• 전기전자학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.87-94
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• 2008

골반저근은 골반기관을 지지하여 요자제를 유지하는 여성의 주요 하부조직으로 수축압력을 평가함으로써 복압성 요실금의 정도를 진단할 수 있다. 본 연구에서는 생체신호 측정 시스템을 개발하여 골반저근의 수축압력을 측정하였으며, 데이터 분석을 통하여 진단 파라메터를 추출하였다. 진단 파라메터의 통계적 분석을 수행하여 특성이 유사한 피험자를 다섯 개의 군집으로 분류하였으며, 군집으로 분류된 데이터가 중첩되지 않도록 복압성요실금 진단 알고리즘을 구현하였다. 임상시험 결과 진단 알고리즘의 정확성이 약 78.9%로 나타났으며 그 유용성이 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.376-376
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• 2021

홍수와 같은 수문 재해를 예측하고 예방하기 위해서는 강우량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 신뢰할 수 있는 수문재해 예보 시스템은 기존의 포인트 기반 우량계를 사용하여 달성 할 수 있는 것보다 강우량의 공간 분포를 관측할 수 있는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전파강수계 시스템과 다중 고도 관측 데이터를 이용하여 평균 강우를 추정하는 방법을 제시한다. 전파강수계는 K 밴드 이중 편파 기술을 사용하여 초단거리 관측을 수행하는 소형전파강수관측시스템이다. 평균 강우량을 추정하는 방법은 매우 짧은 관측 범위와 이중 편파 정보의 다중고도 평균 관측 개념을 기반으로 하며 관측 지역의 반사도와 비차등위상차의 고도별 평균값을 이용하여 추정한다. 제안 된 방법은 전파강수계의 관측 범위와 스캔 시간이 매우 짧기 때문에 강우 분포의 시공간적 변화가 낮다는 가정하에 개발되었다. 제안된 방법의 평가를 위해 핏게이지, 우량계 및 Parsivel disdrometer를 포함한 지상 장비와 비교하였다. 시험적용 결과 제안된 강우 추정 기법이 다양한 강우사상에 대해 강우강도를 잘 추정하는 것으로 확인되었다

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.209-210
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• 2016

우리나라의 연평균강수량은 약 1362 mm이며, 총강수량의 약 30% 이상이 증발산을 통해 손실되고 있다고 추정되어지고 있다. 증발산은 물 수지 분석에 있어 매우 중요한 성분이며, 많은 부분을 차지하지만 다른 요인들에 비해 직접적인 관측이 어려워 과거에는 경험식을 사용하거나 단순하게 가정에 의해 결정해 왔다. 또한 기상자료로부터 증발산량을 추정하거나 증발접시나 추정식으로 잠재증발산을 추정하고 있다. 또한 최근 기후변화의 가속화에 따른 홍수의 가뭄의 강도와 빈도가 높아지고 있으며, 이에 따라 수자원 관리에 있어서 기초수문조사 항목에 많은 변화를 요구하고 있다. 그 결과 2007년 4월 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 기초수문조사 항목으로 추가되었으며, K-water 연구원에서는 용담시험유역에 플럭스타워를 설치하였고 현재 운영 중에 있다. 덕유산 플럭스타워는 용담시험유역 내에 위치한 금강 수계 구량천 상류부의 덕곡제 유역 내에 설치하였으며, 2011년 4월부터 실제 증발산량을 관측하고 있다. 동경 $127^{\circ}$42'23" ~ $127^{\circ}$44'53", 북위 $35^{\circ}$50'47" ~ $35^{\circ}$52'50"사이로 중부지방에 위치한 유일한 증발산관측 타워이다. 유역 면적은 9.27 km2으로 유로연장 3.48 km, 유역 평균폭 2.66 km, 형상계수는 0.77이며, 덕곡제플럭스 타워 주변의 토지이용은 대부분 산림으로 구성되어 있으며, 침활 혼효림과 낙엽송림으로 임상 분포가 이루어져 있다. 주요 관측기기로는 3차원 풍향 풍속계, $CO_2/H_2O$ 기체분석기, 순복사 측정 센서, 지중열플럭스 측정 센서 등이 있다. 2011년부터 측정된 자료를 바탕으로 에디공분산 방법을 이용하여 증발산량을 측정하였으며, 30분간의 데이터 18,000개 중 취득률 90 % 이상의 데이터를 대상을 분석을 실시하였다. 2011 ~ 2015년도 증발산량 분석 결과는 아래의 표와 같다. 증발산의 패턴은 1월부터 서서히 증가하지만 활발하지는 않고, 4월부터 매우 활발해져 8월에 최대치에 이른다. 10월부터 증발산량은 급격히 감소하기 시작하며 11, 12월에는 증발산이 거의 발생하지 않는 공통적인 경향을 보였다. 2013년 8, 9월은 다른 해와 다른 경향을 보이고 있는데, 이는 2013년 8, 9월에 강우가 많이 발생하여 증발산량이 감소하였기 때문으로 판단된다. 2015년 8월은 다른 년도와 비교했을 때, 매우 높은 증발산량을 보이는데 이는 2015년 8월에 많은 강우에도 식생이 활발하게 작용하였기 때문으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권5호
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• pp.544-555
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• 2002

단위용적기법(Single-Voxel Technique) 및 다용적기법(Multi-Voxel Technique)으로 얻어진 수소원자핵 자기공명분광(Proton Magnetic Resonance Spectroscopy : 1H-MRS) 데이터를 고가의 특정 workstation이 아닌 일반 PC에서 처리${\cdot}$분석 할 수 있는 GUI(Graphical User Interface) 기반의 분광분석용 소프트웨어(S/W)를 개발하고 MRS 임상 데이터로 기초적인 시험을 하였다. 단위용적기법의 MRS 경우에는 시간 영역의 측정신호와 주파수 영역의 분광정보를 한 화면에 동시에 표시할 수 있게 하였고 필요에 따라 위상보정, 필터링(filtering), 퓨리에변환 등으로 후처리 한 후 생체 대사물질(metabolite) 별 MRS 피크 면적 비를 계산하여 정성분석을 하였다. 다용적기법의 MRS에서는 측정된 신호의 재배열 및 3차원 FFT로 분광영상(spectroscopic image)을 재구성하고 이를 T1-강조 또는 T2-강조 영상 위에 중첩시켜 해부학적 정보와 함께 표시할 수 있도록 하였다. 또한 생체에서 대사물질에 해당하는 분광정보의 각 피크의 분포도(metabolite image)를 만들고 해부학적 영상과 중첩시켰다. 병원에 설치되어있는 MR 장치에서 정상인과 뇌에 이상이 있는 환자를 대상으로 얻은 MR 분광 데이터를 처리·분석한 결과 사용자의 편의성이 높을 뿐만 아니라 신뢰성이 우수하여 임상적 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.303-317
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• 2020

체외충격파치료술(Extracorporeal Shock Wave Therapy, ESWT)은 보존적인 치료가 어려운 근골격계 난치성 통증 치료 뿐 아니라 심혈관계 질환까지 적용 분야가 확대되고 있는 혁신적인 치료술이다. 본 연구에서는 국내에서 사용되는 집속형 ESWT 치료기의 성능을 결정하는 충격파 음향 출력의 분포를 조사했다. 분석에 사용된 데이터는 식약처에 등록된 30개 기술 문서를 통해 수집했다. 조사 결과, ESWT 치료기 충격파의 집속 특성은, 초점 거리가 5 mm ~ 65 mm, 초점 폭이 3 mm ~ 30 mm, 초점 깊이가 4 mm ~ 108 mm 범위에서 변화하고 있다. 충격파의 최대 양압(P+)는 7 MPa ~ 280 MPa, 초점에서 에너지 밀도 Energy Flux Density(EFD)는 0.0035 mJ/㎟ ~ 35 mJ/㎟, 펄스당 에너지(E)는 0.737 mJ ~ 80.86 mJ로 매우 넓은 범위에서 분포하고 있다. P+ 및 EFD 상관성 분석에 포함된 모든 국내산 PE 방식 제품(5개) 및 1개의 EM 방식 국산 치료기는 P+ 및 EFD가 통상적인 범위를 크게 벗어나고 있으며, 예상되는 상관성을 따르지 않고 있어, 데이터의 신뢰성을 인정하기 어려운 상태이다. 음향 출력의 값에 신뢰성을 부여하기 어려운 경우, 식약처에서 인정하는 시험 검사 기관을 통해 사후 시험 검사 및 관리가 요구된다. 충격파 음향 출력에 대한 통과 기준이 치료기의 적응증에 대한 임상 시험 결과를 근거로 설정될 수 있도록 식약처의 규정 및 가이드라인 개선이 필요하다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.477-485
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• 2013

임상시험 등 다양한 분야를 중심으로 제1종 오류확률과 검정력을 함께 고려하여 표본크기를 결정하는 경우가 늘어나고 있다. 이런 경향은 표본을 많이 얻을 수 없는 연구에서 더욱 뚜렷하다. 본 연구에서는 독립인 두 개의 정규모집단에서 두 그룹의 분산과 표본수가 같지 않을 때의 모평균 차이에 대한 검정에서 제1종 오류와 제2종 오류를 모두 고려한 경우 두 그룹의 필요한 표본크기를 결정하는 과정을 살펴보고 이를 웹사이트를 통해 구현하였다. 또한 주어진 표본크기와 유의수준에 의한 검정력 계산도 함께 구현하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1243-1251
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• 2010

임상시험을 시행하는 경우 위약을 신약과 비교하는 경우가 대다수이다. 기존에 독립인 두 모 집단의 표본수를 계산하는 방법으로 모수적 방법에서는 t검정을 이용하였고, 비모수적 방법에서는 Wilcoxon 순위합검정 (Wilcoxon, 1945)을 이용하였다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형위치통계량의 검정법과, Kim (1994)이 선형위치통계량에 기초하여 계산한 검정력의 결과를 이용하여 표본수 구하는 방법을 제안한다. 또한 앞서 제안한 방법의 표본수를 기존의 Wilcoxon 순위합검정을 이용하여 Wang 등 (2003)이 제안한 공식을 이용한 표본수, 그리고 모수적 방법을 이용한 t검정의 표본수와 비교하였다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제22권6호
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• pp.125-134
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• 2005

목적 : 이 연구의 목적은 플라시보 자락요법을 계발하기 위함이다. 방법 : 이 연구에서 우리는 자락요법을 잘 알고 있는 특정 피시험군에 진자락요법과 위자락요법을 시행하고, 피시험자에게 본인이 받은 치료가 무엇이었는지 설문조사하였다. 위자락요법은 피부를 뚫어 혈관을 자파시키지 않고 피부 겉에서 느낌만 나도록 자극을 주고 흡입하는 것이다. 결과 : 총 53명의 피시험자가 모든 시험과정에 적절하게 참가하였으므로 모든 데이터를 신뢰할 수 있었다. 결과는 두 그룹간에 유의한 차이를 발견할 수 없었다. 위자락요법을 받은 피시험자중 44.4%는 그들이 받은 치료가 진자락요법이라고 생각했고, 55.6%는 위자락요법이라고 생각했다. 진자락요법을 받은 피시험자중 53.8%는 그들이 받은 치료가 진자락요법이라고 생각했고, 46.2%는 위자락요법이라고 생각했다. 결론 : 각 군간의 민감도와 특이도 간에 유의한 차이가 나타나지 않으므로, 자락요법에 있어 플라시보가 성공했다고 볼 수 있다. 이 연구는 자락요법을 적응증으로 하는 다양한 질환의 임상연구에 있어서 대조군 처치시 좋은 모델을 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권5호
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• pp.469-490
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• 2023

식약처에서 허가된 33개 체외 충격파 쇄석기 중 기술 문서가 공개된 10개(12개의 충격파 음장)에 대해 치료 효과 및 안전을 좌우하는 충격파의 음향 출력 분포를 조사했다. 조사 결과 핵심 충격파 음향 출력(P+, P-, efd, E)의 최대값은 제품별로(각각 최대 2.08배, 3.72배, 3.89배, 15.98배) 크게 차이가 나고 있다. 음향 출력 변수들의 값은 기술 문서에 충실하게 포함되지 않고 있으며, 일부 데이터는(예. efd) 통상적인 범위를 벗어나는 비정상적인 값을 가지는 것으로 나타났다. 제품 별로 큰 차이를 보이는 충격파 음향 출력은 동일한 적응증으로 허가 받은 ESWL 장비의 동등성을 훼손할 가능성이 높다는 것을 시사한다. 허가된 Extracorporeal Shock Wave Lithotripsy(ESWL) 제품의 기술 문서에 기재된 자료의 신뢰성을 검증하고, 임상에서 사용되는 제품의 성능이 기술 문서와 동일한지 확인하기 위해 공인된 시험 검사 기관의 확보가 필요하며, 노화로 인해 충격파 출력이 저하되는 ESWL 제품의 성능 유지 및 관리를 위한 규제 기관 주도의 사후 관리가 제안된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.37-49
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• 2021

한국의 치매 환자 수는 80만명 이상으로 추정되고 있으며, 치매의 심각성은 사회적 문제로 되고 있다. 하지만 전 세계적으로 치매를 완치할 수 있는 치료법도 약물도 아직 개발되지 못하고 있으며, 향후 급격한 고령화 추세로 인해 치매 환자 수는 더욱 증가할 전망이다. 현재로서는 치매를 조기에 발견하여 치매 증상의 경과를 늦추는 것이 최적의 대안이라 할 수 있다. 본 연구에서는 망막 내 치매를 가장 명확하게 조기 진단할 수 있는 중요 단백질인 아밀로이드 플라크를 AI 기반의 영상분석을 통해 측정하고 분석하여 치매를 조기에 진단하는 방법론을 제시하였다. 망막 데이터를 CNN을 기반으로 이진분류 학습 및 다중분류 학습을 수행하였으며, 전처리 된 망막 데이터를 기반으로 치매를 조기 진단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하였다. 딥러닝 모델에 대한 정확도와 재현율을 검증하였으며, 검증 결과 재현율과 정확도 모두 충족하는 결과를 도출하였다. 향후에는 실제 치매 환자의 임상데이터를 기반으로 연구를 지속해 나갈 계획이며, 본 연구의 결과는 치매 문제를 해결하는 방안으로 활용될 수 있다.