• 한국습지학회지
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• 제23권1호
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• pp.27-34
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• 2021

본 연구에서는 랜덤포레스트를 이용하여 8개 보 지점별 남조류 발생 주요 영향인자를 도출하고, 조류경보제 기반의 범주형 예측모델을 개발하였다. 8개 보 지점의 랜덤포레스트의 변수 중요도를 살펴본 결과, 상류의 보 지점들은 남조류 발생에 있어 보 운영에 따른 영향을 직접적으로 받는 것으로 나타났다. 이는 효율적인 보 운영을 통한 남조류 관리가 가능할 수 있다는 것을 의미한다. 중류 구간은 DO와 E.C가 주요 영향인자로 도출되었다. 공간적으로 구미와 김천에 대규모 산업공단들이 밀집되어 있으며, 환경기초시설의 배출량이 큰 영향을 끼치는 구간이다. 따라서 폭염 및 가뭄 시기에 중류 유역에서 배출되는 환경기초시설의 방류는 본류의 E.C를 증가하게 하고 남조류 발생을 촉진 시키는 것으로 나타났다. 중·하류에 위치한 보 지점들은 폭염 및 가뭄의 영향을 가장 많이 받는 지역으로 여름철 가뭄에 따른 남조류 대발생에 대비하여 선제적인 관리가 필요한 지점으로 나타났다. 본 연구를 통해 지점별 남조류 발생 영향인자를 도출하였으며, 맞춤형 조류관리를 위한 정책적 의사결정의 기초자료로 제공될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권6호
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• pp.259-267
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• 2021

Recently, the market for personal health care and medical devices based on Bluetooth Low Energy(BLE) has grown rapidly. BLE is being used in various medical data communication devices based on low power consumption and universal compatibility. However, since data errors occurring in the transmission of medical data can lead to medical accidents, it is necessary to analyze the causes of errors and study methods to reduce data error. In this paper, the minimum communication speed to be used in medical devices was set to at least 800 byte/sec based on the wireless electrocardiography regulations of the Ministry of Food and Drug Safety. And the data loss rate was tested when data was transmitted at a speed higher than 800 byte/sec. The factors that cause communication data error were classified, and the relationship between each factor and the data error rate was analyzed through experiments. When there were two or more activated peripherals connected to the central, data error occurred due to channel hopping and bottleneck, and the data error rate increased in proportion to the communication distance and the number of activated peripherals. Through this experiment, when the BLE is used in a medical device that intermittently transmits biosignal data, the risk of a medical accident is predicted to be low if the number of peripherals is 3 or less. But, it was determined that BLE would not be suitable for the development of a biosignal measuring device that must be continuously transmitted in real time, such as an electrocardiogram.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.172-178
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• 2022

본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.

• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제29권1호
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• pp.37-45
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• 2022

본 델파이 연구에서는 5-11세 소아청소년의 코로나19 백신 접종과 관련하여 소아청소년 감염 분과 전문의와 코로나19 백신 전문가들을 대상으로 온라인 설문 조사를 시행하였다. 총 20문항에 대해 두 라운드 동안 각각 46명, 38명이 설문에 응답하였다. 패널들은 5-11세 소아청소년들이 코로나19에 쉽게 감염되지만 중증 진행의 위험도는 여전히 낮은 것으로 판단하였고, 만성 질환을 가진 소아는 중증 진행 위험도가 약간 있는 것으로 평가하였다. 코로나19 백신은 5-11세 소아에게 대체로 위험하지 않다고 응답하였고, 백신 접종의 기대 이익과 잠재적인 위해에 대한 비교는 대체적으로 중립적인 견해를 보였다. 또한 현재 소아에게 유일하게 허가된 mRNA 백신 플랫폼은 지속 가능하겠지만 소아에게는 재조합 단백질 플랫폼 백신이 추후 가장 적절할 것으로 평가되었다. 최종적으로 5-11세 소아에게 코로나19 예방 접종 권장에 대해서는 중립적인 입장을 보였다. 이에 모든 소아청소년들에게 일괄적인 접종 보다는 개별화된 선별 접종이 더 바람직할 것으로 보이며, 소아의 코로나19 백신 접종에 대한 과학적 근거 마련을 위한 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 보인다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.199-212
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• 2021

세병관(국보 제305호)은 통영 삼도수군통제영에 위치하며, 1605년에 창건한 이래 최근까지 수차례의 중건, 중수, 보수 및 복원을 거쳤다. 연구대상인 세병관 초석은 모두 50개로 다양한 표면손상이 나타난다. 이 초석은 총 6개의 암종으로 구성되어 있으며, 대부분은 석영안산암질 래피리 응회암이다. 보수용 대체석 수급을 위한 산지해석 결과, 대부분의 암석은 초석과 산출상태, 기재적, 광물학적 및 전암대자율 등 암석학적으로 높은 동질성을 갖는 것으로 나타났다. 초석의 손상유형 중에는 표면의 박리와 박락이 가장 심한 것으로 나타났으며, 무기오염물 분석을 통한 손상메커니즘으로 볼 때 해풍 및 복합적인 환경에 의한 염풍화가 주된 원인으로 판단된다. 초석의 기계적 내구성으로 보아 현재 물성 저하로 부재의 교체가 필요한 것은 없으나 표면적인 손상을 늦추기 위한 보존처리가 필요할 것으로 보인다. 이 초석은 표면에 발생한 물리적 손상과 내부 결함을 유발하는 암석학적 요인이 복합적으로 작용하였다. 따라서 세병관의 장기적 보존을 위해서는 주기적인 상태 진단과 모니터링이 요구된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.318-329
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• 2022

본 연구를 통해 설계된 테스트베드 지역의 식물계절 관측과 적설 탐지는 반복 이미지 학습 및 정량적 RGB 분석을 통해 정확도 높은 산림 식물계절 및 적설 관측 기반을 마련하였다. 무인카메라 기반 식물계절 및 적설 탐지 기술 개발은 복잡한 산악지형이라는 특수한 환경에서 다양한 고도의 환경 데이터를 실시간 수집하는 체계를 구축함으로써 산림환경 연구를 위한 기초 데이터를 수집하는 계기가 되었다. 첨단기술을 활용한 주요 산악지역의 식물계절 변화 탐지 연구는 산림청에서 제공하는 개화 및 개엽 예측 정보의 검증과 산림휴양쾌적지수 고도화 등에 활용 가능하며, 향후 농림위성의 NDVI 등 영상 이미지의 검⋅보정용 자료로써 활용 가치가 매우 높다. 무인카메라 활용 기술은 산림 식물계절 및 적설 탐지뿐만 아니라 산림재해 감시 및 산림관리 등 다양한 산림분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.346-352
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• 2022

우리나라의 산림은 지형적으로 복잡한 특성을 가지고 있기 때문에 효율적인 산림관리를 위해서는 산림지역에 특화된 기상관측이 중요하다. 특히, 최근 기후변화에 따른 건조와 집중호우 등 이상기상 현상으로 산림재해가 발생할 수 있기 때문에, 이를 효과적으로 예방하고 관리하기 위한 대책 마련이 필요하다. 이를 위해 산림청에서는 산악지역에 대한 기상 자료를 수집하기 위해 2012년부터 산악기상관측망 구축을 시작했고, 현재 464개소의 산악기상관측망을 운영하고 있다. 산악기상관측망에서는 기온, 상대습도, 풍향과 풍속, 강수량, 지면온도, 대기압 등 7개 기상요소를 관측한다. 기상 자료는 1분 간격의 실시간 자료를 수집하며, 자료의 신뢰도 확보를 위한 품질관리 시스템을 운영하고 있다. 산악기상관측 자료의 품질관리는 물리한계검사, 단계검사, 내적 일치성검사, 지속성검사, 기후범위검사, 중앙값 필터검사 등 6가지 품질검사를 수행한다. 고품질 산악기상정보는 공동활용을 위해 산악기상정보시스템과 공공데이터 포털을 통해 자료를 공개하고 있다. 산악지역에 특화된 산악기상정보는 산림관리 및 산림재해 방지뿐만 아니라 국민 생활안전과 산림휴양⋅레저 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가금학회지
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• 제49권4호
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• pp.281-286
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• 2022

최근 산업동물에서도 동물복지의 관심이 높아짐에 따라 복지 사육방식을 채택한 농가의 수가 점점 늘어나고 있다. 본 연구는 복지농장과 일반농장 간의 살모넬라 검출율을 확인하였다. 각 농가에서 얻어진 샘플들을 이용하여 비교한 결과, 산란계와 육계농장 모두 복지농장이 일반농장에 비해 높은 검출율을 나타냈다. 산란계 농장의 경우 통계학적 유의차는 없었으나(P value, 1.00), 일반 농장 5개 농가에서는 살모넬라가 검출되지 않았으며 복지 농장 5개 농가에서 채취된 130개 샘플 중에서 1개 샘플에서 Salmonella enterica subsp. Enteritidis(SE)가 검출되었다. 육계 농장의 경우, 일반농장 10개 농가의 200개 샘플 중에 5개 농가의 7개 샘플에서 살모넬라가 검출되었으며, 복지농장 5개 농가의 200개 샘플 중 4개 농가의 21개 샘플에서 검출되었으며, 일반농장과 복지농장의 살모넬라 검출율간 통계학적 유의차를 보였다(P value, 0.0057). 일반농장의 2개 분리주는 Salmonella enterica subsp. Senftenberg, SE로 혈청형이 확인되었고 복지농장의 2개 분리주는 Salmonella enterica subsp. Grampian, Salmonella enterica subsp. Virchow로 혈청형이 확인되었다. 앞으로 국내에서 사육방식의 차이에 따른 지속적인 연구와 복지농장에서의 미생물 모니터링이 필요하며, 계사내 적절한 방역대책도 필요하다고 사료된다.

• Wind and Structures
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• 제36권4호
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• pp.237-247
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• 2023

The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.

• 한국환경보건학회지
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• 제49권4호
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• pp.183-189
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• 2023

Background: The indoor air quality of classrooms, in which the capacity per unit area is high and students spend time together, must be managed for safety and comfort. It is necessary to develop an eco-friendly indoor air quality reduction method rather than biased management that relies solely on air purifiers. Objectives: In this study, plants and air purifiers were installed in middle school classrooms to evaluate the indoor PM_2.5 reduction. Methods: Four middle school classrooms were selected as test beds. Air quality was monitored in real-time every one minute using IoT equipment installed in the classrooms, corridors, and rooftops. After measuring the background concentration, plants and air purifiers were installed in the classroom and the PM_2.5 reduction effect was analyzed through continuous monitoring. Results: After installing the plants and air purifiers, the average PM_2.5 concentration was 33.7 ㎍/m³ in the classrooms without plants and air purifiers, 25.6 ㎍/m³ in classrooms with plants only, and 21.7 ㎍/m³ in classrooms with air purifiers only. In the classroom where plants and air purifiers were installed together, it was 20.0 ㎍/m³. The reduction rates before and after installation were 4.5% for classrooms with plants only, 16.5% for classrooms with air purifiers only, and 27.6% for classrooms with both plants and air purifiers. The I/O ratio, which compares the concentration of PM_2.5 in classrooms with corridors and outside air, also showed the lowest in the order of plants and air purifiers, air purifiers, and plant-only classrooms. Conclusions: The PM_2.5 reduction effect of using plants was confirmed, and it is expected to be used as basic data for the development of environmentally-friendly indoor air quality improvement methods.