본 연구에서는 GCM 및 유출모형의 불확실성을 고려하여 기후변화에 따른 미래 한반도 수자원의 변화를 전망하고, 그 결과에서 나타나는 불확실성을 평가하고자 하였다. 온실가스 배출시나리오와 GCMs의 불확실성을 고려하기 위해 IPCC AR4에 적용되었던 3개 시나리오(A2, A1B, B1)에 대한 13 GCMs 결과를 이용하였으며, 유출모형 구조 및 증발산량 산정방법에 따른 영향을 고려하기 위해 PRMS, SWAT, SLURP 모형을 선정하였고 각 모형별로 2~3개의 증발산량 방법을 고려하였다. 결과적으로 우리나라 109개 중권역 유역에 대해 312개의 결과가 제시되었으며, 이를 이용하여Gaussian kernel density function을 산정함으로써 평가결과의 앙상블 평균과 불확실성을 동시에 제시하였다. 분석 결과 여름철과 겨울철 유출량은 증가, 봄철은 감소할 것으로 전망되었다. 연평균유출량은 전체유역에서 증가할 것으로 전망되었으며, 공간적으로는 한강유역이 위치한 북쪽유역이 남쪽유역에 비해연 유출량이 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 연평균유출량의 증가는 여름철 유출량 증가에 따른 결과로, 기후변화의 영향은 한국에서 유출량의 계절편중을 심화시켜 수자원 관리를 더욱 어렵게 할 것으로 전망되었다. 평가결과에서 나타난 불확실성은 겨울철 유출량에서 가장 크고 여름철 유출량에서 가장 적은 것으로 나타났다.
초음파, 내시경 등의 NTSC 영상을 PC를 통해 획득하고, 고해상도의 YGA 모니터에 표시할 경우 주사변환 과정을 거치면서 치명적인 영상의 왜곡(tear-drop)이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 왜곡을 해소하는 여러 가찌 방법을 살펴보고 실시간으로 왜곡을 보정할 수 있는 하드웨어를 PC상에서 구현하였다. 하드웨어 시스템은 De-Interlace 전용의 소자와 PCI bridge 등을 이용함으로써 고화질의 영상표현과 실시간의 영상전송이 가능하다 구현된 시스템에서 영상의 질은 눈에 띄게 향상되었으며, PC 기반의 시스템으로 구성함으로써 영상의 저장, 전송 및 텍스트의 기록 등 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있었다.
To investigate the an air pollution by particulate matter and its dispersion, a cement plant produceing portland cement 600,000 ton/year and its vicinity were surveyed from Obtober, 1980 to April, 1983. The survey was mainly focused on main stack emmission rate of the cement plant and particle size distribution in the dust, dustfall and total suspended particulate concentration in the area by month and distance from the stack. The results of the study were as follows; 1. The main stack emission rate was surveyed before and after the spray tower was additionally installed to the original E.P bag filter. Before the spray tower installed, the main stack emission rate was higher ($0.64g/Nm^3$) than the emission standard of Korean Environmental Preservation Law's ($0.59g/Nm^3$, amended to $0.4g/Nm^3$ on April 1983), but after the spray tower was installed, its main stack emission rate was markedly decreased to the standard ($0.43g/Nm^3$). 2. $2{\sim}3{\mu}m$ of the particle size was the largest portion (20.8%) of the dust particulate from the main stack and 50% of the frequency distribution was $1.5{\mu}m$ of the size. Most particle size was below $10{\mu}m$. 3. The spray tower reduced the dustfall to $37.81{\sim}9.76\;ton/km^2/month$ while dustfall appeared at $45.29-15.45ton/km^2/month$, in the vicinity of plant before spray tower installed 4. Mean concentrations of total suspended particulate for 24 hours of the various stations were determined in $20.6-200.0{\mu}g/m^3$, 3 stations of tham were higher than the value of Harry and William's arthmetic average standard $130{\mu}g/m^3$. 5. Linear regression between dustfall [X] and total suspended particulate[Y] concentration was an equation, Y=4.024X+11.479.[r=0.91] 6. During the whole seasons in the opposite area 100m apart from the omission source the prevailing wind direction was with estimated more than $30ton/km^2/month$, and the concentration of total suspended particulate for 24 hours averaging time was more than $140{\mu}g/m^3$ in the same area and direction. 7. Assuming the wind direction were constant through the day dustfalls for a day were estimated at $13.40ton/km^2/day,\;10.79ton/km^2/day$ and $4.55ton/km^2/day$ at various distances of 100m, 500m and 1,500m from the emission source respectively. 8. In the simutalion of dustfall and suspended dust by area, Gaussian dispersion model modified by size distribution of particulate matter was not applicated since the emission of dust were from multi sources other them stack. From the above results, it could be applied that the dispersion of dust from the cement plant is estimated and regulated for the purpose of environmental protection.
얼굴 표면에 대한 곡률의 특성은 사람의 특징을 나타내는 중요 요소 중의 하나이며, 깊이 간에 따른 얼굴의 형상 또한 사람마다 다른 모양을 가지고 있으므로 중요한 특징의 하나로 간주 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률을 얼굴의 등고선 값에 따라 추출된 영역에 대하여 퍼지적분을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가지게 된다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 얼굴의 표면 특성 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 각각의 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유 얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 그리고 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역들에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 코끝으로부터 깊이 값 40 (DT 40)인 등고선 영역이 가장 높은 인식률을 나타내었으며, 퍼지적분을 사용한 방법이 다른 알고리즘보다 놀은 인식률을 나타내었으며, 곡률은 주 곡률의 최대 곡률이 98%의 높은 인식률을 나타내었다.
본 연구에서는 PIV를 이용하여 측정한 평균유속장의 실험결과에 근거하여 10의 종횡비를 갖는 3차원 순수사각형제트의 거동을 고찰하였다. 장축상의 횡분포에서 안장형 분포가 관찰되었다. 점원개념으로부터 유도된 이론적인 중심선유속의 식은 측정된 중심선유속과 잘 일치하였으며 원류핵영역, 2차원영역, 그리고 축대칭영역의 분할을 제시하였다. 이러한 이론적인 중심선유속의 감소에 의해 분할된 2차원영역의 범위가 천이영역에 비해 상대적으로 작게 관찰되었다. 작은 종횡비를 갖는 사각형제트의 거동이나 실제 해양의 깊은 수심에서 다공확산관을 통해 방류되는 하 폐수의 거동을 예측하기 위한 2차원모형의 적용은 2차원영역을 지난 천이영역과 축대칭영역에서 중대한 오차를 야기할 수 있다. 2차원영역에서 가우스 상수가 보존되는 경향을 보였으며 2차원영역의 끝 지점에서 확장률이 감소함을 알 수 있었다. 중심선유속으로 무차원화 된 중심선 난류 강도는 초기에 급격히 증가하였고 높은 레이놀즈수에서 상대적으로 높은 난류강도를 보여주었다.
양전자방출단층촬영기(Positron emission tomography, PET) 영상 개선을 위하여 적응적 공간 필터를 개발하였으며. 개발한 필터의 성능을 시뮬레이션데이터. 모형 PET 영상과 환자 PET 영상을 이용하여 평가하였다. 경계화소로 검출된 화소와 윈도우내의 모든 화소값이 동일한 화소는 보존하고. 그 외 화소에 대하여 2:7:2 비율로 가중치를 주어 정열한 후 중앙의 9개 화소에 대한 평균값으로 대치하였다. 경계화소를 검출하기 위하여 두 개의 임계값(TH7, TH2)을 이용하였으며. 다음의 조건을 만족하면 경계화소로 판단하였다 . THl ($pix_max{\times}0.1/log_2(NPM)$, NPM :주변값중 최상위 값과 최하위 값을 제외한 주변값들의 평균) 보다 작은 ADs (중앙값과 주변값의 차에 대한 절대값) 개수는 8-k이고. TH2 ($NPM{\times}0.1$) 보다 큰 ADs 개수는 k. 여기서 k는 2, 3 ‥‥ 6의 값을 가진다 성능평가 결과 이 연구에서 제안한 필터가 가우시안 필터, 가중메디안 필터, 부분집합평균메디안 필터 등과 비교하여 우수한 성능을 제공하는 것을 관찰하였다. 본 논문에서 개발한 간단한 적응적 공간 필터는 공간 분해능 저하는 최소화하면서 균일도와 대조도를 향상시키는데 효과적 이여서 정확한 PET 영상 해석에 기여할 것으로 기대된다
목 적 : 재태 연령에 따른 신생아 출생체중의 정상치를 아는 것은 자궁내 발육부전과 과출생 체중아를 진단하여 의사들은 고위험 신생아를 조기에 진단하고 치료하여 이들의 유병률과 사망률을 줄일 수 있고, 의료정책 입안자들은 이들에 대한 적절한 의료서비스의 개발과 건강관리 프로그램을 개발하고 시행하는데 도움을 줄 수 있다. 이에 저자들은 우리나라의 재태 연령에 따른 출생체중의 기준치를 구하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 2001년 1월 1일부터 2003년 12월 31일까지 3년간 통계청의 인구동태자료 중 출생 자료에 기록되어 있는 1,552,375명 중 재태 연령이 24주에서 44주 사이의 단태아 1,509,763명을 대상으로 재태 연령에 따른 평균값과 표준편차를 구하고 10, 25, 50, 75, 90 백분위수를 구하였다. 또한 각 재태 연령별 분포곡선이 정규분포를 따르는지 알아보았다. 이중 정규분포를 따르지 않거나 쌍봉형을 나타내는 재태 연령에서 유한 혼합 모델을 이용하여 오류의 값을 제거하고 다시 평균과 표준편차 그리고 10, 25, 50, 75, 90 백분위수를 구하고 이에 따른 곡선을 그렸다. 결 과 : 원시자료를 통해 얻은 재태 연령에 따른 출생체중 곡선은 27주에서 32주 사이에 심한 혹이 나타난다. 이에 따라 재태 연령별 출생체중의 분포를 그렸을 때 24주에서 27주까지는 우측으로 긴 꼬리를 가지는 치우친 곡선을 보였고 28주에서 32주까지는 상봉형의 곡선을 보였다. 그리고 그 이후에는 거의 정규 분포를 따르는 곡선을 보였다. 이는 33주 미만에서 재태 연령의 기록에 오류가 있음을 나타내는 것으로 저자들은 유한 혼합 모델을 이용해서 재태 연령별 출생체중 분포를 분석한 후 오류의 부분을 제거 후 재태 연령에 따른 출생체중 곡선을 완성하였다. 이렇게 완성된 출생체중 곡선은 Lubchenco 등의 결과에 비해 10 백분위수에서 높은 값을 보였고 노르웨이나 북미의 연구 결과에 비해서는 전반적으로 낮은 값을 보였다. 결 론 : 본 연구에서 얻은 재태 연령에 의한 출생체중의 기준치와 곡선은 3년간 우리나라의 출생아 전수를 대상으로 오류를 객관적인 기준에 의해 제거하여 만든 것이다. 그러므로 우리나라를 대표하난 신생아의 재태 연령에 의한 출생체중의 기준 및 자궁내 발육부전이나 과출생 체중아의 진단의 기준으로 사용 할 수 있으리라 생각된다.
현재 우리나라의 암 사망률 중 가장 높은 암은 폐암이며 조기발견이 어려운 대표적인 암이다. 조기 발견을 위하여 저선량 흉부 CT를 활용하고 있으며 이는 일반 흉부 X선 사진에 비해 약 3배 정도 폐암 진단율이 높다. 그러나 저선량 흉부 CT는 영상 해상도가 크게 저하될 뿐 아니라 신호가 약해 잡음에 민감한 단점이 있다. 또한 공기로 채워져 있는 폐는 밀도가 낮은 장기로 잡음의 유무가 암의 조기 진단에 영향을 크게 줄 수 있다. 본 연구는 Visual C++을 이용하여 2.0밀도를 가진 큰 원 내부에 물의 밀도인 1.0을 값을 갖는 원을 설정하고 그 안에 각각 밀도가 다른 작은 5개의 원을 수학적 팬텀화하고 가우시안 노이즈를 1%, 2%, 3%, 4% 각각 발생시켜 밀도차에 의한 노이즈의 영향을 평균 값과 표준편차 값, 신호대잡음비(SNR)로 확인하였다. 1% 노이즈 발생 시 큰 원과 작은 원의 밀도차가 가장 큰 영역의 SNR은 4.669로 노이즈의 영향이 작게 나타났으며 밀도차가 가장 낮은 영역의 SNR은 1.183으로 노이즈의 영향이 크게 나타났다. 또한 음의 밀도차에서도 같은 결과 값을 얻었으며 양의 밀도와 음의 밀도 모두 큰 원과 작은 원의 밀도차이가 높은 경우에 SNR 값이 높은 것을 확인 할 수 있다. 화질 또한 밀도차가 크게 나타났을 때 확연하게 육안으로 확인할 수 있었으며 노이즈레벨이 증가하는 경우에는 SNR이 감소하여 잡음의 영향이 크게 나타났다. 이는 밀도차가 적은 장기 또는 암과의 밀도가 비슷한 영역의 장기는 노이즈 영향이 크게 나타날 것이며 노이즈의 발생 확률에 따른 밀도차이의 영향이 진단에 영향을 끼칠 것으로 사료된다.
이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.
ConeBeam Computed Tomography (CBCT) 영상을 기반으로 한 선량계산에서는 Fanbeam Computed Tomography (FBCT)와 비교하여 산란에 의한 영향이 크고 그 양상이 다양하게 나타나 오차의 주요한 요인으로 작용하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 골반 방사선 치료에서 산란이 CBCT 기반으로 한 선량계산에 미치는 영향을 평가하여 오차를 최소화 할 수 있는 조건에 대하여 연구하였다. 다양한 산란조건에서의 CBCT 영상 취득을 위하여 전자밀도 교정용 팬텀에 크기가 각기 다른 산란물질을 추가하여 "산란부족", "산란과다", 그리고 "산란충분"의 3가지 조건을 정하였다. 산란조건에서 취득된 CBCT 영상에서 팬텀 중심부와 주변부의 위치에 따른 CT number값의 차이와 분포를 분석하여 균질도를 평가하였으며 FBCT 영상 기반의 선량 분포를 기준으로 하여 다양한 산란조건에서의 전자밀도 교정관계를 적용하였을 때 팬텀 및 전립선암 환자 5명의 CBCT 영상에서 계산된 선량분포의 감마합격률 및 상대적 오차를 구하였다. 팬텀 CBCT 영상에 대한 CT number들의 히스토그램에서의 분포에서 물 등가 물질에 해당하는 피크의 폭(FWHM)은 산란부족(685 HU)이나 산란과다(264 HU)보다 산란충분(146 HU)의 조건에서 가장 작게 나타나 균질도가 제일 좋은 것으로 평가되었고 팬텀의 중심부와 주변부에서 동일 성분에 대한 CT number의 차이 역시 같은 결과를 나타내었다. 또한 팬텀의 CBCT 영상을 취득할 때와 동일한 산란조건에서의 교정조건을 적용한 경우 선량계산이 가장 정확하였으며 산란충분의 교정곡선 조건을 적용하였을 때 5명의 전립선암환자(평균 등가지름 27.2 cm)의 CBCT 영상 기반의 선량분포는 FBCT의 경우와 대비하여 1%/3 mm의 감마지표에서 감마합격률 98% 이상을 나타내었다. 이때 FBCT 선량에 대한 CBCT 선량오차는 처방선량 대비 2% 이하(평균 0.2%, -1.3%~1.6%)로 평가되었다. CBCT 골반 촬영을 할 때 일반적인 성인 골반의 원통 등가지름(ECD, Equivalent Cylindrical Diameter)의 산란조건에서 동일 성분에 대한 HU 값이 가장 균질하게 나타나 골반 촬영모드가 최적화되었음을 확인하였으며 일반적인 골반부위와 ECD가 유사한 산란조건, 즉 산란충분조건에서 취득된 전자밀도 교정관계를 적용하여 골반 CBCT 기반에서 선량을 계산하였을 때 최적의 선량 정확성을 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.