• Title/Summary/Keyword: 특성비교

검색결과 33,713건 처리시간 0.096초

핵의학과 검체 접수 환경시스템의 개선사례 보고 (Report on the improvement of the in vitro and specimen reception environment system)

  • 김정인;강미지;김나경;박지솔;권원현;이경재
    • 핵의학기술
    • /
    • 제25권2호
    • /
    • pp.29-34
    • /
    • 2021
  • 핵의학과 검체 접수 환경시스템은 20년 전과 비교하여 보았을 때 크게 달라지지 않은 채 동일한 시스템으로 검체 접수 업무가 이루어지고 있다. 핵의학과 검사 특성상 진단검사의 학과와 달리 검체 용기 자체로 검사가 시행되는 것이 아니라 모검체에서 자검체를 생성하여 검사를 시행하는 시스템이기 때문에 지금까지 큰 변화 없이 이어져 온 것으로 보인다. 본원에서는 이러한 검체 접수 환경시스템을 개선하고자 검체의 뚜껑을 자동으로 제거해 주고 동시에 자동접수가 가능한 decapper 자동화 장비를 도입한 사례와 가접수 시스템 적용 사례에 대해서 소개해 보고자 한다. 본원에서는 2019년 환자의 검체 뚜껑을 자동으로 제거해 주는 장비를 도입하고자 진단검사의학과 응급검사실에서 사용하는 Vacuette ® Unicap Belt Decapper(Greiner bio-one, Austria) 제품을 벤치마킹하여 구매를 시도하였으나 5 ml SST, 8 ml SST 튜브를 사용하는 핵의학과 검체를 처리하려면 2대의 장비가 필요하여 예산과 공간 문제에 부딪혀 구매가 지연되었다. 2020년 1월 국산 decapper 자동화 장비를 대여 받아 검체 검사실 접수 실정에 맞게 지속적인 아이디어 제공과 테스트로 수정 보완하여 2020년 10월 검체 뚜껑을 자동으로 제거해 주는 동시에 자동접수 해주는 decapper 자동화 장비를 도입하게 되었다. 또한 검체 접수 전 단계에서 가접수 시스템을 도입하여 병동과 응급실, 건강증진센터 이송사원이 검체를 갖고 검사실에 도착하면 검체를 셀프로 가접수 하여 빠른 시간 내에 검체 도착 여부를 알릴 수 있도록 개선하였다. Decapper 자동화 장비가 도입되면서 자동으로 검체 뚜껑이 제거되고 접수되는 순간에 다른 업무를 수행할 수 있게 되어 검사자의 업무 효율성을 크게 증대 시킬 수 있었고 검사 소요시간에 영향을 미칠 수 있는 검체 접수 마감시간이 단축되어 검사시작을 10분~20분 정도 단축시킬 수 있는 효과를 볼 수 있었다. 또한 반복된 손목 사용으로 인하여 발생되는 근골격계 질환의 감소로 검사자의 건강장해를 예방할 수 있었다. 가접수 시스템을 설치한 후 병동에서는 빠른 퇴원이 가능해졌고 검체 도착 여부를 묻는 불필요한 전화문의 횟수도 감소하게 되었다. 대부분의 핵의학과 검체 검사실은 소규모의 인력으로 운영되고 있는 것이 현실이다. 최소 인력으로 검체 검사와 검체 접수 업무를 동시에 수행해야 되는 소규모 기관에서는 decapper 자동화 장비와 가접수 시스템을 도입 시 업무를 보다 원활히 수행하는데 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

해양 이상 자료 탐지를 위한 오토인코더 활용 기법 최적화 연구 (An Outlier Detection Using Autoencoder for Ocean Observation Data)

  • 김현재;김동훈;임채욱;신용탁;이상철;최영진;우승범
    • 한국해안·해양공학회논문집
    • /
    • 제33권6호
    • /
    • pp.265-274
    • /
    • 2021
  • 해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

매장문화재 자료에 대한 3D 디지털 기록 결과 비교연구 (A Relative Study of 3D Digital Record Results on Buried Cultural Properties)

  • 김수현;이승연;이정원;안형기
    • 헤리티지:역사와 과학
    • /
    • 제55권1호
    • /
    • pp.175-198
    • /
    • 2022
  • 기술의 발전과 더불어 다양한 형태의 아날로그 정보를 디지털로 변환하는 방법이 보편화되었다. 그 결과 디지털 유산, 디지털 재건과 같이 가상공간 내에 데이터를 기록하고 구축하여 재생산하는 개념이 정립되면서 다양한 문화유산 보존과 연구에 적극적으로 활용되고 있다. 그러나 중소형 유물에 대한 최적의 스캐너를 제시하는 기존 연구 성과는 거의 없는 실정이다. 또한 스캐너 가격도 연구자들이 활용하기에는 저렴하지 않아 관련 연구가 많지 않다. 3D 스캐너 사양은 3D 모델 품질에 큰 영향을 끼친다. 특히 스캐너에서 사용되는 광원의 종류에 따라 물체 표면에서 반사되는 빛의 상태가 상이하므로 객체의 특성에 적합한 스캐너를 사용하는 것이 작업의 효율성을 올릴 수 있는 방법이다. 따라서 본고에서는 시기별 토기와 자기를 비롯한 다양한 재질의 중소형 매장문화재 9점을 대상으로 연구를 진행하여 네 가지 방식의 3D 스캐너가 어떠 품질 차이가 있는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과 중소형 유물의 디지털 기록은 광학식 스캐너와 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 적합하였다. 광학식 스캐너는 메시와 텍스처 모두 우수하나, 가격이 매우 높으며 휴대성이 떨어진다는 단점이 있다. 핸드헬드 방식은 휴대성과 신속성이 뛰어나다는 장점이 있었다. 가격 대비 결과물을 고려할 때는 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 우수하였다. 가장 저렴한 비용으로 3D 모델을 획득할 수 있었던 것은 사진실측이었다. 3D 스캐닝 기술은 크게 유물의 디지털 도면 제작, 문화재 복원 및 복제, 데이터베이스 구축 방면으로 활용할 수 있다. 본 연구는 문화유산에서 3D 스캐닝 기술의 적극적인 활용을 위해 재질별, 시대별 매장문화재 유물에 가장 적합한 스캐너를 이용할 수 있도록 기여하였다는 데에 의의가 있다.

기계학습을 통한 주간 반투명 구름탐지 연구: GK-2A/AMI를 이용하여 (A Study on Daytime Transparent Cloud Detection through Machine Learning: Using GK-2A/AMI)

  • 변유경;진동현;성노훈;우종호;전우진;한경수
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제38권6_1호
    • /
    • pp.1181-1189
    • /
    • 2022
  • 구름은 대기 중에 떠 있는 작은 물방울이나 얼음 알갱이들 또는 혼합물 등으로 구성되며 지구 표면의 약 2/3를 덮고 있다. 위성영상내에서의 구름은 일부 다른 지상 물체 또는 지표면과 유사한 반사도 특성으로 인해 구름과 구름이 아닌 영역을 분리하는 구름탐지는 매우 어려운 작업이다. 특히 뚜렷한 특징을 가지는 두꺼운 구름과 달리 얇은 반투명 구름은 위성영상내에서 구름과 배경의 대비가 약하고 지표면과 혼합되어져 나타나기 때문에 대부분 구름탐지에서 쉽게 놓쳐지고 많은 어려움을 주는 대상으로 작용한다. 이러한 구름탐지의 반투명 구름의 한계점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 머신러닝 기법(Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN])을 활용하여 반투명 구름을 중점으로 한 구름탐지 연구를 수행하였다. Reference자료로는 MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)에서 제공하는 MOD35자료에서 Cloud Mask와 Cirrus Mask를 활용하였으며 반투명 구름 픽셀을 고려한 모델 훈련을 위해 훈련 데이터의 픽셀 비율을 구름, 반투명 구름, 청천이 약 1:1:1이 되도록 구성하였다. 연구의 정성적 비교 결과, RF와 CNN 모두 반투명 구름을 포함한 다양한 형태의 구름 등을 잘 탐지하였고, RF 모델 결과와 CNN 모델 결과를 혼합한 RF+CNN경우에는 개별 모델의 한계점을 개선시키며 구름탐지가 잘 수행되어진 것을 확인하였다. 연구의 정량적 결과 RF의 전체 정확도(OA) 값은 92%, CNN은 94.11%를 보였고, RF+CNN은 94.29%의 정확도를 보였다.

한국 노인의 사회활동이 건강수명에 미치는 영향에 대한 생존분석: 성별 비교를 중심으로 한 13년간 분석 (Impact of Social Activities on Healthy Life Expectancy in Korean Older Adults: 13-Year Survival Analysis Focusing on Gender Comparison)

  • 양승민;최재성
    • 한국노년학
    • /
    • 제41권4호
    • /
    • pp.547-566
    • /
    • 2021
  • 본 연구의 목적은 노인의 성별에 따른 사회활동 유형별 참여가 건강수명에 미치는 영향력을 분석하는 것이다. 이를 위해 고령화연구패널조사(KLoSA)의 1차(2006년)에서 7차(2018년)까지의 13년간 데이터 중 65세 이상 노인 4,029명(남성노인=1,710명, 여성노인=2,319명)의 자료를 사용하여 생존분석의 하나인 Cox 비례해저드모형(Cox proportional hazard model)으로 분석을 시도했다. 분석결과 첫째, 여성노인의 건강수명은 75.34세, 남성노인의 건강수명은 76.94세로 나타났다. 여성노인은 남성노인에 비하여 질병 및 장애의 발생 강도와 발생 비율이 더 컸고, 질병 및 장애가 발생한 노인의 비율도 더 높았다. 둘째, 남성노인과 여성노인의 건강수명에 공통적인 영향요인은 연령, 만성질환 수와 주관적 건강상태로 나타났다. 학력은 남성노인의 건강수명에만 유의한 것으로 나타났고, 거주지역, 과거 음주 경험, 삶의 만족도는 여성노인의 건강수명에만 유의한 것으로 나타났다. 셋째, 건강수명에 유의한 영향을 미치는 사회활동 유형은 남성노인의 경우 종교활동과 연고집단활동, 여성노인의 경우 종교활동으로 나타났다. 본 연구는 노인의 건강수명에 대한 사회적 활동 유형의 효과가 성별에 따라 다르다는 점을 보여준다. 또한, 건강수명 단축의 위험은 남성노인보다 여성노인이 상대적으로 높게 나타났다. 연구자들은 건강수명 연장을 위하여 성별 특성을 고려한 사회활동 참여의 기회 확대와 유형별 참여의 행태나 질에 대한 고려, 그리고 남녀 간 건강격차를 감소시키기 위한 정책개발의 필요성을 제안하였다.

능이자실체의 Glycoprotein (Glycoprotein in the Fruit Body of Sarcodon aspratus)

  • 조남석;최태호;조희연;안드레 레오노비치
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
    • /
    • 제32권5호
    • /
    • pp.51-58
    • /
    • 2004
  • 본 연구에서는 능이가 포함하고 있는 각종 생리활성 성분올 분석하고, 열수추출-에틸알코올 침전에 의하여 분리한 glycoprotein 의 특성을 구명코자 하였다. 능이(Sarcodon aspratus)의 무기성분 및 아미노산의 조성을 분석하였는 바, 능이는 Ca, Mg, Zn, Mn, Fe, Cu 및 Ph를 함유하였으며, 특히 Ca 및 Na 성분이 많이 함유되어 있었다. 유리 및 총 아미노산을 분석한 결과, 14종의 유리아미노산이 검출되었고. glutamic acid, alanine, arginine 등이 많았다. 총아미노산은 15종이었으며, glutamic acid가 가장 많았고, aspartic acid, serine, threonine 등이 그 다음이었다. 열수-95% 에틸알코올 추출에 의하여 70.6%의 당과 3.32%의 glycoprotein을 얻었으며, 에틸알코올의 농도에 따라 당의 함량이 상이한 glycoprotein을 얻을 수 있었는데, 에틸알코올의 농도가 30~70%로 낮은 경우, 당함량이 92% 이상으로 매우 높았다. 조 glycoprotein (GP). 분자량 30만 이상의 분획(P), P분획 가운데 DEAE-Sephadex에 흡착되지 않는 분획(P-1), P-1을 다시 Sepharose 2B로 젤여과하여 얻은 부분(P-2), DEAE-Sephadex에 흡착되는 부분 (P-3) 등으로 분획한 결과, 정제과정에서 total sugar의 함량은 점차 증가하였으며, 단백질의 함량은 점차 감소되는 것으로 나타났다. 단당류의 조성을 분석한 결과, GP 빛 P-3 에서 glucose, galactose, mannose, fucose 등 4종의 당이 검출 되었으며, GP에는 glucose 가 거의 대부분을 이루고 있었고, glutamic acid, serine, alanine, glycine 등이 고농도로 함유되어 있었다. P-3에는 mannose 및 aspartic acid, glutamic acid, glycine 등의 아미노산이 함유되어 있었다. P-2에서는 glucose가 많았고, 다른 fraction에는 없었던 fucose의 함량이 높았으며 mannose는 검출되지 않았다. 한편 아미노산조성은 조 glycoprotein (GP)에는 glutamic acid, serine, alanine, glycine 등이 고농도로 함유되었으며, P-3분획에서는 aspartic acid, glutamic acid, glycine 등이 함유되어 있었다. 한편 P-2 fraction의 경우는 단백질함량이 1.1%로서 매우 낮았으며, 분자량은 700,000 이상이었다. aspartic acid, glutamic acid, alanine이 비교적 다량 함유되었으며, mannose 및 cysteine은 거의 확인되지 않았다.

가로수 전정가지 및 생활계 폐목재를 이용하여 제조한 바이오차의 Methylene Blue 흡착특성 (Removal Properties of Methylene Blue using Biochar Prepared from Street Tree Pruning Branches and Household Wood Waste)

  • 도지영;김동수;박경철;박삼배;장윤영;양재규
    • 유기물자원화
    • /
    • 제30권3호
    • /
    • pp.13-22
    • /
    • 2022
  • 수계에 오염된 색도 물질을 더욱 효율적으로 처리하고자 버려지는 폐자원을 이용하여 흡착제인 바이오차를 제조하고 적용하는 방안을 모색하고자 하였다. 이에 가로수 전정부산물이나 폐목재를 활용하여 넓은 비표면적을 가지고 있는 바이오차를 제조하고 이를 이용하여 색도물질 제거에 적용하였다. 대표적인 가로수 전정부산물(플라타너스, 은행나무, 참나무)과 폐목재를 산소가 없는 조건에서 열분해하여 바이오차를 제조하였으며, 제거대상 물질로는 방향족 고리를 가지고 있어서 생물학적 분해가 어렵고, 물리적 처리와 화학적 처리시 제거효율이 떨어지는 것으로 알려져 있는 녹청색의 유기염료로 주로 인피섬유에 사용되며, 종이, 가죽과 면의 매염에 사용되기도 하는 메틸렌블루(MB)를 선정하였다. 실험결과 플라타너스 기반 바이오차가 제일 높은 흡착능을 보였으며, Langmuir 모델식을 이용하여 구한 qmax 값은 78.47 mg/g으로 나타났다. 또한 물리적 흡착과 화학적 흡착을 구별하는데 사용되는 Dubinin-Radushkevich(D-R) 모델식을 이용하여 흡착에너지(E) (kJ/mol)를 구한 결과 MB에 대한 흡착에너지(E) 값은 4.891 kJ/mol로 8 kJ/mol(물리흡착과 화학흡착의 기준 값) 보다 작았으며, 이는 바이오차와 MB 염료 사이에 van der Waals와 같은 약한 결합이 존재하는 물리흡착임을 알 수 있었다. 반응온도 변화에 따른 흡착실험을 통해 얻은 ∆G의 값은 -3.67~7.68 kJ/mol으로서 물리적 흡착반응 영역에 해당함을 확인하여, 본 연구에서 제조된 플라타너스 기반 바이오차의 MB 흡착메커니즘은 넓은 비표면적을 이용한 물리적 흡착임을 제시할 수 있었다. 또한 타 연구에서 제시된 상업용 활성탄과 비교하여도 동등 이상의 흡착능력을 보였다.

지식 그래프와 딥러닝 모델 기반 텍스트와 이미지 데이터를 활용한 자동 표적 인식 방법 연구 (Automatic Target Recognition Study using Knowledge Graph and Deep Learning Models for Text and Image data)

  • 김종모;이정빈;전호철;손미애
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제23권5호
    • /
    • pp.145-154
    • /
    • 2022
  • 자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

다종 위성자료와 기계학습을 이용한 고해상도 표층 염분 추정 (Estimation of High Resolution Sea Surface Salinity Using Multi Satellite Data and Machine Learning)

  • 성태준;심성문;장은나;임정호
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제38권5_2호
    • /
    • pp.747-763
    • /
    • 2022
  • 해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

대형평판재하시험 및 수치해석에 의한 풍화암 허용지지력 평가 (An Evaluation of Allowable Bearing Capacity of Weathered Rock by Large-Scale Plate-Bearing Test and Numerical Analysis)

  • 홍승현
    • 한국지반공학회논문집
    • /
    • 제38권10호
    • /
    • pp.61-74
    • /
    • 2022
  • 최근 구조물 기초가 풍화암상에 위치하는 경우가 증가하는 추세로 풍화암상 기초의 적정 설계 지지력을 평가하고자 국내 지반조사서상 제안된 풍화암 기초 허용 지지력을 조사하였다. 조사 결과 몇몇 현장에 제안된 풍화암 허용 지지력은 약 400~700kN/m2 수준으로 그 편차가 큰 편이며 보수적인 값으로 판단되었다. 지반의 기초 허용 지지력은 설계 초기 기초 형식 결정에 중요한 지표로, 그 결정에 따라 공사비 및 공기에 큰 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 적정한 풍화암 지반의 허용지지력을 평가하고자 풍화암 지반에 대하여 총 6회의 대형 평판재하시험을 실시하고 지지력 및 침하 특성을 분석하였다. 시험 결과 지지력은 모두 1,500kN/m2이상으로 평가되었으며 기존 지지력 공식과 비교하였을 때 공내재하시험에 의한 지지력 평가식이 본 시험결과와 유사함을 확인하였다. 또한 대형 평판재하시험의 하중-침하 거동 역산에 의한 지반의 탄성계수는 공내재하시험의 탄성계수(E) 값 적용이 적절하다고 평가되었다. 본 연구에서의 대형 평판재하시험 결과 및 국내 타 현장에서의 평판재하시험 사례 등을 종합하여 볼 때 풍화암 허용 지지력은 1,000kN/m2 이상으로 평가된다. 그러나 기초 침하량은 기초 크기 증가에 따라 비례하므로 구조물 허용 침하량 기준에 따라 허용 지지력은 제한되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 수치해석적 방법으로 기초 크기 및 풍화암 두께에 따른 기초 예상 침하량을 평가하였으며, 풍화암 지반상 기초 허용지지력이 1,000kN/m2 이상일 수 있는 기초 크기 및 지반 조건을 표로 제안하였다. 이는 기초 설계 초기 기초 형식 결정에 유용하다고 사료된다.