• Laboratory Medicine Online
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• 제2권1호
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• pp.10-14
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• 2012

배경: HbA_1c의 측정은 최근 6-8주간의 혈당조절을 평가하고 당뇨를 진단하기 위해 사용되고 있다. 최근 라텍스 면역비탁법을 사용하는 HbA_1c 측정법이 개발되어 분석 능력과 임상검사실에서의 유용성을 평가하였다. 방법: 2009년 4월부터 7월까지 TBA-200FR에 Autolab HbA_1c을 장착하여 CLSI guideline (EP5-A2, EP6-P, EP9-A2)에 따라 직선성, 정밀도, 상관성을 평가하였다. 결과: Autolab HbA_1c는 고농도(15.1%)와 저농도(3.1%)의 검체의 혼합에서 r²=0.9997의 높은 직선성을 보였다. 12.1%의 경우 검사 일내 정밀도와 검사 일간 정밀도의 표준편차는 각각 0.06, 0.12였고 변이계수는 0.5%, 1.0%였다. 5.1%의 경우 각각 표준편차는 0.04, 0.09이었고 변이계수는 0.8%, 1.6%이었다. 비교식은 Autolab HbA_1c=1.0859×HPLC-0.6957이었다. 결론: 본 연구에서 Autolab HbA_1c는 Tosoh G7과 비교하여 좋은 수행능력을 보였다. 문헌고찰에서 변이형 혈색소에 따른 간섭은 없는 것으로 알려졌다. Tosoh G7에 비해 결과획득시간은 지연되는 단점이 있지만 Autolab HbA_1c의 장점은 일반 화학분석기에 적용이 가능하고 검체의 전처리가 필요없으며 증류수를 사용하여 자동적으로 용혈과정이 이루어진다는 점이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.433-440
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• 2023

High dose rate brachytherapy은 선량률이 높은 동위원소를 체내에 넣어 종양에 방사선을 집중적으로 조사하는 암 치료법이다. 이러한 치료를 위해서는 정확한 치료 계획을 통하여 종양 조직에는 적확한 선량을 조사하면서도 정상조직에는 최소한의 선량만을 전달될 수 있도록 하여야 한다. 그래서 임상에서는 정확한 품질보증(QA)을 통해 선원의 위치정확성을 확인하는 것이 매우 중요하다. 하지만 임상에서 소스 위치는 눈금자, 자동 방사선 사진기, 비디오 모니터 등을 사용하여 결정되므로 부정확한 결과를 산출한다. 이에 본 연구에서는 CsPbI₂Br과 CsPbIBr₂를 활용한 새로운 반도체 선량계를 제작하였다. 그리고 두 물질 중에 근접방사선치료기용 relative QA에 측정에 적합한지 분석하고자 각각의 방사선 검출 능력을 비교 평가하였다. 근접방사선치료에서의 방사선 검출 능력 평가하기 위하여 ¹⁹²IR에서 두 물질의 재현성, 선형성을 평가하였다. 재현성 평가에서 CsPbI₂Br는 relative standard deviation(RSD) 0.98%로 제시되었고 CsPbIBr₂는 RSD 3.45%로 제시되었다. 선형성 평가에서는 CsPbI₂Br의 결정계수(coefficient of determination, R²)가 0.9998로 제시되었으며, CsPbIBr₂의 R²은 0.9994로 제시되었다. 평가결과, 본 실험에서 제작된 선량계에서 평가 기준을 만족하면서도 방사선 검출이 더 안정적인 것은 CsPbI₂Br로 나타났다. 따라서, CsPbI₂Br 물질이 근접방사선치료 장치의 방사선 검출을 위한 상대 선량계로 적용하기에 적합하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.297-309
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• 2023

최근 조식동물로 인한 갯녹음 현상으로 인해 연안 생태계 및 어장환경의 황폐화가 가속화되고 있다. 이러한 갯녹음 현상을 모니터링하고 방지대책을 세우기 위해서는 광범위한 해역에 대한 원격탐사 기반의 모니터링 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 수중에서 촬영된 동영상으로부터 조식동물을 탐지하고 모니터링하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 모델의 강인성(robustness)을 비교 분석하였다. 우리나라 연안의 대표적인 조식동물 7종을 대상으로 이미지 데이터셋을 구축하였으며, 이를 활용하여 딥러닝 기반 객체 탐지 모델인 You Only Look Once (YOLO)v7과 YOLOv8을 훈련시켰다. 총 6개의 YOLO 모델(YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x)에 대해 탐지 성능과 탐지 속도를 평가하였으며, 수중환경에서 촬영 시 발생할 수 있는 다양한 이미지 왜곡에 대해서 강인성 평가를 실시하였다. 평가결과 YOLOv8 계열 모델이 파라미터(parameter) 수 대비 더 높은 탐지 속도(약 71-141 FPS [frame per second])를 보였다. 탐지 성능에 있어서도 YOLOv8 계열 모델(mean average precision [mAP] 0.848-0.882)이 YOLOv7 계열 모델(mAP 0.847-0.850)에 비해 더 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 모델의 강인함에 있어서 형태 왜곡에 대해서는 YOLOv7 계열 모델이 YOLOv8 계열 모델에 비해 강인한 것을 확인하였으며, 색상 왜곡에 대해서는 YOLOv8 계열 모델이 상대적으로 강인한 것을 확인 하였다. 따라서 실해역에서 수중 영상 촬영 시, 형태 왜곡은 발생 빈도가 낮으며 색상 왜곡은 연안에서 빈번하게 발생한다는 점을 고려했을 때, 연안해역에서 조식동물 탐지와 모니터링을 위해서는 YOLOv8 계열 모델을 활용하는 것이 타당한 것으로 판단된다.

• 우주기술과 응용
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• 제3권2호
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• pp.118-143
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• 2023

우주공간은 안보공간의 역할에서 상업공간으로 역할을 급속히 넓혀가고 있다. 현실적인 제약들 때문에 늦게 출발했지만 우리나라는 최근 들어 비약적 기술발전과 함께 우주에 대한 국가적 관심이 커지고 있다. 2023년 5월 25일, 누리호는 7개의 위성을 성공적으로 550 km 고도의 태양동기궤도에 배치했다. 그런데, 이 근처 고도에는 이미 스타링크가 4,000대 이상의 위성을 배치시키고 상업적 서비스를 진행하고 있다. 따라서, 누리호 위성들은 스타링크위성들과의 위험상황발생 가능성에 대해 지속적으로 예측하고 만일의 경우에 대해서는 준비를 해야 한다. 본 논문은 누리호 위성들이 임무수행을 위해 궤도비행을 하면서 발생할 수 있는 충돌위험상황에 대해 수행한 연구의 계량적 분석결과를 보고한다. 분석결과에 따르면 누리호 위성들은 하루에 3회 정도 1 km 거리 이내로 스타링크위성에 접근하는 것으로 나타났으며, 이 상황에서의 충돌확률은 1.0E-5 이상인 것으로 계산되었고 크게는 1.0E-2 이상인 경우도 발생하고 있다. 2013년에 발사된 후 성공적으로 임무를 수행하고 있는 아리랑 5호에 대한 본 연구의 비교분석은 아리랑 5호와 누리호 위성들이 위험상황의 분포에 있어 중요한 차이가 있음을 보여준다. 본 연구는 스타링크가 회피기동을 할 때의 비용에 대한 계량적인 분석결과도 보고하며, 후발주자로서 우주산업에 진입하는 우리나라가 고려해야 할 전략도 제시했다. SpaceMap사에서 개발한 AstroOne 프로그램을 분석도구로 사용했으며, Celestrak사의 Socrates Plus에서 보고한 결과와 비교검증하였다. 우주물체데이터는 TLE(two line element)를 사용했다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권3호
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• pp.112-122
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• 2023

본 연구에서는 국내에서 유통되는 식·약공용농산물의 잔류농약 실태를 조사하기 위해 7품목 72건 대상으로 잔류농약을 분석했다. 시료는 QuEChERS법으로 전처리한 후 GC-MS/MS, LC-MS/MS를 이용하여 분석했다. 식·약공용 농산물 총 7품목 72건 중 42건(58.3%)에서 잔류농약이 검출되었으며, 검출된 농산물은 복분자 1건, 구기자 14건, 대추 9건, 오미자 10건, 모과 1건, 생강 5건, 영지버섯 2건이었다. 그 중 구기자 2건(11.8%), 오미자 1건(7.1%), 영지버섯 2건(100%)에서 잔류농약 허용기준을 초과하여 검출되었다. 검출농약은 43종으로 살균제 20종 75회, 살충제 23종 58회이었으며, 살균제 carbendazim 및 tebuconazole이 각각 11회로 가장 빈번하게 검출되었다. 허용기준을 초과하여 검출된 농약은 acetamiprid, cadusafos, chlorpyrifos, flubendiamide, fluopyram, triazophos으로 모두 잔류농약허용기준이 설정되지 않은 PLS 항목이었다. 결론적으로 잔류농약 검사 건수, 검출률, 검출빈도를 종합적으로 고려해 볼 때 식·약공용농산물에 대한 지속적인 잔류농약 관리가 필요한 것으로 생각된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권6호
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• pp.602-614
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• 2023

본 연구는 근생성 및 근위축 완화효능을 가진 유효소재 발굴의 필요성에 의해 polygalacin D가 근원세포 분화 및 미토콘드리아에 미치는 영향과 항암제 유도 근위축에 대한 완화효과를 각각 세포 및 동물실험을 통해 확인하고자 하였다. 그 결과, polygalacin D는 다핵을 지닌 근관세포의 수와 분화 종결인자인 MHC isoforms의 발현량을 증가시켰고 근육 내 단백질 분해 인자인 MuRF1, Smad2/3의 발현량은 유의적으로 감소시켰다. 또한 미토콘드리아 생합성 조절인자인 Pgc1α의 발현은 증가시키고 미토콘드리아 분열인자인 Drp1과 Fis1의 발현은 감소시켰다. 한편 zebrafish 동물모델을 통해 항암제 유도 근위축에 대한 개선효과를 확인한 결과, polygalacin D는 항암제에 의해 유도된 근위축과 미토콘드리아 손상을 완화시켰다. 이상의 결과들은 polygalacin D가 미토콘드리아 기능 증진을 매개로 근원세포 분화 촉진 및 근육 단백질 분해 저하 효과를 지닐 뿐만 아니라, 미토콘드리아 손상을 개선하여 항암제로 유도된 근위축에 대한 완화 효과를 나타냄을 시사한다. 따라서 본 연구를 통해 polygalacin D가 근생성 및 근위축 예방과 치료를 위한 잠재적인 유효소재로서의 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1173-1183
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• 2023

한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권4호
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• pp.192-214
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• 2023

목조건축문화재는 그 나라의 정체성을 보여주는 가시적인 유물 가운데 하나이다. 문화재의 원형에 대한 개념이 정확하게 이해되지 않은 상태에서도 문화재는 '원형보존' 또는 '원형유지'를 보존관리의 원칙으로 삼았다. 더구나 요즈음은 국제적인 보존원칙의 흐름을 따라 문화재를 '역사적 대상물로의 가치'로서 중요하게 생각하고 있다. 이 논문은 목조건축문화재의 원형유지를 위해 어떤 부분을 모니터링 해야 하는가의 범위와 내용을 정해 보기 위한 시도의 결과이다. 목조건축문화재의 모니터링에 있어서 첫 번째로 해야 할 부분은 지면과 기단의 상태를 점검하는 일이다. 지면과 기단은 목조건축문화재가 오랫동안 서 있을 수 있도록 모든 힘을 받아 주는 곳이기 때문이다. 따라서 기단부와 낙수의 관계, 기단부의 침하 유무, 배수로의 유무와 구배 상태 확인 등을 모니터링 하였다. 두 번째는 기둥 부분이다. 기둥 기울음의 유무, 귀솟음과 안쏠림의 기법의 유무, 기둥 치수의 변화 유무, 기둥과 초석의 변위 발생 등을 확인하는 일이다. 기둥의 불안정성은 각 부재와의 이음과 맞춤 부분의 파손을 발생시키고 이로써 벽체의 손상까지로 이어지는 물리적 변화를 초래하기 때문이다. 세 번째는 지붕의 번와 유무, 번와에 따른 신·구 기와의 점유상태, 그에 따른 편심하중의 유무, 강우·강설에 의한 기와 사이의 이격 발생, 누수의 유무를 점검하였다. 지붕은 기와의 이격이나 파손에 의해 건물 내부로 누수가 지속되면 창방 이상을 부분 해체보수 해야 하기 때문에 가급적 원형유지를 위해서 모니터링 해야 한다. 시기적으로, 상태적으로 기준이 모호한 '원형보존'이나 '원형유지'를 문화재보존의 기본으로 하였어도 당시의 모든 현상은 문화재의 '원형'으로 보아야 한다. 그렇기 때문에 문화재돌봄에 있어서 기단부, 기둥, 지붕의 모니터링 범위는 당해 문화재에 어떠한 훼손이 일어나고 있는가를 확인하는 기준점이 된다. 다시 말하면 모니터링을 시작한 그 시점의 자료는 당해 연도의 '원형'이 된다. 지금에라도 현상에 대한 기록을 남기고 그것이 어떻게 변화되고 있는지, 훼손되고 있는지의 사진, 측정값, 도면 등의 여러 자료를 남겨두어야 후대가 필요로 하는 문화재의 '원형'에 대한 정보로 활용할 수 있을 것이다. 또 문화재 원형보존을 위한 모니터링의 분석에 따른 대안을 적극 도입하여야 한다. 그리고 문화재 모니터링의 결과물인 문화재의 현재 상태 및 상황을 여러 관련 기관과 공유하여서, 문화재의 '개입'에 의한 보존보다 예방보존을 구축해 나아가야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.