• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1261-1272
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• 2018

북극 지역의 대기 온도는 바다 및 해빙, 대기 사이의 에너지 교환에 큰 역할을 하므로 북극 대기 온도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 하지만 현장 관측 자료들은 북극 대기 온도의 공간적인 분포를 나타내는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 부이(buoy) 자료와 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 위성자료를 이용하여 기계학습 기반 여름철 대기 온도 추정 모델을 구축하였다. 기계학습으로는 random forest(RF) 및 support vector machine(SVM)을 사용하였으며, AMSR2 관측 시간에 따라 하루 두 번의 대기 온도를 추정하였다. 또한 추정된 대기 온도를 유럽 중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA-Interim 재분석자료의 대기 온도와 공간 분포를 비교하였다. 교차 검증 결과 두 가지 기계학습 기법 모두 0.84-0.88의 $R^2$ 및 $1.31-1.53^{\circ}C$의 RMSE를 보였다. 공간적인 분포에서 IABP 부이 관측 자료가 존재하지 않는 바렌츠해(Barents Sea), 카라해(Kara Sea) 및 배핀만(Baffin bay) 지역에서는 기계학습 모델이 ERA-Interim 대기 온도에 비하여 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구는 경험적인 북극 대기 온도 추정의 가능성과 한계점을 서술하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.741-749
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• 2019

굴삭기에 부착되는 유압 브레이커는 건물의 파괴 및 분해, 도로 포장재의 파손, 채석장에서의 암석 파단 등에 사용되고 있는 부착작업기의 일종의 건설 장비이다. 따라서 유압브레이커의 성능은 주로 충격량 및 충격 효율에 의해 평가되며, 이는 제조사 및 사용자 모두에게 중요한 요소이다. 본 논문에서는 건설 현장에서 주로 사용되는 20톤급 유압브레이커를 대상으로 상용 프로그램인 SimulationX를 사용하여 유압밸브 및 피스톤의 수압 면적 또는 작동 조건에 따라 유압 브레이커의 충격량 예측을 위한 모델링 및 해석을 진행하였다. 또한, 모델링 및 해석의 신뢰성을 확인하기 위하여 기존 실험 연구의 결과를 통하여 비교 및 검증하였다. 본 연구 결과는 제작 이전의 설계 단계에서 유압 브레이커의 충격량을 예측하고 충격량 향상을 위한 파라미터 연구에 도움이 될 것으로 본다. 또한 제조사 측에서는 본 논문의 결과를 통하여 유압 브레이커의 충격량을 미리 예측함으로서, 시행 착오 방지를 통하여 개발 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것으로 예측한다.

• ALGAE
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• 제34권3호
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• pp.237-251
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• 2019

The dinoflagellate genus Alexandrium is known to often form harmful algal blooms causing human illness and large-scale mortality of marine organisms. Therefore, the population dynamics of Alexandrium species are of primary concern to scientists and aquaculture farmers. The growth rate of the Alexandrium species is the most important parameter in prediction models and nutrient conditions are critical parameters affecting the growth of phototrophic species. In Korean coastal waters, Alexandrium affine and Alexandrium fraterculus, of similar sizes, often form red-tide patches together. Thus, to understand bloom dynamics of A. affine and A. fraterculus, growth rates and nitrate uptake of each species as a function of nitrate ($NO_3$) concentration at $100{\mu}mol\;photons\;m^{-2}s^{-1}$ under 14-h light : 10-h dark and continuous light conditions were determined using a nutrient repletion method. With increasing $NO_3$ concentration, growth rates and $NO_3$ uptake of A. affine or A. fraterculus increased, but became saturated. Under light : dark conditions, the maximum growth rates of A. affine and A. fraterculus were 0.45 and $0.42d^{-1}$, respectively. However, under continuous light conditions, the maximum growth rate of A. affine slightly increased to $0.46d^{-1}$, but that of A. fraterculus largely decreased. Furthermore, the maximum nitrate uptake of A. affine and A. fraterculus under light : dark conditions were 12.9 and $30.1pM\;cell^{-1}d^{-1}$, respectively. The maximum nitrate uptake of A. affine under continuous light conditions was $16.4pM\;cell^{-1}d^{-1}$. Thus, A. affine and A. fraterculus have similar maximum growth rates at the given $NO_3$ concentration ranges, but they have different maximum nitrate uptake rates. A. affine may have a higher conversion rate of $NO_3$ to body nitrogen than A. fraterculus. Moreover, a longer exposure time to the light may confer an advantage to A. affine over A. fraterculus.

• 대기
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• 제29권1호
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• pp.87-103
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• 2019

이 기술 노트에서는 중간복잡도 지구시스템모델의 하나인 LOVECLIM의 1.3 버전의 특성과 설치 및 운영 방법을 살펴보았으며, 두 종류의 홀로세의 기후 실험을 수행하고 그 결과를 기존 CMIP5/PMIP3실험결과와 비교, 분석하였다. 이 연구에서 수행된 홀로세 중기 평형기후실험과 홀로세 중기부터 현재까지의 점진적 기후변화 실험 결과를 CMIP5/PMIP3 실험 결과와 비교하여 살펴본 결과, 연직 3층의 준지균 근사 방정식을 사용하는 LOVECLIM의 대기모델은 지면대기 온도, 200 hPa 동서방향 바람, 800 hPa 남북방향 바람의 전구 분포의 공간상관도와 편차에서 CMIP5/PMIP3에 참여한 최신의 기후모델들에 비하여 상대적으로 낮은 대기장의 모의정확도를 보였지만, 전구 지면온도의 분포 및 변화, 대륙 연안 지역의 800 hPa 바람장, 200 hPa 동서방향 바람장 등은 최신의 기후모델과 유사한 모의 특성을 보였다. 특히 최근 6천년간의 장기 기후변화 실험은 단일 CPU 환경에서 약 4일 정도의 적분을 통해 수행되었음에도 CMIP5/PMIP3 기후모델들에서 모의된 두 시기의 지면온도의 주요한 차이를 잘 모의하고 있는 것으로 나타났다. 이렇듯 중간복잡도 지구시스템모델은 상대적으로 낮은 정확도로 인하여 범용적인 연구 도구로 활용되기에는 한계가 있지만, 고기후 등 특정 분야의 연구에서는 매우 유용한 연구 도구로 활용될 수 있다. 이러한 활용성은 중간복잡도 지구시스템모델을 이용한 여러 연구 결과들에서도 살펴볼 수 있으며, 이 기술 노트에서 소개된 LOVECLIM의 특성 및 설치 과정이 LOVECLIM을 이용한 다양한 국내 연구에 기여할 수 있길 기대한다.

• 한국축산식품학회지
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• 제39권3호
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• pp.371-378
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• 2019

The objective of this study was to develop mathematical models for describing the kinetic behavior of Staphylococcus aureus (S. aureus) in seasoned beef jerky. Seasoned beef jerky was cut into 10-g pieces. Next, 0.1 mL of S. aureus ATCC13565 was inoculated into the samples to obtain 3 Log CFU/g, and the samples were stored aerobically at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $30^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$ for 600 h. S. aureus cell counts were enumerated on Baird Parker agar during storage. To develop a primary model, the Weibull model was fitted to the cell count data to calculate Delta (required time for the first decimal reduction) and ${\rho}$ (shape of curves). For secondary modeling, a polynomial model was fitted to the Delta values as a function of storage temperature. To evaluate the accuracy of the model prediction, the root mean square error (RMSE) was calculated by comparing the predicted data with the observed data. The surviving S. aureus cell counts were decreased at all storage temperatures. The Delta values were longer at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $25^{\circ}C$ than at $30^{\circ}C$ and $35^{\circ}C$. The secondary model well-described the temperature effect on Delta with an $R^2$ value of 0.920. In validation analysis, RMSE values of 0.325 suggested that the model performance was appropriate. S. aureus in beef jerky survives for a long period at low storage temperatures and that the model developed in this study is useful for describing the kinetic behavior of S. aureus in seasoned beef jerky.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.84-89
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• 2019

본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.

• 대한임상독성학회지
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• 제16권2호
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• pp.75-85
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• 2018

Purpose: This study examined the Poisoning Severity Score (PSS) from acute poisoning patients, to determine the relationships among the PSS, PSSsum, the primary outcome (prolonged stay at the ER over 24 hours, general ward and ICU admission and the application of intubation and mechanical ventilator, and the administration of inotropes). Methods: A retrospective study was conducted through the EMR for 15 months. The PSS grade was classified according to the evidence of symptoms and signs. The differences in the primary outcomes between the PSS of when a single organ was damaged, and the PSS, PSSsum combined with the grade of when multiple organs were damaged, were studied. The cutoff value was calculated using the receiving operating characteristics (ROC) curve. Results: Of the 284 patients; 85 (29.9%) were men with a mean age of 48.8 years, and their average arrival time to the ER was $4.4{\pm}6.7\;hours$. The most frequently used drug was hypnotics. The number of patients with PSS grade 0, 1, 2, 3, and 4 was 17, 129, 122, 24, and one, respectively. No ICU admissions, application of intubation and mechanical ventilators, administration of inotropes were observed among the patients with PSS grades 0 and 1 but only on patients with PSS grades 2 to 4. At PSS, when separating the patients according to the number of damaged organs, 17 had no symptoms, 133 had one organ damaged, 75 had two organs damaged, 36 had three organs damaged, and 23 had four organs damaged. Significant differences were observed between increasing number of damaged organs and the primary outcome. Conclusion: Among the acute poisoning patients, the PSS was higher in severity when the grade was higher. The number of damaged organs and the primary outcome showed meaningful statistical differences. This study confirmed that when the patients' PSS>2 and PSSsum>5, the frequency of ICU admission was higher, and they were considered to be severe with an increased prescription risk of application of intubation and mechanical ventilator, and the administration of inotropes.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.717-724
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• 2018

사회기반시설물의 노후화에 따른 교량 유지관리비용의 급격한 증가에 대비하기 위해서는 미래 발생 가능한 유지관리비용의 예측이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 교량 관리주체의 유지관리 현황 분석을 통해 교량의 관리수준을 파악하고, 이를 생애주기에 따른 목표관리수준과 성능향상 한계 값으로 모델링하였다. 이와 함께 교량 안전점수에 따른 보수보강비용 예측모델, 성능열화모델, 평균개축비용단가, 평균 개축시기로 구성된 기존의 비용 및 성능 예측모델과 연계하여, 교량 유지관리비용 추계분석을 위한 방법론 및 절차를 제안하였다. 제안된 방법의 활용성 검증을 위해 특정 관리주체가 관리하는 교량의 규모, 노후화 정도, 현재 관리현황을 고려하여 미래 유지관리비용 추계 분석을 수행하였다. 연차별로 개별 교량 수준의 안전등급과 유지관리 조치에 따른 비용 추정 결과와 이들을 관리주체 수준으로 합산하여 연차별 평균 안전점수, 안전등급 구성비, 점검진단비용, 보수보강비용, 개축비용을 합리적으로 추정할 수 있다. 향후 목표성능관리수준의 변경에 따른 생애주기 예산의 변화를 추정하여 최적의 관리수준을 제안할 수 있을 것으로 판단된다.

• 산업식품공학
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• 제21권2호
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• pp.132-137
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• 2017

이 연구에서는 표면반응분석법의 기법 중 하나인 박스-벤켄법을 사용하여 밀가루 반죽의 물리적 특성을 예측하고 조절 할 수 있는 방법을 연구하였다. 반죽의 주요한 물리적 특성으로는 경도, 응집성 그리고 탄력성을 선정하였고 주요한 영향인자들로서 물, 이스트 그리고 발효시간을 선정한 후에 영향인자들과 물리적 특성들의 관계를 나타내는 모델링을 수행하였다. 얻어진 모델을 통하여 설계공간을 설정하고 제조를 위한 최적조건과 예상 결과를 계산할 수 있었으며, 예측된 결과와 실제 결과들은 모두 90% 이상의 정확성을 나타내었다. 결론적으로 표면반응분석법에 의한 최적화 기법은 식품산업에서 반죽특성과 최종제품의 품질을 예측하는데 폭넓게 활용될 수 있을 것이다.

• 수산해양기술연구
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• 제57권3호
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• pp.236-245
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• 2021

In this study, a drifting test using a experimental vessel (2,966 tons) in the northern waters of Jeju was carried out for the first time in order to obtain the fundamental data for drift. During the test, it was shown that the average leeway speed and direction by GPS position were 0.362 m/s and 155.54° respectively and the leeway rate for wind speed was 8.80%. The analysis of linear regression modes about leeway speed and direction of the experimental vessel indicated that wind or current (i.e. explanatory variable) had a greater influence upon response variable (e.g. leeway speed or direction) with the speed of the wind and current rather than their directions. On the other hand, the result of multiple regression model analysis was able to predict that the direction was negative, and it was demonstrated that predicted values of leeway speed and direction using an experimental vessel is to be more influential by current than wind while the leeway speed through variance and covariance was positive. In terms of the leeway direction of the experimental vessel, the same result of the leeway speed appeared except for a possibility of the existence of multi-collinearity. Then, it can be interpreted that the explanatory variables were less descriptive in the predicted values of the leeway direction. As a result, the prediction of leeway speed and direction can be demonstrated as following equations. Ŷ₁= 0.4031-0.0032X₁+0.0631X₂-0.0010X₃+0.4110X₄ Ŷ₂= 0.4031-0.6662X₁+27.1955X₂-0.6787X₃-420.4833X₄ However, many drift tests using actual vessels and various drifting objects will provide reasonable estimations, so that they can help search and rescue fishing gears as well.