비닐 튜브로 절연한 센서 봉을 토양에 박아 콘덴서로 하고, RC 발전식으로 토양의 유전율을 측정하는 수분 센서의 반응 특성을 조사하였다. 출력은 표준 콘덴서에 비교된 상대 카피씨티, C였는데, 이 카파시티의 등가 회로는 병렬로 연결된 기본 카파씨티와 센서 봉 카파씨티인데, 센서봉 카파씨티는 다시 직렬로 연결된 센서봉 절연 튜브 카파씨티와 센서봉 사이 측정 부위 유전율, U에 따라 변하는 카파시티로 구성되어, 아래 반응 수식에 따라 작동하였다. $$\frac{1}{C-B}=\frac{k}{U}+Z$$는 기본 콘덴서에서 유래하는 상대 카파시티로서 불변 값이며, k은 측정부위 유전율에 따라 출력에 관여하는 상수로서, 토양과 접촉하는 센서봉의 외경과 센서봉 간격 및 길이 등의 기하학적 배치로 결정되는 값으로 거의 불변 값이고, Z은 비닐 튜브와 그 안에 금속봉 사이의 공기 층으로 결정되는 값으로 이론상으론 불변 값이나 만약 이 센서를 토양에 설치할 때 토양과 센서봉 사이에 틈이 생기면, 이 값에 변화가 온다. 따라서, 이 토양 수분 측정기는 현장 매설후 Z 값을 보정하여야 하며 그후 Z값이 변화하지 않도록 센서봉이 충격을 받지 않게 관리하여야 한다.
본 연구는 경주부근에서 일어난 3개의 지진 (1999년 4월 24일, 규모 3.3, 6개 관측소; 1999년 6월 2일, 규모 4.0, 14개 관측소; 1999년 9월 12일, 규모 3.2, 7개 관측소)으로부터 27개의 관측된 지반진동 자료를 이용하여 지진원 및 지진파감쇄특성 변수값을 분석하였다. 본 연구에서는 구하고자 하는 모든 값을 동시에 비선형적으로 분석하기 위해 LM (Levenberg -Marquardt) 역산방법을 적용하였고 전단파 에너지를 이용하였다. 3개지진의 평균 응력강하값은 약48-bar이고 본 연구에 이용된 모든 관측소 부지부근 지진파감쇄 ${\kappa}$값의 평균은 0.0312-sec로 분석되었다. 또한 광역 지진파감쇄값인 Qo 과 ${\eta}$값은 각각 417 및 0.83으로 분석되었다. 특히 지진파감쇄 ${\kappa}$값은 미국 동부지역 대푯값 보다 훨씬 크고 미국 서부지역 대푯값 보다 약간 작은 값을 보여주고 있어 관측소 부지증폭 특성에 대한 분석자료가 있으면 보다 의미있는 결과를 얻을 수 있다고 판단된다. 본 연구에서 분석된 지진원 및 지진파감쇄 특성 변수값들은 지배방정식의 차이 등으로 인해 기존의 연구결과와 일부 파라메타값에 있어서 다소 커다란 차이를 보여주고 있다.
본 논문은 89명의 여대생을 대상으로 아유르베다의 세 가지 체질인 바타, 피타, 카파에 따른 얼굴 피부의 수분, 유분, pH의 값을 측정하여 비교하였다. 아유르베다 체질에 따른 피부 상태를 알아보기 위하여 분석한 결과 수분의 경우 피타, 카파, 바타의 순으로(p<0.001) 유분의 경우 카파, 피타, 바타의 순으로 (p<0.001, p<0.01) pH의 경우 카파, 피타, 바타의 순으로 (p<0.01) 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 앞으로의 연구에서는 피부미용학적 관점에서 아유르베다 체질에 대한 보다 체계적이고 과학적인 연구가 진행되어야 할 것이다.
특허 정보검색에서는 검색 정확도를 높이거나 유사 특허들을 검색하기 위한 목적으로 청구항 등 특허 기술 문서의 내용을 대표하는 개체명 인식이 필요하다. 본 연구에서는 특허 개체명을 자동으로 인식하기 위하여 기계 학습 기법에서 태깅 문제 해결에 매우 우수한 성능을 보이는 조건부 랜덤 필드 기법을 이용하는 특허 개체명 인식 방법을 제안하였다. 개체명 태깅이 되어 있는 특허 문서 말뭉치에서 66만 어절을 학습용 데이터로 사용하여 특허 개체명 시스템을 구축하고, 7만 어절을 평가용 데이터로 사용하여 성능 평가를 하였다. 실험 결과에 의하면 개체명 인식 정확도는 93.6%이고, 개체명 인식 성능을 수작업 태깅 결과와 비교하여 일치도를 평가했을 때 카파 계수는 0.67로 나타났다. 이 카파 계수값은 두 사람의 수작업 태깅 결과에 대한 카파 계수 0.6 보다 높은 것으로 특허 개체명 인식 시스템이 수작업 태깅을 대신하여 실용적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
목적: 위암의 수술 전 병기 설정은 환자의 예후를 결정하고 치료 방침을 결정하기 위해 매우 중요하다. 이에 저자들은 위암의 TN병기 설정을 위해 주요한 진단 도구인 전산화단층촬영과 초음파 내시경의 진단력에 대해 분석하였다. 대상 및 방법: 2003년 5월부터 2007년 12월까지 분당서울대병원에서 위암으로 위절제술을 시행 받은 1,206명의 환자 중, 본원에서 시행한 검사가 아니거나, 내시경적 점막절제술 후 위절제술을 시행한 환자의 경우를 제외한 1,174명을 대상으로 후향적인 연구를 시행하였다. 두 검사의 수술 전 병기와 술 후 조직병리학적 병기가 일치하는 정도를 보기 위해서 코헨의 카파값(kappa value)과 ROC곡선하면적(Area under the ROC curve, AUC)을 이용하였다. 결과: 1,174명의 환자의 평균 나이는 $59.31{\pm}11.98$세였고, 조기위암이 638예, 진행 위암이 536예였다. 1,117명의 환자에서 전산화단층촬영이 시행되었으며, 초음파 내시경은 839예에서 시행되었다. T병기를 진단하는데 있어 전산화단층촬영이나 초음파 내시경의 카파값은 각각 0.4039 (P=0.021), 0.4201 (P=0.026)로 중등도의 일치도(moderate agreement)를 보였으나, 전체 T병기를 진단하는데 있어서 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 이외에도 조기위암에서의 점막 병변과 점막하 병변을 구분하는 초음파 내시경의 진단력은 정확도 58.92%, 카파값 0.206으로 fair agreement를 보여 예상보다 진단력이 낮음을 알 수 있었다. 이외에도 T2 이상의 병변과 T2 이하의 병변을 감별하기 위해 두 검사를 동시에 시행한 환자군에서 두 검사 중 높은 병기를 진단한 검사를 채택하였을 때 AUC가 0.84로 한 개의 검사를 시행했을 때보다 진단력이 증가하였다. N병기를 진단하는 데 있어서는 전산화단층촬영의 진단력이 초음파 내시경보다 더 높음을 알 수 있었다. 결론: 위암의 T병기를 진단하기 위해 전산화단층촬영과 초음파 내시경 중 어느 한 검사가 우월하다고 할 수 없었으나, T2 이상의 병변과 T2 이하의 병변을 구별하기 위해서는 두 검사를 모두 시행하여 높은 병기를 채택한 경우 진단력이 높았다. 또한, 림프절 전이 여부를 알기 위해서는 전산화단층촬영이 우월하였다. 점막 병변과 점막하 병변을 구별하기 위한 초음파 내시경의 진단력은 낮았다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.77-81
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2001
2000년 4월, 강원도 삼척일대에 크게 발생한 산불지역에 대해서 Landsat TM 인공위성 영상자료를 이용하여 산불의 피해지역을 조사분석하였다. 산불발생 전과 후의 2시기 위성영상을 이용하여 변화탐지 기법의 하나인 화상간차이법을 적용하였다. 분석결과 산불 발생지역의 탐지에는 NDVI를 유도하고 그 차이를 이용하는 것이 가장 탁월한 것으로 나타났다. 산불 피해지역을 구분하는 임계값을 표준편차$\times$0.9로 하였을 때, 현지조사 결과에 대한 전체정확도는 93.8%, 카파계수는 0.82로 매우 높았다.
본 논문은 심장질환 도메인에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구로, 기존 환자의 정보에 대하여 K-최근접 이웃 알고리즘을 통해 결측 값을 대체하고, 대표적인 예측 분류기인 나이브 베이지안, 소포트 벡터 머신, 그리고 다층 퍼셉트론을 적용하여 각각 결과를 비교 및 분석한다. 본 연구의 실험은 K 최적화 과정을 포함하고 10-겹 교차 검증 방식으로 수행되었으며, 비교 및 분석은 정확도와 카파 통계치를 통해 판별한다.
목적 자기공명영상에서 추가적으로 발견된 조영증강 병소에 대한 조영증강 초음파의 진단능력을 평가하고 조영증강 초음파의 정량 분석을 사용하여 유방 동적 조영증강 자기공명영상과 유사한 운동 패턴 결과를 얻을 수 있는지 분석하였다. 대상과 방법 단일 센터 전향적 연구로 진행하였고, 총 71개의 자기공명영상에서 추가적으로 발견된 조영증강 병소가 포함되었다. 이러한 병소에 대해 조영증강 초음파를 시행하였고 Breast Imaging-Reporting and Data System (이하 BI-RADS)에 따라 분류하였다. 그리고 모든 병소의 BI-RADS 분류를 조직학적 결과와 비교하여 조영증강 초음파의 민감도, 특이도 및 진단 정확도를 계산하였다. 조영증강 초음파와 동적 조영증강 자기공명영상의 운동 패턴사이의 일치도는 가중 카파 분석을 사용하여 평가되었다. 결과 조영증강 초음파에서 총 46개의 병소가 BI-RADS 4B, 4C, 5로 분류되었고, 25개의 병소가 BI-RADS 3, 4A로 분류되었다. 자기공명영상에서 추가적으로 발견된 조영증강 병소에 대한 조영증강 초음파의 진단 능력은 84.9%의 민감도, 94.4%의 특이도 및 97.8%의 긍정적 예측값으로 우수하였다. 총 57/71 (80%) 병소는 조영증강 초음파와 동적 조영증강 자기공명영상 운동 패턴 결과가 일치하였고 가중 카파 값 0.66으로 좋은 일치도를 나타냈다. 부분 군 분석에서 양성 병소는 우수한 일치를 보였고(가중 카파 값 = 0.84), 관내암종은 좋은 일치를 보였다(가중 카파 값 = 0.69). 결론 MRI에서 추가 검출된 유방 결절에 대한 조영증강 초음파의 진단 능력은 우수했다. 양성 및 관내암종 병소에서 동적 조영증강 자기공명영상과 조영증강 초음파의 운동 패턴 결과는 좋은 일치도를 보였다.
이 연구는 위성영상 자료(1972~2008년)를 이용하여 인위적인 환경변화에 따른 태안반도 간석지의 토지피복 변화를 시계열분석하고, 그 변화 패턴을 고찰하고자 하였다. 선분류 후비교법을 이용한 시기별 토지피복 변화를 분석한 결과, 1972년에서 2008년 사이에 태안반도 간석지의 토지피복은 갯벌에서 습지, 습지에서 논으로의 변화가 발생하였다. 세부적인 토지피복 변화 패턴을 분석하기 위해 변형된 선분류 후비교법을 이용하여 각각의 영상을 분석한 결과 태안반도 간석지는 갯벌 $\rightarrow$ 습지 호수 및 염전 $\rightarrow$ 나대지 $\rightarrow$ 논 $\rightarrow$ 나대지로 변하였음을 분석할 수 있었다. 선분류 후비교법의 적용을 위해서는 각 영상의 정확한 분류가 반드시 요구되는데, 분류된 영상의 전체정확도는 평균 95.33%로 나타났고, 카파값은 평균 0.941로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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