• 한국토양비료학회지
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• 제35권2호
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• pp.87-92
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• 2002

북한 지역은 산이 많고, 경사지 밭이 많아 토양 유실이 심하므로, 토지를 보호하는 것이 토양의 지력 유지에 중요하다. 토양 보전 대책 마련을 위해서는 각 지역의 토양 유실 가능량을 예측하는 것이 필요하다. 토양 유실 예측에 USLE가 광범위하게 적용된다. 북한 지역의 토양 유실 예측에 필요한 강수 인자8의 산출이 시도되었다. 북한 지역의 수집 가능한 75개소의 월 강수량 자료를 이용하였다. 월 강수량의 7, 8월 강수 집중도(X)로부터 지역 보정 인자를 산출하였다. 지역 보정 인자($U_{adj}$) 산출을 위한 기본식은 남한의 중북부 지역 20개소의 $EI_{30}$와 월강수량 자료로부터 얻어 낸 식 $$U_{adj}=4.095{\cdot}X-0.878(r=0.689^{**})$$ 을 적용하였다. 북한 지역의 강수량은 606-1,520mm이었으며, 7, 8월 집중도는 34.4%~53.8%이었다. 이에 따른 지역 보정 계수 $U_{adj}$는 0.53~1.33이었으며, 동해안과 산간 지방의 $U_{adj}$ 값이 서해안과 내륙 지방의 $U_{adj}$ 값보다 낮았다. 지역 보정 계수를 고려한 USLE의 강수 인자 $R_{adj}$는 107 ~ 493으로 평가되었으며, 이는 평균 259.6으로 남한의 평균 R 값 434.5보다 낮았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.701-715
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• 2020

본 연구에서는 FAO-56 Penman-Monteith (FAO PM)를 비롯하여 Hamon, Hansen, Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Makkink, Priestley-Taylor, Thornthwaite 등 총 8가지 기준증발산량 산정방법을 이용하여 전국 기상청 ASOS 지점을 대상으로 각 방법에 따른 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 또한 가장 신뢰성이 높은 것으로 알려진 FAO PM값을 기준으로 나머지 7가지 방법에 의한 월별 편차를 분석하여 지점별 월별 보정계수를 도출하고, 보정에 따른 개선효과를 평가하였다. 먼저 각 방법의 기본계수를 적용하여 기준증발산량을 산정한 결과, 방법에 따라 큰 편차를 나타내었으며 Hansen 방법이 상대적으로 FAO PM과 유사한 것으로 나타났다. 반면, Hamon과 Jensen-Haise 방법은 여름철을 중심으로 타 방법대비 매우 큰 값을 보였으며, FAO PM과의 편차도 크게 나타났다. 지역별로는 동해안 일부지역을 제외하고 대부분의 지역에서 FAO PM과 비교하여 기준증발산량을 과다하게 산정하는 것으로 분석되었다. FAO PM 결과와의 편차를 기반으로 지점별 월별 최적화된 보정계수를 도출하고 기준증발산량을 다시 비교한 결과, 지점에 따라 보정 전에 -46 mm~+88 mm의 범위를 보였던 월 평균값은 보정 후 -11 mm~+1 mm로 나타났으며, 연 평균값도 -393 mm~+354 mm (보정 전)에서 -33 mm~+9 mm (보정 후)로 보정을 통하여 편차가 크게 감소되었다. 또한, 기온자료만을 이용하는 Hamon, Hargreave-Samani, Thornthwaite 방법들도 보정을 통하여 FAO PM과 큰 차이없는 결과를 도출하였다. 특히 기온기반의 방법들은 기후변화 시나리오 중 상대적으로 불확실성이 낮은 기온자료만을 이용하여 미래의 장기간의 기준증발산량을 전망하거나, 월 또는 계절예측 기온정보를 이용하여 수개월간의 기준증발산량을 예측하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.39-58
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• 2019

본 연구에서는 GPM 위성자료 및 분포형 강우-유출 모형 KIMSTORM2(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2)을 이용하여 용담댐 유역(930㎢)을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 모형의 유출해석은 2014년 08월 25일 05:00~17:00, 2017년 09월 11일 01:00~12:00, 2018년 06월 26일 23:00~06월 27일 10:00 총 3개의 집중호우 기간으로, 4가지 공간자료: (a) 7개의 지상관측소 강우를 Kriging 기법으로 공간내삽한 자료, (b) 원 GPM 자료, (c) 조건부합성(Conditional Merging, CM)으로 보정한 GPM(CM-GPM) 자료, (d) 지리적편차(Geographical Differential Analysis, GDA)로 보정한 GPM(GDA-GPM) 자료를 각각 준비하였다. 유출 보정은 유역내 3개의 수위관측지점(천천, 동향, 용담댐)을 대상으로 실시하였으며, 4가지 공간자료에 대하여 모형의 매개변수인 초기 토양수분량, 하천 Manning 조도계수, 유효투수계수를 각각 보정하였다. 보정결과는 결정계수(Determination coefficient, R²), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과, 3개의 강우에 대한 Kriging, GPM, CM-GPM 및 GDA-GPM의 평균 NSE는 0.94, 0.90, 0.94, 0.94, R2는 0.96, 0.92, 0.97, 0.96, VCI는 1.03, 1.01, 1.03, 1.02로 보정되었다. R², NSE 및 VCI에 있어, CM-GPM과 GDA-GPM이 원 GPM보다 첨두유출량 및 유출용적에 있어 보다 잘 보정되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.41-41
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• 2020

국토해양부의 수자원장기종합계획보고서(2011)에 따르면 영산강 유역(3,371.4 ㎢)의 경우, 연평균 이용 가능한 수자원 총량이 우리나라의 3.9%으로 약 30억㎥이 나타나고 있다. 이는 우리나라 내륙 5대 권역별 중 가장 적은 수자원을 보유하고 있으며, 섬진강 유역(4,896.5 ㎢)으로부터 용수를 공급받고 있다. 이러한 물 부족은 이상가뭄의 발생 시 제한급수와 수질오염의 원인이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 유역 수문 모형인 SWAT과 유역간 물공급 및 분배 모형인 MODSIM을 이용하여 섬진강 유역(4,896.5 ㎢)의 도수에 따른 영산강 유역(3,371.4 ㎢)의 물 공급 능력 평가를 수행하였다. 먼저 하천유역 네트워크 물수지 모형인 MODSIM 모형은 농업용 수리시설을 고려하여 영산강 유역 8개의 중권역으로 구분하였으며, 모형의 유역별 유입량(공급량) 자료는 SWAT 모형의 소유역별 유출 결과를 사용하였다. SWAT 모형의 검·보정은 13년(2005~2017) 동안의 유역 내 1개 수위관측소(마륵 관측소)와 5년 5개월(2012년 8월~2017년 12월) 동안의 2개 보지점(승촌보, 죽산보)의 일별 유입량 및 저수량 자료를 이용하였다. 마륵 수위관측소 유출량 검·보정 결과 Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE)와 결정계수(Coefficient of determination, R²)는 0.69, 0.79이며, 2개의 보에서는 NSE 및 R²는 0.68~0.70, 0.75~0.83으로 검·보정되었다. 이후 MODSIM 모형을 이용하여 37개년(1981~2017) 동안의 물수지 분석을 수행하였으며, 최종적으로 가뭄에 취약한 지역을 파악하고 용수별(생·공·농업용수) 공급량 및 부족량을 정량적으로 검토하는 연구가 될 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권2호
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• pp.214-226
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• 2007

강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역$(110^{\circ}E-145^{\circ}E,\;25^{\circ}N-55^{\circ}N)$의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.280-285
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• 2009

1998년 8월부터 2005년 6월까지 한반도 주변 해역에서 현장관측한 해수의 고유 광특성(IOPs)과 외형적 광특성(AOPs) 자료들을 이용하여 원격반사도$(R_{rs}(\lambda))$와 성분별 흡광계수의 총 합 $(\alpha(\lambda)=\alpha_w(\lambda)+\alpha_{ph}(\lambda)+\alpha_{ss}(\lambda)+\alpha_{dom}(\lambda))$의 상관관계를 분석하고, $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비를 이용하여 흡광계수 산출 알고리즘을 개발하였다. 파장에 따른 $R_{rs}(\lambda)$와 총합 $\alpha(\lambda)$의 상관관계는 반비례적인 관계를 보였고, 파장 443 nm일 때 상관도$(R^2)$는 0.717이다. $\alpha_{ph}(\lambda)$ 산출알고리즘은 엽록소의 흡광과 관련된 파장 490 nm와 부유물의 산란과 관련된 파장 555 nm의 $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비의 함수 형태로 구성하였고, 파장 443 nm일 때 RMS 값은 0.223이다. $\alpha_{ss}(\lambda)$과 $\alpha_{dom}(\lambda)$ 산출 알고리즘은 용존유기물의 흡광과 관련된 파장 412 nm와 부유물의 산란과 관련된 파장 555 nm의 $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비의 함수 형태로 구성하였고, 파장 412 nm일 때 RMS 값은 각각 0.324와 0.230이다. $\alpha_{ph}(\lambda),\;\alpha_{ss}(\lambda),\;\alpha_{dom}(\lambda)$ 산출 알고리즘들은 대체적으로 현장값보다 높게 추정하였고 스펙트럼들은 잘 재현해냈다. 추후 이에 대한 개선과 알고리즘의 검보정이 요구된다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.77-81
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• 2009

PET/CT (Positron Emission Tomography/ Computed Tomography)의 PET은 생체의 생리, 화학적인 정보를 정량적으로 영상화할 수 있지만 해부학적인 구조를 명확히 나타내는 데에는 한계를 가지고 있어 PET에 CT를 접목시켜 해상력을 높임은 물론, CT 데이터를 감쇠보정에 이용하여 촬영시간도 단축시키고 잡음제거 측면에서도 우수함을 나타내고 있다. 또한 CT 검사 시 조영제를 사용함으로써 병변의 정확한 범위를 확인하고 정상 구조물을 구별하는데 용이하여 조영제의 사용이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 조영제를 사용한 경우 CT 영상의 보정에 따라 PET/CT 영상에서 표준화섭취계수(Standardized Uptake Value: SUV)에 영향을 미치기 때문에 본 연구에서는 조영제 보정에 따라 표준화섭취계수(SUV)에 미치는 정도를 평가하였다. 2008년 4월에서 7월 사이에 본원에서 PET/CT검사를 시행한 환자 중 요오드 조영제에 대한 부작용이 없고 당뇨병이 없는 환자 30명을 대상으로 (남: 20, 여: 10, 연령범위: 연령범위 27세~72세, 평균나이 49.6세) 후향적 조사를 하였다. 장비는 DSTe (General Electric Healthcare, Milwaukee, MI, USA)를 사용하였다. 검사자에게 $^{18}F$-FDG 370~555 MBq를 몸무게에 따라 주사하였으며, 1시간 정도의 안정된 자세를 취한 후 검사를 시행하였다. CT촬영은 140 kV, 210 mA로 설정하였으며 CT 검사에 사용되는 조영제의 양은 환자 몸무게 1 kg당 2 cc를 주입하였다. 검사 후 최초 획득 데이터(raw data)를 이용하여 조영제 영향을 보정한 CT데이터와 보정을 하지 않은 CT데이터로 감쇠보정을 하여 영상을 얻었으며 각 영상의 간, 심장, 폐에 관심영역(Region of Interest: ROI)를 그려 SUV를 측정하여 비교하였다. SUV를 측정한 결과 조영제 보정을 한 영상의 표준화섭취계수(SUV)가 줄어듦을 알 수 있었다. 조영제에 대한 영향이 거의 없는 폐에서는 수치적인 변화가 거의 나타나지 않았으며 통계적으로도 유의하지 않았다. 비교적 혈류가 풍부한 간과 심장에서 조영제 보정으로 인한 표준화 섭취계수(SUV) 값이 수치적인 차이를 보였으나 간에서만 통계적으로 유의했다. PET/CT 검사에서 조영제의 사용으로 인하여 검사하고자 하는 부위의 대조도를 증강시켜 진단의 효율성을 높이고 있지만 이로 인하여 표준화섭취계수(SUV)의 증가가 일어난다. 따라서 조영제를 사용한 CT로 감쇠보정을 할 경우에 조영제의 영향에 대한 보정을 해주어 고해상력의 해부학적 영상뿐만 아니라 신뢰를 할 수 있는 반정량적 방법으로 진단적 가치를 더욱 높일 수 있을 것이며 다른 장기에 대해서도 추가적인 연구가 필요하다고 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.514-514
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• 2015

홍수 예측의 개선에 있어 정확한 공간 토양수분 정보는 필수적이다. 위성관측을 활용한 토양수분관측이 이루어지고 있으나 실제적 토양수분 상태와 정량적 차이가 크므로 편이보정을 통한 정량적 개선과정이 요구되는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 위성에서 관측한 AMSR2 토양수분과 지상관측 토양수분자료 및 다중회귀모형를 이용하여 토양수분자료를 정량적로 개선하였다. 공간 해상도가 10 km인 AMSR2 토양수분을 1 km로 상세화한 우리나라 전역의 토양수분 자료와 수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 강우관측소 556개 지점에서 관측한 강우자료, 후처리한 MODIS LST 자료, 증발산량 및 식생지수를 사용하였다. 2012년 7월부터 2013년까지 기상청 농업기상관측관서에서 관측하는 지점 중 사용 가능한 6개 토양수분관측소 자료에 대해 토양군별회귀계수를 산정하였다. 토양군별 다중회귀모형을 이용하여 편이보정한 토양수분자료는 전반적으로 과소추정되는 AMSR2 토양수분의 단점을 개선하여 위성관측 토양수분자료의 활용성을 개선하였다(Fig. 1).

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.63-77
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• 2022

농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제15권1호
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• pp.10-16
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• 2011

추적 검사에서의 PET/CT 재구성 영상은 추적자의 분포를 균일하고 정확하게 표현하여야 일관된 정량분석 값을 제공 할 수 있을 것이다. 그러나 PET/CT 장비의 제한된 공간분해능 때문에 발생하는 부분 체적 효과(Partial Volume Effect: PVE)로 인해 관심영역의 방사능 농도가 실제의 값보다 낮게 측정될 가능성이 있고, 따라서 관심부위의 SUV가 실제 값보다 낮게 측정 될 가능성이 있다. 본 연구에서는 PET/CT 스캐너의 PVE를 보정하는 회복계수(Recovery Coefficient: RC)를 팬텀 실험을 통해 산출하고, 실제 PET/CT 검사 자료에 적용하여 보정 전과 후 SUV를 비교 분석 하고자 한다. ACR phantom을 이용하여 1000 mL의 증류수에 20.72 MBq (0.56 mCi)을 균일하게 희석하고 열소 원통 (hot cylinder-2.5, 1.6, 1.2, 0.8 cm in diameter)에 주입하였다. 또한 6440 ml의 증류수에 33.30 MBq (0.90 mCi), 22.20 MBq (0.60 mCi), 16.65 MBq (0.45mCi)을 균일하게 희석하고 배후 방사능을 채워 열소 원통과 배후방사능이 각각 4:1, 6:1, 8:1 (Hot/Background ratio: H/B ratio)이 되도록 만들어 3회 반복 실험하였다. 서울아산병원의 Biograph Truepoint 40 (SIEMENS, Germany) 장비로 whole body protocol을 사용하여 phantom 실험 및 환자 검사를 시행하였다. 2010년 7월부터 8월까지 서울아산병원에서 PET/CT 검사 후 폐암으로 판정 받은 환자 30명을 대상으로, 본 연구의 결과에서 산출된 RC를 적용하여 PVE 보정 전과 후 SUV를 비교 분석하였다. 열소 원통과 배후방사능이 4:1일 때 2.5, 1.6, 1.2, 0.8 cm 에서의 RC는 각각 0.75, 0.72, 0.40, 0.27이었고, 6:1일 때 0.74, 0.59, 0.55, 0.43이었으며, 8:1일 때 0.77, 0.76, 0.58, 0.42로 열소 영역의 크기가 작아질수록 RC가 감소하였다. 폐암으로 판정 받은 환자 중에서 30명의 환자를 무작위 표본 추출하여 보정 전과 후의 SUV 최대값을 비교 분석 한 결과, 보정 전 평균은 7.83이었고 보정 후 평균은 10.31이었다. 또한 보정 전과 후의 SUV 최대값을 대응 표본 t 검정으로 차이를 분석한 결과, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(t=7.21, p=0.000). PVE에 의해서 과소 평가 되었던 보정 전의 SUV가 보정 후에는 증가되는 것을 확인할 수 있었다. 병변의 크기와 H/B ratio가 환자마다 제각기 다른 값을 갖기 때문에, RC를 사용하여 PVE를 보정한 SUV가 정확한 값이라고 판단하기는 어려우나 PVE에 의해 감소된 SUV를 실제 값과 유사하게 보정할 수 있는 방법일 것으로 생각된다.