• Journal of Korea Foresty Energy
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• v.20 no.1
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• pp.35-41
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• 2001

Lignin model compounds I-lV were pyrolyzed at 315$^{\circ}C$. The mixture compounds pyrolized were analyzed by GC-MS spectrometry. The results were summarized as follows : 1. From the pyrolysis of lignin model compound I and II, 0.45mo1 of guaiacol, 0.5mol of dimethoxyphenol(DMP), and 0.12 and 0.23mo1 of dimethoxyacetonphenone(DMAP) were produced respectively. 2. In the pyrolysis of lignin model compound III and IV, 0.26mol of guaiacol, 0.30mo1 of DMP, and 0.09 and 0.15mo1 of trimethoxyaretonphenone(TMAP) were produced respectively 3. Pyrolysis mechanism of lignin model compounds are dehydrated at first, and $\beta$-04 linkage cleavaged, and then guaiacol, DMP, DMAP and TMAP were produced. The above results show that lignin model compound I and II produce more aromatic compounds than lignin model compound III and IV. This is reason that veratryl unit structures may pyrolize easier than trimethoxyphenol unit structures. The closer research is proceeding.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.129.1-129.1
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• 2012

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.11a
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• pp.162-163
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• 2017

해양 HNS(Hazardous and Noxious Substances)의 유출 사고 시, 막대한 인명 피해와 환경 훼손을 피하기 위해 유출 사고 조기 예측과 정확한 확산 경로를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구의 최종목적은 전산유체역학을 이용하여 HNS사고가 발생하였을 때 위험구역을 적절히 예측할 수 있는 수치해석기법을 개발하고, 다양한 해양사고조건과 환경영향을 고려하여 근접역에서의 2차원 확산 특성을 고찰하고 확산 현상을 예측하기 위한 모델을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 상용코드인 ANSYS FLUENT(V. 17.2)을 사용하여 근접역에서의 2차원 확산특성을 모사하고 분석하였다. 특히, 누출된 HNS의 위치별 농도를 예측하기 위해 종수송방정식(Species Transport Equation)을 이용하였으며 RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 방정식과 표준 $k-{\varepsilon}$ 모델을 이용하여 난류유동을 모사하였다. 해석된 결과는 문헌에서 얻어진 실험데이터와 상호비교하였으며 해수의 유속, HNS의 밀도에 따른 유층 두께, 해수면 HNS 평균 농도 그리고 HNS 전파 속도를 분석하였다. 유층 두께는 해류 유속에 따라 변화하며 변화 경향에 따라 두 구간으로 나눌 수 있다. 해류 전파 속도는 대체로 해류 유속과 선형적 비례관계를 갖는 것으로 나타났다. 해수면 평균 HNS 농도는 해류 유속에 선형적으로 비례하여 감소하며, HNS 밀도가 큰 경우 해수면 평균 HNS 체적 농도는 더 빠르게 감소하게 된다. 이러한 결과는 HNS 확산 특성을 분석하고 관련된 예측모델을 개발하는 데에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.53-56
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• 2021

국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.439-443
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• 2021

기계 독해는 단락과 질의가 주어졌을 때 단락 내 정답을 찾는 자연어 처리 태스크이다. 최근 벤치마킹 데이터셋에서 사전학습 언어모델을 기반으로 빠른 발전을 보이며 특정 데이터셋에서 인간의 성능을 뛰어넘는 성과를 거두고 있다. 그러나 이는 단락 내 범위(span)에서 추출된 정보에 관한 것으로, 실제 연산을 요구하는 질의에 대한 응답에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 범위 내에서 응답이 가능할 뿐만이 아니라, 연산에 관한 이산 추론을 요구하는 단락 및 질의에 대해서도 응답이 가능한 기계 독해 모델의 효과성을 검증하고자 한다. 이를 위해 영어 DROP (Discrete Reasoning Over the content of Paragraphs, DROP) 데이터셋으로부터 1,794개의 질의응답 쌍을 Google Translator API v2를 사용하여 한국어로 번역 및 정제하여 KoDROP (Korean DROP, KoDROP) 데이터셋을 구축하였다. 단락 및 질의를 참조하여 연산을 수행하기 위한 의미 태그를 한국어 KoBERT 및 KoELECTRA에 접목하여, 숫자 인식이 가능한 KoNABERT, KoNAELECTRA 모델을 생성하였다. 실험 결과, KoDROP 데이터셋은 기존 기계 독해 데이터셋과 비교하여 단락에 대한 더욱 포괄적인 이해와 연산 정보를 요구하였으며, 가장 높은 성능을 기록한 KoNAELECTRA는 KoBERT과 비교하여 F1, EM에서 모두 19.20의 월등한 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.144-145
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• 2023

육상, 철도, 항공 등 타 교통분야에서 지속적으로 사고와 인명피해가 줄어든 반면, 해양분야는 해양사고가 증가하며 실효적 해양교통안전관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 최근 3년간 국내 해상에서 발생한 충돌사고 중 어선을 포함한 충돌사고가 전체의 약 84%를 차지하며, 해상교통의 주요 변수인 어선을 포함한 국가의 해상교통량 파악은 반드시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현 정부 국정과제인 '디지털 해상 교통망 구축'과 더불어 해양교통안전관리체계 마련의 일환으로 국내 전체 선박위치발신장치(AIS, V-PASS) 데이터를 활용하여 해상교통량을 분석하고 예측 모델을 개발한다. 이를 위해 선박 밀집도를 통한 그리드별 공간가산분석과 항적 데이터 전처리 및 선형화, 선박 길이에 따른 점용면적 산정을 통한 단위 그리드별 해상교통량을 분석한다. 또한, 과거 교통량 데이터는 딥러닝 기반의 시계열 특성을 지닌 RNN과 LSTM 모델을 활용하여 교통량 예측 모형을 개발한다. 본 연구의 결과는 해상교통량과 해양사고의 연관성 분석 및 속력제한구역 등 해상정책 수립의 정량적 근거를 제공하며, 국민에게 해상교통정보 제공을 통해 교통복지 증진에 기여할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.7
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• pp.589-604
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• 2006

Software product lines (SPL) are recently an emerging software reuse paradigm, which helps organizations develop their products from reusable core assets rather than from scratch. For developing these assets, understanding commonality and variability (C&V) is essential. A feature-oriented approach has been used extensively for C&V analysis in the SPL. However, this contains no proposal to systematically identify features and provide the rationale for the features. Further, the approach does not directly show how the results of C&V analysis will satisfy an organization's high-level business goals and provide the rationale for the C&V. Therefore, this paper presents a domain analysis method for the SPL based on goals, scenarios, and features in order to overcome some of the deficiencies and limitations of the feature-oriented approach. In particular, the paper proposes a domain requirements model (DRM) and a domain requirements modeling method based on the DRM. This method has been applied to the home integration system (HIS) domain to demonstrate its feasibility with a supporting tool, namely IDEAS. Our approach makes it possible to systematically identify the features and provide the rationale for both the features and the C&V.

• Radiation Oncology Journal
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• v.20 no.1
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• pp.1-16
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• 2002

Purpose : Three dimensional conformal radiotherapy planning is being used widely for the treatment of patients with brain tumor. However, it takes much time to develop an optimal treatment plan, therefore, it is difficult to apply this technique to all patients. To increase the efficiency of this technique, we need to develop standard radiotherapy plant for each site of the brain. Therefore we developed several 3 dimensional conformal radiotherapy plans (3D plans) for tumors at each site of brain, compared them with each other, and with 2 dimensional radiotherapy plans. Finally model plans for each site of the brain were decide. Materials and Methods : Imaginary tumors, with sizes commonly observed in the clinic, were designed for each site of the brain and drawn on CT images. The planning target volumes (PTVs) were as follows; temporal $tumor-5.7\times8.2\times7.6\;cm$, suprasellar $tumor-3\times4\times4.1\;cm$, thalamic $tumor-3.1\times5.9\times3.7\;cm$, frontoparietal $tumor-5.5\times7\times5.5\;cm$, and occipitoparietal $tumor-5\times5.5\times5\;cm$. Plans using paralled opposed 2 portals and/or 3 portals including fronto-vertex and 2 lateral fields were developed manually as the conventional 2D plans, and 3D noncoplanar conformal plans were developed using beam's eye view and the automatic block drawing tool. Total tumor dose was 54 Gy for a suprasellar tumor, 59.4 Gy and 72 Gy for the other tumors. All dose plans (including 2D plans) were calculated using 3D plan software. Developed plans were compared with each other using dose-volume histograms (DVH), normal tissue complication probabilities (NTCP) and variable dose statistic values (minimum, maximum and mean dose, D5, V83, V85 and V95). Finally a best radiotherapy plan for each site of brain was selected. Results : 1) Temporal tumor; NTCPs and DVHs of the normal tissue of all 3D plans were superior to 2D plans and this trend was more definite when total dose was escalated to 72 Gy (NTCPs of normal brain 2D $plans:27\%,\;8\%\rightarrow\;3D\;plans:1\%,\;1\%$). Various dose statistic values did not show any consistent trend. A 3D plan using 3 noncoplanar portals was selected as a model radiotherapy plan. 2) Suprasellar tumor; NTCPs of all 3D plans and 2D plans did not show significant difference because the total dose of this tumor was only 54 Gy. DVHs of normal brain and brainstem were significantly different for different plans. D5, V85, V95 and mean values showed some consistent trend that was compatible with DVH. All 3D plans were superior to 2D plans even when 3 portals (fronto-vertex and 2 lateral fields) were used for 2D plans. A 3D plan using 7 portals was worse than plans using fewer portals. A 3D plan using 5 noncoplanar portals was selected as a model plan. 3) Thalamic tumor; NTCPs of all 3D plans were lower than the 2D plans when the total dose was elevated to 72 Gy. DVHs of normal tissues showed similar results. V83, V85, V95 showed some consistent differences between plans but not between 3D plans. 3D plans using 5 noncoplanar portals were selected as a model plan. 4) Parietal (fronto- and occipito-) tumors; all NTCPs of the normal brain in 3D plans were lower than in 2D plans. DVH also showed the same results. V83, V85, V95 showed consistent trends with NTCP and DVH. 3D plans using 5 portals for frontoparietal tumor and 6 portals for occipitoparietal tumor were selected as model plans. Conclusion : NTCP and DVH showed reasonable differences between plans and were through to be useful for comparing plans. All 3D plans were superior to 2D plans. Best 3D plans were selected for tumors in each site of brain using NTCP, DVH and finally by the planner's decision.

• Journal of Food Hygiene and Safety
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• v.35 no.1
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• pp.37-44
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• 2020

This study investigated the probability of foodborne illness caused by raw oyster consumption contaminated with high risk Vibrio species such as V. vulnificus and V. cholerae. Eighty-eight raw oyster samples were collected from the south coast, west coast and Seoul areas, and examined for the prevalence of high risk Vibrio species. The growth patterns of V. vulnificus and V. cholerae in raw oysters were evaluated, and consumption frequency and amounts for raw oyster were investigated from a Korean National Health and Nutrition Examination Survey. With the collected data, a risk assessment simulation was conducted to estimate the probability of foodborne illness caused by intake of raw oysters, using @RISK. Of 88 raw oysters, there were no V. vulnificus- or V. cholerae-positive samples. Thus, initial contamination levels of Vibrio species in raw oysters were estimated by the statistical methods developed by Vose and Sanaa, and the estimated value for the both Vibrio spp. was -3.6 Log CFU/g. In raw oyster, cell counts of V. vulnificus and V. cholerae remained unchanged. The incidence of raw oyster consumers was 0.35%, and the appropriate probabilistic distribution for the consumption amounts was the exponential distribution. A risk assessment simulation model was developed with the collected data, and the probability of the foodborne illness caused by the consumption of raw oyster was 9.08×10^-15 for V. vulnificus and 8.16×10^-13 for V. cholerae. Consumption frequency was the first factor, influencing the probability of foodborne illness.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.603-607
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• 2011

Structure of flashback and reignition occurring near flameholder was experimentally investigated in a model combustor with V-gutter flameholder. The combustor has a long duct shape with cross section of $40{\times}40mm$ and City Nature Gas(CNG) were used as fuel. Measurements of chemiluminescence with high speed camera was used for visualization of flame structure. In the lean case, flashback distance depend on equivalent ratio. New flame occurred at the front tip of flameholder when flashback. Flashback flame moved toward downstream direction of combustor because mixture flow velocity had increased, and then re-ignition was caused by entering flow into recirculation zone that is formed behind the flameholder.