2006년부터 2013년까지의 환경위성 자료인 MODIS자료를 대상으로 기상변화와 식생지수와의 관계를 분석하였다. 실험지역은 한반도를 북부, 중부 및 남부로 나누어 지역특성에 따라 분석하였으며, Timesat을 활용하여 평활화된 MODIS LAI 및 NDVI를 획득하였다. 강수량과 MODIS NDVI의 경우 0.66, 0.44, 0.35로 MODIS LAI보다 높은 상관성을 나타냈으며, 북부에서의 상관성이 가장 높았다. 기온의 경우 MODIS LAI는 북부, 중부 및 남부에서 0.66, 0.64, 0.68의 상관계수값을 가졌고, MODIS NDVI의 경우 0.89, 0.89, 0.80의 상관계수 값을 나타냈다. MODIS NDVI의 상관성이 더 높았으며, 지역에 상관없이 유사한 양의 상관성을 나타냈다. 또한 Timesat을 통해 획득한 식물계절의 시작일과 실제 식물계절의 시작일을 비교한 결과, MODIS NDVI의 정확도가 높았다. MODIS LAI에서의 오차의 경우 중부에서 평균 19일, 남부에서 평균 20일이었고, MODIS NDVI에서의 오차의 경우 중부에서 평균 6일, 남부에서 평균 8일을 나타냈다.
Purpose - The Export Infrastructure Strengthening Program(EISP) is a project to expand exports of agri-food products through providing customized export information to food distribution companies and supporting overseas information activities. A total of 39.6 billion won was provided by 2016. So, the purpose of this study is to analyze whether EISP is effective for expanding exports of agri-food products. Research design, data, and methodology - A simple average difference between the export performance of the policy beneficiaries and the non-policy beneficiaries can be biased if the export capacity or inherent characteristics of the enterprise are not taken into consideration. In order to solve the problem of such a bias, the propensity score matching(PSM) method has been employed in this study. PSM is a method of converting the characteristics of an export company into an index through logit analysis and then reducing the matching to one dimension to improve the accuracy of the performance measurement. Results - The balancing test was conducted to determine how the characteristics of the policy beneficiary group and the matched policy non-beneficiary group corresponded to each other. As a result of the test, we could not reject the null hypothesis that there was no difference between the two groups, so that after the matching, the two groups were similar and the explanatory variables were well controlled. Using the nearest neighbor matching with propensity score estimating through logit analysis, we estimated average treatment effect on the treated(ATT). The food companies participating the EISP had the effect of increasing the exports of $ 5.88 million. As a result, the number of export contracts increased by 11.77, the number of exporting countries by 7.52, the number of export items by 47.51, and the number of buyers' consultation by 3.50. And overseas marketing expenses increased by 35.92 million won. Except for the number of export contracts, other export performance results showed statistically significant results. Conclusions - As the EISP has a positive effect on the expansion of agro-food exports, efforts should be made to find out the limitations or problems of the policy in the future and to make a greater contribution to the increase of exports.
디젤 차량의 유해배출가스인 질소산화물 저감을 위해서는 정화성능이 우수한 요소첨가 선택적 촉매환원장치가 장착되어야 한다. 본 연구에서는 3차원 오일러리안-라그랑지안 전산유체해석을 통해 요소첨가 선택적 촉매환원장치의 수송현상에 따른 화학반응과 다상유동 특성을 수치적으로 예측한다. 이때, 수치적인 분무형상은 가시화실험에서 측정된 분사속도, 분무관통길이, 분무반경, 평균액적지름과 비교를 통해 보정되었다. 그리고 해석 결과는 실제 엔진 및 차량 시험에서 측정한 질소산화물 저감효율과 비교를 통해 검증되었으며, 상대오차 5% 이하의 정확도를 보여준다. 검증된 전산모델은 요소첨가 선택적 촉매환원장치의 내부유동해석에 사용되었으며, 이를 통해 압력강하와 속도증가 특성을 분석하고, 암모니아의 농도균일도와 과잉분포 위치를 예측한다.
최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.
섬망은 의식 장애, 주의력 장애 및 언어력 장애와 같은 일시적인 인지 장애가 있는 환자, 특히 노인에서 나타나는 가장 흔한 정신 장애 중 하나이다. 섬망은 환자와 가족에게 고통을 주고, 통증과 같은 증상의 관리를 방해할 수 있으며 노인 사망률 증가와 관련이 있다. 본 논문의 목적은 장기 요양 시설에서 섬망 환자를 구별하는데 사용될 수 있는 유용한 임상적 지식을 생성하는데 있다. 이러한 목적을 위해, 러프 하한 근사 영역을 갖는 로컬 커버링 규칙 기법을 활용하여 섬망과 관련된 임상적 분류 지식을 추출하였다. 제안된 방법의 임상적 적용 가능성은 전향적 코호트 연구로부터 수집된 데이터를 활용하여 확인하였다. 연구 결과, 섬망 기간이 12일 이상 지속될 수 있는 6가지 유용한 임상적 증거를 발견하였고, 체질량 지수, 동반질환 지수, 입원경로, 영양결핍, 감염, 수면박탈, 욕창, 기저귀 사용과 같은 8가지 인자들이 섬망 결과를 구별하는 데 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 제안된 방법의 분류 성능은 통계적 5-겹 교차검정 방법을 사용하여 3가지 벤치마킹 모델, 즉 ANN, RBF 커널 함수를 활용한 SVM, 랜덤 포레스트와 비교하여 검증하였다. 제안된 방법은 3가지 모델 중 가장 높은 성능을 제공한 SVM 모델과 비교했을 때 정확도와 AUC 기준에서 평균 0.6%와 2.7% 개선된 성능을 보였다.
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PNN 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈 발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
골반저근은 골반기관을 지지하는 기능을 가지고 있으며 요자제를 유지하는 여성의 주요 하부조직이다. 골반저근의 약화는 복압성 요실금의 원인이 되는데, 이러한 골반저근의 기능 정도는 복압성 요실금의 병증정도를 평가하는 지표로 사용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 골반저근의 수축 압력을 측정하여 복압성 요실금의 병적 진행정도를 정량적으로 진단할 수 있는 요실금 진단 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 골반저근의 수축압력 정보를 측정할 수 있는 시스템을 제작하였으며, 측정된 데이터의 특징 분석을 위한 측정 프로토콜을 제안하였다. 복압성 요실금 환자로부터 획득한 데이터를 이용하여 5개의 진단 파라미터를 추출하였으며, 이를 이용한 진단 알고리즘을 구현하였다. 임상시험을 통하여 진단 알고리즘의 정확성을 평가한 결과 80%의 정확성을 보였으며, 20%의 위양성 진단 결과를 보였다. 반면에 위음성 진단 결과는 확인되지 않았다. 본 연구에서 제안한 요실금 진단 알고리즘은 복압성 요실금의 병적 진행 정도를 정량적으로 진단할 수 있으며, 요실금 진단 시스템 개발에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 AWS 관측강우정보를 이용하여 실시간 유량예측을 수행할 경우 적용가능한 예측선행시간 및 정확도를 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 남한강 상류유역을 대상유역으로 선정하였으며 2006~2009 홍수기간에 대해 SURF 모형을 구축하였다. 관측유량 자료동화 수행 유무에 따른 모의유량은 관측유량을 잘 모의하며 유효성지수를 이용하여 자료동화 효과를 분석한 결과에서 충주댐 32.08%, 달천 51.53%, 횡성 39.70%, 여주 18.23%가 개선된 것으로 나타났다. 첨두유량 발생시간 이전 가상의 현재시점까지의 AWS 관측강우정보를 이용하여 유량예측 적용성을 평가한 결과 허용오차 20% 범위 내에서 첨두유량은 충주 11시간, 달천 2시간, 횡성 3시간, 여주 5시간, 유출용적은 충주 13시간, 달천 2시간, 횡성 4시간, 여주 9시간 이내에서 예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 유역의 지체효과로 인해 관측강우만을 이용하여 적정 예측시간에 대해서 실시간 첨두유량 예측이 가능할 것으로 판단된다.
Pulmonary embolism demands rapid and accurate diagnosis. And ventilation imaging has greatly improved the diagnostic accuracy of pulmonary embolism in addition to perfusion imaging. Agents currently used include xenon-133, krypton-81m and technetium-99m radioaerosols. However radioactive gases are compromised by availability and cost for krypton-81m, radiation dose, gamma energy and non?physiologic behaviour for xenon-133. Radioaerosols of technetium-99m componds are rapidly cleared from the lung after inhalation, and their relative low effeciency (specific radioactivity) and wide distribution of particle sizes make them also suboptimum. A new ventilation agent, Technegas is a suspension of structured graphite ellipsoids with diameter below 20nm, labelled with $^{99m}Tc$ in a carrier gas of Argon. This report describes the authors' clinical experience with Technegas. This is the first reported clinical study of this agent in Korea. A comparison of Technegas and $^{99m}Tc-DTPA$ aerosol was performed in 12 patients with various pulmonary diseases such as COPD, pulmonary tuberculosis and pleural effusion. All patients were studied with $^{99m}Tc-DTPA$ aerosol inhalation and Technegas ventilation. In both studies image quality was assessed (1) semiquantitatively by scoring bronchial and gastric activity, (2) subjectively by direct visual comparison of peripheral lung images and (3) quantitatively by computing the peripheral penetration index(PI) for each lungs. The bronchial activites were seen in 7 out of 12 cases with $^{99m}Tc-DTPA$ aerosol and in 5/12 with Technegas. The gastric activities were seen in 5/12 and 1/12 cases respectively. The average values of PI were 61.26% with $^{99m}Tc-DTPA$ aerosol and 69.20% with Technegas (p>0.05). Using $^{99m}Tc-DTPA$ aerosol, COPD patients showed deposition in the central airways with poor visualization of the peripheral areas of the lungs. In Technegas studies these phenomena were less prominent, and the examination is well tolerated by pateients and requires only a minimum of patient cooperation. With superiority of easy availability and handling, better physical characteristics and favorable Image quality, Technegas is a Promising agent for lung ventilation scanning.
Background: There are many situations where walking in an actual community needs to change direction along with walking on a straight path, and this situation needs to be reflected in assessing walking ability of the community. Therefore, in this study, we tried to determine whether the assessments can distinguish the level of walking in the community. Design: Retrospective cohort study. Methods: Fifty-two survivors with chronic stroke have participated in the study. According to the evaluation result of 10mWT, the subjects of 0.8m/s and above were classified as the group who could walk in the community (n=22), and the subjects of 0.4m/s~0.8m/s were classified into the group who could not walk in the community (n=30). Modified Rivermead Mobility Index, Postural Assessment Scale for Stroke, Fugl-Meyer Assessment, Berg Balance Scale, 10-meter Walk Test (10mWT) were used to evaluate the motor skills. Furthermore, Activities-specific Balance Confidence Scale was used to evaluate psychological factors, and Timed Up & Go Test (TUG), Figure-of-Eight Walk Test (F8WT), Four Square Step Test (FSST), Step Test (ST) were applied to evaluate dynamic balance and mobility. Results: As a result for distinguishing walking levels in the community, TUG was 14.25 seconds, F8WT was 13.34 seconds, FST was 19.43 seconds, and ST of affected side and non-affected side were 6.5 points and 7.5 points, respectively. TUG (AUC=0.923), F8WT (AUC=0.905), and FST (AUC=0.941) were highly accurate, but the ST of affected side and non-affected side (AUC=0.806, 0.705) showed the accuracy of the median degree, respectively. Conclusion: To distinguish walking levels in the community of survivors with chronic stroke, TUG and FSST have been found to be the best assessment tool, and in particular, FSST could be very valuable in clinical use as the most important assessment tool to distinguish walking levels in the community.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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