• 분석과학
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• 제30권1호
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• pp.10-19
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• 2017

Anabolic steroids have similar structures to testosterone, both of which promote the growth of muscle mass and increase strength. However, the side effects of anabolic steroid use may lead to heart attacks or strokes. Additionally, the excessive use of steroids inhibits the production of the sex hormones in the body via a negative feedback loop, which results in testicular atrophy in males and amenorrhea in females. Currently, the method of choice used to test for the presence of anabolic steroids is GC-MS. However, GC-MS methods require chemical derivatization of the steroid sample to ensure compatibility with the analytical method; therefore, analysis of many different samples is difficult and time consuming. Unlike GC-MS, the liquid chromatography-quadrupole-time of flight mass spectrometry (LC-Q-TOF-MS) method is suitable for many samples. Twenty-two different anabolic steroids were analyzed by LC-Q-TOF-MS with various collision energies (CE). Accurate mass spectral data were obtained using a Q-TOF-MS equipped with an electro-spray ionization source and operated in the positive MS/MS mode for several classes of steroids that are often the targets of testing. Based on the collected data, fragmentation pathways were carefully elucidated. The high selectivity and sensitivity of the LC-Q-TOF-MS instrument combined with these fragmentation pathways offers a new approach for the rapid and accurate screening of anabolic steroids. The obtained data from the 22 different anabolic steroids will be shared with the scientific community in order to establish a library to aid in the screening of illegal anabolic steroids.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권6호
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• pp.455-462
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• 2013

최근에 지어진 건축물의 경우 지진에 대한 안전성을 확보하고 있지만, 내진설계 도입 이전의 건축물은 지진에 대해 매우 취약하다. 본 연구에서는 내진성능이 부족한 기존 저층 RC구조물의 지진 발생 시 안전성 확보를 위한 내진보강 방안으로 격자강판 전단벽을 제안하고 내진성능평가를 수행하였다. 횡력저항요소로 사용된 격자강판 전단벽의 탄소성 이력특성값은 실험결과를 토대로 횡력저항 기여도등을 평가하여 작성된 이선형곡선을 적용하였다. 비탄성 정적해석을 통해 대상구조물의 성능점을 찾아내어 적용 지진하중에 대한 응답과 성능수준을 평가하였다. 격자강판 전단벽을 적용한 경우, 보강 전에 비하여 응답변위가 약 42% 저감되는 것을 확인할 수 있었으며, 성능점에서 거의 탄성거동을 보여주고 있어 목표성능인 인명안전수준을 만족시켰다. 또한 반응수정계수를 산정하여 내진보강 효과를 검증하였으며, 보강 전과 후에 각각 2.17에서 3.25로 증가하여 설계기준을 초과하였다. 따라서 격자강판 전단벽에 의해 대상 구조물의 강도 및 강성보강이 적절히 수행된 것으로 판단된다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1131-1131
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• 2001

To develop a nondestructive quality evaluation technique of fruits, a K-mean algorism is applied to near infrared (NIR) spectroscopy of apples. The K-mean algorism is one of neural network partition methods and the goal is to partition the set of objects O into K disjoint clusters, where K is assumed to be known a priori. The algorism introduced by Macqueen draws an initial partition of the objects at random. It then computes the cluster centroids, assigns objects to the closest of them and iterates until a local minimum is obtained. The advantage of using neural network is that the spectra at the wavelengths having absorptions against chemical bonds including C-H and O-H types can be selected directly as input data. In conventional multiple regression approaches, the first wavelength is selected manually around the absorbance wavelengths as showing a high correlation coefficient between the NIR $2^{nd}$ derivative spectrum and Brix value with a single regression. After that, the second and following wavelengths are selected statistically as the calibration equation shows a high correlation. Therefore, the second and following wavelengths are selected not in a NIR spectroscopic way but in a statistical way. In this research, the spectra at the six wavelengths including 900, 904, 914, 990, 1000 and 1016nm are selected as input data for K-mean analysis. 904nm is selected because the wavelength shows the highest correlation coefficients and is regarded as the absorbance wavelength. The others are selected because they show relatively high correlation coefficients and are revealed as the absorbance wavelengths against the chemical structures by B. G. Osborne. The experiment was performed with two phases. In first phase, a reflectance was acquired using fiber optics. The reflectance was calculated by comparing near infrared energy reflected from a Teflon sphere as a standard reference, and the $2^{nd}$ derivative spectra were used for K-mean analysis. Samples are intact 67 apples which are called Fuji and cultivated in Aomori prefecture in Japan. In second phase, the Brix values were measured with a commercially available refractometer in order to estimate the result of K-mean approach. The result shows a partition of the spectral data sets of 67 samples into eight clusters, and the apples are classified into samples having high Brix value and low Brix value. Consequently, the K-mean analysis realized the classification of apples on the basis of the Brix values.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.13-19
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• 2005

원자력발전소의 기기, 배관 시스템과 같은 부속구조물의 동적 응답을 먼기 위해 사용되는 층응답스펙트럼은 일반적으로 주구조물과 부속구조물의 동적 상호작용이 반영되지 않고 만들어진다. 본 연구에서는 기기와 구조물의 동적 상호작용이 고려된 해석을 통해 층응답스펙트럼을 생성시키는 해석법을 기술하였다. 이 방법은 기기를 모사하는 단자유도계와 기기가 놓여있는 구조물의 임피던스로 분할되는 부분구조 해석법을 적용하여 기기의 응답을 구한다. 단자유도계의 진동수, 감쇠비 및 질량 특성을 변화시키면서 최대 동적 응답을 계산함으로써 일련의 층응답스펙트럼을 작성한다. 전형적인 원자력발전소의 원자로 구조물에서 본 방법을 고려한 층응답스펙트럼과 기기를 포함한 전체 해석으로부터 작성된 층응답스펙트럼과 비교함으로써 본 연구의 타당성을 확인하였다. 기기-구조물 상호작용 효과를 확인하기 위하여 구조물 질량의 1% 이내인 기기에 대하여 기술된 방법과 기존 방법을 각각 적용하여 최대 응답값을 비교하였다. 그 결과 지배 진동수 부근에서 기기-구조물 상호작용을 고려한 응답이 그렇지 않은 경우인 기존방법의 응답에 비하여 저감되는 현상을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.475-487
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• 2011

본 논문에서는 고차원펄스의 스펙트럼을 유도하는 체계적인 방법을 제시하고, 이를 학습내용으로 하는 효율적인 이러닝 시스템을 설계한다. 고차원펄스의 스펙트럼은 연속미분법이나 콘볼루션법 등 기존의 방법에 의하여 유도될 수 있으나, 그 차수가 증가함에 따라 현저하게 높아지는 복잡도 때문에 사용할 수 없다. 우리는 고차원펄스의 차수에 따라 순환적으로 적용되는 알고리듬을 제시하고, 이를 찾아보기표에 의하여 함수적으로 차수에 연관된 스펙트럼의 식을 유도한다. 또한, 이를 이용하여 고차원펄스의 스펙트럼을 분석하는 과정을 학습하는 이러닝 콘텐츠를 설계한다. 여기에는 기존의 순차적 재생을 기본으로 하여 이른바 개념단위 오브젝트별 분기방식을 적용하는 콘텐츠 처리방식이 사용된다. 모델링, 임펄스응답과 전달함수, 파라미터, 찾아보기표 등 전체를 네 개의 개념단위로 분할한 콘텐츠페이지를 설계하고, 이들로부터 하향식으로 분화된 개념단위들을 모듈과 서브모듈로 설정한다. 이들은 개념단위 오브젝트별 분기방식에 의하여 학습자에게 다양한 학습순서와 반복학습 등을 제공하여 상호작용을 증대하고, 저작된 이러닝 콘텐츠에 의한 학습효과를 현저히 향상시킨다. 또한, 콘텐츠 자체의 효율성 측면에서도 현저한 향상을 이룬다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1327-1339
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• 2019

지구 관측 위성에 의한 광학 영상정보를 육상 분야에 활용하는 경우 지표면 반사도를 나타내는 영상은 중요한 기초 정보가 된다. 지표면 반사도는 광학 영상정보에 대하여 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. Landsat이나 Sentinel-2의 경우 여러 가지 단계의 대기 보정 처리 방법이 개발되어 있고, 이미 많은 상업적 소프트웨어나 오픈소스 들이 이러한 처리 알고리즘을 지원한다. 그러나 현재 KOMPSAT 3/3A호 고해상도 분광 영상정보를 이용하여 지표면 반사도 영상 제작 기능을 제공하는 도구는 거의 없고 이러한 기능을 제공하는 오픈소스가 개발되거나 발표된 경우도 없다. 이 연구에서 우분투(Ubuntu) 운영체제에서 Orfeo ToolBox(OTB) 원격탐사 오픈소스에 포함된 광학 보정(Optical Calibration) 모듈과 알고리즘을 기반으로 하여 KOMPSAT 3A호 영상에 대한 절대 대기 보정을 처리할 수 있는 모듈을 새로 구현하였다. 이 모듈은 KOMPSAT 영상의 센서 모델 변수와 분광 자료들을 포함하기 때문에 대기 보정 작업에 필요한 입력 변수의 자동 입력과 일괄처리가 가능하다. 이 모듈을 이용하여 상층대기(Top of Atmosphere: TOA)반사도와 지표면(Top of Canopy: TOC) 반사도를 구할 수 있다. 한편 TOC 반사도 산출과정에서는 AERONET 자료와 같은 대기 에어로졸 정보가 이용될 수 있다. 또한 이 연구에서 구현된 오픈소스 성과를 이용하여 KOMPSAT 영상을 적용한 실험을 수행하였다. 앞으로 이 오픈소스 모듈의 적용성과 무결성 검사를 수행하게 되면, 그동안 축적된 KOMPSAT 영상정보를 대상으로 하는 분석 대기 자료(Analysis Ready Data) 데이터베이스 구축에 직접 적용될 수 있다.

• 지질공학
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• 제14권1호
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• pp.29-46
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• 2004

균열을 따른 지하수 유동은 균열 기하양상에 의해 속도와 유동형태가 결정되므로, 암반 내 지하수 유동특성 해석 시 유동경로 역할을 하는 균열의 기하양상을 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 그러나, 실제 현장규모에서는 노두의 불연속적 분포와 지표 하 정보의 연속적 획득이 불가능하기 때문에 전체적인 균열 정보를 얻기 어렵다. 따라서, 해석대상 균열 전체양상을 표현할 수 있는 방법의 개발이 요구된다. 이 연구는 퓨리에 변환을 토대로 해석대상 균열의 전체 기하양상을 파악하는 방법을 개발하고자 새로운 접근을 시도하였다. 시추코아로부터 해석대상 균열을 따라 시료를 채취한 후, 각 시료별로 퓨리에 변환을 통해 거칠기 구성성분 중 영향력이 큰 성분을 선택하였다. 그리고, 선정된 성분들을 평균하여 평균 스펙트럼을 구하였다. 평균 스펙트럼은 각 시료의 모든 성분을 포함하고 있으므로, 해석 대상 균열의 거칠기 성분 중 대표성분을 나타낸다. Low pass filtering을 수행한 후, 퓨리에 역변환을 실시하여 평균화 된 전체 균열의 거칠기 형상을 재현하였다. 재현된 거칠기 형상 또한 각 시료의 전체 기하특성을 포함하는 해석대상 지표하 균열의 대표적 거칠기 양상을 나타내는 것이다. 또한, 이는 규모확장을 통한 균열 전체의 거칠기 양상을 의미하는 것이다. 해석대상 균열을 따른 투수계수 특성을 파악하기 위해 재현된 거칠기 양상을 바탕으로 균열모델을 구성하였다. 투수계수는 균열 기하특성을 최대한 반영하여 정확한 투수계수를 구할 수 있는 균질화 해석법을 통해 산정 하였다. 해석결과는 $10^{-4}{\;}and{\;}10^{-3}{\;}cm/sec$ 범위의 투수계수 분포를 보이는데, 이는 큰 규모의 균열을 따른 투수계수 값이라 할 수 있다. 이러한 시도는 전술한 바와 같이 제한된 단속적 균열정보를 이용해 해석대상의 균열전체에 대한 기하양상은 물론 투수계수를 산정 할 수 있는 방법이 될 것이다.도는 매립된 폐기물의 성상과 밀접한 관계를 보이며 해안가를 따라 매립되어 있는 지역의 토양 내 중금속의 용출은 주변 환경에 대한 잠재적인 환경위험을 결정 시 중요한 역할을 한다.로 제거할 수 있는 것으로 나타났다. 오염 지도에 근거하여 산출된 복원 물량에 대하여 토양세척법을 이용하는 경우 복원 비용을 산출하였으며, 이와 같은 자료는 고로폐광산 주변 오염 토양에 대한 실제 복원 공정의 설계에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.om the sampling and analytical procedures. There is a cost involved in order to improve the precision of sampling and analytical methods so as to decrease the degree of measurement uncertainty. The economical point of compromise in an investigation planning can be achieved when the allowable degree of uncertainty has been set before-hand. The investigation can then be planned accordingly not to exceed the uncertainty limit. Furthermore, if the measurement uncertainty estimated from the preliminary investigation can be separated into sampling and analytical uncertainties, it can be used as a criterion where the resources for the investigation should be allotted cost-effectively to reinforce the weakest link of

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.95-112
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• 2007

다중 안테나 기술의 공간 다중화 방식은 다수의 송신 안테나가 서로 다른 데이터를 전송함으로써 시스템의 동일한 대역폭을 이용하여 높은 데이터 전송률을 제공하는 기술로서, 심볼간 간섭 (ISI : Inter-Symbol Interference)과 주파수 선택적 페이딩 (Frequency Selective Fading)에 강인한 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)과 함께 사용된다. 하지만, OFDM은 고속 이동환경에서 서브 캐리어간의 직교성이 유지되지 않아 서브캐리어간의 간섭 (ICI : Inter-Carrier Interference)으로 인하여 시스템의 성능 열화가 발생한다. 본 논문에서는 ICI와 다중 안테나간의 상관도에 의한 CAI (Co-Antenna Interference)의 발생 원인과 그에 따른 성능 열화를 해석적으로 분석하고, 고속 이동환경에서 MIMO-OFDM 수신기의 QoS를 만족시키기 위한 ICI의 제거 방법으로 저복잡도의 HIC와 데이터 전송률을 저하시키지 않는 CIR (Channel Impuse Response) 추정 방법을 제안한다. 그리고 SCM-E Sub-urban Macro MIMO 채널에서의 모의 실험을 통해, ICI와 CAI에 의한 성능 열화 분석 결과와 모의 실험 결과가 일치하는 것을 검증하고, 고속 이동환경에서 HIC를 적용한 MIMO-OFDM 시스템의 성능이 향상되는 것을 보인다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.581-589
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• 2021

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국음향학회지
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• 제25권1호
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• pp.21-29
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• 2006

본 논문에서는 대역분활 광대역 음성부호화기와 이를 위한 고대역 부호화 방법과 구조를 제안한다. 제안하는 광대역 음성부호화기는 광대역 입력 음성신호를 저대역 신호 (OHz-4kHz)와 고대역 신호 (4kHz-8kHz)로 나눈다. 저대역 신호는 G.729 Annex E로 부호화하고, 고대역 신호는 4kbps의 전송률로 제안하는 방법으로 압축된다. 고대역 신호는 LPC 분석 후 신호특성에 따라 모드를 분류된다. stationary 모드에서는 매칭퍼슈잇 알고리즘과 CELP 방법으로 부호화하는 다단계 구조의 혼합 여기신호모델이 적용되며, nonstationary 모드에서는 CELP 방법으로 부호화된다. 제안한 광대역 음성부호화기의 성능을 주관적 방법으로 G.722 48kbps SB-ADPCM, G.722.2 12.85kbps ACELP와 비교를 하였다. 제안한 부호화기는 G.722보다 나은 성능을 보이고, G.722.2보다 나쁘지 않은 성능을 가지는 것을 확인하였다.