• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제17권12호
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• pp.1930-1936
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• 2007

A sequential optimization strategy based on statistical experimental designs was employed to enhance the production of cyclosporin A (CyA) by Tolypocladium inflatum DSMZ 915 in a submerged culture. A 2-level Plackett-Burman design was used to screen the bioprocess parameters significantly influencing CyA production. Among the 11 variables tested, sucrose, ammonium sulfate, and soluble starch were selected, owing to their significant positive effect on CyA production. A response surface methodology (RSM) involving a 3-level Box-Behnken design was adopted to acquire the best process conditions. Thus, a polynomial model was created to correlate the relationship between the three variables and the CyA yield, and the optimal combination of the major media constituents for cyclosporin A production, evaluated using the nonlinear optimization algorithm of EXCEL-Solver, was as follows (g/l): sucrose, 20; starch, 20; and ammonium sulfate, 10. The predicted optimum CyA yield was 113 mg/l, which was 2-fold the amount obtained with the basal medium. Experimental verification of the predicted model resulted in a CyA yield of 110 mg/l, representing 97% of the theoretically calculated yield.

• 한국물환경학회지
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• 제37권2호
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• pp.103-113
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• 2021

In this study, an Excel-based model (ROADMOD) was developed to estimate pollutant loading from the road and evaluate BMPs. ROADMOD employs the Chezy-Manning equation and empirical expression for estimating surface runoff, and power function for pollutant buildup, and exponential function for pollutant washoff in SWMM. The results of model calibration for buildup and washoff using observed data revealed a good match between the simulation results and the observed data. The long-term surface runoff and sediment simulated by ROADMOD demonstrated a good match with those by SWMM with 2 ~ 14% of relative error. The shorter sweeping interval (within 8 days) remarkably decreased sediment loads from the road. It was found that the effect of reducing sediment loads from the road was greatly affected not only by the sweeping interval but also by sweeping on the day before a rainfall event. The 48% of removal efficiency of sediment loads from the road was achieved with 26 times of road sweeping per year when sweeping was performed on the day before the rainfall event. A 4-day sweeping interval showed similar removal efficiency (48%) with 96 times of sweeping per year. It is considered that the road sweeping on the day before a rainfall event could maximize the effect of reducing the non-point source pollution from the road with minimization of the number of road sweeping. So, the road sweeping on the day before a rainfall event can be considered as one of the useful and best management practices (BMPs) on road.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.35-39
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• 2007

최근 이용통계는 온라인 정보제공자로부터 폭넓게 제공받고 있다. 그러나 그 통계는 여전히 일치된 데이터 수집기로 이용할 수 없으며, 개별 정보제공자들의 관리 비용도 높은 상황이다. 표준화된 이용통계 수집을 주도하는 SUSHI는 정보제공사에서 제공한 이용통계를 도서관에 전자적으로 저장하기 위해 COUNTER 프로젝트를 실행할 자동화된 질의 응답 프로토콜을 개발하고 있다. SUSHI는 도서관들이 COUNTER 프로젝트의 통계를 활용함으로써 관리상의 업무부하 절감과 함께 의사결정을 지원할 것이다. 전자자원에 대한 이용통계의 기록과 교환에 있어서 출판사들이 COUNTER의 실무 규칙을 준수함으로써 최초로 저널과 데이터베이스들에 적용된다. 업체들은 COUNTER의 표준을 이용하여 엑셀이나 CSV 파일로 도서관 고객에게 제공할 수 있다. 그 결과 다양한 학술출판사와 정보서비스 기관에서 생성되고 있는 이용통계 데이터를 일관성, 신뢰성, 용이성을 확보할 수 있게 되는 것이다. 이에 본 연구에서는, 해외 전자저널 공동구매 컨소시엄인 KESLI의 전자저널 이용통계 수집 및 처리 절차를 분석하여, SUSHI에 기반한 전자저널 이용통계 수집 모델을 제안하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구에서는 다항식 회귀분석(Polynomial regression analysis) 방법을 이용하여 비선형 특성을 갖는 전자저울의 질량 추정 모델 개발이 이루어 졌다. 전자저울에 사용되는 로드셀의 출력 단자 전압을 기준 질량 추를 사용하여 직접 측정하였고 이 데이터를 이용하여 MS Office 엑셀의 행렬식 계산과 데이터 추세선 분석 기능을 이용하여 다항식 회귀모델을 구하였다. 5kg까지 측정 가능한 로드셀 전자저울을 사용하여 100g단위로 질량을 측정하였고 다항식 회귀분석(Multiple regression analysis) 모델을 구하였으며, 단순(1차), 2차, 3차 다항식 회귀분석에 대한 오차를 구하였다. 각 모델에 대한 회귀 방정식의 적합도 분석을 위해 결정계수(Coefficient of determination)를 제시하여 추정 질량과 측정 데이터와의 상관관계를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 3차 다항식 모델을 이용하여 추정 값의 표준편차가 10g, 결정계수 1.0으로 상당히 정확한 모델을 얻었다. 본 연구에 사용된 선형 회귀 분석 이론을 바탕으로 최근 인공지능 분야에서 많이 사용되고 있는 로지스틱 회귀 분석(Logistic regression analysis)을 활용하여 기상예측, 신약개발, 경제지표 분석 등의 분야에 대한 다양한 연구를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.279-287
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• 2020

방사선은 의료, 연구, 산업 등 다양한 분야에서 활용되고 있어 방사선 이용기관 및 방사선작업종사자의 수가 증가하고 있으며, 방사선 관련 피폭 사고도 발생함에 따라 방사선방호 및 안전에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 원자력안전법에서는 방사선원을 이용하는 장소에 대해서는 선량한도를 초과하지 않도록 하기 위해 차폐물을 설치하도록 규정하고 있다. 특히, 고정 설치된 차폐시설이 없는 곳에서 방사선투과검사 작업 수행 시, 일정한 선량율을 기준으로 작업장 출입 및 일반인 접근 여부를 감시하고 있다. 하지만, 고정 설치된 차폐시설 없는 곳에서의 방사선투과검사 작업 허가 신청 시, 방사선관리구역 및 (일반인) 감시구역거리 및 해당 거리에서의 피폭선량 계산에 고려해야 할 인자들은 법적으로 규정되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 방사선방호용 도구(납 담요, Collimator)의 특성(규격, 두께 등), 사용 선원 등을 입력 시, 자동으로 방사선관리구역 및 (일반인) 감시구역 거리와 비용을 산정해 주는 Excel model을 개발하였다. 이후 특정 가정을 바탕으로 방사선방호용 도구 두께에 따른 피폭선량 및 거리 변화율을 분석한 결과, 방사선방어용 도구의 두께가 증가함에 따라 방사선관리구역의 거리는 감소하였으나, 납 담요 두께가 25 mm, Collimator의 두께가 21.5 mm 이상부터는 거리의 변화율이 낮았다. 따라서, 해당 두께 이상의 방사선방어용 도구를 사용하고도 방사선관리구역 및 (일반인) 감시구역에서의 피폭선량이 높은 경우, 방사선방어용 도구 이외의 요소를 변화시켜 피폭선량을 낮추어야 할 것으로 예상된다. 또한, 본 연구에서는 1) 피폭선량 계산 시, 산란성 및 Build up 등을 고려하지 않은 점, 2) 납 담요 및 Collimator의 실제 모양이 아닌 직육면체와 중심이 빈 원기둥 모양으로 가정 등으로 인해 실제 피폭선량과 차이가 있다는 한계점이 있었다. 따라서, 향후 앞선 한계점들을 고려하면서 실제 작업환경에 대한 자료를 활용하여 연구를 수행한다면, 실제 작업환경을 바탕으로 방사선관리구역 거리 및 피폭선량 등에 대한 Database 구축이 가능할 것으로 예상된다.

• 재활치료과학
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• 제12권3호
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• pp.45-59
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• 2023

목적 : 본 연구의 목적은 국내 대학의 작업치료(학)과에서 시행하고 있는 인지재활 교육의 현황을 파악하고, 인지재활 관련 주요 역량에 대한 교육요구도를 분석하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 전국의 작업치료 전공 대학의 교수를 대상으로 인지재활 교육 현황에 대한 설문지를 배포하여 조사하였다. 설문지는 선행연구의 국내 인지재활 작업치료 전문가 델파이 조사 결과 중 전문역량과 관련된 항목을 추출하여 사용하였다. 전국 총 62개 대학 중 32개(51.6%) 대학의 39명의 교수진의 응답을 대상으로 분석하였다. 설문 분석은 엑셀 2010과 SPSS 18.0을 사용하여 인지재활 관련 전문역량에 대한 Borich 요구도와 Locus for focus 모형을 통한 교육의 우선순위를 분석하였다. 결과 : 인지재활 관련 주요 역량별 Borich 요구도에 따른 우선순위를 조사한 결과 '인지문제를 작업수행 관점으로 설명하는 임상적 추론 능력', '인지재활 관련 수가 청구 관련 관리 능력', '결과평가에 따른 인지재활 계획 수립 능력', '작업중심 인지중재 수행 능력', '인지재활 평가 및 중재 시 발생하는 문제를 해결하는 능력' 순으로 높게 나타났다. Locus for focus 모형에서는 작업수행에 기초한 인지재활 평가와 중재, 기록 작성 등의 항목들이 교육 우선순위가 높은 것으로 분석되었다. 결론 : 본 연구를 통하여 국내 작업치료(학)과에서 인지재활 교육의 현황을 인지하여 교육과 교과에 교육내용과 역량을 반영하고, 대학 졸업 후 지속되어야 하는 인지재활 전문가 교육 계획을 수립하는 데 도움이 되기를 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.49-57
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• 2011

치열한 경쟁과 원자재 가격 급등은 시행착오를 최소화 하면서 제철소를 최적으로 설계하여 운영할 것을 한층 더 강력하게 요구하고 있다. 컴퓨터 시뮬레이션은 이 요구에 부합되는 방법론을 제공할 수 있다. 본 논문의 목적은 제강 연주 공장의 설계와 운영을 지원하기 위한 시뮬레이터를 제안하는 것이다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이터는 유지보수와 확장에 용이하도록 널리 알려진 Arena로 개발되었으며 사용의 편의성을 위하여 엑셀 기반으로 입출력 인터페이스를 설계하였다. 또한 운반 대차와 천정 크레인으로 구성되는 복잡한 운반 모듈을 포함하여 모델의 정확도를 높였다. 시뮬레이터는 생산량 분석과 물류 분석을 통하여 제강 연주 공장 설계안의 적정성을 평가하는데 유용하게 사용될 수 있다. 그리고 다양한 상황별로 최적의 제품 조합을 도출하는데 적용될 수 있으며, 공정별 설비별로 작업을 배정하는 조업 운영 패턴을 평가하고 정확도를 향상시키는 도구로써 활용이 가능하다.

• 한국물환경학회지
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• 제35권1호
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• pp.72-77
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• 2019

Soil type in LID infiltration practices plays a major role in runoff reduction efficacy. In this study, the effects of infiltration rate of foundation ground under bioretention on annual runoff reduction rate was evaluated using LIDMOD3 which is a simple excel based model for evaluating LID practices. A bioretention area of about 3.2 % was required to capture surface runoff from an impervious area for a 25.4 mm rainfall event. The relative error of runoff from bioretention using LIDMOD3 is 10 % less than that of SWMM5.1 for a total rainfall event of 257.1 mm during the period of Aug. 1 ~ 18, 2017, hence, the applicability of LIDMOD3 was confirmed. Annual runoff reduction rates for the period 2008 ~ 2017 were evaluated for various infiltration rates of foundation ground under the bioretention which ranged from 0.001 to 0.600 m/day and were converted to annual runoff reduction for hydrologic soil group. The runoff reduction rates within hydrologic soil group C and D were steeply increased through increased infiltration rate but not steep within hydrologic A and B with reduction rates ranging from 53 ~ 68 %. The estimated time required to completely empty a bioretention which has a storage depth of 0.632 m is 3.5 ~ 6.9 days and we could assume that the annual average of antecedent rainfall is longer than 3.5 ~ 6.9 days. Therefore, we recommended B type as the minimum hydrologic soil group installed LID infiltration practices for high runoff reduction rate.

• 상하수도학회지
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• 제31권2호
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• pp.149-159
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• 2017

It is considered necessary to renewal a considerable number of water supply facilities in Korea because they began to be intensively buried in the period of rapid economic growth. Accordingly, local water providers are required to take measures against this situation, but they have currently been caught in a vicious circle of the lack of budget spent in renewing water supply facilities because county-based small-scale local water supply cannot afford to cover annual expenditures with their revenues from water rates. Therefore, this study developed an optimal renewal planning model capable of achieving a balance of financial revenue and expenditure in local water supply using nonlinear programming and furthermore of minimizing the total cost incurred during the analysis. To this end, this study selected the water supply area located in County Y as a research area to build the financial revenue and expenditure and used Solver function provided by Microsoft Excel to use nonlinear programming. As a result, this study developed an optimal renewal planning model minimizing incurred costs in consideration of 6 items in the financial revenue and expenditure. The optimal renewal plan was modeled according to the available annual budget. As a result, this study proposed SICD, a scenario to minimize total costs from the perspective of water suppliers, and SITS, a scenario to minimize the increase in water rates from the perspective of consumers. It can be said that the method proposed in this study is the core of the optimal financial and renewal plans as a final stage of asset management for water supply facilities. Therefore, it is considered possible for local water providers to use the method proposed in this study according to circumstances for the asset management of water supply facilities.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제5권1호
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• pp.11-19
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• 2015

This paper presents optimized artificial neural networks (ANNs) claims prediction and decision awareness framework that guides owner organizations in their pre-bid construction project decisions to minimize claims. The framework is composed of two genetic optimization ANNs models: a Claims Impact Prediction Model (CIPM), and a Decision Awareness Model (DAM). The CIPM is composed of three separate ANNs that predict the cost and time impacts of the possible claims that may arise in a project. The models also predict the expected types of relationship between the owner and the contractor based on their behavioral and technical decisions during the bidding phase of the project. The framework is implemented using actual data from international projects in the Middle East and Egypt (projects owned by either public or private local organizations who hired international prime contractors to deliver the projects). Literature review, interviews with pertinent experts in the Middle East, and lessons learned from several international construction projects in Egypt determined the input decision variables of the CIPM. The ANNs training, which has been implemented in a spreadsheet environment, was optimized using genetic algorithm (GA). Different weights were assigned as variables to the different layers of each ANN and the total square error was used as the objective function to be minimized. Data was collected from thirty-two international construction projects in order to train and test the ANNs of the CIPM, which predicted cost overruns, schedule delays, and relationships between contracting parties. A genetic optimization backward analysis technique was then applied to develop the Decision Awareness Model (DAM). The DAM combined the three artificial neural networks of the CIPM to assist project owners in setting optimum values for their behavioral and technical decision variables. It implements an intelligent user-friendly input interface which helps project owners in visualizing the impact of their decisions on the project's total cost, original duration, and expected owner-contractor relationship. The framework presents a unique and transparent hybrid genetic algorithm-ANNs training and testing method. It has been implemented in a spreadsheet environment using MS Excel$^{(R)}$ and EVOLVERTM V.5.5. It provides projects' owners of a decision-support tool that raises their awareness regarding their pre-bid decisions for a construction project.