본 논문은 지상기준접의 취득이 어려운 비접근 지역에 대한 위성영상에서 지형정보를 획득하기 위한 방법을 제시하였다. 먼저, 공선조건식을 기반으로 10개의 위성센서모델을 개발하고, 개발된 센서모델의 거동을 부석하기 위하여 Space Resection 및 Space Intersection을 통해 각각의 센서모델에 대한 적합성을 실험하였다. 이를 바탕으로 비접근 지역에 대한 지형정보를 취득하기 위하여 영상을 재구성하거나 Pseudo영상을 제작하고, 이에 대한 센서모델의 거동 및 정확도를 분석.제시하였다. 공선조건식을 이용한 Pushbroom 위성영상의 센서모델은 투영중심의 위치와 회전요소에 대한 6개의 외부표정요소를 영상의 행에 대한 1차, 2차 함수 또는 3차 함수로 구성하였으며, 또한 외부표정요소의 위치요소와 상관도가 높은 회전요소($\omega$, $\Phi$)를 고정된 값으로 사용하는 센서모델을 개발하였다. 비접근 지역을 위한 영상의 재구성은 동일 패스의 지상기준접이 있는 영상과 비접근 지역의 영상을 연결시켜 하나의 영상으로 재구성하거나, 지상기준점이 있는 영상과 비접근 지역의 영상으로부터 Pseudo영상을 임의로 제작하여 패스내에서 중복영역을 갖도록 구성하였다. 본 연구에서 이용한 인공위성 데이터는 서로 다른 패스에서 동일한 지역을 촬영한 SPOT 영상이며, 각각의 패스에서 두장의 연속된 영상을 이용하였다. 개발된 10개의 센서모델과 5가지의 영상 재구성 방법에 따라 비접근 지역에서의 정확도는 다르게 나타났으며, 그 중 투영중심의 위치 및 회전요소 k를 1차 함수로 표현하고 회전요소 $\omega$, $\Phi$를 고정시킨 센서모델과 Pseudo영상을 이용한 방법이 비접근 지역 30km, 60km지점의 검사점에서 각각 최대오차 30m, 60m의 결과를 보였다. 얻어진 극한하중 보다 적은 경향을 나타냈다.aeuntang were higher than the recommended value per meal. Vitamin A, vitamin C, vitamin B$_1$, vitamin B, niacin, calcium, phosphorus and iron were rich in chwotang and minmulgokimaeuntag. Onhuk contains plenty of vitamin C, vitamin B$_1$, vitamin B$_2$and the contents of vitamin A, vitamin B$_1$, and niacin in baekhapapchuk were over the recommended values per meal. The foods contained large percentage of aspartic acid and glutamic acid, and major essential amino acids appeared to be leucine and lysine. On the other hand, major fatty acids were oleic acid, linoleic acid and plamitic acid. Among them the content of oleic acid was the highest in chuotang, ochuk and baekhapchuk, whereas linoleic acid and palmitic acid were the most rich fatty acids in baekhapchuk and dasulgitang respectively.한 있을 것으로 생각된다. 그리고 본 조사는 5월부터 7월중에 실시하였는데, 한국의 경우 계절에 따라 섭취 식품의 종류가 다
목 적: 본 연구에서는 lung SBRT가 적용되는 작은 계획 표적 용적(PTV)에 처방 선량이 정확히 전달되는지 실험을 통하여 알아보고자 한다. 치료계획 시스템에서 계산된 선량분포와 실험을 통하여 필름에 측정된 선량분포를 비교 분석하여 정확성을 평가해보고, 폐 실질 조직 내에서 계획 표적 용적의 margin 유용성 평가를 하고자 한다. 대상 및 방법: CT 촬영으로 얻은 Rando phantom 3D 영상의 우측 폐에 직경 2, 3, 4, 5 cm인 가상의 구 표적을 만들어 계획 표적 용적에 처방선량의 95 %가 전달될 수 있도록 6MV-FFF VMAT Arc 2개로 치료계획을 수립하였으며, Eclipse TPS와 동일한 위치에서 선량 비교하기 위해서, 필름을 가상 표적의 회전중심점에 횡단면 방향으로 삽입하고 방사선을 조사하였다. Dose profile을 Eclipse에서 획득하고, 측정값과 계산값을 비교하기 위해 Center point에서의 절대 선량값을 계산하였으며, off-axis 선량 분포를 얻어 RMSE, Coverage ratio 등 비교 인자를 통해 상대 선량 및 선량분포를 비교 분석하였다. 결 과: 직경 2, 3, 4, 5 cm 크기별로 center point에서의 %difference 값은 직경 2 cm에서 -4.65 %로 가장 차이가 큰 값을 보였고, 직경 5 cm일 때 -1.46 %로 가장 차이가 작은 값을 보였다. RMSE값은 직경 2 cm일 때 3.43으로 가장 큰 값을 보였고. 직경 5 cm일 때 2.85로써 가장 작은 값을 보였다. 표적 커버리지를 비교하기 위해 처방선량 95 %가 들어가는 용적의 길이($D_{95}$)를 구하였고, 직경 2 cm일 때, TPS와 필름에서 각각 2.02 cm, 1.86 cm로 커버리지 비율이 92 %로 나타났고 가장 큰 차이를 보였다. 또한 계획 표적 용적 100% 이내에 들어가는 평균선량($D_{mean}$)을 비교했을 때, 직경 2 cm 인 경우 측정 평균선량이 95.72 %로 가장 낮은 값을 보였다. 결 론: 본 연구에서는 실험을 통하여 작은 계획 표적 용적에 처방 선량이 충분히 전달되는지 알아보았다. 실험 결과 모든 비교 인자에서 직경 2 cm인 용적이 가장 큰 차이를 보였다. 이는 표적 용적 중심에서의 선량 감소가 주요인이라 판단된다. 따라서 선량계산 시스템에서 저밀도 조직 내의 작은 용적 치료 계획시 2 mm 이상의 마진(margin)을 더 두거나, 치료 계획 최적화(optimization)시 최대선량을 제한하지 않는 방법으로 표적 내 중심 선량을 높일 수 있을 것이라 사료된다.
이 연구는 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)이라는 개념을 사용해 한국 선거를 처음으로 분석했다는 점에서 의미가 있다. 공간적 자기상관성이란, 공간상의 한 위치에서 발생하는 사건은 그 주변 지역에서 발생하는 사건과는 상관관계가 높다는 것을 의미한다. 제21대 총선 서울지역의 투표율을 관내 사전투표율과 본투표율로 나누고 투표율의 공간적 패턴이 나타나는지 살펴보았다. 기존의 연구가 선거구 단위를 토대로 분석한 것이 대부분이고 개인자료를 사용한 것이라면 이 연구에서는 좀 더 하위 단위인 읍면동 단위를 기준으로 분석했고 공간자료와 집합자료를 사용해 분석하였다. 본투표율의 모란 I (Moran's I) 지수는 0.261로 꽤 높은 공간적 자기상관성을 보인 반면 관내사전투표율의 지수는 0.095로 낮아 통계적 유의성이 있음에도 불구하고 공간적 자기상관성이 거의 없는 것으로 나타났다. 공간적 자기상관성이 강하게 나타난 본투표율을 OLS 회귀모델과 공간통계모델로 비교해 분석해보았다. 일반 회귀모델에서 결정계수인 R2가 0.585261에서, 공간오차모델에서는 0.656631로 상승하여 약 7퍼센트포인트의 설명력 증가를 볼 수 있어 공간통계모델이 설명력이 높다는 사실을 알 수 있었다. 가장 흥미로운 결과는 관내사전투표율과 본투표율의 관계인데, 관내사전투표율이 높은 동은 본투표율이 낮게 나오고, 관내사전투표율이 2% 정도 올라가면 본투표율은 약 1% 정도 떨어지는 것으로 조사되었다. 이 연구에서는 관내사전투표율과 본투표율에 영향을 미치는 변수는 매우 다르고, 관내사전투표율의 상승폭이 본투표율 하락폭과 다르다는 점에서 투표편의제공에 따른 분산효과로만 볼 수 없다는 것을 알 수 있어 기존 연구와 차별성을 가진다.
본 연구는 난대상록수종인 붉가시나무에 대한 수간곡선을 도출하고 이를 이용하여 수간재적표를 작성하기 위함이 그 목적이다. 분석에 사용된 공시목은 전남, 경남, 제주 등에서 수집된 688본이며, 수간곡선 도출을 위하여 적용한 수간곡선 모형은 Max & Burkhart 모델, Kozak 모델 및 Lee 모델 등이다. 3가지 모델 중 우리나라 붉가시나무 수간형태를 가장 잘 설명하는 것은 Kozak 모델인 것으로 분석되었다. 이 모델의 적합도는 0.9583, 편의는 0.0352, 추정치 표준오차의 백분율은 1.1439, 평균절대편차는 0.6751로 각각 나타났다. 붉가시나무의 수간재적표는 수간곡선을 설명하는데 최적인 것으로 나타난 Kozak 모델을 이용하였으며, 재적 계산은 수간고별 직경으로 Smalian 식을 적용시켜 산출하였다. 그리고 이전에 만들어진 붉가시나무 수간재적표 2가지(2007년, 2010년)와 이번에 만든 재적표(2023년) 간을 서로 비교하기 위해 분산분석을 실시하였다. 그 결과 2007년 완도지역에서 만든 재적표가 2010년과 2023년에 만든 재적표 보다 약 2배가 많은 값을 가지는 것으로 나타났다. 이번에 작성된 수간재적표(2023년)는 공시재료의 지역별 수집범위와 공시목이 많을 뿐만 아니라, 충분한 과학적 기반 하에서 만들어졌다. 따라서 전국단위의 공식적인 붉가시나무 수간재적표로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
본 연구는 우리나라 중부지역에 소재한 민간 종돈장에서 1998년부터 2008년까지 분만한 요크셔종 26,390복과 랜드레이스종 26,713복의 번식성적을 근거로 산자수와 성비에 대한 유전력과 육종가를 추정하고, 각 모형별로 추정된 육종가를 비교하고자 실시하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 요크셔종과 랜드레이스종의 총산자수에 대한 평균과 표준오차는 각각 $11.35{\pm}0.02$두, $10.97{\pm}0.02$두로 조사되었으며, 생시 생존자돈수에 대한 평균과 표준오차는 각각 $10.04{\pm}0.02$두, $9.98{\pm}0.02$두로 조사되었다. 또한 생시 생존 자돈수 중에서 암컷이 차지하는 비율로 계산한 성비의 평균치는 요크셔종에서 $45.75{\pm}0.11%$, 그리고 랜드레이스종에서 $45.75{\pm}0.11%$로 조사되어 두 품종 모두 암컷의 비율이 수컷의 비율보다 낮게 나타났다. 모델 l을 적용하여 분석한 총산자수에 대한 유전력은 요크셔종과 랜드레이스종에서 각각 $0.243{\pm}0.009$, $0.241{\pm}0.009$로 추정되어 두 품종에서 모두 다른 모델들(모델 2~모델 5)을 적용하여 추정된 유전력 보다 높게 추정되었다. 모델 3, 4, 5를 적용하여 분석한 총산자수에 대한 유전력과 반복력은 요크셔종에서 각각 $0.096{\pm}0.012{\sim}0.103{\pm}0.013$ 및 $0.211{\pm}0.008{\sim}0.215{\pm}0.008$의 범위로 추정되었고, 랜드레이스종에서 각각 $0.108{\pm}0.013{\sim}0.114{\pm}0.013$ 및 $0.210{\pm}0.008{\sim}0.214{\pm}0.008$의 범위로 추정되어 두 품종 모두 모델들 간(모델 3~모델 5)의 유전력과 반복력 추정치는 큰 차이를 보이지 않았다. 모델 1을 적용하여 분석한 생시 생존 자돈수에 대한 유전력은 요크셔종과 랜드레이스종에서 각각 $0.192{\pm}0.009$ 그리고 $0.209{\pm}0.009$로 다른 모델들을 이용하여 분석된 유전력에 비해 높게 추정되었다. 모델 2를 이용하여 분석한 유전력과 반복력은 요크셔종에서 $0.102{\pm}0.012$ 및 $0.170{\pm}0.008$, 랜드레이스종의 경우 $0.091{\pm}0.012$ 및 $0.179{\pm}0.008$로 추정되었고, 모델 3, 4, 5를 이용하여 추정한 유전력과 반복력은 요크셔종에서 $0.096{\pm}0.012{\sim}0.099{\pm}0.012$ 및 $0.188{\pm}0.008{\sim}0.193{\pm}0.008$의 범위로 추정되었으며, 랜드레이스종의 경우 $0.092{\pm}0.012{\sim}0.098{\pm}0.012$ 및 $0.193{\pm}0.008{\sim}0.196{\pm}0.008$의 범위로 추정되어 두 품종 모두 모델 2, 3, 4, 5간의 유전력과 반복력은 큰 차이를 보이지 않았다. 돼지의 산자수와 관련된 유전력은 환경적인 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있는데 본 연구에서도 잔차의 분산이 매우 높게 추정되었기 때문에 저도의 유전력과 반복력이 추정되는 결과를 나타내었다. 모델별로 추정된 총산자수와 생시 생존 자돈수에 대한 육종가를 기준으로 각 개체의 순위를 정한 후 이 순위간의 상관을 구하였을 때 두 품종 모두 모델 1과 2는 다른 모델과 정의 상관을 보였지만 모델 3, 4, 5 간의 순위 상관 계수보다 낮은 경향을 나타냈으며, 모델 3, 4, 5 간의 육종가 순위 상관은 0.99 이상의 고도의 정의 상판을 나타내어 모델 3, 4, 5를 이용하여 추정된 개체들의 육종가 순위는 모델 간에 큰 차이를 보이지 않을 것으로 판단된다. 모델 1~모델 6을 적용하여 추정한 성비에 대한 유전력은 요크셔종과 랜드레이스종에서 각각 $0.002{\pm}0.002{\sim}0.003{\pm}0.002$, $0.001{\pm}0.002{\sim}0.003{\pm}0.002$의 범위로 추정되어 어떤 한 모델을 적용 하더라도 0에 가깝게 추정되었다. 따라서 선발을 통해 성비를 조절 하는 것은 불가능하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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