New Tau Pathology Modulator Promotes Tau Propagation and Uptake in Neurons in Alzheimer’s Disease

양한슬 서울대학교 대학원 2023 국내석사

Tau 확산 (propagation)은 알츠하이머병 (AD) 환자의 뇌에서 비정상적 Tau가 세포 간 전파가 되면서 마치 prion처럼 정상적인 tau의 응집을 유도함으로써 진행된다. Tau propagation은 AD 진행에 핵심적인 단계이나 그 기전이 규명되지 않았다. 따라서 본 연구에서 tau propagation 조절 인자 발굴을 통해 기전을 설명하고자 한다. Tau propagation의 조절 인자를 찾기 위해 tau-BiFC propagation assay를 사용하여 1,800여개의 secretory protein 유전자를 screening 하였다. Tau-BiFC propagation assay는 tau propagation을 쉽게 관찰할 수 있는 cell-based assay로서 tau propagation이 일어난 세포에서만 형광이 관찰되어 tau propagation 발생 정도를 수치적으로 측정 가능하다. 스크리닝을 통해 TauSec 유전자가 tau propagation을 증가시키는 유전자로 동정되었다. TauSec은 tau propagation의 복합적인 과정 중에서 특히 uptake 단계를 촉진시키는 것으로 관찰되었다. 정제된 TauSec 단백질과 tau oligomer 처리 시 초기에 SH-SY5Y cell과 mouse primary cortical neuron에서 모두 tau uptake가 증가하는 것을 관찰할 수 있었다. TauSec에 의한 tau uptake에는 TauSec과 TauSec receptor의 상호작용이 핵심적으로 보인다. TauSec receptor을 knock-down한 SH-SY5Y와 mouse primary cortical neuron에서 tau uptake가 현저히 감소했으며 TauSec protein을 처리해도 tau uptake를 증가시키지 못하였다. TauSec 처리 시 세포 내 TauSec receptor의 양과 modification 이 증가하는데 발현이 증가하는 것이 아니라 TauSec receptor 단백질이 축적되는 것으로 확인된다. TauSec receptor은 endolysosomal pathway에 관여하는 단백질로 알려져 있으며 장시간 TauSec 처리 시 과도한 modification이 일어나면서 정상적인 기능을 하지 못해 lysosome의 기능에 악영향을 끼치는 것으로 보인다. 따라서 TauSec은 후기에 tau clearance를 저해하는 역할까지 함으로서 tau propagation을 악화시킨다는 결론을 내릴 수 있다. Tau propagation은 임상 치료에서 큰 의미를 가진다. Tau propagation 조절 인자를 저해하는 약물이나 항체가 개발된다면 독성을 가진 tau가 전파되기 전에 단백질을 제어할 수 있을 것이다. Tau propagation이 대뇌의 대부분 영역으로 확산되면 신경세포 사멸로 이어지기 때문에 그 단계를 방지하는 것이 치매 치료에 핵심적일 것이다. 뉴런에서 응집된 단백질의 확산은 tau 뿐만 아니라 파킨슨병(PD)에서 나타나는 alpha-synuclein에서도 보이는 현상이다. 따라서 향후에 본 연구가 PD 치료에까지 응용될 가능성도 있다. Alzheimer’s Disease (AD) is characterized by Amyloid beta (A) plaques and tau tangles that cause neuronal death and dementia. Tau propagation has garnered attention in AD research for its strong correlation with disease progression. Severity of neurodegeneration in AD is in line with the transneuronal spread and deposition of pathological tau, which occurs stereotypically from the entorhinal cortex to the entire cerebral cortex via the hippocampus. Tau propagation is a commonly observed phenomenon not only in AD but also in various tauopathies. Despite extensive research on tau propagation over the recent years, the mechanism underlying tau propagation remains enigmatic. The purpose of identifying tau propagation modulators was to understand tau propagation and discover a potential therapeutic target in AD. Inhibiting interneuronal tau propagation can fundamentally transform the approach of AD therapy that is currently more focused on A-targeted therapy. I used the tau-BiFC propagation cell-based assay to screen 1,806 genes encoding secretory proteins. Here, I show that, among several genes that have demonstrated their effect on tau propagation, TauSec protein increases internalization and propagation of tau in SH-SY5Y and mouse primary cortical neurons. TauSec promotes tau internalization in neurons via interaction with its receptor, which has been reported to be involved in the assembly of V-type ATPase. Treatment of TauSec protein leads to accumulation and modification of the TauSec receptor in neuronal cells. On the other hand, knockdown of TauSec receptor in neuronal cells significantly reduces tau uptake in neuronal cells, even in the presence of TauSec. Prolonged TauSec incubation leads to increase in lysosomal pH and accumulation of intracellular tau protein, indicating dysregulation in lysosomal acidification and leading to defective tau clearance in neurons. In addition, blocking TauSec receptor with anti-TauSec receptor antibody or small molecule inhibitor (RRPPI) impairing the TauSec-TauSec receptor interaction abolishes tau uptake and tau propagation in neuronal cells. Together, the results of this research identify TauSec as a potent modulator of tau propagation, hence its value as a therapeutic target for AD and tauopathies.

Sequential Optimization and Uncertainty Propagation for Optimization-Based Model Calibration

이규석 서울대학교 대학원 2019 국내박사

높은 신뢰도를 만족하는 전산 모델을 구축하는 것은 오랜 기간 엔지니어들의 꿈이었다. 전산 모델을 통한 높은 신뢰도의 예측 및 해석을 위해선 정확한 입력 변수 값이 필요하다. 하지만, 미지 입력 변수의 존재는 전산 모델을 이용한 예측 및 해석의 신뢰도를 저하하는 대표적인 이유 중 하나이다. 모델 보정이란, 전산 모델의 미지 입력 변수의 값을 추정하는 과정을 뜻하며, 궁극적으로 정확한 미지 입력 변수 값의 추정을 통한 전산 모델의 신뢰도 향상을 목표로 한다. 높은 신뢰도의 전산 모델을 구축하기 위한 많은 관심과 함께, 모델 보정 기법 개발을 위한 많은 연구들이 진행되었으며, 대표적인 방법이 최적화 기반 모델 보정이다. 올바른 최적화 기반 모델 보정을 위해선 다양한 종류의 불확실성 요인들에 대한 고려, 동시에 효율적이고 정확한 모델 보정 방법 개발이 필요하다. 본 논문은 최적화 기반 모델 보정을 이용한 통계적 모델 보정 기법 개발을 위하여 다음 네 가지의 기술적인 문제를 해결하고자 한다. 연구주제 1: 측정 오류를 고려한 실험 데이터의 불확실성 모델링, 2: 최적화 기반 모델 보정의 볼록 최적화 문제 확인을 위한 민감도 정보 유도 및 민감도 정보를 이용한 강건 최적화 기반 모델 보정, 3: 정확하고 효율적인 순차적 통계 기반 최적 설계 루프 구성, 4: 최적화 기반 모델 보정 결과에 대한 직관적이고 통계적인 검증 방법 개발 연구주제 1: 모델 보정은 전산 모델을 이용한 해석 값과 실험 값으로부터 얻은 두 확률 분포 일치도의 최대화(혹은 불일치도의 최소화)를 통해 미지 입력 변수 값을 추정한다. 정확한 모델 보정을 위해선 실험 측정 값의 불확실성을 적절히 묘사하는 확률 분포가 필요하다. 하지만, 실험 중에 발생하는 시스템 측정 오류와 랜덤 측정 오류에 의해 실험 값의 불확실성이 부정확하게 모델링 될 수 있다. 따라서, 첫번째 연구 주제는 최대 우도 추정 방법을 이용하여, 실험 측정 시 발생하는 측정 오류들을 고려한 실험 데이터의 불확실성 모델링을 목표로 한다. 연구주제 2: 최적화 기반 모델 보정은 효율적인 최적화 알고리즘으로 주로 구배 기반 최적화 알고리즘(Gradient-based optimization algorithm)을 사용한다. 하지만, 지금까지 개발된 보정 척도(Calibration metric)를 이용하고, 구배 기반 최적화 알고리즘을 통해 최적화 기반 모델 보정 결과, 부정확하고 불안정한 보정 결과를 보여왔다. 따라서, 두번째 연구 주제는 1) 위 부정확하고 불안정한 보정 결과에 대한 이유를 분석하고, 2) 유도된 민감도 정보를 이용하여 안정적인 최적화 기반 모델 보정 기법을 제안한다. 연구주제 3: 최적화 기반 모델 보정은 통계적인 방법으로 미지 입력 변수의 값을 추정하기 위하여 통계 기반 최적 설계(Optimization under uncertainty)를 사용한다. 통계 기반 최적 설계는 확률 분석(Probabilistic analysis)을 포함한 최적화 방법이다. 최적화 기반 모델 보정을 위해서 확률 분석은 해석 값의 확률 분포를 얻기 위한 불확실성 확산(Uncertainty propagation)을 담당한다. 하지만, 확률 분석은 많은 양의 계산을 필요하므로 최적화 과정과 동시에 진행될 때, 효율적인 최적화 루프를 구성하는 것이 필요하다. 따라서, 세번째 연구는 최적화 기반 모델 보정의 효율성을 높이기 위하여 순차적 최적화 기반 모델 보정 기법을 제안한다. 제안된 순차적 최적화 기반 모델 보정은 두 개의 순차적 최적화 루프로 구성되어 있으며, 첫번째 루프는 효율성을, 두번째 루프는 정확성을 목표로 한다. 제안된 방법을 순차적 최적화 및 불확실성 확산(Sequential optimization and uncertainty propagation: SOUP)이라 한다. 연구주제 4: 모델 보정의 마지막 과정으로, 모델 검증 과정은 보정 된 결과가 유효한 결과인지 확인한다. 검증은 정량적이고 통계적인 방법으로 수행되어야 한다. 네번째 연구주제는 새로운 검증 척도인 확률 일치도(Probability of coincidence: POC)를 제안한다. 확률 일치도는 전산 모델로부터 얻은 해석 결과와 실험으로부터 얻은 측정 결과의 확률적인 일치도를 계산한다. Highly credible computational models have long been a dream of engineers. One factor that impacts the credibility of a computational model is the existence of unknown input variables in the model. For this reason, model calibration – a process of estimating unknown input variables in a computational model – has been explored, with the goal of providing solutions that could ultimately improve the credibility of computational models. Optimization-based model calibration (OBMC) is recognized as a promising solution for estimating the unknown input variables in a computational model through the use of optimization techniques. For OBMC, a question of fundamental importance arises: How can OBMC be carried out accurately and efficiently under various sources of uncertainties and errors? In order to facilitate OBMC for model calibration in a statistical sense, this doctoral dissertation aims to address four essential issues: 1) Research Thrust 1 – Characterize the uncertainty in experimental observations considering the systematic and random measurement errors; 2) Research Thrust 2 – Derive analytical sensitivity information for checking the convexity of the optimization problem formulated by OBMC, and conduct robust OBMC using the derived analytical sensitivity information; 3) Research Thrust 3 – Formulate an optimization under uncertainty loop for accurate and efficient OBMC, and the associated optimization and uncertainty propagation processes; 4) Research Thrust 4 – Validate the calibrated computational model that is derived from OBMC not only in a statistical sense, but also with a straightforward explanation. Research Thrust 1: The process of model calibration estimates unknown input variables of a computational model with a goal of maximizing the agreement (or minimizing the disagreement) between probability distributions that result from computational predictions and experimental observations. To execute accurate model calibration, a proper probability distribution is required that describes the uncertainty in the experimental observations (data). However, experimental observations may include systematic and random measurement errors. When characterizing the uncertainty in the experimental observations, no consideration of systematic and random measurement errors may degrade the accuracy of calibrated results. Thus, Research Thrust 1 proposes a method that utilizes maximum likelihood estimation with modeling of systematic and random errors to properly develop a probability distribution that describes the uncertainty in the experimental observations. Research Thrust 2: Occasionally, gradient-based optimization algorithms are effective for use in OBMC. However, the calibrated results derived from gradient-based algorithms that use existing calibration metrics result in inaccurate and unstable calibration. Therefore, Research Thrust 2 aims to 1) investigate the fundamental explanations of the inaccurate and unstable calibrated results that arise from using existing calibration metrics, and 2) enhance the robustness of OBMC by providing gradient information. Research Thrust 3: OBMC is a probabilistic method used to estimate unknown input variables through the use of optimization under uncertainty (OUU). OUU combines the optimization process with the probabilistic analysis; this is used for the uncertainty propagation process in OBMC. Performing OBMC using an OUU formulation requires a high computational cost because the optimization and uncertainty propagation processes are associated in a loop. To improve the efficiency of OBMC, Research Thrust 3 presents a sequential OBMC approach that makes use of first 1) an efficient, and then 2) a highly accurate uncertainty propagation method, in sequence. The proposed method is called sequential optimization and uncertainty propagation (SOUP). Research Thrust 4: As the final process of model calibration, model validation checks whether the calibrated result is valid or not. The validation should be conducted in a quantitative and statistical way. Research Thrust 4 proposes a new validation metric called probability of coincidence (POC). The POC calculates the probabilistic degree to which the computational prediction agrees with the experimental observations.

Characteristics of generation and propagation of nonlinear internal waves observed in the northern East China Sea

이승우 서울대학교 대학원 2022 국내박사

Oceanic nonlinear internal waves (NLIWs), which are closer to the period of buoyancy frequency than the period of inertial frequency, are ubiquitous in the stratified ocean, and play an important role in the transport and redistribution of heat, energy, and matter. Turbulent mixing and changes in water structure caused by NLIWs have a profound effect on marine ecosystem disturbance, fishery formation, and refraction/reflection/scattering of underwater acoustic signals. In order to understand the NLIWs and their effects, it is necessary to observe the NLIWs and understand their characteristics of wave property, generation, and propagation. In this study, I propose to develop methods of estimating the propagation speed and direction of NLIWs, to characterize of NLIWs observed from moored and underway observation in the northern East China Sea (ECS) during spring 2015, and to discuss their generation and propagation. Propagation speed and direction of NLIWs are important parameters for understanding the generation and propagation of waves, and ultimately clarifying regional ocean circulation. However, these parameters cannot be directly measured from in-situ instruments, but can only be estimated from post-processing in situ data. This study is suggested two methods and an optimal approach to estimate the propagation speed and direction of waves using underway and moored observations. The Doppler shift method estimates these parameters from apparent observations concerning a moving ship using the Doppler shift induced by the changing relative distance of the NLIWs from the moving ship. The time lag method estimates the parameters using the distance between two locations of the NLIW observed at different times and the time lag. To optimize the speed and direction of NLIWs, the difference in the propagation direction independently estimated by the two methods needs to be minimized concerning the optimal propagation speed to yield the optimal propagation direction. The methods were applied to two cases observed in the northern East China Sea in May 2015 and August 2018. The results derived from the proposed method are robust, as the range of propagation speeds is comparable to the interannual variation of theoretical propagation speeds estimated using historical hydrographic data, yielding an error of less than 15% for the propagation direction. Because in situ observations of NLIWs are still challenging to collect and propagation speed and direction cannot be directly measured from subsurface instruments, the proposed method for estimating the propagation speed and direction of NLIWs using common underway and moored measurements is of practical importance, particularly over a broad shelf, such as the northern ECS, where the multi‐directional propagation of multi‐mode NLIWs from multiple sources is often observed. NLIWs play an important role in regional circulation, marine biogeochemistry, energetics, underwater acoustics, among others; yet our understanding on their characteristics, generation, and propagation are still far from complete in many seas, in particular ECS. This study is presented characteristics of NLIWs observed from moored and underway observations in the northern East China Sea during spring 2015, and discussed their generation and propagation. The NLIWs observed during the experiment are characterized with an amplitude ranging from 4 to 16 m, characteristic width ranging from 380 to 600 m, which propagated southwestward with a speed of 0.64–0.72 m/s. Groups of NLIWs were dominantly observed during or a couple of days after the period of spring tides with a time interval 24–96 minutes shorter than the canonical semidiurnal period (12.42 h; M2) in contrast to those found in many other regions with a phase locking to the barotropic semidiurnal tides. The remote generation and propagation of the mode-1 NLIWs from potential generation sites into the experimental area under time-varying stratification support the time interval departed from the semidiurnal period. The results have substantial implications for turbulent mixing and regional circulation in regions where the shelf is broad and shallow. The NLIWs generated from multiple sources propagate in multiple directions and experience time-varying stratification 해양 비선형 단주기(관성주기보다 부력주기에 더 근접한 주기) 내부파(oceanic nonlinear internal waves)는 전 세계 곳곳의 성층화된 해양에서 빈번하게 발생하고, 열, 에너지, 물질 수송 및 재분배에 중요한 역할을 한다. 해양 내부파로 인한 난류 혼합과 수층구조의 변동은 해양 생태계 교란, 어장형성 및 수중음향 신호의 굴절/반사/산란 등에 지대한 영향을 미치고, 해양 내부파와 해표면 파랑은 상호 작용하여 다양한 환경변화를 유발하는 것으로 알려져 있다. 비선형 단주기 내부파와 그 영향들을 이해하기 위해서는 비선형 단주기 내부파를 관측하고, 그 특성을 파악해야 한다. 또한, 비선형 단주기 내부파의 생성과 그 전파 과정의 이해가 중요하다. 본 연구에서는 동중국해 북부 해역에서 2015년 5월에 현장 관측 승선 조사를 통해 관측된 비선형 단주기 내부파의 특성을 파악하기 위해 비선형 단주기 내부파의 전파 방향과 속도를 추정하는 방법을 제시하고, 관측된 비선형 단주기 내부파의 특성, 생성, 전파를 규명하였다. 현장 관측 승선 조사에서 수집된 이동형 관측과 계류 관측을 통해 비선형 단주기 내부파의 전파 속도와 전파 방향을 추정하였다. 도플러 이동 방법(Doppler Shift method)은 이동하는 선박(관측장비)으로부터 비선형 단주기 내부파의 상대적 거리 변화에 의해 유도된 도플러 이동을 사용하여 내부파의 전파 방향을 추정한다. 시간 차이 방법(Time lag method)은 서로 다른 시간에 다른 위치에서 관측된 동일한 비선형 단주기 내부파를 두 위치의 거리와 시간 차이를 사용하여 내부파의 전파 방향을 추정한다. 두 방법으로부터 비선형 단주기 내부파의 방향과 속도를 최적화하기 위해서는 두 가지 방법에 의해 독립적으로 추정된 전파 방향의 차이를 최소화해야 한다. 이 방법은 2015년 5월과 2018년 8월에 동중국해 북부해역에서 관측된 두 가지 승선 조사 사례에 적용하였다. 추정된 전파 속도는 2015년 5월에는 0.05 m/s 이하의 차이로 이론적 전파속도와 잘 일치하였고, 2018년 8월에는 0.25m/s의 차이를 보이며 이론적 전파속도와 일치하지 않았지만, 이러한 결과는 2006년 결과와 일치하며 이론적 결과의 한계를 보여주었다. 추정한 전파 방향을 인공위성에서 관측된 비선형 단주기 내부파와 비교한 결과 남서향의 전파로 잘 일치하였다. 이 연구는 동중국해 북부해역과 같이 넓은 대륙붕에서 비선형 단주기 내부파의 전파 속도와 방향을 현장 관측 승선 조사를 통해 추정하는 데 의의가 있다. 2015년 5월 14-28일 기간 동안 동중국해 북부해역에서 수집된 2기의 계류 관측 수온 시계열 자료, 1,064회의 UCTD 및 26회의 표준 CTD 프로파일링 관측 수온과 염분 자료를 분석하고, 2015년부터 2019년까지 동중국해 북부해역에서 수집된 MODIS 위성 영상과 국립수산과학원 정선관측을 통해 지난 40년간(1980-2019년) 동중국해 북부해역에서 수집한 표준 수심의 수온과 염분 자료를 분석하여, 봄철 비선형 단주기 내부파 특성을 규명하고 그 생성 및 전파 과정을 토의하였다. 관측된 비선형 단주기 내부파는 4~16 m 의 진폭, 380~600 m 의 특성폭, 0.64~0.72 m/s의 전파 속도로 남서쪽 방향으로 전파하였다. 비선형 단주기 내부파는 대조기 기간 또는 그 이후 며칠 동안 관측되었고, M2 조석 주기보다 24-96분 짧은 시간 간격으로 관측되었다. 2015년부터 2019년간의 93장의 인공위성 영상을 통해 최소 3개의 잠재적 생성지를 추정하고 내부 조석 힘으로부터 4개의 잠재적 생성지와 비교하였다. 이층 유체를 가정한 KdV 모델에 관측된 봄철 성층 조건을 적용하고, 수심의 함수로 전파속도를 추정하는 경험 모델의 결과와 비교하여 수심과 성층에 따라 증가하는 전파속도를 확인하였다. 이 경험 모델을 동중국해 북부 해역에 적용하여 잠재적인 4개의 생성 해역으로부터 관측 해역으로의 내부파 전파를 분석한 결과, 후쿠시마 서부에서 생성되어 남서향 전파하며 관측해역에 도달하는 것으로 모의되었다. 본 연구는 동중국해 북부해역 봄철 비선형 단주기 내부파의 특성과 그 생성 및 전파 과정에 대한 이해도를 높여 궁극적으로 해수 및 생지화학적 순환, 수직 혼합, 수중 음전달에 중요한 시사점을 가진다. 이 연구는 동중국해 북부해역에서 비선형 단주기 내부파를 처음으로 5월에 관측하여 특성화한 연구이며, 기존에 알려지지 않은 내부파 생성지와 전파를 포함하여 4개의 내부파의 생성지를 밝힌 것에 그 의의를 찾을 수 있다.

Engineering Change Management using Bayesian Network

이지환 서울대학교 대학원 2015 국내박사

An engineering change is defined as the changes in forms, fits, materi-als, dimensions or functions of a product or component. As a product evolves into a complex system, engineering changes become major driv-ing force for determining schedules, costs, and quality of product de-velopment process. Change management is defined as company’s effort of making changes to a product in a planned or systematic fashion. Several efforts have been tried from both academia and industry; these includes implementing computer aided systems to streamline change implementation process, establishing guidelines of product design, and developing tools and methodologies for analyzing engineering changes in advance One major challenge in change management is change propagation. In a complex system where each part is associated with several other parts, a change presented into a part may influence other parts. As a re-sult, a change in a component may propagate throughout entire system resulting in avalanches of changes. To cope with the risk of change propagation, a number of strategies are proposed to avoid changes as much as possible. These strategies includes for example to make chang-es as early as possible, or to create design buffers. However, eliminating entire changes during the product development process is neither desir-able nor possible. In order to tackle these difficulties, this paper proposes a systematic method to predict and analyze engineering changes in advance. Bayesi-an network, which is a main modeling language of this paper, can effec-tively address both of the complex and uncertain aspects underlying engineering changes with the support of mathematical rigor. Based on a probability theory, one can anticipate risk of engineering changes in the form of conditional probability distribution. The resulting probability distribution can also be utilized for guiding optimal design decisions that reduce the risk of unnecessary changes. This thesis consists of three parts. The first part focuses on change prediction. In order to avoid unnecessary changes, likelihood and con-sequence of design changes should be analyzed in advance. In this sec-tion, Bayesian network is utilized for encoding probabilistic relationship among components and generating conditional probability distribution of each component with respect to various change scenarios. Due to its ability to model and reasoning of uncertain domains, Bayesian-network-based approaches shows significant advantages over tradition-al approaches in terms of modeling, analysis, and data learning aspects. The second part focuses on controlling change propagation. Espe-cially, this part focuses on derivation of a design freeze sequence. De-sign freeze is the end point of design phase at which a technical product description is handed over to production. One way to mitigate the risk of change propagation is to impose a design freeze on components at some point prior to completion of the design process. In this part, a Dy-namic Bayesian Network was used to represent the change propagation process within a system. According to the model, when a freeze deci-sion is made with respect to a component, a probabilistic inference algo-rithm within the BN updates the uncertain state of each component. Based on this mechanism, a set of algorithm was developed to derive optimal freeze sequence. The third part focuses on learning change prediction model from engineering change log database. When a product becomes complex, identifying complex relationship among components complex based on expert elicitation would become almost impossible. One alternative is to automatically mine change propagation network from a collection of previous change records. As a modeling language, dependency network, a graphical model for representing probabilistic relationships among random variables, was utilized. As a result, a complete joint probability distribution that can predict the probability of change propagation was obtained. A case study on Azureus, an open-source software project, was conducted to validate the proposed approach.

Saliency detection methods based on multi-seed propagation on multilayer graphs

황인성 서울대학교 2016 국내박사

Humans are able to understand visual information very quickly, even in complex scenes by unintentionally prioritizing the regions or objects in the scenes and spending their efforts to interpret things according to their priorities. Visual saliency detection is to find such important and noticeable things in images as humans do. It is exploited as a preprocessing tool of a variety of tasks in computer vision and image processing area. Thus, there have been many saliency detection methods which have achieved to locate salient objects in a certain degree. Recently, many researchers have focused on uniformly highlighting the salient objects via diverse approaches. In this respect, this dissertation presents novel methods for multilayer graph construction and multi-seed propagation to detect salient objects more accurately, which is applied to three topics: single image saliency detection, co-saliency detection of multiple images, and skin detection as a target specific task. First, a single image saliency detection method is proposed based on the seed propagation approach on a graph. Unlike existing approaches, the proposed method exploits two different types of seeds for the propagation of saliency information, each of which stands for salient objects and background respectively. Two kinds of seeds are separately propagated to all nodes of a graph which is effectively learned by a semi-supervised learning scheme, and the saliency map is generated by combining the results of each propagation. In addition, this approach is expanded to multilayer graphs for better localization of salient objects homogeneously. Two different methods are presented in this dissertation, one of which maintains spatial coherence and another method focuses on increasing the consistency on feature space, e.g., color feature. Hence, both multilayer graph cases take advantage over the single layer graph case in a such way that these consider global and local relations of a whole image. Experiments demonstrate that introducing the multi seeds helps to reduce false positives and the performance is further improved by constructing the multilayer graphs. Moreover, the proposed approach outperforms the state-the-art methods in terms of various objective measures. This dissertation also presents a method for co-saliency detection which aims at locating salient objects occurring in multiple images. Unlike saliency detection, it needs additional information to represent coherence of regions among images, so a pairwise coherence cue is designed to describe co-existence as well as saliency from similarity of saliency (SoS). The basic framework of the proposed method follows that of the proposed single saliency detection approach which mainly consists of multi seed extraction, graph construction and propagation steps. However, it is necessary that the graphs of each image are connected in order to take account of the saliency information of other images together and to propagate the seeds over the nodes of every image. The nodes between different images are indirectly connected via additional nodes (cluster nodes), because it is a very challenging problem to link those inter nodes directly when the scales and locations of salient objects are different among images in general. Experiments demonstrate that the co-saliency cues of each image are successfully transferred to all image nodes, and it is also shown that the proposed co-saliency detection method yields better results on objective measures and visually plausible results compared to the state-of-the-art methods. Lastly, the approach of multi-seed propagation on a multilayer graph is utilized in a specific classification task, i.e., skin detection which extracts skin pixels/regions in images, where the regions are mostly considered as salient when there exist humans in the images. Instead of saliency seeds, skin seeds are exploited along with background seeds for the propagation step, which can be achieved by adopting existing skin detectors. The graph can be connected more relevantly with skin information, because it is possible to use top-down features unlike most saliency detection methods. Experiments shows that the proposed method outperforms other methods including the classical skin detection method used for the seed extraction, which demonstrates that the proposed approach can be used for the skin detection, and it is expected that the proposed framework may also be utilized in other image segmentation/classification problems.

연등축제를 통해 본 불교문화 포교 연구

고봉조 위덕대학교 불교대학원 2020 국내석사

미래는 글로벌 문화의 시대라고 할 수 있다. 이와 같은 시대적 흐름에 따라 최근에 등장하고 있는 포교 패러다임을 문화포교라 한다. 불교의 문화포교의 바탕으로는 합창단 공연, 찬불가 보급과 같은 불교음악, 불화나 조각 등의 불교미술, 부처님의 사상과 이념을 전하는 동시에 언어의 미학적 가치 실현을 중시하는 불교문학 등을 우선 들 수 있다. 한편 최근에 들어서는 문화포교의 영역에서 새롭게 도약하기 위해 여러 가지 기획을 시도하고 있는데, 일상생활 속에 불교문화의 실상을 일반 대중에게 거부반응이 없이 전달하고자 하는 것이다. 각 종단별로 실시하고 있는 템플스테이나 각종 수련 프로그램들이 그 예이다. 문화포교를 어떠한 방식으로 정의를 내리더라도 ‘문화’를 가치고 내건 포교패러다임은 현대 포교의 핵심적이고 중심적인 영역이 되고 있다. 따라서 현재 한국 불교계에서 진행되고 있는 다양한 문화포교사업 활동들 중 연등축제에 과거와 현재를 정리하고, 그 의미와 발전방향을 탐색하는 것은 중요한 과제가 아닐 수 없다. 본 연구는 현대 포교의 핵심으로 급부상하고 있는 문화포교 중 연등축제에 주목되었다. 축제는 원시사회부터 지속되어 진행되어온 문화적 현상으로 우리들의 삶과 밀접한 관계로 진행되어 왔으며, 종교성과 예술성, 유희성이 적절히 배합되어 있는 대표적인 문화영역이다. 따라서 종교성, 역사성, 예술성, 유희성 등을 두루 갖추고 있는 축제는 불교문화포교의 핵심이라고 할 수 있다. 지금의 연등축제는 1973년부터 고려시대 유등제의 전통을 잇는 제등행진으로 시작되어 이후 오랜 기간 불교계의 대표적 문화행사로 자리 잡아 왔으며, 특히 1996년부터 단순한 제등행렬을 넘어서서 전통 등 전시회를 비롯한 다양한 문화행사가 복합적으로 어우러진 문화축제로 발전하여 현재에 이르고 있다. 최근에는 무형문화제 122호로도 지정되고 서울시의 전통문화축제로 지정되었으며, 외국인의 관심과 참여도가 점점 증가하고 있는 실정이다. 이처럼 불교문화포교의 대표적 문화행사로 손색이 없는 연등축제에 대한 사례분석을 통해 불교문화포교와의 관계성과 밀접성을 검토한다. 오늘날까지 전승되어 오고 있는 연등축제의 역사를 확인하고, 연등축제의 본바탕이라 할 수 있는 고려시대의 연등회가 시작된 이후 지금까지 시행 되고 있는 연등축제의 현황과 그 구성과 성과 등을 통해 1,700년의 역사를 가진 우리나라 전통문화 축제임을 밝히고자 한다. 또한 1995년 지방화시대 개막 이후 지역문화축제들이 급격히 증가하고 있으나 국민들의 문화적 욕구를 충족시키지 못하는 가운데 연등축제가 어떠한 과정으로 뿌리를 내릴 것인가를 연구한 논문이다. The future is the age of global culture. The paradigm of propagation recently appearing with the trend of the times is called the propagation of culture. The foundations of the propagation of Buddhist culture include Buddhist music like choir performance and the dissemination of Buddhist hymn; Buddhist art like Buddhist painting or sculpture; and Buddhist literature that spreads Buddha’s thought and compassion and attaches importance to the realization of the aesthetic value of language. Meanwhile, recently, various plans are attempted to newly jump in the area of the propagation of culture, and they would spread the reality of Buddhist culture to the general public without repulsion. Temple stays or various training programs, carried out by each religious order, are examples. No matter how the propagation of culture may be defined, the propagation paradigm putting up ‘culture’ as value becomes the core and central area of the contemporary propagation. Thus, various projects for the propagation of culture in the Korean Buddhist community, sorting out the past and present of the Lotus Lantern Festival and exploring the meaning and development direction are surely important tasks. This study paid attention to the Lotus Lantern Festival, of the propagation of culture, which rapidly emerges as the core of the contemporary propagation. A festival is a cultural phenomenon continued since the primitive society, which has been carried out in close relation with people’s lives, and it is a representative area of culture in which religious, artistic, and entertaining qualities are appropriately mixed. Thus, the festival with religious, artistic, and entertaining qualities is the core of the propagation of Buddhist culture. The Lotus Lantern Festival today began with the lotus lantern parade following the tradition of the lantern festival in the Goryeo Dynasty in 1973 and has been settled as a representative cultural event in the Buddhist community for a long time, and especially, it has developed into a cultural festival, in which various cultural events were harmonized with each other, including the traditional lantern exhibition beyond simple lantern parade since 1996. Recently, as it was designated as Intangible Cultural Asset No. 122 and a traditional cultural festival of Seoul, foreigners’ interest and participation gradually increase. Through a case analysis of the Lotus Lantern Festival, which is worthy as a representative cultural event of the propagation of Buddhist culture, this study investigates its relationship and intimacy with the propagation of Buddhist culture. This study would examine Lotus Lantern Festival passed down and carried out till now since the beginning of the Lantern-lighting Ceremony during the Goryeo Dynasty, the foundation of the Lotus Lantern Festival, through its history, status, composition, and performance to reveal that it is the traditional Korean cultural festival with a history of 1,700 years. In addition, the number of local cultural festivals has sharply increased since the opening of the age of localization in 1995, but they do not meet the people’s cultural needs. This study investigated the process in which the Lotus Lantern Festival would put down roots.

커뮤니케이션 2차 확산을 위한 쇼트클립 방안 연구 : 틱톡 쇼트클립 중심으로

딩한디 동서대학교 일반대학원 2023 국내박사

Deep Learning-based Approach to Software Changes Recommendation with Consideration for Propagation Effects in Large Software System

AHMED HAMDI ABDURHMAN 부경대학교 2023 국내박사

대규모 소프트웨어 시스템에서 변경파급효과를 고려한 딥러닝 기반의 소프트웨어 변경 추천 방법론 Ahmed Hamdi Abdurhman Department of Industrial and Data Engineering. The Graduate School, Pukyong National University 요약 소프트웨어 시스템은 지속적으로 진화하고 크기와 복잡성이 커지면서 시스템의 안정성과 기능을 유지하기 위하여 소프트웨어의 변경을 예측하는 문제의 중요성이 대두되고 있다. 기존 문헌에서는 소프트웨어 협업 도구에 변경 로그 데이터를 활용하여 동시 변경 패턴을 추출하는 방법론이 강조되었다. 그러나 이러한 방법은 정확성이 떨어지고, 대규모 시스템에 적용이 어렵다는 한계가 존재한다. 이 논문에서는 이러한 연구 격차를 다루는 세 가지 서로 다른 상호 연관된 연구를 소개한다. 첫 번째 연구는 File-level Change Propagation to Vector (FCP2Vec)라는 새로운 파일 수준 변경 전파 예측 방법론이다. FCP2Vec은 자연어 처리에서 활발히 사용되는 Word2Vec을 이용하여, 현재 변경된 파일을 기반으로 변경 내용이 전파될 수 있는 파일이 무엇인지 추천한다. 해당 방법론의 검증을 위해 3개의 공개 소프트웨어의 히스토리 변경 로그를 학습하였으며 (Vuze, Spring Framework, Elasticsearch) 해당 방법론이 변경 전파를 효과적으로 예측하고 이전 조사와 비교하여 패키지 레벨에서 정확도가 21% 향상되었음을 입증했다. 두 번째 방법은 딥러닝 기반의 Transformer 아키텍처를 사용한 소프트웨어 변경 추천 기법으로 FCP2BERT로 명명되었다. 기존 방법과 달리 FCP2BERT는 개발자가 다수의 파일과 상호 종속성을 처리할 때 발생하는 확장성 문제를 해결할 수 있다. 또한 파일 수준 추상화를 기반으로 보다 세분화된 추천을 제공한다. 해당 방법론은 파일 수준의 정확도를 60% 향상시켜 FCP2BERT의 효과를 입증했습니다. 마지막 연구는 동적 그래프 신경망을 사용한 소프트웨어 변경 추천 방법론인 FCP2DGNN이다. FCP2DGNN은 그래프 기반 문제로 접근법을 모델링하여 시스템 구성 요소 간의 진화 관계를 파악하고 향후 변경 전파를 효과적으로 예측합니다. 이전 연구와 비교하여 이 접근 방식은 파일 수준에서 63% 정확도 향상을 보여준다. 전반적으로, 해당 연구는 소프트웨어 변경 전파에 대한 이해와 예측을 통해 소프트웨어 변경의 관리 및 소프트웨어 품질을 향상시키기 위한 도구를 제공한다. 저자의 발견은 보다 효율적인 소프트웨어의 유지보수 방법을 제공함으로써 보다 효과적인 소프트웨어 관리 방안을 제공할 것으로 예상된다. Deep Learning-based Approach to Software Changes Recommendation with Consideration for Propagation Effects in Large Software System Ahmed Hamdi Abdurhman Department of Industrial and Data Engineering. The Graduate School, Pukyong National University Abstract Software systems continually evolve, expanding in size and complexity and amplifying the challenge of predicting change propagation while maintaining system stability and functionality. The existing literature has highlighted methodologies focusing on co-change patterns from changelog data using data-driven methods like dependency networks. However, these methods are fraught with scalability issues and lack a comprehensive focus on higher-level abstraction. This dissertation presents three distinct yet interrelated studies to address these research gaps, each leveraging different techniques and data sets to improve the prediction of software change propagation. In the first study, a novel file-level change propagation approach, termed File-level Change Propagation to Vector (FCP2Vec), is proposed. FCP2Vec, designed as a recommendation system, suggests files potentially subject to change propagation based on the file being currently modified. Analyzing three publicly available datasets (Vuze, Spring Framework, Elasticsearch), the FCP2Vec method effectively predicted subsequent change propagation from historical changelog data, demonstrating a 21% improvement in accuracy at the package level compared to previous study. The second study extends the focus to a file-level change propagation approach using Bidirectional Encoder Representations with Transformer strategy (FCP2BERT). Unlike existing methods, FCP2BERT can handle scalability issues developers encounter while dealing with numerous files and their interdependencies. Moreover, it offers more fine-grained recommendations based on file-level abstraction. The case study on the Vuze dataset demonstrated a 60% increase in accuracy at the file level, substantiating the efficacy of FCP2BERT. The final study introduces a novel approach, File-level Change Propagation with Dynamic Graph Neural Network (FCP2DGNN), addressing the evolving nature of software and temporal dynamics. Modeling our approach as a graph-based problem, FCP2DGNN captures the evolving relationships between system components, effectively predicting future change propagation. In comparison with prior studies, the approach yielded a 63% increase in accuracy at the file level. Overall, these studies contribute significantly to our understanding of software change propagation and provide software developers with tools for managing software changes, enhancing software quality, and predicting future modifications more accurately. Our findings may pave the way for more efficient software maintenance and evolution, ultimately fostering more effective decision-making processes. Keywords: Change coupling recommendation, Change management, Word2vec, BERT, Software Changelog data, Dependency networks, Software change propagation, Dynamic graph neural network, Recommendation system, File level abstraction, Software engineering

Environmental Performances of Electric Vehicles on Regional Effective Factors using System Dynamics

김유안 서울대학교 대학원 2020 국내석사

기후변화와 관련하여 온실가스는 주요한 영향을 미치는 요인으로 인식되며, 꾸준히 증가하는 온실가스를 감축하고자 에너지 부문 중 수송부문에서도 탄소를 배출하지 않는 친환경 자동차로서 전기차는 해결책으로 제시되고 있다. 에너지 부문은 다섯 개 부문인 산업공정, 농업, 토지이용 변화 및 임업, 폐기물, 에너지 부문 중 국내 총 온실가스 배출량의 93%를 차지하여 온실가스 배출에 있어 크게 기여하고 있으며, 이로 인해 에너지 부문은 주요 온실가스 배출원으로 지목되었다. 그중 도로수송부문의 온실가스 배출량은 2017년 94,270 Gg ton CO2e로 전체 수송부문의 95.9%를 차지하며, 2021년부터 효력이 발생하는 파리기후협약에 따라 온실가스 감축 목표를 달성하고자 2030년 온실가스 배출전망량 851백만 ton CO2e 대비 37% 감축 달성을 위한 방안으로 친환경 자동차 보급을 제시하였다. 우리나라 정부는 온실가스 감축을 목표로 친환경 자동차 중 전기차 보급확대를 위해 다양한 정책을 제시하였다. 정부는 2030년 전기차 보급목표 대수를 3백만 대로 설정하며, 국내 친환경 자동차 보급확대를 위해 세제감면과 구매보조금 지급, 고속도로통행료, 공영주차장 주차비 할인 등의 다양한 혜택을 제공하고 있다. 하지만 이러한 정부의 다양한 정책적 노력에도 불구하고 국내 전기차 보급속도는 기대에 못 미치고 있다. 정부는 2030년까지 배출되는 온실가스를 감축하기 위해 수송부문의 경우 2030 전기차 보급목표를 300만 대로 설정하였지만, 우리나라의 2019년 전기차 등록 대수는 약 8.8만 대에 불과하며 정부가 설정한 높은 목표 대수에 한참 못 미치는 수준이다. 이는 국내 전체 승용차의 0.5% 수준이다. 우리나라 전기차 실구매자의 재구매 의사와 예비구매자의 전기차 구매 의사와 관련하여 진행된 설문조사에 따르면, 보조금 축소와 긴 충전시간, 짧은 항속거리 등과 같은 이유로 전기차 재구매 혹은 구매를 하지 않겠다는 의견을 제시하였다. 주행을 위해 꼭 필요한 요소인 충전과 관련한 사항은 민감한 사항이지만 한국전력의 전기공급 시행세칙 변경안에 따르면, 2020년 하반기부터 전기차 충전료가 대폭 인상추진 중이다. 이로 인해 전기차 실구매자가 부담해야 하는 충전비용은 더욱 늘어나며 구매의향에 영향을 미칠 것으로 조사되었다. 전기차 보급을 위한 정부의 정책 시행과 다양한 연구가 진행되는 흐름 속에서 전기차의 보급이 증가할 것으로 전망됨에 따라 전기차의 연료인 발전의 변화도 중요성이 높아지고 있다. 전기차는 주행 중에 배출되는 오염물질이 없다는 점에서 환경성이 부각되며 장려되고 있지만, 전기차의 제조 전 단계부터 폐기단계까지의 생애주기를 고려한 환경영향은 포함되지 않은 채 전기자동차는 장려되고 있다. 전기차의 생애주기 중 전기차 운행을 위한 전력 생산단계는 생애주기 중 사용단계에서 가장 많은 탄소량이 배출되며 이로 인해 전력생산은 전기차의 환경영향에 주요한 영향을 미친다. 전원믹스 구성에 따라 환경영향이 달라지기 때문에 국가 전원믹스를 고려한 환경영향평가가 이루어져야 한다. 자동차 보급과 에너지 생산과 관련된 중요한 두 카테고리인 온실가스와 미세먼지에서 상반된 결과를 보이기에 전원믹스구성의 변화와 전기차 보급 변화에 따른 환경영향평가가 필요하다. 전기차를 향한 관심의 증가하며 전기차 보급 관련 다양한 연구들이 수행되며, 전기차 보급에 영향을 미치는 다양한 인자들을 제시하였다. 그중 충전시설, 인구밀도, 유가, 온도, 전력가격, 보조금, 1인당 보유차량 대수 등이 전기차 보급의 주요 인자로 알려져 있다. 전기차 보급의 영향인자를 연구한 대다수의 연구에서 국가 단위의 연간자료를 사용하여 패널 분석을 진행하였다. 하지만, 우리나라는 주요 영향인자 중 보조금이 국고 보조금과 지자체 보조금으로 나뉘어 지급되고 있기에 지역적 특성이 고려되어야 하며, 제주도와 같은 전기차에 특수성을 띄고 있는 지역이 있기에 지자체 레벨에서 분석이 되어야 한다. 이와 더불어, 연간자료가 아닌 월간 자료 사용에 따라 보조금의 잔액 혹은 잔여 대수 변화를 적용한 연구는 찾아보기 어렵다. 시스템 다이내믹스를 이용한 전기차 보급 관련 다양한 연구들이 있었지만, 정량적인 연구보다는 정성적인 연구에 초점을 둔 연구들이 대부분이었다. 또한, 전기차 전원믹스 구성 변화를 적용하여 환경영향을 평가한 연구들은 많았지만, 전기차 보급량과 환경영향을 모두 고려한 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지역별 전기차 보급에 대한 보조금 정책의 영향과 환경개선효과에 대해서 평가하였다. 먼저, 지역별 월간 패널자료를 이용하여 전기차의 보급 활성화에 영향을 미치는 인자를 분석하였으며, 분석된 인자들을 바탕으로 시스템 다이내믹스를 이용한 보조금 정책에 따른 지역별 전기차 보급량 변화를 분석하였다. 마지막으로 전기차 보급에 따른 환경성 분석을 위해 전과정평가를 이용하여 국가전력수급계획에 따른 전기차 보급의 환경개선효과를 보고자 하였다. 본 연구의 첫 번째 전기차 보급 분석을 통해 지역별 월별 시계열 자료를 바탕으로 우리나라의 전기차 보급에 영향을 미치는 요인을 정량적인 분석을 하고자 하였다. 먼저 지역적 특성을 고려한 월 단위의 시계열 자료에서 나타나는 계절성 등에 대한 영향을 고려하기 위해 인자의 정상성을 확인하였다. 또한, 하우즈만 검정을 통해 패널고정효과모형과 패널확률효과모형에 대한 전기차 보급 모형을 설계하였다. 패널고정효과모형과 패널확률효과모형으로 국내 17개 시·도를 대상으로 전기차 보급 영향인자를 분석한 결과, 각각 48%와 50%의 설명력을 갖는 전기차 보급 모형을 확인하였다. 5개의 카테고리인 차량관련과 정책, 인구조사, 기후, 환경에 분류된 인자들은 모형에 따라 각기 다른 영향을 보이는 것으로 나타났으며, 하우즈만 검정을 통해 패널고정효과가 모형을 설명하기에 더욱 적절한 것으로 분석되었으나, 고정효과 모형보다 패널확률효과모형에서 더 많은 변수가 통계적으로 유의한 영향인자로 분석되었다. 차량 관련 카테고리의 신규등록 디젤차량 대수와 전체 신규등록 차량 대수는 패널고정효과모형과 패널확률효과모형 모두에서 각각 부(-)의 영향과 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 하지만 확률효과모형의 경우, 디젤의 가격과 가솔린의 가격 또한 영향인자로 분석되었다. 패널고정효과모형에서는 국고 보조금과 지자체 보조금만이 영향인자로 각각 부(-)의 영향과 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으나 확률효과모형은 전기차 보급에 긍정적 영향을 미치는 세금감면도 영향인자로 나타났다. 인구조사 카테고리의 인구밀도와 1인당 차량보유대수, 환경적 요인을 대변하는 미세먼지지수는 두 모형 모두에서 영향인자로 분석되었다. 각 지역의 기상조건이 전기차 보급 활성에 영향을 미치는지를 볼 수 있는 기상카테고리의 인자 중 월평균 온도와 월최저온도가 패널고정효과모형에서 영향력이 있는 것으로 나타났다. 하지만 패널확률효과모형에서는 기상카테고리의 모든 인자가 영향인자가 아닌 것으로 분석되었다. 앞서 분석된 전기차 보급에 영향을 미치는 인자들을 바탕으로 시스템 다이내믹스를 이용하여 지역별 전기차 보급의 동태적 변화를 보기 위해 Stella 플랫폼을 이용하였다. 시스템 다이내믹스는 시스템적 거동을 보이는 대상의 역동적인 변화메커니즘을 비선형적인 피드백 시스템으로 파악하고, 이를 다양한 요인을 고려하여 시뮬레이션하여 분석하는 기법이다. 본 연구에서는 시스템 다이내믹스를 이용한 지역별 전기차 보급대수 추정을 위해 Bull’s eye diagram과 causal loop diagram, stock-flow diagram을 구축하고 보조금, 충전시설, 유가, 전력가격, 연료별 차량 대수 변수로 적용하였다. 이러한 시스템 다이내믹스 모델링을 통해 변수 간의 상관관계를 수식화하였다. 지역별 전기차 보급의 시스템 다이내믹스 모델은 지역별 특성에 따른 차이를 보고자 보조금 변수를 제외한 모든 변수는 신규 전기차 등록대수를 종속변수로 pooled OLS 회귀분석을 하여 수식을 적용하였으며, 보조금 변수는 지역별로 구분하여 신규 전기차 등록대수를 종속변수로 설정하고 다중회귀분석을 진행하였다. 이와 더불어 네 가지 정책시나리오-Subsidy Cliff, Phase-out, Phase-in 50%, Phase-in 350%-를 구축하여 우리나라 2030년 전기차 보급목표인 3백만 대 달성 가능 여부를 확인하였다. 이러한 분석을 통한 결과에 따르면, 2030년 국내 전기차는 Subsidy Cliff 시나리오일 경우 1.37 백만 대와 Phase-out일 경우 1.40 백만 대, Phase-in 50%일 경우, 1.87 백만 대, Phase-in 350%일 경우 3.01 백만 대가 보급될 것으로 분석되었다. 해당 시나리오의 결과를 보면, 보조금이 2030년 350%까지 인상되는 Phase-in 350% 시나리오를 제외한 세 가지 시나리오인 Subsidy Cliff와 Phase-out, Phase-in 50%가 국가 전기차 보급목표에 각각 1.63백만 대, 1.60 백만 대, 1.13 백만 대의 전기차가 추가적으로 보급되어야 하는 것으로 나타났다. 구축된 네 가지 시나리오를 지역별 전기차 보급 대수로 보면, 2019년 가장 많은 전기차가 보급된 지역은 제주, 서울 경기 대구 순이었으며, 2030년은 제주 경기 서울 대구 순으로 분석되었다. 시간이 지나며 2019년 대비 많은 전기차가 보급되었음에도 전기차 보급이 활성화된 지역은 순서의 차이는 있었으나 동일하였다. 하지만 전기차 보급을 거주 인구수와 대비하여 분석한 결과, 지역별 전체 전기차 보급 대수를 분석한 결과와 상반된 결과가 산출되었다. 2030년에 가장 많은 1인당 전기차 대수가 나온 지역은 제주, 울산, 강원, 전남 순이었다. 제주를 제외한 세 지역은 전체 보급대수로 보았을 때는 많은 전기차가 보급된 지역이 아니었지만 적은 인구수 대비 많은 전기차가 보급된 것으로 나타났다. 울산의 경우, 전체 전기차 대수를 보면 16개 시도에서 가장 적은 전기차가 보급되는 것으로 분석되었지만 인구대비로 보았을 경우는 특수케이스인 제주를 제외한 제일 많은 1인당 전기차 대수가 보급된 곳으로 분석되었다. 이는 자동차 공장이 있는 울산이 기존연구에서 전기차의 생산지나 공장이 있는 지역의 전기차 보급이 높게 나타난 것과 같은 생산지 효과로 사료된다. 본 연구의 세 번째 전기차 보급 분석인 국가전력수급계획에 따른 전기차 보급의 환경영향을 보기 위해 사용된 전과정평가는 제품이나 서비스의 환경영향를 정량화하는 분석 방법이다. 전기차 보급에 따른 분석을 하기에 앞서 목적 및 범위설정 단계에서 전기차의 연료생산 시의 전과정평가를 실시하였으며, 전과정평가시 1kWh의 전력 생산 시를 기능단위로 설정하였다. 이와 더불어 전력생산 시에 발생하는 오염물질의 인벤토리를 분석하였으며, 본 연구에서는 전기차의 보급에 따른 환경영향을 분석하기 위해 차량의 수명인 11년과 통계청에서 제공하는 연간 주행거리, 두 번째 분석에서 산출된 정책별 전기차 보급 대수를 적용하여 보급 대수에 따른 환경영향을 분석하였다. 또한, 제8차 전력수급계획 옵션과 석탄화력발전의 신재생에너지로의 추가적 전환 옵션을 적용하여 비교 분석하였다. 환경 옵션으로 제시된 정격용량을 기준으로 산출한 제8차 계획과 신재생에너지로의 전환을 적용하여 전기차의 온실가스와 미세먼지 배출량을 보면, 온실가스는 8차 계획 옵션 시 81.7g CO2e/VKT가 배출되며, 신재생에너지로의 전환 옵션 시, 37.2g CO2e/VKT의 온실가스가 배출되는 것으로 나타났다. 온실가스 배출량이 가장 낮게 나온 신재생에너지로의 전환 옵션은 2016년의 실질 전원구성과 3.1배 차이가 나며, 내연기관차인 휘발유차와 경유차와는 각각 4.57배와 4.25배 차이가 나는 것으로 분석되었다. 또한, 최근 미세먼지 관련 이슈가 크게 대두됨에 따라 차량에서 배출되는 미세먼지 배출량의 환경영향을 분석해보았다. 휘발유와 경유, 전기차 중 가장 많은 미세먼지 배출량을 보였던 전기차는 8차수급계획 옵션을 적용 시 1km 주행 시 20.7mg PMe를 에너지 전환 옵션을 적용 시 9.4mg PMe/VKT를 배출하는 것으로 산출되어 12.4mg PMe/VKT의 배출량을 보인 내연기관차(휘발유) 보다 1.32배 적을 것으로 나타났다. 본 연구에서 전기차 보급에 영향을 미치는 인자분석을 위해 월간 지역패널자료를 이용하여 분석을 진행하였다. 하지만, 일반적인 연간자료를 이용한 패널분석이 아닌 월간 자료를 이용한 패널 분석을 하며 지역별 자료 구득에 있어 한계가 존재하였다. 특히, 전기차 보급에 영향을 미치는 충전시설이나 충전전력요금과 같은 주요 영향인자가 포함되지 않았다는 점에서 향후, 지역별 충전시설의 월간 자료의 구축이 요구된다고 판단된다. 이와 더불어 본 연구에서는 미세먼지 변수를 농도로 적용하여 분석을 진행하였지만 향후, 기존의 연구에서 언급된 바와 같이 월별 미세먼지 나쁨 일수를 적용할 경우, 환경성 부분에서보다 더 정확한 결과 도출이 가능할 것이라 사료된다. 본 연구에서 진행한 세 가지의 분석 중 시스템 다이내믹스를 이용한 두 번째 파트의 분석은 다양한 시나리오 중 현재 예산을 매해 35% 증액하여 2030년 350% 인상에 도달하는 시나리오가 적합한 것으로 분석되었다. 하지만, 2023년을 기점으로 전기차 보조금 지급을 중단하는 정책을 시행하고 있는 우리나라의 입장에서는 현재 전기차 보조금을 위한 예산을 매년 35%씩 10년 동안 지속하는 것에는 어려움이 있기에 내연기관차로부터의 환경오염세와 같은 fee를 징수하여 친환경차인 전기차의 보조금을 rebate하는 피베이트 제도 (Feebate)를 해야 할 필요가 있다고 사료된다. 향후, feebate와 전기차 보급을 연계하여 연구가 가능할 것으로 판단된다. Greenhouse gases (GHGs) are considered key factors driving climate change, and electric vehicles (EVs) are proposed as a potential solutions. EVs represent eco-friendly modes of transportation that do not emit carbon dioxide and other GHGs into the atmosphere. In addition, the energy sources associated with EVs would reduce GHG emissions, which have steadily increased over the last several decades. The energy sector accounts for 93% of the total national GHG emissions among five sectors, including industrial processing, agriculture, land-use change and forestry, waste, and energy. Although all of these sectors contribute to GHG emissions. the energy sector is the major source of GHG emissions. Among the numerous sub-sectors under the energy sector, GHG emissions of the road transport sub-sector accounted for 95.9% of the total emissions in the transport sector, with 94,270 Gt CO2e in 2017. The Korean government proposed the adoption of eco-friendly vehicles to achieve the GHG reduction goals in line with the Paris Climate Agreement, which goes into effect in 2021. In addition, the government have proposed promoting eco-friendly vehicles as a strategy of achieving a 37% reduction of the 851 million ton CO2e GHG emissions forecast by 2030. The Korean government has proposed various policies to increase the adoption of EVs, as eco-friendly cars, with the aim of reducing GHG emissions. The government has set a goal of 3 million EVs by 2030, and has provided various incentives such as tax exemptions, purchase subsidies, highway tolls, and discounts on parking fees in public parking facilities to promote the purchases of eco-friendly cars in Korea. Despite these favorable government policies, the rate of EV adoption in Korea has fallen short of expectations. Compared to the goal of 3 million EVs by 2030, the number of EVs registered in Korea in 2019 was only approximately 8.8t thousand which was far below the high goal set by the government. In 2019, only 0.5% of all passenger vehicles in Korea were EVs. According to a survey to evaluate the perceptions of actual buyers of EVs in Korea and the willingness of prospective buyers to purchase EVs, in general, current owners reported that they would not repurchase EV. Prospective buyers reported that they would not purchase EVs for reasons such as reduced subsidies, long charging times, and the short driving range of EVs. In terms of charging, which is a key factor for EV owners, KEPCO's detailed plan for the electricity supply include significantly increasing charging fees for EVs starting in the second half of 2020. Consequently, the charging costs that purchasers of EVs need to pay will increase further and will negatively affect intention to purchase. However, following implementation of the government’s policy of propagation of EVs and according to various studies, the EV adoption is still expected to increase, and improvements in power generation could lead to an increase in EV purchases. Although no pollutants are emitted while driving EVs, policies that promote an increase in EVs do not take into account the life cycles of EVs from pre-manufacturing to the disposal, and thus, they do not adequately predict the potential environmental impacts. In the life cycle of EVs, the production of the electricity required for the operation of EVs generates the highest amount of GHG emissions during the use stage. Thus, production of EVs still has a major impact on the environment. Since such environmental impacts depend on the energy mix, environmental impact assessments should consider the national energy mix. New environmental impact assessment activities are needed and such activities should consider changes in the energy mix and changes in the propagation of EVs. These activities would impact the outcomes in two categories, global warming potential and particulate matter potential, which are both linked to automobile use and energy production. As interest in EVs has increased, numerous studies on the propagation of EVs have been conducted. As a result, various factors that influence the spread of EVs have been identified. In the majority of the studies that have examined the factors influencing the spread of EVs, panel analysis has been conducted using annual data at the national level. Subsidies, which is a major factor influencing EV uptake in Korea, are divided into the national subsidy and regional subsidies. Therefore, regional characteristics should be taken into account and analyzed at the regional level since different regions (e.g., Jeju Island) have unique operational environments for EVs. In addition, few studies have examined the balance of subsidies or the change in the number of supportable EV residuals based on monthly data rather than annual data. Several studies have also focused on the propagation of EVs using system dynamics, but, most studies have been qualitative research rather than quantitative research. In addition, numerous studies have evaluated environmental effects by applying changes in the energy mix. However, few studies have considered both the propagation of EVs and their environmental impacts. Therefore, the present study evaluates the impact of subsidy policies on the propagation of EVs by region and environmental improvement effects. First, we investigated the factors influencing the propagation of EVs using monthly panel data by region. Changes in EV uptake were then analyzed by region based on identified factors. Lastly, to analyze the environmental implications of EV propagation, the environmental improvement impacts of EV propagation were analyzed considering the national grid power supply plan based on a life cycle assessment (LCA). Our analysis of EV propagation based on monthly time series data by region aimed to quantitatively analyze the factors influencing the spread of EVs in Korea. This study confirmed the stationarity of the factors considering the influence of seasonality in the monthly time series data based on regional characteristics. In addition, an EV propagation model was designed based on panel fixed effect and panel random effect models, using the Hausman test. Analysis of the factors influencing EV propagation in 16 cities and provinces in Korea using panel fixed effect and panel random effect models, revealed that the EV propagation models had explanatory powers of 48% and 50%, respectively. The factors classified in the five categories had different effects depending on the model, and the panel fixed effect using the Hausman test was more appropriate for describing the model. However, more variables in the panel random effect model were analyzed as significant factors than in the fixed effect model. The number of newly registered diesel vehicles and the total number of newly registered passenger vehicles in the vehicle category had negative and positive effects on EV propagation, respectively, in both the panel fixed effect model and the panel random effect model. However, in the random effect model, the prices of diesel and gasoline vehicles also influenced EV propagation. In the panel fixed effect model, only the national subsidy and regional subsidies showed positive effects on the propagation of EVs. The random effect model also showed that a tax exemption, which had a positive effect on the spread of EVs, was also a factor influencing EV propagation. The population density in the census category, the number of vehicles per capita, and the PM10 concentration, representing environmental factors, were analyzed as influential factors in both models. In addition, the monthly average and minimum temperatures in the climate category, which could reveal whether weather conditions in each region influence EV spread, were found to be influential in the panel fixed effect model. However, in the panel random effect model, all factors in the climate category were not influential. The system dynamics model of EV propagation was based on factors influencing the spread of EVs. The present study used the Stella Architect software platform to analyze dynamic changes in the spread of EVs by region. system dynamics is a technique that identifies dynamic change mechanisms of targets, and shows systemic trends with a non-linear feedback system and simulates and analyzes them based on various factors. In the present study, we used system dynamics to estimate the number of EVs propagated by region. A bull's eye diagram, causal loop diagram, and stock-flow diagram were constructed, and factors such as subsidies, charging facilities, fuel prices, electricity prices, and the number of vehicles by fuel applied. The system dynamics modeling was conducted based on correlations between variables. The system dynamics model of EV propagation by region was applied using the number of new EVs registered as the dependent variable to reveal differences based on regional characteristics. The subsidy variables were divided into national and regional variables, and the number of newly registered EVs was set as the dependent variable and multiple regression analysis was conducted. In addition, four policy scenarios – Subsidy Cliff, Phase-out, Phase-in 50%, and Phase-in 350% – were adopted to verify whether the 2030 EV goal set by the government could be achieved. According to the analysis, 1.37 million EVs would be adopted in 2030 under the Subsidy Cliff scenario, 1.40 million under the Phase-out scenario, 1.87 million under the Phase-in 50% scenario, and 3.01 million under the Phase-in 350% scenario. The results from these scenarios show that three scenarios, excluding the Phase-in 350% scenario, in which subsidies would increase to 350% by 2030, would require an additional 1.63 million, 1.60 million, and 1.13 million EVs, respectively, to achieve the national EV propagation goal. Under the four scenarios, the regions where the largest number of EVs would be adopted by 2030 were Jeju, Seoul, Gyeonggi, and Daegu. However, the result of the analysis of the spread of EVs compared to the number of residents were contrary to the results of the analysis of the number of EVs based on region. Jeju, Ulsan, Gangwon, and Jeonnam would have the largest number of EVs per capita by 2030. Except for Jeju, the three other regions did not have many EVs compared to the total number of EVs, but the regions would have many EVs compared to the relatively low populations (i.e., EV per capita). Ulsan was projected to have the lowest number of EVs in Korea. However, considering the population, Ulsan would have the largest number of EVs per capita, except for Jeju, which is considered an effect similar to that observed in Ulsan, where an automobile factory is located. The results illustrate the potential propagation of EVs in regions where EVs are produced or where factories are located. The life cycle assessment (LCA) used to analyze the environmental impacts of EV propagation was based on the national power supply plan. LCA is an analysis method that quantifies the environmental impact of products or services. Prior to analyzing the propagation of EVs, the LCA of electricity production of EVs was evaluated at the goal and scope stages, and 1kWh of electricity production was set as a functional unit for the LCA. In addition, the inventory of pollutants generated during electricity production was analyzed. With regard to the environmental impact of the number of EVs propagated, the annual mileage provided by the KOSIS was applied based on an 11-year vehicle lifespan of EVs. In addition, the 8th Power Supply and Demand Plan and the additional energy transition option of coal-fired power generation to renewable energy were applied for comparative analyses. The 8th Plan was calculated based on the rated capacity presented as an environmental option, and the application of the energy transition to renewable energy. The GHG emissions of EVs were 81.7g CO2e/VKT under the 8th Plan option, and 37.2g CO2e/VKT for the energy transition option to renewable energy. The energy transition option, showed the lowest GHG emissions, with emissions that were 3.1 times lower than emission of the actual energy mix in 2016, and 4.57-fold and 4.25-fold lower compared to gasoline and diesel-powered vehicles, respectively. In addition, considering the recent rise in particulate matter-related issues, the environmental impact of particulate matter emissions from vehicles was analyzed. EVs. EVs emitted 20.7 mg PMe/VKT per 1km of driving. When the energy transition plan option was applied, PM emissions were less than those emitted by internal combustion engine vehicles. In the present study, monthly regional panel data were used to analyze factors influencing the propagation of EVs. However, panel analysis was conducted using monthly data rather than annual data. However, there were data acquisition limits that varied across regions. In particular, major factors such as the charging facilities and charging price, which affect the spread of EVs, were not included. Future studies and models should include monthly data on charging facilities for each region. In addition, in the present study, the PM10 variable was applied in the analyses, but if the monthly particulates on bad days were applied as mentioned in a previous study, more accurate results could be obtained for the environmental aspect. The second part of the three analyses conducted in the study using system dynamics was analyzed under four scenarios. The scenario that increases the current budget by 35% per year to achieve a 350% increase by 2030 could help meet the national EV propagation goal. However, given that Korea has implemented a policy of suspending EV subsidies as of 2023, it will be challenging to maintain the current budget for 35% subsidies per year for 10 years. Therefore, it is necessary to collect fees such as an environmental pollution tax from internal combustion engine vehicles to return the subsidies or give rebates for eco-friendly car such as EVs. In the future, more reliable research will promote the spread of EVs. The effects of feebate programs could also be considered.

MIMO detector에서의 error propagation 특성 분석

백봉규 高麗大學校 大學院 2010 국내석사

In recent years, high data rate and mobility for ubiquitous multimedia services are required for the next-generation wireless communication systems. As one of the most promising technologies to satisfy these requirement, Spatial multiplexing MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) systems are devised for high throughput. A number of decoding scheme have been proposed for Spatial multiplexing MIMO systems, such as MLD(Maximum Likelihood Detection), ZF(Zero Forcing) detection, MMSE(Minimum Mean Square Error) detection, OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation) , QRD Based Tree Search detection, and LSD(List-Sphere Detection). Among these detection schemes, MLD scheme is the best from the performance point of view, but the computational complexity grows exponentially with modulation size and the number of transmit antennas. So works to reduce the computational complexity in the receiver are needed for realization. In this papers, we introduce MIMO detection scheme using SQRD(Sorted QR Decomposition) and SIC(successive interference cancellation). This detection scheme utilizes a sorted QR decomposition of the channel matrix and lead to a simple successive detection structure. SQRD algorithm calculates an optimized detection order, so this scheme mitigates performance degradation due to error propagation. And we investigate the expressions for the symbol error rate of spatial multiplexing MIMO system, taking into account error propagation. We also simulate the BER performance for each detection layer and evaluate the influence of error propagation from lower detected layer. From the result, incorrect symbol detection for the first detected layer causes the error propagation and mostly degrades the total system performance. Therefore, if the error performance of the first detected layer could be enhanced by jointly using SQRD SIC MIMO detector and outer channel decoder, superior system performance can be achieved.