목 적 : 동적다엽조준기(dynamic multileaf collimator, DMLC)에서 leaf 속도 정도관리 시 획득된 dynalog 파일을 이용하여 leaf 속도 정확성을 평가하고 정도관리와 모터 교체의 연관성을 분석하여 정도관리의 유용성을 살펴보고, 이를 통해 leaf 속도 정도관리의 적절한 주기를 파악하고자 하였다. 폐암의 정위적체부방사선치료시 실제 적용하고 있는 최대강도투사(MIP) 영상과 호흡위상별(0~90%)영상에서 3차원적으로 재구성된 선량 분포 차이를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 다엽조준기(multileaf collimator, MLC) 모터 120개에 대해 2012년 1월부터 2014년 6월까지 leaf 위치의 정확성과 치료 중심점(isocenter) 일치도 및 leaf 속도의 정확성에 대해 정도관리를 하였다. leaf 위치 정확성은 모눈종이를 사용하였으며, 또한 leaf의 치료 중심점 일치도를 평가하였다. 그리고 약 1~2 주에 1회씩 총 92회의 leaf 속도 정도관리를 통해 모터 교체회수를 파악하여 leaf 속도 정도관리와 모터 교체와의 상관관계를 분석하였으며, 교체된 모터로부터 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우와 급격하게 증가하는 경우로 나누어 적절한 정도관리 주기를 평가하였다. 또한 정도관리를 통해 획득된 RMS 값과 전혀 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체된 모터 횟수를 분석하여 leaf 속도 정도관리의 유용성을 알아보았다. 결 과 : leaf 위치의 정확성과 치료 중심점 일치도를 측정한 결과는 TG-142 보고서에서 권고 하는 허용 범위 이하의 정확성으로 관찰되었고, leaf 속도 정도관리는 총 92회를 시행한 결과 MLC 모터 교체 회수는 56회 이었다. 정도관리를 통해 교체된 모터에서 leaf의 RMS 값이 점차적으로 증가한 경우가 급격하게 증가한 경우에 비해 많았으며, RMS 값이 점차적으로 증가하는 경우는 평균값이 0.298 cm 이었고 급격하게 증가한 경우는 평균값이 0.273 cm 이었다. 모두 에러 히스토그램이 1 cm 이상 벗어난 횟수가 측정되어 교체하였다. RMS 값이 점차적으로 증가하여 모터가 교체될 때까지의 소요기간은 평균 22일 정도 였다. 전체 모터 교체 중 정도관리와 무관하게 그리고 정도관리를 통해 교체한 경우가 각각 28회씩으로 나타났다. 또한 방사선치료 도중 MLC 모터 고장으로 인하여 발생되는 치료 지연 시간은 약 20분 정도였다. 결 론 : 본 연구에서는 최근 IMRT 치료가 증가함에 따라 MLC 사용 빈도 역시 증가하고 있는 시점에서 leaf 위치 정확성 및 치료 중심점 일치도 그리고 속도 정확성 평가를 2년 6개월 동안 수행하였다. leaf 속도 정도관리를 통해 분석한 결과로부터 2 주에 한 번씩 정도관리를 수행하는 것이 적절한 것으로 판단된다. 이 주기를 통해서 leaf 속도 저하를 추적 관찰하여 최종 모터의 교체시기를 예측할 수 있을 것이다. 더불어 방사선치료 중 leaf의 모터 고장으로 인한 방사선치료 지연을 방지하여 좀 더 정확한 IMRT 치료가 이루어지겠다.
사과의 영양진단에서 사과잎 분석을 신속히 하기 위한 방법을 모색하기 위해 생잎과 건조잎을 이용해 근적의 스펙트럼을 측정하고 이를 질소 함량과의 최적의 상관관계를 도출하기 위해 부분소자승(PLS)과 주성분회귀(PCR)과 같은 다변량 분석법을 이용하여 비파괴 검량식을 작성하였다. 또한 검량식 작성에서 비파괴 측정 정확도를 향상시키기 위하여 smoothing, mean normalization, multiplicative scatter correction (MSC). derivative 등의 다양한 데이터 전처리 조작을 수행하여 정확도 향상 가능성을 조사하였다. 사과 건조잎의 비파괴 측정 가능성을 조사한 결과 PLS-1 모델에서 Norris first derivate하였을 태 RMSEP가 $0.6999g\;kg^{-1}$ 로 가장 좋았으며, 생잎은 Savitzky-Golay first derivate하였을 때에 RMSEP 가 $1.202g\;kg^{-1}$으로 가장 좋았다. 건조잎의 PCR 모델은 mean normalization 처리 후 Savitzky-Golay first derivative하였을 때가 RMSEP 가 $0.553g\;kg^{-1}$, 이었으며 생잎에서도 RMSEP는 $1.047g\;kg^{-1}$로 나타났다. 이와 같은 견과로서 사과의 생잎과 건조잎의 분석이 근적외분석기술에 의해 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 2006-2007년 한국임상수의학회지에 발표된 논문을 대상으로 자료 분석과 보고방법의 오류를 중심으로 검토하였다. 총 129편 중 94편이 적어도 한가지 이상의 통계분석을 수행하였으며, 분석기법으로는 세 집단 이상 비교 (53편, 56.4%), 두 독립표본 검정 (40편, 42.6%), 짝지은 표본 검정 (9편, 9.6%) 순으로 나타났다. 94편 중 62편 (66%)의 논문에서 적어도 한가지 이상의 통계적 오류가 발견되었다. 주요 오류로는 짝지은 표본에 대한 독립표본 검정, 세 집단 이상에 대한 t 검정의 반복, 카이제곱 검정에서 연속성 보정 무시, 분산분석에서 정규성 검토와 다중비교 방법 선택의 오류, 반복측정 자료에 대한 의존성 가정 무시, 통계분석 방법에 대한 부적절한 설명, 적용한 분석기법에 대한 구체적인 설명 부재 등으로 나타났다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서는 학회차원에서 통계처리와 기술방법에 대한 가이드라인을 시급히 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.
Kang, Ye Seong;Ryu, Chan Seok;Kim, Seong Heon;Jun, Sae Rom;Jang, Si Hyeong;Park, Jun Woo;Sarkar, Tapash Kumar;Song, Hye young
Journal of Biosystems Engineering
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제43권2호
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pp.138-147
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2018
Purpose: A narrowband hyperspectral imaging sensor of high-dimensional spectral bands is advantageous for identifying the reflectance by selecting the significant spectral bands for predicting crop yield over the broadband multispectral imaging sensor for each wavelength range of the crop canopy. The images acquired by each imaging sensor were used to develop the models for predicting the Chinese cabbage yield. Methods: The models for predicting the Chinese cabbage (Brassica campestris L.) yield, with multispectral images based on unmanned aerial vehicle (UAV), were developed by simple linear regression (SLR) using vegetation indices, and forward stepwise multiple linear regression (MLR) using four spectral bands. The model with hyperspectral images based on the ground were developed using forward stepwise MLR from the significant spectral bands selected by dimension reduction methods based on a partial least squares regression (PLSR) model of high precision and accuracy. Results: The SLR model by the multispectral image cannot predict the yield well because of its low sensitivity in high fresh weight. Despite improved sensitivity in high fresh weight of the MLR model, its precision and accuracy was unsuitable for predicting the yield as its $R^2$ is 0.697, root-mean-square error (RMSE) is 1170 g/plant, relative error (RE) is 67.1%. When selecting the significant spectral bands for predicting the yield using hyperspectral images, the MLR model using four spectral bands show high precision and accuracy, with 0.891 for $R^2$, 616 g/plant for the RMSE, and 35.3% for the RE. Conclusions: Little difference was observed in the precision and accuracy of the PLSR model of 0.896 for $R^2$, 576.7 g/plant for the RMSE, and 33.1% for the RE, compared with the MLR model. If the multispectral imaging sensor composed of the significant spectral bands is produced, the crop yield of a wide area can be predicted using a UAV.
필터와 검출기로 구성된 필터식 색채계의 분광감응도는 국제조명위원회(Commission Internationale de I'Eclairage, CIE)에서 정의한 등색함수와 일치해야 한다. 본 연구에서는 정확도가 높은 색채계에 적용할 수 있는 등색함수 $\bar{x},\;\bar{y}\;\bar{z}$에 대한 필터를 상용화된 색필터를 조합하여 제작할 수 있도록 설계하였다. 특히 등색함수 $\bar{x}$는 두 개의 투과대역을 가지고 있기 때문에 파장 영역이 다른 2 개의 필터로 분리하여 실현하였다. 설계에는 색필터의 두께를 곡선 맞춤변수로 두고 비선형 최소제곱법으로 필터의 품질지수 $f{_1}'$ 값을 최적화하는 프로그램을 개발하여 사용하였다. 그 결과 모든 필터의 $f{_1}'$ 값이 3 % 이하가 되도록 설계할 수 있었으며, $\bar{y}$ 등색함수 필터를 실제로 제작하여 $f{_1}'$ 측정값이 2.8 %임을 검증하였다. 또한 설계한 등색함수 필터로 색채계를 제작하여 LCD 평판 디스플레이의 색채 측정에 사용할 경우 발생하는 계통오차도 산출하였다.
얼굴인식(face recognition)은 스마트 감시 시스템, 공항 출입국관리, 스마트 기기의 사용자 인증 등 매우 다양한 용도로 활용되고 있다. 얼굴인식은 패턴인식(pattern recognition), 컴퓨터 비전(computer vision) 등에서 연구가 활발하게 진행되고 있으며 높은 인식 성능을 달성하였다. 하지만 입력된 얼굴영상의 특성(예 : 비 정면 얼굴)에 따라 동일한 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에 입력된 얼굴영상에 대하여 얼굴인식 측면에서의 사용 적합 여부를 판정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 사전에 기준으로 정한 적합 얼굴영상들의 최적 조합으로 입력 얼굴영상을 복원하고, 복원 에러를 문턱값과 비교하여 사용 적합 여부를 결정한다. 얼굴영상에 포함된 조명변화가 사용 적합 여부를 판정하는데 미치는 영향을 감소시키기 위해, 기준 적합 얼굴영상들과 입력 얼굴영상들에 조명 보상을 위한 전처리(preprocessing) 과정을 수행한다. 실험결과, 제안하는 방법은 얼굴이 비 정면(non-frontal)인 경우나 얼굴정렬(face alignment)이 부정확한 경우 입력 얼굴영상을 얼굴인식에 부적합으로 판정할 수 있는 것으로 확인되었다. $64{\times}64$ 픽셀 크기의 얼굴영상 한 장을 판정하는데 불과 3ms의 처리시간을 가지므로 적합으로 판정된 입력 얼굴영상에 대해서만 얼굴인식을 수행함으로써 계산시간을 절약하고, 얼굴영상 특성에 따라 인식 성능이 급격히 저하되는 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대한다.
QZSS (Quasi-Zenith Satellite System)는 위성의 L6 밴드를 통해서 CLAS (Centimeter Level Augmentation Service)를 제공한다. CLAS는 현재 GPS (Global Positioing System), Galileo 그리고, QZSS 위성군에 대한 보정정보를 제공하며, 이러한 보정정보를 C-SSR (Compact - Space State Representation)라고 한다. 본 연구에서는 L6 밴드를 수신할 수 있는 GPS 수신기인 Septentrio의 AsteRx4를 이용하여 CLAS 메시지를 수신하고, 그 메시지를 디코딩하여 C-SSR을 획득하였다. 그리고, GPS, Galileo, QZSS의 코드의사거리 관측치에 Compact SSR을 적용하여 GNSS (Global Navigation Satellite System) 오차를 보정하고, 비선형 최소제곱법으로 수신기의 3차원 위치 및 위성군의 시계오차들을 추정하는 다중 위성항법 기반의 Code-PPP (Precise Point Positioning)를 개발하였다. 개발한 알고리즘의 정확도를 평가하기 위해서 IGS (International GNSS Service) 사이트 중 하나인 TSK2 (Tsukuba)를 대상으로 정지측위를 수행하고, 일본의 가와니시(Kawanishi)시의 이나강(Ina river) 주변을 주행하며 이동측위를 수행하였다. 그 결과, 정지측위의 경우 모든 데이터셋의 평균 RMSE (Root Mean Squared Error)는 수평방향으로 0.35 m, 수직방향으로 0.57 m의 정확도를 나타냈다. 그리고 이동측위의 경우 VRS의 RTK-FIX 값과 비교해 봤을 때 수평방향은 약 0.82 m, 수직방향은 약 3.56 m의 정확도를 나타냈다.
연안 생태환경변화의 주요 지표로 이용되는 수온은 기온과 밀접한 상관관계가 있기 때문에 기온자료를 이용하여 기후변화에 따른 수온변화와 연안 생태환경변화를 추정할 수 있다. 기후변화는 기온 및 수온의 발생빈도 변화와 연안의 생태환경변화를 유발하기 때문에 기온과 수온의 발생 빈도분포 함수를 추정하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 장기 기온자료를 이용하여 빈도분포함수를 추정하였다. 빈도분포 함수는 조위 분포함수 추정(Cho et al., 2003), 수온 분포함수 추정(Jeong et al., 2013) 등에 사용된 Bi-modal 형태의 분포함수를 이용 하였으며, 분포함수의 매개변수는 최소자승법으로 최적 추정하였다. 최적 추정된 매개변수는 기온자료의 기본적인 통계정보에 해당하는 평균, 표준편차, 왜도계수와 강한 상관관계를 보이고 있는 것으로 파악되었으며, 통계정보를 이용한 매개변수 추정공식의 RMS 오차는 5% 정도로 파악되었다. 한편 본 연구에서 제시하는 Bi-modal 분포함수는 전체적인 기온 분포양상을 적절하게 표현하고 있으나, 고온 영역의 급격한 빈도감소 양상 및 관측 자료의 분포에서 보이는 작은 첨두 재현에는 한계가 있는 것으로 파악되었다.
Parsons, David;Van, Nguyen Huu;Malau-Aduli, Aduli E.O.;Ba, Nguyen Xuan;Phung, Le Dinh;Lane, Peter A.;Ngoan, Le Duc;Tedeschi, Luis O.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제25권9호
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pp.1237-1247
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2012
The objective of this study was to evaluate the predictions of dry matter intake (DMI) and average daily gain (ADG) of Vietnamese Yellow (Vang) purebred and crossbred (Vang with Red Sindhi or Brahman) bulls fed under Vietnamese conditions using two levels of solution (1 and 2) of the large ruminant nutrition system (LRNS) model. Animal information and feed chemical characterization were obtained from five studies. The initial mean body weight (BW) of the animals was 186, with standard deviation ${\pm}33.2$ kg. Animals were fed ad libitum commonly available feedstuffs, including cassava powder, corn grain, Napier grass, rice straw and bran, and minerals and vitamins, for 50 to 80 d. Adequacy of the predictions was assessed with the Model Evaluation System using the root of mean square error of prediction (RMSEP), accuracy (Cb), coefficient of determination ($r^2$), and mean bias (MB). When all treatment means were used, both levels of solution predicted DMI similarly with low precision ($r^2$ of 0.389 and 0.45 for level 1 and 2, respectively) and medium accuracy (Cb of 0.827 and 0.859, respectively). The LRNS clearly over-predicted the intake of one study. When this study was removed from the comparison, the precision and accuracy considerably increased for the level 1 solution. Metabolisable protein was limiting ADG for more than 68% of the treatment averages. Both levels differed regarding precision and accuracy. While level 1 solution had the least MB compared with level 2 (0.058 and 0.159 kg/d, respectively), the precision was greater for level 2 than level 1 (0.89 and 0.70, respectively). The accuracy (Cb) was similar between level 1 and level 2 (p = 0.8997; 0.977 and 0.871, respectively). The RMSEP indicated that both levels were on average under-or over-predicted by about 190 g/d, suggesting that even though the accuracy (Cb) was greater for level 1 compared to level 2, both levels are likely to wrongly predict ADG by the same amount. Our analyses indicated that the level 1 solution can predict DMI reasonably well for this type of animal, but it was not entirely clear if animals consumed at their voluntary intake and/or if the roughness of the diet decreased DMI. A deficit of ruminally-undegradable protein and/or a lack of microbial protein may have limited the performance of these animals. Based on these evaluations, the LRNS level 1 solution may be an alternative to predict animal performance when, under specific circumstances, the fractional degradation rates of the carbohydrate and protein fractions are not known.
Rorabaugh(1953)에 의해 재정리된 단계양수시험 해석해 $s_w=BQ+CQ^p$는 단열암반대수층에서 비선형으로 증가하는 수위강하에 매우 적합하며, 현장에서 관측된 수위강하 값과 추정된 수위강하 사이의 제곱근 평균제곱오차(RMSE) 값이 매우 낮음을 보여주었다. 우물수두손실($CQ^p$)의 $C$ 값은 $3.689{\times}10^{-19}{\sim}5.825{\times}10^{-7}$, $P$ 값은 3.459~8.290의 범위로 산정되었으며, 지표로부터 하부심도로 내려 갈수록 양수율 증가에 따른 수위강하는 매우 크게 나타났다. 단열암반대수층에서의 우물수두손실은 다공질매질에서와 달리 단열특성(단열의 틈, 간격, 상호 연결성)에 의한 영향으로 나타나므로, 우물수두손실의 $C$ 와 $P$ 값은 단열암 반대수층의 난류구간과 고 저 투수성 단열암반의 특성을 해석하는데 매우 중요하다. 그 결과, 우물수두손실 항의 $C$ 와 $P$ 값에 대한 회귀분석 결과로부터 암반대수층의 난류구간과 수리특성의 관계가 파악되었으며, $C$ 와 $P$ 값의 관계가 단열암반대수층의 수리특성 해석에 있어 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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