• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권3호
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• pp.1643-1647
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• 2013

Background: To identify the risk factors and assess the role of survivin in predicting progessivity precancerous cervical lesions. Materials and Methods: This case-control study was conducted from October 2009 until May 2010. We obtained 74 samples, classified according to the degree of cervical intraepithelial neoplasia (CIN): 19 samples for CIN 1, 18 samples for CIN 2, 18 samples for CIN 3, and 19 samples as controls. Demographic profiles and risk factors assesment, histopathologic examination, HPV DNA tests, immunocytochemistry (ICC) and immunohistochemistry (IHC) staining for survivin expression were performed on all samples. Data was analyzed with bivariate and multivariate analysis. Results: Multivariate analysis revealed significant risk factors for developing precancerous cervical lesions are age <41 years, women with ${\geq}2$ sexual partners, course of education ${\geq}13$ years, use of oral contraceptives, positive high-risk HPV DNA, and high survivin expression by ICC or IHC staining. These factors were fit to a prediction model and we obtained a scoring system to predict the progressivity of CIN lesions. Conclusions: Determination of survivin expression by immunocytochemistry staining, along with other significant risk factors, can be used in a scoring system to predict the progressivity of CIN lesions. Application of this scoring system may be beneficial in determining the action of therapy towards the patient.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.647-657
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• 2006

허용응력설계법과 극한한계 상태 설계법에 근거한 케이블과 보강형을 갖는 PSC 사장교의 예를 통해서 통계학적 확률분포를 고려한 확률론적인 위험성을 평가하였다. 사용성 한계상태 및 극한 한계상태에서의 케이블요소의 파괴확률과 거더의 최대 정모멘트. 부모멘트 발생단면, 그리고 최대전단력의 작용단면에서 각각의 요소 파괴 확률을 설계변수의 응답면에서 검토하였다. 응답면 기법(RSM)은 복잡한 다자유도 구조물에서 MCS를 사용하여 얻을 수 없는 상대적으로 매우 작은 파괴 확률값을 얻기 위해 사용이 가능할 뿐만 아니라, FOSM으로 쉽게 얻을 수 없는 한계상태방정식의 미분형태에도 성공적으로 적용이 가능 하다. 케이블과 보강형으로 구성된 병렬저항구조를 시스템 해석을 위해 각각 직렬구조로 연결하여 전체구조물의 체계신뢰성을 평가하고, 제안된 붕괴모드조합 예측값과 비교분석하였다. 제안된 붕괴모드의 조합에 의한 파괴확률검토는 조건부 파괴에 대한 동일한 발생확률을 구하며, 순열방법보다 개선된 시간비용과 효율성을 제공하며, 상하한계파괴확률을 구하는 체계 신뢰성해석에서 검토되지 않는 요소파괴의 조합에 의한 시스템의 위험성 검토를 제공한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1847-1859
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• 2022

북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.753-761
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• 2019

여름철 집중호우는 도시지역의 홍수피해를 발생시키는 주요한 원인 중 하나이다. 우리나라의 최근 재해통계에 따르면 도시홍수의 발생빈도는 점점 잦아지고 있으며, 그 규모 또한 커지고 있다. 하지만 국지성 집중호우는 예측이 어려워 실제 홍수 대응을 담당하는 지자체 공무원들의 업무에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 도시홍수 대응에 시간적 여유 확보를 통한 피해 저감을 위해 앙상블 기상예측 자료를 활용한 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 하였다. 홍수위험 매트릭스는 홍수위험도의 정도를 나타내는 잠재적 영향(X축), 위험 기상현상이 발생할 확률인 발생가능성(Y축)으로 구성된 2차원 매트릭스로 확률예보에 기반한 홍수위험 예측 방안이다. 이를 위해 부산 및 대구광역시 내 기초지자체 각각 1곳을 대상으로 과거 홍수피해기록과 확률강우량 자료를 활용하여 지역별 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 과거 호우사상에 대해 기상청의 LENS 자료를 적용하여 그 적용성을 판단하였다. 그 결과 최대 3일전 홍수위험에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었으며 실제 활용 시 홍수 대응시간을 확보하여 피해 저감에 도움이 되리라 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제14권2호
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• pp.103-115
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• 2012

금융정보시스템의 효율적인 운영을 위해서는 사전 예방관리를 기반으로 한 위험 대처능력의 향상이 매우 중요하다. 위험 대처능력을 향상하기 위해서는 기 발생된 위험에 대한 철저한 이해와 분석 및 대책 수립은 필수적이다. 본 연구에서는 금융정보시스템의 정보계, 계정계, 업무계 및 매매체결시스템에서 발생한 4년 5개월간의 장애 데이터를 도메인, 장애요소, 기간 및 요일, 개발단계 및 장애 원인별로 분류 분석하였다. 분석 결과 장애 데이터가 개발단계, 요일, 그리고 원인 별 특성과 추이를 가지고 있음을 확인 하였으며, 정보시스템 간 업무의 연관성으로 인하여 금융 도메인 전체의 위험관리를 위한 위험예보모델 구축의 필요성이 발견되었다.

• 대기
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• 제30권2호
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• pp.195-207
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• 2020

This study aims to introduce the structure of the impact-based heat health warning system on 165 counties in South Korea developed by the National Institute of Meteorological Sciences. This system was developed using the daily maximum perceived temperature (PTmax), which is a human physiology-based thermal comfort index, and the Local ENSemble prediction system for the probability forecasts. Also, A risk matrix proposed by the World Meteorological Organization was employed for the impact-based forecasts of this system. The threshold value of the risk matrix was separately set depending on regions. In this system, the risk level was issued as four levels (GREEN, YELLOW, ORANGE, RED) for first, second, and third forecast lead-day (LD1, LD2, and LD3). The daily risk level issued by the system was evaluated using emergency heat-related patients obtained at six cities, including Seoul, Incheon, Daejeon, Gwangju, Daegu, and Busan, for LD1 to LD3. The high-risks level occurred more consistently in the shorter lead time (LD3 → LD1) and the performance (r_s) was increased from 0.42 (LD3) to 0.45 (LD1) in all cities. Especially, it showed good performance (r_s = 0.51) in July and August, when heat stress is highest in South Korea. From an impact-based forecasting perspective, PTmax is one of the most suitable temperature indicators for issuing the health risk warnings by heat in South Korea.

• 한국가스학회지
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• 제7권4호
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• pp.61-66
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• 2003

본 연구에서는 화학설비의 취약점을 파악하여 안전성을 경제적으로 확보할 수 있는 대안에 대한 설비별 안전투자비용과 그에 따른 편익을 산출하고, 분석함으로써 경제적인 안전 투자 대안을 제시할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 위해 화학설비의 위험성을 정량적으로 평가하기 위한 사고 빈도 분석 모듈과 사고 피해 예측 모듈을 개발하고, 중대산업사고 사례 및 선진국(네덜란드, 호주, 미국, 영국, 독일 등)의 사회적 위험성을 비교 $\cdot$ 분석하여 국내 현실에 반영할 수 있는 사회적 위험성(societal risk : F-N Curve) 기준을 제시하였다. 또한, 현장 방문을 통하여 공정에 대한 투자비용과 그에 따른 편익 항목을 분석$\cdot$선정하여 앞의 결과들을 통하여 화학설비에서 발생하는 비용$\cdot$편익에 대한 안전투자대안의 순현재가치(NVP, Net Present Value)를 도출하여 안전성을 향상시킬 수 있는 대안들을 분석하고 비교할 수 있는 시스템을 개발하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권3호
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• pp.199-207
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• 2015

우리나라 항구 주변에는 입 출항하는 선박으로 인하여 해상교통흐름이 복잡하다. 이러한 선박통항의 안전과 효율성을 증진하기 위해 우리나라에서는 해상교통관제 서비스를 시행하고 있다. 24시간 쉴 틈이 없는 해상교통 관제사들의 노력에도 불구하고 관제구역 내에서의 충돌사고는 지속적으로 발생하고 있으며, 위험 상황이 약 20분에 1회씩 발생하고 있는 것으로 분석되어 그 위험성은 크다고 할 수 있다. 이러한 사고는 선박운항 및 해상교통관제 정보 제공 시 충돌 위험에 대한 안전 기준을 적시에 제공함으로써 사고를 감소시킬 수 있을 것으로 조사되었다. 이에 본 연구는 선박의 충돌위험도를 선박운항자의 관점에서 평가할 수 있는 모델을 이용하여 그 위험을 선박의 속도, 침로 등을 조정하여 각 교통 상황별 충돌 위험도를 사전에 예측 할 수 있는 위험도 예측 모듈을 개발하였다. 이 모듈을 이용하여 선박운항자 및 관제사는 복잡한 교통 상황에서 위험요소를 쉽게 식별 할 수 있어, 가까운 장래의 위험 정도의 변화를 선박침로 및 속력변경 등을 제시할 수 있는 등의 적절한 피항조치를 취할 수 있다. 이 모듈의 효용성을 검증하기 위해 부산항 해역을 대상으로 조우 상황별 위험도를 예측 후 구체적인 침로 및 속력 변경에 따른 위험도 변화를 식별할 수 있는 것으로 확인되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.632-644
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• 2019

The remote monitoring and warning system for dangerous chemicals is designed with the concept of the Cyber-Physical System (CPS) in this paper. The real-time perception, dynamic control, and information service of major hazards chemicals are realized in this CPS system. The CPS system architecture, the physical layer and the applacation layer, are designed in this paper. The terminal node is mainly composed of the field collectors which complete the data acquisition of sensors and video in the physical layers, and the use of application layer makes CPS system safer and more reliable to monitor the hazardous chemicals. The cloud application layer completes the risk identification and the prediction of the major hazard sources. The early intelligent warning of the major dangerous chemicals is realized and the security risk images are given in the cloud application layer. With the CPS technology, the remote network of hazardous chemicals has been completed, and a major hazard monitoring and accident warning online system is formed. Through the experiment of the terminal node, it can be proved that the terminal node can complete the mass data collection and classify. With this experiment it can be obtained the CPS system is safe and effective. In order to verify feasible, the multi-risk warning based on CPS is simulated, and results show that the system solves the problem of hazardous chemicals enterprises safety management.

• PNF and Movement
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• 제22권1호
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• pp.43-54
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• 2024

Purpose: Falls among persons older than 65 years are a significant concern due to their frequency and severity. This study aimed to develop a vest-type embedded artificial intelligence (AI) system capable of detecting and predicting falls in various scenarios. Methods: In this study, we established and developed a vest-type embedded AI system to judge and predict falls in various directions and situations. To train the AI, we collected data using acceleration and gyroscope values from a six-axis sensor attached to the seventh cervical and the second sacral vertebrae of the user, considering accurate motion analysis of the human body. The model was constructed using a neural network-based AI prediction algorithm to anticipate the direction of falls using the collected pedestrian data. Results: We focused on developing a lightweight and efficient fall prediction model for integration into an embedded AI algorithm system, ensuring real-time network optimization. Our results showed that the accuracy of fall occurrence and direction prediction using the trained fall prediction model was 89.0% and 78.8%, respectively. Furthermore, the fall occurrence and direction prediction accuracy of the model quantized for embedded porting was 87.0 % and 75.5 %, respectively. Conclusion: The developed fall detection and prediction system, designed as a vest-type with an embedded AI algorithm, offers the potential to provide real-time feedback to pedestrians in clinical settings and proactively prepare for accidents.