본 연구에서는 DWI 적용 시 X축 거리에 따른 신호 손실과 인공물 발생 여부를 SS-EPI 기법과 비교 분석하여, MS-EPI 기법의 특성을 제시하고 임상 적용 관련 기초자료를 제시하고자 하였다. 3.0T 자기공명영상장치와 팬텀을 사용 하여 자기장 중심축과 좌우 끝 지점 ±3cm, 3번씩 움직여 표준 영상인 T2 강조영상과 SS-EPI DWI, MS-EPI DWI(RESOLVE) 축상면 영상을 획득하였다. 각 동일 부위에서의 SS-EPI DWI, MS-EPI DWI 영상을 T2 강조영상과 감산하여 신호 손실 직경을 측정하여 정량적 분석을 하였다. 정성적 평가는 나이퀴스트 허상과 기하학적 왜곡과 신호 손실, 인공물 발생 여부를 방사선사 3명이 비교평가 하였다. 두 기법 모두 오프 센터(off-center)로 이동할수록 신호 손실구간 또는 기하학적 왜곡이 나타나는데, 특히 MS-EPI 기법에서는 좌우 신호 손실 현상이 매우 증가해 –25, +25 cm 구간에서 는 약 50% 길이가 감소하였다. MS-EPI 기법은 근골격계 질환에서 기존에 매우 높은 영상 유용성을 인정받고 있다. 그러 나 k-공간을 분할 하여 채우는 MS-EPI 기법은 오프 센터의 낮은 공간 주파수 획득 시 위상변동 보정이 안 되어 신호 손실구간이 나타나며, 이에 관한 연구는 전혀 없는 실정이다. 이에 따라 본 연구는 기존의 선행 연구에서의 보여주지 못한 임상적 적용 시 MS-EPI 기법의 문제점을 파악하면서 이러한 정보를 공유하고 추가적인 연구에 토대가 될 수 있는 기초를 마련했다는 점에 의의가 있다.

PURPOSES : The purpose of this study was to analyze the visibility of lanes according to the changes in the plane and longitudinal line of roads considering the horizontal and vertical diffusion angles of vehicle headlights at night. First, the visibility length of the lane was determined according to the plane linearity of the road such that it could be applied to simulation and visualization data. Second, the night vision length of the lane was established according to the longitudinal line of the road such that it could be applied to the simulation and visualization data. METHODS : In this study, each variable is first examined to consider the horizontal and vertical diffusion angles of the vehicle headlights. Second, the equation for the visibility of the lane by vehicle headlights in planar linearity is obtained, and the visibility of the lane is determined. Third, an equation is obtained for the visibility of the lane by vehicle headlights in longitudinal linearity. RESULTS : The results of this study are as follows. First, the visibility length of the lane in the section where the plane linearity of the highway existed at night was studied. In this case, the visibility length of the right and left lanes based on the vehicle decreased according to the plane linearity of the highway. Second, the visibility length of the lane in the section where the longitudinal line of the highway existed at night was investigated. In this case, the visibility length of the lane decreased according to the change in the longitudinal line of the highway. CONCLUSIONS : Considering the horizontal and vertical diffusion angles, the visibility length of the lane was determined according to the changes in the plane and vertical line of the road. It can be applied to simulation and visualization data. In general, the visibility length considering the spread angle of the vehicle headlights was shorter than the visibility length of the lane by the headlights; roads must be designed in consideration with the above result.

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.

북미 지역이 원산지인 미국선녀벌레는 2005년 국내 분포가 발견된 이후 전국적으로 빠르게 확산되고 있는 침입해충이다. 현재까지 미국선녀벌레에 대해 생활사 등에 대한 생태학적 연구가 많이 이루어 졌으나, 확산과 관련된이동 능력에 관한 연구가 많이 부족한 실정이다. 본 연구는 미국선녀벌레의 확산 능력을 평가하기 위하여 1) 단거리수평 이동, 2) 도약 이동성, 3) 확산성의 실험을 실시하였다. 실험은 실험실내에서 미국선녀벌레를 방사 후 일정기간관찰 진행하였다. 단거리 수평 이동은 미국선녀벌레 60개체를 30 분간 관찰하였다. 그 결과, 이동 거리는 약 260cm, 출발점 기준 직선 이동 거리는 100 cm 이내였다. 80개체를 이용한 도약 이동성 실험에서 평균 비행 시간은10 초였으며, 약 270 cm를 도약하였다. 마지막으로 기주식물 존재 시 미국선녀벌레의 확산성에 관한 실험에선134개체가 2시간 동안 평균 약 3 m를 이동하였으며, 최대 25 m까지 이동하는 개체들이 관찰되었다.

This paper presents the performance of a CFD model for the near field dispersion of odor from rooftop emissions. The FLUENT Shear-Stress Transport (SST hereinafter) k-ω turbulence model was used to simulate odor dispersion from a rooftop odor vent. The results were compared with a wind tunnel experiment and the calculated results of ASHRAE 2003 and 2007. The FLUENT SST k-ω turbulence model provided good results for making reasonable predictions about the building rooftop surface normalized dilution. It was found that increasing the vent height (from 1 m to 7 m) reduces rooftop surface normalized dilution. ASHRAE 2003 and ASHRAE 2007 performance measures are generally not as good as FLUENT SST k-ω turbulence model performance measures, with larger MG (the geometric mean bias, VG (the geometric variance), NMSE (the normalized mean square error), FB (Fractional bias), and smaller FAC2 (the fraction of predictions within a factor of two of observations).

구제역은 갈라진 발굽을 갖고 있는 가축과 야생동물에서 발병하는 매우 치명적이고 전염성이 높은 질병이며 막대한 경제적 손실을 초래하는 병원균들 중 하나이다. 상대적으로 예측도가 높은 대기 확산 모델의 경우 공기 전파에 대한 구제역 바이러스의 위해성 관리방안을 결정하는데 주요 역할을 담당할 수 있는 유용 가능한 수단으로 여러 나라에서 활용되어 왔다. 하지만 현재까지 대기 확산 모델링을 이용하여 국내에 발생한 구제역의 방안으로 적용되지 않았다. 본 연구는 대기 확산 모델인 CALPUFF 모델을 사용하여 2010년 4월 강화군에서 시작되어 2010년 6월에 종식된 구제역 사태를 통해 구제역 바이러스의 공기 중 장거리 확산 가능성에 대해 연구하였다. 모델링 결과 공기 중의 바이러스 생존력은 24℃이하의 낮은 온도조건에서 더욱 전파 가능성이 높은데 공기 확산 당시의 온도는 24℃이하로 적합한 환경이었다. 또한 상대습도도 60% 이하로 바이러스 생존 상태에 최적을 이루는 환경이었음을 확인 가능하였다. 이 결과만으로 공기를 통한 전염가능성을 단정할 수는 없지만, 향후 추가적인 연구를 통하여 공기감염이 확인된다면, 이에 대한 정부차원의 대책수립이 필요할 것으로 판단된다.