• 환경생물
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• 제36권4호
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• pp.638-646
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• 2018

본 연구는 대형 댐과 농업용 보가 공존하는 탐진강 유역을 대상으로 장흥다목적댐 건설 이후 탐진강의 서식처 지형변화를 정량적으로 분석하고, 이에 영향을 미치는 복합적인 환경요인(대형 댐, 농업용 보, 조석, 하천정비)과의 인과관계를 유황변화, 하상재료, 항공사진 분석을 통해 파악하였다. 장흥댐 건설 후 유량변화를 분석한 결과, 유역에서 댐에 의한 유량 변화의 직접적인 영향 구간은 최대 지천이 합류되기 이전까지로 판단된다. 이 구간에서는 대규모 홍수는 발생하지 않았으며, 중소규모 홍수빈도 또한 절반 이하로 감소하는 등 하천의 유사이송 에너지가 감소하였다. 하상재료의 입도분포는 댐 직하류에서 모래가 급감하는 등 하상재료가 조립화되었지만, 금강천 합류 이후 하구까지는 다시 모래 비율이 높아지면서 하천의 자연성이 회복되고 있는 것으로 보여진다. 그렇지만, 지천 합류 이후의 이러한 유량 및 유사의 자연성 회복력은 본류 내 사주의 식생활착을 제어하기에는 부족해 보인다. 탐진강 하류에서 사주면적은 증가했지만 식생 피복율이 높은 원인은 지천에서 탐진강으로 공급된 유사가 장흥댐 건설에 따른 홍수 이송에너지의 감소와 더불어, 과밀화된 농업용 보에 의한 국지적인 지형변화, 그리고 감조역 구간에서 조석의 영향이 복합적으로 가져온 영향이라고 할 수 있다. 본 연구결과는 댐하류 서식처 지형의 자연성 회복을 위해서 유입지천의 중요성과 함께 본류의 환경 유량 복원과 유사 이송을 반영한 고도화된 수생태계 관리전략 수립의 필요성을 제시하고 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.84-89
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• 2019

본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권3호
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• pp.164-171
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• 2021

Purpose: Mild cognitive impairment (MCI) is a prodromal stage of Alzheimer's disease (AD). Brain atrophy in this disease spectrum begins in the medial temporal lobe structure, which can be recognized by magnetic resonance imaging. To overcome the unsatisfactory inter-observer reliability of visual evaluation, quantitative brain volumetry has been developed and widely investigated for the diagnosis of MCI and AD. The aim of this study was to assess the prediction accuracy of quantitative brain volumetry using a fully automated segmentation software package, NeuroQuant^®, for the diagnosis of MCI. Materials and Methods: A total of 418 subjects from the Korean Brain Aging Study for Early Diagnosis and Prediction of Alzheimer's Disease cohort were included in our study. Each participant was allocated to either a cognitively normal old group (n = 285) or an MCI group (n = 133). Brain volumetric data were obtained from T1-weighted images using the NeuroQuant software package. Logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed to investigate relevant brain regions and their prediction accuracies. Results: Multivariate logistic regression analysis revealed that normative percentiles of the hippocampus (P < 0.001), amygdala (P = 0.003), frontal lobe (P = 0.049), medial parietal lobe (P = 0.023), and third ventricle (P = 0.012) were independent predictive factors for MCI. In ROC analysis, normative percentiles of the hippocampus and amygdala showed fair accuracies in the diagnosis of MCI (area under the curve: 0.739 and 0.727, respectively). Conclusion: Normative percentiles of the hippocampus and amygdala provided by the fully automated segmentation software could be used for screening MCI with a reasonable post-processing time. This information might help us interpret structural MRI in patients with cognitive impairment.

• 터널과지하공간
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• 제30권6호
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• pp.573-590
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• 2020

본 논문에서는 국제공동연구인 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G의 연구 현황과 현재까지 수행된 benchmark 해석 결과를 소개하였다. Task G의 명칭은 'Safety ImplicAtions of Fluid Flow, Shear, Thermal and Reaction Processes within Crystalline Rock Fracture NETworks(SAFENET)'로, 결정질 암반 내 균열의 생성과 성장 메커니즘 및 균열에서 발생하는 열-수리-역학적 복합거동을 해석하기 위한 수치해석기법을 개발하는 데에 목표가 있다. Task G의 첫 번째 연구 테마는 결정질 암석 내 단일 균열의 역학적 거동에 대한 해석해(analytical solution)를 바탕으로 각 연구팀의 수치모델링기법을 개발 및 검증하는 Benchmark 해석이다. 본 연구에서는 3차원 입자기반 개별요소모델을 이용하여 단일 균열을 포함한 암석의 역학적 거동 특성을 모델링하고자 하였다. 이 모델에서는 상호독립적으로 거동하는 개별입자의 집합체를 통해 암석의 구조적 특징을 모사하고, 입자와 입자간 접촉에서 발생하는 역학적 거동을 개별요소해석모델인 3DEC을 통해 계산하게 된다. 해석 결과, 도메인의 경계응력으로 인해 균열에 유도되는 수직응력과 전단응력 수준은 변위 구속과 응력 재배치로 인해 이론적인 수치보다 낮게 나타났다. 그러나 수치모델에서 계산된 수직변위와 전단변위는 실제 균열의 유도 응력을 통해 추정된 해석해와 비교할 때 상당히 유사한 결과를 보였으며 균열의 응력-변위 관계를 합리적으로 재현할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 다양한 조건의 실내시험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.531-540
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• 2021

사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.83-97
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• 2021

무선 센서 네트워크를 구성하는 무선 센서는 일반적으로 전력 및 자원이 극히 제한적이다. 무선 센서는 전력을 보존하기 위해 일정 주기마다 sleep 상태로 진입한다. Sleep deprivation attack은 무선 센서의 sleep 상태 진입을 막음으로써 전력을 소진 시키는 치명적인 공격이지만 이에 대한 뚜렷한 대응책이 없다. 이에 본 논문에서는 클러스터링 기반 이진 탐색 트리 구조의 Sleep deprivation attack 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 sleep deprivation attack 탐지 모델은 기계학습을 통해 분류한 공격 센서 노드와 정상 센서 노드의 특징을 사용한다. 이때 탐지 모델에 사용한 특징은 Long Short-Term Memory(LSTM), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(K-NN)을 이용하여 결정하였다. 결정된 특징은 본 논문에서 제안한 알고리즘에 사용하여 공격 탐지를 위한 값들을 계산하였으며, 계산한 값을 판정하기 위한 임계값은 SVM을 적용하여 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 기계학습으로 도출된 특징과 임계값을 본 논문에서 제안한 탐지 알고리즘에 적용하여 구성하였으며, 실험을 통해 전체 센서 노드 20개 중 공격 센서 노드의 비율이 0.35일 때 94%의 탐지율을 갖고 평균 에너지 잔량은 기존 연구보다 최대 26% 향상된 결과를 보였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권3호
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• pp.265-276
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• 2021

신천의 어류 군집 특성과 하천의 건강성을 밝히기 위해 2019년 4월부터 10월까지 조사를 시행하였다. 조사기간 동안 23개 지점에서 채집된 어류는 12과 30종 3,677개체였다. 우점종은 피라미(Zacco platypus, 28.4%), 아우점종은 대륙송사리(Oryzias sinensis, 13.6%), 그 다음으로 참갈겨니(Zacco koreanus, 11.8%), 버들치(Rhynchocypris oxycephalus, 11.7%), 붕어(Carassius auratus, 9.6%), 참붕어(Pseudorasbora parva, 7.9%) 등의 순으로 우세하게 출현하였다. 출현 종 중 한국고유종은 10종(33.3%)이었고, 외래종은 이스라엘잉어(Cyprinus carpio (Islaeli type), 떡붕어(Carassius cuvieri), 배스(Micropterus salmoides), 구피(Poecilia reticulata), 플래티(Xiphophorus maculatus) 5종(16.7%)이었으며, 육봉형 어류는 둑중개(Cottus koreanus)와 밀어(Rhinogobius brunneus) 2종(6.7%), 기후 변화 민감종은 둑중개 1종(3.3%)이 출현하였다. 어류 군집분석 결과, 신천본류와 수동천, 청담천은 우점도는 낮고 다양도는 높았으며, 동두천과 상패천은 우점도는 높고 다양도는 낮았다. 하천건강성은 최상류와 지류인 수동천이 매우 좋음, 좋음이었으나 상류부는 보통, 중·하류부는 나쁨, 매우 나쁨으로 나타났다. 수질도 중류부터 하류까지 대부분 나쁨 또는 매우 나쁨이었고 지류 수동천만 매우 좋음이었다. 따라서 수질이 어류서식에 큰 영향을 미치면서 결국 하천건강성에 큰 영향을 주는 것으로 판단되었다. 연도별 신천의 수질은 점점 좋아지는 경향을 보였으며 외래종의 도입은 매우 부정적인 요인이었다. 신천의 하천건강성을 향상시키기 위해서는 수질개선과 더불어 외래어종의 관리가 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1339-1348
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• 2020

식물성플랑크톤은 영양염, 광합성, 탄소순환 등의 측면에서 해양의 생태계를 제어하는데, 해양 환경에 미치는 영향의 정도는 식물성플랑크톤의 크기에 좌우된다. 원격탐사 기술을 기반으로 해양의 식물성플랑크톤 크기 별 생체량을 식별하려는 많은 연구가 있었으며, 그 중 가장 성공적인 접근법 중 하나는 식물성플랑크톤의 크기를 세 등급(micro-plankton;> 20 ㎛, nano-; 2-20 ㎛ 및 pico-; <2 ㎛)으로 구분하여 각 그룹별 엽록소 농도를 추정하는 삼성분 모델(three-component model)이다. 이 연구에서는 동해에서 식물성플랑크톤의 크기 별 생체량 분포를 추정하기 위한 GOCI 자료의 활용 가능성에 대해 검토하였다. 각 크기 별 엽록소 농도(CHL)를 도출하기 위해, 연구지역에서 수 년 동안 수집된 식물성플랑크톤 색소자료를 기반으로 회귀분석을 통해 삼성분 모델의 계수를 산출하였다. 새롭게 산출된 삼성분 모델을 시간 별 GOCI 기반 엽록소 농도 이미지에 적용하여, 전체 엽록소 농도 중 각 식물성플랑크톤 크기 별 생체량이 차지하는 비율을 산출하였다. 또한, 이 결과를 이용하여 동해에서 2013년 여름 대규모 적조가 발생한 시기의 크기 별 엽록소-a 농도 분포를 분석하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.401-408
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• 2021

양성자 치료는 방사선치료 중 하나로 브래그 피크로 알려진 물리적 특성을 활용한 방법이다. 양성자 치료계획 수립 시 주로 전산화단층촬영(CT)의 인체 횡단면 영상이 사용되고 있다. CT는 사용되는 관전압에 따라 HU가 변하게 되며 이는 구조물의 경계, 두께 변화로 이어진다. 본 연구는 Geant4를 이용하여 복합 물질로 구성된 두개골 팬텀에서 두께 변화에 따른 뇌 영역의 브래그 곡선의 변화를 살펴보았다. 먼저, 단일 물질로 구성된 팬텀에서 매질의 종류와 양성자의 입사에너지에 따른 브래그 곡선을 측정하여 Geant4 계산결과의 신뢰성을 확보하였다. 두개골 팬텀의 각 두께를 변동하였을 때 뇌 영역에서 발생하는 피크의 위치변화를 측정하였다. 연부조직의 두께를 변화하였을 때 피크의 위치 변화는 나타나지 않았으며, 피부의 두께를 변화하였을 때 피크의 변화는 적었으며, 주로 뼈의 두께를 변화할 때 피크의 위치 변화가 나타났다. 또한 뼈를 단독으로 변화하였을 때와 뼈를 다른 조직과 함께 변화하였을 때 피크의 위치 변화량은 동일하였다. 뼈의 정확한 두께 측정이 방사선치료계획의 선량-깊이 분포 예측에 주요 인자 중 하나임을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.21-27
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• 2022

전통적인 자동차 또는 전통적인 두 바퀴형 차동 구동 로봇은 기구적인 구조 때문에 이동 동작에 제한이 있을 수밖에 없다. 자동차 산업에서 내연기관 자동차가 전기차로 빠르게 전환되면서 자동차에 로봇 공학 기술의 적용이 활발하게 모색되고 있다. 로봇 공학 분야에서는 이동체의 자세를 변화시키지 않고도 다양한 방향으로 이동할 수 있는 전방향 이동로봇에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 주목할 만한 연구 결과들도 많다. 하지만 대부분의 연구에서 이와 같은 전방향 이동을 구현하기 위해서는 메카넘휠 등과 같은 특수한 형태의 바퀴를 사용해야 하는 제한점이 있다. 우리는 전방향 이동을 위한 특수한 바퀴를 사용하지 않고도 전방향성을 구현할 수 있는 두 바퀴를 갖는 모듈형 로봇을 제안하였었다. 본 논문에서는 모듈형 로봇 2대를 전후로 결합하여 네 바퀴를 갖는 전방향 이동로봇을 새로이 제안하였다. 제안된 로봇은 차동 구동 방식의 이동로봇으로 전자브레이크를 사용하여 바퀴부와 로봇 몸체부를 선택적으로 분리, 결합하는 방식을 사용하며 두 개의 절대치형 엔코더와 네 개의 증분형 엔코더를 사용하여 로봇 바퀴부의 위치와 로봇 바퀴의 속도를 제어한다. 제안된 로봇은 일반적인 타이어 바퀴를 채택하고도 전방향 이동이 가능하다. 로봇을 실 제작하여 대각선 궤적과 정사각형 궤적에서의 주행 실험을 통하여 제안된 로봇의 유용성과 안정성을 검증하였다.