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기온감률 보정과 최적크리깅을 이용한 산악기상관측망 기온자료의 우리나라 500미터 격자화 (Gridding of Automatic Mountain Meteorology Observation Station (AMOS) Temperature Data Using Optimal Kriging with Lapse Rate Correction)

  • 윤유정;김서연;강종구;정예민;최소연;임윤교;서영민;원명수;천정화;김경민;장근창;임중빈;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.715-727
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    • 2023
  • 산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.

이물 객체 탐지 성능 개선을 위한 딥러닝 네트워크 기반 저품질 영상 개선 기법 개발 (Development of deep learning network based low-quality image enhancement techniques for improving foreign object detection performance)

  • 엄기열;민병석
    • 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.

이진 분류문제에서의 딥러닝 알고리즘의 활용 가능성 평가 (Feasibility of Deep Learning Algorithms for Binary Classification Problems)

  • 김기태;이보미;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.95-108
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    • 2017
  • 최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

2조형(條型) Combine의 이용(利用)에 관(關)한 연구(硏究) (A Study on the Utilzation of Two Furrow Combine)

  • 이상우;김성래
    • 농업과학연구
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    • 제3권1호
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    • pp.95-104
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    • 1976
  • 도입(導入)된 2조용(條用) Combine으로 통일(統一) 및 밀양(密陽) 15호(號) 수도품종(水稻品種)에 대(對)한 포장수확작업(圃場收穫作業)을 실시(實施)하여 Combine의 작업정도(作業精度) 작업성능(作業性能) 기계적(機械的)인 적응성(適應性)을 파악(把握)하고 한국(韓國)에서의 보급전망(普及展望)을 분석검토(分析檢討)한바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 장간종(長稈種)인 밀양(密陽)15호(號)에 대(對)한 Combine 수확작업(收穫作業)은 수확적기(收穫適期)로 부터 13일(日) 경과후(經過後)까지 5회(回)에 걸쳐 시기별(時期別)로 수확작업(收穫作業)을 실시(實施)한바 완숙도(完熟度)에 관계(關係)없이 수확작업(收穫作業) 양호(良好)하였으며 포장손실율(圃場損失率) 1% 미탈곡율(未脫穀率) 1%로 양호(良好)한 편(便)이었다. 2. 단간종(短稈種)인 통일(統一)에 대(對)한 Combine 수확작업(收穫作業)은 완숙기(完熟期)로 부터 수확시기(收穫時期)가 경과(經過)될 수록 포장손실(圃場損失)이 Fig 1과 같은 경향으로 5.13%에서 10.34%로 증가(增加) 하였으며 통일(統一)벼 수확(收穫)을 위(爲)하여는 기계적(機械的)인 개선(改善)이 많이 요망(要望)되었다. 3. 공시(供試)된 Combine은 장간종용(長稈種用)의 기종(機種)이어서 벼 이삭의 높이가 균일(均一)치 못한 단간종(短稈種) 통일(統一)벼는 탈곡부(脫穀部)의 공급(供給) Chain과 급실(扱室)과의 거리가 커서 급동(扱胴)의 급치(扱齒)에 못미치는 부분(部分)이 있어 미탈곡립율(未脫穀粒率)이 평균(平均) 1.6%이었다. 4. Combine 탈곡부(脫穀部) 급동(扱胴)의 회전수(回轉數)(240~350R.P.M)와 동할미(胴割米)의 관계(關係)는 통일(統一) 및 밀양(密陽)15호(號) 양품종(兩品種) 모두 동할율(胴割率)이 1% 미만(未滿)으로 유의차(有意差)가 없었다. 5. 통일(統一)벼는 벼 이삭이 잎속에 들어 있어 탈곡시(脫穀時) 검불의 양(量)이 많으며 특(特)히 생탈곡시(生脫穀時)는 검불량이 더 많이 생기므로 양곡부(揚穀部) 및 배진구(排塵口)에서 폐쇄현상(閉鎖現像)이 자주 일어남으로 선별(選別) 및 배진장치(排塵裝置)의 개선(改善)이 요망(要望)된다. 6. Combine의 접지압(接地壓)은 $0.19kg/cm^2$로 Fig3과 같은 약(弱)한 지내력(地耐力)의 토양(土壤)에서 Combine의 Track이 25cm 침하(沈下)하여도 Combine의 주행(走行)은 가능(可能)하였다. 그러나 지내력(地耐力)은 지점(地点)에 따라 균일(均一)치 않아 침하(沈下)의 깊이가 균일(均一)치 못함으로 침하(沈下) 5cm정도(程度)에서는 예취(刈取) 높이의 조정(調整)없이 수확작업(收穫作業)이 가능(可能)할 것으로 인정(認定)된다. 7. 관행수확작업(慣行收穫作業)과 Combine 수확작업(收穫作業)의 경제성(經濟性)을 검토(檢討)한바 수도맥작(水稻麥作)의 연간(年間) 사용일수(使用日數)를 40일(日)로 하고 작업일수율(作業日數率) 60% 포장작업효율(圃場作業效率) 56%로 할 때 작업속도(作業速度)를 0.273m/sec로 하여 분석(分析)한바 1일작업시간(日作業時間)을 8시간(時間)으로 할 때 연간부담면적(年間負擔面積)이 4.7ha로 ha당(當) 수확작업비용(收穫作業費用)이 관행수확작업비용(慣行收穫作業費用)과 일치(一致)함으로 통일(統一)벼 수확작업(收穫作業)에 이용(利用)될 수 있도록 Combine의 기계적(機械的)인 보완개량(補完改良)이 뒤따르면 Combine의 흡착(吸着)은 경제적(經濟的)으로 타당(妥當)하다고 인정(認定)된다. 8. 장간종(長稈種)의 현(現) Combine을 통일품종수확(統一品種收穫) 작업(作業)에 이용(利用)키 위(爲)하여는 전면측방(前面側方)의 divider가 벼이식에 닿지 않도록 조절할 수 있게 하고 급동(扱胴)과 feed chain의 간격(間隔)을 좁히고 배진장치(排塵裝置)를 개량(改良)하고 수도간장(水稻稈長)에 따라 기계전후조정범위(機械前後調整範圍)를 넓히고 배수불량(排水不良)한 답(畓)에서의 이용(利用)을 위(爲)하여 Track의 폭(幅)을 넓히는 등(等)의 개량(改良)이 요망(要望)된다.

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경피적 폐생검의 진단성적 및 합병증 (The Diagnostic Yield and Complications of Percutaneous Needle Aspiration Biopsy for the Intrathoracic Lesions)

  • 장승훈;김철현;고원중;유철규;김영환;한성구;심영수
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제43권6호
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    • pp.916-924
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    • 1996
  • 연구배경: 경피적 폐생검은 흉부 병소의 진단을 얻기위해 흔히 이용되는 검사 방법으로써, 축적된 경험, 검칩의 개발, 영상 유도 방법의 개선으로 진단 성적이 높아지고 있으며, 기존의 논문들이 28 - 98%의 진단 성적을 보고하며 시술에 의한 합병증은 그 정도가 가벼워서 비교적 안전하게 시행될 수 있다고 알려져 있다. 저자들은 서울대학병원에서 1년 동안 시행된 경피적 폐생검 결과를 검토하여 그의 진단 성적과 합병증의 빈도와 정도를 조사하고 진단 성적에 영향을 미치는 요인들을 평가하고자 본 연구를 시작하였다. 방법: 1994 년 1월부터 1994년 12월까지, 흉부병소를 가진 236명의 환자에게 시행된 287 회의 경피적 폐생검 결과를 검토하여 양성 및 악성 질환에 대한 진단 성적과 합병증의 발생 빈도를 조사하였다. 병소는 21- 23 G Chiba needle로 흡인하였고, 필요시 19 - 20 G Biopsy gun으로 생검을 실시 하여 미생물학적 검사, 세포진 검사, 병리 조직학적 검사를 시행하였다. 그 결과 및 합병증의 발생 빈도는 병록지만을 참고하여 산출되었다. 병변의 형태와 크기에 따른 진단 성적은 chi square 방법으로 통계 처리하여 비교하였다(P<0.05). 결과: 병변의 위치는 우상엽 26.3%, 우중엽 6.4%, 우하엽 21.2%, 좌상엽 16.8%, 좌하엽 10.6%, 2엽 이상의 부위에 병변이 있었던 경우가 17.4%, 종격동 1.3% 였다. 병변의 형태는 경화성 병변이 19.9%, 결절 또는 종괴성 병변이 80.1% 였다. 236명 중 양성 질환자는 74명, 악성질환자는 142명, 경피적 폐생검을 포함한 어떤 검사로도 진단이 밝혀지지 않은 환자는 22명 이었고, 2명은 폐암과 폐결핵을 같이 가지고 있었다. 236 명을 대상으로 총 287 회의 경피적 폐생검이 시행되었는데, 이것으로 확진된 경우가 양성 질환자의 경우 46명으로 62.2%, 악성 질환자의 경우 117명으로 82.4%의 진단 성적을 보였다. 경피적 폐생검을 1차로 시행하여 진단에 이르지 못한 경우 2차, 3차 재 시술 함으로써 양성 질환의 경우 44.6%, 60.8%, 62.2%로, 악성 질환의 경우 73.9%, 8 1.7%, 82.4%로 진단 성적을 높일 수 있었다. 악성 질환자 43 명과 양성 질환자 9명에서 개흉술을 실시하였는데 개흉술과 경피적 폐생검의 병리학적 검사 결과가 일치하였던 경우는 악성과 양성에서 각각 25 명과 4명 으로 58.1% 와 44.4 %의 일치율을 보였다. 또한 약성 질환자 4명과 양성 질환자 2명은 개흉술 후 악성과 양성의 진단이 바뀌었다. 287례의 시행 중 합병증은 각혈 3 례, 경미한 혈담 55 례, 기흉 36례, 발열 3례로 빈도는 각각 1.0%, 19.2%, 12.5%, 1.0 % 였다. 합병증 발생시 각혈과 혈당은 모두 치료를 요하지 않았고, 기흉은 8례에서 흉관 또는 픽테일 카테터를 삽입하였으며, 발열은 모두 48 시간 내에 자연 소실되었다. 병변의 형태와 크기에 따른 진단 성적의 차이는 없었다. 결론: 경피적 폐생검은 진단 성적이 비교적 높고 합병증의 정도가 낮아 흉부 영소의 진단에 유용하지만 병리 조직학적 진단의 정확도는 개선이 필요하다고 생각된다.

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소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 협업필터링의 특이취향 사용자(Gray Sheep) 문제 해결 (Resolving the 'Gray sheep' Problem Using Social Network Analysis (SNA) in Collaborative Filtering (CF) Recommender Systems)

  • 김민성;임일
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.137-148
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    • 2014
  • 상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

데이터마이닝을 활용한 기업 R&D역량 특성에 관한 탐색 연구 (A Study on the Characteristics of Enterprise R&D Capabilities Using Data Mining)

  • 김상국;임정선;박완
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.1-21
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    • 2021
  • 글로벌 경영환경 변화로 기술개발과 시장니즈의 불확실성이 커지고 기업 간 상호 경쟁이 심화되면서 개별 기업들의 연구개발 활동에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여 연구개발 기업들은 설비투자에 더욱 신중을 가하면서 연구개발의 질적인 경쟁력을 제고시키기 위한 수단 중 하나로 연구개발 투자를 강화하고 있다. 결과적으로 설비나 연구개발 투자 요소는 연구개발 기업들의 입장에서는 미래 불확실성을 떠안아야하는 부담이 될 수 밖에 없다. 단지 연구개발 역량을 제고시키기 위한 수단으로 연구개발 투자를 증가시키는 경영 전략은 기업성과측면에서 불확실성이 높은 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 활용하여 기업들의 연구개발 역량에 영향을 주는 특성들을 기술경영능력, 연구개발능력, 그리고 기업분류 속성 관점에서 탐색하고 이러한 개별 요인들이 연구개발 역량의 수준에 따라 나타나는 특성들을 탐색하였다. 이를 위해서 국내 연구개발 기업 전체를 대상으로 증거데이터에 근거해 군집분석과 실험결과를 제시하였다. 상기의 3개 관점마다 세부 평가지표를 각각 7개, 2개, 4개로 구성하여 해당 영역에서의 개별적인 수준을 정량적으로 측정하고자 하였다. 기술경영능력과 연구개발능력의 경우 현행 기술력 평가기관들이 주도적으로 활용하고 있는 소항목 평가지표를 참조하였으며, 이때 정량적으로 자료 확보가능한지 여부를 고려하여 최종적인 세부 평가지표를 새롭게 구성하였다. 기업분류 속성의 경우에는 가장 기본적인 기업 분류 프로파일 정보를 고려하여 구성하였다. 특히 연구개발 역량수준의 동질성 파악을 위해서 기술경영능력과 연구개발능력의 세부평가지표를 활용하여 개별기업별 종합점수를 부여하였으며, 이때 역량수준을 5개의 등급으로 분류하여 군집분석 결과와 비교하였다. 분석된 군집과 역량수준 등급과의 비교평가에 따른 의미를 부여하기 위해서 군집별로 연구개발 역량수준이 높은 경향과 낮은 경향이 존재하는 군집들을 탐색하였다. 이후 해당 군집에서 세부 평가지표에 따른 특징들을 분석하였다. 이와 같은 연구수행 방법을 통해 연구 개발 역량수준이 높은 군집이 2개, 낮은 군집이 1개로 분석되었으며, 나머지 2개의 군집들은 역량수준이 거의 높은 발생 빈도로 유사하게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서는 역량수준이 높은 2개 군집과 낮은 1개의 군집들을 대상으로 세부 평가지표에 따른 개별적 특징들을 분석하였다. 본 연구의 결과가 제시하고 있는 시사점은 기술변화 속도와 시장수요의 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 전문 경영자의 교체주기가 빠를수록 연구개발 역량 제고에 기여할 가능성이 높다는 점이다. 개인기업의 경우에 법인기업으로의 전환을 통해 연구개발 인력들의 기업에 대한 소속감을 제고시킴으로써 연구개발 역량의 투입강도를 높일 필요가 있으며, 조직적 측면에서도 팀단위의 조직구성을 통해 책임과 권한의 정확성을 제공할 필요가 있다는 점이다. 기술상용화 실적건수나 기술인증건수는 역량제고에 기여하는 경우와 그렇지 않은 경우 모두 발생되고 있어, 경영자 입장에서 연구개발 역량제고를 위한 중요 인자로 검토하는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로 실용신안출원의 경험 여부는 연구개발 역량에 중요한 영향을 미치는 요인으로 파악되어, 연구개발 역량 제고를 위해서는 실용신안출원 장려를 위한 동기부여를 제공할 필요성을 확인하였다. 이처럼 본 연구결과는 개별 기업들의 연구개발 역량 제고를 위한 기업 경영전략의 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

핵의학 검체검사 내부정도관리 허용범위 설정에 관한 고찰 (A Study on the Establishment of Acceptable Range for Internal Quality Control of Radioimmunoassay)

  • 이영지;이소영;이선호
    • 핵의학기술
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    • 제26권2호
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    • pp.43-47
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    • 2022
  • 핵의학 검체검사는 검사 결과의 품질 보증을 위해 내부정도관리 시스템을 체계화하여 질 관리를 시행하고 있다. 본 연구는 검사실 자체적인 허용 범위의 설정 시 참고가 될 수 있도록 여러 기관의 종목별 내부정도관리 및 외부정도관리의 변동계수 평균을 산출하여 종목별 질 관리 현황을 제공함으로써 핵의학 검체검사 결과의 품질 보증에 기여하고 체계적인 질 관리를 수행하고자 한다. 2020년 10월에서 2021년 12월까지 각 기관에서 시행한 42종목에 대한 내부정도관리 변동계수의 평균 및 10.0% 이상 이탈률을 구하였다. CV% 성적에 따라 상위 그룹(5.0% 이하), 중위 그룹(5.0~10.0%), 하위 그룹(10.0% 이상)으로 구분하여 비교하였고, 10.0% 이상 이탈률은 5개 이상 기관의 종목에 대해서 종양 표지자, 갑상선 호르몬, 기타 호르몬으로 분류하여 비교하였다. 2021년 1분기에서 4분기까지 28종목에 대해 외부정도관리 결과의 전체 평균 및 표준편차로 변동계수의 평균을 구하였다. 또한 2021년 상반기, 하반기 13종목에 대해 기관 간 숙련도 결과의 전체 평균 및 표준편차로 변동계수의 평균을 구하였다. 종목별로 내부정도관리 및 외부정도관리의 변동계수 평균을 비교하여 질 관리가 잘 이루어지는 종목과 관리에 주의가 필요한 종목을 비교 분석하였다. 6개 기관의 42종목에 대해 내부정도관리 변동계수의 평균을 산출한 결과 상위 그룹에 속하는 종목(5.0% 이하)은 ferritin, HGH, SHBG, 25-OH-VitD이며, 하위 그룹(10.0% 이상)은 cortisol, ATA, AMA, renin, estradiol이었다. 5개 이상 기관의 종양 표지자 8종목에 대해 변동계수의 10.0% 이상 이탈률은 CA-125와 CA-19-9가 우수한 성적을 나타내었으나, SCC-Ag와 CA-15-3 검사는 관리에 주의가 필요한 종목에 속했다. 갑상선 호르몬 7종목에 대해 변동계수의 10.0% 이상 이탈률을 비교한 결과 free T4와 T3 검사는 우수하였지만 AMA와 ATA는 관리에 주의가 필요해 보였다. 기타 호르몬 11종목에 대해 변동계수의 10.0% 이상 이탈률을 비교하였을 때 IGF-1, FSH, prolactin은 우수한 성적을 나타내었지만, estradiol, testosterone, cortisol은 관리에 주의가 필요한 종목에 속했다. 28종목에 대해 외부정도관리를 참여하는 전체 기관에 대한 변동계수 평균을 산출한 결과 상위 그룹에 속하는 종목(10.0% 이하)은 HGH, SCC-Ag이었으며, 하위 그룹(30.0% 이상)은 ATA, estradiol, TSI, thyroglobulin이었다. 6개 기관의 42종목에 대해 평가한 결과 변동계수가 3.7~12.2%로 하위 그룹과 상위 그룹이 3.3배의 차이를 보였다. 변동계수의 값이 높은 cortisol, ATA, AMA, renin, estradiol 검사들은 정밀도를 향상시키기 위한 개선 활동들이 지속적으로 이루어져야 할 것이다. 또한 HBs-Ab를 제외한 41종목에 대해 내부정도관리 및 외부정도관리, 기관 간 숙련도 참여기관의 전체 CV% 평균을 산출하여 비교한 결과 ATA, AMA, renin, estradiol 검사는 높은 허용범위 설정을 권장한다. 설정된 허용범위를 기준으로 체계적인 질 관리를 수행한다면 핵의학 검체검사 결과의 정확도 및 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.