• 제목/요약/키워드: 시간지연비용

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핵의학 체외 검사에서 자동분주기를 이용한 Random Assay 가능성평가 (Comparison of Batch Assay and Random Assay Using Automatic Dispenser in Radioimmunoassay)

  • 문승환;이호영;신선영;민경선;이현주;장수진;강지연;이동수;정준기;이명철
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제43권4호
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    • pp.323-329
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    • 2009
  • 목적: 방사면역측정법 및 면역방사계수법은 매 실험마다 표준용액을 넣고 표준곡선에 대비하여 결과를 산출하는 batch assay가 일반화되어 있다. 비용과 시간에 대한 효율성을 증가 시키기 위해서는 선행 표준 곡선을 이용하여 검사를 진행하는 random assay의 적용이 요구된다. 방사면역측정법 및 면역방사계수법에서 자동분주기를 이용한 random assay적용 가능성을 평가 하기 위해 본 연구를 수행하였다. 대상 및 방법: Triiodothyronine (T3), free thyroxine (fT4), Prostate specific antigen (PSA), Carcinoembryonic antigen (CEA) 4가지 항목을 대상으로 하였으며 각 검사별 20명의 환자 검체를 이용하였다. 각 검사 항목별로 표준곡선을 얻기 위해 3시간 간격으로 4회 측정한 표준용액의 분당계수값(counter per minute, cpm)을 측정하였다. 이를 Friedman test를 이용하여 비교하여 검사시 마다 얻는 표준 곡선간의 차이를 평가하였다. 각 검사별 저, 중, 고농도의 대조 용액을 이용하여 5회 측정하고 이를 Friedman test를 이용하여 비교하여 측정 내 정밀도를 평가하였다. 각 검사별 저, 중, 고농도의 대조용액을 batch assay와 자동분주기를 이용한 random assay로 3시간 간격으로 각각 4회 측정하였다. 측정값을 바탕으로 평균, 표준 편차, 변이계수를 구하고 Wilcoxon test를 이용하여 비교하여 assay 방법에 따른 차이를 비교하였다. 두 assay간에 일치도(agreement)를 평가하기 위해 두 assay의 측정값 사이에 급내상관계수(Intraclass correlation coefficient, ICC)와 상관계수를 계산하였다. 결과: 모든 검사항목에서 표준 용액의 분당계수값은 측정 간에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. T3, fT4, PSA, CEA 검사항목마다 측정한 저, 중, 고농도별 측정 내 변이계수는 T3(3.6%, 2.6%, 0.9%), fT4(4.5%, 1.1%. 1.3%), PSA(3.9%, 3.1%, 1.2%), CEA(5.0%, 4.8%, 7.6%)였다. 검사 항목별 측정방법에 따른 대조 용액을 이용한 표준 곡선의 측정 간 정밀도 평가에서 두 검사 방법간에 유의한 차이가 없었다. 각 검사항목별로 20명의 환자 검체에서 측정한 측정 간 변이계수(inter-assay precision)의 평균과 표준편차 값은 batch assay로 시행했을 때 각각 3.2$\pm$1.7%, 3.9$\pm$2.1%. 7.1$\pm$6.2%, 11.2$\pm$7.2%였고 random assay로 측정하였을 때는 2.7$\pm$1.7%, 4.8$\pm$3.1%, 3.6$\pm$4.8%, 7.4$\pm$6.2였다. Batch assay와 random assay는 서로 높은 일치도를 보였다. 측정한 급내상관계수(Intraclass correlation coefficient)는 T3, fT4, PSA, CEA 각각 0.9968, 0.9973. 0.9996, 0.9901였다. Batch assay로 측정한 값과 자등분주기를 이용한 random assay로 측정한 값 사이에 상관 계수(R$^2$)는 T3, fT4, PSA, CEA 각각 0.9924, 0.9974, 0.9994, 0.9989(p<0.005)로 모두 강한 상관관계를 보였다. 결론: T3, fT4, PSA, CEA 4가지 항목의 방사면역측정 법 (Radioimmunoassay)에서 기존의 batch assay와 자동분주기를 이용한 random assay간에 일치도와 상관성이 높았다. 결론적으로 자동분주기를 이용한 random assay를 방사면역측정법 및 면역방사계수법에 적절히 이용할 수 있을 것으로 생각된다.

차량 및 보행자 교통량에 따른 보행자 작동신호기의 효과 분석 (Effectiveness Analysis for Traffic and Pedestrian Volumes of Pedestrian Pushbutton Signal)

  • 조한선;박지형;노정현
    • 한국도로학회논문집
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    • 제9권4호
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    • pp.33-43
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    • 2007
  • 단일로에 위치한 보행자 신호기는 지역제어기에 사전입력된 값에 의해 매주기마다 보행신호를 제공해 주고, 이로 인해 보행자 교통량이 적은 단일로의 경우 보행자가 없는 경우에도 보행자 신호를 제공함으로써 신호운영상 비효율적인 면이 존재해 왔다. 이로 인해 운전자들은 보행자가 존재하지 않는데도 불구하고, 보행자 신호가 제공됨에 따라 불필요한 신호대기시간을 겪게 되고 교통신호의 비효율적인 운영에 대한 불만이 쌓여 왔고, 그 결과 신호를 위반하고 횡단보도를 통과하는 운전자가 발생함으로써 범법자를 양산하게 되었다. 보행자 안전과 보행자 신호의 효율성을 높이기 위한 방안으로 근래에 일부지역에 보행자작동신호기를 설치하여 운영하고 있지만, 예산 등의 문제 및 보행자작동신호기의 효용성 인식이 부족한 원인 등으로 전국적으로 확대설치가 지연되고 있다. 본 연구에서는 보행자작동신호기 설치 시 비용과 편익을 현장조사 및 시뮬레이션을 이용하여 분석함으로써 이의 효과를 가시적으로 제시하였다. 4개의 연구대상지점을 선정하여 실제 차량 및 보행자교통량을 조사하여 보행자작동신호기의 효과를 검증해 본 결과, 4개소 모두 B/C가 1이 넘어 보행자작동신호기 설치가 타당하다는 결론이 나왔다. 또한 차량교통량과 보행자교통량에 따른 민감도 분석을 한 결과 보행자교통량이 90인/시 보다 많을 경우에는 보행자작동신호기의 효과가 없는 것으로 나타났으며, 보행자 교통량이 90인/시 이하이고, 차량교통량이 2,500대/시 이상일 경우에는 보행자작동신호기에 대한 B/C가 1이 넘어, 이 경우 보행자작동신호기 설치가 타당하다고 나타났다. 또한, 차량교통량이 많고 보행자교통량이 적을수록 그 효과는 더 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서는 보행자작동신호기의 설치기준의 근거를 경제성분석을 통해서 제시하였으며, 본 연구의 결과가 향후 보행자작동신호기 확대설치방안을 뒷받침 할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있기를 기대한다.

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인공신경망을 이용한 N치 예측 (A Prediction of N-value Using Artificial Neural Network)

  • 김광명;박형준;구태훈;김형찬
    • 지질공학
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    • 제30권4호
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    • pp.457-468
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    • 2020
  • 플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.