• 한국대기환경학회지
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• 제24권1호
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• pp.30-42
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• 2008

In this study, the chemical compositions of $PM_{2.5}$ samples collected at the Redwood National Park IMPROVE site in California from March 1988 to May 2004 were analyzed to provide source identification and apportionment. A total of 1,640 samples were collected and 33 chemical species were analyzed by particle induced X-ray emission, proton elastic scattering analysis, photon induced X-ray fluorescence, ion chromatography, and thermal optical reflectance methods. Positive matrix factorization (PMF) was used to develop source profiles and to estimate their mass contributions. The PMF modeling identified five sources and the average mass was apportioned to motor vehicle (35.8%, $1.58\;{\mu}g/m^3$), aged sea salt (23.2%, $1.02\;{\mu}g/m^3$), fresh sea salt (21.4%, $0.94\;{\mu}g/m^3$), wood/field burning (16.1%, $0.71\;{\mu}g/m^3$), and airborne soil (3.5%, $0.15\;{\mu}g/m^3$), respectively. To analyze local source impacts from various wind directions, the CPF and NPR analyses were performed using source contribution results with the wind direction values measured at the site. These results suggested that sources of $PM_{2.5}$ are also sources of visibility degradation and then source apportionment studies derived for $PM_{2.5}$ are also used for understanding visibility problem.

• 한국환경과학회지
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• 제30권3호
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• pp.219-234
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• 2021

Industrial emissions, mainly from industrial complexes, are important sources of ambient Volatile Organic Compounds (VOCs). Identification of the significant VOC sources from industrial complexes has practical significance for emission reduction. VOC samples were collected from July 2019 to June 2020. A Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model was used to evaluate the VOC sources in the area. Four sources were identified by PMF analysis, including coating-1, coating-2, printing, and vehicle exhaust. The coating-1 source was revealed to have the highest contribution (41.5%), followed by coating-2 (23.9%), printing (23.1%), and vehicle exhaust (11.6%). The source showing the highest contribution was coating emissions, originating from the northwest to southwest of the sample site. It also relates to facilities that produce auto parts. The major components of VOC emissions from the coating facilities were toluene, m,p-xylene, ethylbenzene, o-xylene, and butyl acetate. Industrial emissions should be the top priority to meet the relevant control criteria, followed by vehicular emissions. This study provides a strategy for VOC source apportionment from an industrial complex, which is helpful in the development of targeted control strategies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.39-48
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• 2023

본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권1호
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• pp.21-29
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• 2004

목적: 젊은 흡연자 및 비흡연자에서 찬물자극 후 심근혈류 예비능을 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정한 후 비교함으로써 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능저하를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 젊은 흡연자 9명($23.8{\pm}1.1$세; $6.6{\pm}2.5$ pack-years) 및 비흡연자 9명($23.8{\pm}2.9$세)에 대하여 안정상태 및 찬물자극 후, 그리고 아데노신 주입 중에 $H_2^{15}O$를 순간주사하고 동적 PET영상을 획득한 뒤, NMF 방법으로 입력 방사능곡선 및 조직 방사능곡선을 처리하여 심근혈류량을 산출하였다. 결과: 흡연자군 및 비흡연자군 사이에 심박수혈압곱 및 안정시 혈류량에는 유의한 차이가 없었다. 그러나, 찬물자극 자극 후에는 심근혈류가 흡연자군에서 비흡연자군에 비하여 유의하게 낮았으며(흡연자군 심근혈류 : $1.25{\pm}0.34$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$1.59{\pm}0.29$ ml/g/min ; p=0.019), 특히 안정시 심근혈류에 대한 찬물자극 후의 심근혈류의 비(내피세포 기능에 의한 심근혈류의 예비능)도 흡연자에서 유의하게 낮았다(흡연자군=$90{\pm}24%$, 비흡연자군=$122{\pm}28%$ ; p=0.024). 한편, 아데노신 주입시의 심근혈류는 두군 간에 유의한 차이가 관찰되지 않았다(흡연자군 심근혈류=$5.81{\pm}1.99$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$5.11{\pm}1.31$ ml/g/min ; p=NS). 결론: 젊은 흡연자에서 찬물자극 후에 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정하여 산출한 심근혈류의 예비능이 젊은 비흡연자에 비하여 감소되어 있어서 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능장애를 확인할 수 있었다.

• 정보학연구
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• 제7권2호
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• pp.93-104
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• 2004

스포츠 중계 영상과 같은 동영상은 카메라의 줌과 팬에 의한 화면 전역 이동이 크게 발생하며, 적은 수의 특징점 및 다수의 불규칙 운동 개체들로 인하여 이동 해석이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다이나믹한 동영상의 전역 이동 계수를 추출하기 위한 새로운 알고리듬을 제안하고, 이를 개체 추적 시스템에서의 이동 보상과 파노라마 합성에 이용할 수 있도록 하였다. 인접 프레임 사이의 이동을 연속적으로 적용할 때, 누적되는 오차를 최소화하기 위하여, 다중 프레임 간의 이동으로부터, 사이 프레임들 간의 이동을 보간하는 방법을 제안하였다. 여기서 아핀 변환 또는 원근 투영 변환을 하나의 정방 행렬로 보고, 미소 이동을 갖는 행렬의 거듭제곱으로 분할하는 문제를 제시하고, 뉴튼 랩슨 방법을 벡터와 행렬 행태로 변형하여 풀이하는 방법을 제안하였고 매우 효율적으로 계산할 수 있음을 보였다. 이를 다수의 프레임 사이에서 재 계산된 이동과의 오차의 분할에 이용하고, 같은 방법을 계층적으로 수행하는 이동 계수의 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 방송용 특수 효과의 연출과 비디오 인덱싱 등의 응용 분야에 활용할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권8호
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• pp.375-380
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• 2016

스마트폰과 Online Social Network Service(OSNS)의 대중화를 통해 언제 어디서든 주변인뿐만 아니라 전 세계 사람들과 상호작용 할 수 있게 되었고, 그 결과 사람들의 OSNS 사용률은 계속 증가하고 있다. 그런데, 일부 OSNS를 통한 대인관계 형성에 집중하는 사람들의 경우, 수많은 Face-to-Face Interaction(F2F Interaction)을 통해 형성되는 인간관계의 과정을 "친구추천" 버튼 하나로 건너뜀으로써 대인관계 기술 발달 및 유지에 어려움을 겪을 수 있다. 본 논문에서는 오프라인에서 F2F Interaction 기회를 발견 및 제공할 수 있는 상황정보 기반의 친구추천 기법을 제시한다. 이를 위해 스마트폰 센서로부터 사용자의 상황정보와 Facebook에서 형성된 사용자 친구관계 정보를 수집하여 텐서 분해 및 결합을 기반으로 오프라인 환경에서 친구를 추천한다. 성능 평가를 위해 12명의 실험 참가자로부터 상황정보를 수집하고, 만족도를 평가하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제8권3호
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• pp.126-139
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• 2014

In order to estimate the influence of sources on $PM_{2.5}$ in the industrial area of Japan, we carried out a source analysis using chemical component data of $PM_{2.5}$. $PM_{2.5}$ samples were collected intermittently at an industrial area in Japan from July 2010 to November 2012. Water soluble ions ($Cl^-$, $NO_3{^-}$, $SO{_4}^{2-}$, $Na^+$,$NH_4{^+}$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$), elements (Al, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Cd, Sb, Pb), and carbonaceous species (OC, EC) of the $PM_{2.5}$ (a total of 198 samples) were analyzed. Positive Matrix Factorization (PMF) model was applied to the data of those chemical components to identify the source of $PM_{2.5}$. At this observation site, nine factors were extracted. The major contributors of $PM_{2.5}$ were secondary sulfate 1, in which loading factors of $SO{_4}^{2-}$ and $NH_4{^+}$ were large (percentage source contribution: 20.9%), traffic, in which loading factors of OC (organic carbon) and EC (elemental carbon) were large (20.8%), secondary sulfate 2, in which loading factors of K and $SO{_4}^{2-}$ were large (8.0%), steel mills (7.8%), secondary chloride and nitrate (7.0%), soil (5.0%), heavy oil combustion (3.8%), sea salt (3.8%), and coal combustion (2.3%). The conditional probability function (CPF) and the potential source contribution function (PSCF) were carried out to examine the influence of a regional source and a broad-based source, respectively. CPF results supported local source influences such as steel mills, sea salt, traffic, coal combustion, and heavy oil combustion. PSCF results suggested that ships in the East China Sea, an industrial area of the east coastal region of China, and an active volcano in the Kyushu region of Japan were potential regional sources of secondary sulfate 1. Secondary sulfate 2 was affected by the burning of biomass fields and by coal combustion in Chinese urban areas such as Beijing, Hebei, and western Inner Mongolia. Source characterization using continuous data from one site showed a potential source representing fossil fuel combustion is affected both by regional and broad-based sources.

• 한국대기환경학회지
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• 제24권4호
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• pp.439-454
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• 2008

The purpose of this study was to extensively identify $PM_{10}$ sources and to estimate their contributions to the study area, based on the analysis of the $PM_{10}$ mass concentration and the associated inorganic elements, ions, and total carbon. The contribution of $PM_{10}$ sources was estimated by applying a receptor method because identifying air emission sources were effective way to control the ambient air quality. $PM_{10}$ particles were collected from May to November 2007 in the Yongin-Suwon bordering area. $PM_{10}$ samples were collected on quartz filters by a $PM_{10}$ high-volume air sampler. The inorganic elements (Al, Mn, V, Cr, Fe, Ni, Cu, Zn, Cd, Pb, Si, Ba, Ti and Ag) were analyzed by an ICP-AES after proper pre-treatments of each sample. The ionic components of these $PM_{10}$ samples ($Cl^_$, $NO_3^-$, $SO_4^{2-}$, $Na^+$, $NH_4^+$, $K^+$, $Ca^{2+}$, and $Mg^{2+}$) were analyzed by an IC. The carbon components (OC1, OC2, OC3, OC4, OP, EC1, EC2 and EC3) were also analyzed by DRI/OGC analyzer. Source apportionment of $PM_{10}$ was performed using a positive matrix factorization (PMF) model. After performing PMF modeling, a total of 8 sources were identified and their contribution were estimated. Contributions from each emission source were as follows: 13.8% from oil combustion and industrial related source, 25.4% from soil source, 22.1% from secondary sulfate, 12.3% from secondary nitrate, 17.7% from auto emission including diesel (12.1%) and gasoline (5.6%), 3.1% from waste incineration and 5.6% from Na-rich source. This study provides information on the major sources affecting air quality in the receptor site, and therefore it will help us maintain and manage the ambient air quality in the Yongin-Suwon bordering area by establishing reliable control strategies for the related sources.

• 한국대기환경학회지
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• 제29권1호
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• pp.74-85
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• 2013

Since the underground transportation system is a closed environment, indoor air quality problems may seriously affect many passengers' health. The purpose of this study was to understand $PM_{10}$ characteristics in the underground air environment and further to quantitatively estimate $PM_{10}$ source contributions in a Seoul Metropolitan subway station. The $PM_{10}$ was intensively collected on various filters with $PM_{10}$ aerosol samplers to obtain sufficient samples for its chemical analysis. Sampling was carried out in the M station on the Line-4 from April 21 to 28, July 13 to 21, and October 11 to 19 in the year of 2010 and January 11 to 17 in the year of 2011. The aerosol filter samples were then analyzed for metals, water soluble ions, and carbon components. The 29 chemical species (OC1, OC2, OC3, OC4, CC, PC, EC, Ag, Al, Ba, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, Si, Ti, V, Zn, $Cl^-$, $NO_3{^-}$, $SO_4{^{2-}}$, $Na^+$, $NH_4{^+}$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$) were analyzed by using ICP-AES, IC, and TOR after proper pretreatments of each sample filter. Based on the chemical information, positive matrix factorization (PMF) model was applied to identify the $PM_{10}$ sources and then six sources such as biomass burning, outdoor, vehicle, soil and road dust, secondary aerosol, ferrous, and brakewear related source were classified. The contributions rate of their sources in tunnel are 4.0%, 5.8%, 1.6%, 17.9%, 13.8% and 56.9% in order.