• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권4호
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• pp.309-316
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• 2012

다중영상화기술은 진단 및 치료 반응평가의 성능향상을 위하여 활발히 연구되고 있으며 하드웨어의 통합에도 불구하고 기기간의 획득방법의 차이에 따라 영상간의 불일치와 계수부족으로 인하여 정합도를 떨어뜨린다. 이에 본 연구에서는 소동물 PET 리스트모드 데이터의 저장형식을 분석하고 잡음 및 통계적 특성을 향상시키기 위하여 이벤트 데이터를 재추출하여 정량적으로 개선된 PET 영상을 획득하고자 하였다. 소동물 리스트모드 Inveon PET 데이터는 소동물에 37 MBq/0.1 ml를 꼬리정맥에 주사하고 60분 후 10분 동안 정적데이터를 획득하였다. 생체신호와 같이 획득된 리스트모드 데이터형식은 48 비트의 패킷크기로 이루어져 있으며 패킷 내에서는 8 비트의 헤더와 40 비트의 payload 영역으로 나누어져 있다. 사이노그램 생성은 그레이코드로 각 패킷의 순서와 흐름을 평가하고 각 패킷의 순서를 CPU에서 검출기위치 변환과 단순 증가 그리고 비모수 부트스트랩 기법을 이용하여 재추출하여 새로운 사이노그램을 생성하였다. 영상은 3 span과 31 ring difference로 설정하여 생성된 사이노그램은 산란 및 감쇠보정을 고려하지 않고 16부분 집합으로 4회 반복하는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. 획득된 PET 데이터의 헤더정보에서의 동시계수의 총수는 1,394만 계수였으며, 리스트-이벤트 데이터의 패킷을 분석한 동시계수의 총수는 1,293만 계수였다. PET 데이터의 단순 증가는 최대값이 1.336에서 1.743으로 향상되었으나 잡음이 같이 증가됨을 확인하였다. PET 데이터 재추출 성능은 순차적인 패킷의 payload 값을 시프트연산을 통해 데이터의 위치를 이동시킴으로써 특정 잡음이 제거되거나 대조도가 향상되는 영상을 획득할 수 있었다. 부트스트랩 재추출 기법은 영상의 잡음과 통계적 특성이 개선된 PET 영상을 제공하여 다중영상화시 정합도를 향상시켜 질환의 조기 진단 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권11호
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• pp.887-898
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• 2007

본 연구에서는 분포형 모델링 기법인 SWAT 모형을 이용하여 유역내의 다양한 물리적 특성을 고려한 공간적인 유사량 해석을 통하여 충주댐 유역에 대한 유사 발생 특성을 살펴보았다. 먼저, SWAT 모형의 특성 및 모형내 유사량 모의방법에 대해서 검토하였으며, 대상유역에 대한 유출과 유사량 관련 보정 및 검증을 통해 유역 유사량 해석을 위한 모델링 시스템을 구축하고, 구축된 시스템을 통하여 유역 규모, 토지이용, 하도구간별, 월별 침식 및 유사량을 검토함으로써, 대상유역에 대한 시공간적인 유사 발생 특성을 분석하였다. 상류에서부터 배수면적 크기별로 비유사량을 도시한 결과, 일부 상류 소유역을 제외하고 $0.5{\sim}0.6ton/ha/yr$의 값을 보였으며, 배수면적이 $1,000km^2$ 이상에서는 약 0.51 ton/ha/yr의 비교적 일정한 값을 나타내었다. 토지이용별 단위면적당 연평균 유사 발생량은 밭에서 가장 크게 나타나고 논과 산림에서 작은 것으로 나타났으며, 기존 연구자들의 결과와 다소 차이는 있지만 경향은 비슷하게 나타났다. 하도구간별로는 상류 소유역 중 유역면적이 상대적으로 크고 밭의 비율이 높은 평창강과 주천강에서의 유사량이 많은 것으로 나타났으며, 월별로는 연 유사량의 62% 정도가 홍수기인 $7{\sim}8$월에 집중되고 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 유역면적별 비유사량의 일정한 관계를 도출할 수 있었으며, 토지이용별로 침식 영향을 판단할 수 있는 개략적인 평가를 할 수 있었다. 또한 하도구간별 월별 유사량 비교를 통하여 시공간적인 유사 발생 특성을 파악할 수 있었다.$ 농도를 유지하여 상대적으로 작은 품질변화를 얻을 수 있는 것으로 평가되나 냄새유출과 외부로부터의 오염 문제의 해결을 필요로 한다. 6배 이상, 생체량 밀도는 3배 이상 높았다. 연간 종풍도지수(R)와 종다양성지수(H')는 2001-2002년에 R=0.0160, H'=2.47에 비하여 2006-2007년에는 R=0.0038, H'=1.11로 낮아졌다. 물막이 공사 후 새만금호의 해수역이 줄어들고 수질이 변하면서 어류 서식에 부적합한 환경이 조성되어 종풍도 지수와 종다양성지수가 낮아지고, 소수 기회종의 우점도가 높아진 것으로 보인다.의 표면양상이 관찰되었고, 군간 별다른 차이가 없었다. 즉, 활성형 BR인 CS은 $C_{27}-BRs$, $C_{28}-BRs$의 생합성 과정뿐만 아니라 $C_{29}-BRs$의 생합성 과정을 통하여 생성되는 과정이 식물체내에 존재함을 확인 할 수 있었다.한 one-bottle 접착 시스템과 통계학적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.y tissue layer thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되었다.한 복합레진은 개발의 초기단계이며, 물성의 증가를 위한

• 기술혁신연구
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• 제17권2호
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• pp.1-23
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• 2009

본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계 방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선 방안을 제시 하였다. 대부분의 국가에서 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정(셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 조사설계 방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하며는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출 방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비표본오차를 해소하고, 자료 수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.

• 농업생명과학연구
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• 제51권6호
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• pp.89-105
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• 2017

본 연구는 부모의 혈통정보를 모두 아는 혈통 및 고등등록우로 등록된 한우 암소 25,516두의 선형 및 외모심사형질에 대해 유전모수를 추정하였다. 각 심사형질에 영향을 주는 것으로 판단되는 주요인을 선정하여 다형질 개체모형에 적용하여 EM-REML 알고리즘 분석방법을 통해 각 형질에 대한 유전력과 유전상관과 표현형상관을 추정하였다. 한우 암소의 17개 선형심사형질 및 10개 외모심사형질(종합점수 포함)의 유전력 추정치의 범위는 0.03(유두배열)에서 0.42(체장)까지로 추정되었다. 체고, 체장, 강건성, 체심, 윤곽성, 정강이두께, 피모의 색, 엉덩이기울기, 고장, 좌골폭, 넓적다리의 두께, 유방용적, 유두길이, 유두배열, 발굽기울기, 뒷다리 비절기울기, 뒤에서 본 뒷다리자세, 체적 균형, 자질 품위, 머리 목, 전구, 중구, 엉덩이, 넓적다리, 유기, 지제보양 및 종합점수의 유전력은 각각 0.4, 0.42, 0.27, 0.25, 0.06, 0.14, 0.22, 0.31, 0.19, 0.17, 0.29, 0.04, 0.07, 0.02, 0.11, 0.03, 0.16, 0.27, 0.08, 0.15, 0.14, 0.14, 0.19, 0.16, 0.05, 0.08 및 0.3으로 추정되었다. 한편, 다형질개체모형에 의해 추정된 17개 선형심사형질과 종합점수에 대한 유전상관추정 결과는 다음과 같다. 고장과 좌골폭간에 0.96의 가장 강한 양(+)의 유전적 관계를 나타내었다. 반면 발굽기울기와 뒷다리 비절기울기간에는 -0.57의 가장 큰 음(-)의 유전상관을 보였다. 전체외모 형질인 체고, 체장, 간겅성 및 체심은 각 형질간에, 그리고 기타 형질들과 강한 양(+)의 유전상관관계를 나타내었다. 특히 체고 및 체심과 고장 및 좌골폭간에 높은 양(+)의 상관관계를 나타내었으며, 체고와 엉덩이기울기간에는 0.32의 양(+)의 상관을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.497-510
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• 2022

농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1605-1613
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• 2023

해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R²)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R²의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1615-1633
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• 2023

괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.13-28
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• 2022

2011년 이후, 정부의 창업지원 사업 규모가 급속히 커지며 이를 전담하는 창업지원 매니저의 규모 또한 증가하며 이들에 대한 역할과 역량의 중요성이 커지고 있지만, 창업지원 매니저들에 대한 역할과 역량에 대한 구체적인 개념이나 창업지원 매니저의 요구역량과 보유역량 간의 간극이 커지며 자기효능감이 감소하고 이것이 창업지원단의 몰입도와 업무성과에 부정적인 영향으로 이어지는 문제가 대두되고 있다. 본 연구는 창업지원 매니저의 정의와 창업기업의 성공적인 사업수행을 돕기 위해 요구되는 핵심역량에 따라 매니저가 조직에 몰입할 수 있는 정도와 업무성과에 미치는 영향에 대해 실증분석하는 것에 초점 두며, 이를 통해, 창업지원 매니저의 역량 강화 방안을 제시하여 이들의 자기효능감을 배가하여 창업지원단 업무에 몰입하고 성과를 높이기 위한 정책시사점 도출과 이를 통해 향후 창업지원 매니저 관련 연구에 유용하게 사용될 수 있는 기초자료를 제공을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 본연구는 크게 네 가지의 연구를 수행하였고 각각의 연구 결과를 도출하였다. 첫째, 관련 법률적 근거를 가지고 창업지원 매니저에 대한 개념을 제시하였다. 둘째, 창업지원 사업 운영에 있어 창업기업의 성공적인 육성을 위해 매니저에게 요구되는 핵심역량이 무엇인지 도출하였다. 셋째, 창업지원 매니저의 핵심역량에 대한 요인들을 나열하고, 창업보육 매니저들과의 비교를 통해 창업지원 매니저의 역량 차이점을 분석하였다. 넷째, 실증분석을 통해 정부 지원사업의 현실에 따른 창업지원 매니저의 고용 형태, 근무 환경 및 상황 등 창업지원단 조직몰입도와 업무성과 등을 자기효능감을 통해 어떠한 영향을 보여주는지 분석하였다. 본 연구를 통해 창업지원 매니저의 차별적 필요역량은 창업자 발굴역량, 프로젝트 관리역량, 검증·보강역량, 투자유치 컨설팅역량으로 정의하였다. 실증분석 결과 창업지원 매니저역량은 업무성과와 창업지원단 몰입도, 자기효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 자기효능감은 창업지원 매니저의 역량과 업무성과, 창업지원단 몰입도 사이에서 매개효과를 나타내는 결과를 얻었다. 기초적인 업무 지식부터 전문적인 지식 습득을 위한 단계적, 맞춤식, 집중 교육 훈련, 창업자들의 빠른 성장을 위한 액셀러레이터 역량 강화 교육 등 이 뒷받침 되어야 하는 점을 시사점으로 제시하고 있다. 이러한 역량 강화 교육 훈련이 이뤄진다면 창업지원 매니저들의 자기효능감은 높아질 것이고 자기효능감이 커질수록 창업지원 매니저는 본인의 역량을 크게 펼칠 수 있고, 이는 조직의 업무성과와 창업지원단 몰입도에 긍정적인 영향을 줄 것이다. 이론적 기여로는 기존 창업보육 매니저의 역량과는 달리 창업자 발굴역량, 프로젝트 관리역량, 검증·보강 역량, 투자유치 컨설팅역량이라는 새로운 창업지원 매니저역량을 도출하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제31권1호
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• pp.16-22
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• 2024

전기자동차와 신재생에너지에 관한 관심이 높아지면서 건설장비 산업분야에서도 리튬이온 배터리를 접목하려는 요구가 높아지고 있다. 건설중장비는 건설 현장의 다양한 작업으로 인해 전류 용량의 감소가 급속히 진행되기 때문에 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health) 같은 배터리의 상태를 더욱 정확하게 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 SOC와 SOH를 동시에 추정이 가능한 적응제어 기법 기반 이중확장칼만필터(Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 알고리즘을 이용하여 실제 측정데이터와의 오차를 비교하였다. 배터리 충전 상태 예측을 위해 배터리 셀을 완전 충전 후 0.2C-rate조건에서 SOC 5% 간격으로 OCV를 측정하였고, 배터리의 열화를 판단할 수 있는 건전성 지표 확보를 위해 다양한 C-rate(0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) 조건에서 50 Cycle 동안 노화 실험을 수행하였다. DEKF를 이용한 SOC 및 SOH 추정 오차는 C-rate이 커질수록 커지는 경향을 보였으며 특히 SOC 추정결과, 0.2, 0.5 및 1C-rate에서 6%이하로 나타남을 확인하였다. 또한 SOH 추정 결과는 0.2 와 0.3C-rate에서 각각 최대오차 1.0% 및 1.3% 이내로 좋은 성능을 보이는 것으로 확인하였다. 다만, C-rate가 0.5C-rate에서 1.5C-rate으로 증가함에 따라 추정오차도 1.5%에서 2%로 다소 증가하는 것을 확인할 수 있었으나, 모든 C-rate 조건에서 DEKF를 사용한 SOH의 추정 성능은 약 2% 이내인 것으로 나타났다.