• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.80-90
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• 2014

본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 조사한 42개 표본점의 재적정보와 Landsat TM 영상으로 추출한 Remote Sensing(RS)정보를 이용하여 잣나무임분의 재적을 추정하는 것을 목표로 한다. 실험 대상 학술림 잣나무림의 ha당 평균재적은 $307.7m^3/ha$, 표준편차는 $168.4m^3/ha$이며 산출된 잣나무림 재적을 등급화하였다. TM 영상에 3 by 3 majority filtering을 수행하기 전과 후에 각각 11개의 지수를 추출하였으며, 지수별 평균 화소 값을 이용하여 선형 회귀식 도출에 필요한 독립변수를 선정하였다. 11개의 지수는 6개의 DN(밴드값, 열감지밴드인 Band6을 제외), NDVI(정규식생지수), Band Ratio(BR1:Band4/Band3, BR2:Band5/Band4, BR3:Band7/Band4), Tasseled Cap-Greeness(TC G) 1개로 구성하였다. 그 결과, 필터링 전과 후 모두 NDVI와 TC G가 회귀식에 가장 적합한 지수로 선정되었으며, $R^2$는 필터링 전과 후가 각각 0.736, 0.753로 모두 높았다. 또한, 정확도 비교를 위하여 오차검증을 실시한 결과, RMSE는 필터링 전과 후가 각각 약 $69.1m^3/ha$, 약 $67.5m^3/ha$으로 필터링 후가 낮았으며, bias는 각각 약 $-12.8m^3/ha$, 약 $9.7m^3/ha$으로 필터링 후의 편차가 적어 필터링을 실시한 회귀식이 적합한 모형으로 선정되었다. 필터링 후의 회귀식을 적용하여 추정한 임반별 재적은 총 재적이 약 $160,947m^3$이며, 평균 재적은 약 $315m^3/ha$로 실제 잣나무림의 재적보다 약 1.2배 높게 추정되었다.

• 농업과학연구
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• 제8권2호
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• pp.195-202
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• 1981

회개, 수자원획(水資源劃) 등(等) 이수(利水)를 목적(目的)으로 하는 장기유출해석(長期流出解析)에 있어 가장 중요(重要)한 인자(因子) 중(中)의 하나인 유역증발산량(流域蒸發散量)을 Water budget방법(方法)에 의(依)하여 산정(算定)하여, Pan, Potential, Regional evaporation과 Temperature와의 관계(關係)를 구명(究明)하여 유출기록(流出記錄)이 없는 무계기(無計器) 지역(地域)의 유역증발산량(流域蒸發散量)과 장기유출량(長期流出最)을 추정(推定)하기 위하여 금강수계(錦江水系) 용담지점(龍潭地點)의 5 개년(個年) 자료(資料)를 분석(分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. Pan evaporation과 River basin evaporation과의 비(比)($E_w/E_{pan}$)가 계절별(季節別) 성향(性向)을 가장 질서(秩序)있게 나타났으며, Pan evaporation으로부터 River basin evaporation을 Fig. 9 또는 Table-7로부터 추정(推定)할 수 있다. 2. Penman의 Potential evaporation을 적용하기 위하여 cloudness effect와 Wind function의 지역상수(地域常數)를 결정한 결과, 용담지역(龍潭地域)의 지역상수(地域常數)는 다음과 같다. $R_A=R_C(0.13+0.52{\frac{n}{D}})$ $E_a=0.35(e_s-e)(1.8+1.0U)$ 3. Regional evaporation [$E_R=(1-a)R_C-E_P$]는 유도과정의 가정에 따른 functional error가 큰 것으로 보여지나, 유역(流域)전반의 물리(物理), 화학(化學), 생물학적(生物學的)인 증발(蒸發)기구를 포괄적(包括的)으로 포용(包容)하고 있는 이와같은 이론적(理論的)인 함수개발(函數開發)이 요망된다. 4. 기상자료(氣象資料)가 미비(未備)한 지역(地域)에서는 기온(氣溫)만으로 Fig-11과 같이 개락적(槪略的)인 월(月) 평균(平均) 증발산(蒸發散)을 구(求)할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.396-402
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• 2014

한반도의 봄철은 산수유, 매화, 목련, 진달래, 개나리, 벚꽃, 철쭉 등 다양한 꽃이 순차적으로 개화하는 동적인 경관을 특징으로 한다. 덕분에 지자체들은 봄꽃축제를 통해 관광수입을 올려왔으며, 봄꽃을 따라 남쪽에서 북쪽으로 이동하는 양봉업자는 장기간에 걸쳐 밀원을 확보할 수 있었다. 하지만 최근 봄꽃 개화일의 지역 간 차이와 화종 간 차이가 동시에 줄어들어 계절경관의 경제적, 공익적 가치가 훼손되고 있다. 대표적인 봄꽃인 개나리와 벚꽃의 개화일을 60년 이상 관측해온 6개 기상관서의 자료에 의하면, 먼저 피는 개나리와 늦게 피는 벚꽃의 개화일 편차가 1951-1980 평년에는 최장 30일, 평균 14일이었지만, 1981-2010 평년에는 최장 21일, 평균 11일로 단축되었다. 특히 2014년에는 7일로 단축되어 같은 장소에서 벚꽃과 개나리를 동시에 볼 수 있게 되었다. 또한 부산에서 서울까지 벚꽃전선이 이동하는 데 1951-1980 평년의 경우 20일이 소요되었으나 1981-2010 평년에는 16일로 줄었으며, 2014년에는 6일로 좁혀졌다. 같은 기간 개나리전선은 20일${\rightarrow}$17일${\rightarrow}$12일로 단축되었다. 두 봄꽃의 개화일이 근접해진 이유는 휴면해제 직후 이른 봄의 완만한 기온상승에 비해 늦은 봄의 급격한 기온상승으로 대표되는 한반도의 최근 기후변화양상이 일찍 피는 개나리보다 늦게 피는 벚꽃의 개화를 더욱 앞당겼기 때문으로 추정된다. 지난 60년간 자료로부터 온도시간을 기반으로 개화에 소요되는 고온요구량을 지점별로 도출하여 2014년의 개나리와 벚꽃 개화일을 추정한 결과 평방근오차 2일 이내의 좋은 성적을 얻었다.

• 핵의학기술
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• 제13권3호
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• pp.185-188
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• 2009

목적 : 건진센터 종양 검사가 정상범위 내에서 재검기준이 명확히 설정되어 있지 않아 검사자마다 각자의 재검기준에 따라 재검을 시행함에 따라 재검상의 편차가 크고 일괄적이지 못했다. 이를 개선하기 위해 정상치이하값에서의 재검기준을 마련하고 정상치이하인 값에서 trend 결과를 관리할 수 있는 본원 OCS QC (order communication system quality control)프로그램을 이용하여 건진 센터 종양 검사의 결과보고오류에 개선을 하고자 한다. 대상 및 방법 : 2009년 2월부터 3월까지 본원 건진 센터에서 종양 검사(AFP, CEA, CA19-9, CA125, PSA)를 실시한 환자들을 대상으로 하였다. 우선 각 검사의 정상범위에서 Inter assay CV%를 구하여 screening 기준 값을 설정하였다. OCS QC program에 진료과, 대상 검사종목, screening 기준 값을 입력하여 기준 값에 벗어난 결과는 색깔에 반전을 주었다. 1차로 5가지종양 검사를 전 결과대비 ${\pm}$ 30% 기준을 벗어난 screening 건수를 구하였고 2차로 각각의 종양 검사에 대해 전 결과 대비 AFP는 ${\pm}$ 60%, CEA와 CA19-9는 ${\pm}$50%, CA125와 PSA는 ${\pm}$40%로 기준 값을 상향조정하여 screening 건수를 구하였으며 정상치 이하에서의 재검기준도 설정하여 비교하였다. 결과 : 1차 screening 건수 백분율은 30~40%의 결과를 얻었고, 2차 screening 건수 백분율은 AFP 26.1%, CEA 18.9%, CA19-9 17.3%, CA-125 18.7%, PSA 21.0%로 평균 20%의 screening 백분율을 얻었다. 정상치 이하에서의 재검기준은 AFP 5.0이하$\leftrightarrow$10.0이상, CEA 1.0이하$\leftrightarrow$3.0이상, 2.0이하$\leftrightarrow$4.0이상, CA19-9와 CA-125 10.0이하$\leftrightarrow$30.0이상, PSA 1.0이하$\leftrightarrow$2.0이상으로 정하였으며 평균 20.4%의 screening 백분율에 재검기준을 적용시켜 실제 재검사 건수를 얻었다. 2달 동안 재검사 건수는 AFP 0건, CEA 15건, CA19-9 3건, CA-125 2건, PSA 5건이었다. 결론 : OCS QC 프로그램을 이용하여 시스템적인 재검기준을 마련함으로 검사자간 재검 실시 편차의 감소가 있었고 정상치 이하 값에서 결과보고오류에 대해 개선이 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국안광학회지
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• 제12권3호
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• pp.71-75
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• 2007

본 연구는 2005년 3월 1일부터 2007년 2월 28일까지 광주광역시 소재의 안경원에 방문한 40세에서 80세까지 성인 208명을 대상으로 크로스실린더 검사법을 이용하여 연령별 및 성별에 따른 노안의 근용 가입도를 검사하였으며 결과는 다음과 같다. 1. 연령에 따른 굴절이상 분포는 정시 5%, 근시 34%의 분포를 보였으며, 원시의 경우 43%로 정시 또는 근시 보다 높은 분포를 보였다. 혼합난시는 조사 대상자 중 총 18%의 분포를 보였다. 2. 연령과 성별에 따른 노안 가입도는 남자의 경우 각 연령군에서 평균 가입도가 40세-44세는 +0.75D, 45세-49세는 +1.25D, 50세-54세는 +1.41D, 55세-59세는 +1.92D, 60세-64세 +2.35D, 65세-69세 +2.97D, 70세 이상은 +3.12D이었으며, 여자의 경우 각 연령군에서 평균 가입도가 40세-44세는 +1.08D, 45세-49세는 +1.38D, 50세-54세는 +1.67D, 55세-59세는 +2.05D, 60세-64세 +2.50D, 65세-69세 +2.57D, 70세 이상은 +3.18D로 각 연령군에서 평균 가입도가 남자보다 높게 조사되었다. 3. 연령별 노안의 난시축 분포는 도난시의 경우 검사대상 중 총 61.2%로 직난시 2.8%와 사난시 36.0%보다 높게 분포하였다. 양안을 기준으로 하는 각 연령별 군의 평균 가입도는 40세-44세 군이 +0.75D 또는 +1.00D, 45세-49세 군은 +1.25D 또는 +1.50D, 50세-54세 군은 +1.50D, 55세-59세 군은 +2.00D, 60세-64세 군은 +2.50D, 65세-69세 군은 +2.50D 또는 +2.75D, 70세 이상 +3.00D 또는 +3.25D의 평균 가입도를 나타냈다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제32권2호
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• pp.177-182
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• 1999

유럽과 미국을 비롯한 선진 산업국가에서 1930년에서 1950대 사이에 발생하였던 일련의 대기오염사건을 경험한 이후, 대기오염과 인체건강영향과의 상관성을 평가하려는 체계적인 연구수행이 있어왔다. 국내에서도 최근 2-3년 동안 단면적 연구 설계에서 벗어나 시계열적 분석방법을 적용한 연구결과들이 발표되었으며, 외국에서의 결과와 유사하게 현재 수준의 대기오염도에서도 인체건강영향 특히 조기사망발생과 유의한 상관성이 있음이 제시되었다. 특히 서울시를 대상으로 한 일련의 연구결과가 대기오염도와 일별사망과에 유의한 상관관계가 있음을 보이고 있어 이에 대한 보다 정밀한 연구수행 필요성이 제기되었다. 따라서 본 연구는 메타분석적 방법론을 적용하여 서울시내의 구별분석 결과를 통합하여 기존의 연구결과와 비교함으로써 대기오염과 인체건강영향의 원인적 상관성을 규명하는 보조적 자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 대기오염 자동측정기가 설치된 서울시 내 총 18개 구를 대상으로 대기오염도와 사망과의 상관관계를 추정하는 구별 예측치를 산출하였다. 이렇게 산출된 각 개별 예측치는 전체로서 총괄되는 가중평균 예측치를 계산하기 위하여 사용되었으며 이 때 모수효과 모형 또는 랜덤효과 모형을 적용하여 가중평균 예측치를 산출하였다. 지역별 또는 구별 예측치간의 변이차를 검정하는 동질성 검정의 결과 세 오염물질의 경우 모두 지역간 변이가 큰 것으로 평가되었으며 따라서 랜덤효과 모형의 결과를 최종결과로 선정하여 제시하였다. 랜덤효과 모형의 결과를 보면 총부유분진과 아황산가스의 경우 일별사망과 유의한 상관관계가 있는 것으로 평가되었으나 오존의 경우는 그렇지 않았다. 또한 메타분석 결과가 기존의 연구결과와 비교할 때 유사하게 평가된 점으로 미루어 현재 수준의 대기오염도와 일별사망 또는 인체건강영향과 밀접한 상관관계가 있음을 알 수 있다. 메타분석 방법을 적용하였어도 직접적 개인노출평가가 이루어지지 않았다는 점에서 정보편견의 가능성을 제외할 수 없다. 그러나 이러한 메타분석 방법이 기존의 연구(서울시 전체를 대상으로 하는)에 비하여 정보편견을 어느정도 줄여줄 수 있을 것으로 기대되었으며, 분석결과 기존 연구에서 제시하는 것과 매우 유사함을 알 수 있다. 결론적으로 대기오염 역학 연구에 있어서 이와 같은 메타분석적 방법이 유용하며, 본 연구결과도 기존의 연구에서와 같이 현재 수준의 대기오염도가 인체 건강에 위해한 영향을 미칠 수 있음을 보여 준다는 점에서 향후 보다 강화된 대기오염관리 방안 마련의 필요성을 제기한다고 하겠다. 이를 위하여 대기 오염기준치의 강화뿐 아니라 대기오염에 민감한 인구집단, 즉 어린이나 노약자 등에 대한 각별한 감시와 연구수행이 필요시 된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권1호
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• pp.31-43
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• 2015

목 적 : 정위적체부방사선치료(Stereotatic body radiation therapy, SBRT)는 원발성 종양과 전이성 종양의 치료법으로 이용되어진다. SBRT는 높은 선량을 전달하기 때문에 MU(Monitor unit)의 증가로 치료시간이 길어지고 치료계획용적(Planning Target Volume, PTV) 주변의 정상장기를 효과적으로 보호할 수 있는 치료계획이 필요하다. 특히 다중표적의 경우 SBRT를 여러 번에 나누어 치료해야하거나 선량 겹침으로 인한 고 선량 영역(Hot spot)이 생길수도 있다. 본 연구는 다중표적 간암에서 TrueBeam STx(Varian, USA)의 무편평화여과기선질(Flattening filter free, FFF) beam을 이용한 용적변조회전치료(Volumetric modulated arc therapy, VMAT)의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 다중표적 간암의 SBRT를 시행하는 5명의 환자를 대상으로 TrueBeam STx의 10MV FFF beam을 이용한 VMAT과 15MV 편평화여과기선질(Flattening filter, FF) beam을 이용한 입체조형치료(conformal radiotherapy, CRT)계획을 세웠다. 두 치료계획을 비교하기 위하여 선량용적히스토그램(Dose Volume Histogram, DVH)을 이용하여 치료계획용적(Planning Target Volume, PTV), 간, 십이지장, 장, 식도, 척수에 들어가는 선량을 평가하고 전체 MU 값을 비교하였다. 또한 두 치료계획의 치료시간을 비교하기 위하여 Beam on time을 평가하였다. 결 과 : PTV에 대한 처방선량지수(Conformity Index, CI), 선량균질지수(Homogeneity index, HI), 처방선량포함지수(Paddick's Conformity Index, PCI)의 평균값은 VMAT에서 각각 $1.006{\pm}0.028$, $1.098{\pm}0.016$, $1.132{\pm}0.084$, CRT에서 $1.381{\pm}0.419$ $1.136{\pm}0.042$, $1.534{\pm}0.465$로 평가되었다. 정상장기에 대한 선량은 CRT에서 VMAT 보다 약 1.8배 높은 선량으로 평가되었다. 전체 MU값은 VMAT에서 약 1.3배 높게 평가되었고 VMAT과 CRT 두 치료계획의 평균 Beam on time은 각각 6.8분, 21.3분으로 평가되었다. 결 론 : 다중표적 간암의 정위적체부방사선치료에서 FFF Beam을 이용한 VMAT을 적용하면 선량 겹침 없이 다중표적을 한 번에 치료할 수 있으며 PTV의 선량포함을 만족하면서 주위의 정상장기를 더 효과적으로 보호할 수 있는 치료계획이 가능하다. 또한 FFF Beam의 높은 선량률(Dose rate)을 이용하여 치료시간을 단축시켜 치료 중 발생할 수 있는 오차를 감소시킬 수 있다.

• 보험의학회지
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• 제4권1호
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• pp.44-76
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• 1987

Present study was undertaken to establish the modified Broca's indices to estimate standard body weight by using a total of 5,496 insured persons who were medically examined at the Honam Medical Room of Dong Bang Life Insurance Company Ltd. from January, 1983 to January, 1986. The results were as follows: 1. The linear regression equations of body weight to $height^3$ to estimate standard body weight were as follows: In male, for $18{\sim}19$ age group $y=7.272{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.560$ for $20{\sim}29$ age group $y=8.187{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.031$ for $30{\sim}39$ age group $y=8.627{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.169$ for $40{\sim}49$ age group $y=9.561{\times}10^{-6}{\times}x^3+20.994$ for $50{\sim}59$ age group $y=8.604{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.081$ and for all ages group $y=7.778{\times}10^{-6}{\times}x^3+25.929$ In female, for $18{\sim}19$ age group $y=8.252{\times}10^{-6}{\times}x^3+18.920$ for $20{\sim}29$ age group $y=7.715{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.409$ for $30{\sim}39$ age group $y=8.808{\times}10^{-6}{\times}x^3+21.440$ for $40{\sim}49$ age group $y=9.691{\times}10^{-6}{\times}x^3+21.940$ for $50{\sim}59$ age group $y=12.550{\times}10^{-6}{\times}x^3+11.031$ and for all ages group $y=7.300{\times}10^{-6}{\times}x^3+26.601$ In both sexes, for all ages group $y=8.342{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.998$ 2. The modified Broca's index is expressed by formula $\{height(cm)-100\}{\times}K(kg)$. K is obtained from the following formula standard weight to average height estimated $\frac{by\;means\;of\;linear\;regression\;equation(kg)}{\{Average\;height(cm)-100\}{\times}K(kg)}$=1 Author's modified Broca's indices are as follows: In male, for $18{\sim}19$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.85(kg)$ for $20{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ for $40{\sim}49$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ for $50{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ and for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for $18{\sim}19$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $20{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ for $40{\sim}49$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.05(kg)$ for $50{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.05(kg)$ and for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ In both sexes, for all age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ 3. Several types of modified Broca's index recommended by author are as follows: I. In male, for $18{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ and for $30{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for $18{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ and for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ II. In male, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ III. In both sexes, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ Note: The first type of modified Broca's index is the most precise one in estimating standard body weight among several types established by author. 4. Error of estimated standard body weight appearing by applying modified Broca's indices is generally greater in short build persons than in tall build persons and is more dominant especially in female group.