본 연구에서는 한반도 서해안에 위치한 해상기상관측타워에서 관측된 수면변동자료를 이용하여 첨두주기 산정의 정확도 향상을 위한 평활화 기법을 적용하였다. 평활화 기법 적용에 대한 검증은 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량을 통해 수행하였으며, 이후 평활화 적용에 대한 영향을 분석하였다. 분석결과, 파형의 분산값과 관측 자료의 에너지 총량의 상관계수는 0.9994로 나타났으며, 해당 기법 적용에 문제가 없음을 확인하였다. 이후, 평활화 영향 검토를 수행한 결과, 기존 추정 스펙트럼의 신뢰구간에 비해 최대 26% 감소하는 것으로 나타남으로서, 추정되는 첨두주기의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 평활화 적용으로 인하여 4~6초 사이에서 확률밀도는 통계적으로 유의미한 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 최적 평활화를 위해 통계적 기법을 이용하여 유의파고 범위에 따른 적정 평활화 개수를 산정하였으며, 평활화 개수는 유의파고가 작아짐에 따라 불안정한 스펙트럼 형상에 의해 증가하는 것으로 나타났다.
실험실 규모의 인공균열 추적자 이동실험을 통해 지하매질의 단일균열을 위한 핵종이동 모델중 수리 분산확산모델 및 국부통로확산모델의 타당성이 연구되었다. 사용된 추적자는 비수착성으로 알려진 우라닌과 소디움 리그노설포네이트 이었으며 적용유량은 0.4에서 1.5cc /min의 범위였다. 최적화법으로 모델들의 관련 매개변수들을 구하였으며 모델과 실험결과를 비교하였다. 실험에서 우라닌은 암석내로의 확산이 중요한 인자임을 보여주었고, 두 물질 모두 균열 표면에서의 수착은 중요하게 작용하지 않았다. 두 모델의 암석 확산을 나타내는 매개변수값들은 서로 잘 일치하였다. 모사결과에 따르면 유량변화시 두 모델은 정량적으로 같은 결과를 주었으나, 균열길이는 다른 크기로 두 모델에 영향을 주었다. 즉, 균열길이가 커짐에 따라 국부통로화산모델의 파과곡선 퍼짐성 (dispersivity)이 수리분산화산모델의 파과곡선 퍼짐성보다 증가하였다. 실험과 모델들의 일치는 위 두모델들이 단일 균열 시스템을 해석하는데 매우 유용함을 입증하였다.
본 연구의 목적은 환자의 신체정보와 인공지능 기법을 활용하여 부작용에 영향을 미치는 인자들을 분석하고 조영제 부작용의 정도를 예측하여 이를 완화하는 기초자료로 활용되고자 한다. 연구에 사용한 데이터는 서울 소재 종합병원의 검진을 시행한 CT 검사 58,000건 중 조영제 부작용이 발생한 1,235건 중 과거력 조사에서 조영제 부작용이 없었던 606명의 검사자를 대상자로 하였다. 606개 샘플 중 70%는 훈련 셋으로 사용하고 나머지 30%는 검증을 위한 테스트 셋으로 사용하였다. 나이, BMI(Body Mass Index), GFR(Glomerular Filtration Rate), BUN(Blood Urea Nitrogen), GGT(Gamma Glutamyl Transgerase), AST(Aspartate Amino Transferase,), and ALT(Alanine Amiono Transferase)의 feature를 독립변수로 조영제 중증도를 목표변수로 사용하였다. AdaBoost, Tree, Neural network, SVM, Random foest 알고리즘을 통해 AUC(Area under curve), CA(Classification Accuracy), F1, Precision, Recall을 파악하였다. 분류 예측에 사용된 알고리즘 중 가장 높은 평가지표를 나타내 것은 AdaBoost와 Random Forest이다. 모든 모델의 예측에서 가장 큰 요인은 GFR, BMI, GGT 이였다. 이는 신장 여과 기능, 비만에 따라 주입되는 조영제 양의 차이와 대사증후군의 여부에 따라 조영제 부작용 중증도에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
Defining a competent doctor is important for educating and training doctors. However, competency frameworks have rarely been validated during the process of their development in Korea. The purpose of this study was to validate the patient-centered doctor's competency framework, which had been developed by our expert working group (EWG). Two rounds of Delphi questionnaire surveys were conducted among a panel of experts on medicine and medical education. The panel members were provided with six core competencies, 17 sub-competencies, and 53 enabling competencies, and were asked to rate the importance of these competencies on a 5-point Likert scale. Between April and July 2021, a total of 28 experts completed both rounds. The data of the Delphi study were analyzed for the mean, standard deviation, median, inter-rater agreement (IRA), and content validity ratio (CVR). A CVR >0.36 and IRA ≥0.75 were deemed to indicate validity and agreement. This study found that five enabling competencies were not valid, and agreement was not reached for three sub-competencies and two enabling competencies. In consideration of CVR and the individual opinions of panel members at each session, the final competencies were extracted through consensus meetings of the EWG. The competencies were modified into six core competencies, 16 sub-competencies, and 47 enabling competencies. This study is meaningful in that it proposes patient-centered doctor's competencies enabling the development of residents' milestone competencies, an assessment system, and educational programs.
본 연구에서는 도시하천의 수체적 계산에 이용되는 지형측량자료의 정확도 향상을 위해 영상정보를 연계하는 기법을 제시하였다. 먼저, 사주와 초지에 대한 지형을 구축하기 위해 횡단측량자료로부터 IDW와 크리깅과 같은 GIS 공간추정기법을 적용하였으며 생성된 지형의 정확도를 평가하기 위해 검정점 측량자료와 비교하였다. 비교결과, 사주에서는 2차 제곱의 IDW가 초지영역에서는 크리깅 구형모델이 하천내 지형구축에 효과적이었으나, 보간법간의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 하천에 분포하고 있는 사주와 초지에 대한 영역을 효과적으로 고려하기 위해 최소거리법을 적용하여 영상을 분류하여 Water Level Point의 수위값을 적용하였다. 사주와 초지영역을 영상정보로부터 추출하여 생성한 지형자료로부터 분석한 하천내 수체적은 영상정보를 활용하지 않은 기존의 지형에 비해 사주는 20%, 초지는 13%의 정확도 개선효과를 나타내었다. 따라서, 영상정보를 연계한 하천지형분석기법은 홍수시 댐하류에 분포하는 사주와 초지영역에 대한 모니터링 및 하천내 수체적 계산에 유용하게 활용될 수 있으리라 판단된다.
A groundwater potential map (GPM) was built for the Nakdonggang River Basin based on ten variables, including hydrogeologic unit, fault-line density, depth to groundwater, distance to surface water, lineament density, slope, stream drainage density, soil drainage, land cover, and annual rainfall. To integrate the thematic layers for GPM, the criteria were first weighted using the Analytic Hierarchical Process (AHP) and then overlaid using the Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) model. Finally, the groundwater potential was categorized into five classes (very high (VH), high (H), moderate (M), low (L), very low (VL)) and verified by examining the specific capacity of individual wells on each class. The wells in the area categorized as VH showed the highest median specific capacity (5.2 m3/day/m), while the wells with specific capacity < 1.39 m3/day/m were distributed in the areas categorized as L or VL. The accuracy of GPM generated in the work looked acceptable, although the specific capacity data were not enough to verify GPM in the studied large watershed. To create GPMs for the determination of high-yield well locations, the resolution and reliability of thematic maps should be improved. Criterion values for groundwater potential should be established when machine learning or statistical models are used in the GPM evaluation process.
현미경용 플렌옵틱 광학 시스템은 일반적으로 대물 렌즈, 튜브 렌즈, 마이크로 렌즈 어레이, 그리고 이미지 센서로 구성된다. 플렌옵틱을 통한 라이트 필드 이미징에서 튜브 렌즈와 마이크로 렌즈 어레이 간의 수치 구경을 일치시키고, 이를 바탕으로 공간분해능 및 피사계심도 등의 성능 지표를 예측한다. 하지만 상업적 마이크로 렌즈 어레이 적용시 이러한 수치 구경 일치에 어려움이 있어, 본 논문에서는 기존에 보고된 성능 예측 수식을 수치 구경이 일치하지 않는 경우까지 확장하고, 전산 시뮬레이션을 통한 성능 예측 기법을 제시하며, 이를 수치 구경 일치화가 이루어진 10배율 및 수치 구경 불일치가 발생한 20배율 대물렌즈가 적용된 두 개의 플렌옵틱 광학계 개발 및 실험을 통하여 검증하였다. 10배율 및 20배율 시스템은 확장식에서 각각 12.5 ㎛, 6.2 ㎛의 공간 분해능과 530 ㎛, 88 ㎛의 피사계심도를 가지며, 시뮬레이션에서는 각각 11.5 ㎛, 5.8 ㎛의 공간분해능과 510 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를, 실험에서는 각각 11.1 ㎛, 5.8 ㎛의 공간 분해능과 470 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를 가진다. 확장식 및 시뮬레이션 모두 실험 값과 유사한 결과를 보여 시스템 설계에서는 두 가지 방법 모두 적절할 것으로 판단된다. 다만 피사계심도 예측 정확성에 있어서는 시뮬레이션에 의한 예측이 실험 값과 좀 더 유사하므로, 실제 제작에 앞서 시뮬레이션에 의한 성능 예측을 추천한다.
Koung Mi Kang;Kyung Min Kim;In Seong Kim;Joo Hyun Kim;Ho Kang;So Young Ji;Yun-Sik Dho;Hyongmin Oh;Hee-Pyoung Park;Han Gil Seo;Sung-Min Kim;Seung Hong Choi;Chul-Kee Park
Korean Journal of Radiology
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제24권6호
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pp.553-563
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2023
Objective: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging-derived tractography (DTI-t) contribute to the localization of language areas, but their accuracy remains controversial. This study aimed to investigate the diagnostic performance of preoperative fMRI and DTI-t obtained with a simultaneous multi-slice technique using intraoperative direct cortical stimulation (DCS) or corticocortical evoked potential (CCEP) as reference standards. Materials and Methods: This prospective study included 26 patients (23-74 years; male:female, 13:13) with tumors in the vicinity of Broca's area who underwent preoperative fMRI and DTI-t. A site-by-site comparison between preoperative (fMRI and DTI-t) and intraoperative language mapping (DCS or CCEP) was performed for 226 cortical sites to calculate the sensitivity and specificity of fMRI and DTI-t for mapping Broca's areas. For sites with positive signals on fMRI or DTI-t, the true-positive rate (TPR) was calculated based on the concordance and discordance between fMRI and DTI-t. Results: Among 226 cortical sites, DCS was performed in 100 sites and CCEP was performed in 166 sites. The specificities of fMRI and DTI-t ranged from 72.4% (63/87) to 96.8% (122/126), respectively. The sensitivities of fMRI (except for verb generation) and DTI-t were 69.2% (9/13) to 92.3% (12/13) with DCS as the reference standard, and 40.0% (16/40) or lower with CCEP as the reference standard. For sites with preoperative fMRI or DTI-t positivity (n = 82), the TPR was high when fMRI and DTI-t were concordant (81.2% and 100% using DCS and CCEP, respectively, as the reference standards) and low when fMRI and DTI-t were discordant (≤ 24.2%). Conclusion: fMRI and DTI-t are sensitive and specific for mapping Broca's area compared with DCS and specific but insensitive compared with CCEP. A site with a positive signal on both fMRI and DTI-t represents a high probability of being an essential language area.
Joo Hee Kim;Hyun Jung Yoon;Eunju Lee;Injoong Kim;Yoon Ki Cha;So Hyeon Bak
Korean Journal of Radiology
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제22권1호
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pp.131-138
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2021
Objective: Iterative reconstruction degrades image quality. Thus, further advances in image reconstruction are necessary to overcome some limitations of this technique in low-dose computed tomography (LDCT) scan of the chest. Deep-learning image reconstruction (DLIR) is a new method used to reduce dose while maintaining image quality. The purposes of this study was to evaluate image quality and noise of LDCT scan images reconstructed with DLIR and compare with those of images reconstructed with the adaptive statistical iterative reconstruction-Veo at a level of 30% (ASiR-V 30%). Materials and Methods: This retrospective study included 58 patients who underwent LDCT scan for lung cancer screening. Datasets were reconstructed with ASiR-V 30% and DLIR at medium and high levels (DLIR-M and DLIR-H, respectively). The objective image signal and noise, which represented mean attenuation value and standard deviation in Hounsfield units for the lungs, mediastinum, liver, and background air, and subjective image contrast, image noise, and conspicuity of structures were evaluated. The differences between CT scan images subjected to ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H were evaluated. Results: Based on the objective analysis, the image signals did not significantly differ among ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H (p = 0.949, 0.737, 0.366, and 0.358 in the lungs, mediastinum, liver, and background air, respectively). However, the noise was significantly lower in DLIR-M and DLIR-H than in ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR had higher signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) than ASiR-V 30% (p = 0.027, < 0.001, and < 0.001 in the SNR of the lungs, mediastinum, and liver, respectively; all p < 0.001 in the CNR). According to the subjective analysis, DLIR had higher image contrast and lower image noise than ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR was superior to ASiR-V 30% in identifying the pulmonary arteries and veins, trachea and bronchi, lymph nodes, and pleura and pericardium (all p < 0.001). Conclusion: DLIR significantly reduced the image noise in chest LDCT scan images compared with ASiR-V 30% while maintaining superior image quality.
지구 기후시스템의 중요구성인자인 해빙은 극지방과 고위도에 분포하는 특성상 위성을 통한 탐지가 활발히 수행되고 있다. 위성자료를 이용한 해빙탐지기법은 반사도와 휘도온도자료를 이용하며, 많은 연구에서 휘도온도자료를 통해 산출된 Ice Surface Temperature (IST)를 활용한 기법인 Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 해빙탐지기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 IST 산출과정이 생략된 단순하고 효율적인 동적임계값 기법을 활용한 해빙탐지기법을 제시하고자 한다. 동적임계값을 지정하기 위하여 해수의 어는점 이하의 화소를 대상으로 MODIS IST와 MODIS $11{\mu}m$ 채널의 휘도온도, Brightness Temperature Difference ($BTD:T_{11{\mu}m}-T_{12{\mu}m}$)의 상호관계를 분석하였다. 분석 결과, 세수치의 관계가 선형의 특징을 나타내었으며 이를 활용하여 임계값을 지정하였다. 청천역에서 지정한 임계값을 MODIS $11{\mu}m$ 채널에 적용하여 해빙을 탐지하였다. 또한, 본 연구의 해빙탐지기법의 성능을 검증하기 위해 MODIS Sea ice extent를 이용하여 정확도를 분석하였으며 그 결과, Producer Accuracy (PA) 99% 이상의 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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