비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 김원혁
• 주관연구기관 : 엔케이에스(주)
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 사용후핵연료;건식저장용기;캐니스터;모바일로봇;레이저피닝; 2. Nuclear spent fuel;Dry cask storage;Canister;Mobile robot;Laser peening;

비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 안광선
• 주관연구기관 : 베스트에너지(주)
• 발행년도 : 20230500
• Keyword : 1. 고분자 필름;방사선차폐;방사성 폐기물;소프트 백;원자력; 2. Polypropylene Film;Radiation Shield;Radiation Waste;Soft Bag;Nuclear，power plant;

□ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 본 연구는 기존 탄소강으로 제조되었던 방사성폐기물 이동용기와 영구저장소의 저장용기를 콘크리트로 단일화하기 위한 기초 연구에 해당함. ◼ 전체 내용 1-1 방사능 차폐에 요구되는 콘크리트의 물리 및 화학적 특성 검토 1-2 실험 및 해석의 동시수행을 통한 콘크리트 차폐성능 분석 2-1 방사성폐기물의 이동 및 영구저장을 위한 차폐용 콘크리트 저장용기 설계 2-2 차폐용 콘크리트 용기의 성능평가 및 기법개발 3-1 차폐용 콘크리트 용기의 자유낙하 및 적층시험을 통한 안전성 평가 □ 연구개발성과 ‐ 콘크리트의 물리적 특성에 기반한 차폐성능 평가 시뮬레이션 기법 도출(시뮬레이션 신뢰성 96% 달성) ‐ 중-저준위 방사성폐기물을 위한 이동 및 영구저장 용기 단일화를 위한 공정의 간소화 가능성 제시 ‐ 국제원자력기구(IAEA) IP-2 type 기반 용기 설계방법 및 안정성 평가기법 제공 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ‐ 향후 원자력 발전소 건설 시 콘크리트의 배합선정 및 차폐율 선정 시 적용 ‐ 기존 발전소 내 저장된 중-저준위 방사성폐기물의 이동 시 이동 용기 제안 가능 ‐ 방사성 물질의 개별 차폐를 위한 콘크리트 활용가능성 제시 (출처 : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 김학영
• 주관연구기관 : 한국방재안전기술
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 방사성폐기물;차폐콘크리트;방사성폐기물 이동용기;방사성폐기물 영구저장; 2. Radioactive waste;Radiation shielding concrete;Transportable container of radioactive waste;Permanently storable of radioactive waste;

□ 연구개요 ○ [Aryl hydrocarbon receptor (AHR)-ligand binding domain 구조 규명] AHR은 dioxin과 같은 다양한 환경 독성 물질 및 내인성 리간드에 의하여 활성화되는 전사인자로 전사 파트너인 ARNT (AHR nuclear translocator)와 결합하여 생체 내에서 adaptive metabolism, dioxin toxicity와 같은 생체내 대사 뿐 아니라 세포의 항상성 유지, 세포 분화 및 interleukin, T cell 등의 면역 세포 분화에 작용하여 다양한 생리적, 면역적 발달과 기능에 중요한 역할을 함. - AHR의 ligand 결합과 DNA 결합에 의한 구조적 연구를 진행하였지만 ligand 결합과 DNA 결합이 서로에게 주고받는 구조적 allostery 기전은 아직 밝혀져 있지 않았기에 본 연구과제를 통해 이를 수행하고자 하였음. ○ [AHR의 ligand 선택성 연구] 최근 연구를 통해 tryptophan 대사물질인 kynurenine과 그 파생물질들이 AHR의 내인성 리간드로 작용하여 면역계, 암세포를 비롯하여 다양한 생리적 영향을 한다고 연구되고 있음. 하지만 ligand의 다양성이 AHR의 기능에 어떠한 선택성을 주는가 대한 구조적 allostery에 관한 연구는 미흡한 실정임. 따라서 본 연구를 통하여 AHR의 다양성과 선택성이 AHR의 기능에 어떠한 선택성을 주는가 대하여 구조적으로 접근하는 연구를 수행하고자 하며, 최종적으로 AHR의 ligand 선택성에 영향을 미치는 구조적 allostery 메커니즘에 관한 연구를 수행하고자 하였음. □ 연구 목표대비 연구결과 ◯ AHR-ligand binding domain(LBD) 과발현, 정제 시스템 확립 - AHR-LBD을 포함한 AHR 단백질을 과발현, 정제하기 위한 전략으로 AHR과 결합하는 ARNT 단백질의 construct를 동시에 설계하고 E. coli expression system에서 co-expression할 수 있는 duet vector를 제작함. - 하지만, 기초 정제조건을 탐색하였으나 발현량이 매우 부족하고 insoluble한 단백질의 비율이 높아 대장균 배양 및 표적단백질의 과발현 조건의 최적화가 필요함. - 또한, 대체 방안으로 제시한 mammalian cell을 활용한 expression system을 위한 vector 디자인을 설계하였음. -하지만, mammalian cell을 이용한 발현도 AHR 단독으로는 발현량의 한계가 있기에 ARNT나 HSP90와 같은 AHR과 결합하는 파트너 단백질들의 재조합 플라스미드도 설계, 제작하여 co-expression을 위한 조건을 탐색하고 있음. ◯ AHR-LBD와 ligand 복합체 구조 규명 및 상호작용 연구 - 이전 단계에서 LBD를 포함한 AHR을 충분한 양으로 획득하지 못하여 직접적인 AHR-LBD의 3차 구조 규명을 진행하지는 못 하였음. - AHR-LBD와 ligand 결합에 대한 구조 정보를 homogoly domeling 및 docking simulation을 병행하여 AHR-LBD와 다양한 lignad 들과의 상호작용에 대한 in-silico simulation 연구를 수행함. - 이를 바탕으로 AHR-LBD 내의 몇 개의 중요한 아미노산 잔기를 특정하여 후속 연구를 준비하고 있음. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) - 본 연구를 통하여 설계, 제작된 다양한 AHR과 파트너 단백질들의 재조합 플라스미드와 수립된 발현 시스템을 활용하여 AHR의 구조 연구를 추가적으로 진행할 예정임. 또한 AHR의 재조합 플라스미드를 이용한 연구가 필요한 다양한 연구자들과 공동연구를 수행할 수 있는 연결 고리가 되리라 생각함. - 본 연구과제를 통하여 얻은 AHR-LBD의 model 구조와 ligand들과의 docking simulation으로 얻은 연구 결과 역시 향후 AHR의 ligand 선택성을 바탕으로 AHR를 표적으로 하는 추가적인 연구에 활용할 수 있을 것임. - 본 연구에서 얻은 AHR-LBD 단백질과 ligand와의 결합 simulation을 통해 얻어진 몇 몇 중요 아미노산 잔기들을 활용한 돌연변이를 통한 AHR의 기능에 관한 영감을 얻을 수 있었으며 이를 바탕으로 추가적인 연구를 진행해볼 예정임. - 이를 종합하여 AHR을 중심으로 한 면역학, 약물학 등의 관련 약학 전공 연구진들과 공동연구를 진행해볼 수 있을 것임. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 석승현
• 주관연구기관 : 제주대학교
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 단백질 구조;AHR 작용기전;AHR 구조; 2. AHR;Protein Structure;AHR mechanism;AHR structure;AHR-LBD;

비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 이운장
• 주관연구기관 : 오리온이엔씨
• 발행년도 : 20231000
• Keyword : 1. 방사성폐기물;진공복사열;건조기;적외선램프;가스소화; 2. Radioactive Waste;Vacuum radiant heat;Dryer;Infrared lamp;gas fire extinguish;

연구개요 본 연구는 딥러닝을 이용하여 방사선치료 시 정확한 전자밀도에 의한 선량계산에 영향을 줄 수 있는 금속영상왜곡 저감을 위한 기술을 개발하고 맞춤형 팬톰을 제작하여 적응형 방사선치료에 개발된 기술의 임상적용 가능성을 평가하고자 함. 결론적으로 기존 상용화된 알고리듬 대비하여 딥러닝 기술을 접목한 경우 선량학적 측면에서 더욱 정확한 결과를 확인할 수 있었으며, 추가적으로 영상왜곡에 의해 정상조직 및 종양의 컨투어링 정확성 향상을 기대할 수 있음. 연구 목표대비 연구결과 본 연구에서는 방사선치료 적용을 위한 인공지능 기반 금속 영상왜곡 저감 알고리듬 및 검증 기술을 개발하고, 이를 위해 방사선량 측정을 통한 검증을 위해 금속 영상왜곡을 발생 시킬 수 있는 인체모사 팬톰을 제작하여 개발된 알고리듬의 방사선치료 적용 시 우수성을 평가함. 인공지능 기반 금속 영상왜곡 저감기술을 이용한 방사선치료 적용기술은 다양한 연구에서 제시되었으나, 감소된 금속영상왜곡에 의한 선량계산의 정확도를 측정을 통해 검증한 연구는 전무한 실정임. 1차년도에서 딥러닝 알고리듬 중 가장 범용적으로 활용되는 fully convolutional network기반 알고리듬을 개선한 U-net 기반의 알고리듬을 구축하였고, 이러한 알고리듬을 이용하여 데이터 보간 및 재생에 따른 해부학적 구조의 왜곡 및 흐림 현상을 해결할 수 있었음. 딥러닝 기반 알고리듬을 이용한 영상 분석을 위해 normalized root mean square error (NRMSE)를 측정한 결과 금속영상왜곡을 적용하지 않은 영상 대비 58.29%, 기존 상용화된 금속영상왜곡기술저감 기술 대비 12.03%로 금속영상물에 의한 오차 감소를 확인함. 2차년도의 경우, 최근 임플란트 및 치아보형물에 의해 발생되는 환자 수 증가에 따라 두경부를 모사하는 팬톰 제작을 완료 하였으며, 금속 영상왜곡을 발생 시킬 수 있는 금속 치아 및 정상 치아를 따로 설계하여 원하는 위치에 금속영상왜곡이 발생시킬 수 있는 환경을 조성함. 더불어 실제 방사선량 측정이 가능하도록 필름과 유리선량계가 삽입 가능하도록 만들어져 실제 치료 계획된 선량을 측정을 통해 비교가 가능함. 재구성된 알고리듬의 평가를 위해 실제 측정된 선량평가를 위해, 선량분포에 대해 계산된 값과 측정된 값의 감마분석을 이용하여 비교하였음. 치료 계획은 현재 방사선종양학과에서 가장 주로 사용되는 volumetric modulated arc therapy (VMAT)을 이용하여 치료계획을 수립하였고, 감마 분석을 위해 2%, 2mm의 tolerance와 10% threshold를 적용하여 비교를 수행함. 제안한 방법과 MAR이 적용되지 않은 영상에서의 passing rate 값은 99.5%, 상용화된 O-MAR 방법과 MAR이 적용되지 않은 영상의 passing rate는 99.6%, 제안된 MAR 방법과 OMAR사이의 gamma passing rate는 99.9%로 거의 유사한 선량분포를 확인하였음. 그러나 금속으로 인해 planning target volume (PTV) 내 선량 차이가 있음을 확인하였고, Gamma image 내에서도 그 차이를 최대 7.9%까지 확인할 수 있었고, 제안된 방법을 사용한 경우 최대 약 3%의 차이를 확인하여 약 50%의 개선효과를 확인함. 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) 제안된 금속영상왜곡 저감 기술은 영상에서의 개선뿐만 아니라 선량학적 관점에서도 상용화된 금속영상왜곡 방법과 비교하여 거의 유사하거나 우수한 성능을 보여주었으며, 추후 임상 적용에 충분한 가치가 있다고 판단됨. 특히 영상에서의 개선을 통해 정확한 PTV와 주변 정상조직의 컨투어를 이룰 수 있으며, 개선된 전자밀도 정확성을 통해 선량계산의 정확성 역시 향상되는 결과를 확인할 수 있었음. 더불어, 제안된 선량측정용 팬톰은 선량분포 및 절대선량 측정이 가능하도록 설계되어 직접적인 선량측정이 가능한 장점을 바탕으로 앞으로 제시될 금속영상왜곡 저감기술의 성능 검증을 위한 객관적인 지표를 제시할 수 있음. 결론적으로 방사선치료의 정확성과 안정성에 기여할 수 있어 환자에게 신뢰성 있고 질 높은 의료서비스 제공이 가능함. (출처 : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 강성희
• 주관연구기관 : 서울대학교
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 금속영상왜곡 저감;딥러닝;방사선치료;치료계획;방사선량 측정; 2. metal artifact reduction;Deep learning;radiation therapy;treatment planning;Dose measurement;

□ 연구개요 방사선 내성을 보이는 폐암 세포와 폐암 조직에서 방사선 민감 증진을 위한 mitotic catastrophe을 통한 세포사멸에 관련된 새로운 유전자인 PMVK의 기능 및 기전을 규명하고, 더 나아가 in vivo 방사선 치료 효능을 평가함으로써 방사선 항암 치료의 새 지표를 마련하고자함. □ 연구 목표대비 연구결과 < 1차년도 > • Mitotic Catastrophe (MC)을 통한 방사선 민감도 증진 유전자 PMVK 검증 : 폐암 세포주에서 siPMVK에 의해 MC을 통한 방사선 민감 증진 확인 : siPMVK에 의한 차별적인 세포사멸 신호전달 확인 • siPMVK에 의한 DNA damage-repair pathway 관련 확인 : HR DNA repair pathway 조절 기전 연관 : ATR/ATM checkpoint pathway 조절 기전 연관 < 2차년도 > • siPMVK에 의한 mitosis 조절인자 관련 확인 : siRNA보다 안정적으로 응용된 plasmid 형태의 shRNA의 gene knock-down 시스템 구축 : 세포내 DNA content (세포주기) 변화에 미치는 효과 확인 : siPMVK가 centromeric heterochromatin, kinetochore 단백질들에 미치는 영향 분석 : siPMVK에 의한 염색체, 핵막 변화 분석 < 3차년도 > • siRNA 전달체 제작 및 확보 : Liposome-siRNA 전달체 확보 • in vivo 효능평가 : 폐암, 췌장암 CDX 모델에서 방사선 민감도 증진효능 확인 : A549 mouse 모델에서 siRNA 전달체을 이용해 방사선 민감도 증진효능 확인 : MiaPaCa-2 mouse model에서 Lip-siRNA 이용해 방사선 민감도 증진효능 확인 □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) • 새로운 항암 타겟으로써의 PMVK 유전자의 가치 조명 • siPMVK에 의한 DNA damage pathway와 mitosis control 조절 기전 분석 결과는 새로운 생화학적 기반 지식 제시 • siPMVK 적용시 방사선 뿐 만 아니라 다른 항암제 (anti-mitotic agent, DNA damage agent)와 병합 처리시 sensitize 할 수 있는지, 특히 각종 anti-apoptotic protein이 과발현된 암세포에서 다양한 항암제 내성을 극복 할 수 있는지에 대한 연구도 시행 가능함. • PMVK의 암 마커, 타겟 및 방사선 민감도 증진 또는 저항성 기전에 관한 새로운 학문 분야 창출 • siRNA library screening을 통해 발굴된 방사선 민감도 증진 siRNA를 리포좀을 이용하여 in vivo 암 조직으로 송달시킴으로써 세포 기반 효과를 직접적으로 in vivo 방사선 치료 효과로 연계가 가능할 것으로 판단됨 • siPMVK에 의한 mitotic catastrophe을 통한 세포사멸에 관여 하는 새로운 기전을 규명하여 apoptosis 내성을 극복할 수 있는 방안을 제시함으로써 방사선 민감 증진 치료시 새로운 modality를 제공함. • 방사선 항암요법 민감도 결정 유전자들을 방사선 치료방법이나 기존의 항암제 투여법 등의 항암요법과 병행하여 최상의 치료효과를 얻을 수 있는 새로운 복합 치료 방법을 개발로 연계됨. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 박석순
• 주관연구기관 : 서울아산병원
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 방사선 민감제;짧은 간섭 RNA;유사분열 파국;포스포메발로네이트 키나아제;짧은 간섭 RNA 전달체; 2. radiosensitizer;siRNA;mitotic catastrophe;phosphomeval onate kinase;siRNA delivery system;

□ 연구개요 The final goal of this project is to clarify the impact of protostars on the formation and desorption of water and COMs in the surrounding environment. Toward this goal, we have achieved four objectives: (1) quantified the effects of suprathermal rotation induced by strong radiation from protostars on formation and desorption of ice and COMs, (2) investigated the effect of suprathermal rotation induced by energetic outflows from protostars on formation and desorption of COMs, (3) constrained dust grain sizes in star-forming regions by comparing synthetic modeling of dust emission and polarization with observational data, and (4) investigated the effect of outbursting protostars on water ice, COMs and dust □ 연구 목표대비 연구결과 ● Our results far exceeded the goal, as demonstrated by 30 SCI papers with major contribution published in the top-tier journals of astronomy and astrophysics (ApJ, AJ, A&A, MNRAS). ● For objective (1), we discovered two new physical effects induced by radiative torques (RATs) in the intense radiation of protostars on desorption of COMs from icy grain surfaces, which were termed rotational desorption and ro-thermal desorption. We successfully tested these new mechanisms with observational data from SOFIA and found convincing evidence of rotational desorption in several star-forming regions (SFRs). ● For objective (2), by studying the effect of protostellar outflows on surrounding dust, we found that shocks induced by outflows can spinup nanoparticles to suprathermal rotation and disrupt them into molecules and can also increase anomalous microwave emission from spinning nanoparticles due to grain spinup by mechanical torques (see RP2). We also studied the interaction of protostellar jets on dust grains. We found that it is efficient in destroying nanoparticles in Hoang & Lee (2020). ● For objective (3), we performed synthetic modeling of dust polarization caused by grain alignment and constrained the grain sizes in SFRs by comparing our numerical model of dust polarization with observational data from SOFIA/HAWC+. We found that grains in SFRs are smaller than in the diffuse ISM due to rotational disruption by RATs. ● For objective (4), we investigated the effect of episodic accretion to protostars on grain alignment and disruption by varying the protostar luminosity. We found that the increased luminosity extends the region of aligned grains. We extended our study for the case of massive protostars and found that icy grains in these intense sources are efficiently disrupted and the disruption zone is much broader than the case of low-mass protostars. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) ● Our results were highlighted by 2020 American Astronomical Society and reported by major international news such as New York Times, American Scientists, Forbes, etc ● Awarded the Excellent Research Performance by the Chairman of National Research Council of Science and Technology (NST) in 2021. ● Awarded the Distinguished Academic Award from Korea Astronomical Society (2022). Four Grand Prizes from KASI (2019-2022) ● Gave ~ 10 invited talks at the major international conferences, invited colloquia, and invited lectures for international students/postdocs at various schools (source : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : Thiem Hoang
• 주관연구기관 : 한국천문연구원
• 발행년도 : 20230300
• Keyword : 1. 원시성;별탄생 영역;얼음;복합 유기 분자;먼지 티끌; 2. protostars;star forming regions;ice;complex organic molecules;dust;

비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 최진호
• 주관연구기관 : 레메디
• 발행년도 : 20230800
• Keyword : 1. 근접치료;암치료;엑스선튜브;방사선장치;엑스선장치; 2. Brachytherapy;Cancer therapy;X-ray tube;radiation device;X-ray device;

□ 연구개발 목표 및 내용 ◎ 최종 목표 ○ 산재되어 있는 미세먼지 데이터 수집/정제/분석/적재 - 공공과 민간에 산재된 미세먼지 관측 데이터를 수집하고 품질관리를 통해 고해상도·고품질의 미세먼지 관측자료 생산 - 미세먼지 관측 공백 해결을 위한 위성 기반 미세먼지 추정 알고리즘 개발 및 생산 - 미래의 대기질 예측을 위한 하이브리드 예측 시스템 구축 - 수집/분석된 미세먼지 관측/위성/수치모델 데이터의 분석 및 DB 적재 ○ 다양한 사용자에게 공유하기 위한 미세먼지 서비스 통합 플랫폼 구축 - 연구자, 교육현장, 산업군 등 다양한 사용자에게 데이터 제공하기 위한 API 및 사용자 분석도구 개발 - 미세먼지 관측/위성/수치모델 데이터의 다양한 분야 연구자 공유를 통한 미세먼지 예보 정확도 향상 - 지자체, 보건 및 다양한 산업군에 사용자 분석도구 제공을 통한 서비스 활용도 제고 ○ 리빙랩 운영을 통한 다양한 사용자 의견 수집 및 반영 - 정부와 민간의 공기질 정보 수집체계 연동을 통한 리빙랩 구성 - 사용자 의견 수집/분석/피드백을 통한 서비스 플랫폼 실증환경 구축 및 운영 - 리빙랩을 통해 조사된 다양한 사용자 피드백을 반영한 플랫폼 보완 ◎ 전체 내용 o 사용자 중심 미세먼지 서비스 통합 플랫폼 개발 - 기존의 공급자 중심의 체계에서 벗어난 사용자 중심의 양방향 통합 서비스 플랫폼 - 다양한 산업군의 사용자 니즈가 반영된 분석도구 제공 o 사용자·연구개발자·생산자 선순환 체계 정립 - 리빙랩 활동을 통한 사용자·연구개발자·생산자 모두가 주도하는 다방향 소통의 체계 정립 o 고품질 자료 생산을 위한 통계 기반 및 인공지능 기반 품질관리 알고리즘 및 프로그램 개발 o 위성기반 고해상도 미세먼지 데이터 추정알고리즘 및 자동생산 프로그램 개발 o 하이브리드 기반의 미세먼지 예측정보 제공 프로그램 개발 o End Product - 사용자 중심 미세먼지 서비스 통합 플랫폼(SYS) - 통계 및 인공지능 기반 품질관리 알고리즘(SW) - 위성 미세먼지 생산 알고리즘 및 자동생산 프로그램(SW) - 하이브리드 기반의 미세먼지 예측정보 제공 프로그램(SW) o 주요기능 - 기존의 공급자 중심의 체계에서 벗어난 사용자 중심의 양방향 통합 서비스 플랫폼 - 리빙랩 수행을 통한 사용자의 미세먼지 데이터에 대한 관심 및 이해도 향상 - 다양한 관측환경에서 발생하는 오류 데이터를 제거하여 고품질의 자료를 생산할 수 있는 품질관리 시스템 - 공간적 초고해상도 위성관측 자료 및 지상의 조밀한 센서 관측 자료를 활용한 고해상도 PM2.5 알고리즘 및 자동 산출시스템 - 다양한 사용자가 활용 가능한 하이브리드 기반의 미세먼지 예측 정보 제공 기능 o 적용범위 - 사용자의 의견 수렴을 통한 맞춤형 데이터 지원 및 혁신 플랫폼을 통한 미세먼지 사회문제 해결 연구 활성화 가능 - 보건, 행정, 산업 등 타 분야 데이터와의 융합 분석을 통한 다양한 분야의 미세먼지 관련 사회문제 진단 및 해결 방안 수립 시 활용 가능 □ 연구개발성과 1. 정성적 성과 ○ 산재되어 있는 미세먼지 데이터 수집/정제/분석/적재 - 환경부 에어코리아 대기오염정보, 서울시 S-DoT 환경정보, KT Airmap 관측정보, Observer 관측정보의 과거자료와, 환경부 에어코리아 대기오염정보, 서울시 S-DoT 환경정보의 실시간자료 확보 - 미세먼지 고해상도 격자 관측 데이터 생산 : 미세먼지 관측자료를 이용한 격자데이터 생성은 기존 관측자료의 시공간적 불균일성을 해소하여 보건환경을 비롯한 다양한 분야에서 활용도를 높일 수 있으며, 미세먼지 예보 정확도 향상을 위한 많은 연구의 기초자료로 활용 가능 - 수집/분석된 미세먼지 관측/위성/수치모델 데이터의 분석 및 DB 적재 ○ 통계 및 인공지능 기반 품질관리 알고리즘 및 소프트웨어 개발 - 고품질 자료 생산을 위한 통계기반 품질관리 알고리즘 및 인공지능기반 품질관리 알고리즘과 소프트웨어 개발 - 기존에 IoT 미세먼지 데이터는 공간적 튐값을 제대로 탐지 및 제거하려면 전문인력이 직접 모니터링해야 하는 한계가 있어 실시간 처리 및 서비스에 한계가 있었는데, 이번에 개발한 품질관리 알고리즘은 이러한 부분을 해결해 고품질의 데이터를 실시간 제공할 수 있는 기술적 우수성을 확보 - 특허출원 및 소프트웨어 등록 ○ 위성 미세먼지 생산 알고리즘 및 자동생산 프로그램 개발 - 위성 AOD기반 고해상도(0.5kmx0.5 km) 미세먼지 데이터 추정 알고리즘 및 자동생산 프로그램 개발 - 공간적 초고해상도 위성관측 자료 및 지상의 조밀한 센서 관측자료의 구축 및 고해상도 PM2.5 추정을 위한 머신러닝 시스템 구축 - 부산 지역 지표 관측망 250-300여개 자료 구축 및 머신러닝 적용 시스템 구축 - 고해상도 AOD (2 km 격자) 자료 준비 및 활용 - 머신러닝 (Random forest) 기반 PM2.5 추정 초기 결과 목표로 삼았던 기준 (관측값 대비 R^2 = 0.5) 상회 확인 - 부산 지역 행정 구,동별 미세먼지(PM2.5) 분포 특성 (2019년) 및 부산 지역 동별,학교별 미세먼지(PM2.5) 분포 특성 (2019년) 보고서 작성 및 배포 ○ 하이브리드 기반의 미세먼지 예측정보 제공 프로그램 개발 - 하이브리드 고해상도 미세먼지 에측 모델 및 소프트웨어 개발 - CMAQ, 통계모델, AI모델에 비하여 높은 정확도 - 특허 출원 및 소프트웨어 등록 ○ 다양한 사용자 중심 미세먼지 서비스 통합 플랫폼 개발 - 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 설계 : 현장검증단 및 전문가 자문 내용을 반영하여 시나리오 구체화(어디서, 누구에게, 무엇을) - 미세먼지 서비스 통합 플랫폼에 현장검증단 및 전문가 자문 내용을 적극 반영하여 사용자 중심의 플랫폼으로 개발 - 다양한 미세먼지 관측정보, 예측정보(CMAQ, 통계모델, AI모델, 에어코리아 예보)를 데이터 및 시각화하여 제공하는 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 구축 - 연구자, 교육현장, 산업군 등 다양한 사용자에게 데이터 제공하기 위한 API 개발 - 지자체, 보건 및 다양한 산업군에 사용자 분석도구 개발 및 제공 : 분석도구 기획설계 및 개발 후 현장검증단 및 리빙랩 의견을 보완하여 고도화 ○ 리빙랩 운영을 통한 다양한 사용자 의견 수집 및 반영 - 현장검증단 운영을 통한 성과물 품질 향상, 서비스 보완 사항 피드백 수집/분석, 서비스 고도화 - 미세먼지 연구 정보 교류 심포지움, 미세먼지 예측연구 기술회의 및 기술협의회 세미나를 통한 범부처 미세먼지 과제와의 협력 - 큰 리빙랩 운영 : 전문가 자문위원(연구자, 공공기관, 민간 산업 종사자 등)을 대상으로, 1차년도에 통합 서비스 플랫폼 내용에 대한 전문가 의견을 수집하고, 2차년도에 통합 서비스 플랫폼 개방 후 데이터 신뢰도, 기술적 제안 등 전문가 의견을 수집하여 플랫폼 개선에 반영 - 작은 리빙랩(PNU 리빙랩) 운영 : 1차년도에 부산대학교 미세먼지 관련학과 학부생 및 대학원생을 대상으로 설문조사를 실시하여 학생들의 미세먼지에 대한 인식 및 미세먼지 데이터에 대한 이해도 사전 파악, 2차년도에 교내 미세먼지 관측 수행 및 데이터 분석, 플랫폼 분석 도구 사용 실습을 통해 잠재적 플랫폼 사용자 육성 ○ 연구개발 결과물 실질 활용 - 대전광역시 스마트시티 챌린지 사업 미세먼지 조밀측정망 구축 자문 - 충청남도 마을대기 측정망 품질관리 알고리즘 활용 - 국립기상과학원 국내 황사 감시 및 예보 활용 - 부산광역시보건환경연구원 미세먼지 현황 모니터링과 관련 연구 활용 - 한국기상산업기술원 환경 빅데이터 플랫폼 개방 기상기후 민간데이터 유통 활용 - 대전광역시 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 활용 및 데이터 연계 협의 - 추가 활용 협의 추진 · 부산광역시 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 활용 · 국립수산과학원 해양 미세먼지 관측망 확대 및 대기-해양 미세먼지 상호작용 연구 추진 2. 정량적 성과 ○ 특허 출원 3건 - 미세먼지 농도 데이터를 예측하는 서버 및 방법 - IoT센서 오류 탐지 장치 및 방법 - 학습모델을 이용한 센서의 데이터 이상을 탐지하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 ○ S/W등록 8건 - 미세먼지 고해상도 하이브리드 예측 시스템 - 미세먼지 고해상도 격자 관측 데이터 생산 소프트웨어 - 미세먼지 예측정보 생산시스템 - 미세먼지 데이터 관리 시스템 - 통계기반 미세먼지 데이터 이강삼지 SW - 인공지능 기반 품질관리 알고리즘 - 위성 기반 미세먼지 생산 시스템 - 인공지능 기반 공기질 예측 프로그램 ○ 논문(SCIE) 게재 1건 - Comparison of PM2.5 in Seoul, Korea estimated from the various ground-based and satellite AOD ○ 국내 및 국제 학회발표 9회 - 한국대기환경학회 2021년 제64회 정기 학술대회 - 2022년 한국기상학회 관측 및 예보/대기물리분과 봄학술대회 - 2022년 한국기상학회 봄 분과 학술대회 - AMS 16th Conference on Atmospheric Radiation - AMS 16th Conference on Cloud Physics - 제3회 한국지구과학연합회 연례학술대회 - 2022년 한국기상학회 정기학술대회 - 2022년 한국기상학회 정기총회 및 가을학술대회 - 2022년 한국대기환경학회 정기학술대회 ○ 성과홍보 20건 - 신문뉴스기사 20건 ○ 사회문제해결 연구성과에 따른 서비스 3건 - 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 개발 - 미세먼지 이상감지 및 품질관리 솔루션 - 미세먼지 통합 서비스 플랫폼 활용 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ○ 활용방안 (1) 통계 및 인공지능 기반 품질관리 시스템 솔루션화 - 사용자 플랫폼의 수집 단계와 분석 단계 사이에 솔루션을 탑재하여 오류 데이터로 인한 분석 영향을 최소화하고 유의미한 분석결과 도출을 가능케 함 (2) 국책 연구원과의 기술 제휴 - 연구소와의 연구 사업 또는 기술제휴를 통해 본 사업에서 확보한 머신러닝 기반 PM2.5 표출 시스템을 정책 활용 기반으로 적용하는 방법 모색 - 자치단체 지역 미세먼지 환경 대책을 마련하는데 중요하게 활용 (3) 양방향 소통형태의 리빙랩 플랫폼 현장 적용 - 사용자 참여형·개방형 혁신 플랫폼으로 단방향이 아닌 양방향 협력활동을 통한 문제 해결 - 혁신활동을 사용자 주도 상향식(bottom-up) 방식의 R&D 프로세스로 사용자 참여 확대 - 사용자가 체감하는 수요 발굴과 기술개발을 통하여 사용자 주체의 역량 및 참여도 제고 ○ 기대효과 (1) 기술적 측면 - 한반도에서 지상 및 위성 자료를 활용한 머신러닝 기법 활용 중 현재까지 가장 높은 시공간 해상도를 대상으로 수행한 결과를 확보. - 연구자 간 편리한 자료공유 및 사용자와 생산자와의 양방향 소통 - 다양한 종류의 관측자료를 융합함으로써 신뢰도 높은 연구결과 도출 (2) 경제적, 산업적 측면 - 대기환경 감시를 목적으로 하는 위성 사업 추진 및 관련 위성자료 정보 활용 시장의 확대 - 미세먼지 오염이 미치는 경제적 영향을 업종별로 보다 상세하게 진단할 수 있는 시금석 마련 - 연구개발과정에 사용자가 직접 참여하므로, 최종 플랫폼 제공 후 발생하는 서비스 개선 비용 절감 (3) 사회적 측면 - 미세먼지가 건강에 미치는 영향을 살피는 보건 분야에서 코호트 연구 등에 본격적으로 활용 가능할 것으로 기대 - 코로나19와 같은 재난 상황 발생시 미세먼지 오염도 변화 진단을 구별 행정단위에서 살펴볼 수 있는 가능성 제시 - 발전된 미세먼지 데이터 융합플랫폼 서비스 제공으로 국가 미세먼지 정책 신뢰도 향상 (출처 : 요약문 4p)

• 연구책임자 : 김영도
• 주관연구기관 : (주)웨더아이
• 발행년도 : 20230100
• Keyword : 1. 미세먼지;서비스 플랫폼;사회문제해결;예보정확도; 2. Particulate Matter;Service Platform;Social Problem Solving;Forecast Accuracy;