PRA 검사는 치료 가능한 고혈압 질환 중 하나인 일차성 알도스테론증의 선별 진단에 이용되는 검사 중 하나이다. 혈장의 레닌은 체외에서 변형이 쉬운 물질이며 온도 변화에 민감한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 검체의 보관온도와 해동온도에 차이를 두어 각각의 결과 차이를 비교 분석하고, PRA 검사의 정확한 결과 보고를 위한 치침의 마련과 재현성을 높일 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본원에 의뢰된 PRA 검체 43건에 대하여 냉동보관 혈장 분리 자검체와 냉장보관 EDTA tube의 혈장을 재검사 실시하였다. 본검사를 기준으로 회귀분석과 bland-altman plot, 백분율을 비교하여 결과를 분석하였다. 또한, 해동온도에 따른 결과 비교를 위하여 PRA 검체 13건에 대하여 각각 실온해동과 냉장해동을 실시하였다. 실험을 마친 뒤, 다시 얼리고 2차 실온해동과 냉장해동을 실시하여 본검사를 기준으로 결과를 회귀분석하였다. 혈장 분리된 자검체 재검사를 시행한 결과는 y = 1.2048x + 1.046(R=0.8501, n=43)이며, 냉장보관 EDTA tube의 혈장으로 재검사한 결과는 y = 1.0594x + 0.1365 (R=0.9966, n=41)였다. Bland-altman plot에서 본실험과 차이에 대한 평균이 EDTA tube 혈장 재검사한 결과가 0.24, 냉동보관 자검체 재검사한 결과가 1.4로 냉장 보관 EDTA tube의 혈장이 높은 상관관계를 나타내었다. 해동온도에 차이를 두고 비교실험 한 결과, 1차 실온해동한 결과보다 2차 실온해동한 결과의 평균 백분율이 증가한 것으로 나타났다. 동일하게, 1차 냉장해동 결과보다 2차 냉장해동 결과의 평균 백분율이 증가하였다. 본 연구를 통해 PRA 검체의 보관 방법과 해동 온도에 따른 결과변화를 비교 분석한 결과, 냉장 보관된 원검체 EDTA tube 혈장의 재검사 결과가 더 높은 상관관계를 나타내었다. 또한, 해동 시 온도에 상관없이 혈장분리 자검체의 반복적인 얼림과 녹임이 PRA 결과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 PRA의 재검사 시에는 냉장 보관 중인 원검체 EDTA tube에서 혈장을 다시 채취하여 검사하는 것이 검사 결과의 오차를 줄이고 재현성을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.
한반도 여수연안($127^{\circ}37.73^{\prime}E$, $34^{\circ}37.60^{\prime}N$)의 46년(1965-2010년)간 월평균 표면수온의 계절변동과 장기변동추세를 파악하였으며, 시계열모형을 수립하여 향후 12개월의 표면수온을 예측하였다. 여수연안의 연평균 표면수온은 $15.6^{\circ}C$, 연진폭은 $9^{\circ}C$를 보이며, 연위상은 $236^{\circ}$로서 최고수온을 보이는 시기는 8월 26일경으로 나타났다. 장기적으로 여수연안 표면수온은 연간 약 $0.0305^{\circ}C$의 유의한 상승 추세를 가지며, 시기적으로 1981년부터 2010년까지 30년간의 상승 경향이 1966년부터 1995년까지 30년간의 상승 경향보다 현저하며, 계절적으로 겨울철의 상승 경향이 지배적으로 나타났다. 월평균 표면수온을 적합시켜 선택된 시계열모형은 $ARIMA(1,0,0)(2,1,0)_{12}$을 따르며, 수립된 모형에 의한 2010년 월평균 표면수온의 예측치는 8.3%의 평균절대백분율오차(Mean Absolute Percentage Error)를 수반하였다.
일부지역의 병원에 설치, 운영되고 있는 진단용 X선 발생장치틀 의원, 병원, 종합병원별로 관 전압, 관 전류/량, 조사기간, 조사선량 성능을 평가하여 측정방법과 기술을 배우고 중요성을 알리고자 한다. 진단용 X선발생장치를 그룹별로 10대씩 총 30대에 대하여 관전류/량, 조사시간측정기를 사용하여, 백분율평균오차로 평가하였고 그에 따른 조사선량의 재현성은 변동계수를 계산하여 평가하였다. 진단용 X선 발생장치 30대 중 부적합한 장치는 관전압정확도 시험에서 5대(16.7%), 관전류정확도시험에서 3대(10,0%), 관전류량정확도 시험에서는 4대(13.3%), 조사시간정확도 시험에서는 5대(16.7%), 조사선량의 재현성 시험에서는 7대(23.3%)로 조사되었다. 진단용 X선 발생장치를 관리규정에 의거하여 성능검사 결과에 의해 성능관리의 심각성을 알 수 있었고, 이에 주기적으로 실시하여야 함은 물론 안전하게 관리함으로써 환자 및 방사선관계종사자에 대하여 방사선으로 인한 방사선 피폭경감, 화질영상관리, 재촬영 감소 둥에 의해 환자에게 양질의 의료서비스를 제공하게 될 것이다. 따라서 정기적인 성능검사가 필요하다고 사료된다.
방사선치료는 수술, 항암치료와 함께 암의 3대 치료방법으로써 많은 암환자들이 방사선치료를 받게 된다. 최대한 많은 방사선을 암에 집중시키고 최대한 적은 방사선을 주변 정상 조직에 가해주기 위해 치료 전 치료계획을 철저히 세우고 품질 관리를 시행하지만 방사선치료가 잘못 시행되어 의도치 않은 방사선이 환자에게 전달되는 의료사고가 발생하기도 한다. 이를 해결하기 위해 환자 내부의 선량을 검증하기 위한 방법을 투과선량 측정을 통한 환자 내부선량의 역추정 방법이 제시되고 있다. 본 연구에서 제시한 투과선량을 이용한 환자선량 계산 방법을 거리역자승법칙, 심부선량백분율, scatter factor를 이용한 방법으로써 실제 환자 선량 평가 가능성에 대해 균질한 물등가 팬텀을 이용한 연구이다. 투과선량에 대한 이온함과 유리선량계의 교정 결과 유리선량계의 신호값이 이온함으로 측정한 선량값에 비해 6 MV에서 0.824, 10 MV에서 0.736배인 것으로 나타났고 scatter factor는 평균적으로 1.4정도인 것으로 확인되었다. 심부선량백분율 데이터를 사용하기 위해 Mayneord F factor를 적용하였으며 위의 정보들을 이용하여 균질한 팬텀에서 알고리즘을 검증한 결과 최대 오차 약 1.65%로 계산이 정확하게 실시됨을 확인하였다.
본 연구에서는 국내 도시가스 일일 수요 예측에 대한 문제를 다룬다. 정확한 일일 수요 예측은 안정적인 도시가스의 수급을 위해서 필수적인 사항으로 실제 가스 공급기관의 일상 업무에 해당한다. 본 연구에서는 수요예측 방법을 고안하기 위하여 일일 도시가스 수요 시계열에 대한 데이터 분석을 수행하였으며, 예측일 수요에 영향을 주는 주요한 요인으로 직전일 수요, 기온, 요일 등을 파악하였다. 본 연구에서는 이러한 요인들을 고려한 회귀 모형과 국내 도시가스 수요 특성에 맞는 선별적 샘플링 절차를 제안하였다. 제안 모형과 선별적 샘플링 절차로 구성된 예측 방법의 성능 검증을 위하여 실제 도시가스 수요에 대한 예측을 수행하였다. 문헌에 소개된 기존 방법과 예측 성능을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법의 평균절대백분율오차는 약 2.22%로서 개선 비율은 대략 7%에 해당한다.
ITS(Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자에게 정확한 통행시간정보를 신속히 전달함으로써 도로이용의 효용 극대화를 목표로 하고 있다. 이러한 통행시간정보는 ITS장비에 의해 수집되는 자료를 기반으로 생성되므로 ITS장비의 신뢰성 유지가 매우 중요하지만 국내 설치 운영중인 ITS장비의 신뢰성을 확보하기 위한 교정(Calibration) 등과 같은 유지관리활동은 매우 미흡한 상태이다. 만약 고장, 수리, 교체 등과 관련된 장기간의 이력자료가 축적되어 있다면 신뢰성공학 등과 같은 기존 연구를 활용하여 체계적인 유지관리계획을 산정할 수 있겠지만, 현재 각 센터별로 충분한 이력자료를 확보하지 못하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 설치 연도별로 영상검지기의 성능수준을 평가하고 시계열적인 분석을 위한 현장자료를 수집하였다. 또한 제조회사 설치년도 등 각각의 영상검지기의 특성이 동일하지 않기 때문에 발생하는 이분산성(heteroscedasticity) 문제를 고려하여 영상검지기의 정확도 감소 곡선을 추정하였다. 궁극적으로, 장기간의 이력자료 분석을 통해 체계적인 유지관리계획을 산정하여 ITS장비의 신뢰성을 유지하고 운영 관리하는 것이 바람직하겠지만 이력자료 축적에 소요되는 기간 동안 본 연구결과를 광범위하게 활용할 수 있을 것이다.
성인과 달리 영 유아에게 행해지는 방사선 검사 시 투여되는 방사선량의 평가는 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서 영 유아의 방사선 검사 시 피폭되는 정도를 나타내는 지표로서 입사피부선량을 측정하고 Geant4를 이용한 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 결과값을 비교하여 입사피부선량 측정의 재현성을 높이고 다양한 지오메트리 구현의 가능성을 증명하였다. 몬테카를로 시뮬레이션 결과값은 입사피부선량을 선량보정을 위한 정규인자를 통해 추정하였고 단위 X선 조사영역크기로 표준화한 결과 영 유아에게 있어 일회의 방사선 촬영 당 평균 입사피부선량은 $78.41{\mu}Gy$ 였으며 선량계를 통한 측정값과 몬테카를로 시뮬레이션값의 백분율 오차는 최대 -4.77%로 나타났다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 입사피부선량 평가 방법은 의료기관에서 실제 진단을 위해 내원한 환아를 대상으로 한 입사피부선량 평가의 어려움을 대체할만한 수단으로서의 가능성을 보여준다.
우리나라 농촌 지역의 농업용저수지는 유역면적이 작고 홍수 도달시간이 짧아 홍수 대응에 어려움이 있으며, 대부분의 농업용저수지는 용수공급 목적으로 건설되어 홍수 대응능력이 부족한 실정이다. 한국농어촌공사는 수자원, 재난재해 등 농촌용수 관련된 다양한 정보의 통합관리를 위한RAWRIS(Rural Agricultural Water Resource Information System)을 운영하고 있으나, 소하천 및 농촌 지역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 노력은 도시 지역의 대하천 유역과 비교하여 여전히 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 과학적 재해관리를 위해 RAWRIS의 홍수량 산정기술을 개선하고, 저수지 홍수예경보에 필요한 기상청 초단기 강우예측자료의 활용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 농어촌공사에서 관리하는 농업용저수지 중 홍수배제시설인 레디얼게이트가 설치된 농업용저수지 30개소를 대상으로 해당 저수지의 수위계측 정보, 수문 방류 정보 등 저수지 홍수관리 현황을 조사하였다. 다음으로 농어촌공사가 운영 중인 RAWRIS의 홍수량 산정과정을 검토하여, 기존 RAWRIS에 CN값이 미설정된 저수지 유역의 CN값을 설정하였으며, 유역의 강우량 및 유효우량 산정 알고리즘 개선하고 저수지 유역별 강우-유출모형의 대표 매개변수를 제시하였다. 마지막으로 기상청에서 제공하고 있는 초단기 강우예측자료의 활용성 평가를 위해 기상청 강우예측자료와 저수지 유역의 면적평균강우를 비교하였으며, 예측 및 관측강우에 의한 홍수유입량을 산정하여 그 결과를 비교하였다. RAWRIS 홍수량 산정기술의 개선 효과를 검토한 결과, 예당저수지의 경우에는 첨두유량백분율 오차가 최대 50 % 이상, 결정계수(R2)가 최대 0.6 이상 개선된 것으로 나타났다. 다음으로 초단기 강우예측자료의 활용성을 평가하기 위해 RAWRIS에 제공되는 기상청 강우예측자료와 관측강우자료을 비교한 결과, 초단기 예측강우자료는 정량적, 정성적 신뢰도의 문제가 있어, 농업용저수지 홍수예측시스템에 그대로 적용하는데에는 무리가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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