• 한국농림기상학회지
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• 제9권2호
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• pp.109-120
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• 2007

한국 산악 경관에서의 물과 탄소의 순환을 이해하고 예측하기 위해서는 물과 탄소의 유역 내 이동 경로, 저류, 체류시간 및 상호작용에 대한 정보가 선행되어야 한다. 이와 관련하여 본 논문에서는 HydroKorea 및 CarboKorea 연구에서 사용하고 있는 연구 방법들과 현재까지의 주요 결과를 소개한다. 유역 내 다양한 수문순환 과정을 이해하기 위해 지하수위 변동, end-member mixing model, 교차상관 분석, 대기 기원의 천연방사성 동위원소를 이용하였다. 광릉 산림 유역에서는 지표유출의 기여도가 상대적으로 높았고, 강수량과 강수강도 및 패턴의 변화가 물의 유출경로와 체류 시간에 영향을 주었다. 특히, 몬순으로 인한 강수형태와 유역 내 수문과정의 변화가 탄소 순환에 영향을 미쳤는데, 지속적인 강우의 유입이 산림토양의 표층에 분포하는 고농도의 용존유기탄소의 유출을 증가시켰다. 본 연구를 통하여 시도된 수문순환과정에 대한 정량적인 규명은 기후 변화가 수자원 관리와 산림유역 탄소순환에 미치는 영향을 예측하기 위한 과학적 방법론을 확립하는데 기여할 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권1호
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• pp.43-54
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• 2024

Objective: To evaluate the added value of diffusion-weighted imaging (DWI)-based quantitative parameters to distinguish uterine sarcomas from atypical leiomyomas on preoperative magnetic resonance imaging (MRI). Materials and Methods: A total of 138 patients (age, 43.7 ± 10.3 years) with uterine sarcoma (n = 44) and atypical leiomyoma (n = 94) were retrospectively collected from four institutions. The cohort was randomly divided into training (84/138, 60.0%) and validation (54/138, 40.0%) sets. Two independent readers evaluated six qualitative MRI features and two DWI-based quantitative parameters for each index tumor. Multivariable logistic regression was used to identify the relevant qualitative MRI features. Diagnostic classifiers based on qualitative MRI features alone and in combination with DWI-based quantitative parameters were developed using a logistic regression algorithm. The diagnostic performance of the classifiers was evaluated using a cross-table analysis and calculation of the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Results: Mean apparent diffusion coefficient value of uterine sarcoma was lower than that of atypical leiomyoma (mean ± standard deviation, 0.94 ± 0.30 10^-3 mm²/s vs. 1.23 ± 0.25 10^-3 mm²/s; P < 0.001), and the relative contrast ratio was higher in the uterine sarcoma (8.16 ± 2.94 vs. 4.19 ± 2.66; P < 0.001). Selected qualitative MRI features included ill-defined margin (adjusted odds ratio [aOR], 17.9; 95% confidence interval [CI], 1.41-503, P = 0.040), intratumoral hemorrhage (aOR, 27.3; 95% CI, 3.74-596, P = 0.006), and absence of T2 dark area (aOR, 83.5; 95% CI, 12.4-1916, P < 0.001). The classifier that combined qualitative MRI features and DWI-based quantitative parameters showed significantly better performance than without DWI-based parameters in the validation set (AUC, 0.92 vs. 0.78; P < 0.001). Conclusion: The addition of DWI-based quantitative parameters to qualitative MRI features improved the diagnostic performance of the logistic regression classifier in differentiating uterine sarcomas from atypical leiomyomas on preoperative MRI.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.455-464
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• 2012

본 연구는 일반 X선 검사에서 CR 시스템을 이용한 환자의 근사적 피폭 선량을 평가할 수 있는 실험적 모델을 제시하고 저선량 영역에서 의료 피폭에 대한 방어의 최적화 조건으로 환자의 선량 권고량(diagnostic reference level. DRL)을 비교하고자 하였다. 이를 위하여 기준선량계와 광자극발광선량계(optically stimulated luminescence dosimeters. OSLDs)를 이용하여 관전압(kVp) 및 관전류 노출시간의 곱(mAs)에 따른 입사표면선량(entrance surface dose. ESD)을 교차 측정하였으며 CR 시스템에서 각 노출 조건에 대한 Hounsfield unit (HU) scale을 측정하여 ESD와 HU 스케일에 대한 특성 관계를 이용하여 근사적 피폭 선량을 구하였다. 또한 임상적으로 적용 가능한지를 알기 위하여 두부, 경부, 흉부, 복부, 골반부 노출 조건으로 물 팬텀에 모사하여 피폭 선량을 구하였다. 결과적으로 두 선량계의 평균 ESD는 각각 2.10, 2.01, 1.13, 2.97, 1.95 mGy 이었으며 CR 영상에서 측정한 HU 스케일은 각각 $3,276{\pm}3.72$, $3,217{\pm}2.93$, $2,768{\pm}3.13$, $3,782{\pm}5.19$, $2,318{\pm}4.64$ 이었다. 이 때 ESD와 HU 스케일에 대한 특성 관계를 이용하여 근사적으로 구한 ESD는 각각 2.16, 2.06, 1.19, 3.05, 2.07 mGy이었으며 평균 측정값과 근사적으로 구한 ESD의 오차는 3% 미만으로 영상의학 분야의 측정 오차 5%를 감안한다면 신뢰할 수 있는 오차 범위라 할 수 있었다. 결론적으로 CR 시스템을 이용한 일반 X선 검사에서 환자의 피폭 선량을 근사적으로 평가할 수 있는 새로운 실험적 모델을 제시하였으며 CR 검사뿐 만 아니라 디지털 방사선촬영(digital radiography. DR) 시스템 및 필름-증감지 시스템에 적용 가능할 것으로 판단되었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권1호
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• pp.63-73
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• 2022

본 연구는 초등학생의 골연령에 따라 군집화 시켜 각 군집 그룹의 체격, 체력 및 골성숙도를 분석하고 자료 분석을 통해 초등학생들의 균형적인 발달을 위한 기초자료를 제공하는 데 있다. 연구대상은 8세~13세에 해당하는 2243명을 대상으로 하였으며 골성숙도 산출을 위해 X-ray필름을 촬영한 후 TW3 방법 점수 환산표에 적용시켜 골성숙도를 산출했다. 신장계(Hanebio, Korea, 2021)와 Inbody 270(Biospace, Korea, 2019)를 사용하여 총 2개의 체격 요소를 측정하였으며, 체력은 근력(악력), 평형성(외발서기), 민첩성(플랫테핑), 순발력(제자리멀리뛰기), 유연성(좌전굴), 근지구력(윗몸일으키기), 심폐지구력(셔틀런)으로 총 7개 체력 요소의 종목을 측정하였다. 자료처리 방법은 SPSS PC/Program(Version 26.0)과 Britics Studio Tool을 이용하여 K-Means 클러스터링 기법, 교차분석, 일원변량분석(One-Way ANOVA)을 실시하였으며, p< .05 수준에서 유의한 것으로 간주하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미숙, 보통, 조숙의 3가지 골성숙도를 사용하여 군집화한 결과, 군집 1(미숙)은 근력, 평형성, 민첩성에서 높게 나타났다. 군집 2(보통)는 유연성에서 낮게 나타났으며, 군집 3(조숙)은 근력에서 높게 나타났다. 둘째, 초등학생의 개인특성별 군집화에 따른 체격 차이를 분석한 결과, 신장, 체중, 체지방률 모두 군집 3(조숙)이 높게 나타났다. 셋째, 초등학생의 개인특성별 군집화에 따른 체력 차이를 분석한 결과, 악력검사(좌, 우)는 군집 3(조숙)이 높게 나타났고 외발서기의 경우 군집 1(미숙)이 높게 나타났으며, 제자리멀리뛰기의 경우 군집 3(조숙)이 높게 나타났다.

• 한국자원식물학회지
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• 제30권2호
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• pp.213-218
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• 2017

본 실험은 청청과 낙동 조합을 약배양하여 육성한 120 계통을 이용하여 이상적인 초형에 관련된 간장, 수장, 개체당 이삭수에 대한 QTLs를 분석하고 탐색된 QTLs은 다음과 같은 결과를 얻었다. 모부본인 청청과 낙동의 간장의 평균은 $75.3{\pm}6.72cm$, 수장의 평균은 $20.6{\pm}2.08cm$이었으며 개체당 이삭수의 평균은 $16.0{\pm}2.37$개로 나타났다. 120 계통의 CNDH의 간장의 평균은 $71.6{\pm}17.38cm$였으며, 수장의 평균은 $20.3{\pm}2.24cm$였으며 개체당 이삭수의 평균은 $16.1{\pm}7.17$개로 나타났다. 이에 대한 CNDH 계통의 빈도분포표의 곡선은 정규분포에 가까운 연속변이를 나타내었다. 간장, 수장, 개체당 이삭수 QTL 분석결과 간장에서 1번 염색체의 qPlL1-1, qPlL1-2, 5번 염색체의 qPlL5, 수장에서 2번 염색체의 qPL2, 3번 염색체의 qPL3, 10번 염색체의 qPL10, 개체당 이삭수에서 1번 염색체의 qPN1-1, qPN1-2, 9번 염색체의 qPN9이 탐색되었다. 간장에 대한 QTL에서 5번 염색체의 LOD 값은 3.81, 상가적 값은 5.49였으며, 수장에 대한 QTL에서 2번 염색체의 LOD 값은 7.13, 상가적 값은 -2.58 이었으며, 3번 염색체의 LOD 값은 3.20, 상가적 값은 0.88로 나타났다. 개체당 이삭수에 대한 QTL에서 9번 염색체의 LOD 값은 4.27, 상가적 값은 -1.60으로 나타났다. 초형 관련 분석 결과에서 탐색된 9개 마커를 토대로 간장에 대한 RM5311, 수장에 대한 RM555, 개체당 이삭수에 대한 RM8111을 선발하여 모부본인 청청, 낙동을 기준으로 자포니카형 22 품종, 인디카형 12 품종에 다형성을 분석하였다. 그림4와 같이 청청과 낙동과 같은 밴드양상을 나타나거나 다른크기상태의 밴드양상을 나타내었다. 간장, 수장, 개체당 이삭수의 일치율은 각각 44.11%, 41.17%, 44.11%로 나타났다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.673-680
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• 2022

본 연구에서는 PLA를 기반으로 알루미늄, 나무, 구리, 카본, 대리석이 각각 20% 함유된 재질들의 CT number를 분석하고 영상에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 보급형 3D 프린터를 이용하여 5×30×30 ㎣(두께×직경×높이)의 원기둥 모양 팬텀을 제작하였다. 관전압을 80, 100, 120 kV로 변화시키고, 관전류초를 100, 200 mAs로 변화시켜 테이블 중앙에 놓인 팬텀을 총 6가지 조건으로 횡단 스캔하였다. Image J를 이용하여 원형의 ROI를 설정하고 물질부 CT number의 정량값과 주변부 CNR의 정량값을 구하였다. 물질부의 CT number 평균값은 PLA-나무20%, PLA-대리석20%, PLA-카본20%, PLA-100%, PLA-알루미늄20%, PLA-구리20% 순으로 높아졌고(p<0.05), kV 증가에 따른 CT number는 음의 상관성을 확인하였다. 주변부의 CNR값은 PLA-대리석20%, PLA-구리20%, PLA-카본20%, PLA-나무20%, PLA-알루미늄20%, PLA-100% 순으로 증가 됨을 확인하였다(p<0.05). 각 재료별 HU 값과 유사한 인체 장기는 PLA-구리20%는 치밀골, PLA-알루미늄20%는 해면골, PLA-100%는 응고된 혈액, PLA-카본20%와 PLA-대리석20%는 간, 근육, 비장, PLA-나무20%는 지방과 유사한 값이었다. 또한 모든 재료에서 필라멘트 주변부 영상을 흐리게 하는 흐림 현상을 확인하였고 특히 PLA-100%에서 영상 주변부 흐림 현상이 가장 많은 것을 확인하였다. 따라서 의료용팬텀 제작의 재질을 선정할 때 목표 장기의 HU 값을 반영하고, 팬텀 주변부의 흐림 현상을 고려하는 것이 바람직하다고 판단하며 본 연구가 기초 자료를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.933-948
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• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.