이단추출은 개체와 집락 단수준별 모집단 특성을 함께 추정할 수 있게 해준다. 단위수준별 보조정보가 함께 주어질 때, 단위수준별 정보 및 가중치 구성을 통합적으로 고려한 칼리브레이션 가중치를 산출한다면 단위수준별 특성은 물론 수준간의 다변량적 특성도 적절히 반영할 수 있을 것이다. 본 연구는 Estevao와 Särndal (2006)과 Kim (2019)이 고려한 통합 칼리브레이션 가중치 산출 방법에 대해 살펴보았다. 간단한 모의실험을 통해 기존의 통합 칼리브레이션 가중치 산출방법의 효율성을 비교하였다. 이 중 복합보조정보를 개체화한 후 단일단계의 칼리브리이션 조정으로 가중치를 산출하되 집락가중치가 집락 내 개체가중치 평균이 되도록 정의하는 방법과 단위수준별 보조정보를 이용한 수준별 칼리브레이션 조정을 상호 반복적으로 수행하되 집락가중치가 집락 내 개체가중도치 평균이 되도록 하는 방법이 조정전 가중치의 변동량을 크게 늘리지 않고도 수준간 다변량적 특성을 잘 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 집락과 개체의 상호간 보조정보에 대한 총합추정의 적합도 측면에서 매우 양호하였고, 칼리브레이션 조정에 포함되지 않는 조사특성들의 총합추정에 대한 상대편향 및 상대 평균 제곱근 오차가 작게 나타났다.
본 연구에서는 토심 대신 유효토심을 사용함에 따라 발생하는 강우-유출 해석과정의 문제를 VIC(Variable Infiltration Capacity) 모형을 가지고 살펴보았다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 모형의 매개변수를 다음과 같이 결정하였다. 먼저, 가용한 수치 정보를 이용하여 결정할 수 있는 매개변수는 고정하였다. 직접유출 및 기저유출 등에 관여하는 매개변수는 VIC 모형의 추천값을 적용하였다. 토심의 경우 (1) 유효토심을 적용하는 경우, (2) 토양층 연직 구조 특성을 반영하여 유효토심의 1.5배를 적용하는 경우 및 (3) 유효토심의 1.25배를 가정한 토심을 적용하는 경우, (4) 유효토심의 2.0배를 가정한 토심을 적용하는 경우 총 4가지를 고려하였다. 본 연구는 한강 유역의 충주댐 유역 및 소양강댐 유역을 대상으로 1983년에서 2020년까지의 기간에 대해 모의를 수행하였다. 연구 결과, 토심 대신 유효 토심을 적용하는 경우 직접유출과 기저유출에는 정반대의 영향을 미치며, 직접유출에는 3% 이상의 증가, 기저유출에는 동일 규모의 감소가 발생하는 것을 확인하였다. 추가로 충주댐과 소양강댐 유역의 유효토심 추정에 있어 가장 큰 영향을 미치는 것은 암석노출지의 비중으로 나타났으며, 그 영향으로 두 유역의 직접유출률과 기저유출률의 차이가 크게 다른 것으로 확인할 수 있었다.
Hyo Sang Lee;Yeongkuk Kim;Doo Ho Lee;Dongwon Seo;Dong Jae Lee;Chang Hee Do;Phuong Thanh N. Dinh;Waruni Ekanayake;Kil Hwan Lee;Duhak Yoon;Seung Hwan Lee;Yang Mo Koo
Journal of Animal Science and Technology
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제65권4호
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pp.720-734
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2023
In Korea, Korea Proven Bulls (KPN) program has been well-developed. Breeding and evaluation of cows are also an essential factor to increase earnings and genetic gain. This study aimed to evaluate the accuracy of cow breeding value by using three methods (pedigree index [PI], pedigree-based best linear unbiased prediction [PBLUP], and genomic-BLUP [GBLUP]). The reference population (n = 16,971) was used to estimate breeding values for 481 females as a test population. The accuracy of GBLUP was 0.63, 0.66, 0.62 and 0.63 for carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back-fat thickness (BFT), and marbling score (MS), respectively. As for the PBLUP method, accuracy of prediction was 0.43 for CWT, 0.45 for EMA, 0.43 for MS, and 0.44 for BFT. Accuracy of PI method was the lowest (0.28 to 0.29 for carcass traits). The increase by approximate 20% in accuracy of GBLUP method than other methods could be because genomic information may explain Mendelian sampling error that pedigree information cannot detect. Bias can cause reducing accuracy of estimated breeding value (EBV) for selected animals. Regression coefficient between true breeding value (TBV) and GBLUP EBV, PBLUP EBV, and PI EBV were 0.78, 0.625, and 0.35, respectively for CWT. This showed that genomic EBV (GEBV) is less biased than PBLUP and PI EBV in this study. In addition, number of effective chromosome segments (Me) statistic that indicates the independent loci is one of the important factors affecting the accuracy of BLUP. The correlation between Me and the accuracy of GBLUP is related to the genetic relationship between reference and test population. The correlations between Me and accuracy were -0.74 in CWT, -0.75 in EMA, -0.73 in MS, and -0.75 in BF, which were strongly negative. These results proved that the estimation of genetic ability using genomic data is the most effective, and the smaller the Me, the higher the accuracy of EBV.
동해 남서부해역은 대마난류나 연안 용승에 의한 영양염 공급 등으로 동해 북부나 동부에 비해 일차생산력이 높은 것으로 알려져 있지만, 이 해역의 생물 펌프에 관한 연구는 제한적이다. 본 연구에서는 O2/Ar 측정으로 산출한 고해상도 순군집생산 현장 관측 결과와 기계학습 모형을 결합하여 시공간 해상도가 8일 간격, 4 km인 봄과 여름 순군집생산 시계열 자료를 추정하였다. 기계 모형의 예측과 실측의 평균 제곱근 오차는 6 mmol O2 m-2 d-1로 관측값 평균의 15%에 해당했다. 울릉분지 중앙부의 순군집생산은 3월에 49 mmol O2 m-2 d-1로 가장 높았고, 6월과 7월에 18 mmol O2 m-2 d-1로 가장 낮았다. 이 같은 계절 변화는 3He 기체교환율로 추정한 질산염 공급률이나 234Th 비평형법으로 추정한 입자유기탄소 방출률과 유사하였다. 봄과 여름의 순군집생산 추정으로 한정된 이 연구방법을 가을과 겨울로 확대하기 위해서는 아표층수의 표층 혼입에 따른 O2/Ar 순군집생산의 오차를 보정하는 연구가 필요하다.
Donghyun Kim;Sung Kwan Kim;Sun Joo Lee;Hye Jung Choo;Jung Won Park;Kun Yung Kim
Korean Journal of Radiology
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제20권6호
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pp.916-930
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2019
Objective: To investigate the relationships of T2*-corrected 6-echo Dixon volumetric interpolated breath-hold examination (VIBE) imaging-based fat fraction (FF) and R2* values with bone mineral density (BMD); determine their associations with sex, age, and menopause; and evaluate the diagnostic performance of the FF and R2* for predicting osteopenia and osteoporosis. Materials and Methods: This study included 153 subjects who had undergone magnetic resonance (MR) imaging, including MR spectroscopy (MRS) and T2*-corrected 6-echo Dixon VIBE imaging. The FF and R2* were measured at the L4 vertebra. The male and female groups were divided into two subgroups according to age or menopause. Lin's concordance and Pearson's correlation coefficients, Bland-Altman 95% limits of agreement, and the area under the curve (AUC) were calculated. Results: The correlation between the spectroscopic and 6-echo Dixon VIBE imaging-based FF values was statistically significant for both readers (pc = 0.940 [reader 1], 0.908 [reader 2]; both p < 0.001). A small measurement bias was observed for the MRS-based FF for both readers (mean difference = -0.3% [reader 1], 0.1% [reader 2]). We found a moderate negative correlation between BMD and the FF (r = -0.411 [reader 1], -0.436 [reader 2]; both p <0.001) with younger men and premenopausal women showing higher correlations. R2* and BMD were more significantly correlated in women than in men, and the highest correlation was observed in postmenopausal women (r = 0.626 [reader 1], 0.644 [reader 2]; both p < 0.001). For predicting osteopenia and osteoporosis, the FF had a higher AUC in men and R2* had a higher AUC in women. The AUC for predicting osteoporosis was highest with a combination of the FF and R2* in postmenopausal women (AUC = 0.872 [reader 1], 0.867 [reader 2]; both p < 0.001). Conclusion: The FF and R2* measured using T2*-corrected 6-echo Dixon VIBE imaging can serve as predictors of osteopenia and osteoporosis. R2* might be useful for predicting osteoporosis, especially in postmenopausal women.
석조문화재의 풍화훼손도를 평가하기 위해 초음파속도를 이용하는 방법은 현장적용 및 풍화도 평가가 용이하여 널리 사용되고 있다. 이 방법은 풍화가 진행되면 초음파 속도가 감소하는 특성을 이용해 신선암과 풍화암의 초음파속도 차이를 이용하여 풍화등급을 산정한다. 그러나 풍화등급 산정에서 신선암의 초음파속도를 암석의 산출지역과 관계없이 고정값(5,000 m/s)으로 사용하기 때문에 우리나라와 같이 동일한 암종에서도 다양한 속도가 나타나는 경우 많은 문제가 발생되고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 석조문화재를 구성하는 대표 암종에 대하여 20종의 시편과 60개의 코어시료를 획득해 신선암의 초음파속도를 측정하여 데이터베이스(DB)를 구축하고 이를 보고하였다. 이 결과, 동일한 암종인 화강암 내에서도 초음파속도가 3,118에서 5,380 m/s까지 다양하게 나타나며 이를 무시하고 고정값을 사용할 경우 풍화등급 산정에 많은 오차를 발생시킬 수 있음을 확인하였다. 다음으로 측정 오차에 대한 보정을 위해, 현장측정에서 사용하는 두 가지 방법(직접법과 간접법)에 의해 속도를 측정하고 지역별 암종에 따른 보정계수를 산출하였는데 그 범위는 1.31에서 1.76까지 다양하게 나타났다. 그 외 측정온도, 장비운영자에 따른 초음파속도의 차이를 확인한 결과 그 차이가 오차범위 내에 있어 풍화도 평가에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구에서 얻어진 초음파속도 DB와 측정보정계수를 실제 석조문화재인 봉황리 마애불상군에 적용한 결과, 풍화지수는 0.3으로 기존의 방법보다 0.1 정도 낮게 평가되었으며 풍화등급 또한 기존의 방법이 "상당히 풍화"로 판별하는 것에 비해 "중간정도의 풍화"로 차이가 나타났다. 동일한 문화재를 대상으로 한 다른 연구결과에서 중간정도의 풍화등급을 제시하고 있어 본 연구의 결과가 보다 정확한 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법은 보다 정확한 풍화지수의 산정과 그에 따른 보존대책을 수립하는데 기여할 것으로 기대된다.
목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.
2015년부터 최근까지 차세대도시농림융합기상사업단에서는 수도권에 위치한 도시기상 관측소에서 관측된 기상자료(14소), 운고계(2소) 그리고 마이크로웨이브 라디오미터(MWR, 7소) 자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였다. 수도권지역에 위치한 운고계에서 관측된 후방산란계수와 MWR에서 추정된 액상물량을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다. 각각의 원격탐사장비에서 산출된 운량을 태양복사모델에 입력하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하였다. 추정된 태양에너지를 관측과 비교한 결과, 중랑과 광화문지점에서는 과소추정이 나타났다. 선형회귀분석한 결과 0.8이하의 기울기를 나타냈고 $-20W/m^2$의 음의 편차와 $120W/m^2$의 평방근오차(RMSE)가 나타났다. 그리고 MWR을 이용하여 추정된 태양에너지의 정확도(평균 결정계수$(R^2)=0.8$)와 오차율(평균 $RMSE=110W/m^2$)이 향상되었다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 $50W/m^2$ 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월의 RMSE가 $50W/m^2$ 이상 크게 계산되었다. 결과적으로 일누적 태양에너지는 광화문지점에서 가장 높은 상관성이 나타났고($R^2=0.80$, RMSE=2.87 MJ/Day), 구로지점에서 상관성이 가장 낮았다($R^2=0.63$, RMSE=4.77 MJ/Day).
본 연구에서는 기존의 지위지수 추정식의 문제점을 보완하기 위해 수치 산림입지도에서 추출한 28개 입지환경 인자 중에서 몇 가지 인자만으로 구성된 최적의 조합에 의해 지역별 주요수종에 대한 지위지수 추정식을 개발하고자 하였다. 본 연구결과에서 도출된 지위지수 추정식에서 채택된 수종별 입지환경 인자는 $4\~5$개로 소수이지만 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수가 0.90 이상으로 높은 추정능력을 보였다 이와 같이 개발된 지역별$\cdot$수종별 지위지수 추정식에 대하여 권역별로 수집한 수종별 독립자료를 사용하여 모형의 평균 편의, 정도, 표준오차 등의 3가지 평가통계량에 근거한 검증결과 본 연구에서 도출된 지위지수 추정식의 실용성을 입증할 수 있었다. 지위지수 추정식의 검증결과를 보면 전반적으로 본 연구에서 개발된 수종별 지위지수 추정식의 평가통계량은 낮은 것으로 판명되어 실제 적용하는데는 문제가 없는 것으로 평가되었다. 따라서 본 연구에서 개발한 지역별 주요 수종의 지위지수 추정식은 몇 가지의 입지환경 인자만으로도 지역별 특성을 고려한 수종별 지위지수를 추정할 수 있는 것으로 판명되어 앞으로 활용가치가 높을 것으로 평가된다 특히 본 연구에서 얻어진 결과는 수종별 적지판정과 이를 통한 산림의 경영 및 관리에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 개발된 지위지수 추정식과 산림입지도면의 데이터를 이용하면 지위지수 추정의 전산화가 가능할 것으로 판단되며, GIS 기법을 이용한 적지적수 선정 프로그램의 알고리즘에 수종별 적지분석을 위해 본 연구에서 조제한 지위지수 추정식을 적용하면 보다 정확한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다. 하지만 본 연구에서는 일부 수종에 대한 지위지수 추정식을 개발하였기 때문에 실제 적용에는 한계를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서는 앞으로 충분한 입지환경 인자에 대한 자료를 확보하여 다양한 수종에 지위지수 추정식을 개발하는 작업이 이루어져야 하며, 이를 통해 입지조건에 따른 적지적수 선정 문제를 해결하기 위한 노력을 지속해야 할 것이라고 생각된다.
본 연구는 꿀샘식물인 아까시나무의 적지적수 조림을 위해 판정기준인 지위지수를 도출하고, 도출된 지위지수별 경급별 분포 변화를 알아보기 위하여 수행되었다. 아까시나무 임분의 지위지수를 추정하기 위하여 적용한 모델은 Chapman-Richards식이었다. 도출된 식에 따르면, 우리나라 아까시나무의 지위지수는 기준임령이 30년 일 때 16~22 범위 내에 분포하는 것으로 나타났다. 그리고 지위지수 추정 모델의 적합성은 약 37%정도로 낮았으나, 식의 잔차분포가 한쪽으로 치우지지 않아(bias -0.0030) 활용에는 문제가 없는 것으로 판단된다. 아까시나무 생장에 따른 지위별 직경분포를 구명하기 위해서는 Weibull 직경분포함수를 이용하였다. 직경의 분포를 나타내는 인자로 평균직경과 우세목 수고를 설명변수로 하였으며, 이들은 Weibull 직경분포함수의 모수를 추정하고 복구하는 단계를 거쳤다. 최종적으로는 아까시나무 임분의 평균직경과 우세목 수고로서 직경급별 분포를 나타낼 수 있었으며, 분포 추정에 대한 설명력은 약 80.5%인 것으로 나타났다. 지위지수별 직경분포를 30년생 기준으로 도식화한 결과, 지위지수가 높을수록 직경분포 곡선이 오른쪽으로 이동함을 알 수 있었다. 즉 적지적수를 고려하여 지위지수가 높은 곳에 조림한다면 아까시나무의 생장이 왕성해져 용재생산 뿐만아니라 꿀 생산도 많아질 것임을 유추할 수 있었다. 따라서 본 아까시나무 지위지수분류표와 곡선이 꿀샘식물인 아까시나무를 조성 및 관리함에 있어 의사결정의 기준이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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