급성 뇌경색 진단에는 환자에 따라 관류강조영상과 조영증강 자기공명혈관영상이 동시에 촬영되는 경우가 있으며, 이 과정에서 MRI 조영제인 가돌리늄의 T1 단축 효과가 발생하여 동맥과 정맥의 신호 겹침이 빈번히 발생한다. 특 히, 3D T1 경사에코 기법을 사용한 CE-MRA에서 첫 번째 조영제 주입(PWI) 후 연속적으로 발생하는 T1 감소 효과로 인해 혈관의 정확한 묘사에 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 마스크 영상의 획득 시점을 조정하여 새로운 방법(B)을 제안하였다. 기존 방법(A)에서는 관류강조영상 이전에 마스크 영상을 획득했지 만, 새로운 방법(B)에서는 관류강조영상 이후 마스크 영상을 획득하여 동맥과 정맥 신호 겹침을 효과적으로 줄였다. 연구 결과, S상 정맥동과 내경정맥에서 새로운 방법이 기존 방법보다 유의미하게 낮은 대조대잡음비를 보였으며, 신호 겹침이 줄어들어 정맥 신호의 억제 효과가 극대화되었다(p<0.05). 본 연구의 새로운 방법은 기술적으로 추가적 인 복잡성 없이 효율적으로 정맥 신호를 제거하여 CE-MRA 영상의 진단적 정확성을 향상하는 유용한 기법으로 평 가된다. 향후 연구에서는 더 다양한 환자군을 대상으로 본 방법의 유용성을 검증하고, 최적의 방안 모색을 할 필요가 있다.

선박의 안전운항에서 충돌회피는 핵심적인 요소이며, 자율운항선박의 출현과 인공지능 기술의 발전에 따라 충돌회피 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 충돌회피 기준 설정에는 객관적인 기준이 없어 어려움이 있으며, 국제해상충돌예방규칙 17조에서도 유지 선박의 충돌회피협력 동작 시점이 명확히 정의되지 않아 실무적인 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 Lee and Furukawa(2022)는 새로 운 충돌평가 모델인 CDC(Computed Distance at Collision)를 제안하였으며, 이 모델은 두 선박 간의 충돌 위험을 정확하게 평가하는 데 기여 하였다. 본 연구는 기존 CDC의 한계를 보완하고 실용화를 목표로, 선박의 기준좌표를 GPS 안테나 위치로 개선하여 충돌평가의 실용성을 높이고자 한다. 시나리오로 부산 신항과 통영 입항 구간을 선택하여 개선된 CDC를 적용한 결과, 두 선박 간 충돌 회피의 구체적인 시점 을 정량적으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 VTS의 선박 관제에 실질적인 도움을 제공할 수 있는 데이터로 활용될 수 있으며, 향후 선박 운항 안전성을 높이는 데 기여할 것이다.

갯벌은 조석 에너지에 따른 침수와 노출이 반복되는 주기성을 가지며, 이로 인한 퇴적물의 물리적 영향과 온도 변동의 특성 을 이해하는 것은 중요하다. 태풍은 극단적인 기상 현상으로 연안 및 하구 지역에 미치는 물리적 영향이 공간적, 시간적 차이에 따라 다 르다. 태풍의 혹독한 기상 조건으로 인해 적시에 샘플링이 어려운 경우가 많아 갯벌에 온도와 압력 센서를 설치해 측정하였다. 태풍 통 과에 따른 온도 센서 데이터와 기상 요인 분석 결과, 하계의 카눈 영향에 의한 퇴적물 온도 하강 폭이 힌남노에 의한 하강 폭보다 더 컸 다. 또한, 갯벌 상부와 하부의 온도 변동은 조수에 의한 노출시간 차이에 따라 달라졌다. 이는 조위에 따른 침수의 완충 효과로 인해 하 부조간대에 미치는 영향이 상대적으로 낮다는 것을 의미한다. 전반적으로 퇴적물 온도는 태풍 유입 시기에 따라 일시적으로 영향을 받 았지만, 조위에 의한 노출 차이가 더 크게 작용한 것으로 보인다.

포트홀은 아스팔트 도로 위에서 반복적인 하중으로 인해 일부가 떨어져 나가며 발생하는 패임을 의미한다. 포트홀은 습기에 취약해 특히 장마철에 큰 영향을 받으며, 이로 인해 대형교통사고와 높은 개보수 비용이 발생한다. 매년 포트홀 로 인한 피해와 사고는 언론을 통해 지속적으로 보도 되고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 사고가 발생하기 전 적절한 시기에 포트홀이 보수되어야 한다. 이를 위해서는 정확한 포트홀 면적 탐지가 선행되어야 한다. 포트홀 면적 의 정확한 탐지는 도로포장의 유지관리 및 보수 전략 수립에 매우 중요한 과정이다. 이에 따라 본 연구에서는 2,086의 포트홀 이미지를 기반으로 학습하고 탐지하였다. 비정형 탐지에 최적화된 Mask R-CNN을 활용하여 포트홀의 전체적인 면적을 탐지하였으며, 탐지 정확도를 높이기 위해 SwinT 백본 네트워크를 사용하였다. 그 결과, 90% 이상의 높은 정확 도로 포트홀의 면적을 탐지하였다. 추후 이 연구를 바탕으로 적절한 시기에 개보수 시기를 예측하여 포트홀로 인한 피해 와 사고를 줄이는 데 기여할 것이다.

PURPOSES : This study presents a general guideline for the initial management of traffic signal timings in response to traffic incidents, prior to the implementation of specific treatments in detail. The proposed solution includes a set of optimal reductions in the green time rates at three signalized intersections upstream. METHODS : To account for the various traffic and incident conditions that may be encountered, a total of 36 traffic-condition scenarios were prepared. These scenarios encompass a wide range of conditions, from unsaturated to near-saturated conditions, and were designed to provide a comprehensive understanding of the impact of traffic conditions on signal timing. For each of the traffic conditions, all 27 traffic signal timing combinations were subjected to testing. A total of 972 simulation analyses were conducted using the SUMO model. The results indicated that the scenario with the lowest control delay was the optimal choice. RESULTS : The results indicated that the most effective initial management for the traffic incident would be to reduce the green signal timings by 20% at the first two upstream intersections and by 40% at the third intersection. CONCLUSIONS : We propose reducing the green times by 20% at the first and second intersections and by 40% at the third intersection as the initial response of the traffic signal control center when a traffic incident occurs.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 1950년대 초기개념과 이론을 앨런 튜링이 튜링 테스트를 제안하여 기계가 인간과 같은 수준의 지능을 가질 수 있는지 대한 질문을 던지면서 시작되었다. 1980년대부터 특정 분야의 전문 지식을 모방하여 지원하는 AI 시스템인 전 문가 시스템이 부상하기 시작하면서 Machine Learning이 중요성을 얻기 시작하였다. 특히, Decision Tree, Clustering 그리고 Neural Network Algorithm 등이 연구되기 시작하였다. Clustering 기법은 다양한 분야에서 통계분석에 사용되는 자료를 정제하기 위한 비지도 학습 중 하나로, 군집화 알고리즘을 사용하여 자료의 값(Pointer)들을 특정 그룹으로 분류하는 방법이다. 이러한 Clustering을 활용하여 기존 데이터에서 숨겨진 데이터들의 특성을 파악할 수 있으며, 일정 패턴이나 특징을 가진 데이터들끼리의 군집화를 할 수 있게 된다. 이러한 클러스터링은 다양한 산업 분야에서 적용 및 활용하고 있다. 산업화 이후 미국, 벨기에 등 많은 나라에서 효율적인 도로 관 리를 위해 자국의 특성에 맞는 Pavement Management System (PMS)를 운영하고 있지만 현재 많은 분야에서 적용하고 있는 AI를 활용한 사례가 매우 드물다. 한국에서도 수십년 동안 국토교통부와 한국도로공사에서 PMS를 이용하여 도로를 관리해 왔으며, 최근에 는 몇 개 지자체에서 PMS를 도입하였다. 하지만 한국에서는 오랜 PMS 운영 경험에도 불구하고 AI를 활용하지 않고 전통적 방법인 회귀모형을 활용하여 개발한 공용성 예측모형을 사용하고 있기 때문에 그 성능이 떨어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Machine Learning Clustering 기법 을 PMS 자료에 적용이 가능한지 확인하였다. 공용성 예측모형의 종속변수인 Performance Factors와 독립 변수인 Influencing Factors 간의 상관성을 확인할 수 없는 경우 클러스터링을 적용하여 종속변수와 독립변수 간의 상관성을 분명히 나타내고 회귀분석이 가능하도록 하였다. Delaunay Triangulation을 적용하여 인천광역시 기상관측소의 삼각망을 형성하였다. 삼각망 의 각 꼭짓점과 도로 각 지점 간의 거리에 대하여 Inverse Distance Weighted 방법을 적용하여 도로 각 구간의 PMS 자료와 영향인 자를 매칭하였다. 클러스터링 기법을 원자료에 적용한 결과 공용성인자와 영향인자 간의 상관성이 분명해졌다. 또한, 클러스터링 이전 과 이후 자료의 확률밀도함수의 분포를 비교하여 클러스터링 이후의 자료가 이전의 대해서 대표성을 갖고 있는지 확인하였다.

2022년 캠벨얼리 재배면적은 4,397ha(32.7%)으로 샤인머스켓에 이어 두 번째로 많이 재배하는 품종이다. 포도 과원에서 보고된 장님노린재에는 애무늬고리장님노린재와 초록장님노린재가 있으며, 포도 신초를 가해해 잎 이 자라면서 구멍이 나고, 포도알을 흡즙해 포도알 표피를 코르크화해 상품성을 떨어뜨린다. 애무늬고리장님노 린재는 약충은 3~4mm, 성충은 4~5mm 정도이며, 몸 색깔은 엷은 녹색을 띄고, 다리(설상부) 끝이 검어 초록장님노 린재와 구분된다. 조사지점에서는 애무늬고리장님노린재만 채집되었으며, 나무당 0~4.8마리가 발견되었다. 4월 하순 상대습도 40% 이상이고, 일평균기온이 13℃ 이상 10일 정도 경과하였을 때 알에서 부화해 신초를 가해 하기 시작했다. 5월 하순부터 성충이 되며, 포도원 살충제 살포로 인해 개체수가 감소하였다가 7월 초경에 초목성 식물에서 포도원으로 들어와 새로 나오는 포도 부초를 가해하였다. 방제시기에 따라 상품과일 무게가 차이가 났는데 잎전개기, 꽃송이분리기, 착과기 3회 방제시 수량감소율이 1%인데 비해 잎전개기에만 방제시 3.5%, 꽃송 이분리기에만 방제시 7.9%, 무처리구에서는 15.6%로 방제 시기에 따라 상품과일 감소량이 차이나는 것을 알 수 있었다.

2022년 캠벨얼리 재배면적은 4,397ha(32.7%)으로 샤인머스켓에 이어 두 번째로 많이 재배하는 품종이다. 또한 충랑은 2018년에 품종등록된 3배체(캠벨얼리×고처) 포도로 신품종 연구가 필요한 품종이다. 연무늬들명나방 (Syllepte pallidinotalis)은 캠벨얼리와 신품종 충랑에서 잎의 가장자리를 말고 그 속에서 잎을 갉아먹는 해충으로 잎에 피해가 관찰되었다. 연중 포도원에서 연무늬들명나방의 밀도는 7월 중순과 9월 하순에 2번의 peak를 보였 다. 알에서 부화한 유충이 2령이 되면 잎을 말고 안에 숨기 때문에 잎을 말은 이후 약제 살포시 잎 안에 잘 뭏지 않아 방제가가 떨어졌다. 특히 생물농약인 비티제를 이용해 방제를 할 경우 잎을 말기 직전인 6월 중순에 살포 했을 때 93.5%의 방제가를 보였으나, 5월 하순이나 7월 초순 방제할 경우 73.9, 43.6%로 낮은 방제가를 보였다. 따라서 잎을 말기 직전인 6월 중순, 8월 하순에 방제를 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다.

Based on the light an exoplanet blocks from its host star as it passes in front of it during a transit, the mid-transit time can be determined. Periodic variations in mid-transit times can indicate another planet’s gravitational influence. We investigate 83 transits of TrES-1 b as observed from 6-inch telescopes in the MicroObservatory robotic telescope network. The EXOTIC data reduction pipeline is used to process these transits, fit transit models to light curves, and calculate transit midpoints. This paper details the methodology for analyzing transit timing variations (TTVs) and using transit measurements to maintain ephemerides. The application of Lomb-Scargle period analysis for studying the plausibility of TTVs is explained. The analysis of the resultant TTVs from 46 transits from MicroObservatory and 47 transits from archival data in the Exoplanet Transit Database indicated the possible existence of other planets affecting the orbit of TrES-1 and improved the precision of the ephemeris by one order of magnitude. We now estimate the ephemeris to be (2 455 489.66026 BJDTDB ± 0.00044 d) + (3.0300689 ± 0.0000007) d×epoch. This analysis also demonstrates the role of small telescopes in making precise midtransit time measurements, which can be used to help maintain ephemerides and perform TTV analysis. The maintenance of ephemerides allows for an increased ability to optimize telescope time on large groundbased telescopes and space telescope missions.

목적 : 본 연구는 산재 수부손상환자들을 대상으로 수부재활치료를 시작하는 시기가 손 기능에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 후향적 코호트 연구(retrospective cohort study)로 전자의무기록(electronic medical record)을 활용하였다. 2018년 1월부터 2019년 12월까지 경남 창원의 C 병원과 전남 순천의 S 병원에서 수부재활치료를 받은 환자 127명을 대상으로 치료시기에 따른 손 기능 차이를 알아보기 위해 손상 후 4개월 이전(61명)과 4개월 이상(66명) 두 그룹으로 나누어 장악력, 집기, 휴식 시 통증, 활동 시 통증, Jebsen- Taylor Hand Function Test(JTHFT), Quick DASH를 비교하였다. 결과 : 산재 수부손상환자에게 수부재활치료를 제공하였을 때 두 그룹 모두 손 기능이 유의하게 향상이 되었다(p < .05). 그룹 간 손 기능 변화량 비교에서는 장악력 검사, 측면집기, 휴식 시 통증, 활동 시 통 증, Quick DASH에서 4개월 이전 그룹이 4개월 이상 그룹보다 통계적으로 유의한 향상이 있었다(p < .05). 결론 : 본 연구 결과를 통해 치료시기가 빠를수록 손 기능 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있 었다. 따라서 수술 이후 산재수부손상 환자에게 초기재활에 대한 정보제공과 진단명, 손상부위, 손상정도에 따른 적절한 치료가 필요함을 제시하였다.

식재된 수목이 활착되기 위해 소요되는 시간은 수종별로 차이가 있기 때문에 개별 수종에 대한 생장량 변동 추이 분석을 통해 관리 기간을 설정할 필요가 있다. 이에 본 연구는 수변생태벨트 조성 지역에 식재된 소나무의 연간 생장량 변화 분석 자료를 바탕으로 관리 기간을 제안하고자 하였다. 생장량을 분석한 결과, 식재 전에는 평균 0.6㎝, 식재 후 1~2년차 0.3㎝, 3~4년차 0.5㎝, 5년차 이후에는 약 0.7㎝ 내외였다. 식재된 소나무의 생장량은 1~2년차 생장 불량, 3~4년차 회복 단계를 거쳐, 5년차부터 정상 생장 단계가 확인되었기 때문에 활엽수와는 달리 최소 4년은 집중관리가 필요한 기간으로 판단되었다. 수목별 활착에 필요한 기간은 차이가 있을 수 있기 때문에 생장량 연구를 통해 수종별 관리 기간을 설정해야 할 것이다.

본 연구는 갯방풍의 생장 및 생리활성화합물 함량에 대한 NaCl 농도 및 처리 시기의 효과를 조사하기 위해 수행되었다. 첫 번째 실험에서 갯방풍 묘는 온실에서 호글랜드(EC 1.5dS·m -1 , pH 6.5) 배양액에 NaCl 40, 80, 120, 160, 200mM 을 첨가하여 담액식 수경재배 시스템에 정식 후 30일 동안 재배되었다. 두 번째 실험에서 갯방풍은 수확 10일 전, 5일 전에 양액에 NaCl 50, 100, 150, 200mM을 첨가하여 담액식 수경 재배 시스템에서 50일 동안 재배되었다. 두 실험 모두 NaCl 처리를 하지 않은 것을 대조군으로 사용했다. 식물 생장과 광합성 특성, 총 페놀함량, 총 플라보노이드 함량, 항산화 활성이 조사되었다. NaCl 농도가 80mM 이상일 때 갯방풍의 생육이 유의적으로 감소하였다. 두 번째 실험에서 엽수, 엽면적, 지상부와 지하부 건물중 같은 생육 특성은 수확 10일 전 50mM NaCl에서 유의적으로 우수했다. 광합성률은 대조구와 50mM NaCl 처리에서 가장 높게 나타났으며, 처리 시기와 관계없이 NaCl 농도가 100mM 이상일 때 유의적으로 감소하였다. 또한, 100mM 이상의 NaCl 농도에서 잎의 가시적 피해가 관찰되었다. 총 페놀함량 및 플라보노이드 함량은 수확 5일 전 200mM 처리에서 가장 높았다. 그러나, 항산화 활성은 대조구와 수확 10일 전 50mM 처리에서 가장 높았다. 결론적으로, 수경재배 시 양액에 수확 10일 전 50mM의 NaCl을 처리하는 것이 고품질 갯방풍 생산에 효과적이었다.