• 한국방사선학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.541-549
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• 2023

본 연구는 CT 촬영 시 금속으로 인해 발생한 금속 인공물 감소를 위한 알고리즘 적용에 따른 영상 화질에 대한 정량적 비교를 하고자 한다. Spectral detected-based CT와 CT ACR 464 팬톰을 이용하여 일반적인 필터보정역투영 알고리즘을 적용한 기준 영상을 10장 획득하고, 동일 팬톰에 금속 인공물을 발생시켜 일반적인 필터보정역투영 알고리즘을 적용한 영상을 10장 획득하였다. 금속 인공물을 발생시켜 획득한 영상의 원시 데이터에 metal artifact reduction 알고리즘, 가상 단일 에너지 알고리즘, metal artifact reduction 알고리즘 적용 후 추가로 가상 단일 에너지 알고리즘을 적용한 영상을 각각 10장씩 획득하였다. 알고리즘 적용에 따른 hounsfield unit 비교를 위해 CT ACR 464 팬톰 module 1에 위치한 폴리에틸렌, 뼈, 아크릴, 공기, 물에 관심영역을 설정하고, 전체 영상 화질 평가를 위해 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차, 신호 대 잡음비, 최대 신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 지표를 통해 알고리즘 별 비교하였다. 알고리즘 적용 영상 별 hounsfield unit 비교 결과 알고리즘 적용 영상 간 유의한 차이를 보였으며(p < .05), 아크릴을 제외한 관심영역에서 가상 단일 에너지 알고리즘 적용 영상에서 큰 변화를 나타냈다. 영상 화질 평가 지표 결과 metal artifact reduction 알고리즘 적용 영상 화질이 가장 높았으나, 구조적 유사도 지수는 metal artifact reduction 알고리즘 적용 후 추가로 가상 단일 에너지 알고리즘이 동시에 적용된 영상이 가장 높았다. CT 촬영 시 금속 인공물 감소에 metal artifact reduction 알고리즘이 가상 단일 에너지 알고리즘에 비해 효과적이었지만, 양질의 CT 영상 획득을 위해 알고리즘 적용에 따른 이점과 영상 화질 변화를 파악하고 효율적인 활용이 필요하다고 사료된다.

• 청정기술
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• 제29권1호
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• pp.31-38
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• 2023

수자원 오염 그리고 기후변화로 인한 극한의 기상현상으로 물 부족 현상 심화로 공공하수처리 시설의 폐수 배출시 총유기탄 소량(TOC) 기준이 시행되고, 대체 수자원 확보를 위해 하수처리수 재이용에 연구와 관심이 증가하고 있다. 현장에서는 하폐수고도처리로 MBR(membrane bio-reactor)공법을 보편적으로 사용하며, 유기 및 무기 이온 제거 그리고 화학물질의 사용 및 배출이 없다는 친환경적인 장점이 있다. 하지만, 분리막을 사용한 MBR공정은 고농도 활성슬러지 부유물질(mixed liquor suspended solid, MLSS)로 인한 분리막의 막오염(파울링) 현상으로 잦은 막세정 비용 발생의 문제가 있다. 본 연구에서는 분리막 운영시 최대 단점이었던 분리막의 차압 상승, 통수량 저하, 파울링 현상을 개선하고자 i) 공정 개선과 ii) 마이크로버블의 세정 효율을 평가하였다. 기존 MBR공법에 원수가 유입되는 호기조와 MBR조 사이에 침전조를 설치하여 침전조를 거친 상등수가 유입된 분리막조 내부로 마이크로버블을 주입하였다. 마이크로버블은 5개월간 15일 간격으로 마이크로버블 발생장치를 작동(ON), 미작동(OFF)하여 방류수 시료(4L)를 채취 후 TOC를 측정하였다. 침전조를 거친 상등수가 분리막조로 유입하여 원수 MLSS의 95%이상이 제거되어 생물막 등의 오염으로부터 막의 파울링 현상을 1차 방지할 수 있었다. 침전조를 거친 상등수에 마이크로버블의 적용으로 분리막의 차압은 1.6 ~ 2.3배 감소 및 통수량은 최대 1.4배 증가하였다. 마이크로버블의 적용(ON)으로 TOC 제거율은 58% 이상 증가했다. 호기조와 분리막조를 분리 운영함에 따라 침지식 분리막의 파울링 현상을 저감할 수 있고, 추가로 마이크로버블을 적용하여 분리막의 차압, 통수량과 막오염(파울링)이 개선으로 효율적인 고도처리공법을 제시했다.

• 박물관보존과학
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• 제29권
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• pp.1-32
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• 2023

국립중앙박물관이 소장하고 있는 필자미상회혼례도(筆者未詳回婚禮圖)(덕수6375)는 회혼례의 장면을 그린 다섯 폭의 화첩이다. 회혼례는 부부의 혼인 60년을 기념하여 혼례식을 다시 행하며 주변의 축하를 받는 기념행사로, 이 화첩에는 전안례, 교배례, 헌수례, 접빈, 중뢰연의 장면을 기록하였는데 인물과 건축물, 여러 가지 기물 등을 섬세한 필치로 세밀하게 묘사한 회화 자료이다. 제작 기법 연구를 위해 현미경, 적외선, 엑스선 조사와 함께 초분광영상분석이 사용되었다. 비가시영역에 대하여 밑그림 확인, 색상에 따라 사용된 안료와 염료를 구별하고자 하였다. 엑스선형광분석으로 안료의 성분을, 자외선-가시광선분광분석으로 염료의 종류를 판별하였다. 현미경 조사를 통해 확인된 회혼례도에 사용된 직물의 재료는 섬유의 꼬임이 거의 없는 생견사이며 평직으로 제직된 평견직물로 확인되었다. 초분광영상분석과 엑스선형광분석, 자외선-가시광선분광분석으로 백색은 연백, 흑색은 먹으로 확인되었 다. 적색은 주토, 진사, 진사와 연단 혼합, 갈색은 주토 및 유기 염료, 황색은 등황을 사용한 것을 알 수 있었다. 녹색은 쪽, 석록, 크롬그린과 황화바륨, 청색은 석청, 회청, 쪽으로 확인되었다. 자색은 쪽과 연지충 혼합으로 추정되었고 금색은 금분을 사용한 것으로 나타났다. 초분광영상에서 보존처리 영역을 식별하여 손상부분과 보존처리부분 등을 구분할 수 있었다.

• 한국식품과학회지
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• 제54권1호
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• pp.43-51
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• 2022

본 연구에서는 자작나무 증포 추출물의 탈모 조절 활성 분석을 위해 in vitro (인간모유두세포) 및 in vivo (C57BL/6N 마우스) 모델을 이용하여 모발의 성장 효과를 평가하였다. 찌고 말리는 과정을 반복하는 증포 차수 별 함유 성분의 변화가 관찰되어 새로운 추출법의 가능성을 확인하였다, 즉, 1회-5회 증포 후 관찰된 성분의 변화는 3회 증포 추출물(BPE3)에서 안정적인 추출 수율, 높은 페놀화합물 함량 및 항산화 활성을 가지는 것으로 확인되었다. 또한, 발모 주기의 전 과정에 관여하는 모유두세포에 BPE3를 처리하였을 때 유의한 수준의 FGF7과 Wnt7b 발현을 증가시켜 모발 성장 촉진과 모발의 성장기 개시를 도울 것으로 판단되었다. In vivo 마우스 모델에 12일 간 BPE를 도포하여 관찰한 결과 6일 경과 시 양성대조군(MXD 및 PTN)과 유사한 수준으로 단모의 성장이 관찰되었으며, 9일 경과 시 높은 밀도의 발모가 진행되기 시작하여 12일 경과 시 미처리 대조군에 비해 BPE3군에서 고른 발모가 관찰되었다. H&E 염색을 통한 각 군별 피부조직의 변화는 BPE3군에서 뚜렷이 나타났으며, 특징적으로 단위면적 당 많은 모낭(hair follicle)의 형성과 모간부(hair shaft)의 신장이 관찰되어 안정적으로 모발의 성장기로 진입한 것으로 판단되었다. 피부조직의 유전자발현 추가 분석 시 FGF7, VEGF, 및 Wnt7b 유전자가 유의하게 증가하여 모발성장, 분화, 모낭줄기세포 활성을 유도하여 모발성장을 촉진시킨 것으로 생각된다. 또한, BPE3가 LPS로 유도된 RAW264.7 세포의 염증인자(iNOS, IL-6 및 COX2) 발현을 저해하여 자가면역 등 염증성 탈모억제에 긍정적 역할을 할 것으로 판단된다. GC-MS 분석을 통해 확인한 betulin과 불포화지방산 등 저분자 물질은 BPE3가 나타낸 약리활성을 방증하였다. 결론적으로, 자작나무 3회 증포 추출물인 BPE3는 모유두세포의 발모 주기를 촉진할 뿐 아니라 두피의 염증 환경에서 휴지기를 단축시켜 정상적 발모를 돕는 소재로서 높은 잠재력을 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제32권1호
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• pp.42-49
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• 2023

Li-Al-Si를 함유한 유리세라믹 순환자원은 인덕션, 방화유리, 비젼냄비 등 리튬의 전체 소비량 중 14%로 리튬이온전지 다음으로 많이 쓰인다. 따라서 리튬의 수요가 폭발하고 있는 현재 새로운 리튬 자원을 찾아야 하고 이로부터 리튬의 회수 연구가 필요하다. 본 연구는 이러한 맥락하에 Li을 함유한 새로운 순환자원인 Li-Al-Si 유리세라믹으로부터 리튬을 회수하기 위한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 1.5% Li, 9.4% Al, 28.9% Si를 함유한 Li-Al-Si 유리세라믹 중 방화유리를 원료물질로 사용하였다. 방화유리로부터 리튬을 회수하기 위한 공정은 크게 칼슘 염을 투입한 건식 배소 공정과 수침출 공정으로 나뉜다. 325 mesh 이하로 분쇄된 방화유리 시료를 열처리 전과 열처리 후 칼슘 염을 투입하여 침출 실험을 비교 진행하였고 칼슘 염과 Li-Al-Si 유리세라의 투입비율에 따른 침출율, 칼슘 염 배소 온도에 따른 침출 연구도 비교 수행하였다. 수침출 연구에서는 온도, 시간, 고액비, 그리고 연속 침출횟수에 따라 리튬의 침출율 및 회수율을 비교하였다. 그 결과 Li-Al-Si를 함유한 유리세라믹 방화유리는 열처리를 반드시 수행하여 베타 형태의 스포듀민으로 상변화 시켜야 하며 이로부터 CaCO₃ 염을 Li-Al-Si를 함유한 유리세라믹 방화유리와 6:1의 비율로 투입하여 1000℃이상에서 배소한 후 4회 이상 연속 침출하여 리튬의 회수율을 98% 이상 획득하였고 이때 리튬의 농도는 200mg/L였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권2호
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• pp.148-169
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• 2023

하엽은 짙은 녹색을 띠는 전통 안료 중 하나로 알려져 있지만 색상, 원료물질, 제법 등에 대해서 명확히 규명되지 않은 상태이다. 다만, 단청, 괘불, 회화 등 채색문화유산의 안료 분석연구를 통해 밝혀진 하엽 안료의 입자형태나 구성광물 등을 볼 때 염 부식으로 제조된 동록 안료로 보인다. 따라서 하엽 안료를 복원하기 위해 고문헌 기록을 바탕으로 동록 안료의 제조방법을 연구하였다. 고문헌 기록에서 확인되는 동록 안료의 제조방법은 동분말과 부식제를 혼합한 후 습한 조건에서 방치하여 부식시키는 자연 부식방법이다. 이를 바탕으로 보다 효율적으로 동분말을 부식시키기 위해 부식시험기를 이용한 인공부식을 도입하였고, 부식제 혼합비율, 부식 기간에 따른 부식생성물의 상태를 분석하여 적정 혼합비율과 부식 기간을 선정하였다. 또한, 잔류 부식제를 제거하기 위한 염 제거 공정과 안료 채색 시 채도를 높이기 위한 정제공정을 추가하여 동록 안료의 제조방법을 체계적으로 정립하였다. 정립된 방법으로 제조된 동록 안료는 청록 혹은 녹색의 색상을 나타냈다. 안료 입자는 표면이 다공성으로 타원형 형태의 작은 입자들이 뭉쳐져 있는 형태를 보였다. 주요 구성원소는 구리(Cu)와 염소(Cl)이고, 구성광물은 녹염동광[atacamite, Cu2Cl(OH)3]으로 동정되었다. 제조된 동록 안료의 안정성 평가를 위해 촉진내후성 시험을 진행한 결과, 열화가 진행됨에 따라 녹색도가 일부 감소하고 황색도가 증가하는 색변화 경향을 보였다. 따라서 열화 전 동록 안료의 색도는 고단청의 하엽 안료와 비교할 때 황색도가 낮은 편이었으나 열화 후에는 황색도가 크게 증가하여 고단청의 하엽 안료와 유사한 색도 범위를 갖는 것으로 나타났다. 결과적으로 제조된 동록 안료는 입자형태나 구성광물뿐만 아니라 색상에서도 고단청의 하엽 안료를 구현하여 재현성이 높은 것으로 확인되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

• 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.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권2호
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• pp.17-24
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• 2023

이 논문은 total flux leakage (TFL) 방법을 이용해 외부텐던을 비파괴검사 하는 솔레노이드 형태의 센서의 측정 신호를 후처리하는 방법을 소개한다. 기존에 개발된 TFL 솔레노이드 센서는 1차 코일과 2차 코일로 이루어져 1차 코일에 정현파 형태의 교류를 입력하면 2차 코일에 그 미분에 비례하는 신호가 측정된다. 이때 진폭은 텐던의 단면에 비례하므로 파단 및 부식 여부를 확인할 수 있다. 따라서 TFL센서의 측정신호에서 진폭정보를 추출 하는 것이 중요한데 기존에는 단순히 극댓값을 모아 진폭정보를 취득했다. 하지만 이 방법을 사용하면 측정빈도가 크게 낮아져 추가적인 신호처리 및 인공지능 적용에 많은 제약이 생긴다. 이 논문은 높은 측정빈도를 가진 진폭정보를 추출하기 위해 진폭복조를 응용해 진폭정보를 획득하는 방법을 제시한다. 진폭복조를 이용해 진폭정보를 취득하면 측정빈도를 원시신호와 동일한 수준으로 유지할 수 있다. 이 방법은 TFL센서의 1차 코일 입력 주파수 선택과 센서를 외부텐던에 적용하는 속도 등에 제약을 없애주어 개발 방향에 많은 자유도를 부여한다. 또한 높은 측정빈도를 유지하므로 추가적인 신호처리나 인공지능 등을 활용 하는데 유리함을 제공한다. 제안된 방법은 실내실험을 통해 검증 되었으며 기존 방법과 비교해 어떤 장점이 있는지 분석했다. 제시된 예제의 경우 진폭복조를 사용한 방법이 기존 방법에 비해 100배 높은 측정빈도를 제공 하는 것을 확인 할 수 있었다. 주어진 상황과 구체적인 장비 설정에 따라 차이가 있겠지만 대부분의 경우 진폭복조를 사용해 진폭정보를 추출하면 기존 방법 대비 만족할만한 결과를 얻을 수 있을 것이다.