• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.61-61
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• 2020

최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 대류성 및 층상형 등과 같이 강수특성을 기준으로 레이더 반사도-강수량(Reflectivity-Rainfall, Z-R) 관계식 매개변수를 시공간적으로 동일하게 적용하여 레이더 강수량을 산정하는 방법론은 지상관측 강수량과 정량적인 편의 오차(systematic error)를 발생시킬 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 장기간의 레이더 합성장 반사도를 활용하여 Z-R 관계식 매개변수를 산정하였으며, 이 과정에서 Bayesian 추론 기법을 도입하여 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량화하였다. 추가적으로 편의 오차를 최소화하기 위하여 계절성을 고려한 Z-R 관계식을 산정하였다. 건기와 우기로 구분하여 산정된 Z-R 관계식 매개변수의 공간적으로 변동성과 더불어 강수의 계절적 특성에 기인하는 Z-R 관계식 매개변수의 역비례 관계를 확인하였다. 최종적으로, 제안된 방법론으로 산정된 레이더 강수장은 일반적으로 레이더 강수량 산정에 널리 이용되는 Marshall-Palmer Z-R 관계식으로 산정된 강수장에 비하여 우수한 통계지표를 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.81-90
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• 2023

Climate change has resulted in increased frequency and intensity of heat waves, which poses a significant threat to the health and safety of construction workers, particularly those engaged in labor-intensive and heat-stress vulnerable working environments. To address this challenge, this study aimed to propose an interpretable machine learning approach for forecasting personal heat strain by considering the cumulative effect of heat exposure as a situational variable, which has not been taken into account in the existing approach. As a result, the proposed model, which incorporated the cumulative working time along with environmental and personal variables, was found to have superior forecast performance and explanatory power. Specifically, the proposed Multi-Layer Perceptron (MLP) model achieved a Mean Absolute Error (MAE) of 0.034 (℃) and an R-squared of 99.3% (0.933). Feature importance analysis revealed that the cumulative working time, as a situational variable, had the most significant impact on personal heat strain. These findings highlight the importance of systematic management of personal heat strain at construction sites by comprehensively considering the cumulative working time as a situational variable as well as environmental and personal variables. This study provided a valuable contribution to the construction industry by offering a reliable and accurate heat strain forecasting model, enhancing the health and safety of construction workers.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1215-1221
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• 2017

SNAP(SeNtinel's Application Platform)은 유럽우주국이 개발한 공개 소프트웨어로서, SAR(Synthetic Aperture Radar)와 광학위성을 포함한 Sentinel 위성 시리즈에서 얻은 자료를 처리하는 여러개의 Toolbox로 이루어져 있다. 이 중 S1TBX(Sentinel-1 ToolBoX)는 주로 Sentinel-1A/B 영상과 간섭기법을 처리하기 위한 프로그램으로, Graph Builder와 같은 흐름도 방식의 자료처리 기법을 제공하고 DEM(Digital Elevation Model) 자동다운로드 및 모자이크 등을 포함한 편리한 기능을 탑재하고 있다. 프로그램 업데이트가 매우 활발하여, 컴퓨터 메모리가 충분하다면 InSAR(Interferometric SAR)와 DInSAR(Differential InSAR)의 수행이 원활해 최근 전세계적으로 널리 이용되고 있다. S1TBX에는 또한 기존의 타 SAR 위성 자료 처리기능을 포함하고 있으며, 최근 버전 5 이후에는 KOMPSAT-5의 처리 기능도 추가되었다. 이 연구에서는 SNAP의 S1TBX를 이용하여 KOMPSAT-5 SAR 영상의 간섭기법을 처리한 예를 보여주고 있다. 몽골 Tavan Tolgoi 노천탄광에서는 2015년도에 KOMPSAT-5로 얻어진 DEM과 2000년에 얻어진 SRTM 1sec DEM의 차이를 분석한 결과, 15년 동안 최대 130미터 깊이를 채굴하였고 쌓아놓은 광석의 높이가 70미터를 넘는 것을 확인하였다. 남극 장보고기지 인근 빙하지역에서는 타 프로그램에서는 조석과 지형 InSAR 신호가 관찰 되었으나, 궤도오차 및 DEM 오차로 SNAP으로는 처리가 불가했다. 또한 이라크 사막지역에서 여러 장의 DInSAR 영상이 만들어졌으나 시스템 오차로 보이는 줄무늬가 coherence 영상에 다수 발견되었다. StaMPS 적용을 위한 Stack은 궤도 오차 혹은 프로그램 버그로 인하여 불가했다. 최근 SNAP의 사용자가 급증하고 있고 업그레이드가 매우 빠르기 때문에 조만간 해결될 것으로 기대한다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제18권1호
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• pp.123-148
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• 2014

본 연구의 목적은 초등수학영재들과 일반학생들 사이의 서술형 평가에서 나타나는 수학적 추론 능력과 오류 유형을 비교분석 함으로써 초등수학영재의 인지적 특성을 이해하며, 초등수학영재의 교육에 도움을 주는 것이다. 연구 대상은 광역시 소재의 5개 초등학교 수학영재학급 학생 63명과 4개 초등학교 일반학생 63명이다. 연구 결과 첫째, 초등수학영재가 일반학생보다 서술형 평가에서 수학적 추론 능력이 높은 것으로 나타났다. 즉 p<.05 수준에서 두 집단 간 유의미한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과가 나타난 이유는 다음과 같다. 먼저, 귀납적 추론에 있어서 초등수학영재는 문제의 해결에 필요한 적절한 자료를 수집하는 능력과 수집한 자료를 분석하여 규칙을 찾고 문제를 해결하는 능력이 모두 일반학생보다 높았기 때문이다. 또 유비적 추론에 있어서도 초등수학영재는 두 상황의 구조적 유사성을 인식하고 기저 상황의 핵심을 더 잘 파악하였으며, 적용에 있어서도 타당한 대응을 통해 표적 상황을 유연성 있게 해결하였기 때문이다. 연역적 추론에 있어서는 초등수학영재와 일반학생 모두 완벽한 추론을 이끌어내는 데에 어려움을 겪는 것으로 나타났으나, 초등수학영재는 일반학생에 비해 문제 해결을 위한 타당성과 일반성을 가진 근거를 수집하였고, 논리적인 추론 단계에서 생략된 부분이 적었기 때문이다. 둘째, 초등수학영재가 일반학생에 비하여 오류를 적게 범하는 것으로 나타났다. 가장 많이 범하는 오류의 유형은 초등수학영재와 일반학생이 모두 풀이 과정의 생략으로 같았으나, 일반 학생들은 개념 원리의 오류나 문항 이해의 오류가 상대적으로 많은 편이었고, 초등수학영재들은 기록 단계의 오류가 높은 것으로 나타났다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제23권3호
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• pp.169-175
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• 2005

목적: 방사선 치료 시 3차원 영상 획득에 방사선치료 전용으로 개발된 모의 CT를 사용하고 있으나 아직까지도 많은 병원에서는 일반 진단용 CT를 이용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 21명의 유방암 환자를 대상으로 모의치료, 진단용 CT기를 이용한 CT 스캔, 및 치료 과정 사이의 준비 오차를 분석하였다. 대상 및 방법: 준비 오차는 isocenter, SSD, CLD, 및 수술 시 삽입된 클립의 위치들의 변화를 계산하여 분석하였다. 모의조사에서 얻어진 x-ray 영상에 나타난 해부학적 구조물과 CT 스캔 시 isocenter를 표시하기 위해 환자의 몸에 부착된 marker를 기준으로 정해진 isocenter에서 얻은 DRR 영상상의 구조물을 비교하여 잘 일치하지 않을 경우 새로운 isocenter가 정해졌고 이러한 isocenter의 위치 변화를 계산하였다. 결과: 21명의 환자 중 7명의 경우 DRR상과 모의치료 필름상의 해부학적 구조물이 21명의 환자 중 7명이 일치하지 않았으므로 치료계획을 실행하기에 앞서 새로운 isocenter를 정하였다. Isocenter 이동을 근거로 계산된 진단용 CT와 모의 치료간에 발생되는 평균 준비오차의 표준편차는 횡측 방향으로 2.3 mm, longitudinal 방향으로 1.6 mm, 그리고 AP 방향으로 1.6 mm이다. 모의치료와 CT data의 AP 방향 및 tangential 방향에서 측정된 SSD 값의 평균오차 및 표준편차는 각각 $1.9{\pm}2.3\;mm$ 및 $2.8{\pm}3.7\;mm$이다. 모의치료와 DRR간의 CLD 오차의 변화범위는 0에서 6 mm 이고 모의치료와 portal 영상간의 오차범위는 0에서 5 mm이다. 클립을 기준으로 계산된 그룹의 systematic error는 횡측 방향으로 1.7 mm, AP 방향으로 2.1 mm, 그리고 SI 방향으로 1.7 mm이다. 결론: 연구 결과 SSD, CLD, 클립의 움직임 및 isocenter의 위치변화 측면에서 분석될 경우 그다지 큰 오차는 발생하지 않았음을 보여준다. 그러므로 본 연구결과 유방암 환자의 경우 진단용 CT를 사용한다 하더라도 준비오차는 모의 CT를 사용하는 경우와 비교하여 차이가 없음을 알 수 있다. 그러나 모의치료와 CT스캔 사이의 준비오차를 감소하기 위해서는 CT 영상 획득 시 환자 위치고정에 특별한 주의를 기울여야 한다.

• 동의생리병리학회지
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• 제25권5호
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• pp.765-772
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• 2011

Knowledge which is represented by formal logic are widely used in many domains such like artificial intelligence, information retrieval, e-commerce and so on. And for medical field, medical documentary records retrieval, information systems in hospitals, medical data sharing, remote treatment and expert systems need knowledge representation technology. To retrieve information intellectually and provide advanced information services, systematically controlled mechanism is needed to represent and share knowledge. Importantly, medical expert's knowledge should be represented in a form that is understandable to computers and also to humans to be applied to the medical information system supporting decision making. And it should have a suitable and efficient structure for its own purposes including reasoning, extendability of knowledge, management of data, accuracy of expressions, diversity, and so on. we call it ontology which can be processed with machines. We can use the ontology to represent traditional medicine knowledge in structured and systematic way with visualization, then also it can also be used education materials. Hence, the authors developed an Shanghanlun ontology by way of showing an example, so that we suggested a methodology for ontology development and also a model to structure the traditional medical knowledge. And this result can be used for student to learn Shanghanlun by graphical representation of it's knowledge. We analyzed the text of Shanghanlun to construct relational database including it's original text, symptoms and herb formulars. And then we classified the terms following some criterion, confirmed the structure of the ontology to describe semantic relations between the terms, especially we developed the ontology considering visual representation. The ontology developed in this study provides database showing fomulas, herbs, symptoms, the name of diseases and the text written in Shanghanlun. It's easy to retrieve contents by their semantic relations so that it is convenient to search knowledge of Shanghanlun and to learn it. It can display the related concepts by searching terms and provides expanded information with a simple click. It has some limitations such as standardization problems, short coverage of pattern(證), and error in chinese characters input. But we believe this research can be used for basic foundation to make traditional medicine more structural and systematic, to develop application softwares, and also to applied it in Shanghanlun educations.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.801-806
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• 2018

게르마늄 결정은 검출에 유용하지 않지만, 광자를 강하게 약화하기 때문에 효율성 저하를 일어키는 불감층을 가지고 있다. 따라서 제조업체가 제공하는 데이터를 검출기 시뮬레이션 모델에 사용하면 계산된 효율성과 측정된 효율성 사이에 약간의 큰 차이가 나타난다. 고순도 게르마늄(HPGe) 검출기의 모양과 치수는 CT 스캔을 통해 몬테카롤롤 시뮬레이션을 위해 형상을 정확하게 형상화하였다. 이 결과 불감층 두께 증가가 효율 감소과정에 미치는 영향을 연구하고자 한다. 불감층의 조정은 50 - 1500 keV의 에너지 범위에서 측정 효율과 시뮬레이션 효율 사이의 ${\pm}3%$의 상대편차와 함께 좋은 일치임을 확인하였다. 불감층 두께에 변화를 주어 시뮬레이션 데이터를 비교하였다. 몬테카롤로 시뮬레이션 결과를 실험 결과와 비교하여 새로운 불감층 두꼐를 얻었다. 1.4와 1.6 mm 두께의 End Cap 시뮬레이션 모델에서 1.5mm 두께의 End Cap시뮬레이션 모델에 대한 불감층 두꼐 결과의 차이는 End Cap 치수의 정확성으로 인한 체계적인 오류였다. 통계적 오류와 체계적 오류를 고려한 후, 검출기의 불감충 두께는 $1.02{\pm}0.14mm$로 도출되었다. 따라서 불감층 두께의 증가는 효율성 감소에 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제105권3호
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• pp.342-350
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• 2016

본 연구는 우리나라 소나무림의 체계적인 경영계획 수립 및 관리목표 달성을 위해 지침이 될 수 있는 임분밀도관리도를 개발하는데 그 목적이 있다. 임분밀도관리도를 구성하는 5개의 모형을 추정하기 위하여 분석에 이용된 총 조사 표본점 수는 1,886plot이었으며, 각 표준지는 소나무의 흉고단면적이 75%이상 점유하는 임분에서 추출되었다. 유의수준 5%에서 $X{^2}_{(0.05)}$ 적합도를 검정하였으며, 허용오차율은 20% 수준으로 나타났다. 모형의 표준편차는$34.59m^3{\cdot}ha^{-1}$이었으며, 허용오차율의 최소치는 16.59%, 변동계수는 22.11%로 나타났다. 본 연구에서 제작된 소나무 임분밀도관리도는 밀도관리의 경로별 수확량과 솎아베기 과정을 예측할 수가 있어 산림경영에서 목적하는 생산재의 양과 형질에 따른 경영계획 수립이 가능할 것으로 기대하고 있다.

• 한국임상수의학회지
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• 제27권2호
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• pp.170-174
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• 2010

본 연구는 2006-2007년 한국임상수의학회지에 발표된 논문을 대상으로 자료 분석과 보고방법의 오류를 중심으로 검토하였다. 총 129편 중 94편이 적어도 한가지 이상의 통계분석을 수행하였으며, 분석기법으로는 세 집단 이상 비교 (53편, 56.4%), 두 독립표본 검정 (40편, 42.6%), 짝지은 표본 검정 (9편, 9.6%) 순으로 나타났다. 94편 중 62편 (66%)의 논문에서 적어도 한가지 이상의 통계적 오류가 발견되었다. 주요 오류로는 짝지은 표본에 대한 독립표본 검정, 세 집단 이상에 대한 t 검정의 반복, 카이제곱 검정에서 연속성 보정 무시, 분산분석에서 정규성 검토와 다중비교 방법 선택의 오류, 반복측정 자료에 대한 의존성 가정 무시, 통계분석 방법에 대한 부적절한 설명, 적용한 분석기법에 대한 구체적인 설명 부재 등으로 나타났다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서는 학회차원에서 통계처리와 기술방법에 대한 가이드라인을 시급히 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권7호
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• pp.337-352
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• 2017

복제 및 소유(Clone-and-own) 재사용은 기존의 소프트웨어 제품을 복사하고 수정하여 새로운 소프트웨어를 개발하는 방법이다. 복제 및 소유 재사용으로 개발된 레거시 소프트웨어 제품군은 일반적으로 리팩토링 없이 패치 업 되고 구조적으로 저하되기 때문에 높은 유지보수 비용을 필요로 하고 오류가 발생하기 쉬운 경향이 있다. 기존에 복제 및 소유 재사용 방법을 사용했던 많은 회사들이 이러한 문제를 해결하고 소프트웨어 자산을 더 체계적으로 재사용하고 관리하기 위하여 레거시 제품들을 소프트웨어 제품라인으로 전환하려고 하고 있다. 하지만 대부분의 기존 방법들은 가변점(Variation points)을 디자인과 코드로부터 분리해서 모델링하고 관리하지 않고 디자인과 코드에 바로 임베드시킨다. 즉, 가변점이 가변성 모델을 기반으로 체계적으로 생성되고 관리되지 않는다. 이러한 기존 방법들은 다음의 문제를 야기한다. 기존 방법에서는 가변점 간 관계를 이해하기가 어렵기 때문에 가변점이 임베드 된 코드를 유지보수하기가 어렵고 코드가 변경 및 진화될 때 오류가 생기기 쉽다. 또한 소프트웨어 제품라인이 진화할 때 디자인/코드 자산이 적합한 리팩토링을 적용하여 체계적으로 변경되는 것이 아니라, 애드 혹(Ad-hoc) 방식으로 직접적으로 변경되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 레거시 어플리케이션 제품군으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 구축하는 휘처 기반의 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 가변점과 가변점 간 관계를 식별하고 이들을 구현으로부터 분리하여 휘처 모델로 모델링한다. 그리고 휘처 모델을 기반으로 레거시 어플리케이션으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 추출하고 관리한다. 제안하는 방법을 레거시 Notepad++ 제품군에 적용을 하여 방법의 실행가능성을 검증하였다.