본 연구에서는 집중력이 중요한 학령기 아동을 대상으로 '비 집중 상태'와 '집중 상태'에 대한 뇌파의 차이를 분석하기 위해 비선형 해석 방법의 하나인 반복 정량 분석(Recurrence Quantification Analysis, RQA)을 이용하였다. 건강한 아동 21명(남성 12명, 여성 9명)을 대상으로, 청각 자극이 나오는 시점 전 500msec를 '비 집중상태' 자극 후 500msec를 '집중 상태'로 실험을 진행하였다. 실험결과 반복 정량 분석의 파라미터 값은 '비 집중 상태'보다 '집중 상태'가 큰 것을 확인하였다(p < 0.05). 또한, 상태에 따른 유발 전위의 반복궤적과 색상 반복궤적을 도식화하여 비선형 특성을 확인하였고, '비 집중 상태'보다 '집중 상태'일 때 뇌가 복잡한 특징을 나타내는 것을 알 수 있었다. 본 실험을 통하여 청각 자극에 대한 비 집중 집중 시 뇌의 비선형 특성을 반복 정량 분석을 통해 해석할 가능성을 확인하였다.
Liang과 Zeger는 이산형 혹은 연속형 반복측정자료를 분석하기 위한 일반화 추정방정식 (GEE)을 제안하였다 GEE모형은 범주형 반복측정자료의 모형으로 확장될 수 있으며, 이 GEE추정량은 대표본인 경우 다변량 정규분포를 따른다. 그러나 GEE는 대표본근사이론에 기초한다. 본 논문에서는 소표본인 경우 반복 측정된 순서자료에 대한 GEE추정량의 성질을 연구한다. 우리는 두가지 방법을 사용하여 두그룹의 반복 측정된 순서자료를 생성하며 모의실험을 통하여 소표본인 경우 여러 개 범주를 갖는 순서반응 자료에 대하여 GEE추정량의 1종 오류율, 검정력, 상대효율, 두 그룹의 표본크기가 다를 경우 효과, 그리고 분산 추정량의 성질등을 연구한다.
반복하중을 받는 무근 및 철근 콘크리트 부재는 하중의 반복작용에 의해 과도한 균열 및 처짐을 유발하고 결과적으로 전체 구조요소의 파괴를 일으킨다. 따라서 하중반복에 의한 누적손상의 진행과정을 정량적으로 평가하여 철근콘크리트 보의 사용성과 안전성을 평가하는 것이 중요하고 특히 취성적 거동 특성을 갖는 전단거동의 경우에 더욱 의미가 있다. 본 연구에서는 반복전단하중에 의한 누적손상의 정량적 분석을 위하여 평균변형도 및 평균응력개념에 기초한 수정압축장이론(modified compression field theory)에 의하여 누적손상 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델을 통하여 반복전단하중에 의한 처짐과 변형도의 변화를 평가하는데 유용하게 이용될 것으로 사료된다.
반복 응력 상태 아래서 알루미나 세라믹의 피로 표면손상 누적현상이 분석되었다. 연속 미끄럼 접촉 시에 발생하는 응력 상태를 재현하기 위해서 동시에 작용하는 수직-수평 반복 압축하중 기법이 사용되었다. 알루미나 구와 평판의 접촉면에서 알루미나 미세 결정의 피로 파손에 의한 마모 입자 형성 기구가 관찰되었고, 반복하중의 횟수와 수직-수평 하중비가 커질수록 마모량은 증가하였다. 반복 접촉하중에 의한 표면손상 누적이 접촉 수직 변위 측정으로 정량화 되었다. 두 접촉 구조물의 강성 (하중-변위 선도의 기울기) 변화가 두 재질의 탄성계수의 변화로 표현되었다.
CT(Computed Tomography)영상에서 선량과 화질은 중요한 요소이다. 선량은 환자에게 직접적으로 악영향을 끼치는 요소이며, 화질은 환자의 병변을 판단하는데 매우 중요하게 작용한다. 반복적 재구성 알고리즘을 이용하면 저선량 영상에서도 고화질의 영상을 얻을 수 있는지 FBP와 정량적, 정성적으로 비교하였다. 촬영 프로토콜은 관전압 80, 100, 120kVp에서 관전류를 동일하게 200mA로 촬영하여 획득하였으며, 정량적 평가를 위해 SD(Standard Deviation), SNR(Signal to Noise Ratio), MTF(Modulation Transfer Function)를 측정하여 분석하였다. 선량은 80kVp일 때 가장 낮았으며, 120kVp일 때 가장 높았다. 80kVp의 영상을 Toshiba 사(社)의 AIDR 3D(Adaptive Iterative Reduction integrated into $^{SURE}Exposure$)로 재구성하고, 120kVp의 영상에 FBP로 재구성한 다음 정량적 비교를 한 결과 AIDR 3D를 적용한 영상의 SD가 낮게 나왔으며, SNR이 높게 나타났고, MTF 곡선은 유사하게 나타났다. 그리고 FWHM(Full Width at Half Maximum) 값의 오차가 거의 없었다. 결론적으로 AIDR 3D는 저선량에서도 높은 화질을 나타냄을 확인하였다.
일반적인 다차원 분할표 분석을 위해 고려 할 수 있는 로그 선형 모형 (log-linear model)과 순위 변수(ordered variables)가 고려된 여러 연관성 모형(association models)을 위한 가중값이 부여된 LAD(least absolute deviations) 추정량을 제안하고 추정을 위한 반복 추정법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안된 LAD추정량이 최우추정량에 비해 로버스트한 성질을 갖는 다는 것을 밝히고, 이상칸 식별을 위해 많은 선행 연구들에서 인용된 자료들의 경험적 분석을 통해 제안된 추정량과 추정방법이 가질 수 있는 문제점과 특징에 관하여 토론하였다
본 연구는 대부분의 농작물 중 살균제 carpropamid의 잔류량을 정밀하게 분석할 수 있는 단성분 분석법을 개발하고자 하였다. 대표 농작물로 배추, 사과, 현미, 고추를 선정하였으며, 균질화된 농작물 시료 중 carpropamid 잔류분을 acetone을 이용하여 진탕 추출하고 액-액 분배법과 Florisil 크로마토그래피법을 통해 정제하였다. C8 및 C18 역상컬럼이 장착된 액체크로마토그래피를 이용해 UV 220 nm 파장에서 carpropamid를 정량분석하였으며, 질량분석기를 통해 잔류분을 확인하였다. 본 분석법을 통한 carpropamid의 기기정량한계는 2 ng으로 분석정량한계는 0.02 mg/kg이었다. 표준용액을 3수준 (분석정량한계 ${\times}1$, ${\times}10$, ${\times}100$), 3반복으로 무처리 시료에 첨가하고 본 분석법의 회수율을 산출한 결과 84~112%이었으며, 농산물 종류에 상관없이 반복 간 분석오차는 10% 미만으로 우수한 정밀성을 보였다.
본 연구는 몸통의 반복적인 flexion/extension 동작 수행시 근전도신호를 측정하고 이들 신호에서 나타난 EMG parameters(median frequency, median power, RMS) 와 피실험자의 주관적 불편도의 변화양상간의 정량적인 관계를 알아보고자 수행되었다. 피실험자별로 3-5회 정해진 업무를 수행하였고 주관적불편도와 근전도 신호를 측정하였다. 실험결과 반복횟수가 증가할수록 주관적 불편도는 증가하였으며 각 task 별로 EMG parameter와 불편도의 증감율 간의 회귀분석과 상관분석을 수행한 결과 실험과 EMG parameter에 따른 변이는 존재했지만 대체로 RMS에 비해 MF와 MP의 증감율이 불편도 증감율과 상관관계가 높은 것으로 나타났다.
FT-IR의 정량 법 중 Partial least-squares(PLS) 방법과 Multiple scattering correction(MSC) 방법을 이용한 계면활성제 분석의 타당성을 조사하기 위하여 LAS, MES 그리고 ELA-9을 이들 방법으로 정량 하였다. 계면활성제 표준품을 각각 다른 비율로, 50% 에탄올에 가열 용해 시킨 다음, 건조 시켜 액막법으로 IR 스펙트럼을 측정하였다. 얻어진 스펙트럼으로부터 Variance(분산 ) 스펙트럼을 구하고 이를 참고하여 여러 파수 영역에서 반복하여 검량선을 작성하고 상관계수를 구하였다. 1245-1130 cm -1 의 범위와 1070-1010 cm -1 범위의 파수를 선정한 결과 상관계수의 값이 모두 1.000이었다. 또한 정량 결과, 오차가 0.32%이하로써 매우 만족할 만한 결과를 얻었다. 따라서 FT-IR을 이용한 정량 법에서 PLS 방법과 MSC 방법은 계면활성제 분석에 유효하며, 본 정량 방법이 매우 간단하므로 품질관리 목적의 분석에 적합하다는 결론에 도달하였다.
Rao와 Yu(1994)는 소지역 추정(small area estimation) 문제를 해결하기 위한 방법으로 추정 시점과 인접지역 정보 등 보조정보와 과걱의 표본조사 결과를 모두 이용하는 모형과 그 모형으로 부터 경험적최량선형비편향추정량(Empirical Best Unbiased Predictor)을 제안하였다. 본 논문에서는 Rao와 Yu의 모형에서 미지의 모수에 대한 사전확률분포를 가정한 계층적 베이즈 추정량을 제안하고, 이를 미국의 주별 4인가족 소득추정문제에 적용하여 그 효율을 미국의 Census Bureau에서 사용하고 있는 경험적 베이즈추정량 및 이전에 제안된 다른 추정량들과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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