목 적 : 두경부 환자 토모 치료 시 위치 보정한 좌표값을 이용한 환자의 Setup 변화율을 후향적 평가를 하고자 한다. 재료 및 방법 : 2010년 01월에서 2012년12월까지 토모테라피 치료를 받은 두경부 환자 중 무작위(95)로 샘플링하여 3그룹으로 정리하였다. 그룹 1(32)Brain, 그룹2(28)Maxillar, Nasal cavity, 그룹3(35) Nosopharynx(NPX), Tongue, Tonsil, Oropharynx(OPX)로 분류하였다. 3그룹 간에 있어 X 축, Y 축, Z 축 오차, Roll, 체중변화, Vector를 변수로 하여, 30회 치료기간 중 반복측정에 의한 통계적 검정을 시행하였다. 결 과 : 통계적 검정 결과 fraction에 따른 차이는 x축(p=0.458), y축(0.989)은 차이가 없었으며 z축(p=0.001), roll(p=0.037), 체중변화(p<0.001), Vector(p<0.001)은 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 fraction에 따라 3그룹간의 패턴은 x축(p=0.430), roll(p=0.299)은 차이가 없었으며 y축(0.023), y축(0.023), 체중변화(p=0.001), Vector(p=0.028)은 차이가 있는 것으로 나타났다. 결 론 : 후향적 평가를 시행한 결과 그룹3즉, Y, Z, 체중변화, Vector 변화에 대하여 알 수 있었고 Low neck을 포함한 치료 시 Random error가 커짐을 통계적 알 수 있었다.
건설프로젝트 특성은 기획단계에서부터 목적물이 완공될 때까지 다양한 이해관계자의 참여가 수반되며, 이러한 특성은 불확실성을 높이는 원인이 된다. 건설프로젝트 성공을 위해서는 리스크에 대한 분석과 적절한 대응이 필요하다. 따라서 본 연구는 건설프로젝트 중 하천재해예방사업의 성공을 위한 리스크 관리요인의 영향력과 시공과정에서 관련된 이해관계자 간의 커뮤니케이션 조절효과를 확인하고자 하였다. 시공과정의 리스크 관리요인의 도출은 델파이기법과 설문조사는 스노우볼 샘플링 방법을 그리고 분석은 SPSS Statistic 20과 SmartPLS 2.0을 이용하였다. 연구결과, 프로젝트 성과에 대한 리스크 관리 요소의 영향력은 공기리스크, 품질리스크, 원가리스크, 안전리스크, 건설환경리스크 순으로 나타났다. 또한, 커뮤니케이션 조절효과의 영향력은 원가리스크, 품질리스크, 건설환경리스크, 공기리스크, 안전리스크 순으로 나타났다. 본 연구에서 하천재해예방사업 관련 이해관계자 간의 커뮤니케이션은 프로젝트성과에 미치는 영향력의 순위를 바꿀 만큼 조절효과가 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이는 하천재해예방사업 시공과정에서 커뮤니케이션의 중요성을 보여주는 결과이다. 본 연구는 하천재해예방사업의 리스크 관리요인과 커뮤니케이션의 중요성을 규명했다는 점에서 중요한 의의를 가진다.
기계학습 기법을 이용한 문서분류시스템의 정확도를 결정하는 요인 중 가장 중요한 것은 학습문서 집합의 선택과 그것의 구성방법이다. 학습문서집합 선택의 문제란 임의의 문서공간에서 보다 정보량이 큰 적은 양의 문서집합을 골라서 학습문서로 채택하는 것을 말한다. 이렇게 선택한 학습문서집합을 재구성하여 보다 정확도가 높은 문서분류함수를 만드는 것이 학습문서집합 구성방법의 문제이다. 전자의 문제를 해결하는 대표적인 알고리즘이 능동적 학습(active learning) 알고리즘이고, 후자의 경우는 부스팅(boosting) 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 Naive Bayes 문서분류 알고리즘에 적응해보고, 이때 생기는 여러 가지 특징들을 분석하여 새로운 학습문서집합 구성방법인 AdaBUS 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 능동적 학습 알고리즘의 아이디어를 이용하여 최종 문서분류함수룰 만들기 위해 임시로 만든 여러 임시 문서분류함수(weak hypothesis)들 간의 변이(variance)를 높였다. 이를 통해 부스팅 알고리즘이 효과적으로 구동되기 위해 필요한 핵심 개념인 교란(perturbation)의 효과를 실현하여 문서분류의 정확도를 높일 수 있었다. Router-21578 문서집합을 이용한 경험적 실험을 통해, AdaBUS 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Naive Bayes 알고리즘에 기반한 문서분류시스템의 정확도를 보다 크게 향상시킨다는 사실을 입증한다.
전통민속식물지식이 빠르게 사라져 가는 상황에서 전통식물지식에 대한 기초조사를 통한 기록이 매우 중요한 과제가 되었다. 민속식물학 조사에서 조사강도와 민속식물정보, 식물종 정보의 증가에 관련성은 가장 중요한 과제이다. 본 연구에서는 국립수목원에서 발간된 자료를 이용하여 한반도 민속식물에 대한 메타 데이터를 DB화하여 분석하였다. 전통민속식물지식의 종풍부도에 추정은 ACE, Chao1, Chao 2, ICE, Jack 1, Jack 2, Bootstrap 등의 추정식을 이용하여 제시하였다. 종누적곡선 분석에서 지역별 종누적이 다른 양상을 보여 강원도의 누적곡선은 상대적 샘플링 노력이 더 필요하며충남 지역의 경우 조사 강도에 비해 일찍 수평선에 점근하는 특성을 보여 이지역의 조사 강도가 실제 정보량의 증가에 비해 높았다. 식용, 약용, 공예용 등의 종풍부도는 남녀간의 지식이 분포가 차이가 있음을 확인하였다. 주변환경의 식물상과 비교분석을 통해 일부 지역의 경우 민속식물조사가 상대적으로 조사량이 부족하고 추가 조사시 더 다양한 종이 발굴 될 것으로 예상된다.
정보화 시대에 있어 개인 인증 기술에 대한 요구는 날로 증가되고 있으며 그 중에서도 지문 인식 기술은 정확도, 수행 속도, 구현 비용 등 모든 평가 항목에 있어 가장 현실성 있는 수단으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 전산 환경에 적합하도록 무 잉크 방식의 압착 날인을 통하여 획득된 지문 영상을 이용한 온라인 지문 인식 시스템의 설계와 구현을 목표로 한다. 지문 인식은 크게 두 가지 과정으로 이루어 지며 이를 특징점 추출과 특징점 정합이라 한다. 본 논문에서는 이러한 과정 중에서 특징점 정합의 정합의 성능과 속도의 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안 한다. 특징점 정합 과정은 다시 정렬 기준점 선정 과정과 정렬 후 대응점 확인과정이 있으며 정렬 과정의 최적화 여부가 전체 수행 속도에 미치는 영향이 가장 크게 된다. 제안된 정렬 기준점 선정 알고리즘은 탐색 공간의 최소화와 등록 지문과 입력 지문간의 비선형 왜곡에도 강인함을 보였다. 전체 시스템의 성능 검증을 위하여 체계적인 샘플링을 통하여 채취된 데이터 베이스을 이용하였다. 팬티엄시스템에서 평균 정합 속도 1.55초를 기록하였으며, 0.05%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 8.83%의 FRR(False Rejection Rate)의 오 인식율을 얻을 수 있었다.
심전도 신호는 P, Q, R, S, T파를 한 주기로 하여 반복되는 특징을 가지고 있으며 일반적으로 높은 표본화 주파수로 샘플링 된다. 이러한 심전도 신호의 주기적인 특징을 이용하여 진단에 중요한 정보의 손실을 최소화하면서 압축 효율을 극대화시키는 방법이 필요하다. 그러나 이러한 주기적인 특징은 심검자와 측정 시기에 따라 진폭과 주기가 일정하지가 않다. 또한 환자의 경우, 같은 시기에 측정하더라도 주기적 특징이 다르게 나타나는 구간이 존재한다. 본 논문에서는 적응적 멀티 레벨 코드를 이용하여 주도적인 신호 구간과 비주도적인 신호 구간의 심전도 신호를 적응적으로 코드화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 주도적인 신호 구간과 비주도적인 신호 구간에 따른 손실 대비 압축률을 차등 적용함으로써 반복적인 신호를 멀티 레벨 코드를 이용하여 압축의 효율성을 극대화하는 것이다. 이는 심전도 신호의 주기성을 이용하지 않은 기존의 압축 방식에 비해 장시간 측정 데이터의 압축률을 극대화시키고 비주도적인 신호를 코드화하여 무손실 압축을 함으로써 진단에 중요한 정보를 손실 없이 보존할 수 있는 장점이 있다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 압축의 효용성을 검증하였다.
본 연구는 High liquid chromatograph-photodiode array detector (HPLC-PDA)를 사용하여 간장 및 이를 활용한 식품에서의 레불린산을 측정하기 위하여 신속 정확한 분석법을 개발하였다. 시료 중 레불린산은 증류수로 추출한 후 C18 Sep-Pak 카트리지로 정제하여 기기분석을 수행하였다. 직선성은 비교적 넓은 농도 범위 ($2.5-400{\mu}g/mL$)에서 우수한 선형성 (R > 0.999)을 나타내었으며, 간장 시료에 대하여 레불린산의 회수율을 확인한 결과, 6 가지 농도범위($2.5-400{\mu}g/mL$)에서 87.58-97.26 %로 확인되었으며, 모두 15 % 미만의 표준오차를 나타내었다. 검출한계(LOD)와 정량한계(LOQ)는 각각 0.64와 $1.64{\mu}g/mL$이었다. 간장 및 이를 활용한 식품에서의 레불린산 함량을 조사한 결과 59 개의 샘플 중 43 개의 샘플에서 검출되었다. 검출 수준은 간장의 경우 0.44-1.23 mg/mL, 간장 소스의 경우 0.03-0.83 mg/mL, 양념육의 경우 8.43-38.94 mg/mL로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 분석법은 신속하고 정확하게 레불린산을 정량하고 간장 및 이를 활용한 상품의 적절한 품질 관리 방법으로 사용될 것으로 판단된다.
순천만 일대 칠면초 군락의 근권 토양에 존재하는 근권 세균의 다양성 분석을 위해 몇 개 지점을 선정한 후 샘플링을 실시하였다. 채취한 토양시료는 marine broth, tryptic soy broth 한천배지를 이용하면서 세균 집락 간 형태학적인 구분을 통해 순수분리 되었다. 분리된 세균의 genomic DNA를 획득한 후, 각각의 16S rDNA 염기서열을 증폭 분석하여 총 29 strain이 부분동정 되었다. 이들의 유연관계 확인을 위해 계통수를 작성한 결과, 이들은 각각 firmicutes문 (44.8%), gamma-proteobacteria group (27.6%), alpha-proteobacteria group (10.3%), bacteriodetes 문(10.3%), actinobacteria 문(6.8%)에 속하였다. 최우점하는 firmicutes 문에서는 Bacillus 속이, 차 우점하는 gamma-proteobacteria group에서는 각각 Marinobacterium, Halomonas, Vibrio 속이 집중 분포하는 것으로 나타났다. 또한 채취 지점별로 몇 가지 척도를 사용하여 다양성 지수를 도출하였을 때, 채취 지점 간 지수의 차이를 보여 전체 순천만 갯벌 중 위치에 따라 상이한 미생물상을 가지는 것으로 추측된다. 분리된 균들 중 일부는 갯벌 특유의 극한환경을 극복하면서 칠면초 근권에서 생존하며 물질순환, 식물생장 촉진 및 병원체 방어작용 유도 등 식물생장에 긍정적 역할을 수행할 것으로 생각된다.
최근 높은 해상도의 볼륨 데이터를 획득할 수 있게 되면서 제한된 용량의 메모리를 가진 그래픽 하드웨어에서 대용량 볼륨 데이터를 렌더링 하는 방법이 필요하게 되었다. 대용량 볼륨 데이터의 렌더링 방법 중 데이터를 적절히 분할하여 순차적으로 처리하는 블리킹 (bricking) 방법이 많이 사용된다. 그러나 일반적인 블리킹 방법은 직교 좌표계를 사용하는 CT와 MR 데이터를 위해 고안된 것으로, 원환체 (torus) 좌표계를 사용하는 부채꼴 형태의 초음파 볼륨 데이터에 적용하면, 관측광선이 블릭 (brick)의 곡면경계로 진입한 후 다시 빠져 나갈 때 동일한 블릭이 GPU메모리에 두번 적재되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 초음파 볼륨을 랜더링 할 때 반복적인 텍스쳐 스위칭이 발생하지 않도록 블릭의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 블릭의 경계는 곡면으로 되어 있으므로 이들의 곡률을 계산하여, 관측광선이 동일한 블록을 두 번 참조하는 영역을 찾는다. 이 영역에 해당하는 복셀들을 인접한 두 블릭들이 공유하도록 크기를 정하면 둘 중의 한 블릭에서만 재샘플링하게 함으로써 블릭이 중복 적재되는 것을 피할 수 있다.
정상적인 노화과정에서 기억력의 감퇴, 단어인출력 저하에 따른 건망증, 청력 저하 등의 보편적인 이유들로 기능적인 의사소통능력에 제한을 겪게 된다. 이 연구는 언어장애가 없는 노인들을 대상으로 그들의 대화기능을 알아보고, 연령증가에 따른 대화기능과 작업기억력 및 이름대기 능력 간의 관련성을 알아보았다. 만 65세 이상의 건강한 노인 85명이 연구에 참여하였다. 대화 샘플링은 대상자들과 친숙한 주제의 일상적인 대화 상황에서 수집되었다. 대화차례 주고받기의 분석요소로써 대화차례 총 빈도, 개시율, 유지율, 중첩율, 중단율이 포함된다. 작업기억력 평가를 위해 숫자외우기, 암산, 단어 따라말하기 과제를 실시하였고, 이름대기 능력 평가를 위해 한국판 보스턴이름대기 검사(K-BNT)를 실시하였다. 연구 결과 첫째, 성별에 따른 대화기능에서 유의한 차가 없었다. 남성 집단에서 연령별 대화차례 주고받기를 비교해본 결과 유의한 차이가 나타나지 않았으나, 여성 집단에서는 유의한 차이가 나타났다. 그리고 대화기능 중 대화차례 주고받기와 총 발화빈도가 세 개의 연령대별 집단 간 유의한 차이(p<.01)가 있는 것으로 나타났다(80세 이상 집단 제외). 둘째, 대화기능 중에서 대화차례 유지비율을 이름대기 검사가 예측하는 것으로 나타났다. 이 연구를 통하여 정상노인의 대화차례 주고받기 기술이 노화가 진행되더라도 비교적 손상을 적게 보인다는 사실을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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