• 한국습지학회지
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• 제14권1호
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• pp.75-87
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• 2012

지표수-지하수 혼합대는 하천 및 호소 등에서 지표수와 지하수가 교환되는 공간이다. 지표수-지하수 혼합은 하상의 토층으로 확장되어 다양한 물리적, 생지화화적, 열역학적 교환을 발생시키며 수생태계 내 고유한 생태적 전이대를 형성하는데 주요한 역할을 한다. 과거 실험 및 수치모의 연구에 의하면 혼합대에서 발생하는 물질교환은 하천의 지형적인 특징으로 발생하는 압력분포에 의해 지배된다. 특히 하천의 구간 규모에서 여울-소 구조는 혼합대의 특성을 지배하는 주요 인자로 알려져 있다. 여울-소 연속 구조는 지표수에서 재순환영역과 정체점을 형성하며 이 독특한 흐름 구조에 의해 혼합대의 흐름특성이 영향을 받는다. 본 연구에서는 3차원 동수역학 모형을 이용하여 Reynolds-averaged Navier-Stokes 방정식과 Darcy 방정식을 동시에 해석하여 연속된 여울-소 구조에서 발생하는 지표수의 흐름구조가 혼합대의 흐름에 미치는 영향을 분석하였다. 모의 결과, 여울-소 구조에서 지표수의 재순환영역 및 정체점은 상승류와 하강류 형성과 직접적 연관을 가지며, 재순환영역의 크기가 감소하면 여울 전면부 하강류 형성 구간의 길이가 감소하고 최대 하강류 발생 지점이 하부로 이동하는 특성을 파악하였다. 이와 같은 본 연구의 결과는 혼합대의 현장관측, 하천 관리 및 복원 등의 연구에 활용하여 친환경 하천 조성에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제31권
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• pp.10.1-10.8
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• 2016

Objectives Aromatase inhibitors that block estrogen synthesis are a proven first-line hormonal therapy for postmenopausal breast cancer. Although it is known that standardized extract of Ginkgo biloba (EGb761) induces anti-carcinogenic effects like the aromatase inhibitors, the effects of EGb761 on steroidogenesis have not been studied yet. Therefore, the effects of EGb761 on steroidogenesis and aromatase activity was studied using a H295R cell model, which was a good in vitro model to predict effects on human adrenal steroidogenesis. Methods Cortisol, aldosterone, testosterone, and $17{\beta}$-estradiol were evaluated in the H295R cells by competitive enzyme-linked immunospecific assay after exposure to EGb761. Real-time polymerase chain reaction were performed to evaluate effects on critical genes in steroid hormone production, specifically cytochrome P450 (CYP11/ 17/19/21) and the hydroxysteroid dehydrogenases ($3{\beta}$-HSD2 and $17{\beta}$-HSD1/4). Finally, aromatase activities were measured with a tritiated water-release assay and by western blotting analysis. Results H295R cells exposed to EGb761 (10 and $100{\mu}g/mL$) showed a significant decrease in $17{\beta}$-estradiol and testosterone, but no change in aldosterone or cortisol. Genes (CYP19 and $17{\beta}$-HSD1) related to the estrogen steroidogenesis were significantly decreased by EGb761. EGb761 treatment of H295R cells resulted in a significant decrease of aromatase activity as measured by the direct and indirect assays. The coding sequence/Exon PII of CYP19 gene transcript and protein level of CYP19 were significantly decreased by EGb761. Conclusions These results suggest that EGb761 could regulate steroidogenesis-related genes such as CYP19 and $17{\beta}$-HSD1, and lead to a decrease in $17{\beta}$-estradiol and testosterone. The present study provides good information on potential therapeutic effects of EGb761 on estrogen dependent breast cancer.

• 대한환경공학회지
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• 제32권7호
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• pp.690-698
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• 2010

유기물에 의한 지하수 자원의 오염이 중요한 환경 문제로 대두되고 있다. 계면활성제 증진 대수층 복원(SEAR)은 유기 오염물에 대하여 가장 유망한 원위치 복원법 중 하나로 인식되고 있다. 계면활성제 또는 계면활성제/폴리머 용액은 복원 프로세스를 촉진시켜 물 세척 시보다 처리 시간을 크게 감소시킨다. 유기물로 오염된 대수층 복원을 위하여 계면활성제 기반의 처리법을 설계할 때 충분한 수치 시뮬레이션을 통한 사전 분석이 매우 중요하다. 본 연구에서는 3차원 다상 다성분 유한 차분 모델인 UTCHEM을 이용하여 유기물 오염 대수층에 대한 SEAR 과정 중 미세에멀젼의 형성과 유동을 분석하였다. 본 연구에서 고려한 복원 프로세스 변수로는 주입 유체의 배열, 유체 주입 및 추출율, 계면활성제 슬러그 및 추격수 내 폴리머 농도, 계면활성제 슬러그 주입 시간 등이다. 각 변수에 대하여 주입 및 생산정에서의 변화와 유기상의 공간적 분포를 비교하였다. 이 결과로부터 정화 시간 및 누적 유기물 회수량을 검토하였다. 본 연구의 결과는 비수상 액체로 오염된 대수층의 정화 시 설계 전략을 수립하는데 중요한 정보를 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1597-1609
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• 2004

립리딩은 잡음 환경에서 저하되는 음성 인식률의 보상과 음성을 청취하기 어려운 상황에서의 음성인식보조 수단으로 많은 연구가 시도되고 있다. 기존 립리딩 시스템은 인위적인 조명 환경이나 얼굴과 입술 추출을 위하여 미리 정해진 제한된 조건에서 실험되어 왔다. 본 논문에서는 화자의 움직임이 허용되고 컬러나 조명과 같은 환경 변화에 제한조건을 완화한 영상을 이용하여 실시간 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문의 시스템은 범용으로 사용되는 PC 카메라를 통해 입력받은 영상에서 얼굴과 입술 영역을 실시간으로 검출한 후, 립리딩에 필요한 영상정보를 추출하고 이 입술 영상 정보를 이용하여 실시간으로 발성 단어를 인식할 수 있다. 얼굴과 입술 영역 검출을 위하여 조명환경에 독립성을 갖는 색도 히스토그램 모델을 이용하였고 움직이는 화자의 얼굴 추적을 위하여 평균 이동 알고리즘을 이용하였다. 검출된 입술 영역에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 실험 결과 화자종속일 경우 90%의 인식률을 보였으며 잡음이 있는 음성과 합병하여 인식률 실험을 해 본 결과, 음성 잡음비에 따라서 음성 인식률을 약 40～85%까지 향상시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.527-536
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• 2017

최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-87
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• 2021

인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.

• 생명과학회지
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• 제31권1호
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• pp.83-89
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• 2021

개불 라이소자임(Uu-ilys)은 개불(Urechis unicinctus)로부터 정제된 무척추형 라이소자임으로 병원균에 대한 방어에 주요하게 작용하는 선천성 면역 물질이며, 비효소적 항균 활성을 가지고 있어 항균 활성을 지닌 유도체의 개발 가능성을 가지고 있다. 본 논문은 개불 라이소자임에서 유래된 항균 활성을 가지는 유도체의 디자인과 생산을 기술하고 있다. 여러 항균성 펩타이드(antimicrobial peptide, AMP) 데이터베이스에서 제공하는 항균성 펩타이드 예측 도구를 사용하여 개불 라이소자임에서 항균 활성을 가지는 부위를 예측하였다. 개불 라이소자임 C-말단의 절편이 항균 활성을 나타낼 것으로 예측되었으며, 이 펩타이드는 C-말단 절편, Uu-ilys-CF라 명명하였다. Uu-ilys-CF은 이형 발현 시스템인 TrxA-Uu-ilys-CF 퓨전 단백질을 사용하여 생산하였다. 만들어진 퓨전 단백질은 브롬화시안을 사용하여 메티오닌 잔기를 절단하였으며, 절단된 Uu-ilys-CF은 고성능액체크로마토그래피와 역상 컬럼인 CapCell-Pak C18을 사용하여 분리되었다. Uu-ilys-CF의 항균 활성을 조사하기 위해서 여러 균주(그람양성균 4개, 그람음성균7개, 진균 1개)를 사용하였다. Uu-ilys-CF의 항균 활성은 살모넬라에서 가장 높은 반응을 보였다. 비록 Uu-ilys-CF는 진균에 활성을 나타내지 않았지만, 사용한 균주들에서 넓은 범위의 항균 활성을 나타내었다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제15권4호
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• pp.131-137
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• 2000

최근 독성 유해물질의 환경으로의 방출로 인해 인간 및 생태계에 대한 위해성 문제가 심각하게 제기되고 있다. 독성화학물질을 포함한 여러 환경 오염물질의 위해성평가는 화학물질의 유해성과 노출량 측정을 동시에 측정함으로써 가능한데 이 경우 생물지표(biomarker)가 최근 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 동물의 행동에 관련된 신경전달물질의 생성에 결정적 역할을 하는 tyrosine hydroxylase(TH)및 그 유전자가 생물지표로서 이용 가능성이 있는지를 검토하였다. Ovary cDNA library의 PCR 스크리닝을 통한 송사리 TH유전자를 부분적으로 를론하였으며(327 bp), DNA염기서열 분석 결과 쥐 (rat)의 TH유전자와 동일한 염기서열을 보였다. 그리고 다이아지논 처리구 및 무처리구에서 송사리의 머리부분(head)및 몸통 부분(body)에서 추출된 총RNA에 TH mRNA가 존재함을 RT-PCR를 통하여 확인하였다. 그러나 다이아지논의 처리효과가 송사리의 행동에 미치는 영향을 보기 위해서는 TH의 발현을 보다 정량적으로 검토할 필요가 있을 것으로 판단된다. 생물지표로서 TH의 활성 및 mRNA의 기관별 또는 조직별 검출은 독성물질에 영향을 받는 어류 신경행동 변화를 모니터링 할 수 있는 유용한 수단이 될 것이다. 나아가 환경관리에 있어서 신경화학물질과 분자생물학적 상관관계를 통한 이상반응행동의 분석은 환경 위해성평가에 상당히 기여할 것이다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.251-258
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• 2010

'Naturalness'의 경우 화질 평가에 있어서 중요한 요인으로 여겨진다. 'Naturalness'는 다른 감성이 부여되는 이미지의 컨텐츠에 의존하는 중요한 요인이다. The Image Quality Circle은 한 단계에 해당하는 'ness' 단계를 두 가지로 나누었다. 두 단계 중 하나는 lightness, colourfulness, hue and contrast와 같은 지각 속성을 예측하는 단계이다. 다음 단계는 이미지의 컨텐츠에 따른 SSE를 찾는 단계이다. 이 연구에서 이미지들은 TV장르로 분류해 놓았다. 각각의 이미지들은 lightness, colourfulness, hue and contrast를 단계별로 변형시켰다. 각 변형된 이미지의 화질 점수와 SSE의 점수를 실험 참가자들에게 물었다. 정성적 항목에 7 점 단계의 정량적 평가를 실시하였다. 각 장르에 따른 세 가지 SSE를 변수로 이용하여 화질 평가 모델을 수립하였다. 생생함 (vividness)은 모든 장르에 공통으로 존재하는 SSE이고 나머지 SSE들은 모두 모델에서 독립변수로 취급하였다. 그 후 색 속성을 이용하여 각 장르에 따른 생생함을 예측하는 모델을 수립하였다. 생생함은 각 장르에 따라 의미가 다르며 화질 평가와 자연스러움(Naturalness)룰 연결하는 중요한 요인이다. 각 장르마다 생생함이 다른 의미로 여겨지기 때문에 각 장르에 생생함을 최적으로 표현하는 색 속성 또한 장르마다 다를 것이다.