본 연구는 경주 단석산 상부 남사면의 상수리나무 우점 식분의 군집구조 변화를 파악하기 위하여 고정 방형구 20개를 설치하고 1999년부터 2018년까지 5회의 매목조사를 실시하였다. 밀도는 1999년에 0.33에서 2012년에 0.20으로 감소하였으나 2018년에는 0.24로 다소 증가하였다. 전체 수목의 흉고직경계분포를 보면, 1999년에는 역J자 유사한 모양의 분포를 나타내었으나 그 후 분포가 변화되어 2018년에는 어린 개체들에서는 역J자 모양이, 성숙한 개체들에서는 종 모양이 나타나 전체적으로는 두 곡선이 연결된 형태의 분포를 나타내었다. 흉고직경 13cm이하에서는 수목들의 경쟁이 심하였으나 그 이상에서는 완화되는 것으로 나타났다. 최우점종인 상수리나무의 흉고직경계 분포는 종 모양의 분포를 보였고, 시간이 지남에 따라 흉고직경이 큰 쪽으로 분포가 이동하지만 개체수는 줄어들었고, 신갈나무는 낮은 종 모양의 분포가 점점 높아지는 변화를 보였다. 흉고직경계분포의 변화로 볼 때, 단석산의 상수리나무 식분은 이차천이의 초기 단계에서 중간 단계로 삼림천이가 진행 중인 것으로 판단이 되며, 현재 본 식분의 최우점종은 상수리나무이고 준우점종은 신갈나무이지만, 향후 신갈나무가 최우점종인 식분으로의 천이가 진행될 것으로 예상된다.
Shack-Hartmann 파면측정 센서는 적응광학 분야에서 파면측정용으로 가장 널리 사용되고 있다. Shack-Hartmann 센서에서 파면측정 알고리즘은 크게 점영상의 중심점 탐색 알고리즘과 파면복원 알고리즘으로 나눌 수 있다. 이 중 점영상의 중심점 탐색은 파면측정 결과에 크게 영향을 미치나 많은 연구결과에도 불구하고 최적의 중심점 측정 알고리즘 및 내부 변수 설정에 대한 일반적인 해결책은 아직 제시되지 못하고 있다. 현재, 중심점 탐색 알고리즘으로는 무게중심법(center of gravity)이 가장 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 중심점 탐색 알고리즘에 의한 측정 정확도 분석을 위해 무게중심법과 상관관계법(correlation)을 함께 고려하였다. 이를 위해 Shack-Hartmann 센서의 파면측정 과정을 전산모사하였고, 이로부터 중심점 탐색 알고리즘과 관련하여 무게중심법 및 상관관계법에서의 노이즈 특성을 비교, 분석하였다. 또한, 무게중심법에서 문턱값(threshold value)의 설정에 따른 파면측정의 정확도에 대한 분석을 통하여 노이즈 제거를 위한 최적의 문턱값을 제안하였다. 이와 더불어 Shack-Hartmann 센서 시스템을 구성하여 디포커스(defocus)를 발생시키고 이를 측정하는 실험을 수행함으로써 파면측정 알고리즘 및 전산모사 결과를 검증하였다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 무선 센서는 일반적으로 전력 및 자원이 극히 제한적이다. 무선 센서는 전력을 보존하기 위해 일정 주기마다 sleep 상태로 진입한다. Sleep deprivation attack은 무선 센서의 sleep 상태 진입을 막음으로써 전력을 소진 시키는 치명적인 공격이지만 이에 대한 뚜렷한 대응책이 없다. 이에 본 논문에서는 클러스터링 기반 이진 탐색 트리 구조의 Sleep deprivation attack 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 sleep deprivation attack 탐지 모델은 기계학습을 통해 분류한 공격 센서 노드와 정상 센서 노드의 특징을 사용한다. 이때 탐지 모델에 사용한 특징은 Long Short-Term Memory(LSTM), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(K-NN)을 이용하여 결정하였다. 결정된 특징은 본 논문에서 제안한 알고리즘에 사용하여 공격 탐지를 위한 값들을 계산하였으며, 계산한 값을 판정하기 위한 임계값은 SVM을 적용하여 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 기계학습으로 도출된 특징과 임계값을 본 논문에서 제안한 탐지 알고리즘에 적용하여 구성하였으며, 실험을 통해 전체 센서 노드 20개 중 공격 센서 노드의 비율이 0.35일 때 94%의 탐지율을 갖고 평균 에너지 잔량은 기존 연구보다 최대 26% 향상된 결과를 보였다.
열대 및 아열대성 비래해충으로 최근 국내에도 옥수수에 피해를 주고 있는 열대거세미나방의 온도별 발육특성을 인공먹이를 이용하여 사육하며 조사하였다. 18, 21, 24, 27, 30, 32℃ 항온조건에서 알에서 성충까지의 발육하기까지 각각 79.8, 54.2, 34.3, 28.4, 24.6, 24.0일이 소요되어 온도가 증가할수록 발육기간이 짧아졌다. 암컷 번데기의 발육기간은 수컷보다 짧았다. 유충은 보통 6령까지 발육하였으나 저온에서 7령 이상의 비율이 증가하였다. 온도에 따른 발육은 직선회귀에 부합하였으며, 직선회귀식을 이용하여 각 발육태별 발육영점온도와 유효적산온도를 분석한 결과, 알은 12.9℃와 37.0 DD, 유충은 11.3℃와 286.3 DD, 번데기는 12.6℃와 132.2 DD, 알에서 성충까지는 11.8℃와 456.8 DD 였다.
연구목적 우울장애와 불안장애는 흔히 공존하며 임상전단계에서도 흔히 공존한다. 본 연구는 일반인구 집단에서 우울장애와 불안장애가 공존시의 복합 네트워크를 구성하여 중심 증상과 중개 증상을 밝히고자 했다. 방 법 2022년 아산시 청년 정신건강실태조사 데이터를 활용하여 진행하였다. 일반 인구집단 810명의 성인을 대상으로 PHQ-9과 GAD-7을 이용하여 각각 우울과 불안증상의 정도를 측정하였고, 각 증상에 대해 Isingfit model을 기반으로 네트워크 구조를 도출하였다. 주요 증상 및 중개 증상을 찾기 위해 네트워크 지표 중 강도 중심성과 bridge expected influence를 활용하였다. 결 과 우울한 기분, 안절부절 못함과 초조함이 네트워크에서 가장 높은 강도중심성을 보였으며, 불안증상과 우울증상 간의 높은 중개 역할을 하는 증상은 안절부절 못함과 과민성이었다. 결 론 일반 인구집단에서 우울증상과 불안증상이 공존할 때의 중심증 상과 중개증상을 규명하였고 치료적 중재의 목표가 되면 두 질환의 동반이환율을 감소시키는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Support Vector Machine(SVM)은 기업부실 예측문제 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되어 왔으나 범주 불균형 문제가 존재하는 경우 다수 범주의 경계영역은 확장되는 반면, 소수 범주의 경계영역은 축소되고 분류 경계선이 소수 범주로 편향되어 분류 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 범주 불균형 문제에 대한 대칭 마진 SVM(EMSVM)의 한계점을 개선하기 위하여 비대칭 마진 SVM(UMSVM)과 임계점 이동 기법을 결합한 최적화 비대칭 마진 SVM인 OPT-UMSVM을 제안한다. OPT-UMSVM은 소수 범주 방향으로 치우진 분류 경계선을 다수 범주로 재이동함으로써 소수 범주의 민감도를 개선하고 최적화된 분류 성과를 산출함으로써 SVM의 일반화 능력을 향상시키는 장점을 가진다. OPT-UMSVM의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 불균형 비율이 상이한 5개의 표본군을 구성하여 10-fold 교차타당성 검증을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형이 미미한 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과 개선 효과가 미약한 반면, 범주 불균형이 심화된 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과개선에 크게 공헌하고 있다. 둘째, OPT-UMSVM은 EMSVM 및 기존의 UMSVM과 비교하여 범주 균형 및 범주 불균형 표본 모두에서 보다 우수한 성과를 가지고 있으며, 특히 범주 불균형이 심화된 표본에서 유의적인 성과 차이를 보였다.
Dong Wook Kim;Kyung Won Kim;Yousun Ko;Taeyong Park;Jeongjin Lee;Jung Bok Lee;Jiyeon Ha;Hyemin Ahn;Yu Sub Sung;Hong-Kyu Kim
Korean Journal of Radiology
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제22권11호
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pp.1909-1917
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2021
Objective: Muscle quantity and quality can be measured with an automated system on CT. However, the effects of contrast phases on the muscle measurements have not been established, which we aimed to investigate in this study. Materials and Methods: Muscle quantity was measured according to the skeletal muscle area (SMA) measured by a convolutional neural network-based automated system at the L3 level in 89 subjects undergoing multiphasic abdominal CT comprising unenhanced phase, arterial phase, portal venous phase (PVP), or delayed phase imaging. Muscle quality was analyzed using the mean muscle density and the muscle quality map, which comprises normal and low-attenuation muscle areas (NAMA and LAMA, respectively) based on the muscle attenuation threshold. The SMA, mean muscle density, NAMA, and LAMA were compared between PVP and other phases using paired t tests. Bland-Altman analysis was used to evaluate the inter-phase variability between PVP and other phases. Based on the cutoffs for low muscle quantity and quality, the counts of individuals who scored lower than the cutoff values were compared between PVP and other phases. Results: All indices showed significant differences between PVP and other phases (p < 0.001 for all). The SMA, mean muscle density, and NAMA increased during the later phases, whereas LAMA decreased during the later phases. Bland-Altman analysis showed that the mean differences between PVP and other phases ranged -2.1 to 0.3 cm2 for SMA, -12.0 to 2.6 cm2 for NAMA, and -2.2 to 9.9 cm2 for LAMA.The number of patients who were categorized as low muscle quantity did not significant differ between PVP and other phases (p ≥ 0.5), whereas the number of patients with low muscle quality significantly differed (p ≤ 0.002). Conclusion: SMA was less affected by the contrast phases. However, the muscle quality measurements changed with the contrast phases to greater extents and would require a standardization of the contrast phase for reliable measurement.
본 연구에서는 KoFlux네트워크 타워 관측소의 하나인 광릉 낙엽 활엽수림에서 최초로 직접 관측된 이산화탄소 플럭스를 보고한다. 2002년 6월부터 8월까지 에디 공분산 시스템을 다른 기상 관측 기기들과 함께 30 m 타워에 설치하였다. 관측 장소가 계곡과 같은 경사지에 위치해 있음에도 불구하고 관측된 난류 특성이, 제한된 풍향(즉, 90$\pm$45$^{\circ}$)의 경우, 평평하고 균질한 이상적인 장소에서 관측된 것들과 크게 다르지 않았다. 관측 자료 회수율은 비록 낮았으나, 분석된 예비 결과는 고무적이고, 연구해야 할 가치가 있는 것으로 나타났다. 이류 항을 무시하면, 생태계의 순 $CO_2$ 교환(NEE)은 6월에서 8월까지 약 -1.2에서 0.7 mg m$^{-2}$ s$^{-1}$의 범위를 보였다. 약한 난류가 야간 NEE에 미치는 효과를 마찰 속도(u*)및 저류 항의 산출과 관련하여 살펴보았다. 낮은 u*가 NEE에 미치는 영향은 약 0.2 m s$^{-1}$의 문턱 값을 기점으로 뚜렷하게 나타났다. 야간 NEE에 미치는 저류 항의 역할은 거의 나타나지 않았는데, 이는 밤 동안 산림 내에 축적된 $CO_2$가 경사면을 따라 배수류로 빠져나갔기 때문인 것으로 사료된다. 이는 또한 저류 항을 한 높이에서만 관측된 농도 자료를 사용함으로 생긴 오차로 인한 인위적인 결과일 수도 있다. 쌍곡선 광 반응식을 적용한 결과, 관측된 NEE 변화의 80% 이상이 설명되어, 이 산림 지역의 $CO_2$ 교환이 주로 빛에 의해 조절됨을 보여주었다. 이러한 관계식은 계절에 걸쳐 빠진 자료를 채워 넣는 자료 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있다. 마지막으로, 선형류 모형에 근거한 간단한 규모 분석에 의하면, 이류항의 효과가 NEE산출에 큰 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났다.
기장테두리진딧물의 온도의존적 발육과 산자(산란) 특성을 구명하기 위하여 6개의 항온조건(10, 15, 20, 25, 30, $35{\pm}1.0^{\circ}C$, RH 50~70%, 16L:8D)에서 실험을 실시하였다. 약충의 발육기간은 $10^{\circ}C$에서 42.9일과 $30^{\circ}C$에서 4.7일로 온도가 증가할수록 발육기간이 감소하였다. 약충은 $35^{\circ}C$에서 2영기 이후 성충까지 발육하지 못하였다. 선형모형 결과 약충의 발육영점온도는 $8.3^{\circ}C$, 발육 유효적산온도는 101.6DD 이었다. 약충 발육율과 온도와의 관계는 비선형 Lactin 2으로 잘 설명되었다. 약충 발육기간의 분포는 Weibull 함수를 이용하여 분석하였다. 성충수명은 온도가 증가함에 따라 감소하였는데, $15^{\circ}C$에서 24.0일, $30^{\circ}C$에서 4.3일의 범위에 있었고, $10^{\circ}C$에서 비정상적으로 수명이 짧았다 (11.1일). 총산자수는 $20^{\circ}C$에서 38.2마리로 최대값을 보였고, $10^{\circ}C$에서 3.4마리로 최소값을 나타냈다. 본 실험의 결과를 통하여 무시 성충의 산자모형을 작성할 수 있는 온도별 총산자수 모형, 연령별 누적생존율 모형, 연령별 누적 산자율 모형 및 생리적 연령 계산을 위한 성충 노화율 모형을 제시하였다.
목적 : 1.5T와 3.0T에서의 FLASH (fast low-angle shot) 기법를 이용한 운동중추영역의 뇌기능 자기공명영상에서 TE 값 변화에 대한 $T_2^{*}$ weighting 효과를 관찰하고 TE 값의 변화에 따른 BOLD (blood oxygen level dependent) 효과를 서로 비교하고자 한다. 그리고 활성화 영역에서 활성화상태와 휴식상태의 정량적인 값인 $T_2^{*}$에 의한 차이값을 영상화 하고자 한다. 대상 및 방법 : 24세에서 35세까지의 오른손잡이 10명의 건강한 남녀 (남:8명, 여:2명)를 대상으로 가능한 2Hz의 속도로 오른손에서 finger-tapping task (엄지 손가락과 나머지 네 손가락을 차례로 서로 마주치게 하는 운동)를 시행하였다. 운동자극은 처음에 한벤의 휴식상태 (3영상)를 가진 후2번의 활성화상태 (6영상)와 휴식상태 (6영상)를 반복하였다. FLASH (TR/flip angle: $l00ms/20^{\circ}$, FOV: 230mm) 방법를 이용하여1.5T'에서는 26, 36, 46, 56, 66 ms 의 TE를 사용하였고 3.0T에서는 16. 26, 36, 46, 56 ms의 TE를 사용하였다. 영승L을 얻은 후 PC에서 상관계수방법을 이용하여 자체 개발한 프로그램과 상관계수 0.45를 사용하여 분석 하였다. 기능적 영상에서 활성화된 영역에서 l.5T와 3.0T에서 각각의 TE에셔 활성화 상태와 휴식상태 의 차이값을 사용하여 fitting을 하여 적절한 TE값을 찾고 기능적 $T_2^{*}$영상을 구하였다. 결과 : FLASH기법을 사용하여 뇌 기능영상을 얻기에 최적의 TE 값은 1.5T에서는 $61.89{\pm}2 2.68{\;}ms,{\;}3.0T에서는{\;}47.64{\pm}13.34였다$. 뇌 활성화 영역에서 자화율 변화에 따른최대 선호 강도변화는 1.5T에서는 TE, 66ms에서 3.36%. 3.0T에서는 TE. 46ms에서 10.05%로 3.0T가 1.5T에 비해 약 3배 정도 변화가 큰 것을 알 수 있었다. 산출된 최적의 TE 값은 각각의 TE 값에서 얻은 활성화 상태와 휴식상태의 차이값의 최대의 TE 값와 일치하였다. 결론 : 뇌 기능영상에서 3.0T MRl는 1.5T에 비해 deoxyhemoglobin에 의한 자화율의 변화를 약 3배정도 잘 반영하므로 뇌 기능영상 측정시 보다 유용성이 있는 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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