• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.159-172
• /
• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국초지조사료학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.114-120
• /
• 2019

본 연구는 근적외선분광법을 이용한 조사료품질 검사의 현장 이용성을 확대하기 위하여 기존 사일리지 중심의 근적외선 DB에 저 수분 함량의 근적외선 DB를 추가하여 저 수분 조사료의 품질평가 가능성을 검토하고 통합된 동계사료작물 단일의 근적외선 검량식을 개발하기 위하여 전국에서 동계사료작물 조사료 2454점을 수집하였다. 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 동계사료작물 초종별로 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 초종별 동계사료작물의 수분함량 예측에 대한 검량식 작성 결과는 검량식 작성시 표준오차(SEC)와 상호검증표준오차(SECV)는 이탈리안 라이그라스가 각각 1.16%($R^2=0.99$)와 1.27%($R^2=0.99$)로 가장 우수한 예측능력을 보였으며 통합된 동계사료작물은 1.53%($R^2=0.99$)와 1.59%($R^2=0.99$)로 매우 양호한 예측능력을 나타냈다. ADF와 NDF함량 평가를 위해 개발된 검량식의 초종별 상호검증(SECV) 결과는 청보리가 각각 1.47%($R^2=0.75$)와 2.07%($R^2=0.52$)로 가장 낮게 나타났다. 조단백질 함량은 청보리(SECV=0.64%, $R^2=0.61$)를 제외하고는 모든 초종에서 양호한 예측능력을 보였으며 특히 통합된 동계사료작물(SECV=0.61%, $R^2=0.93$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다. 조회분 함량 평가에 대한 검량식 검증결과는 청보리(SECV=0.75%, $R^2=0.61$)와 호밀(SECV=0.81%, $R^2=0.68$)이 다소 낮은 예측 정확성을 나타냈으며 통합된 동계사료작물(SECV=0.45%, $R^2=0.90$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.348-356
• /
• 2018

본 연구는 현 국가산불위험예보시스템에서 실시간으로 분석되는 기상에 의한 산불발생확률 모형의 문제점을 개선하기 위하여 수행하였다. 기존 시스템의 문제점은 제주도를 포함한 9개의 도별 산불발생확률모형으로 인해 행정경계 지역에서 산불위험등급(관심-주의-경계-심각 4단계)의 차이가 발생하여 산불담당자들간 혼선을 야기할 수 있고, 이로 인해 인접 시군 경계 간 산불대응력이 떨어질 수 있다는 것이다. 이의 해결을 위해 기존 9개의 산불발생확률모형을 하나로 통합하는 산불발생확률모형을 개발하여 신뢰도 검증과 실제로 산불이 발생한 지점에서 예측된 산불위험지수 값을 추출하여 정확도 평가를 실시하였다. 새롭게 개발한 기상에 의한 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)은 국립산림과학원에서 운영하는 국가산불위험예보시스템에 반영하여 예측모델을 개선하였다. 연구 결과, 봄철 산불발생에 영향을 주는 기상변수로는 해당 시간대의 평균기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속이었으며, 가을철은 평균기온, 상대습도, 평균풍속으로 나타났으며 모두 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형은 각각 $[1+{\exp}\{-(2.706+(0.088^*T_{mean})-(0.055^*Rh)-(0.023^*Eh)-(0.014^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$, $[1+{\exp}\{-(1.099+(0.117^*T_{mean})-(0.069^*Rh)-(0.182^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$으로 표본내 예측력은 봄철이 71.7%, 가을철은 86.9%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 기존의 도별 9개 모형을 하나의 전국 통합 모형으로 적용할 경우 인접 행정경계에서 발생하는 위험등급의 차이를 해소하여 산불조심기간 중 발효되는 산불위험 단계별 조치사항의 이행에 혼란을 피할 수 있다는 장점이 있다. 새롭게 개발한 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)의 예측 결과 검증을 위해 2014년 봄철 발생한 산불 66건을 대상으로 산불위험지수의 정확도를 평가하였으며, 주의 단계인 산불위험지수 51이상으로 예측된 지역에서 실제로 산불이 발생한 비율은 기존 9개 모형에서 74.24% (산불 49건), 새롭게 개발한 전국 통합 모형에서는 83.33% (산불 55건)가 발생하여 약 9%의 정확도 향상을 보였다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 산불이 가장 많이 발생하는 봄철과 가을철 건조시기의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1125-1139
• /
• 2022

무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제14권4호
• /
• pp.195-204
• /
• 2009

인공위성 고도계로 측정한 해수면 높이 자료를 사용하여 준 실시간 동해 표층해류를 추정하기 위해, 세 가지 방법으로 평균 역학지형(또는 평균 해류장)을 계산하고 각각의 특징들을 살펴보았다. 프랑스 AVISO(Archiviing, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data)는 인공위성 고도계 자료와 수치모델을 이용하여 전 지구 해양에 대하여 수평적으로 $0.25^{\circ}$의 해상도를 갖는 평균 역학지형을 계산하고 지형류 방정식을 적용하여 평균 해류장을 만들어 제공하고 있다. 동해에서 장기간 관측한 수온과 염분 자료를 사용하여 500 dbar를 기준면으로 사용한 역학적 해면(steric height)을 계산하고 이를 평균 여각지형으로 환산하였다. 또한 14년 동안 동행의 표층을 이동한 표층뜰개들(ARGOS)의 궤적을 이용하여 평균 해류장을 구하였다. 인공위성 고도계로 관측한 해수면 편차와 세 가지 평균 역학지형을 합하여 절대 역학지형을 얻고, 각각의 절대 역학지형에 지형류 방정식을 적용하여 세 가지 표층해류를 추정하였다. 각 방법으로 추정된 표층해류를 2005년에 동해 남서부 해역에서 선박장착 초음파 해류계(ADCP)로 관측한 해류 자료와 정량적으로 비교하였다. 육지에서 50 km 이상 떨어진 해역에서는 인공위성 고도계로 측정한 해수면 자료에 지형류 방정식을 적용하여 구한 표층해류와 현장 관측 해류의 상관계수(R)가 0.58~0.73이며 두 자료의 제곱 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation, RMSD)는 $17.1{\sim}21.8cm\;s^{-1}$이다. 육지에서 50 km 이내의 연안에서 두자료의 R이 0.06~0.46로 상대적으로 낮고 RMSD는 $15.5{\sim}28.0cm\;s^{-1}$이다. 이처럼 연안에서는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료의 오차가 크므로 향후 연안에 대해서는 새로운 표층해류 추정 방법에 대한 추가 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.73-85
• /
• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.115-121
• /
• 2013

목 적: 최신 선형가속기와 새로운 평가 장비를 도입하게 되어 이를 임상에 적용하기 위한 준비과정 중 몇 가지 문제가 발생하여 유용성을 확인하는 과정을 분석함으로써 앞으로 이 장비를 도입하는 기관에 도움이 되고자 한다. 대상 및 방법: 모든 측정은 TrueBEAM STX (Varian, USA)를 이용하였으며, 전산화치료계획장비(Eclipse ver 10.0.39, Varian, USA)를 이용하여 각 에너지 별, 조사조건 별 선량분포파일을 산출하였다. MapCHECK 2의 고유의 성능과 오차로 발생 할 수 있는 원인에 대하여 측정 및 분석하였다. MapCHECK 2의 성능 확인을 위해 6X, 6X-FFF (Flattening Filter Free), 10X, 10X-FFF, 15X의 에너지별로 필드사이즈 $10{\times}10$ cm, gantry $0^{\circ}$, $180^{\circ}$ 방향에서 측정을 하였다. 또한 기존 IGRT couch의 CT값이 volumetric dosimetry에 영향을 주는지 확인을 위해서, CT 넘버 값: -800 (Carbon) & -950 (COUCH안의 공기), -100 & -950을 지정해준 상태에서 6X-FFF, 15X의 에너지별로 필드사이즈 $10{\times}10$ cm, gantry $0^{\circ}$, $180^{\circ}$, $135^{\circ}$, $275^{\circ}$ 방향에서 측정을 하였고, MapPHAN에 할당된 HU 값 확인을 위해 Solid water phantom 3 cm을 위로 얹은 MapCHECK 2와 치료계획용 컴퓨터를 이용해 비교하였고, MapPHAN의 각진 모서리에 의한 측정오류문제, MapPHAN의 gantry 방향 의존성을 알아보기 위해 3가지 방법으로 측정 하였다. 세로로 세운 세팅 상태에서 6X-FFF, 15X를 GANTRY $90^{\circ}$, $270^{\circ}$ 방향에서 각각 측정하고, 가로로 세운 세팅상태에서 에너지 6X-FFF, 15X를 필드사이즈 $10{\times}10$ cm, $90^{\circ}$, $45^{\circ}$, $315^{\circ}$, $270^{\circ}$의 방향에서 각각 측정하였다. 세 번째로 빔의 세기조절을 하지 않은 상태에서 open arc를 조사하였다. 결 과: MapCHECK의 기본 성능을 확인, Couch에 의한 감약 측정, MAP-PHAN에 할당하는 HU값 측정, MapPHAN의 각진 모서리에 대한 계산 정확도 확인을 위한 측정에서 모두 유효한 범위에 들어와 측정오류에 영향을 미치지 않는 것을 확인 할 수 있었다. Gantry 방향의존성 확인하기 위한 3가지 방법 중 첫 번째로 측정기를 세운 상태에서의 값은 Gantry $270^{\circ}$ (상대적 $0^{\circ}$), $90^{\circ}$ (상대적 $180^{\circ}$)에서 6X-FFF, 15X에서 각각 -1.51, 0.83%와 -0.63, -0.22%를 나타내어 AP/PA 방향에 의한 영향이 없음을 나타냈다. 측정기를 가로로 세팅한 상태에서는 Gantry $90^{\circ}$, $270^{\circ}$에서 에너지 6X-FFF 4.37, 2.84%, 15X에서는 -9.63, -13.32%의 차이가 측정되어 gamma pass rate 3%의 값보다 큰 값을 나타내므로 MapPHAN에 의한 측방향 측정값이 유효범위 안에 들지 못하는 것을 확인 할 수 있었다. 마지막 Open Arc에서 6X-FFF, 15X 에너지를 필드사이즈 $10{\times}10$ cm에 $360^{\circ}$ 회전상태에서의 선량분포를 보면 pass rate가 90% 가까이 나오는 것을 확인 할 수 있다. 결 론: 위 결과를 토대로 MapPHAN은 상대등선량분포 감마값 측정에는 적합 하지만, 측방향 빔에 대한 gantry 방향의 의존성 때문에 절대선량은 정확한 측정을 할 수 없는 것으로 판단되어진다. 본 논문에서는 더욱 정확한 치료계획 확인을 위해서 VMAT 같은 회전조사시 측방향에 대한 오차를 줄이고 정확한 절대선량을 측정하기 위해서 MapCHEK 2와 IMF (Isocentric Mounting Fixture)의 조합을 사용하여 gantry 방향 의존성에 의한 영향을 최소화 할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제22권4호
• /
• pp.190-197
• /
• 2011

고선량률 근접치료에 사용되는 상업용 선원과 치료계획 시스템들은 AAPM TG 43에서 권고하는 점 및 선 선원에 의해 선량분포를 계산한다. 하지만, 근접치료용 선원에 대한 인체 내의 정확한 선량계산을 위해서 3차원 부피의 선원을 고려하는 MC 기반의 선량계산 방법이 필요하다. 본 연구에서는 microSelectron HDR Ir-192 선원을 작은 부분으로 분할하여 계산하는 미소선원 적분법을 이용하여 기하학적 인수를 계산하였다. 또한, 범용 방사선 수송코드인 MCNPX를 사용하여 30 cm 직경의 구형 물 팬텀 내에서 선원의 선량률을 계산하여 비등방성함수와 반경선량함수를 구하였다. 그 결과를 MC 기반 광자 수송코드인 MCPT를 사용하여 계산한 Williamson의 결과와 비교 및 분석하였다. 미소선원 적분법과 선 선원 근사법에 따른 기하학적 인수는 $r{\geq}0.5cm$에서는 0.2% 이내에서 일치하였고 r=0.1 cm일 때 1.33%의 차이를 보였다. 본 연구에서 계산된 비등방성함수와 반경선량함수가 Williamson의 계산된 결과의 차이는 비등방성함수의 경우 r=0.25 cm에 서 2.33%의 가장 큰 R-RMSE를 보였고 $r{\geq}0.5cm$에서는 1% 미만의 R-RMSE를 보였다. 반경선량함수의 경우는 r=0.1~14.0 cm에서 0.46%의 R-RMSE를 보였다. 미소선원 적분법과 선 선원 근사법으로 계산한 기하학적 인수는 $r{\geq}0.1cm$에서 잘 일치하지만 3차원의 Ir-192 선원을 적용하여 계산한 미소선원 적분법이 실제 기하학적 인수를 잘 반영할 것으로 생각된다. r=0.25 cm에서 비등방성함수를 제외하고는 MCPT와 MCNPX의 몬테칼로 코드를 이용하여 얻어진 비등방성함수와 반경선량함수는 각각의 몬테칼로 코드에 대한 불확실성 이내에서 잘 일치함을 확인하였다. 따라서 MCNPX 전산모사 결과를 통해 TG-43의 선량 계산식에 사용된 인자를 Williamson 등의 결과와 비교 및 검증함으로써, 추후 다른 종류의 선원에 대해서도 Monte Carlo 기반의 연구가 가능할 것으로 기대된다.

• 분석과학
• /
• 제28권6호
• /
• pp.409-416
• /
• 2015

ICP-AES는 넓은 검량범위 및 다성분 동시분석이라는 장점이 있어 많은 연구소에서 사용되지만 비소의 경우 토양 중에 존재하는 성분들이 함께 방출되어 스펙트럼 간섭이 일어나 농도가 과대/과소평가 될 수 있다. 본 연구에서는 표준 인증 물질(CRMs)과 현장 토양시료를 국내 토양오염 공정시험기준에 의거하여 HG-AAS 및 ICP-AES로 분석하여 발생하는 문제점을 살펴보았다. HG-AAS 분석결과는 모든 CRM에 대해 90.8~106.3%의 정확도를 보인 반면, ICP-AES는 비소의 농도가 낮으며 철 및 알루미늄의 농도가 높은 CRM에서 정확도를 만족하지 못했으며 CRM030의 경우 193.696 nm에서 정확도가 39% 미만으로 나타났다. 비소의 측정파장에서 발생하는 간섭영향을 살펴본 결과, 193.696 nm 부근에서 50 mg/L 철 및 알루미늄에 의해 각각 유의한 수준의 partial overlap, sloping background가 발생하였으나 188.980 nm에서는 간섭이 미미하거나 없는 것으로 확인되었다. 현장시료를 ICP-AES로 측정한 결과 각각 188.980 nm, 193.696 nm에서 저농도/고농도 비소가 HG-AAS로 측정한 결과와 가장 유사한 것으로 나타났다. 따라서, ICP-AES를 분석장비로 사용할 경우 시료 매질, 분석 조건 등에 따라 간섭영향이 달라질 수 있으므로 분석자는 비소의 농도에 따라 적절한 파장을 선택하는 것이 중요하다. 또한 ICP-AES 분석에서 간섭 영향이 확인되는 경우에는 HG-AAS와 교차분석 등의 방법을 고려해야 한다. ICP-AES 분석의 대안으로 검토한 HG-ICP-AES는 HG로 간섭을 줄여 검출한계가 향상되었으며 HG-AAS에 비해 넓은 검량범위를 나타내 적절한 분석방법으로 평가되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권5_6호
• /
• pp.444-453
• /
• 2003

최근 생명공학(BT)에 대한 관심이 집중되면서, 새로운 생리활성 물질을 찾거나 유전자 정보를 분석하기 위한 목적으로 전기영동 젤의 영상 분석 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 젤 영상의 레인에서 각 밴드의 위치와 양을 정확히 측정해야 한다. 기존 연구에서는 주로 레인의 프로파일에서 피크를 탐색하는 접근방법을 사용하는데, 이 피크의 위치는 밴드에 있는 최대 자기 화소의 위치도 아니고 더욱이 밴드 무게중심의 위치도 아니기 때문에 밴드의 대표 위치로 인정하기 어렵다. 또한, 피크 추출을 쉽게 하기 위해 다양한 영상 향상 처리를 적용하기 때문에 밴드의 양을 측정하기에는 부적절한 경우가 많다. 본 논문에서는 영상의 상대적인 밝기를 변화시키지 않으면서 먼저 밴드의 영역을 추출한 후, 밴드 영역의 밝기 합으로 양을 구하고 이의 무게중심을 밴드 위치로 정하는 방식을 채택한다. 실제로, 먼저 젤 영상 히스토그램에 엔트로피기반 임계치를 설정하여 레인을 추출한 후, 밴드 영역 추출을 위해 서로 다른 세 가지 방법을 시도한다. 첫째, 추출된 레인을 이등분하는 중심선을 탐색하여 피크와 밸리를 찾고, 피크의 상하 밸리를 각 밴드의 최소 포함 박스영역으로 지정하는 방법(MER), 둘째, 앞의 방법에서와 같이 구한 피크를 영역 성장의 시드로 사용하여 이웃하는 밴드와의 중첩을 해결하면서 밴드 영역을 추출하는 방법(RG-1), 셋째, 이와 달리 레인을 삼등분하는 두 탐색선에서 피크를 찾고 동일한 밴드에 속하는 피크 쌍을 결정한 후 영역을 성장하는 방법(RG-2)을 제안한다. 이상의 세 방법을 비교하기 위해 밴드의 위치 및 양을 측정한 결과, 밴드 위치의 평균 오차는 레인의 길이를 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 6%, RG-1 방법이 3%, RG-2 방법이 1%로 나타났다. 또한, 밴드 양의 평균 오차는 레인 내 밴드들의 양의 합을 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 8%, RG-1 방법이 5%, RG-2 방법이 2%로 나타났다. 결과적으로, RG-2 방법이 밴드의 위치 및 양 추출에 있어서 정확도가 가장 높은 것으로 판명되었다.