To assess the analytic performance of immunoradiometric TSH assay (IRMA TSH), assay precision determined by intra and interassay variance, assay accuracy determined by dilution and recovery study, were evaluated by using two commercial kit $(Abott^{(R)}\;and\;Daichi^{(R)})$. Normal range of basal serum TSH and TRH stimulated TSH increment were also determined in 234 healthy subjects (male 110, female 124; age 20-70) and 30 voluteers (male 10, female 20; age 21-26). In addition, basal TSH levels of 70 patients with untreated hyperthyroidism, 50 untreated hypothyroidism, and 60 euthyroidism were measured to assess the clinical utility of IRMA TSH. The detection limit of IRMA TSH was 0.04 mU/l and 0.08 mU/l by Abott Kit and Daichi kit respectively. Using Abott kit, intra assay variance were 2.0, 3.1 and 1.4% in mean TSH concentration 2.4, 31.6 and 98.2 mU/l repectively and interassay variance were 2.0 and 3.2% in mean TSH concentration 2.3 and 31.3 mU/l. Mean recovery rate was 92.5% and dilution study showed nearly straight line. When Daichi kit was used, intrasssay variance were 5.6, 5.2 and 6.2% in mean TSH concentration of 2.4, 31.6 and 98.2 mU/l respectively and interassay variance were 7.1 and 7.4% in mean TSH of 2.3 and 31.3 mU/l. Mean recoveray rate was 89.9%. Normal range of basal TSH and TRH stimulated peak TSH were 0.38-4.02 mU/l and 2.85-30.8 mU/l repectively (95% confidence interval, Abott kit used). Sensitivity and specificity of basal TSH levels for diagnosing hypothyroidism as well as specificity for diagnosing hyperthyroidism were 100% by using both kit. Sensitivity of basal TSH level for diagnosing hyperthyroidism was 100% when TSH levels were measured by Abott kit while that was 80.9% when measured by Daichi kit. These results suggest that IRMA TSH was very precise and accurate method and might be used as a first line test in the evaluation of thyroid function.
일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.
연구목적: 본 연구의 목적은 서로 다른 기하학적 형태를 가진 3가지 Ni-Ti 파일, 즉 K3, NRT, Profle을 사용하여 레진 블록으로 제작된 만곡 근관에서의 apical transportation 양상 및 working length 변화를 서로 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 실험 방법은 30개의 레진 블록을 Schneider technque을 사용하여 만곡도 측정 후 각 group당 임의로 10개씩 배분하였다. 이를 각 Ni-Ti 파일을 사용하여 crown down technique으로 근관 성형하였다. 이의 분석을 위해 double radiograph superimposition method (Backman CA 1992)를 사용하고, 분석의 정확성과 일관성을 위해 특별히 고안된 jig, digital X-ray 및 apical transportation의 측정 시 CAD/CAM software를 이용하였다. Apical transportation 양은 '근단공-0.5 mm'부위로부터 0, 1, 3, 5 mm에서 측정 하였으며, working length 변화는 근관 성형 전후의 working length 변화를 측정하였다. 또 통계 처리는 각 group의 apical transportation 양과 working length 변화를 Kruskal-Wallis One Way Analysis로 분석 후 다중 비교는 Mann-Whitney U-test를 사용하였다. 결과: 각 group간 working lengh 변화 및 0, 1, 3 mm 부위에서의 apical transportation 측정 값 사이에는 유의할만한 차이가 관찰되지 않았으나(p = 0.924), 5 mm 부위에서는 K3와 Profile사이에 유의할 만한 차이가 있었다(p = 0.027). 결론: 서로 다른 기하학적인 형태를 가진 3가지 Ni-Ti 파일의 apical transportation 및 working length 변화 정도 평가시, 본 연구의 범위 내에서는 3가지 파일 모두 유의할 만한 차이를 보이지 않은 가운데 본래의 근관 형태를 잘 유지한다고 할 수 있다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
본 논문은 터널 조명 시스템을 적절하게 운영하기 위하여, 터널 내부/외부의 휘도를 측정하는 영상휘도계의 개발 내용을 소개한다. 터널을 측정하는 국제규격 CIE88의 L20법 및 광막법이 구현 가능하도록 개발하였으나 현재 주로 적용되는 L20법을 위주로 실험하였다. 독립적 운영을 위하여 컴퓨터가 내장되었으며 외부와는 이더넷 통신으로 연결된다. 내부에 자동 온도조절 기능과 앞면유리의 열선과 와이퍼 시스템이 구축되었다. 정확한 휘도 측정을 위하여 노출시간과 휘도량에 따른 비선형 특성을 보정하는 수식이 적용되었다. 개발된 휘도계의 공인기관 교정결과는 1%미만의 오차를 보여주었다. 개발된 휘도계를 이용하여 실제 터널에서 실험을 하였고, 실험결과 기준 휘도계측기들과 유사한 특성을 보였으며, 매우 안정적으로 작동함을 볼 수 있었다. 다만, 부분적 고휘도로 인한 센서 포화에 의한 측정오차를 해결하는 과제는 남아 있다.
본 연구는 기후변화에 따른 난대상록수종인 황칠나무의 적지예측모델을 개발하기 위하여 수행하였다. 생장 및 입지환경 인자들간의 관계 구명을 통하여 양적 질적 자료 분석이 가능한 수량화 분석 방법에 의하여 황칠나무의 적지예측 평가기준을 도출하였다. 적지예측 프로그램은 ESRI, ArcView GIS 프로그램을 이용하여 개발하였다. 개발된 프로그램은 적지예측의 정확성 검토를 위하여 다양한 난대 상록활엽수가 분포하고 있는 전남 완도 지역에 적용하였다. 황칠나무의 적지예측 분석 결과, 최적지 표고 401~500m, 경사도 $15^{\circ}$ 이하, 국소지형은 산복 계곡부위, 퇴적양식 붕행토, 방위가 남쪽인 요철사면으로 나타났다. 완도지역의 황칠나무 최적지 등급별 맵핑 면적은 I 등급 1,487.2ha(25.4%), II 등급 1,020.3ha (17.4%), III 등급 2,231.8ha(38.2%), IV 등급 1,110.5ha(19.0%)로 나타났다.
본 연구는 국내 나물류 7종을 표준화된 5가지 다른 조리방법으로 조리 후 엽산 함량 변화 및 잔존율을 비교하였다. 엽산 함량 분석은 trienzyme-L casei 미생물법을 이용하였으며, 분석법은 정확성, 정밀성, 직선성, 검출한계 및 정량한계 등의 분석수행특성을 측정하여 검증하였으며, 내외부 분석품질관리를 수행하여 분석의 신뢰도와 숙련도를 평가하였다. 모든 분석법 검증은 AOAC에서 제시한 가이드라인에 부합하였으며, 7개월 동안 실시한 내부품질관리 및 숙련도 시험에서 모두 신뢰도 구간에 들어가는 결과를 얻어 본 실험에서 분석된 데이터의 신뢰도를 확보할 수 있었다. 조리법에 따른 나물류의 엽산 함량은 조리 전 엽산 함량과는 상관없이 조리 방법에 따라 유의적으로 다르게 나타났다. 나물의 종류에 따라 엽산 리텐션에 차이를 보였는데 비교적 튀기기 조리 후 높은 엽산 함량을 보였고, 찌기 처리된 시료에서 낮은 함량이 나타났다. 엽산 잔존율은 취나물과 쑥갓을 제외한 나물류에서는 조리에 의해 전반적으로 증가된 잔존율을 보여, 나물류는 열처리 방법을 통한 조리 후 섭취하는 것이 엽산 섭취에 보다 효율적인 것으로 나타났다. 본 연구는 조리 후 변화되는 엽산 함량에 관한 신뢰도 높은 정보를 제공하고 있으므로 이를 국가영양데이터베이스 구축에 활용 가능할 것으로 사료된다.
우수한 성능을 가지는 딥러닝 모델을 생성하기 위해서는 충분한 양의 학습자료가 필요하다. 하지만, 원격탐사 분야에서 충분한 양의 학습자료를 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 따라서 적은 수의 학습자료를 활용한 딥러닝 모델의 전이학습(transfer learning)의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 사전에 제작된 공개데이터셋을 기반으로 국내 정사영상 및 수치지도를 활용한 전이학습을 통해 국내 다시기 정사영상 내 존재하는 건물객체의 변화에 대한 탐지를 수행하였다. 이를 위하여, 변화탐지를 위한 공개데이터셋을 HRNet-v2 모델을 통하여 선행학습을 수행하고, 국내 정사영상 및 수치지도를 이용한 학습자료에 전이학습을 수행하였다. 전이학습에 대한 영향을 분석하기 위하여 두 곳의 실험지역에 전이 학습된 모델을 포함한 다양한 딥러닝 모델의 결과를 평가한 결과, 전이학습을 활용한 연구가 가장 우수함을 확인하였다. 이를 통하여, 전이학습을 활용해 부족한 양의 학습자료 문제를 해결하고, 다양한 원격탐사 자료에 대하여 효과적으로 변화탐지 기법을 적용할 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 일반촬영용 호흡 동기화 장치를 개발하여 호흡 협조가 어려운 환자의 가슴 검사를 할 때 들숨의 재현성을 높이는 것이다. 공기압 센서를 이용하여 호흡 동기화 장치를 자체 제작(X-RSD)하였고, 심폐소생술용 마네킹에 벤틸레이터를 연결하여 공기를 주입하였다. 이때 주입한 공기의 양은 SkillReporting 장치를 이용하여 정량화하였다. 마네킹의 가슴에 X-RSD를 위치한 후 공기의 양을 200-700 cc까지 100 cc 씩 총 6 단계를 나눠서 검사하였다. 오차 평가는 총 80회씩 반복 측정하여 X-RSD의 민감도를 측정하였고 민감도는 100%로 매우 정교한 결과 값을 얻을 수 있었다. 이후 가슴 측면검사를 X-RSD를 보면서 검사한 영상과, 암맹 검사한 영상을 비교평가 하였고, X-RSD의 폐 용적이 암맹 검사보다 용적도 크게 측정되고, 편차도 적게 측정되었다. 종합적으로 X-RSD를 이용하면 협조가 어려운 환자의 가슴검사에 도움을 줄 수 있으며, 일반촬영의 재촬영률을 줄여 전체적인 피폭선량 감소에 기여가 가능할 것이라 사료된다.
전자 어구 실명제는 '풍요로운 어장' 조성과 해양 환경 보호를 실행할 수 있는 주요 정책 중 하나이다. 또한 어구 자동식별 시스템은 LPWA 등의 통신과 멀티 센싱 기술을 활용하여 위 정책을 실현할 수 있는 해양 IoT 서비스 중 하나이다. 어구 자동식별 시스템은 해상에 부유하고 있는 전자 부이로부터 어구의 위치 및 유실 정보를 수집하고 어민이나 육상 관제국에게 제공한다. 어구 자동식별 시스템을 구성하는 전자 어구와 통신 장치들을 개발하였다. 본 논문에서는 전자 어구와 어선에 설치되는 무선 노드 사이의 통신 거리 측정과 전자 어구의 위치 정보 오차 측정 내용 및 결과에 대해 살펴본다. 측정 결과 통신 결과 목표치인 30 km의 2배인 62 km 거리에서 LOS 통신이 가능한 것을 확인하였고, 위치 오차는 목표치인 CEP 5 m 보다 적은 1 m의 결과를 얻었다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 어구 자동식별 시스템의 서비스 영역과 정확도가 더욱 신장될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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