A response surface model was developed for predicting the growth rates of Staphylococcus aureus in tryptic soy broth (TSB) medium as a function of combined effects of temperature, pH, and NaCl. The TSB containing six different concentrations of NaCl (0, 2, 4, 6, 8, and 10%) was adjusted to an initial of six different pH levels (pH 4, 5, 6, 7, 8, 9, and 10) and incubated at 10, 20, 30, and $40^{\circ}C$. In all experimental variables, the primary growth curves were well ($r^2=0.9000$ to 0.9975) fitted to a Gompertz equation to obtain growth rates. The secondary response surface model for natural logarithm transformations of growth rates as a function of combined effects of temperature, pH, and NaCl was obtained by SAS's general linear analysis. The predicted growth rates of the S. aureus were generally decreased by basic (pH 9-10) or acidic (pH 5-6) conditions and higher NaCl concentrations. The response surface model was identified as an appropriate secondary model for growth rates on the basis of correlation coefficient (r=0.9703), determination coefficient ($r^2=0.9415$), mean square error (MSE=0.0185), bias factor ($B_f=1.0216$), and accuracy factor ($A_f=1.2583$). Therefore, the developed secondary model proved reliable for predictions of the combined effect of temperature, NaCl, and pH on growth rates for S. aureus in TSB medium.
본 연구는 효율적인 재난 피해 분석을 위해 재난 후 KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite)-3/3A Level 1R 영상의 기하품질을 향상하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 재난상황에 대한 데이터 수급의 한계를 해결하고자, 영상 수급이 원활한 Planetscope 정사영상과 KOMPSAT-3/3A 영상에 격자기반 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하여 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 보정에 필요한 GCP (Ground Control Point, 지상기준점)를 취득한다. 제안 기법을 검증하기 위해 2019년 4월 강릉 산불 피해 지역의 KOMPSAT-3 영상과 토지피복의 다양성을 고려하여 추가된 대전지역 KOMPSAT-3A 영상에 제안 기법을 적용하였다. 생성된 KOMPSAT-3/3A 정사영상의 기하품질을 검증한 결과, KOMPSAT-3 다중분광 영상의 위치오차 (RMSE: Root Mean Square Error)가 6.62화소에서 1.25화소로, KOMPSAT-3A의 경우 7.03화소에서 1.66화소로 감소되어 영상의 기하품질이 향상됨을 확인하였다. 기하품질이 향상된 KOMPSAT-3 정사영상은 산불 발생 전 Planetscope 정사영상과 비교되었으며, 이를 통해 향상된 기하품질이 산불 피해 지역 분석에 적합하다고 판단하였다. 본 연구는 GCP 취득의 대안으로 Planetscope 정사영상의 사용 가능성을 보여주었으며, 제안 기법은 재난 상황뿐만 아니라 Planetscope 영상의 수급이 가능한 다양한 KOMPSAT-3/3A 활용연구에 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
기존의 노화도 측정법은 분석시간이 오래 걸리고 노동력이 많이 드는 단점이 있어 이를 개선하기 위해 신속 간편하고 비파괴적인 근적외선 분광분석법(NIR)을 노화도측정에 적용하였다. 밥을 $4^{\circ}C$에서 저장하면서 6시간 간격으로 시료를 채취한 후 동결 건조하여 분말화 한 것을 시료로 하여, 각기 다른 노화($0.0%{\sim}47.1%$)를 나타내는 시료들의 노화도를 NIR을 이용하여 추정하였다. 표준분석법으로는 기존의 분석방법인 glucoamylase를 이용한 효소적 방법에 의해 호화도를 측정하여 이로부터 노화도를 산출하였다. 일정 수분함량인 각 시료의 2차 미분 스펙트럼으로 부터 노화에 의한 흡수(吸收)띠의 변이는 1360, 1434, 1528, 1700, 1780, 1928. 2100, 2284, 2320 nm 영역에서 관찰되었다. 수분함량 5% 이하의 분말시료 32개를 사용하여 이의 2차 미분 스펙트럼으로 부터 노화도를 추정하기 위한 검량식을 구하였으며, 이때 상관계수는 0.9753, SEC는 3.64% 및 SEP는 3.91%를 나타내어 노화도측정을 위한 NIR의 적용 가능성을 보여주었다. 각기 다른 수분함량을 갖는 시료의 노화도 측정에 이 검량식을 적용할 경우 측정시료의 수분함량이 7.0%, 11.4%로 증가함에 따라 SEP와 bias가 증가하고 상관계수가 낮아져 NIR에 의한 노화도의 측정시에는 검량식의 작성에 사용된 5% 이하의 수분함량의 시료를 사용하여야 할 것으로 사료된다.
본 연구는 델파이 기법을 활용하여 최적화 단면 설계 도출 및 시공중 터널 붕괴위험도 평가를 위해 필요한 평가영향인자를 정립하는 것을 목표로 하였다. 평가영향인자 정립은 문헌조사, 선행연구 및 전문가 집단의 브레인스토밍과정을 통하여 총 5개의 상위분류체계를 구축하였다. 21명의 전문가 패널을 구성하여 총 1, 2, 3차의 델파이 조사 과정을 통해 전문가 판단과정에서의 오류 및 편향을 방지하여 신뢰성을 향상시켰다. 델파이 1차 조사에서는 개방형 설문조사를 통해서 각 전문가 패널의 의견을 수렴하여 총 22개의 평가영향인자 후보군을 도출하였다. 델파이 2차 조사에서는 수집된 총 22개의 평가영향인자 후보군을 대상으로 리커트 7점 척도를 기반으로 중요도 설문을 수행하였으며 타당성 검증을 위해 CVR (Content Validity Ration)분석을 수행하여 부적합한 후보군을 제외하였다. 마지막으로 3차 조사에서는 2차 조사에서 도출된 결과를 가지고 재조사를 수행하였으며, 최종적으로 전문가 답변에 대한 CVR 및 COV (Coefficient of Variation)분석을 수행하여 총 14개의 평가영향인자를 도출하였다.
본 연구의 목적은 서울시 도시녹지 중 가로수의 재적식을 개발하고 탄소저장량을 추정하는데 있다. 서울시 가로수의 79%를 차지하는 은행나무, 메타세콰이어, 느티나무, 양버즘나무를 대상으로 흉고직경을 이용하여 4개의 상대생장식을 비교하였다. 최적의 상대생장식을 개발하기 위하여 이용된 통계량은 결정계수, 잔차 평균, 절대평균 잔차제곱이다. 이를 통하여 추정된 수종별 상대생장식은 양버즘나무에서 aDb, 은행나무, 메타세콰이어, 느티나무에서 aD+bD2 식이고 결정계수는 0.873이상의 수치를 나타내어 가로수 탄소저장량 추정에 사용이 적합한 것으로 판단된다. 본 연구에서 개발된 재적식을 이용하여 추정된 서울시 가로수의 주요 4종에 저장된 탄소량은 약 33,760tC이다. 본 연구의 결과로 제시된 서울시 가로수의 재적식과 탄소저장량은 가로수의 수종별 생장 및 재적정보를 제시하고 도시녹지의 탄소저장량 평가에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Huijin Song;Seun Ah Lee;Sang Won Jo;Suk-Ki Chang;Yunji Lim;Yeong Seo Yoo;Jae Ho Kim;Seung Hong Choi;Chul-Ho Sohn
Korean Journal of Radiology
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제23권10호
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pp.959-975
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2022
Objective: To investigate the agreement and reliability of estimating the volumes and normative percentiles (N%) of segmented brain regions among NeuroQuant (NQ), DeepBrain (DB), and FreeSurfer (FS) software programs, focusing on the comparison between NQ and DB. Materials and Methods: Three-dimensional T1-weighted images of 145 participants (48 healthy participants, 50 patients with mild cognitive impairment, and 47 patients with Alzheimer's disease) from a single medical center (SMC) dataset and 130 participants from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset were included in this retrospective study. All images were analyzed with DB, NQ, and FS software to obtain volume estimates and N% of various segmented brain regions. We used Bland-Altman analysis, repeated measures ANOVA, reproducibility coefficient, effect size, and intraclass correlation coefficient (ICC) to evaluate inter-method agreement and reliability. Results: Among the three software programs, the Bland-Altman plot showed a substantial bias, the ICC showed a broad range of reliability (0.004-0.97), and repeated-measures ANOVA revealed significant mean volume differences in all brain regions. Similarly, the volume differences of the three software programs had large effect sizes in most regions (0.73-5.51). The effect size was largest in the pallidum in both datasets and smallest in the thalamus and cerebral white matter in the SMC and ADNI datasets, respectively. N% of NQ and DB showed an unacceptably broad Bland-Altman limit of agreement in all brain regions and a very wide range of ICC values (-0.142-0.844) in most brain regions. Conclusion: NQ and DB showed significant differences in the measured volume and N%, with limited agreement and reliability for most brain regions. Therefore, users should be aware of the lack of interchangeability between these software programs when they are applied in clinical practice.
본 연구는 현장관측자료의 분석을 통해 현장데이터 기반 생육적온 분석 및 재배적지 분석 기준을 제시하고자 하였다. 연구에 활용된 현장 데이터는 고흥, 남해, 신안, 창녕, 해남 등 5개 지역의 난지형 마늘 생산량데이터를 구득하였으며, 관측소별 관측값을 역거리 가중법(Inverse Distance Weighted)를 통해 지역내 농경지 기온데이터를 추출하였다. 데이터 분석에 활용된 기간은 2010년부터 2019년까지 10년간 데이터를 활용하였다. 조사된 생산량과 기온의 국소(Kernel)회귀분석을 통해 생육적온을 분석하였으며, 대역폭에 따라 0.8(18.781℃), 0.9(18.930℃), 1.0(19.542℃), 1.1(20.165℃), 1.2(21.042℃)이었다. 생육적온의 검증 및 재배적지 기준 적용을 위해 온도반응모델을 진행하였다. 분석된 생육적온과 생산량데이터 간의 회귀 분석 및 상관 분석을 수행결과 결정계수(R2)는 0.325~0.438로 분석되었으며, 상관관계 분석에서는 유의 확률 0.001 수준에서 상관계수 0.57~0.66로 분석되었다. 전체적으로 대역폭이 증가함에 따라 결정 계수가 더 높아졌으나 대역폭 1.0을 제외한 모든 대역폭에서는 편향된 결과로 일부 데이터가 모델에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이에 비선형분석을 통해 모든 데이터가 평이하게 반영된 모델인 대역폭 1.0이 본 연구 목적에 적합한 것으로 분석되었다.
목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.
본 연구는 일조시간과 강수량 자료를 이용하여 다중회귀 방법을 통해 일사량을 추정하였다. 연구에 사용된 자료들은 강릉지역에 위치한 강원지방기상청(105 관측소, 1980-2007)과 신강원지방기상청(104 관측소, 2009-2014) 그리고 강릉원주대학교(GWNU 관측소, 2013-2014)이며, 105 관측소 자료를 통해 산출된 회귀식을 104 관측소와 GWNU 관측소에 적용하여 비교분석하였다. 먼저, 일조시간만을 이용하였을 때 104 관측소는 기존 연구들과 유사한 상관계수(0.96)와 표준오차($1.16MJm^{-2}$)가 나타났고, GWNU 관측소에서는 높은 상관계수(0.99)와 낮은 표준오차($0.57MJm^{-2}$)로 분석되었다. 그리고 일조시간과 강수량 자료를 104 관측소에 적용하였을 때 상관계수 0.96과 표준오차 $0.99MJm^{-2}$로 일조시간만을 적용했을 때보다 표준오차가 감소되었다. 일조시간만을 이용한 방법보다 강수량이 추가된 방법은 관측 일사량과 편차의 극값이 -26.6%(2010년 3월)에서 -31.0%(2011년 2월)로 증가되었다. 이는 강수량이 5월과 7-9월에 집중되어 나타나 이외의 월에서 추정식의 계수가 음으로 계산되었기 때문으로 분석된다. 따라서 한반도와 같이 강수량이 여름철에 집중되는 지역에서는 월평균 강수량을 일사량 추정에 이용할 때 주의를 기울여야 할 것이다.
본 연구에서는 대기 및 지표면 인자들에 대한 중적외 파장역의 복사휘도의 민감도를 복사전달모델인 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)6을 이용하여 분석하고 이를 이용하여 야간에 중적외 파장역 만을 이용한 지표면온도 산출 가능성을 평가하였다. 이를 기반으로 야간에 대해 다양한 조건을 반영한 지표면온도 산출식을 개발하고 처방 온도 자료와 현장 관측 자료를 이용하여 개발된 지표면온도 산출식의 수준을 평가하였다. 중적외 파장역을 활용한 위성 원격탐사에 주로 영향을 미치는 대기연직구조, 이산화탄소와 오존, 지표면온도의 일 변동, 지표면 방출률 그리고 위성의 관측각에 대해 민감도 실험을 실시하였다. 이때 분리대기창 기법 활용 가능성을 평가하기 위해 중적외 파장역을 투과율을 근거로 2개의 밴드로 분리한 후 민감도를 분석한 결과 밴드와 관계없이 대기연직구조에 가장 큰 영향을 받으며 지표면 방출률, 지표면온도의 일 변동, 위성의 관측각 순으로 영향을 받았다. 주요 변인 실험 모두에서 대기의 창에 해당되는 밴드 1은 민감도가 낮은 반면 오존과 수증기 흡수가 포함된 밴드 2에서는 민감도가 높아서 분리대기창 기법을 활용하여 지표면온도 산출이 가능할 것으로 판단하였다. 중적외 2개 밴드와 다양한 변인들을 이용하여 개발된 지표면온도 산출식은 복사모의 시 입력된 기준 지표면온도와 상관계수, 편의 그리고 root mean squared error (RMSE)가 각각 0.999, 0.023K과 0.437K의 수준을 보였다. 또한 26개의 현장관측 지표면온도 자료로 검증한 결과 상관계수는 0.993, 편의는 1.875K, RMSE는 2.079K을 보였다. 본 연구의 결과는 대기 및 지표면 조건이 야간의 중적외 두 밴드에 미치는 영향이 다른 특성을 이용하여 지표면온도를 산출할 수 있음을 제시한다. 따라서 향후에는 중적외 파장역 센서를 탑재한 위성자료를 이용하여 지표면온도를 산출하고 그 수준을 평가해 볼 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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