• 대한한방내과학회지
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• 제38권3호
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• pp.353-366
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• 2017

Objective: This study aimed to use a mouse model to evaluate the effects of Gwaruhaengryeon-hwan (GHH) on chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and particulate matter induced lung injury. Materials and Methods: The study was carried out in two ways (in vitro, in vivo). In vitro RAW 264.7 cells (mouse macrophage) were used and analyzed by flow cytometry, ELISA. In vivo lipopolysaccharide (LPS) and cigarette smoke solution (CSS), or coal, fly ash, diesel exhaust particle (CFD) challenged mice were used and its BALF was analyzed by ELISA, lung tissue by real-time PCR. Results: In vitro, GHH maintained an 80-100% rate of viability. So cytotoxicity was not shown. In the ELISA analysis with RAW 264.7 cells, GHH significantly decreased NO over $30{\mu}g/ml$. In the ELISA analysis, GHH significantly decreased $TNF-{\alpha}$, IL-6 over $300{\mu}g/ml$. In the COPD model, the GHH 200 mg/kg dosage group, the application of GHH significantly decreased the increasing of neutrophils, $TNF-{\alpha}$, IL-17A, MIP2, CXCL-1 in BALF, $TNF-{\alpha}$, $IL-1{\beta}$ mRNA expression in lung tissue and histological lung injury. In the CFD induced lung injury model, the GHH 200 mg/kg dosage group, the application of GHH significantly decreased the increase of neutrophils, $TNF-{\alpha}$, IL-17A, MIP2, CXCL-1 in BALF, MUC5AC, $TGF-{\beta}$ mRNA expression in lung tissue and histological lung injury. Conclusion: This study suggests the usability of GHH for COPD patients by controlling lung tissue injury.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.457-467
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• 2018

공공측량/통합기준점측량 작업규정은 기존 트래버스 측량 작업규정을 준용하고 있으며, GNSS관측 특성을 정확하게 반영하지 않아서 현장 작업과 자료처리에 어려움이 있다. 또한, GNSS관측 자료처리 절차에 대한 규정이 명확하지 않고, 정확도 검증방법 역시 일반적인 기준과 차이가 있다. 본 연구에서는 현재 규정을 분석하고 적절한 업무프로세스를 제안하기 위해 공공기준점 측량과 유사한 시나라오를 바탕으로 짧은 세션(30분) 데이터를 처리했다. 서울특별시 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 기준점에 대해서 3일간 동일한 시간대 결과를 비교했으며, 하루 중 시간에 따른 결과를 비교해서 전반적인 자료처리 정확도를 평가했다. 대류권 지연오차 추정여부에 따른 정확도 차이를 동시에 분석했으며, 추정결과는 24시간 정지측량 결과와 비교했다. 대류층 지연오차를 추정하는 것이 정확도와 좌표안정성 향상에 유리하며, 평균제곱근오차는 대략 평면 5mm, 수직 1cm 수준으로 추정되었다. 본 연구결과를 바탕으로 통합기준점을 포함한 동시관측 일간해를 추정하고, 이를 통합하여 최소제약조건을 통해 최종해를 결정하는 업무프로세스를 제안한다. 이를 위해서는 학술용 자료처리시스템을 이용한 자료처리자동화시스템이 구축되어야하며, GNSS자료처리를 위해 통합기준점과 공공기준점 코드를 표준화해야 한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.84-93
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• 2004

정위적 방사선수술(stereotactic radiosurgery, SRS)은 정위적 기구를 이용해 환자를 고정시킨 후 한번에 고선량의 방사선을 병변에 조사하는 방사선 치료법이다. 일반적인 방사선 치료와 달리 단 한번의 조사로 고선량의 방사선이 환자에게 주어지므로 정확한 수술계획의 수립이 필요하다. 현재, 수술계획은 사람이 직접 시행착오를 거듭하며 수립되고 있다. 이로 인해 계획의 재연성과 신뢰성에 문제가 재기되고 있으며, 이를 해결하고자 컴퓨터를 활용한 수술계획 최적화 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 최종적인 수출계획을 얻을 때까지 많은 시간이 필요하고 사용되는 수학적 알고리듬의 한계로 국소적 최적해를 최종해로 산출해 낼 위험성을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 이상표적모델을 활용한 정위적 방사선수술계획 최적화 방법을 연구하였다. 병소의 다양한 모양을 근사시킬 이상표적모델을 구형과 원통형, 원뿔형, 타원체의 4종류 가정하였다. 회전중심점(isocenter)을 여러 개 사용하여 이상표적모델을 50％ 등선량 내에 포함시키고, 이 조건을 만족하는 경우의 회전중심점의 위치, 콜리메이터 크기를 데이터베이스화 하였다. 병소가 주어질 경우 기하학적 비교를 통해 병소의 모양을 가장 잘 나타낼 수 있는 이상표적모델, 또는 이상표적모델의 조합을 결정한 후 병소를 근사화하는 과정을 개발하였다. 이후 각 이상표적모델에 대해 데이터베이스에 구축되어 있는 최적변수들을 찾아 회전중심점을 배치시키고 실제 병소에 맞게 최종적인 수정을 통해 최적화 과정을 마치도록 하였다. 이 과정을 가상 표적에 대해 수행한 결과 뛰어난 결과를 보이진 않았으나 회전중심점에 대한 간단한 변화만으로 만족할 만한 결과를 나타내었다. 이는 직접적인 수술에 사용될 수는 없을지라도 수술계획을 함에 있어 최적화 과정의 시작점(Starting Point)으로 받아들이기에 만족할 만한 결과이다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.423-442
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• 2011

연구의 목적은 ICME(2008,Mexico) 모델링 TSG21에서 논의한 모델일의 두 과제 설정 MMa, MeA이 학교수학에 효율적으로 적용이 될 수 있는지를 알아보는데 있다. 이 실험에서 수학과 교육과정에 적용할 수 있는 몇 가지 중요한 점을 발견했는데, 첫째는 MMa집단이 통제집단 IPS에 모델링 문항에서 성취도에 우의미한 차이를 보였고, 정보처리 문항에서도 좋은 성취수준을 보였다. 다시 말하면 모델링 MMa, MeA 교육이 가능하게 현행 학교 문제 해결 또는 개념 학습에 포함이 되고 더욱 발전 되는 시스템을 가질 수 있다. 둘째는 실험집단의 학생들이 생성한 모델링 처음 3단계 상황분석, 수학질문 구성, 모델설정에서 독특한 발견전략을 사용하였고 후반 2단계에서도 전통적 IPS 문제해결과 좋은 연결성을 보였다. 또, 실험집단 MMa, MeA 학생들이 개념적 시스템의 구성과정을 잘 이해했으며 Lesh & Sriraman(2005a, 2005b)의 개념적 시스템의 구성을 뒷받침 해 주었다. 셋째는 과제설정 MMa, MeA 간에 모델링의 사고행동인 수학적 상황 센스를 만들기(S), 창조하기(C), 확장하기(E), 재정의하기(RF)가 교실에서 활발하게 일어났다는 점이다. 따라서 Pollak등이 제언한 모델링 활동은 현행 IPS 활동과 의미 있게 교류 될 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제33권4호
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• pp.393-404
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• 2015

기존의 중력모형은 통행비용 변수만으로 존 간 특성을 설명하기 때문에 많은 한계점을 갖게 된다. 현대 도시의 통행 패턴은 거리나 비용뿐만이 아니라 존 별 특성과 교통인프라 수준 등의 영향을 받기 때문이다. 따라서 장래 통행을 합리적으로 추정하기 위해서는 이러한 특성을 고려한 모형이 개발되어야 한다. 본 연구는 이러한 관점에서 접근성 변수를 중력모형의 설명 변수로 도입하였다. 이와 함께 변수가 추가에 따른 2단계 정산기법을 제안하였다. 이는 통행저항함수의 계수를 회귀분석을 통해 우선 추정한 뒤, 존별 균형인자를 순차적으로 추정하는 방법이다. RMSE, E-norm, C.R을 활용한 접근성을 도입한 중력모형의 검증 결과, 기존의 중력모형보다 통행패턴의 구현 능력이 향상된 점을 확인하였다. 특히, 단거리 통행량 추정에 어려움을 겪은 기존 모형의 한계점을 해결하였다는 점이 주목할 만 하다. 결론적으로 본 연구는 새로운 중력모형의 정산기법을 제안함과 동시에 접근성 변수의 도입을 통해 존 간 특성을 구현하였다는 점에서 통행분포모형의 개선 가능성을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.119-125
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• 2023

IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제49권1호
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• pp.37-42
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• 2010

아열대성 작물을 대상으로 피해를 주는 해충에 대해서 친환경 소독 기술로서 환경조절열처리(CATTS: controlled atmosphere temperature treatment system) 기술이 개발되었다. 본 연구는 국내 사과를 일부 외국으로 수출할 경우 검역대상으로 지목받고 있는 복숭아심식나방(Carposina sasakii)에 CATTS 기술을 적용할 수 있는 지에 대한 가능성을 알아보기 위해 시도되었다. 노출된 복숭아심식나방은 $46^{\circ}C$의 CATTS 치사 설정온도에서 반수치사노출시간이 14.66 분으로 나타났다. 여기에 높은 농도의 이산화탄소 노출은 $46^{\circ}C$에 대한 복숭아심식나방의 감수성을 현격하게 높였다. 다음으로 수확 후 사과 내부에서 가해하는 복숭아심식나방을 대상으로 본 연구에서 제조된 CATTS 장치로 소독효과를 분석하였다. 본 연구용 CATTS 장비는 이산화탄소와 온도를 자동으로 조절하며 처리 기간 동안 기기 내부 및 과실 내부 온도를 실시간으로 모니터링 하도록 제작되었다. 이산화탄소가 15%룰 유지하면서 기기의 내부온도가 $46^{\circ}C$에 도달한 후 60분 경과하였을 때 100%의 나타냈다. 이러한 비교적 장기간 고온 노출은 기기 내부 온도 증가($0.35^{\circ}C$/min)에 비해 대상 곤충이 위치한 과실 내부(0.12-$0.23^{\circ}C$/min)가 현격하게 느리게 처리 온도에 도달하여 이들 사이에 나타나는 온도 편차에 기인된 것으로 나타났다. 본 연구는 사과를 가해하는 복숭아심식나방에 대한 수확 후 소독 기술로서 CATTS의 응용 가능성을 제시한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.620-626
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• 2004

For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method and nonlinear controls are considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is to use dynamic optimization. Many general engineering problems like control, scheduling, planning etc. are expressed by functional optimization problem and most of them can be changed into dynamic programming (DP) problems. However the DP problems are used in just few cases because as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the burden of calculation which is called as 'curse of dimensionality'. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach is proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). To get the solution of seriously nonlinear process control, the interest in NDP approach is enlarged and NDP algorithm is applied to diverse areas such as retailing, finance, inventory management, communication networks, etc. and it has been extended to chemical engineering parts. In the NDP approach, we select the optimal control input policy to minimize the value of cost which is calculated by the sum of current stage cost and future stages cost starting from the next state. The cost value is related with a weight square sum of error and input movement. During the calculation of optimal input policy, if the approximate cost function by using simulation data is utilized with Bellman iteration, the burden of calculation can be relieved and the curse of dimensionality problem of DP can be overcome. It is very important issue how to construct the cost-to-go function which has a good approximate performance. The neural network is one of the eager learning methods and it works as a global approximator to cost-to-go function. In this algorithm, the training of neural network is important and difficult part, and it gives significant effect on the performance of control. To avoid the difficulty in neural network training, the lazy learning method like k-nearest neighbor method can be exploited. The training is unnecessary for this method but requires more computation time and greater data storage. The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlin ar chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. In this study, the NDP algorithm was applied to pH neutralization process. At first, the pH neutralization process control to use NDP algorithm was performed through simulations with various approximators. The global and local approximators are used for NDP calculation. After that, the verification of NDP in real system was made by pH neutralization experiment. The control results by NDP algorithm was compared with those by the PI controller which is traditionally used, in both simulations and experiments. From the comparison of results, the control by NDP algorithm showed faster and better control performance than PI controller. In addition to that, the control by NDP algorithm showed the good results when it applied to the cases with disturbances and multiple set point changes.