목적 : 평행영상(Parallel imaging)기법의 개발로 긴 촬영시간 때문에 종종 사용되지 못하던 삼차원 영상기법이 최근 들어 환자 병을 진단하는데 새로이 사용되고 있다. 이 연구의 목적은 최근에 뇌 영상에서 개발되어 이용되고 있는 삼차원 자기공명영상을 사람의 뇌에서 짧은 시간 내에 얻을 수 있도록 2차원 평행영상 기법을 사용한 최적화 방법을 연구하는데 있다. 대상 및 방법 : 검사 장비는 3.0T 자기공명영상장치를 이용하였으며 8-채널 SENSE(sensitivity encoding) 머리 코일을 이용하였다. 팬텀 및 3명의 사람 머리에서 영상을 얻었다. 세 가지의 삼차원 영상법인 3D T1WI, 3D T2WI 및 3D FLAIR 영상 방법에 대하여 평행인자(SENSE factor)의 변화에 따른 팬텀 영상을 얻었다. 각각의 영상법에서 영상획득에 적당한 SENSE 인자를 찾기 위해 Phase encoding 방향과 Slice encoding 방향을 조합한 SENSE 인자를 변화시키면서 영상을 얻었다. 영상분석을 위하여 특정영역(ROI)를 설정한 후에 신호대 잡음비 (Signal-to-noise ratio, SNR), 감소분율(Percent Signal Reduction Rate, %R), 대조도(contrast-to-noise ratio, CNR)를 계산하였다. 결과 : 팬텀을 이용한 SENSE 인자 변화에 따른 SNR 및 %R 값의 변화 결과 3D T1WI 방법에서 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우 약 0.2%의 신호 감소가 나타났고 영상시간은 5분 이내였다. 3D T2WI 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우에 약 1.0% 신호 감소가 나타났고 영상 시간은 약 5분 이내였다. 3D FLAIR 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 4를 사용한 경우에 약 0.2% 신호 감소가 나타났고 영상시간은 약 6분이었다. 사람을 대상으로 할 경우 3D T1W 및 3D T2W영상에서 SNR 및 CNR은 SENSE 인자를 3으로 한 경우에서 SENSE 인자를 4로 한 경우 보다 높게 나타났다. 3D FALIR 영상의 경우 CNR은 SENSE 4에서는 SENSE 3에 비하여 낮았다. 결론 : 본 연구에서는 3가지 3차원 영상법을 실제 임상적용이 가능한 시간 영역에서 SENSE 인자를 변화 시키면서 치적의 영상을 얻도록 하는 연구를 실시한 결과 SNR 감소를 최소화 하면서 영상획득 시간을 약 5분에서 6분 정도 소요되는 2차원 SENSE 인자를 찾았다. 이를 뇌 영상에 적용하였을 경우 SENSE 인자를 적용하지 않은 경우와 비교하면 신호 감소는 최소화 하면서 영상의 질은 큰 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 3D T1W및 3D T2W는 SENSE 인자를 3으로 3D FLAIR인자는 SENSE 인자를 4로 하는 것이 환자를 대상으로 한 뇌 영상에 적합하다고 생각된다. 앞으로는 이들 영상법이 뇌 영상뿐만 아니라 다른 영역의 영상에 적용을 위한 최적화가 필요하다고 생각된다.
본 연구에서는 큰 느타리버섯 재배사의 에너지 이용효율과 소요에너지 산정에 대한 기초 자료를 얻기 위하여 기존에 제시한 재배사모형(영구형 단동 및 연동과 반영구형 단동)들을 대상으로 열수지 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 재배사의 단열재 및 피복재의 열전달 저항치를 산정한 후, 재배사의 냉$\cdot$난방 부하량을 추정하였다. 진주지방의 경우, 큰 느타리버섯 재배사의 냉$\cdot$난방 D-H 증감현상은 실내 설정온도의 변화에 따라 거의 직선적인 변화를 보였으며, 변화의 정도는 냉방 D-U가 난방 D-H에 비해 훨씬 예민하다는 것을 알 수 있었다. 따라서 설정온도는 물론 실내 유지온도의 제어 양상에 따라 소요 에너지의 변화를 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 앞으로 개발될 버섯 재배사의 환경모형 시뮬레이션 검정과 에너지 소요량 추정에도 산정 된 D-H가 유익하게 활용될 수 있을 것으로 판단되었다. 그리고 동일한 재배공간 확보를 전제로 할 경우, 다중 피복의 반영구형 재배사에 비해 다양한 두께 및 재질로 생산되고 있는 영구형 재배사가 단열성능 면에서 현저히 유리하였다 단동 대비 연동구조의 에너지 효율, 단열 정도에 따른 에너지 소요량의 변화를 쉽게 가늠할 수 있을 뿐만 아니라 주어진 지역과 주요 표면의 단열 정도와 표면상태 등에 따라 계절별 또는 재배 주기별 소요 에너지를 예측함으로서 재배사의 구조 및 환경적 최적화를 꾀할 수 있을 것으로 판단되었다.
기후변화가 고착화되면서 강수와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이러한 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 IHACRES와 GR4J를 이용하여 강수 및 기온 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 및 Kling Gupta Efficiency (KGE)를 목적함수로 하여 각 모형의 매개변수를 최적화하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년-2014년)의 유출자료를 활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 7:3 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.74, KGE>0.75)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후변동이 유출에 미치는 영향을 평가하기 위해 동일한 모의 기간에 대해 강수는 -50 %에서 +50 %의 범위를 1 %씩, 기온은 0 ℃에서 8 ℃까지 0.1 ℃씩 구분하여 총 8,181개의 기후조건 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 최대유량, 풍수량, 평수량을 비교 및 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 연최대유량과 풍수량의 경우, 강수 감소에 따른 유출 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강수와 기온이 증가할수록 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 풍수량의 경우 강수와 기온 변화의 차이가 커질수록 두 모형은 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적 기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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