NA 합성 미네랄 시용에 따른 토양 pH의 변화

임희성 ( Heesung Lim ),노재경 ( Jaekyoung Noh ) 한국농공학회 2016 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2016 No.-

토양의 pH는 3~9의 범위로 pH 7(중성)을 기준으로 숫자가 낮으면 산성토양, 높으면 염기성토양이라 한다. 식물이 선호하는 산도는 약산성(pH 6.45)~중성(pH 7)으로 산도가 높아지면 병해충에 취약해지고 작물의 생리작용도 약화되는 것으로 나타난다. 토양의 pH 농도는 영양분의 유용성과 미생물의 출현에 영향을 주는 등 작물성장 환경에 많은 영향을 끼친다. 식물 영양공급의 박테리아는 약산성~중성 토양을 선호하며, 강산성 토양은 질소고정을 방해하고 식물의 무기질을 감소시킨다. 식물은 토양에 용해되어 있는 양분을 흡수하고 영양소 용해도는 약산성~중성 토양에서 최고값은 나타낸다. 본 연구에서는 NA 복합 미네랄을 시비하여 산성 토양을 약산성~중성 토양으로 개선하는 효과를 알아보고자 하였다. 실험방법은 토양을 1m × 0.5m로 4개를 나누어 NA 복합 미네랄을 0g, 50g, 100g, 150g 등으로 증가시켜 투입하였고, 2015년 10월2일부터 11월 14일까지 처음에는 2일 간격으로 하고 20일 이후에는 5일 간격으로 pH 변화를 측정하였다. 실험결과는 0g 투입의 경우 10월 2일에 토양 pH는 6.21에서 10월 21일 7.43으로, 50g 투입 경우 6.27에서 7.82로, 100g 투입 경우 6.14에서 7.81로, 150g 투입 경우 6.13에서 7.84로 각각 증가하였다. 상대 증가율로 비교하면 각각 0.93%/d, 1.18%/d, 1.30%/d, 1.33%/d로 나타나 투입량이 증가할수록 pH의 증가율도 개선되는 것으로 나타났다. 결론하면 NA 합성 미네랄을 토양에 투입하면 pH가 약산성~중성이상 까지 증가하는 것을 확인하였으며, 미네랄의 투입량이 증가할수록 pH 증가율이 높게 나타났다.

8주간 백색소음을 적용한 매트 필라테스 운동이 편마비 뇌졸중 환자의 보행능력에 미치는 영향

임희성 ( Lim Hee Sung ),윤석훈 ( Yoon Suk Hoon ),박상헌 ( Park Sang Heon ) 한국체육대학교 체육과학연구소 2020 스포츠사이언스 Vol.38 No.2

The purpose of this study is to investigate the effect of mat Pilates exercise with white noise on walking ability of stroke patients. 30 patients with chronic stroke with hemiplegia participated in this study, and were randomly assigned to Pilates exercise group with white noise (PEWG, n=10), Pilates exercise group (PEG, n=10) and control group (CG, n=10). PEWG was significantly improved in the range of motion of the ankle joint on the non-paretic side and the hip joint on the paretic side after 8 weeks of training (p<.05). On the other hand, PEG and CG showed no significant difference before and after the exercise in the range of motion of the joint.. In addition, PEWG showed significant increase in step length, walking velocity and after exercise compared to before exercise in the paretic and non-paretic sides (p<.05). However, there was no significant difference in all gait parameters of PEG and CG. Based on result of this study, the group who performed Pilates exercise with white noise applied exercise promotion effect that improved gait ability more significantly than the group who performed Pilates only and the control group. Therefore, we suggest the use of auditory stimulation using white noise in the rehabilitation process of stroke patients using Pilates exercise.

기계학습을 이용한 농업용 저수지 수질오염 예측

임희성 ( Heesung Lim ),안현욱 ( Hyunuk An ),송인혁 ( Inhyeok Song ),유승헌 ( Seungheon Yu ) 한국농공학회 2021 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2021 No.-

RNN-LSTM 알고리즘을 이용한 온천천의 DO농도 예측

임희성 ( Heesung Lim ),안현욱 ( Hyunuk An ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-

각 지자체의 경제적 여유가 생기면서 도시하천환경에 대한 관심이 높아지고 이에 따라 각 지자체에서는 훼손된 도시하천을 복원하고자 많은 시도들을 하고 있는데, 도시하천의 복원사업에 있어 가장 중요한 도시하천의 수질오염 문제에 따른 경제적이며 합리적으로 복원을 위해서는 자정작용을 최대한 활용하는 것이 중요하다. 자정작용을 활용하기 위해서는 수질자료를 바탕으로 적절한 대응책을 마련해야 하는데, 하수처리장, 하수관로, 가축분뇨 공공처리시설 등에 많은 시설 투자가 이루어지고 있는 반면, 상대적으로 모니터링 자료의 축척과 수질 예측에 대한 연구는 아직 부족한 것이 현실이다. 본 연구의 목적은 부산지역의 도시하천 온천천의 딥러닝 알고리즘 LSTM을 이용한 하천수질 인자 예측을 목적으로 하고 있으며, 수질예측을 위해 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 LSTM 모형을 구축하였다. 본 연구에서는 순환신경망 알고리즘을 활용하여 일 단위의 DO(Dissolved oxygen) 농도 예측을 시도하였다. 순환신경망은 인공신경망의 발전된 형태인 시계열 학습에 강한 LSTM 알고리즘을 활용한 일 단위 DO농도 예측을 하고자 하였다. 연구에 앞서 시간 단위로 쌓여있는 데이터를 평균 내어 일 단위로 변경하였고 이 데이터를 가지고 일 단위 하천수질 인자예측을 진행하였다. LSTM 알고리즘을 활용하여 분석 시 은닉층의 개수, 반복시행횟수, sequence length 등의 값을 조절하여 DO농도 예측을 하였다. 모형의 검증을 위해 (r square)와 RMSE(root mean square error)을 이용하여 통계분석을 실시하였다.

LSTM 알고리즘을 활용한 농업용 저수지 수질오염 예측

임희성 ( Heesung Lim ),안현욱 ( Hyunuk An ),송인혁 ( Inhyeok Song ),( Seungheon Yu ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-

농업용수는 전국 수자원 전체의 물 사용량 중에 63%를 차지할 정도로 많은 양을 차지하고 있다. 전체의 수자원 중에 농업용수는 많은 양을 차지하고 있지만, 30%정도만을 차지하고 있는 생활용수는 직접적으로 사람의 생명과 직결된 수자원으로 알고 있어 많은 관리를 하고 있지만, 상대적으로 농업용수의 관리는 생활용수에 비해 관리가 되지 않고 있다. 한국농어촌공사에서는 중대형 저수지의 안정적인 농업용수 공급을 위해 저수량 및 수질에 대해 조사를 주기적으로 하고 있지만 중소 규모 저수지는 체계적인 관리 및 저수량 변화, 수질 변화 등에 대한 조사가 거의 이루어지지 않고 있다. 저수지의 수질 관리를 위해서는 미래수질변화에 대한 예측을 통해 수질개선대책을 수립하고 대책에 따른 효과를 분석하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 시계열 학습에 널리 사용되고 있는 기계학습의 일종인 LSTM 알고리즘을 활용한 일 단위 저수지 수질인자 예측에 대해 연구를 하였다. 수질 예측의 활용을 위해 단기 예측이 아닌 7일 이상 장기 예측을 하여 수질 예측의 적용성을 테스트 하였다. 연구에는 한국농어촌공사로부터 수질측정(COD[Chemical oxygen demand], DO[Dissolved oxygen], SS[Suspended solid], T-N[Total-nitrogen], T-P[Total-phosphorus]) 자료를 수집하여 연구를 수행하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털에서 일 자료의 기상 자료를 수집하여 연구를 수행하였다. 대상지로는 충청남도 논산시에 위치한 수락저수지, 가곡저수지, 탑정저수지 지점을 선택하였다. 한국농어촌공사 농어촌연구원으로부터 받은 수질 자료는 2개월에 한번 또는 3개월에 한번 분기별로 자료를 수집하고 있어 연구를 위해 선형보간하여 일 자료로 변경하여 연구를 수행하였으며 모형의 학습과 테스트를 위해 2011년~2018년까지 8년간의 자료를 학습 자료로 사용하였고, 2019년~2020년 2년간의 자료는 모형의 검증을 위해 테스트 자료로 사용하였다. 모형의 검증을 위해서는 R²를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

거울 시각 피드백을 이용한 매트 필라테스 운동이 만성 뇌졸중 환자의 균형에 미치는 영향

임희성 ( Hee-sung Lim ),김주년 ( Joo-nyeon Kim ),윤석훈 ( Suk-hoon Yoon ) 한국특수체육학회 2019 한국특수체육학회지 Vol.27 No.2

본 연구의 목적은 거울 시각 피드백을 사용한 매트 필라테스 운동이 만성 뇌졸중 환자의 동적 및 정적 균형에 미치는 효과를 조사하는데 있다. 본 연구에는 총 30명의 만성 뇌졸중 환자가 참여하였다. 연구 참여자는 3개 그룹에 무작위로 배정되었다: 거울 시각 피드백을 이용한 매트-필라테스 운동 그룹(P1 그룹, n=10), 매트-필라테스 운동 그룹(P2 그룹, n=10), 통제 그룹(n=10). P1과 P2 그룹은 매주 3회(각 60분)씩 8주 동안 매트 기반 필라테스 운동을 받았다. 통계적 유의성을 검정하기 위해 이원반복측정변량분석을 사용하여 자료를 분석하였다. 힘의 작용점의 속도와 범위는 P1 그룹, P2 그룹 및 통제 그룹에서 나타나는 정적 균형 능력이 크게 증가했으며(p<.05), 각각 P1 그룹(p<.05)과 P2 그룹(p<.05) 내에서 개선된 것으로 나타났다. 또한 P1 그룹, P2 그룹 및 통제 그룹(p<.05) 사이의 힘의 작용점의 속도와 범위, 버그 균형척도 결과에서 나온 동적 균형 능력이 매트 필라테스 운동에 의해 크게 증가하였고(p<.05), 각각 P1 그룹과 P2 그룹 내에서 개선되었다. 본 연구의 결과는 지금까지 만성뇌졸중 환자들에게 적용이 힘들다고 생각되었던 매트 필라테스 운동이 만성 뇌졸중 환자의 정적 및 동적 균형에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 확인시켜 주었다. 따라서, 매트 필라테스 운동은 향후 만성 뇌졸중 환자들을 위한 효과적인 재활 프로그램으로 사용될 것을 기대한다. The purpose of this study was to investigate the effects of mat-pilates exercise with mirror visual feedback on balance in chronic stroke patients. A total of 30 chronic stroke patients were enrolled in this study. The participants were allocated randomly to 3 groups: mirror visual feedback with mat-pilates exercise group (P1 group, n=10), mat-pilates exercise group (P2 group, n=10), and control group (n=10). P1 and P2 groups received mat based pilates exercise for 3 times (each 60minutes) per week 8 weeks period. The data was analyzed using two-way repeated ANOVA to determine the statistical significance. There were significantly increased by mat-pilates exercise that the static balance ability from postural sway velocity and range outcomes P1 group, P2 group and control group (p<.05) and showed improvements within P1 group (p<.05) and P2 group (p<.05) respectively. Also, there were significantly increased by mat-pilates exercise that dynamic balance ability from postural sway velocity and range in paretic, non-paretic side, and Berg balance scale outcomes between P1 group, P2 group and control group (p<.05) and showed improvements within P1 group (p<.05) and P2 group (p<.05) respectively. Findings from this study confirm that mat-pilates exercise can be applied and included an effective intervention for chronic stroke patients. Therefore, it is expected that the mat-pilates exercise would be recommended as a effective rehabilitation program for the chronic stroke patients in the future.

딥 러닝을 활용한 저수지 수질오염 예측

임희성 ( Heesung Lim ),이재남 ( Jaenam Lee ),신형진 ( Hyungjin Shin ),이슬기 ( Kyusang Lee ) 한국농공학회 2023 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2023 No.0

농업용수의 수질은 각종 농작물의 생장과 생산에 매우 중요한 영향을 미치는 요소로 중요한 역할을 하고 있다. 적절한 수질이 농작물의 성장과 작물의 고품질 생산을 돕는데 반해, 오염된 수질은 작물의 생장을 저해하거나 수확량과 품질을 감소시킬 수 있다. 생활용수는 직접적으로 사람의 생명과 직결된 수자원으로 알려져 있어 많은 관리를 하고 있지만, 상대적으로 직접적인 관련이 없는 농업용수의 관리는 생활용수에 비해 많은 관리가 이뤄지지 않고 있다. 저수지의 안정적인 농업용수를 공급하고 있는 한국농어촌공사에서는 중대형 저수량 및 수질에 대해 주기적으로 조사를 하고 있으며, 소규모 저수지는 체계적인 저수량 변화, 수질 변화에 대한 관리가 이뤄지지 않고 있으며 조사가 거의 이뤄지지 않고 있다. 직접적으로는 생명과 직결되지 않지만 농업용수의 수질은 농업 생산성과 품질, 환경보호, 식량 안정성 등 다양한 측면에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 수위예측, 수질예측 등 시계열 학습에 활용되고 있는 딥러닝 학습을 활용하여 저수지 수질인자 예측을 수행하였다. 연구를 수행하기에 앞서 수질 데이터는 한국농어촌공사로부터 (COD[Chemical oxygen demand], DO[Dissolved oxygen], SS[Suspended solid], T-N[Total-nitrogen], T-P[Total-phosphorus]) 자료를 수집하였다. 수질 인 자에 많은 영향을 미치는 기상자료는 기상자료개방포털에서 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상지로는 충청남도 논산시에 위치한 가곡저수지, 수락저수지, 탑정저수지 지점에 대한 연구를 수행하였다. 수질 데이터의 이상 유무를 확인한 후에 이상 데이터는 제거하여 학습에 활용하였으며, 모형의 학습과 결과 분석을 위해 테스트로 분리하여 결과를 분석하였다. 이를 통해 딥러닝 학습의 활용성을 종합적으로 검토하였으며, 딥러닝 학습의 적용성을 저수지 수질 예측에 확인하였다.

사립대학 구조개선법 관련 입법 동향 및 문제점 검토

임희성(Lim, Hee Sung) 교육비평 2023 교육비평 Vol.- No.53

Micro-EDM 채널가공에서 초음파 가진의 영향

임희성(Heesung Lim),홍민성(Minsung Hong) 한국생산제조학회 2016 한국생산제조학회지 Vol.25 No.6

Micro-EDM is one of the recent fine-machining technologies. Micro–EDM is widely used in precision processes because products manufactured via EDM are free from workpiece hardness. However, the debris produced during the process cause many problems such as reduced precision of the process. The first solution of this problem involves using the milling hole process. Micro-EDM hole process involves an electrode moving rapidly in the vertical direction via a servo system to disperse debris. However, this process can cause reduced work efficiency owing to contact between the electrode and workpiece. In this study, ultrasonic vibration is added to micro-EDM channel machining. Ultrasonic vibration removes the debris during machining and enables precision machining. Consequently, a clean work environment for the subsequent processes is maintained.

딥러닝을 활용한 온천천 부곡교 지점 DO 인자 예측

임희성(Heesung Lim),안현욱(Hyunuk An),이재남(Jaenam Lee),신형진(Hyungjin Shin),최낙원(Nagweon Choi),주진걸(Jingul Joo) 한국방재학회 2023 한국방재학회논문집 Vol.23 No.6

The use of monitoring in river management is known to be both economical and rational, and the amount of digital information globally is increasing over time. AI research utilizing such data has been widely employed recently in the field of water resources and hydrology, yielding excellent predictive results. In this study, we utilized DO (Dissolved Oxygen) factor and meteorological data collected from the Bugok Bridge site in the Oncheoncheon watershed through an automatic water quality measurement network. We employed the LSTM (Long Short Term Memory) algorithm, a type of deep learning known for its excellent time series learning capabilities, as the learning algorithm. To confirm the potential of the use of big data, we conducted a comparative analysis by performing hourly and daily predictions, and an accuracy analysis by comparing actual and predicted data. For data utilization, missing data from the data collected by the automatic measurement network were linearly interpolated. It was confirmed that the predictive performance for the DO factor was higher using hourly than daily data. 모니터링을 활용한 하천 관리는 경제적이며 합리적으로 알려져 있으며, 전 세계적으로 디지털 정보량은 해가 더해갈수록 늘어나고 있다. 이러한 데이터를 활용하는 AI 연구는 최근 수자원 및 수문분야에서 널리 활용되고 있으며, 우수한 예측결과를 도출하고 있다. 본 연구는 자동 수질 측정망으로 수집된 온천천 유역의 부곡교 지점의 DO 인자와 기상자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 학습 알고리즘으로는 딥러닝의 한 종류인 시계열 학습 능력에 우수한 결과를 보이는 LSTM 알고리즘을 활용하였다. 빅 데이터의 활용 가능성을 확인하기 위해 시간별 및 일별 예측을 수행하여 비교 분석하였으며, 실제 데이터와 예측 데이터를 비교 분석하여 정확도 분석을 실시하였다. 데이터의 활용에는 자동 측정망으로 수집된 자료에서 누락된 데이터는 선형 보간하여 활용하였다. DO 인자 예측 결과로는 일별 데이터의 활용보다 시간별 데이터를 활용한 예측 성능이 높은 것으로 확인되었다.