• 제목/요약/키워드: Accuracy of Weight

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GIS기반 시공간정보를 이용한 건강부문의 기후변화 취약성 평가 (Vulnerability Assessment for Public Health to Climate change Using Spatio-temporal Information Based on GIS)

  • 유성진;이우균;오수현;변정연
    • Spatial Information Research
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    • 제20권2호
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    • pp.13-24
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    • 2012
  • 기후 변화로 인한 건강 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 취약성 평가를 실시하고 적응대책을 수립해야 한다. 본 연구에서는 적응 대책 수립을 위한 기초 정보 제공을 목적으로 취약성 평가를 실시하였다. 건강 부문의 취약성 평가는 폭염, 오존, 매개질환 전염병의 세부 부문으로 나누어 이루어졌다. 이를 위해 각 부문별로 민감도, 적응능력, 노출 규준을 설정하고, 적합한 평가 지표를 선정하였다. 그리고 GIS를 이용하여 지표별 공간자료를 구축하고 처리하였다. 그 결과, 폭염에 의한 취약성은 남부 지방의 저지대가 중부지방에 비해 높았고, 오존에 의한 취약성은 대구분지 주변과 자동차수가 많은 수도권 및 대도시권에서 높게 나타났다. 지역 특이성이 높은 말라리아와 쯔쯔가무시증은 각각 군사분계선 근방, 남서 평야지대에서 취약성이 높게 나타났다. 또한, 미래에는 전반적으로 취약성이 증가하는 것으로 나타났으며, 남부에서 중부로 그리고 평지에서 낮은 산간지대로 취약 지역이 확대되는 경향을 보였다. 향후 관련 지표 자료의 확보와 지표별 가중치를 산정하고, 새로운 시나리오에 따른 미래 기상예측자료를 사용하면 좀 더 신뢰성 높은 취약성 평가가 가능할 것으로 생각된다.

위성영상정보 서비스 시스템 개선방안 연구 (A Study on the Improvement of Satellite Image Information Service System)

  • 조보현;양금철;김송강;유승재
    • 융합보안논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.41-47
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    • 2017
  • 해양환경관측정보시스템은 수온, 클로로필, 부유물 등 해양정보 요소를 위성영상 이미지을 기반으로 하여 수요자에게 공급하고 있다. 본 연구에서는 수요자의 관심지역에서 발생하는 해양환경정보를 위성영상 이미지가 아닌 가독성과 경량화를 고려한 계층화된 문자(수치)정보형태로 가공하여 전달하는 시스템을 설계하고자 한다. 우리나라 해양환경관측 기관에서 생산되는 데이터는 관측위치가 우리나라 전 연안에 분포되어 있으나 공간(위치)적 범위가 특정관심지역과 많이 이격되어 있는 경우 거리적이나 시 공간적 제약으로 인하여 자료의 정확성과 최신성을 보장 할 수 없다. 따라서 현장관측과 해양위성영상의 차이를 해소할 수 있는 융 복합적 운영을 필요로 하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 위성영상정보의 직관적 이해를 도모하기 위해서 관심지역의 해양환경정보를 문자(수치)화하고, 위성영상 밴드값을 계층화된 문자로 가공하여 송수신데이터의 절대량을 최소화하고 이를 서비스하는 활용기술과 아울러 다양한 관측분야를 다변화한 관심항목과 유연하게 확장 연계될 수 있도록 모듈형 위치기반 관심정보 서비스 방안을 연구한다.

관성 측정 센서를 활용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of BNN-based Gait Pattern Analysis System Using IMU Sensor)

  • 나진호;지기산;정윤호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.365-372
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    • 2022
  • 관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

메소드 참조 빈도와 매니페스트 정보를 이용한 안드로이드 애플리케이션들의 유사도 측정 (Measuring Similarity of Android Applications Using Method Reference Frequency and Manifest Information)

  • 김규식;마수드;조성제;김성백
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.15-25
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    • 2017
  • 소프트웨어 가치와 중요성이 커짐에 따라 소프트웨어의 도용이 증가하고 있어 이에 대한 대책으로 소프트웨어 도용을 정확히 탐지하는 방안이 필요하다. 특히 안드로이드 앱의 경우, 소프트웨어 도용이 상대적으로 용이한 반면 안드로이드 마켓 상에서는 불법 앱에 대한 적절한 검수를 수행하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 도용을 탐지하기 위해 실행파일 수준에서 안드로이드 앱 간의 유사도를 효과적으로 측정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 유사도 측정을 위한 주요 특징정보로, 안드로이드 앱의 실행파일을 정적으로 분석하여 메소드 참조 빈도와 매니페스트 정보를 추출한다. 각 앱을 이 두 가지 특징정보들의 n-차원 벡터로 표시하고, 코사인 유사도를 사용하여 두 앱의 유사도를 측정한다. 제안 기법을 검증하기 위해 대표적인 소스코드 기반의 유사도 측정 기법과 본 논문에서 제안한 기법을 비교 평가한다. 소스파일과 실행파일이 함께 주어진 안드로이드 앱을 대상으로 진행한 실험에서, 본 논문에서 제안한 실행파일 수준의 유사도 측정 결과와 기존의 잘 알려진 소스파일 수준의 유사도 측정 결과가 동등한 수준으로 나왔다.

폐 종양 FDG PET 영상의 다양한 추적자 역학 분석 방법 개발과 유용성 고찰 (Assessment of Quantitative Analysis Methods for Lung F-18-Fluorodeoxyglucose PET)

  • 김준영;최용;최준영;이경한;김상은;최연성;김영진;김병태
    • 대한핵의학회지
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    • 제32권4호
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    • pp.332-343
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    • 1998
  • 목적 : 폐 FDG PET 동적영상을 분석하는 다양한 분석 방법을 개발하고 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3구획 추적자 역학 모형(5매개변수 모형, 6매개변수 2관심영역 모형)으로 얻은 매개변수 값을 서로 비교, 분석하여 각 분석 방법들의 종양 진단 정확성과 유용성에 대해 고찰하였다. 대상 및 방법 : 22명의 폐종양 환자(9명: 양성 종양 환자(과오종: 1, 활동성 염증: 8), 13명: 악성 종양 환자(기관지 세포암: 5 포함))에게 약 370 MBq (10 mCi)의 FDG를 정맥 주사한 후, GE Advance 양전자방출단층촬영장치를 이용하여 56분 동안 PET 동적영상을 얻은 후, 감쇠보정하여 횡단면 영상을 얻었다. 환자의 몸무게와 혈장 포도당 농도로 규격화된 SUVglu를 계산하였으며, 패트랙 도표 분석법과 3구획 5매개변수 모형과 3구획 6매개변수 2관심영역 모형을 이용하여 FDG 섭취상수($K_{pat},\;K_{5p},\;K_{6p}$)와 당대사율($MR_{pat},\;MR_{5p},\;MR_{6p}$)을 구하였다. 다양한 분석 방법들로 얻은 매개변수들을 수신자판단특성곡선으로 분석하였으며 곡선 아래 면적을 구하였다. 결과: 다양한 분석방법으로 측정한 악성과 양성 병변의 섭취상수와 당대사율은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 각 방법으로 구한 수신자판단특성곡선 아래 면적은 다음과 같다: $SUVglu:\;0.73,\;K_{pat}:\;0.66,\;MR_{pat}:\;0.77,\;K_{5p}:\;0.71,\;MR_{5p},\;0.73,\;K_{6p}:\;0.70,\;MR_{6p}:\;0.78.\;K_{pat} $$MR_{pat}$의 곡선 아래 면적은 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 결론: FDG PET 동적영상을 이용한 다양한 추적자 역학 분석 방법을 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 개발하였다. 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3 구획 모형 분석법 둥에 의한 정략적 매개변수의 정확성은 유사헌 것으로 관찰되었다. 추적자 역학 분석 방법으로 얻어진 정량적 매개변수는 객관적 수치정보를 제공하므로써 FDG PET의 유용성을 증가시킬것으로 기대되며, 정량적 매개변수의 임상적 유용성을 밝히기 위해서는 활동성 염증, 과오종이나 기관지 세포암 확률이 낮은 환자군을 대상으로 한 추가 연구가 필요한 것으로 판단된다.

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이미지 검색을 위한 색상 성분 분석 (Color Component Analysis For Image Retrieval)

  • 최영관;최철;박장춘
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권4호
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    • pp.403-410
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    • 2004
  • 최근 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)이나 영상 검색(Image Retrieval)을 위한 전처리(Preprocessing) 단계로 영상 분석(Image Analysis)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 검색에서 색상 성분(Color Component)의 활용 방법을 제안하고자 한다. 이미지를 검색하기 위해 색상 성분을 기반으로 하고, 색상(Color)을 분석하기 위한 기법으로 CLCM(Color Level Co-occurrence Matrix)과 통계적 기법을 이용하고 있다. CLCM은 기하학적 회전 변환(Geometric Rotate Transform)을 통해서 색상 성분을 3차원 공간상에 투영(Projection)하여 공간 관계(Spatial Relationship)로부터 나타나는 분포를 해석하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 주제이다. CLCM은 색상 모델에서 만들어지는 2차원 히스토그램을 지칭하며 색상 모델의 기하학적인 회전 변환을 통해서 생성된다. 그리고 이를 분석하기 위한 방법으로 통계 기법을 활용하고 있다. CLCM과 유사하게 2차원 분포도를 사용하는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)[1]과 불변 모멘트(Invariant Moment)[2,3] 같은 알고리즘은 2차원적인 데이터를 해석하기 위하여 기본적인 통계 기법을 활용하고 있다. 하지만 GLCM과 불변 모멘트가 각각의 도메인에 최적화되어 있다 하더라도 공간 좌표상에 존재하는 불규칙적인 데이터를 완전히 해석할 수는 없다. 즉 GLCM과 불변 모멘트는 기초 통계 기법만을 사용하고 있기 때문에 추출된 특징들의 신뢰성이 낮다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 공간 관계를 해석함과 동시에 데이터의 가중치를 해석하기 위해 전형적인 다변량 통계에서 사용하는 주성분 분석(Principal Component Analysis)[4,5]을 이용하고 있다. 그리고 데이터의 정확도를 높이기 위해서 3차원 공간상에 색상 성분을 투영하여 이를 회전시키면서 데이터의 특성을 다각도에서 추출하는 방법을 제시한다.

연속 음성 인식 시스템을 위한 향상된 결정 트리 기반 상태 공유 (Improved Decision Tree-Based State Tying In Continuous Speech Recognition System)

  • 김동화;;;김형순;김영호
    • 한국음향학회지
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    • 제18권6호
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    • pp.49-56
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    • 1999
  • 결정 트리 기반 상태 공유 방법은 HMM을 사용하는 많은 연속 음성 인식 시스템에서 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링 뿐만 아니라 훈련 중에는 나타나지 않은 모델들의 합성을 위하여 널리 사용되고 있다. 음성 결정 트리를 구성하기 위한 표준적인 방법은 단일 가우시안 트라이폰 모델을 이용한 1계층 프루닝 만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 더욱 정교한 음향 모델링을 통하여 인식 성능 향상을 도모하기 위하여 새로운 2가지 접근 방법 즉, 2계층 결정 트리와 복수 혼합 결정 트리를 제안한다. 2계층 결정 트리는 상태 공유와 혼합 가중치 공유를 위하여 2계층 프루닝을 수행하며, 두 번째 계층을 사용하여 공유 상태들도 음성 문맥의 유사도에 따라서 서로 다른 가중치들을 사용할 수 있다. 두 번째 제안된 방법 에서는 훈련 과정 즉, 혼합 분할 및 재추정 과정과 함께 음성 결정 트리가 계속 갱신되어 진다. 복수 혼합 결정 트리를 구성하기 위하여 단일 가우시안 뿐만 아니라 복수 혼합 가우시안 모델이 함께 사용된다. 제안된 방법들을 이용하여 BN-96과 WSJ5k 데이터를 사용한 연속 음성 인식 실험을 수행한 결과, 표준 결정 트리를 사용한 시스템과 비교하여 공유 상태의 개수를 비슷하게 유지하면서 단어 오인식률을 줄일 수 있었다.

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무인 점포 사용자 이상행동을 탐지하기 위한 지능형 모션 패턴 인식 알고리즘 (Intelligent Motion Pattern Recognition Algorithm for Abnormal Behavior Detections in Unmanned Stores)

  • 최영준;나지영;안준호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.73-80
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    • 2023
  • 최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

차원축소를 활용한 해외제조업체 대상 사전점검 예측 모형에 관한 연구 (Preliminary Inspection Prediction Model to select the on-Site Inspected Foreign Food Facility using Multiple Correspondence Analysis)

  • 박혜진;최재석;조상구
    • 지능정보연구
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    • 제29권1호
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    • pp.121-142
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    • 2023
  • 수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

LiF:Mg,Cu,P 열형광선량계의 선량특성을 이용한 눈가림법에 의한 출력선량 평가 (Evaluation the Output Dose of Linear Accelerator Photon Beams by Blind Test with Dose Characteristics of LiF:Mg,Cu,P TLD)

  • 최태진;이호준;예지원;오영기;김진희;김옥배
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제20권4호
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    • pp.308-316
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    • 2009
  • 조사면의 크기와 한계 측정부위의 선량평가에는 형체가 자유로운 열형광분말체를 이용하는 것이 적합함을 뒷받침하기 위하여 LiF:Mg,Cu,P TLD 분말체의 선량특성을 조사하고, 작성된 평가 알고리즘에 따라 선형가속기의 출력선량을 눈가림법으로 조사한 TLD에 적용했을 때 평가 신뢰성을 확인하고자 한다. 열형광분말소자는 PTW 사의 LiF:Mg,Cu,P (200 Mesh)이며, 판독기는 LTM (LTM Co, France)이다. 물의 흡수선량은 전리함과 전위계를 표준선량평가기관에서 교정한 흡수선량계수를 사용하여 구하였으며, TLD 조사는 자체 제작한 미니 프라스틱 수조의 중앙에 삽입하여 조사면 $10{\times}10\;cm^2$로 시행 하였다. 방사선조사는 두 대학병원에 설치된 선형가속기(Oncor, Siemens와 Clinac Ix, Varian)의 6 MV 광자선으로 하였으며, TLD의 눈가림법 선량평가는 glow 곡선의 특성과 분말질량에 의한 감도변화, 선량률의존성, 선량-TL 강도의 비례성과 퇴행성 조사를 통해 시행되었다. LiF:Mg,Cu,P TLD는 3개의 glow peak를 보였고 232도에 나타나는 peak는 선량과 비례성이 높고 감도가 높으며 퇴행현상이 적어 선량계로써 좋은 조건을 보이고 있다. 열형광선량분말체는 1,000 cGy까지 대략적인 선형관계를 유지하였으나, 정밀 측정평가를 위해 비선형 함수를 통해 평균 1% 오차범위에서 평가할 수 있었다. LiF:Mg,Cu,P TLD는 선량률 22.2 cGy/min에서 600 cGy/min까지 TL 감도에 거의 영향을 주지 않았으나, 가열판(Planchette)의 분말체의 량에 따라서는 TL 감도에 변화가 있음을 확인하였다. 눈가림법으로 두 기관의 선형가속기에서 15회와 10회 조사하였고, 선량범위는 15~800 cGy였다. 눈가림법에 의한 양 기관의 TL 선량은 평균 1% 이하의 오차범위에서 일치하고 편차는 각각 ${\pm}1.9%$${\pm}2.58$ 이내에 있었다. 열형광분말소자를 사용하여 눈가림법으로 출력선량을 평가한 결과 실험오차범위에서 표준전리함의 선량과 잘 일치하였으며, 전리함으로 접근할 수 없는 작은 조사면이나 경계성 조사면에 대한 선량평가에 신뢰성 있는 평가를 할 수 있을 것으로 생각한다.

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