Na2CO3 및 KIO3 첨착 왕겨활성탄의 H2S 흡착특성

김준석(Kim JunSuk),김명수(Kim MyungSoo) 한국유화학회 2002 한국응용과학기술학회지 Vol.19 No.3

Activated carbons with high surface area of 2,600 m2/g and high pore volume of 1.2 cc/g could be prepared by KOH activation of rice hulls at a KOH:char ratio of 4:1 and 850oC . In order to increase the adsorption capacity of hydrogen sulfide, which is one of the major malodorous component in the waste water treatment process, various contents of Na2CO3 and KIO3 were impregnated to the rice-hull activated carbon. The impregnated activated carbon with 5 wt.% of Na2CO3 showed improved H2S adsorption capacity of 75 mg/g which is twice of that for the activated carbon without impregnation and the impregnated activated carbon with 2.4 wt.% of KIO3 showed even higher H2S adsorption capacity of 97 mg/g. The improvement of H2S adsorption capacity by the introduction of those chemicals could be due to the H2S oxidation and chemical reaction with impregnated materials in addition to the physical adsorption of activated carbon.

기상자료 예측을 위한 Facebook’s Prophet 모델 적용

김준석(Kim, Junsuk),김태진(Kim, Tae Jin) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.2

지금까지 산불 발생 위험지수는 온도, 습도 및 풍속 등의 기상인자에 근거하여 산정되고 있다. 이에 따라 정확한 기상인자 예측은 향후 산불 발생 확률 감소 및 확산 가능성 예방하는데 필요한 상황이다. 본 연구에서는 현재 데이터 기반으로 신속성에서 향상된 시계열 예측 성능을 보여주고 있는 Facebook’s Prophet 모델을 적용하여 온도, 습도, 풍속의 기상자료의 학습 및 예측에 대한 연구를 수행하였다. 2019년 산불이 발생한 강원도 고성의 2016-2018년 기상자료를 통한 모델 학습과 2019년 4개월간의 기상자료에 대한 예측에 대한 평가를 진행하였다. 적용 결과 Prophet 모델은 신속한 예측이 가능하며 기상자료의 전체적인 패턴 및 온도 인자에 대한 예측은 정확성을 보여주고 있지만 불규칙적인 급격한 변화가 있는 습도 및 풍속 인자에 대한 예측에 대한 정확성은 적은 것으로 판단되었다. 본 연구 결과는 기상인자 예측에서 정확성과 신속성의 두 가지 관점을 고려할 때 활용 가능한 모델에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. The wildfire risk index was calculated based on current meteorological information, for example, temperature, humidity, and wind speed. Thus, meteorological data forecasting could help estimate the probability of fire occurrence or spreading speed to prevent large wildfires. This study predicts meteorological data (e.g., temperature, humidity, and wind speed) using Facebook s Prophet library. We trained the Prophet model using meteorological data between 2016 and 2018 in Goseong, Gangwon-do (where the wildfire occurred in 2019) and predicted meteorological data for the first four months in 2019. We obtained that Facebook s Prophet model was effective in computing speed and predicting the overall trend. However, it could not predict sudden irregular changes satisfactorily. Considering its rapidity, these results could play an important role in future research, especially as a basic research for time-series forecasting.

선형, 비선형 차원 축소 기법을 사용한 빅데이터의 시각화

김준석(Junsuk Kim),윤주상(Joosang Youn) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.12

As the large amount of data can be efficiently stored, the methods extracting meaningful features from big data has become important. Especially, the techniques of converting high- to low-dimensional data are crucial for the ’Data visualization’. In this study, principal component analysis (PCA; linear dimensionality reduction technique) and Isomap (non-linear dimensionality reduction technique) are introduced and applied to neural big data obtained by the functional magnetic resonance imaging (fMRI). First, we investigate how much the physical properties of stimuli are maintained after the dimensionality reduction processes. We moreover compared the amount of residual variance to quantitatively compare the amount of information that was not explained. As result, the dimensionality reduction using Isomap contains more information than the principal component analysis. Our results demonstrate that it is necessary to consider not only linear but also nonlinear characteristics in the big data analysis.

Prophet 을 사용한 일변량의 시계열 예측

김준석(Junsuk Kim),강재환(Jae-Hwan Kang),김성희(Sung-Hee Kim),윤주상(Joosang Youn) 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.24 No.1

위상 분석을 이용한 자궁 근전도 특성 연구

강재환(Jae-Hwan Kang),김준석(Junsuk Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10

위상 동기화 분석은 뇌파를 비롯한 다중생체신호에서 채널간 위상 변화의 안정성을 정량화하여 신호들 사이에 존재하는 연관성을 검증하는 방법론으로 본 연구에서는 이를 자궁 근전도 신호에 적용시켜 조산 예측 연구에 활용 가능한지를 확인해보고자 하였다. 조산과 비조산에 해당되는 임산부의 자궁 근전도 데이터베이스를 이용하여 0.08-5.0 ㎐ 주파수 대역에 대해서 네개의 주요 주파수 대역에 해당되는 밴드 신호를 각각 분리해 위상 동기화 방법을 적용하여 phase locking value (PLV) 값을 위상 동기화 변수로 추출하였다. 계산된 PLV 변수를 조산과 비조산 조건 그리고 개별 신호 내의 수축과 비수축 구간으로 나누어 각 그룹간의 통계적 차이를 확인하였다. 그 결과 1 ㎐ 이상의 주파수 대역 (특히 3.5-5.0 ㎐ 주파수 대역) 자궁 근전도 신호에서 수직 성분 신호가 조산보다는 정상적인 만산일 때의 다른 수평방향 신호들과의 PLV 값이 통계적으로 유의미하게 높게 유지되고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 자궁 근전도의 전기적 전달 방향이 수직 방향에서 특징별 차이를 보이고 있으며, 이 차이는 만삭 보다 조산에서 좀 더 크게 변동되는 특징이 통계적으로 유의미함을 보여주고 있으며 이러한 결과를 바탕으로 아직 확인되지 않았던 위상 동기화 변수가 자궁 근전도의 조산 예측 연구에 유용한 변수로 활용 가능할 것으로 생각된다.

뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측

강재환,김성희,윤주상,김준석,Kang, Jae-Hwan,Kim, Sung-Hee,Youn, Joosang,Kim, Junsuk 한국정보처리학회 2020 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.9 No.11

뇌파를 이용한 Brain-computer interface (BCI) 연구에서는 다른 그룹보다 그 성능을 발휘하지 못하는 소위 BCI-illiteracy 그룹이라고 알려진 사용자 집단에 대한 이해와 처리가 중요하다. 본 연구는 사용자로부터 사전 휴지 상태의 뇌파 신호를 미리 측정하고 그 신호로부터 주파수 기반의 특징 변수를 생성하여 이를 피험자 개인의 특성 변수로 사용하고, 추정된 개인 특성 변수를 이용하여 이후 움직임 상상 패러다임이 적용된 BCI 시행의 성능과 어느 정도의 정량적 연관성을 가지며 이를 정확하게 예측할 수 있는지를 밝히고자 하였다. 결과에 대한 신뢰성을 높이기 위해서 검증된 공개 뇌파 데이터베이스를 활용하고 Convolution neural network 기반의 딥러닝 기법을 활용하여 이진 BCI 성능 계산을 실시하였으며 Lasso 정규화가 적용된 선형 회귀 분석을 통해서 각 특징 변수와의 예측 관련성을 조사하였다. 첫 번째로 휴지 상태 뇌파 모든 특징 변수들과 BCI 성능 간의 연관성을 파악하기 위해서 전통적인 통계 방법들을 적용하였고 이를 통해서 전두엽에서 측정된 뇌파 신호들의 13 Hz를 기준으로 이보다 낮은 주파수와 높은 주파수 파워 간의 비율이 BCI 성능 사이와 통계적 유의미한 높은 상관성이 가지고 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이를 근거로 상대 주파수 비율 값이 BCI 성능을 예측해볼 수 있는 좋은 지표 후보군으로 지정하였다. 두 번째로 Lasso를 이용한 회귀 분석을 통해서 휴식 상태의 상대 주파수 비율 변수를 이용하여 BCI 성능 사이에 최대 선형 계수 0.544 수준의 선형 관계를 찾을 수 있었으며, BCI 과제를 잘 시행할 수 있는 그룹과 못할 그룹을 AUC 0.817 수준으로 예측할 수 있었다. 본 연구에서는 각 사용자마다 측정된 휴지 상태의 뇌파로부터 앞으로 있을 BCI 성능을 예측할 수 있는 방법론 제시함으로써 일반인을 대상으로 좀 더 신뢰성 있고 응용 가능한 BCI 시스템 개발에 기여하고자 한다. In the research of brain computer interface (BCI) technology, one of the big problems encountered is how to deal with some people as called the BCI-illiteracy group who could not control the BCI system. To approach this problem efficiently, we investigated a kind of spectral EEG characteristics in the prior resting state in association with BCI performance in the following BCI tasks. First, spectral powers of EEG signals in the resting state with both eyes-open and eyes-closed conditions were respectively extracted. Second, a convolution neural network (CNN) based binary classifier discriminated the binary motor imagery intention in the BCI task. Both the linear correlation and binary prediction methods confirmed that the spectral EEG characteristics in the prior resting state were highly related to the BCI performance in the following BCI task. Linear regression analysis demonstrated that the relative ratio of the 13 Hz below and above the spectral power in the resting state with only eyes-open, not eyes-closed condition, were significantly correlated with the quantified metrics of the BCI performance (r=0.544). A binary classifier based on the linear regression with L1 regularization method was able to discriminate the high-performance group and low-performance group in the following BCI task by using the spectral-based EEG features in the precedent resting state (AUC=0.817). These results strongly support that the spectral EEG characteristics in the frontal regions during the resting state with eyes-open condition should be used as a good predictor of the following BCI task performance.

위상 분석을 이용한 자궁 근전도 특성 연구

강재환(Jae-Hwan Kang),김준석(Junsuk Kim) 대한전기학회 2021 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2021 No.10

DNN 과 LSTM 기반의 대기질 예측 모델 성능 비교 연구

조성재 ( Sung-jae Jo ),김준석 ( Junsuk Kim ),김성희 ( Sung-hee Kim ),윤주상 ( Joosang Youn ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1

최근 인공지능을 활용한 대기질 예측 모델 개발 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 시계열 데이터 기반 예측 시스템 개발에 장점을 가진 DNN, LSTM 알고리즘을 활용한 다양한 예측 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 LSTM을 활용한 모델과 Fully-Connected 기반의 DNN 모델을 활용한 대기질 예측 시스템을 개발하고 두 모델의 예측 정확도를 비교한다. 성능 평가 결과를 보면 LSTM 모델이 DNN 모델보다 모든 면에서 좋은 결과를 보여줬다. 그리고 이산화황(SO₂), 이산화질소(NO₂), 초미세먼지 (PM_2.5)에 대해서는 그 차이가 두드러지게 나타났다.

자궁 근전도 신호를 이용한 조산 분만 분류

강재환(Jae-Hwan Kang),김성희(Sung Hee Kim),김준석(Junsuk Kim) 대한전기학회 2022 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2022 No.10

An fMRI study of multisensory perception on tactile stickiness

Yosup So(소요섭),Jae-Hwan Kang(강재환),Junsuk Kim(김준석) 대한인간공학회 2019 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2019 No.5