• Near Infrared Analysis
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• 제2권1호
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• pp.59-66
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• 2001

Nowadays, medical diagnostics is efficiently supported by clinical chemistry and near infrared spectroscopy is becoming a new dimension, which has shown high potential to provide valuable information for diagnosis. The investigation was carried out to study the influence of mammary gland inflammation, called mastitis, on cow´s milk spectra and milk composition measured by near infrared spectroscopy (NIRS). Milk somatic cell counts (SCC) in milk were used as a measure of mammary gland inflammation. Naturally occurred variations with milk composition within lactation and in the process of milking were included in the experimental design of this study. Time series of unhomogenized, raw milk spectral data were collected from 3 cow along morning and evening milking, for 5 consecutive months, within their second lactation. In the time of the trial, the investigated cows had periods with mammary gland inflammation. Transmittance spectra of 258 milk samples were obtained by NIRSystem 6500 spectrophotometer in 1100-2400 nm region. Calibration equations for the examined milk components were developed by PLS regression using 3 different sets of samples: samples with low somatic cell count (SCC), samples with high SCC and combined data set. The NIR calibration and prediction of individual cow´s milk fat, protein, and lactose were highly influenced by the presence of mil samples from animals with mammary gland inflammation in the data set. The best accuracy of prediction (i.e. the lower SEP and the higher correlation coefficient) for fat, protein and lactose was obtained for equations, developed when using only “healthy” samples, with low SCC. The standard error of prediction increased and correlation coefficient decreased significantly when equations for low SCC milk were used to predict examined components in “mastitis” samples with high SCC, and vice versa. Combined data set that included samples from healthy and mastitis animals could be used to build up regression models for screening. Further use of separate model for healthy samples improved milk composition measurement. Regression vectors for NIR mild protein measurement obtained for “healthy” and “mastitic” group were compared and revealed differences in 1390-1450 nm, 1500-1740 nm and 1900-2200 nm regions and thus illustrated post-secretory breakdown of milk proteins by hydrolytic enzymes that occurred with mastitis. For the first time it has been found that monitoring the spectral differences in water bands at 1440 nm and 1912 nm could provide valuable information for inflammation diagnosis.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권3호
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• pp.221-229
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• 2008

최근 자원개발 분야에서는 다양한 자료를 3차원 공간 데이터베이스로 구성하여 매장량, 품위 분포 등 경제성 평가에서부터 광산설계, 채굴계획 수립 및 가행단계의 공정관리 등 광산개발의 전주기에 대한 3차원 모델링 기법에 널리 활용하고 있다. 자원개발 분야와 토목분야에서 물리탐사는 현지 여건, 기술적, 경제적 제한 때문에 대부분 2차원 단면에 대한 탐사를 주로 하고 있다. 현장에서 획득된 탐사 자료는 2차원 가정을 전제로 한 2차원 역산을 통해 지하 매질의 물성 분포를 계산하는데 이용된다. 그러나 실제로 획득된 자료는 3차원 공간에서의 지하 매질의 반응이므로, 2차원 역산의 결과는 3차원 지형 정보와 지질구조, 시추조사 결과 등과 같은 부가적인 정보를 고려하여 종합적으로 해석함으로써 2차원 가정에 의한 오류를 최소화하고 실제 지하 매질의 특성을 파악할 수 있다. 이 연구에서는 토목 및 자원개발 분야에서 수행된 물리탐사 자료에 대하여 3차원 지반 모델링 기법을 적용한 사례 연구를 통해 3차원 지반 모델링 기법의 활용성과 다양한 적용 가능성을 검토하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.519-528
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• 2016

최근 도시화 및 기후변화로 인한 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인해 도시지역의 침수발생 위험도가 커지고 있다. 도시지역은 도로, 주택가, 지하시설 등 다양한 지형지물로 구성되어 있으며, 상세한 지형을 고려하지 못한 침수해석은 침수예상범위와 침수심을 제대로 표현하지 못한 결과를 도출할 수 있다. 특히, 인구와 자산이 밀집한 도심지에 대한 침수해석의 오류는 침수대책의 수립 및 재난대응에 큰 문제를 야기하여 인명과 재산피해로 이어질 수 있다. 도시지역 침수해석은 크게 관망흐름에 대한 해석과 지표면 범람해석 과정으로 구분되며, 각각의 해석과정상 정확도가 침수해석의 정확도에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 도시지역 침수해석 과정 중 지표면 표고자료의 정확도가 침수해석에 미치는 영향에 대한 평가를 위해 10m급 DEM, LiDAR 자료, 1:1,000 수치지도를 바탕으로 표고자료별 정량적인 침수예측결과를 검토하였다. 검토대상지역은 도림천 유역내 대림, 신림3, 신림4 배수분구로, 2010년 호우에 따른 침수모의를 XP-SWMM 모형으로 수행하였다. 모의결과, 10m DEM의 경우 표고자료의 오차로 인해 1m 이상 침수심이 발생되는 고위험지역에 대한 표현이 적절히 이뤄지지 못했으며, 특히 일부 월류가 발생하는 맨홀에 대해서는 지표면 침수가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 따라서, 도시지역의 범람해석시 지형자료의 정확도는 중요한 요소가 되며, 10m DEM을 이용하는 경우는 신중을 기하여야 함을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.67-74
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• 2016

공간해상도가 높은 드론 영상은 수목 밀도가 높은 지역에서 추출 한계를 갖는 기존 연구의 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론 영상으로부터 수목이 우거진 산림 지역 내 수목 개체를 추출하였다. 영상 분할 과정을 거쳐서 추출되는 수목 개체 인식을 위해, DSM(digital surface model), 그리고 R, G, B 밴드 모두를 조합한 경우와 각각을 분리 조합한 경우의 영상 분할 결과를 비교하였다. 또한, 낙엽수림의 수목 우거짐의 변화를 시기별 영상별로 실험하였다. 3, 4, 5월 영상 중 숲이 울창한 5월의 경우 현지 측량한 나무를 기준으로 한 수목 개체 추출율은 50%로 나타났고, 수관폭 정확도 분석 결과 RMSE(root mean square error)가 1.5미터 이하로 가장 좋은 결과를 보였다. 실험지역의 추출은 중간 나무, 작은 나무 2가지 크기로 추출하였으며 작은 크기의 나무가 추출 정확도가 더 높았다. 이를 바탕으로 수고 추출을 하고, 수관폭과 흉고직경간의 관계식을 이용하여 흉고직경을 추정한다면, 임목재적 추정 및 산림바이오매스 추정까지 가능할 것으로 보인다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.99-112
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• 1999

국내에서 계측된 92개의 측압계수를 이용하여 심도에 따른 측압계수의 경향을 분석하고 Hoek & Brown이 정의한 측압계수의 범위와 비교하였다. 국내의 측압계수는 1이상이 84%로 대부분의 경우 수평응력이 연직응력보다 크게 나타났다. 지반의 침식. 퇴적 및 암반 풍화. 횡압력에 의한 측압계수의 변화를 분석하기 위해 탄소성 이론을 적용하고 그 결과를 유한요소해석과 비교하였다. 측압계수는 지표 침식과 횡압력이 크고 암질이 양호할수록 증가하였고 퇴적의 경우에 감소하였다. 본 연구를 통하여 여러 지질작용이 측압계수에 미치는 영향을 파악할 수 있었고, 특히 지하공동의 굴착 심도인 천부 암반에서의 측압계수 변화를 파악할 수 있었다. 다층 역전파 학습 알고리즘을 적용한 인공신경망을 이용하여 측압계수 예측 전문가 시스템을 개발하였다. 학습률, 모멘텀 상수 그리고 은닉층 노드수를 고려하여 실측치와 상관계수 0.996 이상의 매우 높은 추론율을 보이는 모델을 선정하였다 학습에서 제외한 9개 계측자료로 이 모델을 검증한 결과, 추론오차의 평균은 20%였으며 상관계수도 0.95 이상으로 측압계수를 예측하는데 있어 높은 신뢰성을 보였다.

• 한국미생물생명공학회:학술대회논문집
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• 한국미생물생명공학회 2004년도 Annual Meeting BioExibition International Symposium
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• pp.60-61
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• 2004

Metabolic engineering is now a well established discipline, used extensively to determine and execute rational strategies of strain development to improve the performance of micro-organisms employed in industrial fermentations. The basic principle of this approach is that performance of the microbial catalyst should be adequately characterised metabolically so as to clearlyidentify the metabolic network constraints, thereby identifying the most probable targets for genetic engineering and the extent to which improvements can be realistically achieved. In order to harness correctly this potential, it is clear that the physiological analysis of each strain studied needs to be undertaken under conditions as close as possible to the physico-chemical environment in which the strain evolves within the full-scale process. Furthermore, this analysis needs to be undertaken throughoutthe entire fermentation so as to take into account the changing environment in an essentially dynamic situation in which metabolic stress is accentuated by the microbial activity itself, leading to increasingly important stress response at a metabolic level. All too often these industrial fermentation constraints are overlooked, leading to identification of targets whose validity within the industrial context is at best limited. Thus the conceptual error is linked to experimental design rather than inadequate methodology. New tools are becoming available which open up new possibilities in metabolic engineering and the characterisation of complex metabolic networks. Traditionally metabolic analysis was targeted towards pre-identified genes and their corresponding enzymatic activities within pre-selected metabolic pathways. Those pathways not included at the onset were intrinsically removed from the network giving a fundamentally localised vision of pathway functionality. New tools from genome research extend this reductive approach so as to include the global characteristics of a given biological model which can now be seen as an integrated functional unit rather than a specific sub-group of biochemical reactions, thereby facilitating the resolution of complexnetworks whose exact composition cannot be estimated at the onset. This global overview of whole cell physiology enables new targets to be identified which would classically not have been suspected previously. Of course, as with all powerful analytical tools, post-genomic technology must be used carefully so as to avoid expensive errors. This is not always the case and the data obtained need to be examined carefully to avoid embarking on the study of artefacts due to poor understanding of cell biology. These basic developments and the underlying concepts will be illustrated with examples from the author's laboratory concerning the industrial production of commodity chemicals using a number of industrially important bacteria. The different levels of possibleinvestigation and the extent to which the data can be extrapolated will be highlighted together with the extent to which realistic yield targets can be attained. Genetic engineering strategies and the performance of the resulting strains will be examined within the context of the prevailing experimental conditions encountered in the industrial fermentor. Examples used will include the production of amino acids, vitamins and polysaccharides. In each case metabolic constraints can be identified and the extent to which performance can be enhanced predicted

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1265-1265
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• 2001

The organic materials included in excreta of livestock are important resources for organic manure and for improving soil quality, although there is still far from effective using. One reason for this is still unclearly standard of quality for evaluation of manure made from excreta of livestock. Therefore, the objective of this study is to develop rapid and accurate analytical method for analyzing organic compositions of manure made from excreta of livestock, and to establish quality evaluation method based on the compositions predicted by near infrared reflectance spectroscopy (NIRS). Sixteen samples of manure, each eight samples prepared from two treatments, were used in this study. The manure samples were prepared by mixing 560 kg feces of swine,60 kg sawdust with moisture content was adjusted to be 65%. The mixture was then keep under two kinds of shelter, black and clear sheets, as a treatment on the effect of sunlight. Samples were taken in every week (form week-0 to 7) during the process of manure making. Samples were analyzed to determine neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF) and acid detergent lignin (ADL) by detergent methods, and organic cell wall (OCW) and fibrous content of low digestibility in OCW (Ob) by enzymatic methods. Biological oxygen demand (BOD) was analyzed by coulometric respirometer method. These compositions were carbohydrateds and lignin that were hardly digested. Spectra of samples were scanned by NIR instrument model 6500 (Pacific Scientific) and read over the range of wavelength between 400 and 2500nm. Calibration equations were developed using eight manure samples collected from black sheet shelter, while prediction was conducted to the other eight samples from clear sheet shelter. Accuracy of NTRS prediction was evaluated by correlation coefficients (r), standard error of prediction (SEP) and ration of standard deviation of reference data in prediction sample set to SEP (RPD). The r, SEP and RPD value of forage were 0.99, 0.69 and 7.6 for ADL, 0.96, 1.03 and 4.1 for NDF, 0.98, 0.60 and 4.9 for ADF, 0.92, 1.24 and 2.6 for Ob, and 0.91, 1.02 and 7.3 for BOD, respectively. The results indicated that NIRS could be used to measure the organic composition of forage used in manure samples.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2002년도 제18차 공동학술강연회 자연저감고 지질학 (대한 자원 환경지질학회)
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• pp.81-100
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• 2002

While most of regulatory communities in abroad recognize ' 'natural attenuation " to include degradation, dispersion, dilution, sorption (including precipitation and transformation), and volatilization as governing Processes, regulators prefer "degradation" because this mechanism destroys the contaminant of concern. Unfortunately, true degradation only applies to organic contaminants and short- lived radionuclides, and leaves most metals and long-lived radionuclides. The natural attenuation Processes may reduce the potential risk Posed by site contaminants in three ways: (i)contaminants could be converted to a less toxic form througy destructive processes such as biodegradation or abiotic transformations; (ii) potential exposure levels may be reduced by lowering concentrations (dilution and dispersion); and (iii) contaminant mobility and bioavailability may be reduced by sorption to geomedia. In this review, authors will focus will focul on "sorption" among the natural attenuation processes of hazardous inorganic contaminants including radionuclides. Note though that sorption and transformation processes of inorganic contaminants in the natural setting could be influenced by biotic activities but our discussion would limit only to geochemical reactions involved in the natural attenuation. All of the geochemical reactions have been studied in-depth by numerous researchers for many years to understand "retardation" process of contaminants in the geomedia. The most common approach for estimating retardation is the determination of distrubution coefficiendts ($K_{d}$) of contaminants using parametric or mechanistic models. As typocally used in fate and contaminant transport calculations such as predictive models of the natural attenuation, the $K_{d}$ is defined as the ratio of the contaminant concentration in the surrounding aqueous solution when the system is at equilibrium. Unfortunately, generic or default $K_{d}$ values can result in significant error when used to predict contaminant migration rate and to select a site remediation alternative. Thus, to input the best $K_{d}$ value in the contaminant transport model, it is essential that important geochemical processes affecting the transport should be identified and understood. Precipitation/dissolution and adsorption/desorption are considered the most important geochemical processes affecting the interaction of inorganic and radionuclide contaminants with geomedia at the near and far field, respectively. Most of contaminants to be discussed in this presentation are relatively immobile, i.e., have very high $K_{d}$ values under natural geochemical environments. Unfortunately, the obvious containment in a source area may not be good enough to qualify as monitored natural attenuation site unless owner demonstrate the efficacy if institutional controls that were put in place to protect potential receptors. In this view, natural attenuation as a remedial alternative for some of sites contaminated by hazardous-inorganic components is regulatory and public acceptance issues rather than scientific issue.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.97-104
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• 2018

최근 UAV(unmanned aerial vehicle)는 기존 측량 장비들을 대체/보완할 수 있는 공간정보 제작 도구로 관련 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 UAV 영상의 활용도에 주안점을 두어, 재난재해와 같이 긴급한 상황이나 지상기준점 확보가 어려운 지역에서의 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 UAV 영상으로 3D(dimensional) 형상을 점군(pointcloud)데이터로 제작하였고, 지상기준점을 사용한 모델 데이터와 무기준점 모델 데이터의 절대적/상대적 정확도를 측정하였다. 실험 결과, UAV 영상매칭으로 생성된 3D 형상 점군데이터는 모델 구성을 위한 상대정확도만 확보되어도, 지상기준점 사용 여부에 관계없이 거리측정과 같은 정량적 측정 오차율이 1% 이내인 것으로 검증되었다. 이는 지상기준점 취득이 불가능하거나 작업의 긴급함이 요구될 때, 절대적 위치정보는 부정확하나 신속하게 후처리한 3D 형상 점군데이터만으로도 그 활용이 충분함을 보여준다. 특히 제안된 연구결과는 재난재해 지역과 같이 데이터의 정확도를 확보하기 위한 지상기준점 설계, 측량, 후처리 등의 제반 작업들이 불가능한 상황에서도 길이와 면적과 같은 정량적 측정치와 의미 있는 결과물 취득이 가능하다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.