• 생태와환경
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• 제55권2호
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• pp.132-144
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• 2022

강-하구-해양 연속체는 지구상에서 가장 생산적이고 역동적인 수중 생태계 중 하나이다. 어류는 생활사, 섭식 습관, 생태적 지위가 서로 다르고, 광범위하기 때문에 이를 통해 다양한 시공간적 규모에서 환경 상태를 평가할 수 있는 적합한 지표 생물이다. 2019년 3월부터 10월까지 3회에 걸쳐 섬진강-섬진강 하구-광양만 연안 연속체 내에서 조사된 어류는 멸종위기종 2종을 포함하여 31과 49종으로 나타났다. Bray-Curtis 유사도에 따라 2개의 그룹(1, 2그룹)과 두 그룹 내 속하지 않는 2개의 지점(3, 4그룹)으로 구분되었는데, 1그룹은 담수역 지점과 기수역 지점들이 주로 구성되었으며, 2그룹은 광양만 연안역 지점들인 ES4~8로만 구성되었다. 공간적인 변수와 시간적인 변수를 이용하여 ANOSIM 분석을 진행한 결과, 섬진강-광양만 연속체의 어류 군집은 계절적인 요인(ANOSIM R=0.273, P=0.002)의 차이보다 공간적인 요인(ANOSIM R=0.398, P=0.001)의 차이가 상대적으로 더 중요하였다. 구분된 그룹들 중에서도 특히 1그룹과 2그룹 간에 유의한 차이가 존재하였으며(ANOSIM R=0.556, P=0.001), 보구치(9.4%), 날개망둑(6.9%), 전어(5.9%)가 이 두 그룹의 차이에 크게 기여하는 분류군으로 나타났다. 섬진강-광양만 생태계 내 분포하는 어류상은 공간적으로 크게 구분되었으며, 종수와 개체수는 계절적인 차이를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 강-하구-해양 연속체의 연속적인 환경 내에서 분포하는 어류 군집의 변화, 주요어종의 보호 및 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권3호
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• pp.168-177
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• 2015

세기조절방사선치료(IMRT)는 복잡하고 정교한 방사선치료 기법을 이용한 환자 치료 시 치료계획의 정확성을 평가하기 위해 첫 치료 시작 전 품질관리를 권고하고 있다. 이 목적 실현을 위해 최근 상용화된 품질관리 소프트웨어를 이용하면 치료 전후의 정확한 방사선량의 전달을 확인할 수 있다. 이에 본 연구에서는 품질관리 시스템 내에 MLC의 선량학적엽간격(DLG)의 변화에 따른 IMRT 치료계획 경우별 계산 결과의 분석을 통해 그 효용성을 평가하고자 한다. MobiusFx에 입력할 MLC 다이나로그 파일(Dynamic MLC Log File)을 획득하기 위하여 HD120 MLC가 장착된 Novalis Tx를 이용하였다. IMRT 치료계획을 수립하기 위해 Eclipse 치료계획시스템을 사용하였으며, IBA사의 I'mRT 팬톰영상에 표적 및 장기 윤곽(다중표적, 전립선, 두경부, C-모양)을 묘사하였다. DLG에 따른 선량분포의 변화를 확인하기 위해서 MLC 다이나로그 파일을 MobiusFX 시스템에 입력하고 각 경우마다 0.5, 0.7, 1.0, 1.3, 1.6 mm로 DLG를 변화시켜 선량계산의 차이를 평가하였다. 선량평가는 허용범위가 3%/3 mm인 3차원 감마지표의 통과율과 DVH 그리고 CC13 전리함에 대한 점선량을 통해 분석하였다. MobiusFx에서 4가지의 경우에 대해 각 DLG 마다의 선량분포를 비교 분석한 결과, 다중표적과 두경부는 DLG가 0.5와 0.7 mm에서 3~5%, 1.0~1.6 mm에서 3% 미만의 선량차이를 보였다. 감마 지수 통과율에서도 0.7 mm 이하의 DLG에서 다중표적 경우의 중앙표적과 상위표적은 30% 미만, PTV와 척수는 81% 미만이었으며, 다른 DLG에서는 95% 이상의 통과율을 보였다. 하위표적과 귀밑샘은 모든 DLG에서 100.0%이었다. 전립선에서 점선량은 모든 DLG에서 3% 미만의 차이를 보였으나 PTV에서 DLG 0.7 mm 이하와 1.0 mm 이상에서는 각각 95% 미만과 98% 이상의 통과율을 보였다. 직장과 방광은 모든 DLG에서 100.0%로 나타났다. C-모양에서 점선량은 1.3 mm를 제외한 모든 DLG에서 3~9%의 차이를 보이며 PTV는 1.0과 1.3 mm의 DLG에서 각각 96.7, 93.0%의 통과율을 보였으나 다른 DLG에서는 86% 미만이었다. 코어에서는 모든 DLG에서 100.0%였다. 본 연구에서는 치료계획 품질관리 시스템에서 DLG 적용 값의 차이에 따라 품질관리의 정확성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그러므로 IMRT, VMAT 등 MLC의 움직임을 이용한 방사선치료법의 경우 정확한 품질관리를 위해서는 사용하고 있는 치료장비 및 치료계획시스템에 맞는 적합한 DLG 값을 상호 일치시켜 사용해야 할 것으로 판단된다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제16권1호
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• pp.18-30
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• 1973

삼요소(三要素) 단순시험(單純試驗) 포장(圃場)을 대상으로 지엽(止葉) 및 하위엽(下位葉) 분석(分析)에 의(依)한 수도(水稻)의 영양진단(營養診斷) 척도(尺度)를 찾고자 하했던 바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 어떤 영양(營養)이 결핍(缺定)한 토양(土壞)의 무비구(無認區) 결핍구(缺乏區) 및 시비구(施肥區)에서 유인결핍(誘引缺乏), 염계결핍(鹽界缺乏), 잠재결핍(潛在缺乏) 치사흡수(侈奢吸收) 과잉장해(過剩障害)의 제단계(諸段階) 척도(尺度)를 추정(推定)할 수 있었다. 2. 수확기(收穫期) 지엽중(止葉中) 질소함량(窒素含量)이 1% 이하(以下)이면 유인결핍(誘引缺乏)이고 $1.0{\sim}1.2%가 염계결핍(鹽界缺乏)$1.2{\sim}1.6%이 잠재결핍(潛在缺乏)$1.6{\sim}1.9%가 만족(滿足)영역으로 치사흡수단계(侈奢吸收段階)이고 1.9 이상(以上)에서 장해(障害)를 받는다. 3. 인산(燐酸)(P_2O_5)$은 각단계(各段階)가 0.3% 이하 $0.3{\sim}0.4 $0.4{\sim}0.550.55 이상으로 나타났으며 과잉장해수준(過剩障害水準)은 알 수 없었다. 4. 규산(硅酸)$(SiO_2)$은 4%이하 $4{\sim}6 $6{\sim}11및 11이상(以上)으로 나타났다. 5. 가리(加里)$(K_2O)$는 0.5% 이하(以下) $0.5{\sim}0.9 $0.9{\sim}1.2 $1.2{\sim}1.4 및 1.4 이상(以上)의 장해(障害)영역을 보였다. 6. 지엽중(止葉中) 가리(加里)는 질소(窒素)를 수생육(穗生育)에 기여케한 결과(結果)로 지엽중(止葉中) 질소함량(窒素含量)을 낮추고 지엽중(止葉中)을 줄인다. 7. 인산(燐酸)은 Mg>Si>Mn>K의 순(順)으로 하엽(下葉)에서 지엽(止葉)으로의 이동(移動)을 촉진(促進)하고 Ca>N의 순으로 저지(沮止)하는 반면 가리(加里)는 Mn>Ca의 순으로 촉진(促進)하고 Ma>Si>N의 순(順) 으로 저지(沮止)하였다. 8. 양분전류촉진지수(養分轉流促進指數)는 $(F_2L_1-F_1L_2){\cdot}100/F_1L_1$으로 계산할 수 있는데 한 양분(養分)의 시비량(施肥量)이 타양분(他養分)의 이동(移動)에 대(對)한 영향의 지표(指標)로 적합(適合)하였다. 여기서 F 와 L 은 지엽(止葉) 및 하엽중(下葉中)의 양분농도(養分濃度)를, 2는 비료(肥料)의 시비수준(施賂水準)을 의미(意味)한다. 9. 적기재배(適期栽培)에 비(比)하여 조기재배(早期栽培)는 엽중(葉中) $SiO_2$의 함량(含量)이 하엽(下葉)보다 지엽(止葉)에서 낮아 규산(珪酸)의 흡수(吸收) 및 이동(移動)이 불량(不良)한 것으로 나타났다. 10. 가리결핍답(加里缺乏畓)에서 나타난 호마엽고병(胡麻葉枯病)은 지엽중(止葉中) 가리함량(加里含量)보다 $SiO_2$ 함량(含量)에 더 깊은 관계를 보였다11. 생육(生育)이 불량(不良)한 저수답(低收沓) 수도(水稻)의 엽위별(葉位別) 분석(分析)은 주인(主脚) 영양(營養)을 밝혀를 뿐만 아니라 $2{\sim}3$개의 기타 영양장해(營養障害)가 수반되고 있음을 나타내었다. 12. 문제지역(問遷地域)의 영양장해(營養障害)는 모두 대량원소(大量元素)가 일차적(一次的) 요인(要圍)이며 미량원소(微量元素)는 이차적(二次約)일 것으로 추정(推定)되었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.42-51
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• 2011

전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.