• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.687-693
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• 2006

최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제51권5호
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• pp.353-360
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• 2009

14개의 microsatellite (MS) marker를 사용 할 경우 무작위 교배 집단(PI) 가정 하에 $3.43{\times}10^{-27}$의 판별율을 보여 60 개의 single nucleotide polymorphism (SNP) marker에 비해 약 1,000배의 높은 판별 효과를 나타내는 것으로 파악되었다. 그러나, 60개의 SNP marker의 경우 반형매 교배 집단($PI_{half-sibs}$)으로 가정할 경우 $4.69{\times}10^{-20}$과 전형매 교배 집단($PI_{sibs}$)으로 가정 할 경우 $8.02{\times}10^{-12}$으로 14개의 MS marker에 비해 약 10배와 10,000배의 높은 판별 효과를 나타내는 것으로 추정되었다. 이러한 결과는 무작위 교배집단에서는 사용된 marker의 전체 대립유전자수(MS : SNP = 146 : 120)에 의하여 판별효율이 결정되는 반면, 혈연관계가 높은 반형매와 전형매 집단에서는 비슷한 총 대립유전자수일 경우 marker의 수(MS : SNP = 14 : 60)가 많은 경우가 더 높은 판별율을 보이는 것으로 나타났다. 한육우의 경우 소수의 보증 종모우를 이용해 인공수정을 통해 형성 된 거대한 반형매 집단으로 가정하였을 경우 MS와 SNP marker의 판별율은 10배 정도의 차이로 큰 차이를 보이지 않을 것으로 예견되나, likelihood rato를 이용 하는 inclusion 방법에 의하여 부모를 동시에 찾을 확률은 MS marker가 1,000 배 정도 더 효율적인 것으로 나타났다. SNP marker의 장점인 변이의 안정성, 유전자형 분석의 자동화 및 대용량화 등을 한육우의 동일성 검사에 활용하기 위해서는 분석비용 절감 방안과 분석방법 및 장비의 국산화 등 실용 및 상용화적 측면에서의 연구개발이 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.109-123
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• 2012

기존 학습 시스템에서는 선수 지식이 없는 학생에게 너무 어려운 내용을 제공해서 실제로 학생에게 도움이 되지 않는 경우도 있고, 이미 해당 내용을 알고 있는 학생에게 같은 내용의 콘텐츠를 반복 제공해서 학생에게 도움이 되지 않는 경우도 있다. 이러한 현상을 해결하는 방법으로 논문에서는 학생들에게 가장 적절한 난이도의 강의 콘텐츠를 전달하는 방법이 제안되었다. 난이도는 상대적인 개념이라서 어떠한 학생 집단에게는 A라는 콘텐츠가 B라는 콘텐츠보다 쉬울 수 있고, 어떠한 학생 집단에게는 B라는 콘텐츠가 A라는 콘텐츠보다 쉬울 수 있으므로 정확하게 측정하는 것은 쉽지 않지만 논문에서는 이러한 부분을 고려해서 학생들에게 적절한 강의 콘텐츠를 전달하는 방법이 제안되었다. 논문 제안 시스템에서 전체 강의 콘텐츠는 여러 개의 강의 모듈로 나눠진다. 학생은 강의를 수강하기 전 패턴인식 문항이라고 하는 선수 테스트 문항을 풀고, 시스템은 채점 결과에 따라서 여러 개의 강의 모듈들 중 해당 학생에게 가장 적절한 강의 콘텐츠를 선택해서 제공한다. 시스템이 학생에게 전달할 강의 모듈을 선택하는데 있어서 학생의 패턴인식 문항 답안과 강의 모듈들의 난이도가 반영된다. 강의 모듈들의 난이도는 패턴인식 문항을 풀었던 모든 학생들의 답안 채점 결과가 반영되므로 학생의 답안 채점이 진행될 때마다 따라 계속 변경된다. 논문 제안 시스템은 이렇게 학생들의 답안을 이용해서 해당 학생 집단의 상대적인 지식을 파악하고 각 강의 모듈들의 난이도를 지정한다. 논문에서 제안된 방법은 전체적인 강의 콘텐츠의 순서가 강의 진행에 상관이 없는 경우에만 개선 효과가 적용된다. 1단원의 내용을 알아야 2단원의 내용을 배울 수 있는 형식의 강의 콘텐츠에서는 논문의 제안 방법이 적용되지 않는다. 논문에서는 강의 순서가 중요하지 않은 과목들 중에서 영어 문법 강의를 바탕으로 제안 방법이 설명되었다. 제안된 내용이 학습 환경에 적절하게 적용 된다면 기초 지식이 충분하지 않은 학생은 기초 지식을 충분하게 배워서 보다 어려운 내용의 콘텐츠를 배울 기반을 마련하게 될 것이고, 해당 단원의 내용을 이미 알고 있는 학생은 알고 있는 내용을 다시 배우지 않는 방법으로 시간을 절약해서 보다 다양한 콘텐츠를 학습하게 되는 등 많은 개선 효과가 제공될 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.431-449
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• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제7권1호
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• pp.59-66
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• 2010

목 적: QF-PCR법은 흔한 염색체 이수성에 대한 빠른 산전 진단을 가능하게 하는데, 낮은 가격, 빠른 속도, 그리고 자동화가 가능하여 한꺼번에 많은 검체에 대해 적용할 수 있다는 장점들이 있다. 하지만 아직까지 국내에서 QF-PCR법은 산전 염색체 이수성 선별검사로 주로 사용되는 방법이 아니다. 본 연구에서는 한국인에서 빠른 산전 진단을 목적으로 시행하는 짧은 염기서열 반복(short tandem repeats, STR) 표지자를 이용한 QF-PCR법의 수행능을 검증하고자 한다. 대상 및 방법: 2007년에서 2009년까지 산전 염색체 이수성 선별을 목적으로 의뢰된 847개의 양수 검체에 대해 QF-PCR법을 시행하였는데 13번, 18번, 21번, X, Y염색체에 위치한 총 20개의 STR 표지자로 구성된 Elucigene kit (Gen-Probe, Abingdon, UK)를 사용하였다. 총 847개의 양수 검체에 대한QF-PCR 결과는 염색체 검사 결과와 비교하였고, STR 표지자의 정보력을 평가하기 위해서 각 표지자에 대해 이형접합체 지수(heterozygosity index)를 구하였다. 결 과: 총 847개 양수 검체에 대한 QF-PCR 검사 결과 19개(2.2%, 19/847)에서 13, 18, 21번 염색체와 X, Y염색체의 수적 이상이 관찰되었는데 염색체 검사에서도 동일한 결과를 보여100% 양성 예측율을 나타냈다. 하지만 염색체 검사 결과 7개(0.8%, 7/847) 검체에서 5개의 균형전좌와 2개의 불균형 염색체 이상이 관찰되었으나 QF-PCR에서는 진단되지 않았다. STR 표지자의 평균 이형접합체 지수(he-terozygosity index)는 0.76으로 서양인에서 보고된 0.8에 비해 다소 낮았다. 본 연구에서 D13S634표지자의 미세수준의 중복(submicroscopic duplication)이 1.4% (12/847)에서 관찰되었는데 이는 한국인에서 특징적인 소견으로 생각된다. 결 론: 본 기관에서는 산전 염색체 이수성 선별을 위한 QF-PCR법을 검증하였으며 효율적이고 신뢰할 수 있는 방법임이 입증되었다. 하지만 QF-PCR결과를 해석하기 위한 지침을 만들기 위해서 검사실마다 독립적으로 각각의 STR표지자에 대한 검증이 필요하며, 또한 QF-PCR법을 통상적인 염색체 검사 업무흐름에 통합하는 것이 필요하다고 사료된다.