포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.53-62
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도 또한 증가하고 있다. 집중호우는 짧은 시간에 많은 양의 유출량을 발생시켜 중소하천으로 합류되기 전, 산간지역 하류부분에 홍수를 발생 시킬 수 있다. 홍수로 인한 하류지역의 피해를 감소시키기 위해서는 집중호우에 대한 산지소유역 유출량 산정이 매우 중요하다. 하지만 현재 국내에서 가장 많은 분석을 진행하고 있는 하수관망 침수분석에서는 산지소유역의 강우유출량을 산정하기보다는 기존에 보유 데이터를 활용한 시간·면적법을 사용하고 있으며, 이는 지역의 토양 특성을 정확하게 적용하였다고 판단하기 어려운 실정이다. 이에 강우 발생 시 많은 유출량으로 인해 단시간 내에 하류지역의 침수를 발생시킬 수 있는 산지소유역에 대한 강우유출량 분석을 진행한다면, 보다 정확한 유출량 산정을 통해 하류지역에 발생될 수 있는 침수 특성을 분석의 정확도가 향상되어 하류지역의 주민 대피, 피해 범위의 산정을 위한 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다. 산지소유역 강우유출량 산정을 위해 MIKE series 중 MIKE SHE를 활용하여 산지소유역 강우유출량을 산정하였고, MIKE 21 FM (Flow model)을 통해 하류지역의 침수 분석을 진행하였다. 본 연구를 통해 산지소유역에 강우 발생 시 발생 유출량 및 하류까지의 도달 시간을 확인할 수 있었으며, 이 분석 결과는 향후 강우 발생 시 하류지역에 사전 대피를 통한 인적·물적 자원을 보호하는데 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.