• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권1호
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• pp.27-40
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• 2024

The prediction of VIV amplitude is essential for the design and fatigue life estimation of steel tubes in tubular transmission towers. Limited to costly and time-consuming traditional experimental and computational fluid dynamics (CFD) methods, a machine learning (ML)-based method is proposed to efficiently predict the VIV amplitude of steel tubes in transmission towers. Firstly, by introducing the first-order mode shape to the two-dimensional CFD method, a simplified response analysis method (SRAM) is presented to calculate the VIV amplitude of steel tubes in transmission towers, which enables to build a dataset for training ML models. Then, by taking mass ratio M^*, damping ratio ξ, and reduced velocity U^* as the input variables, a Kriging-based prediction method (KPM) is further proposed to estimate the VIV amplitude of steel tubes in transmission towers by combining the SRAM with the Kriging-based ML model. Finally, the feasibility and effectiveness of the proposed methods are demonstrated by using three full-scale steel tubes with C-shaped, Cross-shaped, and Flange-plate joints, respectively. The results show that the SRAM can reasonably calculate the VIV amplitude, in which the relative errors of VIV maximum amplitude in three examples are less than 6%. Meanwhile, the KPM can well predict the VIV amplitude of steel tubes in transmission towers within the studied range of M^*, ξ and U^*. Particularly, the KPM presents an excellent capability in estimating the VIV maximum amplitude by using the reduced damping parameter S_G.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.221-234
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• 2016

우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 2017

사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권1호
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• pp.160-181
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• 2012

본 연구의 목적은 과학탐구활동 수행평가 시 총체적 채점의 신뢰도를 높이기 위하여 채점자간 불일치의 정도와 유형을 이해하는 것이다. 이를 위하여 중학생 60명을 대상으로 과학탐구 수행평가를 실시하였고, 4명의 훈련된 채점자 채점을 실시하였다. 분산 분석결과 교사 관련 분산성분에 의해 전체 분산의 25%를 설명할 수 있으며, 4명의 채점자중 2명은 관대한 채점자, 2명은 엄격한 채점자의 경향을 지닌 것으로 나타났다. 전체 240 채점 사례 중 4명의 채점자가 모두 일치한 사례는 51사례이다. 채점자간 불일치가 나타나는 189사례에 대하여 채점자 협의를 통하여 확인한 결과, 채점자간 중요하게 생각하는 부분의 차이 때문에 발생하는 불일치 유형1이 38%, 채점자의 관대함과 엄격함에 의해 발생하는 불일치 유형2가 25%, 채점자가 중요하게 생각하지 않은 부분에서 간과하기 때문에 발생하는 등 실수에 의한 불일치 유형3이 31%로 나타났다. 불일치 유형1은 채점자마다 중요하게 생각하는 과제 요소와 평가 요소가 다른 경우로 나누어서 나타났으며, 맥락상의 의미를 강조하는 채점자는 관대한 경향을, 특정 요소를 강조하여 분석적으로 해석하는 채점자는 엄격한 경향을 나타냈다. 불일치 유형 2는 많은 경우 채점 척도의 경계에 학생의 응답에 대하여 나타났으며, 채점자들은 이러한 학생 응답에 대하여 옳은 서술의 개수를 세는 등 분석적인 채점을 수행하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 불일치 유형3은 채점자의 실수로 발생하는 불일치로 주로 학생의 응답 중 평가 기준에 부합하는 부분인데 채점자가 중요하게 생각하지 않기 때문에 간과하여 발생하는 것으로 파악할 수 있었다. 이상과 같은 채점자간 불일치를 제어하기 위해서는 채점자가 중요하게 생각하는 과제 요소와 평가 요소에 대하여 사전 및 진행 중 협의를 할 필요가 있다고 판단된다. 또한 총체적 채점을 하는 경우도 각 수준에 해당하는 평가 기준과 함께 경계에 놓인 학생 응답을 변별하는 기준을 제시하는 것이 필요하다. 채점자들은 자신의 채점경향이 엄격한지 관대한지를 파악하고 경계에 놓인 학생의 응답에 대한 판단을 주의 깊게 하여야 불일치를 줄일 수 있다. 실수에 의한 오차를 줄이기 위해서는 여러 명의 채점자가 교차 채점하는 것이 필요하다. 동일한 채점 기준에 대한 채점자의 해석이 다르게 나타나는 경향과 원인에 대한 추후 연구가 필요하다.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.347-358
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• 2019

램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권2호
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• pp.139-153
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• 2018

해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계 산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 $1.59m\;s^{-1}$의 평균 제곱근오차와 $-0.35m\;s^{-1}$의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.

• 한국가금학회지
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• 제15권3호
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• pp.211-218
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• 1988

산난종계의 주요 경제형질인 산난양의 개량은 단기검정에 의한 조기선발이 실용화되고 있는 바 산난수에 대하여 조기선발 하였을 경우 조기선발의 최적시기 및 조기선발에서 기대되는 상관적 선발효율을 알아본 결과는 다음과 같다. 1. 2계통의 일반능력을 조사란 평균치는 초산일령에서 150.5 일과 159.1 일이었고 조기산란수는 W계통에서 후기산란수는 B계통에서 더 많이 산란하였고 총산란수는 두 계통 모두 272개로 비슷하게 산란하였다. 2. 초산일령과 산란수에 대한 유전력 및 표준오차 추정치는 두 계통에서 전자매분산성분으로 추정하였을 때 $0.37\pm0.09$~$0.49\pm0.10$과 $0.18\pm0.10$x~$0.33\pm0.08$로 추정되었다. 특히 산란수에 대한 추정치는 W계통은 모분산성분에 의한 추정치가, B계통에서는 부분산성분에 의한 추정치가 더 높았고 두 계통 모두 후기산란수에 대한 유전력보다 조기산란수에 대한 유전력이 더 높게 추정되었다. 3. 각 조사형질들 간의 유전상관 및 표준오차의 추정결과는 W와 B계통에서 전자매공분산성분에 의하여 추정하였을 때 조기산란수와의 유전상관에 있어서 후기산란수는 $0.46\pm0.15$와 $0.39\pm0.16$, 총산란수는 $0.77\pm0.07$와 $0.76\pm0.08$ 초산일령은 -$0.77\pm0.06$와 $-0.82\pm0.05$이었고 후기산란수와는 총산란수는 $0.92\pm0.03$과 $0.89\pm0.04$로 비교적 높게 추정되었으며 초산일영령 $-0.11\pm0.17$과 $-0.15\pm0.18$로 미약한 원의 상관을 보였다. 총산란수와 초산일령과의 유전상관은 W계통에서 $-0.41\pm0.13$과 B계통에서 -$0.50\pm$0.13으로 모두 원의 상관을 보여 산란수에 준한 선발은 초산일영을 단축시킨다는 것을 추측할 수 있다. 4. 선발효율의 추정결과는 초산 시부터 40주령까지의 산란수에 의하여 선발하는 것이 가장 효율적인 것으로 추정되었으나 (1.69와 1.80) 이 시기의 산란수에 의하여 선발하였을 경우 초산일령과의 견전상관을 고려할 때 초산일영을 크게 단축시킬 것으로 사료되며 또한 초산일령의 단축으로 인한 난중의 감소 및 자료수집에 필요한 경비 등을 고려할 때 31주령 이후, 특히 31주령부터 40주령까지의 산란기녹에 의하여 선발하는 것이 바람직 할 것으로 사료된다.

• 한국인구학
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• 제35권1호
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• pp.101-130
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• 2012

이 연구는 북한의 사망률 동태를 건국초기부터 2008년 시점까지 구체적으로 밝히고자 한다. 연구 주제는 크게 두 가지로 구성되었다. 첫째, 북한이 발표한 사망률 관련 자료들의 정확성을 분석한다. 북한이 발표한 자료에 따르면 사망률이 매우 빠르게 개선된 것으로 나타난다. 그러나 경제난 이전 사망률 관련 통계치들의 내적 일관성과 다른 사회주의 사망률 추이를 종합해서 분석할 결과 사망률이 과소 추정된 정황들이 증명되었다. 북한의 공식 발표된 사망률이 과소추정된 것은, 체제우월성을 선전하기 위한 정치적 의도도 있었겠지만 기본적으로 정주인구등록에 기초한 인구집계에서 인구동태가 정확하게 파악되기 어려웠던 요인이 컸다고 판단된다. 두 번째, 사망률 자료의 편의를 파악하고 조정하여 북한의 사망률이 실제로 사회주의국가 건설 초기에서 2008년 시점까지 어떻게 변하였는가를 분석하였다. 또한 사망률은 한 사회의 생산, 복지 제도의 발달수준과 사회 성원의 생활수준을 가리키는 중요한 척도라는 점에서 사망률의 변천 이면에 작용하고 있는 북한의 생산과 복지 제도의 성쇠 과정과 북한 주민의 생활수준의 변화에 주목하였다. 분석결과 북한주민의 사망률은 1970년 초반까지 크게 개선되었고 이후 정체되다가 1990년대 중후반 식량난 시기 이후 크게 증가하였다. 북한주민의 생활은 1970년대를 기점으로 성쇠의 국면으로 갈렸다고 여겨진다. 사회주의 건설초기 혁신적으로 생산이 증진되고 사회제도가 개선되었지만 1970년대 중반이후 생산과 복지수준은 점차적으로 정체되다가 사회주의권이 무너지면서 급속도로 악화되었다. 더욱이 1990년대 중후반 이후 심각한 경제난에 봉착하면서 공식적 생산과 복지는 거의 마비되기에 이르렀다. 1990년대 중후반 발생한 심각한 식량난 상황에서 많은 인구가 사망하였지만 대외에서 주장한 수준만큼 사망자가 크게 발생하지는 않았다. 이는 인구의 교란이 사망뿐만 아니라 출산율 감소와 탈북으로 복합적으로 이루어졌고 또한 식량난 이후 자구적인 생존활동과 비공식 경제활동이 확대되면서 주민들의 생존양식이 변화된 때문이라고 여겨진다. 주민들의 자구적인 생존능력이 중요해지면서 변화에 적응한 사람과 그렇지 못한 사람사이 식량 및 건강 자원에 접근할 수 있는 차이가 커졌고 사망률이 지역과 계층에 따라 차이가 커지는 현상도 확인되었다. 또한 북한 사망률의 중요한 특성으로 청년기 이후 남성의 높은 사망률에 주목하였다. 북한 남성의 높은 사망률은 오랜 시기 군에 복무하고 재해위험이 큰 노동에 종사하는 생활환경과 밀접히 연관된다고 여겨진다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제27권1호
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• pp.37-49
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• 2002

방사선치료 시 종양에 정확한 양의 방사선을 조사하는 것은 국소 재발을 방지하고 합병증의 빈도를 낮춰 효과적인 치료를 가능하게 하는 중요한 요소이다. 종양에 조사되는 방사선량의 측정을 통해 치료의 정확성을 확인하기 위한 여러 방법들이 시도되고 있으며, 투과선량을 이용한 측정법도 그 중 한 예로 비침습적이며 매 치료 시 측정이 가능한 장점을 가지고 있다. 본 교실에서는 투과선량을 이용한 in vivo 선량측정시스템과 임의의 치료 조건에서 투과선량을 계산하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 교실에서 개발한 in vivo 선량측정시스템의 단기간 및 장기간의 재현성을 확인하고, 환자의 방사선치료에서의 이용 시 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 알고리즘의 정확성을 확인하기 위하여 본 연구를 시행하였다. 2000년 7월 25일부터 8월 14일 사이에 방사선치료를 시행 받은 환자 66명을 대상으로 투과선량의 측정을 시행하였으며, 이 중 골반부위의 방사선 치료를 3회 이상 시행 받은 11명의 환자를 대상으로 측정선량과 예측선량의 비교 분석을 시행하였다. 측정시스템의 재현성의 확인을 위하여 환자의 치료 전 및 치료 중 매시간 기준 조사조건에서 측정치를 확인하였다. 일별 및 일 중 변동은 ${\pm}2%$ 이내로 재현성을 확인할 수 있었다. 본 시스템의 사용 시 별다른 문제점은 없었으나, 2명의 흉부 치료환자에서 투과선이 치료용테이블의 측면 금속을 관통하는 문제가 발생하였다. 골반부위 환자에서는 골반부위의 불균질조직에 의한 영향의 확인을 위하여, CT 및 simulation film을 이용하여 골 조직의 두께를 확인하여 보정 전 및 후의 값을 비교하였다. 전후방 및 후방조사야의 경우 골 조직의 보정을 시행하지 않은 경우 평균오차가 -5.20% 내지 +2.20%이었으며, 보정을 시행한 경우 -0.62%내지 +3.32%로 환자에 따라 정도의 차이는 있으나 골 보정이 필요함을 확인할 순 있었다. 측정치와 예측치 간 오차의 표준편차는 1.19%내지 2.46%로서 재현성이 높음을 확인할 수 있었다. 좌우 측방조사야에서 골 보정을 시행하지 않은 경우 평균오차는 -10.80%내지 +3.46%로서 골 조직의 보정이 필요하지 않은 1인의 환자를 제외하면 모두 음수 값을 지녔고, 보정을 시행한 경우 -0.55% 내지 +3.50%의 평균오차를 지녀 골 보정의 필요성을 확인할 수 있었다. 측정치와 예측치 간 오차의 표준편차는 1.09%내지 6.98%로 전후방조사야의 경우보다 재현성이 낮음을 알 수 있었다. 복와위로 방사선치료를 시행 받은 환자의 경우를 제외하면, 표준편차는 1.09%내지 3.12%로 1례 외에는 2.57% 이내로 재현성이 높음을 확인할 수 있었다. 본 실험을 통하여 in vivo 선량측정시스템의 안전성과 재현성을 확인할 수 있었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.