• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.45-55
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• 2013

최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.181-186
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• 2003

날씨와 지역에 관계없이 언제나 지구상의 위치를 파악할 수 있도록 하는 위성항법시스템은 해양분야에도 많은 응용기술과 시스템의 개발을 촉진하고 있으며 이러한 경향은 LBS(Location Based Service)라고 하는 기술분야로 응용분야가 확대되고 있다. 해양의 LBS는 아직 본격적인 개발이 이루어지고 있는 것은 아니지만, 이러한 시스템들은 일반적으로 지형정보를 사용하게 되는데, 해양의 기본 지형정보로는 전자해도 (ENC, Electronic Navigational Chart)를 사용하게 될 것이다. 그러나 앞에서 말한 시스템들과 전자해도는 그 규모에 있어 대형선과 고용량의 처리능력을 갖는 시스템에 사용되므로 어선이나 레저용 보트와 같은 소형선용 시스템에는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 시스템의 소형화 및 사용 데이터의 소형화가 필요하며 근래 각광을 받고 있는 PDA, 웹패드와 같은 모바일 플랫폼 기반의 시스템이 그 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 배경으로 대두된 소형시스템에의 지형정보 사용, 특히 국가공인 데이터인 전자해도를 모바일 플랫폼에서 사용하기 위한 전자해도의 소형화 방안을 연구하였다. 전자해도는 그 구조와 내용에 많은 부가정보와 형식을 갖고 있다. 그러므로 소형시스템에 필요한 데이터의 내용과 형식의 측면을 고려하여 데이터를 소형화하기 위한 방안을 제시하였고, 또한 전자해도의 갱신을 수용할 수 있어야 한다는 점을 함께 고려하였다. 데이터의 소형화는 상당한 데이터 및 정보의 손실을 감수해야하는 경우가 많다. 본 논문을 통해 가능한 적은 데이터와 정보의 손실만으로 모바일 플랫폼기반의 시스템에 부담없이 사용 가능한 전자해도의 소형화 방안을 제시하여 향후 도출될 수많은 소형시스템 응용분야에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.작용 등의 복잡한 물리적 과정을 포함하고 있다. 이러한 물리적 과정 중 난류연소, 고체연료 벽면 근방에서의 대류 열전달 및 연소과정에서 생성되는 soot 입자로부터의 복사 열전달, 그리고 고체연료 열 분해시 표면반응들은 고체연료의 regression율에 큰 영향을 미친다. 특히 고체연료의 난류화염면의 위치와 폭, 그리고 비 예혼합 난류화염장에서 생성되는 soot의 체적분율의 예측은 난류연소모델, 열전달 모델, 그리고 regression율 모델에 의해 크게 영향을 받기 때문에 수치모델의 예측 능력 향상시키기 위하여 이러한 물리적 과정을 정확히 모델링해야 할 필요가 있다. 특히 vortex hybrid rocket내의 난류연소과정은 아래와 같은 Laminar Flamelet Model에 의해 모델링 하였다. 상세 화학반응 과정을 고려한 혼합분율 공간에서의 화염편의 화학종 및 에너지 보존 방정식은 다음과 같다. 화염편 방정식과 혼합분률과 scalar dissipation rate의 관계식을 이용하여 혼합분률과 scalar dissipation rate에 따른 모든 reactive scalar들을 구하게 된다. 이러한 화염편 방정식들을 mixture fraction space에서 이산화시켜서 얻은 비선형 대수방정식은 TWOPNT(Grcar, 1992)로 계산돼 flamelet Library에 저장되게 된다. 저장된 laminar flamelet library를 이용하여 난류화염장의 열역학 상태량 평균치는 presumed PDF approach에 의해 구해진다. 본 연구에서는 강한 선회유동을 가지는 Hybrid Rocket 연소장내의 난류와 화학반응의 상호작용을 분석하기 위하여 Laminar Flamelet Model, 화학평형모델, 그리고 Eddy Dissipat

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5819-5826
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• 2011

최근 치과 의료계는 장기화된 경기침체와 인력 공급 증가 및 의료기관의 양적 팽창, 의료소비자의 권리의식 향상과 의료소비 욕구의 다양화에 기인하여 의료산업의 경쟁이 심화되고 있다. 이로 인한 치과 의료기관 경영의 어려움은 치과 의료기관의 경쟁력 확보를 위한 노력을 요구하고 있다. 따라서 적은 비용으로 높은 마케팅 효과를 창출하는 구전 마케팅을 매스커뮤니케이션 마케팅의 새로운 대안으로 적극 활용해야할 필요가 있다. 이에 본 연구는 치과내원환자의 성격특성에 따른 고객충성도 및 구전효과 연구를 통해 치과 의료마케팅활동의 표적 집단을 정확히 파악하고 구전촉진요소를 제시함으로써 실무적 관점의 구전 마케팅 전략방안의 기초자료를 제시하고자 한다. 이를 위해 대구 소재 10개 치과의원을 대상으로 2011년 4월 11일부터 5월 6일 까지 4주 동안 설문을 통해 612부의 최종 분석 자료를 얻었다. 분석 결과는 다음과 같다. 대상자의 성격 특성에 따른 고객충성도 차이는 내 외 성향에서는 유의한 차이가 없었으며 마켓 메이븐 성향이 높게 나타난 대상자에게서 높은 고객충성도를 보였다(F=5.243, p=.006). 성격 특성에 따른 구전 효과 차이는 외향형의 대상자($x^2$=6.738, p=.006)와 마켓 메이븐 성향이 높은 대상자($x^2$=17.251, p=.000)에게서 더 많은 구전 경험 차이를 나타냈다. 본 연구 결과는 치과내원환자의 성격 특성에 따른 고객충성도 및 구전효과의 차별적 영향력을 밝히고 있으며 이를 통해 치과의료 마케팅 전략 수립에 있어 고려해야할 실무적 관점의 전략 수립 방안을 제시한 근거자료가 될 것이라 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.281-286
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• 2003

실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다

• 과학교육연구지
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• 제35권1호
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• pp.80-90
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• 2011

이 연구는 초등 예비교사들의 실험 수행 과정에서 나타나는 실험 기구 조작 능력을 알아보기 위해서 초등 예비교사의 실험 수행 과정을 관찰, 분석하였다. 연구를 위하여 중소도시 소재 H대학교 초등교육과 학생 24명을 연구 대상자로 선정하였으며 2007 개정 과학과 교육과정에 근거하여 개발된 초등학교 3-6학년 과학 교과서를 분석하여 실험 도구를 선정하였다. 선정된 실험 기구는 현미경, 프레파라트 제작, 스포이트, 알코올램프이다. 또한 실제 실험 수행 과정에서 나타나는 실험 기구 조작 능력을 알아보기 위하여 실험 과제를 선정하였으며 실험 기구의 조작 능력을 평가하기 위한 평가 관점을 개발하였다. 3명의 연구 대상자가 각자 독립된 공간에서 동시에 실험 과제를 수행하였고 이 때 3명의 공동 연구자가 각 연구 대상자의 실험 과제 수행 과정을 관찰하고 실험 기구 조작능력 평가 관점표에 제시된 각 관점의 조작 여부를 O, X로 기록하였다. 연구 결과, 초등 예비 교사들의 알코올램프, 스포이트, 현미경, 프레파라트 제작 능력이 낮다는 것을 알 수 있었다. 특히, 알코올램프는 스치듯 불 붙이기와 불꽃에 따라 삼발이의 높이를 조절하는 조작 기능이 매우 낮았으며 스포이트는 바르게 잡기를 제대로 수행하지 못하였다. 프레파라트는 제작 시 핀셋 등의 기구 대신 손을 많이 사용하였고 물방울 떨어뜨리기, 거름종이로 물기 닦아내기를 거의 수행하지 않았다. 또한 현미경은 각 과정의 사용법을 정확하게 알지 못했고 초점을 제대로 맞추지 못해 관찰 대상을 관찰하지 못하는 경우도 많이 있었다. 초등 예비교사들의 실험 기구 조작 능력 향상을 위해서 초등 교사 양성 과정에서 초등 예비교사들이 개별적으로 실험 기구를 조작해 볼 수 있는 기회를 충분히 가져야 하며, 이 과정에서 실험 기구의 명칭과 용도, 실험 기구를 올바르게 사용하는 방법, 사용할 때의 유의점, 실험에서 이 실험 기구를 사용하는 이유 등 실험 기구의 가장 기초적이고 기본적인 내용에 대한 지도가 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제38권4호
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• pp.451-461
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• 2009

본 연구는 뇌성마비 아동의 성장발달에 기여할 간식개발을 위한 기초자료를 수집하기 위해 만 $1{\sim}7$세의 뇌성마비아동과 어머니 각각 99명을 대상으로 뇌성마비 아동의 신체발육과 식습관, 영양섭취상태, 간식섭취실태를 조사한 결과는 다음과 같았다. WLI(Weight-Length Index)를 기준으로 비만도를 판정한 결과 저체중아비율은 45.5%, 정상아는 45.5%, 과체중아는 6.0%, 비만아는 3.0%로 나타났다. Waterlow 분류법을 이용하여 영양불량상태의 정도를 분류 해 본 결과 정상인 아동이 76.6%, 쇠약인 아동이 10.3%, 성장부진인 아동이 8.0%, 성장부진과 쇠약인 아동이 5.0%로 나타났다. 아동들의 영양섭취실태를 알아보기 위해 아동들이 식사 섭취한 내용을 한국인 일일 영양권장량과 비교분석한 결과 아연과 엽산의 섭취량 비율(%RI)은 모든 연령대에서 권장섭취량에 미달하였다. 권장섭취량의 75% 이하를 섭취하는 아동의 비율은 엽산(76.8%)과 아연(76.8%), 열량 (59.8%), 칼슘(52.4%), 철(52.4%)의 경우 50% 이상이었고, 권장섭취량의 125% 이상을 섭취하는 아동들의 비율이 단백질은 85.4%, 비타민 B6은 53.7%로 나타났다. 어머니들이 주로 구입하는 시판간식은 우유 및 유제품(43.5%)과 과일류 (33.3%)가 많았고 시판 간식에 대해서는 첨가물(보존료, 색소)을 가장 문제점으로 생각하고 있었다. 아동들을 위해서 성장발달에 도움이 되는 간식(50.5%)이 새로 개발되기를 가장 바라고 있어서 이에 대한 요구도가 가장 높았으며, 새로개발되기를 바라는 간식의 종류로는 떡류(47.5%)와 과자류 (24.2%) 및 빵류(22.3%)를 선호하였다. 본 연구결과를 통하여 뇌성마비 아동은 정상아동에 비해 성장이 느리고 영양소섭취량도 현저히 낮은 것을 알 수 있었다. 본 연구대상 아동들이 현재의 식품 섭취량으로만 계속 섭취한다면 정상적인 성장을 할 수 없을 것이다. 따라서 뇌성마비 아동과 같이 저영양 상태에 있는 아동의 성장발달과 건강증진을 위한 간식제품의 개발이 시급한 것으로 보인다. 새로 개발될 뇌성마비 아동을 위한 간식모형 도출결과 간식제품은 권장섭취량과 비교했을 때 가장 섭취가 부족한 것으로 나타난 아연과 엽산을 보충하여 성장발달에 보조역할을 할 수 있고 아동들의 저작기능을 향상시키고 손에 잡기 쉬운 형태인 떡의 형태가 가장 적합한 형태로 도출되었으므로 향후 이러한 간식 개발에 대한 연구가 필요하다. 본 연구의 제한점은 뇌성마비 아동의 식사 섭취 조사의 어려움으로 인하여 일일의 식품섭취량만을 조사하여 보고한 것이라 할 수 있다. 그리고 아연과 같은 미량영양소의 영양 상태를 정확하게 측정할 수 있는 생화학적 조사가 더 이루어져야 할 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제39권1호
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• pp.51-57
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• 2016

뇌 자기공명영상(Magnetic Resornance Imaging; MRI)에서 검사 중 발생되는 소음을 줄이기 위한 기법으로 경사 파형을 변경한 Quiet $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 Q-$T_2$)와 일반적으로 사용되는 $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 $T_2$) 영상의 소음수준 및 영상의 질을 비교하여 그 유용성을 알아보고자 하였다. 3.0T MR 기기로 뇌 MR 검사를 받은 60명(남자 29명, 여자 31명, 평균 연령 60.1세)의 환자를 대상으로 하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 각각의 영상에서 소음 및 심박동수를 측정하였다. 정량적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 SNR, CNR, SIR 값을 측정한 뒤 독립표본 T검정을 이용하여 통계적 분석을 하였다. 정성적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 전체적인 영상의 질에 대하여 육안으로 평가하였다. 평가는 5점 척도로서 우수(excellent) 5점, 양호(good) 4점, 보통(fair) 3점, 불량(poor) 2점, 평가불가(unacceptable) 1점으로 평가하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 검사 중 평균소음과 peak소음은 Q-$T_2$가 기존 $T_2$에 비해 각각 $15dB_A$, $10dB_A$ 감소하였다. 또한 각각의 검사 중 120초 동안 심박동수의 평균값은 Q-$T_2$에서 더 낮은 값으로 나타났지만 통계적인 유의성은 없었다. 정량적 분석의 결과 CNR과 SIR은 유의한 차이가 없었으며, SNR은 Q-$T_2$가 더 낮은 평균값을 보임으로서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 정성적 분석은 59개의 Q-$T_2$와 $T_2$ 영상의 질이 동일하게 우수(excellent) 5점으로 평가되었으며, 1개의 영상에서 모션 아티팩트로 인해 양호(good) 4점으로 평가되었다. Q-$T_2$는 기존의 $T_2$와 같이 검사시간 및 진단의 정확도는 동일하지만 소음을 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 이로인하여 환자 편의를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.