• 한국광학회지
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• 제33권4호
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• pp.167-176
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• 2022

적응 광학(adaptive optics, AO)은 대기 외란을 실시간으로 보정하는 기술을 말하고, 이러한 적응광학의 효율적 개발을 위하여, 다양한 성능 예측 기법을 도입하여 적응광학이 적용된 시스템 성능 예측을 실시한다. 적응광학의 성능 예측 기법으로 자주 사용되는 기법으로는 통계분석, 전산모사 및 광학 벤치 테스트가 있다. 통계분석에서는 적응광학 시스템을 통계 분석 모델로 가정하여 오차값(분산)의 제곱을 전부 합쳐 스트렐비를 간단하게 추정한다. 다만, 하위 변수 간의 상관 관계는 무시되어 이에 따른 추정의 오류는 존재한다. 다음으로, 전산모사는 대기 난류, 파면센서, 변형거울, 폐쇄 루프 등 모든 구성요소를 가능한 한 실제와 가깝게 모델링하고, 시간 흐름에 따른 적응광학 시스템의 변화를 모두 구현하여 성능 예측을 수행한다. 다만, 전산모사 모델과 현실 사이에는 여전히 일부 차이가 있어, 광학 벤치 테스트를 통하여 시스템 성능을 확인한다. 최근 국내에서 개발된 변형 거울을 적용한 1.6 m 지상 망원경용 적응광학 시스템을 개발 중에 있어, 이에 적용 가능한 적응광학 시스템을 통하여 성능 예측 기법이 요구되며 동시에 성능 예측 기법의 비교를 진행하고자 한다. 앞서 언급된 통계분석 및 전산모사를 이용하여 시스템 성능 예측을 수행하였으며, 성능 예측의 분석을 위해 각각의 성능 예측 기법의 망원경 및 적응광학 시스템 모델링 과정 및 결과를 제시하였다. 이때 성능 예측을 위한 대기 조건으로는 보현산 관측 중앙값(median)을 적용하였다. 그 결과 통계 분석 방법의 경우 평균 스트렐 비가 0.31이 도출됨을 확인하였고, 전산모사 방법의 경우 평균 스트렐 비가 0.32를 가짐을 확인함으로써 두 방법에 의한 예측이 거의 유사함을 확인할 수 있었다. 추가적으로, 전산모사의 경우 해석 결과의 신뢰성을 확보하기 위하여, 모사 시간이 대기 임계 시간 상수의 약 240배인 0.9초 이상 수행되어야 함을 알 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.89-97
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• 2021

목 적: 본 연구에서는 자궁경부암 방사선치료 시 전산화치료계획에 없던 직장 내 가스 용적 변화에 따른 선량변화를 비교 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 인체모형 팬텀(Anderson Research Laboratories Inc, RANDO^TM phantom, USA)의 전산화 단층촬영 영상에 전산화치료계획시스템(Eclipse^TM Treatment Planning System, Varian, Palo Alto, version 15.6, USA)으로 9개의 필드를 이용한 정적 세기조절방사선치료계획(Static Intensity Modulated Radiation Therapy, S-IMRT)과 Full arc로 두 방향의 체적변조회전방사선치료계획(Volumetric Modulated Arc Therapy, VMAT)을 수립하였다. 임의의 가스 변수는 0.5 cm 단위로 2.0 cm까지 변화를 주어 계획표적체적(Planning Target Volume, PTV)에 포함될 수 있도록 하였다. 표적에 대한 처방선량지수(Conformity Index, CI), 선량균질지수(Homogeneity Index, HI), PTV D_max를 구하였고, 손상위험장기(Organ At Risk, OAR)에 대한 최소선량(Minimum Dose, D_min)과 평균선량((Mean Dose, D_mean), 최대선량(Maximum Dose, D_max)을 계산하여 비교하였다. T-검정을 실시하여 p-value를 구했으며 유의수준은 0.05로 설정하였다. 결 과: S-IMRT와 VMAT의 HI 결정계수(R²)는 0.9423, 0.8223으로 상관관계가 비교적 명확하였고, PTV D_max 결과 임의의 가스 용적이 커질수록 최대 2.8%까지 증가하는 것으로 나타났다. OAR의 경우 두 전산화치료계획 모두 방광에서 유의한 차이가 없었고, 직장의 경우 +1.0 cm 이상의 가스 용적에서 두 전산화치료계획 모두 D_mean 700 cGy 이상의 유의한 선량 차이가 나타났다. 방광의 D_mean을 제외한 모든 값에서 p-value 0.05 이하로 통계적인 유의한 차이를 확인하였다. 결 론: 기준 전산화치료계획에 없던 가스 발생 시 가스 용적 크기가 커질수록 PTV의 선량 변화와 직장에 전달되는 선량이 증가하였다. 방사선치료 진행 시 직장 가스의 용적이 클 경우 발생 할 수 있는 선량 전달 오류를 최소화하기 위한 노력이 반드시 필요한 것으로 판단되었다. 향후 가스 용적의 다양한 크기와 위치를 변수로 설정하여 추가적인 연구가 진행되어진다면 유익한 평가가 이루어 질 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.9-14
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• 2021

용적조절호형방사선치료(Volumetric Modulated Arc Therapy)의 다중치료중심(Multi-Isocenter)을 이용하여 치료 시, 접합부(Junction)의 재현 오차에 따른 선량변화에 대해 고찰하였다. Arccheck Phantom에 임의의 치료부위를 설정하고, 다중치료중심에 대해 치료계획을 수립하였다. 그리고 X(왼쪽), Y(위쪽), Z(안쪽, 바깥쪽) 방향에 대해서 접합부의 오차를 0 ~ 4 mm로 설정 후 선형가속기를 이용하여 방사선을 조사하였고, 이 후 phantom을 통해 얻어진 점 선량(point dose)과 감마인덱스(gamma Index)를 통해 분석하였다. X방향과 Y방향에 대한 오차가 2, 4 mm 발생 했을 때, 감마패스율(점 선량)은 각각 99.3% (2.085), 98% (2.079 Gy) 와 98.5% (2.088), 95.5% (2.093 Gy)로 나타났다. 그리고 Z방향에 대해서 안쪽과 바깥쪽에 대한 오차가 1, 2, 4 mm 발생 했을 때, 감마패스율(점 선량)은 각각 94.8% (2.131), 82.6% (2.164), 72.8% (2.22 Gy) 와 93.4% (2.069), 90.6% (2.047), 79.7% (1.962 Gy) 로 보여졌다. X, Y방향에 대해서 4 mm 까지의 오차 결과는 허용오차 안에 있었으나, Z방향에 대해서는 1 mm 를 초과하는 오차 값에 대해서 허용오차 밖의 결과 값이 도출되었다. 이는 높은 선량 영역(high dose area)과 낮은 선량 영역(low dose area)에 대해 치료부위의 진행방향과 같은 방향의 오차가 선량 분포(dose distribution)가 더 민감하다는 것을 시사한다. 향후 지속적인 연구를 통해 기관차원의 셋 업(set up) 오차에 대한 가이드라인이 정립된다면, 접합부를 이용한 치료에서 양질의 치료를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.343-355
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• 2022

본 연구에서는 파프리카(Capsicum annuum L)의 소비증가 및 홍보를 위해 응답자 소비성향과 파프리카의 인지도를 분석하였다. 의미분별법에 따른 파프리카에 대한 감성반응을 바탕으로 선호도 및 충성도와의 상관관계를 분석하였다. 설문조사는 2022년 1월부터2월까지 일반인 155명을 대상으로 임의추출법을 통하여 조사하였으며, 잘못된답변을 한 13건을 제외하고 총 142명의 설문지를 분석하였다. 파프리카의 인지도 9개의 문항을 요인분석을 통하여 재구성한 결과 '식미성', '이용성', '경제성'의 3요인으로 구성되었다. 9가지 문항 중에서 파프리카에 대한 인지도를 문항별로 알아본 결과로 '파프리카가 건강에 좋을 것 같다'는 문항의 긍정적 답변이 92.3%의 가장 높은 비율을 나타냈다. 파프리카의 형태 선호도는 뭉툭한 유형이 가장 높았고, 그 다음은 소형(Mini) > 원뿔형(Conical) 순으로 선호하는 것으로 나타났다(p < 0.001). 색채 선호도는 노란색 파프리카를 가장 선호하는 것으로 나타났고, 그 다음은 오렌지색 > 적색 > 녹색 순으로 선호하는 것으로 나타났으며 통계적으로 유의하였다. 파프리카의 이미지를 보고 느끼는 감성 반응은 3가지 형태간, 그리고 4가지 색채간 통계적으로 유의한 차이를 보였으며, '밝은', '맑은', '활기찬'이 대표 이미지 감성어휘로 나타났다. 파프리카 이미지에 대한 감성 2요인(평가적인 요인, 정서적인 요인)과 통제변수인 인구통계학적 변수가 선호도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시한 결과, 파프리카 이미지에 대한 평가적인 요인이 높을수록, 그리고 주부의 경우 선호도는 높은 것으로 나타났다. 또한 파프리카의 인지도 3요인(식미성, 이용성, 경제성), 선호도, 한국판 삶의 질과 통제 변수인 인구통계학적 변수가 충성도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 파프리카 선호도와 삶의 질이 높을수록, 파프리카 인지도 중에서 식미성 요인, 이용성 요인이 높을수록 충성도는 높은 것으로 나타났다. 또한 경제성 요인 즉 가격이 높을수록, 그리고 응답자의 월평균 소득이 낮고, 농림수산업 종사자의 경우 충성도는 낮은 것으로 나타났다. 설문 응답자들의 충청도에 영향을 미치는 변수들 중에서 파프리카 선호도는 43%로 가장 높은 설명력을 지니며 가장 영향력 있는 변수로 나타났다. 이러한 결과에서 파프리카의 형태와 색채 선호도에 대해 구명하는 것은 매우 중요한 것으로 판단되었으며, 최근 파프리카가 건강에 좋을 것이라는 인식이 높아지고 있다는 것은 앞으로 내수 증가에 긍정적 요인이 될 것으로 생각되었다. 또한 3가지 형태의 파프리카 중에서 선호도가 가장 높게 나타났던 뭉툭한 유형의 노란색 파프리카를 생산, 홍보를 지향하여 소비자의 구매 성향에 적합한 파프리카의 재배를 늘리는 것도 중요할 것으로 판단되었다. 추후 파프리카의 소비 촉진을 위하여 소비자를 대상으로 한 지속적인 연구와 홍보 지원 활동 등을 통하여 파프리카에 대한 소비자 인지도를 높일 필요가 있다고 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1371-1383
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• 2022

본 연구에서는 강원도 태백시 장성동에 위치한 석탄 폐석 적치장에 대해 2006년부터 2018년 사이에 제작된 6개의 수치표고모델(Digital Elevation Model)을 이용하여 폐석 적치량을 산정하고, Sentinel-1 SAR 영상에 Persistent Scatterer Interferometric SAR (PSInSAR) 기법을 이용하여 침하를 관찰하였다. 수치표고모델을 이용하여 적치 활동 양상을 확인한 결과, 2006년부터 2018년까지 약 12년 동안 총 1,668,980 m³의 폐석이 적치되었다. PSInSAR 수행 후 관측되는 침하속도는 상향 및 하향 궤도 방향으로 각각 -32.3 mm/yr, -40.2 mm/yr의 최대 침하속도를 보였다. 폐석 두께가 증가함에 따라 빠른 침하속도가 관측되었으며, 적치 완료 시점이 최근일수록 침하가 빠르게 발생하는 경향이 나타났다. 상향 및 하향 궤도의 침하속도를 수직, 수평 성분으로 변환하고 임의의 참조점 22개를 설정하여 침하속도와 폐석 두께 및 적치 완료 시점과 비교하였다. 그 결과, 참조점의 침하속도는 폐석 두께와의 관계에 있어서 PSInSAR 결과와 유사하게 폐석의 두께가 두꺼워질수록 빠르게 관측되는 경향을 보였다. 반면에 적치 완료 시점과 참조점에서의 침하속도 사이의 뚜렷한 상관성이 파악되지 않았는데 22개의 참조점 중 5개를 제외한 나머지 참조점에서의 적치 완료 시점이 2010년에 지나치게 편중되어 상관성 분석이 무의미하였다. 이 연구와 같이 수치표고모델과 PSInSAR를 이용하면 폐석 적치장의 안전 관리에 있어 부족한 현장자료를 보완할 효과적인 대안책이 될 수 있을 것이라 기대된다.

• 정신신체의학
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• 제29권2호
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• pp.153-161
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• 2021

연구목적 본 연구는 주요우울장애 환자들을 대상으로, 혈소판기능분석기(Platelet Function Analyzer, PFA-100)를 사용하여 선택적 세로토닌 재흡수 억제제(Selective Serotonin Reuptake Inhibitors, SSRI)와 세로토닌 노르에피네프린 재흡수 억제제(Serotonin Norepinephrine Reuptake Inhibitors, SNRI)의 출혈 경향성을 분석하고, 두 군 사이의 차이를 비교 분석하고자 하였다. 방 법 본 연구는 단일 기관에서 시행된 전향적 개방연구로 DSM-5 진단기준에 의해 주요우울장애로 진단받은 총 41명을 대상으로 하였다. 대상군을 무작위 배정에 따라 각각 SSRI (Escitalopram) 투여군과, SNRI (Duloxetine) 투여군으로 분류하였다. 각 항우울제를 투여 받기 전과 6주가 지난 시점에 혈소판기능분석기(Platelet Function Analyzer, PFA-100)를 이용하여 폐색시간(Closure Time, CT)을 측정하였다. 특정 항우울제가 폐색시간에 영향을 미치는지 알아보기 위해 각 군 내에서 대응표본 t-검정(Paired t-test)을 시행하였고, 두 군 사이에 혈소판 기능의 상대적인 변화를 확인하기 위해 공분산 분석(Analysis Of Covariance, ANCOVA)을 시행하여 두 군의 폐색시간의 변화를 비교 분석하였다. 결 과 SSRI군과 SNRI군에서 약물 투여 전과 6주후 폐색시간(CEPI-CT, CADP-CT)에 대한 유의한 변화는 없었고, 두 군 간의 폐색시간 변화량에도 차이가 없었다. 결 론 혈소판기능분석기(Platelet Function Analyzer, PFA-100)를 통해 SSRI인 Escitalopram과 SNRI인 Duloxetine간의 출혈경향성에 차이가 없음을 보였다. 향후 다양한 항우울제를 대상으로 출혈경향성에 대한 추가적인 대규모 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 한국작물학회지
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• 제38권6호
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• pp.499-506
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• 1993

콩의 함황아미노산 함량의 향상을 위한 유전육종학적 기초연구의 일환으로 서울대학교 농학과에서 유지해오고 있는 품종 및 계통과 국내 수집 계통 등 518점을 공시재료로 하여 황함량을 분석조사하고 아울러 함황단백질, 함황아미노산과의 관계를 알아보고 황함량의 유전현상과 잡종초기세대에 있어서의 황함량의 선발효과를 분석조사하였다. 종실중의 황함량은 재배중은 0.20～0.45%의 변리로 평균함량은 0.33%였고 국내 수집 야생콩(30계통)은 0.19～0.62%의 변이로 평균 0.35%였다. 종실중의 황함량은 함황단백질 및 함황아미노산과 각각 r=0.924$^{**}$, r=0.974$^{**}$의 높은 상관관계를 보였고 종실 특성 및 생육 특성 구분에 의한 품종 또는 계통군의 황함량은 성숙이 늦은 것, 종피에 피분이 존해하는 것, 푸른 자엽색인 것들의 황함량평균이 높았으며 종실중의 황함량과 당함량 및 100립증과는 각각 r=-0.312$^{**}$, r=-0.383$^{**}$의 유의상관을 나타냈다. 종실중 황함량의 유전현상은 양적형질의 유전현상을 나타냈으며 황함량을 높이는 상가적효과가 우성효과보다 큰 것으로 나타났고 종실중의 황함량을 높게하는 유전자와 낮게하는 유전자의 분포비율은 비슷한 것으로 추정되었다. 그리고 추정된 협의의 유전력과 광의의 유전력은 0.75(Hn), 0.88(Hb)로 나타났고 선발효율은 고, 저 양방향으로의 조기세대 선발에 의해 높은 방향의 선발에서 14.7～18.8%가 높아졌고, 낮은 방향의 선발에서 8.8～15.6%가 저하되었으며 모든 경우 유의하게 선발효과가 있었다.

• Korean Journal of Health Education and Promotion
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• 제2권1호
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• pp.31-61
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• 2000

Introduction. Despite the fact that half of premature deaths are caused by unhealthy lifestyles such as smoking tobacco, sedentary lifestyle, alcohol and drug abuse and poor nutrition, there are no theoretical models which accurately explain these health promotion related behaviors. This study tests a new model of health behavior called the Model of Health Promotion Behavior. This model draws on elements and frameworks suggested by the Health Belief Model, Social Cognitive Theory, the Theory of Planned Action and the Health Promotion Model. This model is intended as a general model of behavior but this first test of the model uses amount of exercise as the outcome behavior. Design. This study utilized a cross sectional mail-out, mail-back survey design to determine the elements within the model that best explained intentions to exercise and those that best explained amount of exercise. A follow-up questionnaire was mailed to all respondents to the first questionnaire about 10 months after the initial survey. A pretest was conducted to refine the questionnaire and a pilot study to test the protocols and assumptions used to calculate the required sample size. Sample. The sample was drawn from 2000 eligible participants at two blue collar (utility company and part of a hospital) and two white collar (bank and pharmaceutical) companies located in Southeastern Michigan. Both white collar site had employee fitness centers and all four sites offered health promotion programs. In the first survey, 982 responses were received (49.1％) after two mailings to non-respondents and one additional mailing to secure answers to missing data, with 845 usable cases for the analyzing current intentions and 918 usable cases for the explaining of amount of current exercise analysis. In the follow-up survey, questionnaires were mailed to the 982 employees who responded to the initial survey. After one follow-up mailing to non-respondents, and one mailing to secure answers to missing data, 697 (71.0％) responses were received, with 627 (63.8％) usable cases to predict intentions and 673 (68.5％) usable cases to predict amount of exercise. Measures. The questionnaire in the initial survey had 15 scales and 134 items; these scales measured each of the variables in the model. Thirteen of the scales were drawn from the literature, all had Cronbach's alpha scores above .74 and all but three had scores above .80. The questionnaire in the second mailing had only 10 items, and measured only outcome variables. Analysis. The analysis included calculation of scale scores, Cronbach's alpha, zero order correlations, and factor analysis, ordinary least square analysis, hierarchical tests of interaction terms and path analysis, and comparisons of results based on a random split of the data and splits based on gender and employer site. The power of the regression analysis was .99 at the .01 significance level for the model as a whole. Results. Self efficacy and Non-Health Benefits emerged as the most powerful predictors of Intentions to exercise, together explaining approximately 19％ of the variance in future Intentions. Intentions, and the interaction of Intentions with Barriers, with Support of Friends, and with Self Efficacy were the most consistent predictors of amount of future exercise, together explaining 38％ of the variance. With the inclusion of Prior Exercise History the model explained 52％ of the variance in amount of exercise 10 months later. There were very few differences in the variables that emerged as important predictors of intentions or exercise in the different employer sites or between males and females. Discussion. This new model is viable in predicting intentions to exercise and amount of exercise, both in absolute terms and when compared to existing models.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.