• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.1-25
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• 2010

기존 영화 산업에서 구전의 크기는 매출에 영향을 주지만 방향성은 영향을 주지 못하는 것으로 연구되었다(Liu 2006). 하지만, 이러한 분석 방법을 국내 영화 데이터에 동일하게 적용시켜 본 결과, 구전의 방향성도 영화의 매출에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 이는 아시아 지역의 소비자들에게서 나타나는 독립적 자아관점과 북미 지역의 소비자들에게서 나타나는 상호의존적 자아관점의 차이로 인해 나타난 결과로 보인다. 즉, 국내 소비자의 경우는 영화를 선택/관람함에 있어 타인의 평가가 영향력을 주기 때문에 구전의 방향성도 유의한 양(+)의 값을 가진다. 기존의 연구에서는 구전의 크기가 일방적으로 매출에 영향을 미친다는 가정을 통해 영화 산업의 구전효과를 분석했으나, 이는 발생된 매출이 구전의 크기에 미치는 영향을 간과한 것이다. 따라서 매출이 구전에 미치는 효과까지 고려하여 연립방정식(Simultaneous Equation)을 통해 구전의 크기와 매출 간 상호 관계를 추정한 결과, 구전의 방향성은 위의 분석과 동일하게 영화 개봉 후 지속적으로 매출에 양(+)의 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, 구전의 크기는 매출의 원인이 되는 것이 아니라, 오히려 매출이 증가하여 구전의 크기가 증가하는 것이라는 결과를 보여주었다. 즉, 개봉 후 1주차에는 소비자들이 영화를 선택할 때 구전의 크기와 방향성이 동시에 고려되지만, 2주차 이후로는 구전의 크기는 매출에 영향을 미치는 변수가 아니라, 매출의 증가에 따른 결과라는 사실이 밝혀졌다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1591-1604
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• 2023

해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, R_rs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 R_rs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 R_rs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 R_rs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 R_rs 정확도 확보를 기대할 수 있다.

• 대한환경공학회지
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• 제30권9호
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• pp.955-960
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• 2008

본 연구는 전자빔 공정에서 실험계획법(design of experiment: DOE) 중 일반요인배치법(general factorial design)을 이용하여 2개 인자(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))를 토대로 요인(X$_1$: benomyl concentration) 1에서 3개 수준(3 level: 0.5, 1 및 1.5 mg/L)와 요인(X$_2$: E-beam irradiation) 2에서 6개 수준(6 level: 100, 800, 600, 400, 200 및 100 Gy)으로 구성된 3블록(block) 실험조합에 따라 Benomyl의 분해(Y$_1$: the % of decomposition), 무기화(Y$_2$: the % of materialization) 및 독성평가(acute toxicity assessment)를 수행하였다. 우선 HPCL 분석에 의한 Benomyl에 분해특성은 처리조합(treatment combination) 3 블록(block)의 17 및 18번을 제외한 모든 실험조건에서 100% 분해되었고 등분산(equal variance) 조건에서 일원분산분석(one-way ANOVA)결과 수준 간 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 전자빔 조사에 의한 Benomyl에 무기화(materialization) 특성은 각 3개의 처리조합에서 평균 46%, 36.7% 및 22%의 제거효율을 나타났고 각 조합에서 처리수준 간 예측식은 block 1(Y$_1$ = 0.024X$_1$ + 34.1(R$^2$ = 0.929)), block 2(Y$_2$ = 0.026X$_2$ + 23.1(R$^2$ = 0.976)) 및 block 3(Y$_3$ = 0.034X$_3$ + 6.2(R$^2$ = 0.98)) 등의 1차 선형 회귀식을 만족하였다. 또한 Benomyl에 무기화(materialization)에 대한 Anderson-Darling 검정을 이용한 정규성(normality)을 만족하였다(p > 0.05). 또한 무기화에 대한 반응에 대한 선형 및 비선형을 포함한 다중회귀분석(multi regression analysis)을 도출한 결과 다음과 같은 예측식 Y = 39.96 - 9.36X$_1$ + 0.03X$_2$ - 10.67X$_1{^2}$ - 0.001X$_2{^2}$ + 0.011X$_1$X$_2$(R$^2$ = 96.3%, Adjusted R$^2$ = 94.8%)을 도출하였다. 2가지 반응변수(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))에 의한 2차 반응표면 모형식 추정으로부터 정준분석을 통해 최적조건을 도출한 결과 Benomyl 초기농도(X$_1$) 0.55 mg/L, 전자빔 조사량 950 Gy에서 TOC 제거율 57.3%으로 나타났다. 마지막으로 V. fischeri를 이용한 MicrotoxTM modified 81.9% test을 이용하여 전자빔에 의한 Benomyl에 대한 급성 독성을 평가한 결과 전자빔 조사전 block 1의 0.5 mg/L에서 10.25%, block 2의 1 mg/L에서 20.14% 및 block 3의 1.5 mg/L에서 26.2%의 생물학적 방해(inhibition)작용이 발생하였으나 전자빔 조사 후 모든 조건에서 생물학적 방해영향을 나타나지 않았다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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• 제7권1호
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• pp.31-39
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• 2004

목 적: 급성 비특이성 장간막 림프절염(acute nonspecific mesenteric lymphadenitis, ANML)은 타 질환이 적절히 배제되었을 때 임상적 추정으로 진단하는 경우가 많아 그 실체에 대하여는 잘 알려져 있지 않다. 특히 급성 충수 돌기염(acute appendicitis, APPE)과의 감별에 혼란을 주어 복막염 등으로 이행되는 경우가 드물지 않다. ANML의 임상 소견을 보고하고, 특히 APPE와의 감별시 도움을 줄 수 있는 접근 방식을 연구하고자 한다. 방 법: 2000년 11월부터 2001년 5월까지 대구시 한영한마음연합소아과의원으로 급성 복통을 주소로 내원하여 ANML로 진단된 26명(남녀비 13:13)을, APPE 환자는 같은 기간 대구가톨릭대학병원을 방문하여 수술받은 21명(남녀비 12:9)을 대상으로 하였다. ANML 환자들은 복부 초음파 검사상 10 mm 이상, 5개 이상의 장간막 림프절이 관찰되면서 회장, 대장의 장벽 비후 소견이 5 mm를 넘지 않고 염증성 충수돌기가 관찰되지 않으며, 말초 혈액 검사, 소변 검사, 대변 검사상 타 질환을 의심할 소견이 없는 등을 진단기준으로 설정하였다. 결 과: 1) ANML군의 진단 당시 연령은 1~11세, $5.2{\pm}2.3$세였다. 2) ANML군의 복통 양상은 21례(80%)에서 야간 복통이 있었고, 위치는 배꼽 주위부 20례(76%), 우하복부 3례(11%), 하복부 3례(11%)였다. 2례(7%)에서 복부 강직이 있었고, 반발 압통은 전례에서 없었다. APPE군에서는 전례에서 야간 복통이 있었고, 17례(80%)에서 복부 강직이, 16례(76%)에서 반발 압통이 관찰되어 ANML군과 각각 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 3) ANML군에서 복통의 회복까지 걸린 시간은 2~4일, $2.5{\pm}0.5$일이었다. 4) ANML군 10례(38%)에서 구토를 보였고 1~3회/일, $1.5{\pm}0.7$회/일이었다. 설사는 17례(65%)에서 있었고 1~4회/일, $1.6{\pm}0.8$회였다. APPE군 19례(90%)에서 구토가 있었으며 1~10회/일, $4.5{\pm}2.9$회로 ANML군과 유의한 차이를 보였다(p<0.05). APPE군의 설사는 6례(28%)에서 있었으며 1~5회/일, $2.1{\pm}1.6$회이었다. 5) ANML군에서 열은 19례(73%)에서 있었고, 말초혈액 백혈구 수는 $5,900{\sim}12,300/mm^3$이었으며 평균 $8,403{\pm}1,737/mm^3$이었다. APPE군에서는 열은 16례(76%)에서 관찰되었으며 백혈구 수는 $5,400{\sim}20,800/mm^3$으로 평균 $15,471{\pm}3,749/mm^3$이었으며 ANML군과는 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 6) 판별분석을 이용하여 하루 구토의 강도와 백혈구 수를 독립변수로 하였을 때 ANML과 APPE는 95.7% 수준으로 분류되었다. 결 론: ANML과 APPE의 감별 시 복부강직, 반동압통 등 급성복증의 소견이 의심될 때 뿐만 아니라, 복통이 3일을 초과하여 지속되거나, 하루 구토가 3회를 초과하는 경우, 말초혈액검사상 백혈구 수가 $13,500/mm^3$ 이상을 보일 때에도 반드시 복부초음파 검사를 이용하여 APPE를 확인하여야 한다.

• 화약ㆍ발파
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• 제9권1호
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• pp.3-13
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• 1991

발파에 의한 지반진동의 크기는 화약류의 종류에 따른 화약의 특성, 장약량, 기폭방법, 전새의 상태와 화약의 장전밀도, 자유면의 수, 폭원과 측간의 거리 및 지질조건 등에 따라 다르지만 지질 및 발파조건이 동일한 경우 특히 측점으로부터 발파지점 까지의 거리와 지발당 최대장약량 (W)간에 깊은 함수관계가 있음이 밝혀졌다. 즉 발파진동식은 $V=K{\cdot}(\frac{D}{W^b})^n{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (1) 여기서 V ; 진동속도, cm /sec D ; 폭원으로부터의 거리, m W ; 지발 장약량, kg K ; 발파진동 상수 b ; 장약지수 R ; 감쇠지수 이 발파진동식에서 b=1/2인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt{W}$를 자승근 환산거리(Root scaled distance), $b=\frac{1}{3}$인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$를 입방근환산거리(Cube root scaled distance)라 한다. 이 장약 및 감쇠지수와 발파진동 상수를 구하기 위하여 임의거리와 장약량에 대한 진동치를 측정, 중회귀분석(Multiple regressional analysis)에 의해 일반식을 유도하고 Root scaling과 Cube root scaling에 대한 회귀선(regression line)을 구하여 회귀선에 대한 적합도가 높은 쪽을 택하여 비교, 검토하였다. 위 (1)식의 양변에 log를 취하여 linear form(직선형)으로 바꾸어 쓰면 (2)式과 같다. log V=A+BlogD+ClogW ----- (2) 여기서, A=log K B=-n C=bn (2)식은 다시 (3)식으로 표시할 수 있다. $Yi=A+BXi_{1}+CXi_{2}+{\varepsilon}i{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$(3) 여기서, $Xi_{1},{\;}Xi_{2} ;(두 독립변수 logD, logW의 i번째 측정치. Yi ; ($Xi_1,{\;}Xi_2$)에 대한 logV의 측정치 ${\varepsilon}i$ ; error term 이다. (3)식에서 n개의 자료를 (2)식의 회귀평면으로 대표시키기 위해서는 $S={\sum}^n_{i=1}\{Yi-(A+BXi_{1}+CXi_{2})\}\^2$을 최소로하는 A, B, C 값을 구하면 된다. 이 방법을 최소자승법이 라 하며 S를 최소로 하는 A, B, C의 값은 (4)식으로 표시한다. $\frac{{\partial}S}{{\partial}A}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}B}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}C}=0{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (4) 위식을 Matrix form으로 간단히 나타내면 식(5)와 같다. [equation omitted] (5) 자료가 많아 계산과정이 복잡해져서 본실험의 정자료들은 전산기를 사용하여 처리하였다. root scaling과 Cube root scaling의 경우 각각 $logV=A+B(logD-\frac{1}{2}W){\;}logV=A+B(logD-\frac{1}{3}W){\;}\}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (6) 으로 (2)식의 특별한 형태이며 log-log 좌표에서 직선으로 표시되고 이때 A는 절편, B는 기울기를 나타낸다. $\bullet$ 측정치의 검토 본 자료의 특성을 비교, 검토하기 위하여 지금까지 발표된 국내의 몇몇 자료를 보면 다음과 같다. 물론, 장약량, 폭원으로 부터의 거리등이 상이하지만 대체적인 경향성을 추정하는데 참고할수 있을 것이다. 금반 총실측자료는 총 88개이지만 환산거리(5.D)와 진동속도의 크기와의 관계에서 차이를 보이고 있어 편선상 폭원과 측점지점간의 거리에 따라 l00m말만인 A지역과 l00m이상인B지역으로 구분하였다. 한편 A지역의 자료 56개중, 상하로 편차가 큰 19개를 제외한 37개자료와 B지역의 29개중 2개를 낙외한 27개(88개 자료중 거리표시가 안된 12월 1일의 자료3개는 원래부터 제외)의 자료를 computer로 처리하여 얻은 발파진동식은 다음과 같다. $V=41(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.41}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (7) (-100m)(R=0.69) $V=124(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.66){\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (8) (+100m)(R=0.782) 식(7) 및 (8)에서 R은 구한 직선식의 적합도를 나타내는 상관계수로 R=1인때는 모든 측정자료가 하나의 직선상에 표시됨을 의미하며 그 값이 낮을수록 자료가 분산됨을 뜻한다. 본 보고에서는 상관계수가 자승근거리때 보다는 입방근일때가 더 높기 때문에 발파진동식을 입방근($D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$)으로 표시하였다. 특히 A지역에서는 R=0.69인데 비하여 폭원과 측점지점간의 거리가 l00m 이상으로 A지역보다 멀리 떨어진 B지역에서는 R=0.782로 비교적 높은 값을 보이는 것은 진동성분중 고주파성분의 상당량이 감쇠를 당하기 때문으로 생각된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권4호
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• pp.61-85
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• 2010

본 연구에서는 국내 대형할인점의 확산을 효과적으로 설명하기 위해 기업의 정보와 구매자의 구전으로 확산을 설명하는 Bass모형에 제3의 요소로 공간적 영향력을 고려하였다. 국내 대형할인점의 확산은 확산중심지인 서울경인지역에서 저차중심지인 4개 지역권역으로 확산되는 형태를 보임에 따라 공간적 영향이 중요하게 작용할 것으로 기대된다. 본 연구에서 공간적으로 구분된 시장 A(확산중심지)가 시장 B(저차중심지)에 미치는 영향이 완전히 통제되지 못하는 상황에서 시장 A가 시장 B에 미치는 공간적 영향을 다국가확산모형(multinational diffusion model)을 확장한 공간확산모형(spatial diffusion model)을 이용하여 정의하였다. Bass모형과 공간확산모형의 모수추정을 통해 두 가지 정보전달경로와 관련된 혁신계수와 모방계수로 확산을 설명하는 Bass모형보다 공간확산모형이 국내 대형할인점 확산을 더욱 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 또한 혁신중심지인 서울경인과 4개 지역권역의 소매환경을 나타내는 개념적 거리에 따라 공간확산모형에서 공간적요인의 영향력이 달라질 것이 기대되어 공간확산계수와 소매환경변수간의 상관관계를 살펴보았고, 연구결과 확산중심지에서 저차중심지에 대한 공간적 영향력은 저차중심지의 소매환경이 확산중심지의 소매환경과 유사할수록 크다는 것을 밝혀내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1565-1576
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• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제42권6호
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• pp.900-912
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• 1995

연구배경: 최대운동부하 검사는 심폐기능의 종합적인 평가를 위하여 널리 이용되고 있으나 아직 우리나라에는 최대운동시의 호흡성 가스교환이나 폐기능의 정상치가 제대로 확립되어 있지 않은 설정이다. 본 연구의 목적은 한국성인에서 최대운동시의 이들 지표의 연령과 성별에 따른 정상치 내지 참고치를 마련하는 동시에 이들 중 일부지표의 추정정상치를 산출하는 회귀방정식을 구하는데 있다. 방법: 건강한 성인 남성 603명, 여성 397명, 합계 1,000명(20~66세)을 대상으로 Bruce법으로 증상제한성 최대운동부하 검사를 실시하였으며, 이중 885명에서는 VC, $FEV_1$ 및 MVV도 측정하였다 대상자들은 모두 전문체육인이 아닌 스포츠센터의 회원이었으며, 운동부하검사 중에는 안전상의 문제 때문에 부득이 트레드밀의 손잡이를 잡는 것을 허용하였다. 곁과: $VO_2\;max/m^2$, $VCO_2\;max/m^2$ 및 VE max/$m^2$는 모두 남성에서 뚜렷이 컸으며, 남녀에서 모두 연령의 증가에 따라 감소하였다. 한편 RR max는 성별에 따른 차이는 없었으나, 연령의 증가에 따라 약간씩 감소하였으며, $V_T$ max는 남성에서 월등히 많았으나 남녀에서 다같이 연령에 따른 일정한 경향의 변화는 없었다. 그리고 $V_T$ max/VC, $V_E$ max/MVV 및 BR의 평균은 최대운동시에 나이가 많은 여성에서도 상당한 환기예비가 있음을 보여주었다. 저자들은 성적을 토대로 운동시간(분), 나이(세), 시장(cm), 체중(kg), 성별(남=0, 여=1), VC(L), $FEV_1$(L) 및 VE max(L) 등을 변수로 해서 구한 주요 지표들의 회귀방정식은 다음과 같다. $VO_2\;max/m^2(L/min)=1.449+0.073{\times}$운동시간-$0.007{\times}$연령+$0.010{\times}$체중-$0.006{\times}$신장-$0.209{\times}$성별, $VCO_2\;max/m^2(L/min)=1.672+0.063{\times}$운동시간-$0.008{\times}$연령+$0.010{\times}$체중-$0.005{\times}$신장-$0.319{\times}$성별, $V_E\;max/m^2(L/min)=58.161+1.503{\times}$운동시간-$0.315{\times}$연령-$9.871{\times}$성별 또는 $V_E\;max/m^2(L/min)=47.873+6.458{\times}FEV_1-5.715{\times}$성별 및 $V_T\;max(L)=1.497+0.223{\times}VC-0.493{\times}$성별. 결론: 본 연구에서 얻은 최대운동시의 호흡성 가스 교환 및 환기기능에 관한 성적은 건강과 체력에 대해서 일반인보다 관심이 높을 것으로 생각되는 스포츠센터 회원들을 대상으로 한 것이기 때문에, 안전상의 문제로 트레드밀의 손잡이를 잡고 검사를 해야하는 환자나 건강인을 위한 이상적인 목표치 내지 정상치를 제공한 것으로 생각된다. Background: Although graded exercise stress tests are widely used for the evaluation of cardiorespiratory performance, normal standards on respiratory gas exchange and ventilatory functions at maximal exercise in Koreans have not been well established. The purpose of this study is to provide reference values on these by sex and age, along with derivation of some of their prediction equations. Method: Symptom-limited maximal exercise test was carried out by Bruce protocol in 1,000 healthy adults consisting of 603 males and 397 females, aged 20~66 years. Among them VC, $FEV_1$ and MVV were also determined in 885 cases. All the subjects were members of a health center, excluding athletes. During the exercise, subjects were allowed to hold on to front hand rail of the treadmill for safety purpose. Results: The $VO_2\;max/m^2$, $VCO_2\;max/m^2$ and $V_E\;max/m^2$ were greater in males than in females and decreased with age. The RR max in men and women was similar but decreased slightly with age. The $V_T$ max was markedly greater in men but showed no significant changes with age in either gender. The mean of $V_T$ max/VC, $V_E$ max/MVV and BR revealed that there were considerable ventilatory reserves at maximal exercise even in older females. The regression equations of the cardinal parameters obtained using exercise time(ET, min), age(A, yr), height(Ht, cm), weight(W, kg), sex(S, 0=male; 1=female), VC(L), $FEV_1$(L) and $V_E$ max(L) as variables are as follows: $VO_2\;max/m^2$(L/min)=1.449+0.073 ET-0.007A+0.010W-0.006Ht-0.209S, $VCO_2\;max/m^2$(L/min)=1.672+0.063ET-0.008A+0.010W-0.005Ht-0.319S, VE max/$m^2$(L/min)=58.161+1.503ET-0.315A-9.871S or VE max/$m^2$(L/min)=47.873+6.548 $FEV_1$-5.715 S, and VT max(L)=1.497+0.223VC-0.493S. Conclusion: Respiratory gas exchange and ventilatory variables at maximal exercise were studied in 1,000 non-athletes by Bruce protocol. During exercise, the subjects were allowed to hold on to hand rail of the treadmill for safety purpose. We feel that our results would provide ideal target values for patients and healthy individuals to be achieved, since our study subjects were members of a health center whose physical fitness levels were presumably higher than ordinary population.