• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.423-432
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• 2022

전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.370-370
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• 2022

최근 우리나라는 수자원부존량 대비 수자원이용률이 16%에 불과하며 평상시 하천의 많은 가용수량이 이용되지 못하고 있는 실정이다. 현재 하천수 사용은 갈수와 가뭄시를 기준으로 허가 및 관리하고 있으며, 평상시 가용수량을 모니터링하여 하천유지유량, 하천수 사용, 환경대응 등 다양한 수요에 맞게 수량을 합리적으로 배분할 수 있는 수자원관리 체계 구축이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대상지역인 금강유역의 하천수 사용 및 공급 상황을 파악하고 혼합(유역·하도) 물수지를 이용하여 실시간 가용수량 평가체계를 구축하였다. 실시간 가용수량 평가체계를 구축하기 위해서 유역의 수문상황과 기상전망(기온, 강우) 자료를 이용하여 장래기간의 강우조건(무강우, Ensemble Streamflow Prediction; ESP), 하천수 사용 및 공급계획(댐, 저수지 방류량 등) 시나리오 조건에 따른 예측기반 가용수량을 평가하였다. 대상 하천의 지류 유입량을 산정하기 위해서는 유역 물수지를 수행하고 하도 물수지를 통해 주요 지점별 하천관리유량과 가용수량을 산정한다. 또한, 유역(수계)간 물이동 및 하천수 사용 시설별 용·배수 체계를 고려하여 물수지 분석을 수행하였다. 이를 통해 산정된 각 취수시설별 유입량, 사용량, 회귀수량, 하천유지유량, 하천관리유량, 유량, 가용수량 등을 사용자가 쉽게 확인할 수 있도록 GIS와 테이블 기반으로 표출하였다. 본 평가체계를 활용하여 홍수통제소에서 수원(저수, 유수)별 가용수량을 다양한 수요에 맞게 적절하게 배분하고 조정할 수 있고 추후 가뭄 등 비상상황 발생 시 용수공급조정 및 연계운영계획에 반영될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국물환경학회지
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• 제39권1호
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• pp.46-60
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• 2023

Climate change causes fluctuations in water quality in the aquatic environment, which can cause changes in water circulation patterns and severe adverse effects on aquatic ecosystems in the future. Therefore, research is needed to predict and respond to water quality changes caused by climate change in advance. In this study, we tried to predict the dissolved oxygen (DO), chlorophyll-a, and turbidity of the Paldang reservoir for about two weeks using long short-term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRU), which are deep learning algorithms based on recurrent neural networks. The model was built based on real-time water quality data and meteorological data. The observation period was set from July to September in the summer of 2021 (Period 1) and from March to May in the spring of 2022 (Period 2). We tried to select an algorithm with optimal predictive power for each water quality parameter. In addition, to improve the predictive power of the model, an important variable extraction technique using random forest was used to select only the important variables as input variables. In both Periods 1 and 2, the predictive power after extracting important variables was further improved. Except for DO in Period 2, GRU was selected as the best model in all water quality parameters. This methodology can be useful for preventive water quality management by identifying the variability of water quality in advance and predicting water quality in a short period.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.138-151
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• 2023

우리나라 항만 인프라는 공용연수가 30년이 넘은 노후 항만시설물은 2019년 약 23%에서 2029년에는 47%로 증가하여 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 오래된 기존의 항만은 경쟁력을 상실하고 항만 인프라의 발전을 저하하며 시설물에 대한 인적자원 기반 유지보수에 따른 인명사고가 증가한다. 이러한 문제를 디지털 트윈 기반의 체계적인 관리 기술 구축으로 해결하고자 한다. 본 연구는 항만 인프라의 재해와 노후화 현황과 스마트 항만의 사례를 살펴본 뒤 스마트 항만 기술이 반영된 디지털 트윈 구현 단계를 구체적으로 제시하고자 한다. 항만 인프라 연계 시스템을 분석하고 디지털 트윈 구현에 필수적인 시나리오를 작성하여 맵핑을 한다. 재해와 노후화 관리를 위한 3D 모델링과 시뮬레이션 데이터를 수집하여 디지털 트윈을 구현하며 항만 인프라에서 획득한 센싱 데이터, 영상 데이터 등의 데이터를 실시간으로 연동하여 상황별 항만 디지털 트윈 시뮬레이션 구현한다. 항만 인프라 재해와 노후화 관리를 위한 디지털 트윈 항만을 구현하는 경우 실시간 통합관제로 예지적인 항만 인프라 관리로 할 수 있을 뿐 아니라 재해에 관한 안전을 확보할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.332-332
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• 2021

도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.255-257
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• 2021

매년 전기 사용량이 급증하는 동절기에 전통시장, 찜질방 등 다중이용시설과 아파트, 다가구주택 등 집합건물에서 노후화된 전기시설의 누전으로 인한 화재가 빈번해 지고 있다. 이러한 화재의 원인은 대부분 노후화된 전선에 과도하게 걸리는 부하로 전선 피복이 녹아내리며 주변의 발화물질에 옮겨붙어 발생하고 있다. 본 연구에서는 복합센서를 통해 전선에 걸리는 과부하와 과열을 측정하고 여기서 발생하는 유독가스를 검출하여 게이트웨이를 통해 서버에 로깅하는 시스템을 구현한다. 이를 바탕으로 빅데이터 분석을 통해 실시간 전기화재를 예측하고 경보하고 차단할 수 있는 플랫폼과 모의 화재 발생 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.41-47
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• 2023

금융상품의 가치평가는 다양한 기술의 변화에 따라 계속 발전하고 있다. 최근에는 머신러닝과 인공지능 기술을 활용한 가치평가에 대한 관심이 높아지면서 금융시장의 변화에 신속하게 대응하고 있다. 이러한 기술적 발전은 실시간 데이터 처리에 대한 요구와 금융시장의 다양한 특성을 고려하여 정확하고 효과적인 가치평가를 가능케 한다. 수치해석 기법은 금융기관과 투자자들 사이에서 중요한 의사 결정 도구로 사용되며, 투자의 성과 예측과 리스크 관리를 위한 필수 도구로 인식되고 있다. 본 연구에서는 금융시장의 다양한 변화와 자산 데이터를 고려하여 정확한 예측을 제공하는 수치해석 기반 금융 시스템의 특허 동향을 분석한다. 이를 통해 실질적인 산업현장에서의 금융 기술의 발전을 살펴보고 금융시장에서의 기술적 수준을 가늠할 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권6호
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• pp.632-641
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• 2023

Central nervous system tumors are identified as tumors of the brain and spinal cord. The associated morbidity and mortality of cerebrospinal tumors are disproportionately high compared to other malignancies. While minimally invasive techniques have initiated a revolution in neurosurgery, artificial intelligence (AI) is expediting it. Our study aims to analyze AI's role in the neurosurgical management of cerebrospinal tumors. We conducted a scoping review using the Arksey and O'Malley framework. Upon screening, data extraction and analysis were focused on exploring all potential implications of AI, classification of these implications in the management of cerebrospinal tumors. AI has enhanced the precision of diagnosis of these tumors, enables surgeons to excise the tumor margins completely, thereby reducing the risk of recurrence, and helps to make a more accurate prediction of the patient's prognosis than the conventional methods. AI also offers real-time training to neurosurgeons using virtual and 3D simulation, thereby increasing their confidence and skills during procedures. In addition, robotics is integrated into neurosurgery and identified to increase patient outcomes by making surgery less invasive. AI, including machine learning, is rigorously considered for its applications in the neurosurgical management of cerebrospinal tumors. This field requires further research focused on areas clinically essential in improving the outcome that is also economically feasible for clinical use. The authors suggest that data analysts and neurosurgeons collaborate to explore the full potential of AI.

• Animal Bioscience
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• 제37권7호
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• pp.1289-1302
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• 2024

Objective: There is a strong relationship between the content of beneficial fatty acids in milk and milk fat metabolic activity in the mammary gland. To improve milk quality, it is therefore necessary to study fatty acid metabolism in bovine mammary gland tissue. In adipose tissue, peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARG), the core transcription factor, regulates the fatty acid metabolism gene network and determines fatty acid deposition. However, its regulatory effects on mammary gland fatty acid metabolism during lactation have rarely been reported. Methods: Transcriptome sequencing was performed during the prelactation period and the peak lactation period to examine mRNA expression. The significant upregulation of PPARG drew our attention and led us to conduct further research. Results: According to bioinformatics prediction, dual-luciferase reporter system detection, real-time quantitative reverse transcription polymerase chain reaction and Western blotting, miR-130a and miR-130b could directly target PPARG and inhibit its expression. Furthermore, triglyceride and oil red O staining proved that miR-130a and miR-130b inhibited milk fat metabolism in bovine mammary epithelial cells (BMECs), while PPARG promoted this metabolism. In addition, we also found that the coexpression of miR-130a and miR-130b significantly enhanced their ability to regulate milk fat metabolism. Conclusion: In conclusion, our findings indicated that miR-130a and miR-130b could target and repress PPARG and that they also have a functional superposition effect. miR-130a and miR-130b seem to synergistically regulate lipid catabolism via the control of PPARG in BMECs. In the long-term, these findings might be helpful in developing practical means to improve high-quality milk.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제50권
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• pp.127-136
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• 2023

Water scarcity decreases the rate of photosynthesis and, consequently, the yield of banana plants (Musa spp). In this study, transcriptome analysis was performed to identify photosynthesis-related genes in banana plants and determine their expression profiles under water stress conditions. Banana plantlets were in vitro cultured on Murashige and Skoog agar medium with and without 10% polyethylene glycol and marked as BP10 and BK. Chlorophyll contents in the plant shoots were determined spectrophotometrically. Two cDNA libraries generated from BK and BP10 plantlets, respectively, were used as the reference for transcriptome data. Gene ontology (GO) enrichment analysis was performed using the Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) and visualized using the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway prediction. Morphological observations indicated that water deficiency caused chlorosis and reduced the shoot chlorophyll content of banana plantlets. GO enrichment identified 52 photosynthesis-related genes that were affected by water stress. KEGG visualization revealed the pathways related to the 52 photosynthesisr-elated genes and their allocations in four GO terms. Four, 12, 15, and 21 genes were related to chlorophyll biosynthesis, the Calvin cycle, the photosynthetic electron transfer chain, and the light-harvesting complex, respectively. Differentially expressed gene (DEG) analysis using DESeq revealed that 45 genes were down-regulated, whereas seven genes were up-regulated. Four of the down-regulated genes were responsible for chlorophyll biosynthesis and appeared to cause the decrease in the banana leaf chlorophyll content. Among the annotated DEGs, MaPNDO, MaPSAL, and MaFEDA were selected and validated using quantitative real-time PCR.