시간의 흐름에 따라 사회 구성원들에 대한 행태 연구나 사회의 변화가 개인의 행동양식에 미치는 영향 등에 대한 조사에서는 어느 한 시점에서의 구성원들에 대한 횡단면 조사와는 다르게 다년간 지속적으로 조사개체를 추적조사 해야 하는 종단면 조사 또는 패널조사를 수행해야 한다. 패널조사는 횡단면 조사와는 달리 최초 표본이 시간이 지남에 따라 조사 대상 표본으로부터 탈락함으로서 발생하는 표본의 마모와 그에 따른 대표성 상실의 문제이다. 그러므로 이러한 표본의 대표성 상실 문제를 적절히 해결하기 위해 적용 가능한 방법이 가중치 조정 방법이다 횡단면 조사에서는 (1)추출가중치의 조정, (2)무응답 가중치 조정, (3)사후층화 가중치 조정과 같이 3단계의 가중치 조정과정을 수행하지만, 패널 조사의 경우 이와 더불어 원 표본의 대표성을 유지하기 위해 종단면 가중치(longitudinal weight)를 함께 고려해야 한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 다양한 패널형태에 따른 가중치 조정 방법에 대해 고찰하고, 향후 수행될 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study: KWPS)의 가중치 산정에 관한 이론적 근거를 마련함과 동시에 현재 국내에서 수행되고 있는 패널조사의 가중치 조정방법과 비교하고자 한다.
본 연구에서는 2003년 시작된 한국청소년패널조사 중학교 2학년 패널자료 분석을 위해 필수적인 각 연도별 횡단면, 종단면 가중치 산출방안을 소개하고 있다. 패널 모집 당시 추출된 표본이 대표하는 모집단의 종단면적 변화 분석을 위한 종단면 가중치는 로지스틱 회귀분석을 이용한 무응답 보정과 사후 층화를 통해 산출되었으며, 조사 연도의 표본 대응 모집단 분석을 위해 필수적인 횡단면 가중치는 전년도 대비 응답률과 사후 층화를 통해 산출되었다.
본 연구는 농가경제조사를 패널자료화한 결과와 패널화된 자료를 이용하여 실제로 자료를 분석하는 예를 제시하였다. 본고의 분석결과 예시는 농가경제조사와 같은 반복횡단면자료의 경우 사후적으로 패널화함으로써 다양한 동태분석이 가능함을 보여주고 있다. 또한 횡단면가중치의 존재를 감안하였을 때 종단면가중치 문제도 비교적 수월하게 해결할 수 있는 가능성이 있음을 알 수 있다. 본고의 경험을 바탕으로 할 때 최근 통계청에서 새롭게 패널조사를 실시하려는 계획을 수립, 집행하고 있는 바, 이와 더불어 통계청에서 기존에 실시하고 있는 유사한 구조의 반복횡단면조사의 경우에도 패널화 작업을 수행할 필요가 있다고 판단된다. 물론 이러한 패널화 작업의 이점은 실제로 패널조사로 진행되고 있는 사업체조사에서 더욱 명확하게 나타날 것으로 예상되며, 향후에는 사업체 횡단면자료의 패널화작업을 시도할 필요가 있다고 할 것이다.
본 논문은 지능형 보행보조로봇이 횡단경사면주행에 있어 직진성 향상 알고리즘을 제안한다. 보행보조로봇은 횡단경사면주행시 로봇의 무게와 경사도에 의해 발생되어지는 회전모멘트의 영향을 받아 경로 이탈을 하게 된다. 이를 보정하기 위해 사용자가 입력하는 목표 회전각속도와 로봇의 회전각속도와의 비교를 통해 각 구동축에 가중치를 인가하는 알고리즘을 적용하였다. 제안한 보정 제어기를 실\제 보행보조로봇에 적용한 결과 횡단경사면 이동시 Yaw 축 이탈거리는 무보정 실험의 경우 발산하지만 Yaw 보정 알고리즘을 적용하였을 경우에는 이탈거리가 최대 20cm 이내로 안정적인 주행을 하는 것을 확인할 수 있었으며, 이탈거리 변화율 또한 300cm 이후 안정화되어 더 이상의 변화가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다.
하천자연도 평가는 하천이용과 보전, 복원계획에 대한 적합성의 근거를 파악하고 이에 가치를 부여하기 위해 주로 평가가 이루어진다. 최근 많은 하천들이 자연형 공법을 적용하여 정비되고 있지만 하천 정비에 따른 실효성 검토가 제대로 이루어지지 않고 있다. 자연형 하천으로 정비된 하천의 실효성을 검토하는 하나의 방법으로 지속적인 모니터링을 통해 하천생태계의 구조와 기능을 파악하고 수집된 자료를 분석하여 공사전과 공사후 하천자연도를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 공사전과 공사후의 하천자연도 평가를 수행하였다. 평가항목은 종단면, 횡단면, 하상구조, 하천주변, 하천수질, 식생, 어류, 조류 등 8개 부문 29개 항목을 반영하였고 공사전과 후의 자연도 평가를 비교하기 위해 공사전 모니터링을 통해 얻은 자료를 바탕으로 부문별 평가항목 7개 부문에 17항목을 평가하였다. 평가의 척도는 정량적 지수로서 $1\~5$의 점수로 하였고 하천자연도의 표현은 5등급 체계로 구분하고 가중치는 부문별로 동일하게 하였다. 본 연구의 결과는 공사전 평가지수 3.3으로 하천자연도 III등급이었으나 공사후에는 평가지수 2.7로 II등급을 나타내었다.
미국 노동통계청에서 사용하고 있는 BLS 방법의 효율성과 민감성에 관한 연구 결과에 의하면 표본 틀(Sample frame) 자료와 조사된 자료의 상관관계가 높을수록 BLS 무응답 보정 효과는 커지는 것으로 알려져 있다 (이석진과 신기일, 2008). 그러나 표본 틀 자료와 조사된 자료의 상관계수가 층별로 크기가 다른 경우, BLS 보정 효과는 달라질 수 있다. 따라서 일반적으로 실시되는 표본 설계에서는 층화추출 방법이 사용되기 때문에 각 층의 표본 크기와 상관계수가 다른 경우의 BLS 보정 효과률 살펴보는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 층의 표본 크기와 상관계수 그리고 무응답 비율에 따른 BLS 무응답 보정 효과를 살펴보았다. 이를 위해 사용된 자료는 노동부의 월별 자료인 2007년 매월노동통계 자료이다.
본 연구에서는 뇌 MR 영상의 3차원 가시화를 위해 여러 단면의 원영상을 사용하지 않고, 적은 수의 횡단면 영상만을 이용하여 보간 영상을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 이 과정에서의 핵심인 영상 보간을 위해 우선 3차원으로 재구성하고자 하는 관심영역을 분할하고, 분할된 관심 영역들의 경계와 MBR(Minimum Bounding Rectangle) 정보를 추출한다. 그리고 보간하고자 하는 층의 영상 크기는 분할된 관심영역의 상ㆍ하층 각각 두 영상들의 MBR 크기 변화율로 결정하고, 이를 기반으로 분할된 관심 영역의 영상내에서 해당 화소를 찾고, 입방 보간법을 통해 검출된 각 화소의 명암 가중치를 부여하여 보간 영상의 화소 명암치를 산출한다. 최종적으로는 원영상에서 분할한 관심영역 및 생성된 관심영역의 보간 영상들에서 특징점 정보와 3차원 복셀을 추출하여 3차원으로 재구성한다.
병원에서 정형보철용 재료로 사용하는 스테인리스와 티타늄 금속을 같은 크기로 제작하여 자기공명영상에 미치는 영상학적 진단가치를 비교하였다. 영상의중심(Center), 영상이외부분(Background), 고 신호부분(High band)에 대한 신호강도 값을 가중치로 변환하여 금속시험편 없는(Norma)영상과 비교하였다. 또한 시상면영상과 횡단면영상의 왜곡범위를 정량적으로 수치화하여 금속시험편 없는 영상면적과 비교하였다. 그 결과 고 신호영상의 신호강도 값은 스테인리스의 경우 팬텀(Phantom) 2, 돼지 뼈(Bone) 1.8, 티타늄의 경우 팬텀 1.7, 돼지 뼈 1.3 만큼 금속시험편 없는 신호강도가중치 값보다 높은 것을 알 수 있었다. 또한 자기공명영상의 왜곡형태와 왜곡 범위는 금속시험편이 없는 영상의 단면적대비 스테인리스의 경우 팬텀 65.8 %, 돼지 뼈 61.5 %, 티타늄은 팬텀 23.1 %, 돼지 뼈 38.5 % 의 왜곡범위를 나타냈다. 결론적으로 본 실험에서는 신호강도가중치값과 왜곡범위가 낮게 변화를 보인 티타늄이 스테인리스 시험편보다 더 진단적 가치가 높은 자기공명영상임을 알 수 있었다.
목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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