• 대한한의학회지
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• 제20권1호
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• pp.60-65
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• 1999

We have conducted a study of the interobserver reliabilities of Modified Barthel Index and Motor Assessment Scale with 30 patients hospitalized with strokes in the department of circulatory internal medicine, Sang Ji University Oriental Hospital. The observations were performed by two staff and residents in the circulatory internal medicine department. Raters were assigned in random pairs to individual patients. Evaluations were performed independently by the two observers. In order to minimize the impact of fluctuations in the patients' clinical status, the second set of observations immediately followed the first. Each patient was used for only one pair of evaluations. The results were as follows. 1. Mean kappa value of 13 items in Modified Barthel Index(MBD was 0.742, which indicated excellent interobserver reliability. The kappa values indicated almost $perfect({\kappa}:\;0.81-1.00)$ for 4, substantial for $9({\kappa}:\;0.61-0.80)$, and moderate for $2({\kappa}:\;0.41-0.60)$ of 13 items. All items. except Grooming item, showed statistically significant interobserver agreement(p<0.01) 2. Mean kappa value of 8 items. except General tonus, in Motor Assessment Scale(MAS) was 0.823, which indicated excellent interobserver reliability. and this value of Motor Assessment Scale was more high than MBI' s value. 0.81. The kappa values indicated almost perfect for 5, substantial for 3 of 8 items. All items showed statistically significant interobserver agreement(P<0.01).

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.135-144
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• 2022

식생은 인간에게 다양한 생태공간을 제공하고 수자원 및 기후환경 측면에서도 매우 중요하기 때문에 근적외선 센서 기반의 식생지수를 활용한 식생 모니터링 연구가 많이 수행되어 왔다. 따라서 근적외선 센서를 구비하지 못할 경우 식생 모니터링 연구가 현실적으로 어려운 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하고자 NDVI 식생지수를 기준자료로 하여 광학센서 기반의 식생지수 정확도를 평가하였다. 먼저 현장에서 조사한 식생조사 지점과 NDVI 식생지수와의 중첩을 통해 Kappa 계수를 계산하였으며, 그 결과 Kappa 계수가 0.930으로 가장 높게 나타난 0.6 이상의 임계값을 갖는 식생영역을 광학센서 기반의 식생지수 정확도 평가의 기준자료로 선정할 수 있었다. NDVI 식생지수를 기준자료로 선정하여 광학센서 기반의 식생지수와 비교한 결과, 0.04, 0.08, 0.30 이상의 임계값 구간에서 Kappa 계수가 각각 0.713, 0.713, 0.828로 가장 높게 분석되었다. 특히 RGBVI 식생지수의 경우 Kappa 계수가 0.828로 높게 나타났으며, 따라서 근적외선 센서를 활용하지 못하는 환경에서도 광학센서를 활용한 식생 모니터링 연구가 가능함을 알 수 있었다.

• 치위생과학회지
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• 제15권3호
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• pp.377-382
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• 2015

본 연구는 노인 64명을 대상으로 Qraycam을 이용한 이미지로 치면세균막 지수를 측정하여 착색 검사와의 신뢰도를 평가하고자 하였으며, 수집된 자료를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 측정 방법, 측정 부위, 지수유형별에 따른 치면세균막 지수의 각 측정값 사이에 높은 일치도가 나타났다. 측정 방법에 따른 전치부 순면의 Quigley-Hein index와 PCR의 평균은 유의한 차이가 없었으며, 측정 부위에 따른 Quigley-Hein index와 PCR의 평균은 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.001). Qraycam 검사와 착색 검사의 지수유형별 kappa계수를 확인한 결과 kappa값의 평균은 Quigley-Hein index 0.90, PCR 0.84로 전체적으로 높은 일치도를 보였다. Qraycam과 착색 검사의 전치부 순면 및 전체 치아를 Quigley-Hein index와 PCR로 측정하였을 때, 변수 간 ICC는 1에 가까운 결과를 보였다. 본 연구 결과 측정방법, 측정 부위, 지수유형별에 따른 치면세균막 지수의 일치도 평가에서 모든 측정값의 일치도가 높게 나타났다. 따라서 Qraycam은 치면세균막 검사 시 screening 도구로서 충분한 신뢰도가 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.327-340
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• 2009

본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 $\kappa$-계수 이미지 매칭($\kappa$-order image matching)을 제안한다. 제안한 $\kappa$-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 $\kappa$-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 $\kappa$-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 $\kappa$와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 $\kappa$를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, $\kappa$-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배 에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.927-934
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• 2022

본 연구는 간 초음파 영상을 활용하여 정량적인 측정 분석을 통해 조직 내 감쇠 지수, 조직 내 산란 분포지수 값 분석과 함께 초음파 영상 소견 간 일치도를 알아보고자 하였다. 2022년 8월부터 2022년 10월까지 지방간이 의심되어 간 초음파 검사 처방을 받은 45명의 환자를 대상으로 간 초음파 검사를 시행하였다. 연구결과, 초음파 영상 소견과 조직 내 감쇠 지수 간 일치도 분석 결과 Kappa 값이 0.82(p<0.05)로 두 검사 방법 간 매우 높은 일치도를 보였다. 또한, 초음파 영상 소견과 조직 내 산란 분포 지수 간 일치도 분석 결과에서도 Kappa 값이 0.642(p<0.05)로 두 검사 방법 간 높은 일치도를 보였다. 지방간 예측 시 간 초음파 소견 및 정량적인 초음파 검사 기법인 조직 내 감쇠 지수, 조직 내 산란 분포 지수를 활용한다면 지방간 환자의 진행 정도를 판단할 때 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한물리의학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2021

PURPOSE: The purpose of this study is to conduct inter-rater and intra-rater reliability tests in patients with low back pain (LBP) using the prone instability test (PIT) and side-lying instability test (SIT). We have analyzed the Korean version Oswestry disability index (K-ODI) correlations and radiograph finding (RF) for validity. METHODS: Individuals (n = 51) (mean age of 40.27 ± 13.28) with LBP for at least over a week were recruited, together with two participating physical therapist examiners. The measurement consisted of PIT, PST, K-ODI, and RF. Sensitivity (Sn), specificity (Sp), positive predictive value, negative predictive value, prevalence index, agreement %, Cohen's kappa, and prevalence-adjusted bias-adjusted kappa (PABAK) were calculated. The PIT and SIT were compared with RF for validity analysis, while PIT, SIT, K-ODI, and RF were calculated for the correlation analysis. RESULTS: The intra-rater reliability test measured for the PIT (kappa = .79, PABAK = .88) and SIT (kappa = .73, PABAK = .84), and inter-rater reliability test measured for the SIT (kappa = .80, PABAK = .88) showed good agreements. The PIT (Sn = .65, Sp = .63) and SIT validities (Sn = .68, Sp = .70) were compared with RF, showing a significant correlation in PIT and RF (r = .69), SIT and RF (r = .73), and PIT and K-ODI (r = .53). CONCLUSION: The SIT is a more comfortable position test than the PIT in patients. Both PIT and SIT have acceptable reliability and validity.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.671-679
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• 2020

경지면적의 작물 상황에 대한 모니터링 및 분석은 식량자급율을 높이기 위한 가장 중요한 요소이지만, 기존의 모니터링 방법은 노동 집약적이며 시간이 많이 들어 식량자급율을 높이기 위한 방안으로 그 활용성이 떨어진다. 이와같은 단점을 극복하기 위하여 국내에 다수 존재하고 있는 소규모 농지에서의 복합 작물 정보를 모니터링 하기위한 효율적인 방법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 복합작물의 분류 정확도를 높이기 위하여 무인항공기에서 취득된 RGB영상과 이를 이용한 식생지수를 딥러닝 입력데이터로 적용하고 복합 밭작물을 분류하였다. 각각의 입력데이터 분류 결과 RGB 영상을 이용한 분류는 전체정확도 80.23%, Kappa 계수 0.65가 나타났고, RGB영상과 식생지수를 이용한 방법의 경우 식생지수 3개(ExG,ExR,VDVI) 추가 데이터는 전체정확도 89.51%, Kappa 계수 0.80이며, 식생지수 6개(ExG,ExR,VDVI,RGRI,NGRDI,ExGR)는 90.35%, Kappa 계수 0.82로 분석되었다. 분류결과 RGB영상만을 이용한 방법에 비하여 식생지수를 추가한 결과 값이 비교적 높게 분석되었으며, 복합작물을 분류하는데 있어 식생지수를 추가한 데이터가 더 좋은 결과를 나타내었다.

• 대한수학회지
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• 제52권5호
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• pp.991-1001
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• 2015

In this work we obtain conditions for nonspecial line bundles on general ${\kappa}$-gonal curves failing to be normally generated. Let L be a nonspecial very ample line bundle on a general ${\kappa}$-gonal curve X with ${\kappa}{\geq}4$ and $deg\mathcal{L}{\geq}{\frac{3}{2}}g+{\frac{g-2}{{\kappa}}}+1$. If L fails to be normally generated, then L is isomorphic to $\mathcal{K}_X-(ng^1_{\kappa}+B)+R$ for some $n{\geq}1$, B and R satisfying (1) $h^0(R)=h^0(B)=1$, (2) $n+3{\leq}degR{\leq}2n+2$, (3) $deg(R{\cap}F){\leq}1$ for any $F{\in}g^1_k $. Its converse also holds under some additional restrictions. As a corollary, a very ample line bundle $\mathcal{L}{\simeq}\mathcal{K}_X-g^0_d+{\xi}^0_e$ is normally generated if $g^0_d{\in}X^{(d)}$ and ${\xi}^0_e{\in}X^{(e)}$ satisfy $d{\leq}{\frac{g}{2}}-{\frac{g-2}{\kappa}}-3$, supp$(g^0_d{\cap}{\xi}^0_e)={\phi}$ and deg$(g^0_d{\cap}F){\leq}{\kappa}-2$ for any $F{\in}g^1_k$.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.201-214
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• 2020

본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.837-847
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• 2023

본 연구는 사고현장에서 화학물질로 인해 발생한 사고지점의 피해면적을 식생지수로 산출하는 방안을 연구하였다. 자료수집은 두 종류의 드론을 활용하였으며, 사진측량기법을 적용한 3차원 점군자료에서 피해면적을 산출하였다. 다중분광센서의 분광대역 정보를 활용하여 제작한 정사영상을 토대로 식생지수 영상을 제작하였고, 임계값에 따른 피해면적의 결과로 사고현장에 대한 통계를 분석하였다. 근적외선 밴드 기반의 식생지수 Kappa 값은 0.79, 녹색 밴드 기반의 식생지수는 0.76으로 화학물질사고 조사현장에서 식생지수를 활용한 피해면적 분석 방법을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.