• 한국작물학회지
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• 제51권spc1호
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• pp.283-291
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• 2006

To investigate seed non destructive and fast determination technique utilizing near infrared reflectance spectroscopy (NIRs) for screening ultra high oleic (C18:1) and linoleic (C18:2) fatty acid content sesame varieties among genetic resources and lines of pedigree generations of cross and mutation breeding were carried out in National Institute of Crop Science (NICS). 150 among 378 landraces and introduced cultivars were released to analyse fatty acids by NIRs and gas chromatography (GC). Average content of each fatty acid was 9.64% in palmitic acid (C16:0), 4.73% in stearic acid (C18:0), 42.26% in oleic acid and 43.38% in linoleic acid by GC. The content range of each fatty acid was from 7.29 to 12.27% in palmitic, 6.49% from 2.39 to 8.88% in stearic, 12.59% of wider range compared to that of stearic and palmitic from 37.36 to 49.95% in oleic and of the widest from 30.60 to 47.40% in linoleic acid. Spectrums analyzed by NIRs were distributed from 400 to 2,500 nm wavelengths and varietal distribution of fatty acids were appeared as regular distribution. Varietal differences of oleic acid content good for food processing and human health by NIRs was 14.08% of which 1.49% wider range than that of GC from 38.31 to 52.39%. Varietal differences of linoleic acid content by NIRs was 16.41% of which 0.39% narrower range than that of GC from 30.60 to 47.01%. Varietal differences of oleic and linoleic acid content in NIRs analysis were appeared relatively similar inclination compared with those of GC. Partial least square regression (PLSR) among multiple variant regression (MVR) in NIRs calibration statistics was carried out in spectrum characteristics on the wavelength from 700 to 2,500 nm with oleic and linoleic acids. Correlation coefficient of root square (RSQ) in oleic acid content was 0.724 of which 72.4 percent of sample varieties among all distributed in the range of 0.570 percent of standard error when calibrated (SEC) which were considerably acceptable in statistic confidence significantly for analysis between NIRs and GC. Standard error of cross validation (SECV) of oleic acid was 0.725 of which distributed in the range of 0.725 percent standard error among the samples of mother population between analyzed value by NIRs analysis and analyzed value by GC. RSQ of linoleic acid content was 0.735 of which 73.5 percent of sample varieties among all distributed in the range of 0.643 percent of SEC. SECV of linoleic acid was 0.711 of which distributed in the range of 0.711 percent standard error among the samples of mother population between NIRs analysis and GC analysis. Consequently, adoption NIR analysis for fatty acids of oleic and linoleic instead that of GC was recognized statistically significant between NIRs and GC analysis through not only majority of samples distributed in the range of negligible SEC but also SECV. For enlarging and increasing statistic significance of NIRs analysis, wider range of fatty acids contented sesame germplasm should be kept on releasing additionally for increasing correlation coefficient of RSQ and reducing SEC and SECV in the future.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1031-1031
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• 2001

The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.

• 수산해양기술연구
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• 제27권1호
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• pp.13-20
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• 1991

어군의 분포밀도와 초음파산란강도의 관계를 검토하기 위하여, 50kHz의 주파수에서 net cage (농망)에 분포밀도가 기지인 어군을 수용하고, 어군밀도의 변화에 기인하는 echo energy의 변동을 고찰하고, 또 cage 실험에 의해 추정한 어체의 평균적인 반사강도와 개개의 어체를 대상으로 구한 평균반사강도를 상호 비교, 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. cage 실험에 의한 붕어의 평균반사강도는 -41.9dB로서, 이 값은 현장에서 개개의 붕어(마취어, 평균체장 19.1cm)를 대상으로 측정한 평균반사강도 -42.6dB보다 0.7dB 더 컸다. 2. cage내에 수용한 어군의 분포밀도가 증가함에 따라, 어군에 의한 평균체적산란강도는 직선적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 즉, 어군밀도가 7, 13, 20, 26, 39, 52, 66 마리/m 상(3)였을 때, 각각의 어군에 의한 평균체적산란강도는 -33.0, -28.9, -27.6, -24.3, -25.1, -23.6, -22.1dB이었다. 3. 어군밀도 $\rho(마리/m$ 상(3))와 평균체적산란강도 (dB)와의 사이에는 다음의 관계식이 성립하였다. =-41.9+11.0 $Log(\rho),$ r=0.97 이 식에 회귀직선의 기울기 11은 이론적인 값 10에 거의 근사하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.1-12
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• 2022

수문모형의 최적 매개변수를 추정하기 위해서 자동최적화기법이 자주 이용되며, 이러한 최적화기법은 관측값과 모의값의 오차를 최소로 하기 위해 목적함수를 필요로 한다. 다만, 다양한 목적함수 선택에 따라 각기 다른 수문응답 결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 국내·외에서 사용되는 다양한 목적함수를 활용하여 단기 강우-유출 수문모형의 매개변수를 추정하고, 목적함수에 따른 수문곡선의 재현성을 평가하고, 적정 목적함수를 제시하고자 하였다. 강우-유출 모형으로는 현행 홍수예보에서 유역 유출모의에 활용되고 있는 집중형 수문모형인 저류함수모형을 선택하였으며, 모형의 5개 매개변수에 대해서 전역최적화기법인 SCE-UA를 적용하여 모형의 최적매개변수를 추정하였다. 목적함수별 수문곡선의 재현성 평가를 위해 용담댐 상류유역인 천천유역을 대상으로 9개의 강우사상을 추출하였으며, 7개의 목적함수를 선택하여 개별 강우사상별로 저류함수모형의 매개변수를 추정하고, 이를 활용한 모의 수문곡선의 재현성을 비교·분석하였다. 분석결과, 목적함수에 오차제곱을 포함하고 있는 RMSE, NSE, RSR이 Event 7을 제외한 모든 강우사상에 대해 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 관측유량과 모의유량의 오차만을 반영한 ABIAS의 경우, 정확도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 관측유량 대비 오차 항을 포함하고 있는 PBIAS 및 VE의 경우 역시, 상기 3개(RMSE, NSE, RSR)의 결과와 유사하게 비교적 안정적인 수문곡선 재현성을 보여주었다. 다만, 고유량과 저유량을 동시에 고려하여 이에 민감한 매개변수를 조정하도록 개발된 MIA의 경우, 수문곡선 재현성 성능이 매우 낮은 것으로 나타났다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.145-153
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• 2021

목 적: 본 연구에서는 가임기 여성의 유방암 방사선 치료 시 난소 선량에 대해 실험을 통하여 평가해보고자 한다. 치료기법에 따른 치료계획시스템에서 계산된 선량과 열형광선량계를 이용한 측정선량을 비교·분석하여 난소 선량을 평가하고 납(Pb) 앞치마의 사용유무에 따른 선량 분석을 통해 임상에서의 유용성을 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 측정에는 Rando humanoid phantom을 이용하였고, 치료기법으로는 쐐기필터치료기법, 3차원 입체조형치료, 세기변조방사선치료를 사용하였다. CT simulator를 이용하여 얻은 Rando humanoid phantom 3D 영상의 우측 유방에 처방선량의 95%가 전달될 수 있도록 치료계획을 세웠고, TLD를 Rando hunmanoid phantom의 가상 표적의 표면 및 심부에 삽입하고 방사선을 조사하였다. 측정위치는 치료 중심점과 Rando humanoid phantom의 정중앙을 중심으로 반대쪽 유방으로 2cm 이동한 지점과 치료 중심축 및 하방으로 우측 유방의 경계면에서 5cm, 10cm, 12.5cm, 15cm, 17.5cm, 20cm, 우측 난소 위치의 표면과 중심점을 포함하여 총 9개 지점에서 측정하였다. 치료계획시스템의 선량 비교에서는 쐐기필터치료기법 2가지와 3차원 입체조형치료, 세기변조방사선치료 등 총 4개의 치료 계획을 수립하여 비교하였다. 그리고 TLD를 이용한 측정값 비교는 세기변조방사선치료와 쐐기필터를 이용한 치료를 비교하였고, 납 앞치마의 사용유무에 따라서 세기변조방사선치료의 선량차이를 측정하여 비교·분석하였다. 측정값은 각 포인트마다 3개의 TLD값 평균을 내고 TLD 교정값을 이용하여 환산하였으며 이를 Point dose mean값으로 계산하였다. 치료계획값과 실제 측정값을 비교하기 위해 각 지점마다 절대선량값을 측정하여 %Diff 값으로 계산하였다. 결 과: 치료 중심점인 Point A에서는 치료계획시스템에서 최대 201.7cGy가 나왔고, 실제 TLD 측정값은 최대 200.6cGy가 나왔다. 모든 치료계획시스템에서 유방 경계면으로부터 하방으로 17.5cm 떨어진 지점인 Point G 부터는 0cGy로 계산이 되었다. 실제 TLD 측정 결과 Point G에서는 최대 2.6cGy가 나왔고, 난소선량인 Point J에서는 최대 0.9cGy로 나타났으며 %Diff값은 0.3%~1.3%였다. 납 앞치마의 사용유무에 따른 선량 차이는 최대 2.1cGy에서 최소 0.1cGy로 나타났으며 %Diff값은 0.1%~1.1%였다. 결 론: 치료계획시스템에서 3가지 치료계획에 따른 선량차이는 최저 0.85%에서 최고 2.45%로 큰 격차를 보이지 않았다. 난소에서 Rando humanoid phantom의 치료계획과 실제 측정한 선량차이는 0.9% 이내로 나타났으나 실제 측정에서 조금 더 높게 측정되었다. 이는 치료계획시스템에서 산란선의 영향을 정확하게 반영하지 못하였고, 실제 측정에서는 TLD를 삽입한 상태로 CBCT를 촬영한 선량과 산란선량이 반영된 것으로 사료된다. 납 앞치마의 유무에 따른 선량측정에서 납 앞치마를 사용했을 경우에 치료범위에서 가까운 거리일수록 차폐의 효과가 있었으며, 치료범위에서 15cm 이상 거리가 있는 경우에는 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 임상적으로 방사선 치료 중에는 임신이나 인공수정을 하기에는 적절하지 않지만, 치료 중 난소에 조사된 선량은 방사선 치료 후 가임기 여성의 생식 기능에 크게 영향을 주지 않을 것으로 생각된다. 하지만 가임 여성의 경우에는 지속적인 불안감을 가지고 있으므로 이번 결과를 통한 데이터를 제시함으로써 심리적인 안정을 도모할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.