위성영상을 이용하여 산출된 대기운동벡터(AMV)와 라디오존데 바람 관측 자료를 이용한 검증결과는 산출된 AMV가 지속적으로 관측 자료에 비해서 풍속이 약하게 나타나는 Slow Speed Bias(SSB)를 보여 주었다. 이러한 SSB는 표적추적, 표적선정, 그리고 고도할당 단계의 오차에 의해 야기될 수 있으며, 이 중 고도할당 단계의 오차는 SSB를 발생시키는 주된 요인으로 여겨진다. 그러나 최근 연구에서는 고도할당 단계의 개선만으로는 SSB 문제를 해결하는데 한계가 있음을 밝혔다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 표적추적 알고리듬을 개발하여 SSB를 감소시킴으로서 기상청 현업 AMV 알고리듬의 성능을 개선하고자 하였다. 표적추적 단계의 오차는 표적 내에 다양한 시 공간 규모의 바람이 포함되어 벡터가 과도하게 평균된 움직임으로 계산되거나, 구름이 추적 시간동안 형태를 유지하지 못하고 변형되는 경우에 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 표적추적 알고리듬에서는 가우시안 군집분석(GMM)을 이용하여 변형이 적고 추적에 용이한 저온 군집을 표적으로 재선정하고, 이미지를 변형시켜 군집의 움직임을 보다 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 또한 표적을 추적하기 위한 방법으로 거리제곱합 방법을 사용하였다. 개발된 알고리듬과 기존 COMS 알고리듬을 천리안 위성의 적외채널 영상에 적용하여 AMV를 산출하였으며, 이를 라디오존데 관측 자료와 비교 검증해 보았다. 제안된 알고리듬으로 산출된 AMV는 기존 알고리듬으로 산출된 AMV보다 평균 풍속이 $2.7ms^{-1}$증가함에 따라 SSB가 평균 29%까지 감소하는 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 개발된 알고리듬으로 산출된 AMV는 중 하층의 정확도가 감소하였고, 기존 알고리듬에 비해 산출되는 AMV 벡터수가 약 40%까지 감소함을 보였다. 이에 따라 중 하층의 정확도 개선과 기존의 알고리듬과 비교하여 산출되는 벡터 개수가 감소하는 문제를 보완하기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
목적: $^{14}C$-요소호기검사(UBT)는 Helicobacter pylori (H. pylori) 감염을 진단하는데 비침습적이고 유용한 방법으로 알려져 있다. 그러나 기존의 $^{14}C$-UBT는 액체 섬광계수기(LS)를 이용하여 측정하므로 검사과정이 복잡하고 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 저자들은 동일한 환자에서 최근에 개발되어 간편해진 $Geiger-M\ddot{u}ller$계수기(GM)를 이용한 측정과 기존의 LS를 이용한 측정을 시행하여 진단성능을 비교하여 GM을 이용한 방법이 기존의 LS를 이용한 방법을 대체할 수 있는지를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 상부위장관 증상이 있어 일주일 이내에 위십이지장 내시경, LS와 GM을 이용한 $^{14}C$-UBT가 모두 시행된 49명(M:F=30:19, 나이 $41{\pm}14$ yrs)을 대상으로 하였다. 모든 환자에서 최소 6시간 금식을 한 후 37 KBq의 $^{14}C$-urea 캡슐을 복용한 후 LS 와 GM 측정법에 따른 호기 샘플을 얻어 각각 측정하였다. 위십이장 내시경시 시행된 조직 검사 결과를 금과옥조로 H. pylori 감염에 대한 두 계수측정 방법의 진단성능을 비교하였고, 두 측정법의 일치 정도와 측정값 사이의 상관관계를 알아보았다. 결과: 49명중 조직검사를 시행받은 사람은 18명이었으며 이중 H. pylori 감염은 13명(72.2%)에서 관찰되었고 LS와 GM 측정법은 모두 동일한 결과를 보여 민감도 100%, 특이도 100%, 정확도 100%를 보였다. 49명의 대상 환자 전체에서 시행된 두 계수측정법의 일치율은 98%(48/49)이었으며 불일치률은 2% (1/49)였다. LS와 GM에 의한 측정값은 통계학적으로 유의한 상관관계 (r=0.859, p<0.001)를 보였다. 결론: GM을 이용한 $^{14}C$-UBT는 LS 측정법과 동일한 진단성능을 보여, 보다 간편하고 빠른 검사법으로 LS측정법을 대체하여 임상적으로 유용하게 이용될 수 있을 것으로 생각된다.
목적: 본 연구의 목적은 신장의 정확한 방사능 섭취량을 얻기 위해서 기하학적 평균 감쇠보정을 이용한 conjugate view 방법(CVM)을 평가하고 Gate 방법과 비교하는 것이다. 대상 및 방법 : 본 연구는 신장의 방사능 섭취량을 시뮬레이션하기 위해서 몬테칼로 코드, SIMIND와 Zubal 팬텀을 사용하였다. 또한 이중 감마카메라를 이용하여 직경 5cm인 팬텀들을 직경 20cm인 실제 팬텀에 삽입하여 실험을 하였다. CVM 방법을 평가하기 위해서 산란과 감쇠가 없는 이상적 데이터와 비교되었다. 또한, CVM 방법을 Gate 방법과 비교하였고, 산란보정의 적용 또는 비적용으로 나누어 CVM 방법을 실행하였다. Gate 방법은 임상에서 사용하는 것처럼 산란보정을 적용하지 않았으며, $0.12cm^{-1}$와 $0.15cm^{-1}$ 감쇠계수들을 적용하였다. 관심영역 내에 있는 평균계수, 신장영상 위에서 얻어진 프로파일, 선형회귀분석을 이용하여 데이터를 분석하였고, 이상적 데이터와의 상관계수를 계산하였다. 결과: 컴퓨터 시뮬레이션의 경우, 이상적 데이터, CVM 방법, Gate 방법으로부터 얻어진 평균계수들은 각각 (오른쪽: $998{\pm}209$, 왼쪽: $896{\pm}249$), (오른쪽: $911{\pm}207$, 왼쪽: $815{\pm}265$), (오른쪽: $1065{\pm}267$, 왼쪽 $1546{\pm}267$)이었다. CVM 방법은 이상적 데이터와 좋은 상관관계를 보여주었고, 이상적 데이터와 대한 CVM 방법, Gate방법의 상관계수는 각각 (오른쪽: 0.91, 왼쪽: 0.93)와 (오른쪽: 0.85, 왼쪽 0.90)이었다. 결론: 기하학적 평균 감쇠보정을 이용한 CVM 방법은 Gate 방법보다 정량적으로 더 정확한 값을 제공하였다. 결론적으로, 신장 깊이에 영향을 받지 않는 CVM 방법으로 더욱 정확하게 신장의 방사능 섭취량을 측정할 수 있을 것으로 생각된다.
이어도 해양과학기지 유의파고 자료와 인공위성(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 고도계 유의파고 자료를 비교하기 위하여 2004년 12월부터 2016년 5월까지 약 12년 동안의 위성-이어도 관측 유의파고 사이의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 위성 유의파고는 이어도 해양과학기지 유의파고에 대하여 약 0.34 m의 평균 제곱근 오차와 0.17 m의 양의 편차를 나타내었다. 위성과 이어도 관측 유의파고 차는 특이한 계절변동이나 경년변동을 보이지 않고 위성이 중복 관측하는 기간에 대해서 유사한 변동 특성을 보여 위성 자료의 일관성을 확인할 수 있었다. 위성-이어도 유의파고 차이에 대한 바람장의 영향을 조사한 결과 모든 위성에 대해 평균적으로 0.17 m 정도의 양의 편차가 나타났다. 지형 및 해양과학기지 구조물의 영향을 파악하기 위하여 파향에 대한 파고 오차의 특이성을 분석하였으나 통계적으로 유의미한 특성이 나타나지 않았다. 위성-이어도 일치점의 거리에 따른 영향을 조사하기 위하여 위성-이어도 간의 거리에 대한 함수로 오차의 특성을 분석한 결과 평균은 거리와 무관하게 0.14 m로 거의 일정하게 유지되는 반면에 오차의 최댓값과 최솟값 사이의 진폭은 이어도로부터 멀어질수록 선형적으로 증가하는 특성이 발견되었다. 반면에 동해 해양기상위성부이를 활용한 위성 유의파고 자료의 정확도 평가 결과, 위성-실측 자료 사이의 평균 제곱근 오차는 0.27 m로 상대적으로 작은 오차가 발생하였으며, 이어도 파고 자료와 같이 특이한 오차 특성은 발견되지 않았다. 이어도 파고 관측 기기의 상이성을 고려하여 이 연구에서는 위성 유의파고 자료를 기반으로 이어도 유의파고 자료를 보정하는 식을 제안하였다. 또한 이어도 해양과학기지가 국제적인 해양관측 기지로 격상되기 위해서는 자료의 신뢰도 확보가 우선되어야 함을 강조하고 방법과 전략을 제시하였다.
국내 다소비 채소류 39종에 대해 원재료 및 데침 조리 시 함유된 수용성 비타민 $B_5$ 및 $B_6$의 함량변화를 자외부 흡광 검출기(HPLC/DAD) 및 형광검출기(HPLC/FLD)로 분리 검출하였다. 각 성분의 분석법을 밸리데이션하여 신뢰도 높은 분석법임을 확인한 후 조제분유를 이용하여 내부 분석품질을 관리하였고, 비타민 $B_6$의 경우에는 국제 정도 관리를 통하여 정밀한 분석 수행능력을 평가 받았다. 검증된 분석법으로 채소류 39종의 원재료 및 데침 조리 시 비타민 $B_5$ 및 $B_6$ 함량 변화를 분석한 결과, 비타민 $B_5$의 경우 근채류에서는 마늘, 엽채류에서는 포항초, 경채류는 두릅, 과채류의 숙과용 호박이 각각의 분류에서 가장 높은 함량을 나타내었으며, 그 중 경채류인 두릅($2.462mg{\cdot}100g^{-1}$)이 가장 높은 함량을 나타내었다. 비타민 $B_6$의 경우에는 근채류에서 마늘, 엽채류에서는 근대, 경채류는 마늘쫑, 과채류의 적색토마토가 각각의 분류에서 가장 높은 함량을 나타내었고, 그 중 엽채류의 근대($0.127mg{\cdot}100g^{-1}$)가 가장 높은 함량으로 평가되었다. 대부분의 채소류에서 데침 처리 시 원재료에 비해 $B_5$ 및 $B_6$의 함량이 감소하거나 검출되지 않는 양상을 나타내었으며, 특히 비타민 $B_5$는 두릅, 비타민 $B_6$는 노란감자 및 근대에서 각각 약 20배 및 4배 대폭 감소하는 경향을 나타내었다. 이 결과는 채소작물의 이용 및 가공, 국민 식생활 정보 및 학교 조리 급식 등 영양적 부분과 국민 건강을 위한 중요한 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
LC-MS/MS를 이용하여 아미노글리코사이드계 동물용의 약품 9종에 대하여 동시분석법을 확립하고 잔류실태조사를 수행하였다. 현재 식품공전에 수록된 시험법을 기본으로 분석법을 개선하였으며 국제식품규격위원회 기준에 따라 특이성, 직선성, 정확성, 정밀성, 정량한계 등을 검증하였다. 아미노글리코사이드 혼합표준용액을 잔류허용기준의 0.125배, 0.25, 0.5, 1, 2, 4배 농도에 따라 검량선을 작성한 결과 0.98 이상의 직선성을 확인하였다. 소고기의 회수율은 60.5~114%, 돼지고기의 회수율은 60.1~112%, 닭고기 회수율은 63.8~131%을 나타내었다. 또한 LOD는 0.001~0.009 mg/kg, LOQ는 0.006~0.03 mg/kg이었다. 국내유통 중인 축산물 (소고기, 돼지고기, 닭고기) 193건을 수거하여 개선된 분석법의 적용성 검증과 축산물의 안전성 확인을 위한 잔류조사를 수행한 결과 시험법의 적용성이 충분히 검증되었으며 모든 시료에서 아미노글리코사이드 계열의 항생제가 검출되지 않아 유통 축산물이 안전한 것으로 확인되었다. 확립된 분석법은 식육에 잔류할 수 있는 아미노글리코사이드계열 동물용의약품 안전관리에 활용할 수 있을 것으로 사료되는 바이다.
생체중은 작물 생육의 중요한 지표이기 때문에 계획 생산을 위해서는 반드시 측정이 필요하다. 비파괴적으로 생체중을 측정하기 위하여 이미지 기반의 방법 들이 개발되어 왔으나 한계점을 가지고 있다. 또한 수경재배에서는 양액의 중량 때문에 작물 생체중을 직접 측정하기에 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 NFT 방식의 식물공장에서 생육시기에 따른 생체중을 실시간으로 정확하게 측정할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 식물공장 모듈에서 로메인 상추를 재배하며 실험을 진행하였다. 정식 후 7일 간격으로 28일 까지 전체 채널의 중량, 채널 내에 남아 있던 양액의 양, 로메인 상추의 지상부와 지하부의 생체중을 측정하였다. 특히, 양액이 공급 중일 때 채널의 초기 무게(Wi)와 양액 공급을 중단한 후에 채널의 중량 변화를 매초 간격으로 측정하였다. 채널을 통해 더 이상의 배액이 발생하지 않을 때, 채널의 최종 중량(Ws)와 채널에 잔류하고 있는 양액의 양을 측정하였다. 시상수(${\tau}$)는 Wi와 Ws의 변화 추세를 고려하여 계산되었다. Wi, Ws, ${\tau}$와 실제 생체중과의 관계를 정량적으로 분석하였다. 양액 공급을 멈춘 뒤 채널의 중량은 지수적으로 감소하였다. 채널 내 지하부의 중량이 증가하면서 양액이 채널을 빠져나가는 속도는 감소하였다. 실제 작물의 생체중과 채널의 중량을 통하여 예측된 생체중 사이에는 큰 차이가 있었고, 이는 채널 내에 잔류된 양액 때문이다. 이러한 차이는 생육시기에 따라 예측하기에는 어려웠으나 시상수를 이용한 모델식은 높은 예측성을 보였다. Wi, Ws, ${\tau}$를 사용한 모델을 이용하면 작물의 실제 생체중을 추정할 수 있으리라 기대된다.
대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
차조기 열수 추출물을 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료로 개발하기 위하여 지표성분 표준화를 위한 rosmarinic acid의 분석법 설정과 분석법에 대한 밸리데이션을 실시하였다. 1% acetic acid가 첨가된 water와 methanol을 이동상으로 하고 Zorbax extended-C18($4.6{\times}150mm$, $5{\mu}m$) 칼럼을 사용하여 기울기 용리(gradient elution) 방법으로 분석하였다. 본 연구에서는 분석법을 확립하고 분석법에 대하여 특이성, 직선성, 정확성과 정밀성 그리고 회수율에 대하여 확인하였다. Rosmarinic acid의 검량선은 $R^2$=0.9995로 좋은 선형성을 보였으며 정량한계와 검출한계는 각각 $1.2{\mu}g/mL$와 $0.36{\mu}g/mL$였다. 일내와 일간 분석에서 상대표준편차(RSD)는 각각 3.21%와 1.43% 미만으로 나왔다. 정밀성 측정 결과에서는 97.04~98.98%로 나왔고, RSD는 0.25~1.97%였다. 그러므로 HPLC를 이용한 rosmarinic acid의 분석법이 차조기 열수 추출물 기능성원료 표준화를 위한 적합한 시험법임이 검증되었다. 본 시험법에 따라 분석한 차조기 열수 추출물 내의 rosmarinic acid의 함량은 세 lot를 3회 분석하였을 때 평균 0.03%로 나왔다. 따라서 본 연구를 통하여 확립된 rosmarinic acid의 분석법이 차조기열수 추출물 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료 개발을 위한 기초자료로 활용될 것으로 사료된다.
본 연구는 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료의 시계열 분석, 교통기초도 상 실측자료의 통계적 모형화와 교통류의 다영역 구분에 의한 교통정체의 전개 양상을 규명하였다. 천안-논산고속도로의 교통사고와 행사로 인한 교통정체 시의 검지기 자료를 바탕으로 시계열 분석을 수행한 결과 교통사고와 같이 급격히 도로 콩량이 감소하는 경우 사고 직후 점유율의 변화로부터 용이하게 추정할 수 있었다. 행사와 같은 교통량 증가로 인한 교통정체의 경우 점유율과 평균속도의 변화 폭이 완만하며, 충격파의 형태가 다양하여 단순한 교통지표들의 시계열적 분석에 의한 검지의 신속성과 정확성에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실측자료의 통계적 모형화에 있어서 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되었다. 그러나 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다 그러나 이 경우 점유율 6-8$\%$대를 중심으로 속도가 급격히 떨어지는 현상이 발생하였다. 불안정 교통류 상황의 경우 교통정체의 형성과 해소과정이 각기 하나의 영역 내에서 분석됨에 따라 전반적으로 통계적 모형의 적용이 어려운 것으로 나타났다. 안정과 불안정 2영역 구분에 의한 교통정체 형성과 해소과정의 해석이 어려운 점을 감안하여 다영역 구분에 의한 교통류를 시계열에 의하여 분석한 결과 사고시의 교통류는 바로 정지단계(stopped flow)로 전이되며 점유율이 급격히 증가하였으며, 교통류가 stooped flow에서 free flow로 회복될 때 급격히 증가된 점유율이 점진적으로 감소하면서 교통량이 증가하는 추세를 나타냈다. 교통혼잡시의 교통류는 "impeded free flow" 상황에서 "congested flow" 상황을 거쳐 "jammed flow" 상황으로 전개되는 등 사고에 의한 정체 형성 및 해소과정보다 매우 복잡하며, 동일한 점유율에 대하여 교통상태별로 교통량의 차이가 큰 현상이 명확하게 발생하였다. 본 연구는 교통류 분석 시 다영역 구분의 필요성을 제시하였으며, 향후 개별 교통영역에 대한 정량적 구분 및 모형화가 이루어져야 할 것을 제기하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.