천리안(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성자료로부터 Cho et al.(2015)에 의해 개발된 분리대기창법(split-window method: CSW_v2.0)을 적용하여 현업적으로 지표면온도를 산출하고 있다. CSW_v2.0으로부터 산출된 지표면온도는 MODIS 지표면온도와 비교하였을 때 적절한 수준의 정확도로 산출되었으나 역전층이나 기온감률이 클 때 상대적으로 오차가 크게 발생하였다. 이를 해결하기 위해 지표 경계층에서의 기온의 일변동을 복사전달모델에 처방하여 모의자료를 구축한 후 이를 이용하여 지표면온도 산출 알고리즘을 개선하였다(CSW_v3.0). CSW_v3.0에서는 복사전달모델에 처방된 지표면온도와 복사전달모델로부터 산출된 지표면온도간의 상관계수가 기존 알고리즘과 동일한 수준인 0.99 이상을 유지하면서 편의는 -0.03 K에서 -0.012 K, RMSE는 1.39 K에서 1.138 K로 감소하였다. CSW_v2.0에서 역전층이나 기온감률이 클 때, 휘도온도차와 방출율 차가 클 때 발생하는 계통적 오차를 개선된 알고리즘에서는 편의와 RMSE를 10-30% 감소시켜 상당 부분 개선하였다. CSW_v3.0으로부터 산출된 지표면온도와 MODIS 지표면온도와의 간접 검증에서는 상관계수가 0.986에서 0.985로 높은 상관성을 유지하면서 편의는 0.629 K에서 -0.049 K, RMSE는 2.537 K에서 2.502 K로 오차를 감소시켰다.
The SWAT (Soil and Water Assessment Tool) should be calibrated and validated with observed data to secure accuracy of model prediction. Recently, the SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program for SWAT) software, which can calibrate SWAT using various algorithms, were developed to help SWAT users calibrate model efficiently. In this study, three algorithms (GLUE: Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, PARASOL: Parameter solution, SUFI-2: Sequential Uncertainty Fitting ver. 2) in the SWAT-CUP were applied for the Soyang-gang dam watershed to evaluate these algorithms. Simulated total streamflow and 0~75% percentile streamflow were compared with observed data, respectively. The NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) and $R^2$ (Coefficient of Determination) values were the same from three algorithms but the P-factor for confidence of calibration ranged from 0.27 to 0.81 . the PARASOL shows the lowest p-factor (0.27), SUFI-2 gives the greatest P-factor (0.81) among these three algorithms. Based on calibration results, the SUFI-2 was found to be suitable for calibration in Soyang-gang dam watershed. Although the NSE and $R^2$ values were satisfactory for total streamflow estimation, the SWAT simulated values for low flow regime were not satisfactory (negative NSE values) in this study. This is because of limitations in semi-distributed SWAT modeling structure, which cannot simulated effects of spatial locations of HRUs (Hydrologic Response Unit) within subwatersheds in SWAT. To solve this problem, a module capable of simulating groundwater/baseflow should be developed and added to the SWAT system. With this enhancement in SWAT/SWAT-CUP, the SWAT estimated streamflow values could be used in determining standard flow rate in TMDLs (Total Maximum Daily Load) application at a watershed.
In 60 dairy cows with inactive ovaries, follicular cyst, luteal cyst, persistent corpus luteum and silent heat as diagnosed by rectal palpation, and those that had not resumed ovarian cycles until 60 days postpartum, progesterone concentrations for differential diagnosis of reproductive disorders were measured and were compared in matched plasma, skim milk and milk fat samples at 10 days interval. The incidence rate of reproductive disorders were as follows; inactive ovaries 20(33.3%), silent heat 11(18.3%), follicular cyst 7(11.7%), luteal cyst 7(11.7%), persistent corpus luteum 7(11.7%), pyometra 4(6.7%), vaginitis 2(3.3%), cystic corpus luteum 1(1.7%), and endometritis 1(1.7%), respectively. Cows having a progesterone concentration in plasma and skim milk < 1.0 ng/ml, and in milk fat < 80.0 ng/ml were considered to have inactive ovaries or follicular cyst. Those with concentrations in plasma and skim milk ${\geq}1.0ng/ml$, and in milk fat ${\geq}80.0ng/ml$ were regarded as the cases of luteal cyst or persistent corpus luteum. Progesterone concentrations in above cows did not differ significantly between the time of initial determination and the 10 days after initial determination. But progesterone concentrations in cows with silent heat did differ significantly between the time of initial determination and the 10 days after initial determination(P<0.05). The accuracy of rectal palpation for making a differential diagnosis of ovarian dysfunction, as defined on basis of progesterone concentrations, were as follows; follicular cyst 55.6%, luteal cyst 50.0%, inactive ovaries 90.5% and persistent corpus luteum 60.0%, respectively. It may be concluded that progesterone determinations at 10 days interval is practical as an aid to diagnosing ovarian dysfunction, particularly follicular cyst and luteal cyst.
고령화가 급격한 속도로 진행되며 발생하는 문제 중 고령 운전자 사고는 해결되어야 하는 중요한 사회문제이며 사고를 감소하고자 하는 노력은 앞으로 맞이할 초고령 사회를 대비하기 위해 꼭 필요하다. 현재 고령자는 65세 이상으로 규정되어 있으며 이에 따라 고령 운전자 사고에 관련된 다양한 연구들은 65세를 기준으로 일반운전자와 고령 운전자를 구분하여 분석한다. 이러한 배경으로 인해 수용 가능한 정확도의 수준에서 실질적으로 교통약자로 분류되어야 하는 신체 능력을 갖춘 고령 운전자를 구분하는 기준은 제시되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 상관분석을 이용하여 고령 운전자의 연령별 사고특성을 분석하여 연령군집별 사고 위험성을 비교하도록 한다. 분석결과 차종별 주요 사고특성에 대해 75세 이상의 경우 사고 발생에 미치는 영향력이 높아지는 것으로 나타났으며, 70세에서 80세 사이 구간에서 사고 발생 빈도가 상대적으로 낮았던 승용차에 대해서도 주요사고특성을 분석한 결과 75세 이상 84세 이하 구간에서 사고 발생에 대한 영향력이 높아지는 것이 두드러지게 나타났다. 이는 고령화가 진행되고 평균 수명이 늘어남으로써 고령자 구간 폭도 증가하는바, 고령자 내에서도 특성이 나뉘게 되며 본 연구를 통해 연령군집별로 사고 발생에 대한 영향력이 달라지는 것을 확인하였다.
급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 일시적으로 관절염 증상 완화에 효과가 있는 건강기능식품인 Rosa Canina L.의 지표성분인 hyperoside를 분석하였다. 국내 외 분석법과 저널들을 참고하여 hyperoside의 HPLC 분석법을 확립하였다. Hyperoside의 HPLC 분석법은 이동상과 컬럼에 대한 실험을 통하여 Capcell Pak $C_{18}$ MG II 컬럼으로 353 nm으로 설정하였다. 시험 분석법 검증은 hyperoside에 대한 직선성, 정확성, 정량한계(LOQ) 및 정밀성을 수행하였다. Hyperoside은 $2{\sim}60{\mu}g/mL$ 농도에서 우수한 직선성($R^2=0.999$)을 나타내었다. 정확성의 회수율은 98~99%로 관찰되었으며, LOQ는 $0.393{\mu}g/mL$으로 나타났고, 재현성에 대한 정밀성은 상대표준편차가 0.6~2.6%로 관찰되었다.
VLBI 시스템의 정밀측위 정확도 유지를 위하여 안테나 구조물에서 발생하는 형상 변형을 분석할 수 있는 모니터링 연구가 반드시 수행되어야 한다. 특히, VLBI 안테나 주 반사경의 형상 변화로 인하여 퀘이사로부터 전자기파 수신에 대한 안테나 이득이 감소할 것으로 예상됨에 따라, 주 반사경을 대상으로 하는 형상 변형 모니터링에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 향후 상시적이고 자동화된 구조 변형 모니터링 시스템으로 활용될 수 있는 근접사진측량 방법과 연계한 효율적인 알고리즘 구축을 통해 VLBI 구조물 중 가장 변형 가능성이 높은 주 반사경을 모니터링하기 위한 기반연구를 수행하였다. 이를 위해, VLBI 안테나 주 반사경의 전 방향에 분포된 특징점을 대상으로 토털최소제곱법을 활용하여 총 10개의 fitting line을 추정하고, 비교차 선들 간의 근접점 계산 알고리즘을 활용하여 추정된 fitting line들의 교차점을 계산하였다. 본 연구결과는 향후 시계열 분석을 통해 3축으로 표현된 교차점의 수치변동량을 계산함으로써 변형률뿐만 아니라 변형방향까지 예측할 수 있는 직관적인 근거자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스트레스 심전도를 분석함에 있어서 가장 중요한 파라미터인 ST 세그먼트를 측정하기 위해서 웨이브렛 변환을 이용하여 Wavelet Adaptive Filter(WAF)와 QRS콤플렉스 검출 알고리즘을 설계하였다. WAF는 웨이브렛 변환부와 적응필터부로 구성되어 있으며, 웨이브렛 변환부에서는 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 신호를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-7레벨까지 분할하고, 적응필터부에서는 웨이브렛 변환에 의해 분할된 신호중 j=-7레벨의 저주파 대역 신호를 주입력으로 사용하여 필터링 한다. QRS 콤플레스는 합산신호를 구성한 후 문턱치를 RR간격에 변화에 따라 변화시키면서 검출하였으며, 합산신호는 웨이브렛 변환에 의해 QRS 콤플렉스의 주파수 성분이 포함되어 있는 고주파 대역의 신호를 더하여 구성하였다. WAF는 표준 필터와 일반적인 적응필터와 성능을 비교하였으며, 잡음제거 특성과 신호왜곡도 측면에서 비교필터에 비해 우수한 성능을 보였다. QRS 콤플렉스 검출성능을 평가하기 위해서 MIT/BIH데이터베이스를 이용하여 기존의 QRS 검출 알고리즘들의 검출 방법과 비교하였으며, 웨이브렛에 의한 합산신호를 이용할 경우에 99..67%로써 더 좋은 검출성능을 보였다. 또한 측정된 ST세그먼트의 정확도를 비교.평가를 위하여 European ST-T 데이터베이스와 실제 임상데이터를 이용하였으며 심박수의 변화에 따라 적응적으로 ST세그먼트를 측정할 수 있었다.
최근 지도제공 서비스 업체 및 각 포털 사이트가 일반 사용자를 위한 3차원 가상도시 모델 서비스에 참여하면서 그 수요가 확대되고 있다. 또한 웹이나 모바일 장비로 이러한 3차원 정보를 제공하게 되면서 자료의 정확도 및 전송속도, 시간의 흐름에 따른 갱신이 더욱 중요한 요소로 부각되고 있다. 웹으로 3차원 자료를 제공하는 다양한 기술중에서 VRML은 간단한 플러그인 설치를 통하여 별도의 비용이 없이 웹상에 제공할 수 있기 때문에 가장 많이 사용되고 있다. LiDAR 시스템은 공간자료를 손쉽고 정밀하게 취득할 수 있는 이점이 있어 다방면으로 연구와 활용이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 LiDAR 자료는 객체의 3차원 정보를 불규칙한 점군 형태로 취득하므로, 자료를 변환없이 3차원 형태로 화면에 나타내기 위해서는 많은 연산 처리를 필요로 하게 되므로 높은 사양의 처리 프로세서와 많은 양의 저장공간이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도심지역 LiDAR 자료를 압축하고 네트워크를 통하여 3차원으로 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이때 LiDAR 자료의 저장공간 및 처리속도 문제를 위하여, 압축 알고리즘을 적용한 2차원 격자 형태의 자료로 압축하는 알고리즘을 활용하였다. 또한 3차원 표현을 위하여 압축된 LiDAR 자료를 VRML에 적합한 코드로 변환하는 알고리즘을 개발하여 도심지역을 3차원 형식으로 표현하는 기법을 제시하였다.
Bile duct brush cytology has been employed as a diagnostic tool for the evaluation of pancreatic and biliary tract strictures. The specificity of this method is high however, its sensitivity is quite low. A recent study employing liquid based cytology (LBC) reported results comparable to those achieved via conventional cytology. Therefore, we have attempted to prospectively evaluate the diagnostic utility of bile duct brush cytology in pancreaticobiliary diseases. A total of 46 cases with bile duct stricture were enrolled including 11 cases of benign stricture, 29 cases of bile duct carcinoma, 3 cases of gallbladder cancer, and 3 cases of pancreatic cancer. Both conventional smear and LBC using $MonoPrep2^{TM}$ system were conducted in each case. The cytological diagnosis of each case was classed into the following categories; benign, suspicious for malignancy, and malignancy. The diagnostic accuracy of both cytologic methods was investigated. LBC evidenced a high rate of material insufficiency (13/46), which was attributed to low cellularity. The kappa index of both cytological methods was 0.508. Cytological and tissue diagnoses were correlated in 25 cases conducted from biopsy or operation. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value were 41.2% (7/17), 100% (8/8), 100% (7/7), and 44.4% (10/18) in conventional smear; 58.8% (10/17), 87.5% (7/8), 90.9% (10/11), and 50.0% (7/14) in LBC; and 94.1% (16/17), 87.5% (7/8), 94.1% (16/17), and 87.5% (7/8) in any one of both cytological methods, respectively. Based on these results, the sensitivity of LBC was found to be superior to that of conventional smear and we were able to obtain higher positive predictive value upto 94.1% by simultaneously conducting both cytologic methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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