• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권12호
• /
• pp.62-70
• /
• 2016

이 연구는 한국형 아유르베다 체질을 측정할 수 있는 도구를 개발하기 위한 기초 작업으로 검사지의 신뢰도와 타당성을 검증하는 것이다. 각 대상자는 63문항에 대하여 자기-기입식 설문지를 작성하였다. 아유르베다 체질을 7체질로 개념화하고 우선 271명을 대상으로 실시한 체질 검사의 신체 특성인 41문항에 대한 내적 일관성 신뢰도(Cronbach's ${\alpha}$)는 0.757로, 심리에 대한 질문 22문항에 대한 내적 일관성 신뢰도는 0.616으로, 그리고 전체 63문항의 내적 일관성 신뢰도는 0.840으로 유의미한 수준이었다. 신체에 대한 질문 4번과 심리 9번 문항의 경우 문항 총점과의 상관(item-total correlation)이 음의 값으로 응답의 일관성(신뢰도)이 떨어지는 것으로 나타났다. 그리고 순수 바따, 삣따, 까파 유형 대상으로 신체 4번, 심리 9번을 삭제 한 나머지 61문항의 신뢰도는 0.864로 나타났다. 위의 결과는 복합체질을 제외한 순수체질만을 대상으로 했기 때문에, 응답의 일관성을 나타내는 내적 일관성 신뢰도가 더 높게 나타났다. 그리고 타당도에서는 아유르베다 전문가의 판단과 검사지 응답의 문항점수 간의 일치도 카파(kappa) 계수는 0.619로 유의미한 수준이다. 따라서 본 연구는 한국형 아유르베다 체질 검사지의 개발을 위한 기초자료가 될 것이다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제35권3호
• /
• pp.185-195
• /
• 2002

급변하는 농업환경을 신속히 파악하고 이에 대처한다는 것은 중요한 일이다. 특히 농경지의 이용형태가 다양화(多樣化)되고 고도화(高度化)됨에 따라 그 필요성이 한층 인정된다. 이에 부응하는 인공위성자료인 Landsat TM을 이용한 우리 나라에 가장 알맞은 지표면 변동탐지 방법에 대한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 우리 나라에 알맞은 지표면의 변화탐지기법을 찾기 위해 화상간 차이법을 적용하였으며, 동시에 변화탐지도에 대한 평가를 위해 참조자료를 작성한 후 최적 임계값을 구하였다. 여기서 정상적인 참조자료(농경지가 인공물로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)나 비정상적인 참조자료(인공물이 농경지로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)로 평가하였다. 또한 최적 임계값은 '평균${\pm}$(표준편차 ${\times}$ T값)'로 하여 구하였다. 1987년부터 1993년까지 6년 동안 가장 결과가 좋은 화상간 차이법은 D1 화상(1.0)으로 정상적인 참조자료로 평가시 카파계수가 68.4%, 전체 정확도는 89.2%로 나타났다. 또한 전체면적 48,436 ha중 음으로 변화된 영역은 3,207 ha(6.6%), 양으로 변화된 영역은 5,117 ha(10.6%)로 밝혀졌다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제18권2호
• /
• pp.157-166
• /
• 2014

목적 : 고식적 견관절 MRI 검사에 사각시상면 영상 추가 시 극상건 파열의 진단적 정확도가 증가하는지 관절경 수술 소견을 대비표준으로 삼아 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 2011년 1월부터 2012년 12월까지 본원에서 견관절 MRI 검사를 하고 관절경 수술을 받은 121명의 환자를 대상으로 하였다. 두 명의 영상의학과 의사가 독립적으로 관상사면과 시상사면 영상을 이용하여 극상건 파열을 평가하고 4주후 사각시상면 영상을 추가하여 다시 판독하였다. 관절경 수술을 대비표준으로 이용하였다. 건 파열 진단의 민감도와 특이도는 McNemar test로 비교하였고 관찰자 간, 기술 간 일치도는 카파계수로 평가하였다. 결과 : 사각시상면 추가 시 고식적 견관절 MRI만 이용하였을 때 보다 극상건 전층 파열 진단의 민감도가 증가하였고, 부분 파열 진단의 민감도, 특이도, 정확도 모두 증가하였지만 통계학적으로 유의한 차이는 없었다. 관찰자간 일치도는 사각시상면을 추가하거나 하지 않았을 때 모두 높은 일치도를 보였다. 영상 소견과 관절경 수술 소견은 사각시상면 추가 시와 추가하지 않았을 때 모두 중등도의 일치도를 보였다. 결론 : 극상건의 전층 및 부분 파열 평가를 위해 고식적 MRI에 사각시상면 영상을 추가 시 기존의 영상면 만으로 평가하였을 때와 진단적 정확도에 의미 있는 차이는 없었다.

• 대한임상검사과학회지
• /
• 제48권2호
• /
• pp.54-61
• /
• 2016

증가하고 있는 심혈관질환을 예방하기 위한 연구와 함께 심혈관질환 위험도를 예측할 수 있는 평가도구에 대한 연구도 꾸준히 진행되고 있다. 가장 널리 알려져 있는 Framingham risk score (FRS)는 여러 선행 연구에서 그 타당성이 검증되었다. 본 연구에서는 연구 대상자들의 LDL 콜레스테롤과 총 콜레스테롤의 적용에 따른 FRS의 점수 차이를 살펴보고, 두 변수의 선택 적용에 따른 10년 내 심혈관질환 발생 위험도의 판정에 대한 일치도를 평가해 보고자 하였다. 2011 국민건강영양조사 데이터 중 심혈관질환 진단을 받은 자를 제외한 1,530명(남성 755명, 여성 775명)의 자료를 이용하였다. LDL 콜레스테롤 또는 총 콜레스테롤 중에 어떤 항목을 적용하느냐에 따라 FRS와 심혈관질환의 10년 예측위험도는 차이가 있었다. 남녀 모두 FRS는 LDL 콜레스테롤 적용 점수 보다 총콜레스테롤 적용 점수가 더 높았다. 위험도 10% 미만의 저위험군, 10~19%의 중등도 위험군, 20% 이상의 고위험군 분류에서 남성 106명, 여성 26명의 판정이 일치하지 않았다. 코헨의 카파 계수는 남성의 경우 0.718, 여성의 경우 0.884로 나타나 여성의 경우 더 높은 일치성을 보였다. 심혈관질환의 10년 예측위험도와의 관련성에서도 LDL 콜레스테롤을 포함한 회귀식 보다 총 콜레스테롤을 포함한 회귀식에서 남녀 모두 설명력이 더 높아 총 콜레스테롤을 반영한 FRS 산출과 10년 예측 위험도의 평가가 더 상관성이 더 높고, 더불어 남성 보다는 여성에서 더 일치하는 결과가 나타남을 알 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제34권5호
• /
• pp.342-349
• /
• 2001

Landsat TM 인공위성 자료(1997년 6월 16일 촬영)를 이용하여 평택시에 대한 지표피복분류도를 만들고 정확도를 평가하였고, 또한 우리 나라의 농업실정에 맞는 지표피복 분류체계를 세우기 위해 Anderson의 지표피복분류안을 응용하여 새로운 분류안을 만들었다. 분류방식으로는 감독분류를 사용하였는데 결과에 직접적인 영향을 주는 훈련장소(training site)의 선정을 위해 지형도, 항공사진 등과 현지 실사자료인 DGPS 자료를 사용하여 논, 밭 등 13개의 훈련조(training sets)를 작성 후 최대우도법(最大尤度法)(maximum likelihood classifier)을 적용하여 주제도를 만들었다. 이의 정확도 평가를 위해 DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용한 분류정확도 평가에서 전체 정확도는 86.8%이며, 카파계수가 85.4%로 매우 양호한(Excellent) 것으로 판명되었다. 그러나 도시/촌락, 비닐하우스 등의 사용자 정확도는 60% 정도로서 낮은 편이며, 도로, 비닐하우스 등의 생산자 정확도는 70% 정도로 낮은 편인데, 이는 인공건조물이라는 특징에 따른 분광학적 반사특성과 이질성(異質性)과 분포면적이 적은데 기인된 것으로 생각된다. 한편 원격탐사자료를 이용하여 토지피복 분류도를 작성할 때 우리나라 농업실정에 알맞은 농업적(農業的) 지표피복분류안(地表被覆分類案)을 만들었는데, 수준 I에는 농경지, 산림지, 물, 불모지, 도시나 인공건조물 등으로 나눌 수 있다.

• 한국측량학회지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.133-142
• /
• 2014

Landsat은 대표적인 지구관측 위성 중 하나로 지표면 모니터링, 변화탐지, 분류 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 구름과 구름의 그림자는 지표의 관측과 분석을 제한하는 장애물 중 하나로, Landsat을 사용하기 전 구름을 제거하고 원래의 지표 피복으로 복원하는 과정은 필수적이다. 최근에 발사된 Landsat-8은 기존위성에 비해 2개의 추가적인 costal/aerosol, cirrus 밴드를 제공하며, 이는 구름을 탐지하고 복원하는데 효율적으로 사용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Landsat-8의 영상에서 구름을 효과적으로 탐지하고, 복원하는 기법을 단계적으로 제안하였다. Otsu 임계화 기법을 통하여 구름과 구름의 그림자 지역을 탐지하였고, 탐지된 구름 및 그림자 지역은 실험 영상과 참조영상을 이용하여 원래의 지표 피복으로 복원 하였다. 복원영상의 정확도 평가에서는 전체정확도가 약 85%, 카파계수가 0.7128로 본 연구에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.

• 지질공학
• /
• 제31권3호
• /
• pp.395-432
• /
• 2021

지하수함양은 시공간적으로 다양하여 직접적으로 측정하기 어렵기 때문에 함양추정을 위해 수치모델이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 지하수함양을 추정하기 위한 방법으로 기계학습법의 하나인 분류회귀트리(CART)모형을 적용하기 위해 수정된 수직식생지수(mPVI), 정규식생지수(NDVI), 정규경작지수(NDTI), 정규나지지수(NDRI) 같은 토양-식생관련 지수와 강우, 지형인자(고도, 경사, 경사방향)를 입력하고 김천지역 SWAT-MODFLOW의 함양량 결과를 추출 및 학습하여 함양량을 예측하였다. SWAT-MODFLOW의 함양량 분포에 대한 CART모형의 예측값의 전반적인 정확도는 0.5~0.7, 카파계수는 0.3~0.6으로 나타나 위성영상자료를 통해 토양-식생에 따른 함양량 변화를 합리적으로 예측할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제112권3호
• /
• pp.267-279
• /
• 2023

본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제83권6호
• /
• pp.1312-1326
• /
• 2022

목적 진행성 위암의 인접 장기 침범을 결정함에 있어 우측와위 CT의 추가적 가치를 살펴보았다. 대상과 방법 병리학적으로 입증된 T4a (p4a), 외과적 그리고 병리학적으로 입증된 T4b (sT4b, pT4b) 위암 환자 중 좌후사위 및 우측와위 자세가 포함된 프로토콜의 CT를 촬영한 환자 총 728명이 포함되었다. 2명의 영상의학과 전문의가 2주 간격으로 각각 우측와위 CT 없이, 우측와위 CT와 함께 좌후사위 CT를 분석하여 5점 척도를 사용하여 T 병기를 평가하고 종양과 인접 장기 사이의 "미끄러짐 징후"의 존재를 기록했다. 결과 564명의 환자(77.4%)가 pT4a로 진단되었다. 65명(8.9%)과 99명(13.6%)의 환자가 각각 pT4b, sT4b로 진단되었다. 좌후사위 CT 단독 분석에 비하여 우측와위 CT가 추가되었을 때, T4b와 T4a를 구별하기 위한 곡선 아래 면적(area under the curve; 이하 AUC) 값이 두 검토자 모두에서 유의하게 증가했다(Ps < 0.001). 하위집단분석에서 T4a와 췌장을 침범한 T4b 위암을 구별하기 위한 AUC 값 역시 두 검토자 모두에서 증가했다(Ps < 0.050). 관찰자 간 일치도 역시 향상되었다(가중 카파 계수, 0.296-0.444). 결론 진행위암에서 인접 장기 침범을 판단함에 있어, 우측와위 CT가 추가되었을 때 좌후사위 CT 단독 분석에 비해 더 높은 AUC 값과 관찰자 간 일치도를 보임으로써 추가적 가치가 있었다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제53권3호
• /
• pp.319-328
• /
• 2020

본 연구는 만 19세 이상 60세 미만 성인남녀 98명을 대상으로 스마트폰 앱인 Gene-Health 이용하여 식사 기록을 통해 분석된 영양소섭취량과 동일한 날의 식사 섭취 전과 후의 사진비교를 통해 섭취량을 추정하여 분석된 영양소섭취량을 비교함으로 Gene-Health의 타당도를 조사하기 위해 수행되었다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, Gene-Health의 영양소섭취량과 사진을 통해 추정한 영양소섭취량을 비교한 결과 에너지, 탄수화물, 지방, 지방으로부터의 에너지 섭취비율은 통계적으로 유의한 차이가 없었으나 단백질 섭취량과 단백질로부터의 에너지 섭취 비율은 Gene-Health가 높았고, 탄수화물로부터의 에너지 섭취비율은 사진추정군이 높았다. 둘째, Gene-Health와 사진을 통한 영양소섭취량의 상관성은 에너지, 탄수화물, 단백질, 지방섭취량과 탄수화물 비율, 단백질 비율, 지질 비율은 모두 상관계수 0.382-0.708로 유의적인 양의 상관관계를 보였다. 셋째, Gene-Health와 사진을 통한 에너지, 탄수화물, 단백질, 지방섭취량과 탄수화물 비율, 단백질 비율, 지질 비율의 가중 카파 계수는 0.588-0.662로 상당히 일치하는 경향을 보였다. 에너지와 다량영양소, 다량영양소 섭취 비율의 same agreement는 41.8%-48.0%이며 adjacent agreement는 75.5%-88.8%였다. 본 연구를 통하여 Gene-Health는 에너지와 다량영양소 섭취량을 추정하기 위한 타당한 도구라고 사료된다. 추후 연구에서는 다양한 연령과 여성 참가자를 확대하여 성별과 연령에 따른 Gene-Health의 타당도를 연구할 필요가 있다.