• Radiation Oncology Journal
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• 제11권1호
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• pp.35-42
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• 1993

원자력 시설 이용 증대에 따른 불의의 방사선 사고에 대비하여 방사선 작업종사자의 피폭시 진단을 위한 검사방법이 필요하다. 이 방법은 검사를 위한 검체의 채취가 용이하고, 짧은 시간내에 간편하게 많은 Sample을 처리하여야 한다는 조건을 만족시켜야 한다. 인체의 다양한 조직 및 세포 중에서 위의 조건을 만족시킬 수 있는 말초 혈액의 림파구는 비교적 방사선에 대한 감수성이 높다고 알려져 있으며, 채집 또한 용이하여 생물학적 선량 측정의 도구로써 이용가치가 높아 방사선 작업 종자사나 피폭 가능성이 있는 사람의 screening test에 사용될수 있다. 정상인에 있어서의 림파구내 미세핵 존재 여부와 방사선 피폭량에 따른 미세핵 발생빈도를 시험관내 실험을 통하여 표준화시켜 향후 방사선 피폭시 피폭선량을 역으로 산출해 낼 수 있는 방사선 장해의 평가 기술 개발의 기초자료를 마련하기 위하여 본 실험을 시행하였다. 정상인으로 부터 혈액을 채취하여 림파구만을 Ficoll-Hypaque gradient 방법으로 추출하여 배양한 다음, 본 치료방사선과의 중성자 치료기 (MC-50, scanditronix)와 Co-60 teletherapy unit(Theratron-780, AECL)를 이용하여 방사선 조사를 시행하였다. Cytokinesis-block method를 이용하여 첫번째 분열을 한 림파구에서 미세핵(Micronucleus)을 현미경을 통하여 계수한 다음, 이의 선량-반응 관계식을 linear-quadratic model을 사용하여 구하고, 이를 근거로 하여 gamma-ray에 대한 중성자의 Relative biological effectiveness (RBE)를 산출하였다. 방사선에 피폭되지 않은 림파구의 미세핵 발생빈도는 binucieated cell한 개당 $0.013{\pm}0.0002$로써 사람에 따라 통계학적으로 큰 차이를 보이지 않았다. 그림 2와 3에서 보는 바와 같이 개개인으로부터 얻은 data는 감마선과 중성자선 모두에서 선량-반응 곡선의 linear-quadratic equation에 잘 일치하였다. 감마선과 중성자선 모두에서 선량에 따른 미세핵의 발생빈도는 선량이 높을수록 비례하여 증가하였는데, 감마선의 경우에는 $r^2=1.000,\;x^2=0.7074$, p=0.95였으며, 중성자선인 경우에는 $r^2=0.996,\;x^2=7.6834$, p=0.11 였다. 이를 linear-quadratic model로 분석하면, 가장 적합한 선은 감마선인 경우에는 y= ($0.31{\pm}0.049)\;D+(0.0022{\pm}0.0002)\;D^2+(13.19{\pm}1.854$) 였으며, 중성자선인 경우에는 y=($0.99{\pm}0.528)\;D+(0.0093{\pm}0.0047)\;D^2+(13.31{\pm}7.309$) 였었다. 감마선에 대한 중성자선의 상대적 생물학적 효과비 (RBE)는 y=aD+$bD^2$+c를 다음과 같은 식으로 변형시켜 계산하였다. $$\frac{[-a{pm}\sqrt{a^2-4b\;(c-y}}]}{2{\times}6}$$ 미세핵 발생빈도가 세포당 0.05와 0.8사이에서의 중성자선의 상대적 생물학적 효과비는 $2.37{\pm}0.17$ 이었다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 선량에 따른 미세핵 발생빈도는 기존의 방사선 감수성 test의 결과와 대동소이하여, 앞으로 방사선 감수성을 측정하는 방법으로 이용할 수 있으며, 또한 실험방법이 비교적 간단하며 짧은 시간에 결과를 도출할 수 있어 생물학적 선량측정 도구로써 널리 이용될 수 있을 것으로 생각되어 진다.

• 한국광학회지
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• 제27권1호
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• pp.18-24
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• 2016

섬광을 효율적으로 활용하고 그 효과를 예측하기 위해서는 섬광의 광 방출특성을 알아야 하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 섬광의 효과예측과 효율적 활용을 위한 섬광의 적외선 특성을 연구하였다. 세 종류의 섬광원에 대하여 중적외선과 원적외선영역에서 적외선 특성을 측정하고 이로부터 섬광의 복사휘도와 복사온도를 추출하여 섬광의 적외선 특성을 연구하였다. 세 종류의 섬광에 대해 중 원적외선 영역에서 적외선 스펙트럼 복사휘도를 추출한 결과는 섬광 A의 복사휘도가 상대적으로 제일 강하며 섬광 C, 섬광 B 순으로 분석되었다. 동일한 연소형 섬광인 섬광 A와 B의 복사휘도가 약 10배 이상 남을 알 수 있었으며, 이는 단지 화약량의 차이에 의해 나타나는 것이므로 화약량이 증가할수록 방출 적외선의 강도가 강해지는 것으로 해석된다. 또한 폭발형 섬광 C와 연소형 섬광 A, B를 비교해도 화약량에 따라 적외선 방출 강도가 달라지는 것을 알 수 있다. 두 적외선 영역에서 측정한 복사휘도로부터 복사온도를 추출하였다. 섬광 A의 복사온도는 3300 K, 섬광 B는 1120 K, 섬광 C는 1640 K로 추출되었다. 두 적외선 영역에서 측정한 적외선 복사휘도, 복사온도 그리고 섬광의 지속시간을 종합하여 볼 때, 연소형 섬광이 폭발형보다 더 많은 적외선 에너지를 방출하는 것으로 분석되며, 이는 적외선 관측장비에 미치는 영향은 폭발형보다는 연소형이 더 크게 됨을 의미한다. 이러한 측정된 자료를 바탕으로 분석을 통해 확보된 섬광의 스펙트럼 복사휘도와 복사온도는 섬광이 적외선 장비에 미치는 영향을 추정하는데 매우 중요한 역할을 할 수 있으며, 나아가 섬광효과의 M&S에 기반을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국사회복지학
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• 제51권
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• pp.29-61
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• 2002

청소년들의 괴롭힘행동에 영향을 미치는 요인 및 괴롭힘 행동으로 인해 가해자에게 나타나는 결과를 조사하고자, 괴롭힘 가해자의 환경적 요인(부모와의 갈등, 부모의 지지결여, 교사의 지지결여, 친구로부터의 소외, 따돌림 및 괴롭힘에의 노출정도), 괴롭힘 행동의 유형(따돌림, 사회적, 언어적, 신체적, 도구적 괴롭힘)과 괴롭힘 행동으로 인해 가해자에게 나타나는 결과(쾌감, 죄책감, 피해자에 대한 비난적 태도, 자아존중감, 괴롭힘 행동의 정도)간의 상호작용을 조사할 수 있는 포괄적인 연구모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모델은 괴롭힘 가해의 경험이 있는 177명의 학생들로부터 수직된 설문조사 자료를 통하여 검증되었다. 경로분석(path analysis)을 사용하여 변인들간의 구조관계를 설명할 수 있는 최적의 이론구조모델이 선정되었다.(df=78, chi-square=57.266, RMSR=0.0514, GFI=0.953, CFI=1.00). 자료분석 결과, 의미 있는 인간관계(부모, 친구)에서 지지를 받지 못하거나 갈등을 경험할 때, 지속적으로 공격적 행동에 노출되어 있을 때 괴롭힘행동이 증가하는 것으로 나타났다. 부모의 지지결여 정도가 높을수록 사회적 괴롭힘과 신체적 괴롭힘이 증가되며, 부모와의 갈등이 클수록 언어적 괴롭힘과 도구적 괴롭힘이 증가되는 것으로 나타났다. 친구로부터 소외된다고 느낄수록 따돌림행동이 감소되는 것으로 나타났다. 아울러, 따돌림에의 노출정도가 클수록 신체적 괴롭힘이 증가되며, 괴롭힘에의 노출정도가 클수록 따돌림, 신체적 괴롭힘과 사회적 괴롭힘이 증가되는 것으로 나타났다. 한편, 괴롭힘 행동유형에 따라 가해자에게 나타나는 결과를 살펴볼 때, 따돌림은 가해자의 쾌감을 증대시키는 반면, 죄책감을 감소시키고, 피해자에 대한 비난적 태도를 증가시키는 것으로 나타났다. 언어적 괴롭힘과 신체적 괴롭힘은 쾌감을 증가시킨 반면, 도구적 괴롭힘은 쾌감을 감소시키는 것으로 나타났다. 신체적 괴롭힘은 죄책감을 증대시킨 반면, 도구적 괴롭힘은 죄책감을 감소시키는 것으로 나타났다. 아울러, 따돌림과 도구적 괴롭힘은 자아존중감을 증대시키는 반면, 사회적 괴롭힘은 자아존중감을 감소시키는 것으로 나타났다. 한편, 언어적 괴롭힘은 괴롭힘 행동의 정도를 증대시킨 반면, 도구적 괴롭힘은 괴롭힘행동 정도를 감소시키는 것으로 나타났다. 환경적 요인 중에서 부코의 지지결여와 친구로부터의 소외는 가해자의 자아존중감을 감소시키며, 부모의 지지결여는 가해자의 죄책감을 감소시키는 것으로 나타났다. 아울러, 따돌림과 괴롭힘에 노출되는 정도가 클수록 괴롭힘 행동의 정도가 증대되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로, 개인적 차원에서 가해자의 감정 및 태도의 변화를 위한 개입방안, 의미 있는 인간관계 개선 및 사회적지지 증진을 위한 대인관계 개선방안, 괴롭힘행동의 감소 및 예방을 위해 학교환경을 총체적으로 재조직하기 위해 필요한 다양한 개입전략이 제시되었다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.49-62
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• 2023

급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.