수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 특히, 강수량 추정에서 어떤 식 혹은 어떤 관측변수를 사용하느냐에 따라 그 정확성은 매우 달라진다. 그 정확성을 높이기 위해 단일편파레이더에서 이중편파레이더로 변경하고 있으며, 널리 알려진 바와 같이 이중편파레이더에서 관측되는 다양한 이중편파변수를 활용하면 레이더기반 강수추정의 정확성을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 우선 다양한 이중편파변수(반사도, 차등반사도, 비차등위상차 등)를 이용한 여러 레이더기반 강우량 추정식을 적용하고 그 정확성을 분석하고 비교하고자 한다. 또한 여러 강우사례를 적용하여 강우량 추정식에 따라 발생할 수 있는 불확실성을 정량화하고 분석하고 비교하고자 한다. 적용사례는 2012년부터 2014년 강우사례이며, 강우추정에 사용하는 강우량 추정식은 기존에 많이 활용되는 Marshall-Palmer 관계식, CSU 관계식, Bringi와 Chandrasekar의 $R(Z,Z_{DR})$ 관계식, Rhyzhkov의 $R(Z,K_{DP},Z_{DR})$ 관계식, CSU 방법, Beard and Chuang의 $R(K_{DP})$ 등을 활용할 예정이다. 또한 레이더기반 강우량 추정에 따른 불확실성 정량화를 위해 기존 연구에서 많이 활용되는 maximum entropy를 활용할 예정이다.
목 적: 인체의 항 PRP IgG 항체를 정량적으로 측정하기 위한 방법인 표준화된 효소면역법의 타당성을 연구하는 것이 목적이다. 방 법: 인체의 항 PRP IgG 항체를 정량적으로 측정하기 위한 방법인 표준화된 효소면역법의 타당성을 연구하기 위해 특이성, 반복성, 실험실내 정밀성, 정확성, 최소 정량 한계, 및 안정성을 평가하였다. 결 과: 본 연구에서 사용한 효소면역법은 검사에 사용된 항원(HbO-HA)에 특이성을 보였으며 반복성, 실험실내 정밀성 등의 정밀성은 허용기준(반복성 : $CV{\leq}15%$, 실험실내 정밀성 : $CV{\leq}20%$)을 만족하였다. 정확성은 28개 혈청을 대상으로 한 RABA 정량결과와 효소 면역법 정량결과 비교시험에서 높은 상관계수를 보였고 첨가 회복 검사 결과 허용기준($100{\pm}20%$)을 만족하였다. 최소 정량 한계 시료 정량결과의 정밀성과 정확성은 공칭 양의 -14.7~-4.7%로 모두 허용기준(정밀성 : $CV{\leq}25%$, 정확성 : ${\pm}25%$)을 만족하였다. 안정성 중 냉 해동 안정성과 단기 온도 안정성도 모두 허용기준(${\pm}20%$ 이내)을 만족하였다. 결 론: 이상의 결과로 이화여자대학교 의과학연구소 백신효능연구센터에서 시행한 본 효소 면역법은 혈액 내에 존재하는 항 PRP IgG 항체를 정량적으로 측정하는 시험법으로 적절하였다.
웹 정보량이 급속히 늘어나면서 원하는 정보를 효율적으로 찾는 검색 기술의 중요성이 커지고 있다. 검색의 정확성을 높이기 위해서는 검색 질의어와 함께 사용자의 환경, 검색 만족도와 같은 다양한 정보가 필요하다. 사용자의 명시적 피드백을 요구하는 것은 거부감을 줄 수 있으므로 사용자의 잠재적 피드백과 연관 검색어 분석을 통해 검색 질의어를 확장하는 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 검색어 확장과 검색 정확성 사이의 상관관계에 대한 분석이 없어 연관 검색어를 정량적으로 평가할 수 없었다. 본 논문에서는 사용자가 검색 질의어를 변경하면서 검색을 반복하는 과정을 사용자의 잠재적 피드백의 하나로 보고 사용자 만족도를 반영하는 페이지 방문 시간과 함께 분석하여 연속적으로 입력된 검색어가 검색 결과 순위와 사용자 만족도에 미치는 영향을 분석하는 방법을 제안하였다. 마우스 클릭 정보 분석을 통하여 사용자의 검색 만족도를 정량화하였고 특정 주제어에서 관련 검색어가 확장되어 가는 과정은 트리 구조로 표현하였다. 이를 통해 하나의 주제어와 관련해 연속적으로 입력된 검색어 집합으로부터 연관검색어를 추출하고 검색 결과의 정확성을 높일 수 있으며 제안된 트리 구조를 다양한 방향으로 분석하여 검색어, 검색 결과, 사용자 만족도, 배경 지식 등 단순 검색어 분석에서는 나타나지 않는 다양한 정보를 얻을 수 있다.
몇 가지 균열검출법 및 크기의 측정법에 대하여 개요, 문제점, 정량적 측정에 유의해야 할 점을 살펴보았다. 아직 어느 방법도 모든 균열에 적용할 만큼 완전한 방법은 없지만 적용범위와 유 의사항을 이해하고 측정대상에 맞는 방법을 올바로 적용한다면 목적에 부합하는 결과를 얻을 것으로 본다. 기기나 구조물의 파괴원인을 정확히 규명하고 잔존수명을 정확히 예측하여 파괴를 방지하려면 재료의 강도특성이나 파괴역학적 해석법의 연구에 못지 않게 비파괴적 균열검출법과 정량적 측정법에 관한 연구도 깊이 이루어져야 하리라 믿는다. 그러나 아직 우리나라에서는 이 점에 미흡함이 많다. 더 나은 측정방법을 고안해 내고, 측정장치를 개발하여 균열에 대한 정보 의 정확성을 높여 구조물의 안전성 평가의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 연구가 활발히 진행되 어야 할 것이다.
기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.
경기지역에 발생한 약 1,600개의 산사태를 1:50,000 지형도와 1:5,000 지형도를 이용해 정밀 조사하였다. 대부분의 산사태는 토석류(debris flow)로 분류되지만, 산사태 시작부는 전이형(translational) 사태의 성격을 띤다. 강우 이외에 산사태를 발생시키는 지질학적 요인을 찾고자 하루동안 250-300mm의 강우량을 가진 6개 지역을 세부연구지역으로 선정하였다. 이 지역 내 198개의 산사태를 대상으로 현장정밀 조사와 실내실험을 실시한 후, 이를 바탕으로 지구통계학 기법을 이용해 사태발생 원인을 선정하였고, 이에 대한 정량적 가중치를 각각 결정하였다. 분석결과에 의하면 7개 요소가 산사태 발생원인으로 선정되었고, 원인별 정량적 가중치를 부여한 산사태 발생확률을 계산식을 도출했다. 이를 통해 일부지역의 산사태 발생 확률을 구한 후, 실제 발생기록과 비교한 결과 90.74%의 정확성을 나타냈다.
살아있는(in-vivo)실험체에서 여러 차례 획득된 영상의 관심영역 특성을 측정, 분석하기 위한 영상처리기법의 정확성은 동물을 희생시켜(in-vitro) 촬영한 영상과의 정량적 비교분석을 통해 검증할 수 있다. 하지만 육안검사에 의존한 기존 분석방법은 객관성이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 in-vivo영상인 PET 영상과, in-vitro영상인 Autoradiography 영상에서 관심영역 특성을 객관적, 정량적으로 비교하는 방법을 제안한다. 종양을 심은 누드마우스에 방사성 동위원소를 표지하여 획득한 이 두 영상에서 종양 조직 성장 지표가 되는 체적과 조직의 활성도를 나타내는 방사능섭취량(SUV)을 각각 측정하고 이를 비교하였다. 또한 두 영상획득의 시간차에 의해 방사성동위원소가 붕괴되어 영상 전체의 명암도가 감소하게 되므로 시간에 반비례하게 변하는 방사성동위원소의 양을 고려하여 영상명암도를 보정하였다.
최근 SPECT/CT의 보급과 함께 다양한 영상보정 방법들을 빠르고 정확하게 적용할 수 있게 되면서, 영상품질 향상과 더불어 정량적 정확성까지 기대할 수 있게 되었다. 그중 Collimator Detector Response (CDR) 회복(recovery)은 검출기면의 거리로부터 발생된 blurring 효과를 보상하여 분해능 회복을 목적으로 하는 보정방법이다. 본 연구에서는 SPECT/CT 영상에서 CDR recovery 가 적용되었을 때 검출거리 변화에 따른 정량적 변화를 알아보고자 하였다. 검출거리의 변화에 따른 획득 계수의 차이를 알아보고자 검출거리를 궤도방식(obit type)에 따라 Circular는 X, Y축 반경 30 cm, Non-Circular는 X, Y축 반경 21 cm, 10 cm, Non-Circular Auto(=Auto Body Contouring_ ABC, spacing limit 1 cm)로 설정하였고, 재구성 방법은 CDR recovery(CDRr)의 사용 유/무에 따른 계수 회복 차이를 알아보고자 OSEM (w/o CDRr)와 Astonish(3D-OSEM with CDRr)로 구분하여 적용하였다. 이 때 감쇠, 산란, 붕괴 보정은 모든 영상에 공통 적용하였다. 정량적 평가를 위해 교정인자(calibration factor_CF) 산출을 목적으로 교정영상(cylindrical phantom, $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq, 물 9293 ml)을 획득하였고, 팬텀 실험을 위하여 50 cc 주사기에 물 31 ml를 채우고 $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq를 설정하여 팬텀영상을 획득하였다. 팬텀 영상에서 주사기 전체 체적에 VOI(volume of interest)를 설정하여 각 조건별로 총 계수 값을 측정하였고, CF를 적용시켜 설정된 참값 대비 추정값의 오차를 구하여 보정에 따른 정량적 정확성을 확인하였다. 산출된 CF는 154.27 (Bq/ml/cps/ml)이며, 각 조건별 영상에서 참값 대비 추정값은 OSEM에서 Circular 86.5%, Non-Circular 90.1%, ABC 91.3% Astonish에서 Circular 93.6%, Non-Circular 93.6%, ABC 93.9%으로 분석되었다. OSEM은 검출거리가 가까울수록 정확성이 높아졌으며, Astonish의 경우에는 거리와 상관없이 거의 유사한 값을 나타내었다. 오차는 OSEM Circular(-13.5%)에서 가장 크고, Astonish ABC(-6.1%)에서 가장 적었다. SPECT/CT영상에서 CDR recovery 적용을 통한 거리보상이 이루어 졌을 때 검출거리가 먼 조건에서도 근접검출과 거의 동일한 정량적 정확성을 보였고, 검출거리의 변화에 영향을 받지 않고 정확한 보정이 가능한 것을 확인 할 수 있었다.
취업 정보 시스템에서의 인재정보 및 채용정보의 검색결과에서 원하는 일자리와 인재를 빠른 시간내에 검색하는 문제는 사용자 만족도에 밀접한 영향을 미치는 중요한 요소 중의 하나라고 할 것이다. 본 연구에서는 키워드를 이용하여 채용정보를 검색할 경우 채용정보 항목에 가중치 값을 적용했을 때의 정확도를 판단하기 위한 정량적 평가의 효과성을 검토한다. 채용정보 항목에 가중치 값을 적용했을 경우와 적용하지 않았을 경우의 채용검색 결과를 취업정보 시스템 관련 담당자를 대상으로 관련성 점수를 5점 척도로 평가한다. 실험결과, 채용정보 항목에 가중치를 적용하였을 때 관련 정확도 평가값이 더 높았으며, 상위 20개의 검색결과 평가값을 순위에 따라 정확성 추이를 살펴본 결과 순위가 높을수록 더 높은 정확성을 보였다.
젖소는 반추동물이기 때문에 효과적인 사료급여 프로그램을 짜는데 어려움이 많다. 제1위(반추위)는 사람의 실수로 부적합하게 만들어진 사양프로그램의 문제를 완화시켜 주기도 하는 반면 정량적인 예측의 정확성을 기하는데 많은 어려움을 제공하기도 한다. 다시말해서 우리는 정확한 정보가 부족한 상황에서 영양의 요구량을 계산하거나 사료급여 프로그램을 짜고 있는 것이다. 따라서 영양소의 이용과 우유 생산반응을 논할때는 이러한 정보의 부족을 염두에 둘 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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