EEG(electroencephalogram)는 주로 전문가의 판독에 따른 주관적 판단에 의존하여 임상에서 사용되어져 왔다. 그러나 비선형 동역학 분석을 이용한 해석학적인 정량화 연구가 진행 되어짐에 따라 특이 패턴을 이용한 환자의 질병진단 이외에도 정상인의 뇌 활동 및 인지기능 둥을 이해하기 위한 도구로써 그 활용범위가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 정상인에게 다양한 자극을 준 후 측정한 EEG를 상관차원 분석법을 이용하여 다양한 자극에 대한 뇌파의 특징을 분석하였다. 그 결과 각 자극에 따른 뇌 활동도의 차이를 정량적으로 분석할 수 있었으며, 뇌 활동 부위와 자극과의 관계도 정량적으로 분석할 수 있었다.
교통시설물의 위험요소는 안전피해의 규모 및 종류 등 복잡한 제반요소에 영향을 받기 때문에 안전개념에 기초한 분석이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 교통안전시설에 대한 정성적 및 정량적 위험도분석 방법을 제시하고 이를 가치평가에 도입할 수 있는 절차를 제안하였다. 또한 정량적 분석을 위해 교통사고 데이터 및 이를 분석한 EPDO(Equivalent Property Damage Only)를 이용하여 사고빈도와 피해정도 및 사고요인별로 Event Tree를 작성하여 제시하였으며 이를 이용하여 중앙분리대 비교 1안(140cm) 및 비교 2안(127cm)에 대한 위험지수를 산정하였다.
전자현미경 영상인 유방암 조직세포의 암 분포 정도를 알기 위해, 조직세포중 암이 퍼진 부분과 그렇지 않은 부분에 대해 정량적 분석과 세포수에 의한 분석을 비교하여 보았다. 유방암 조직세포의 면역조직화함염색에서 암이 있는 세포핵은 갈색으로 나타났고, 그렇지 않은 세포는 푸른색으로 나타났다. 이것은 환자를 진단하고 예지하는데 있어서 중요한 요인으로 작용하지만 지금까지는 의사의 주관적인 생각이 다분히 포함된 판단에 의존할 수 밖에 없었다. 의료영상이미지의 시각적 표현을 위해 RGB칼라를 HLS칼라로 변환하여 사용하였으며, 이것은 시각적으로 좀 더 쉽게 갈색세포핵과 푸픈색 세포핵을 구분하게 해 주었다. 두 세포핵을 분리하기 위해 히스트그램의 임계치와 Box classification의 두 알고리즘의 사용하여 추출하였다. 그리고 추출한 세포핵들에 대해 각각 정량적인 분석과 세포수에 의한 분석을 하였다. 이러한 실험은 시각적 병리정밀검사에 좋은 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.
현재 다수의 복합환승센터 건설 사업이 추진 중에 있으며, 이때 다수의 유사 사업에 대하여 한정된 투자재원으로 경제적 타당성 분석결과에 따라 투자우선순위를 결정하는 것이 타당한 방법이나, 계량화되지 않는 정책적 사항 등에 대한 고려도 충분히 반영할 필요가 있다. 이에 본 연구는 환승체계 개선을 위한 복합환승센터의 정량적인 지표인 경제성분석과 파급효과 등 정량적 지표와 사업추진의지, 재원조달가능성, 지역의 낙후도 등 정성적인 지표를 결합하여 복합환승센터의 우선순위 평가 방법론을 새로이 정립하였다. 제시된 평가방법을 적용하여 투자우선순위 평가 시 정량적 평가는 이용수요가 타 환승센터에 비해 많은 센터가 높게 평가되었다. 정성적 평가는 현재 사업이 추진되고 있는 복합환승센터에서 사업추진 가능성이 높은 센터에서 우선순위가 높게 평가되었다. 따라서 정량적 평가와 정성적 지표를 동시에 적용하여 분석한 결과 지역 간 형평성을 반영할 수 있었다.
위험 분석을 위한 방법론은 결정론적 정성적 접근과 확률론적 정량적 접근으로 대별될 수 있는데, 보다 현실적으로 다양한 요인을 적극적으로 고려할 수 있는 정량적 방법론은 효율성이 높으나 모델의 복잡성과 자료수집의 어려움을 극복하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 복잡한 모델링을 체계적으로 수행하여 철도 건널목에서의 사고로 인한 위험도를 정량적으로 평가하기 위한 방법론을 도출하고 기본적인 적용성 연구를 통해, 정량평가 방법론의 유용성을 입증하고 추후 철도 통합 위험도 평가 시스템의 개발에 반영하는 목적으로 수행되었다. 제안된 위험도 평가를 위한 방법론은 다음과 같이 요약될 수 있다. 먼저 Preliminary Hazard Analysis 결과로부터 철도 사고에 대한 위험요인 목록을 작성하고 사건수목(Event Tree)을 이용하여 위험요인별로 사고 시나리오를 전개한다. 사건수목중 사건수목 분기확률을 정량화하기위해 보조논리를 필요로 하는 경우에 대해서 고장수목(Fault Tree)을 작성한다. 작성된 사건수목과 고장수목에 정량화를 위해 필요한 평가 자료를 입력하고 통합 정량화 방법론을 적용하여 최종 정량화를 수행한다. 정량화된 결과에 사고 상황을 고려한 해석을 수행하고 필요하다면 민감도 분석이나 불확실성 분석이 수행한다. 본 연구에서는 이러한 분석 방법론을 전국 철도건널목 사고 분석에 시범 적용하였다. 또한 2005년 국내 철도 건널목에서 발생한 사고자료를 이용하여 시범적인 정량화를 수행하여 그 적용성을 보였다.
본 논문에서는 폐암의 변이 형태 분석을 위한 정량적 분석 방법을 연구하였다. 보다 객관적인 분석의 필수적 요인인 정확한 분할을 이해 질감 특징과 통계학적 분류방법을 이용하였으며, 변이 형태 분석을 위해서 분할된 ROI 로부터 여러 가지 형태학적 특성값과 질감 특성값을 추출하여 변이 형태에 따라 비교분석하였다. 이러한 폐암의 변이 형태 분석을 위한 방법은 다른 기관으로의 원격전이가 쉬운 종양의 특성평가에 대한 객관적 병리진단의 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.
기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하는 특성으로 인해 정량적 강우산출 과정 중에 다양한 원인으로 인해 불확실성 발생 요소가 존재하나 이를 정량화하고 저감하는데 많은 어려움이 있다. 원인을 살펴보면, 첫째, 기상레이더의 관측에서부터 정량적 강우량 추정까지 일련의 과정에 대한 포괄적으로 불확실성 정량화와 분석이 이루어지지 못하며, 둘째, 전체 불확실성이 어느 정도 되는지 제시하지 못하므로 각 단계별 불확실성이 전체 불확실성 대비 어느 정도 비율이 되는지 제시하지 못한다. 마지막으로 기존 연구들은 불확실성을 줄이고자 여러 방법을 사용하고 있으나 어느 정도 효용성이 있는지 불확실성 측면에서 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 Maximum Entropy(ME)와 Uncertainty Delta Method(UMD)를 이용한 접근방법을 제안하여 기상레이더를 활용하여 정량적 강우량을 추정하는 일련의 과정에서 단계별로 불확실성이 어떻게 전파되는지 추정하였다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 2012년 여름철(6~8월)에 발생한 18개 강우사례를 이용하여 품질관리(Open Radar Product Generator 품질관리 알고리즘, fuzzy 알고리즘), 강우추정(Window Probability Matching Method, Marshall-Palmer 관계식), 후처리보정(Local Gauge Correction 기법, Gauge to Radar ratio 기법)단계만을 수행하였으며, 이 결과를 바탕으로 기상레이더 정량적 강우추정 단계별 불확실성을 정량화하였다. 정량화결과, 최종적으로 관측단계의 불확실성보다 최종 불확실성이 줄어들었으나, 강우추정 단계에서 불확실성이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 어떤 강우추정식을 적용하느냐에 따라 레이더 강우추정결과가 매우 달라질 수 있음을 의미한다. 따라서 본 연구에서 제시한 불확실성 정량화 방법을 통하여 첫째, 전체 및 단계별 불확실성을 정량화할 수 있고, 둘째, 최종 불확실성 대비 각 단계별 불확실성을 비율을 제시할 수 있으며, 마지막으로 수행단계별로 불확실성 전파과정을 파악할 수 있다. 이는 향후 정량적 레이더 강우추정 과정에 있어서 불확실성을 발생시키는 주요 원인파악과 이에 대한 집중적인 투자를 가능하게 한다. 이러한 과정을 통하여 보다 정확한 정량적 레이더 강우추정이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고체 로켓 추진 기관의 신뢰성 분석을 위해 준-정량적 FMECA를 수행하였다. 준-정량적 FMECA는 고장모드 및 영향 분석(FMEA)과 치명도 분석(CA)를 포함하는 분석 기법으로서, FMECA 수행을 위해서 FMEA는 고체 로켓 추진 기관을 43개의 부품으로 나누어 각 부품에 대하여 도출된 총 137개의 고장모드에 대해 수행하였다. 또한 일부 고장모드의 고장률 데이터를 이용하여 치명도 분석을 수행하였다. 준-정량적 FMECA 수행을 통하여 고체 로켓 추진 기관의 각 부품에서 발생 할 수 있는 잠재적 고장모드와 고장원인 및 영향을 분석, 정리할 수 있었으며, 우선적인 개선 조치가 필요한 중요 고장모드를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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