하수관거시스템(sewer system)의 효율적인 관리를 위해서는 관거 내의 유량, 수질, 불명수 및 CSOs (Combined Sewer Overflows) 등에 대한 지속적인 모니터링이 필요하며, 따라서 하수관망에서의 모니터링은 하천 방재 측면에서 매우 중요한 요소이다. 그런데, 하나의 유역 하수관거시스템에서 모든 지점에 대한 모니터링은 예산의 제약으로 인하여 불가능하다. 따라서 모니터링 지점들은 주어진 예산 내에서 최대의 효율적인 자료의 획득이 가능한 지점들로서 선정되어야 한다. 그럼에도 불구하고 모니터링 지점의 선정에 대한 명확한 기준 및 선정된 모니터링 지점에서 획득된 자료에 대한 정량화된 평가 방법에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 수질 자료의 효율적인 모니터링을 위하여 하수관거시스템 내에서 수질 측정지점의 선정에 대하여 유전자알고리즘을 이용한 최적화 방법을 제시하였다. 제시된 수질측정지점 선정 모형은 엔트로피 방법을 이용하여 지점별 획득 자료에 대하여 정량적으로 평가하며, 수질측정지점의 선정에 따른 수집 자료에 대한 총 엔트로피의 최대화를 목적함수로 한다. 여기서 수집 자료들에 대한 엔트로피 평가는 자료의 변동 특성을 반영하며, 자료의 획득 가능한 범위를 의미한다. 이때 수질의 측정은 유량의 관측과 동일한 지점에서 이루어져야 하므로, 수질측정지점 선정에 대한 제약 조건은 주어진 예산에 따른 유량계 설치 가능 개수로서 이루어졌다.
Ko, Kyung Jai;Kim, Young Hwa;Kim, Mi Hyeong;Jun, Kang Woong;Kwon, Kyung Hye;Kim, Hyung Sook;Kim, Sang Dong;Park, Sun Cheol;Kim, Ji Il;Yun, Sang Seob;Moon, In Sung;Hwang, Jeong Kye
Annals of Surgical Treatment and Research
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제95권5호
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pp.278-285
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2018
Purpose: We investigated the clinical outcomes of deceased donor kidney transplantation (KT) using kidneys with terminal acute kidney injury (AKI). Methods: Between February 2000 and December 2013, we performed 202 deceased donor renal transplants from 159 brain dead donors. According to the expanded criteria donor (ECD) and AKI network criteria, we divided 202 recipients into 4 groups: Group I: Non-AKI & standard criteria donor (SCD) (n = 97); group II: Non-AKI & ECD (n = 15); group III: AKI & SCD (n = 52); and group IV: AKI & ECD (n = 38). Results: The incidence of delayed graft function (DFG) was significantly higher in patients with AKI than it was in the non-AKI group (P = 0.008). There were no significant differences among the 4 groups in graft survival (P = 0.074) or patient survival (P = 0.090). However, the long-term allograft survival rate was significantly lower in group IV than it was in other groups (P = 0.024). Conclusion: Allografts from deceased donors with terminal AKI had a higher incidence of DGF than did those from donors without AKI. However, there is no significant difference in graft and patient survival rates among the groups. So, the utilization of renal grafts from ECDs with terminal AKI is a feasible approach to address the critical organ shortage.
연구의 목적은 문헌고찰을 통해 스포츠 관련 인지기능과 이를 효과적으로 측정할 수 있는 검사도구를 제안하고, 스포츠 지능 연구의 기초를 마련하는 것이다. 문헌고찰은 체계적 문헌고찰과 메타분석 지침인 PRISMA 연구법에 근거하여 수행되었다. 게재년도 2008-2020년으로 검색기준 설정 후, 키워드를 통해 검색된 총 429편 중 본 연구의 문헌선택 기준을 충족한 45편이 최종 분석되었다. 고찰된 논문 결과를 요약하면, 선수들은 비선수보다 특정 인지기능이 우수하고, 스포츠 전문성이 높을수록 해당 인지기능이 더 높았으며, 종목에 따라 인지기능에 차이가 있는 것으로 나타났다. 45편에 대한 종합적 분석결과, 스포츠 수행과 관련된 주요 인지기능은 실행기능(억제능력, 인지유연성), 정보처리속도, 공간능력, 주의력으로 요약된다. 각 인지기능 측정을 위한 검사도구로 억제능력은 정지신호과제, 인지유연성은 설계유연성검사, 정보처리는 단순반응검사와 선택반응검사, 공간능력은 심적회전검사, 주의력은 주의연합검사가 적절하다.
최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.
연구목적: 2021년 8월 16일 탈레반은 국제테러조직간 공고한 동맹관계를 이용하여, 아프가니스탄 수도 카불을 점령한 뒤 탈레반 정권을 수립하였다. 탈레반은 대한민국 국민을 대상으로, 2004년 김선일 피랍, 2007년 샘물교회 교인 피랍, 2009년 지역재건팀에 대한 공격하는 등 테러를 자행하였으며, 2021 대한민국 아프간 난민 구출 작전에 대해서는 적대감을 가지고 있다. 따라서 본 고에서는 탈레반에 의한 대한민국 테러 발생 가능성을 살펴보고자 한다. 연구방법: 샘물교회 피랍사건으로 국내에도 잘 알려진 탈레반의 전술, 전략, 공격무기 등 다양한 테러활동을 살펴보고, 아프가니스탄에서 발생한 테러 통계 데이터를 기반으로 국내에서 발생 가능한 테러유형과 테러대상시설을 분석하였다. 연구결과: 탈레반은 아프간 정부를 주요 공격대상으로 하고 있으며, IS와 탈레반은 테러대상 선정에 있어 차이를 보인다. 결론: 아프간을 장악한 탈레반과 전 세계 테러리즘 네트워크를 구축한 IS가 협력하여, 국내 다중이용시설을 대상으로 폭탄테러의 위협을 가한다면, 대한민국은 대테러 관련 미흡한 자원과 대책으로 테러 위기에 직면할 수 있다.
본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
본 연구의 목적은 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용한 예비 지구과학 교사들이 말하는 논증구조의 역할과 실효성을 탐구하고, 이 과정에서 예비교사들이 보여주는 PCK 특성을 탐구하려는 것이다. 논증구조를 활용한 수업 계획과 성찰을 체험하는 일련의 교수적 추론과정에서 교사의 PCK가 발휘되므로, 본 연구에 참여한 예비교사들이 보여주는 미래지향적 가족유사성 PCK의 특성을 탐색하였다. 이를 위해 15명의 예비 지구과학 교사들이 참여하여 논증구조를 활용하여 수업설계와 수업시연을 체험하고, 학기말에 수업 체험에 대한 심층면담을 실시하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 예비교사들의 가족유사성 PCK의 특성을 분석하기 위해 의미연결망 분석을 실시하였다. 주요 연구결과를 살펴보면, 예비교사들은 논증구조를 적용하면서 수업을 조직적으로 계획하고, 사실에서 결론에 이르기까지 관련된 논증요소를 구분함으로써 짜임새 있게 수업을 구성하였다. 논증구조 구성요소별 특징을 살펴보면, 예비교사들은 사실과 결론의 징검다리인 논거, 반박, 한정어 등을 찾아내는 데 어려움을 겪은 것으로 나타났다. 논증구조로 인해 가장 많은 영향을 받은 PCK 영역은 과학수업 실천 부분으로, 수업내용에 적합한 수업모형선정, 과학수업을 통한 데이터 리터러시와 디지털 역량개발 등을 예비교사들은 강조하였다. 연구결과를 토대로 교수적 추론 도구로서 논증구조의 잠재력과 활용 가능성, 논증구조를 활용한 과학수업을 체험한 중등학교 학생들의 과학탐구와 추론 역량 개발의 가능성, 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용하는 교사교육 프로토콜 개발의 필요성 등을 결론으로 제언하였다.
다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.
최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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