• 환경영향평가
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• 제27권4호
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• pp.353-366
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• 2018

본 연구의 목적은 임진강 수질오염총량관리제도를 위한 단위유역의 2012년 1월부터 2016년 12월까지 유량과 수질자료를 통계분석기법에 이용하여 수질특성을 평가하는 것이다. 유량과 수질은 평균 8일 간격으로 측정하였으며 11개 항목을 상관분석, 주성분 분석, 요인분석, 군집분석에 사용하였다. 군집분석의 결과 공간변화에 따라 자연형 하천, 도시형 하천, 점오염원 영향이 큰 지점 등으로 3개의 그룹으로 분류되었으며, 오염원의 종류와 수질 유사성이 군집 분류에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일원 분산분석과 사후검정을 이용하여 군집간의 평균사이에는 통계적으로 유의한 수준의 차이가 있는 것으로 나타났다. 상관분석에서 $COD_{Mn}$와 TOC의 상관계수가 0.951(p<0.01)로 상관성이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 주성분 분석 결과 3개의 주성분으로 전체 수질특성의 72%를 설명할 수 있으며 요인분석에서 주요 요인은 EC, $BOD_5$, $COD_{Mn}$, TN, TP, TOC 항목으로 나타나 유기물과 영양염류 간접지표가 수질에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 요인점수를 다중 선형회귀분석에 적용하여 회귀 방정식을 제시하고 임진강 유역 수질관리에 유기물 및 영양염류 간접지표 항목의 관리가 중요하다고 판단된다.

• 한국환경과학회지
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• 제14권3호
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• pp.279-288
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• 2005

수도권내 9개 골프장 연못에서 조사된 관속식물은 코리아 CC(Korea CC)에서 95종으로 가장 많은 종이 분포하고 있으며, 은화삼 CC(Eunhwasam CC)에서는 가장 적은 21종류가 조사되었다. 조사된 관속식물은 대체적으로 1-2년생의 단자엽식물과 다년생의 쌍자엽식물로 구성되어 있다. 연못식생의 외래식물과 식재식물의 비율은 지산 CC(Jisan CC)가 $52.3\%$의 비율을 보여 많은 식물들이 외래식물과 식재식물로 구성되어 있으며, 파인크리크 CC(Pine Creek CC)는 $21.1\%$로서 가장 낮은 비율을 보였다. 9개 골프장 중에서 식물군락이 가장 다양한 곳은 파인크리크 CC(Pine Creek CC)로서 총 21개 군락이 조사되었으며, 반자연식생 및 자연식생군락이 16개, 식재 또는 외래식물군락이 9개 군락으로 조사되었다. 전체 연못의 반자연식생 및 자연식생 식물군락 중 수생식물군락은 17개 군락으로 조사되었으며, 교란지식생 및 식재군락에서는 12개의 수생식물군락이 조사되었다 조사된 9개 골프장에서 파인크리크 CC(Pine Creek CC)가 자연식물군락이 대상식물군락 보다 많았으며, 프리스틴벨리 CC(Pristine Valley CC)는 반자연식생 및 자연식생이 조사되지 않았다. 연못식생의 자연성 평가에서는 마이다스벨리 CC(Midas Valley CC)와 파인크리크 CC(Pine Creek CC)가 평가지표에 따른 가치등급에서 놀은 자연성을 보였으나, 서서울 CC(Seseoul CC)와 은화삼 CC(Eunhwasam CC)는 가장 낮은 자연성을 보였다. 이들 자연성에 대한 유사성 거리계수의 상대거리에 의한 집단 분류에서는 인위적 식생이 우세한 태영 CC(Taeyoung CC), 은화삼 CC(Eunhwasam CC), 지산 CC(Jisan CC), 서서울 CC(Seseoul CC)가 하나의 군으로 구분되었으며, 반자연적 식생의 특징을 보인 코리아 CC(Korea CC)와 프리스틴벨리 CC(Pristine Valley CC)가 하나의 군으로 조사된 골프장에서 비교적 자연성이 놀은 마이다스벨리 CC(Midas Valley CC)와 파인크리크 CC(Pine Creek CC)가 하나의 군을 형성하고 있었다. 블루헤런 CC(Blue Heron CC)는 다른 군과는 또 다른 의미로서 구분되었는바, 블루헤런 CC(Blue Heron CC)는 경관적 의미에 대한 가치평가가 놀은 결과로서 하나의 군으로 나누어 졌다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.28-34
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• 2011

적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 고도의 정확성을 갖는 변형 영상 정합 방법은 필수이다. 본 연구의 목적은 Megavoltage cone-beam CT (MV CBCT)영상의 Intensity 변화를 통한 영상 정합의 정확성의 향상이다. Intensity 변화 값을 도출 하기 위해 kilovoltage CT (kV CT)와 MV CBCT를 이용하여 12 종류의 전자 밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀의영상을 획득하고, 영상들로부터 kV CT와 MV CBCT의 Hounsfield Unit (HU)값들의 관계를 도출하였다. MV CBCT 영상의 잡음을 감소하기 위해 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. MV CBCT영상의 intensity는 마치 동일한 모달리티에서 획득된 영상과 같은 kV CT와 동일한 범위의 intensity로 변화시켰다. 이후 두 영상에 효율적이고 사용하기 쉬운 intensity 기반의 데몬 영상 정합이 적용되었다. 본 연구실에서 인체 내 폐를 모사하도록 제작된 변형 폐 팬텀을 이용하여 위와 같은 방법을 적용하여 영상 정합을 하였다. Cheese 팬텀 영상, 변형 폐 팬텀 영상을 이용한 변형영상 정합 결과는 상관 계수가 각각 6.07%, 18% 향상되었다. 변형 폐 팬텀 영상의 변형 영상 정합 정확성을 평가하기 위해 추가적으로 측정된 팬텀 내부에 삽입한 표적의 중심 좌표를 이용하여vector 차이를 계산하였다. 벡터 차이는 $2.23{\pm}1.19mm$, $1.39{\pm}0.97mm$였다. 본 연구에서 사용한 intensity 변화 방법을 통해 변형 영상 정합의 정확성이 향상됨을 확인 하였고, 본 연구는 영상 정합 정확성을 향상시키기 위한 해결 방법이 될 수 있다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권43호
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• pp.321-342
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• 2016

인공적으로 창조된 캐릭터가 실제의 인간과 얼마나 닮았느냐에 따라 일어날 수 있는 부정적인 정서 반응을 측정한 결과로 나타나는 것이 '언캐니 밸리' 곡선이다. 애니메이션 캐릭터 디자인에서 자주 나타나는 언캐니 밸리 효과는 공포와 혐오감, 불안감을 조성해 디자이너가 의도하지 않은 부정적인 반응을 불러일으킬 수 있다. 특히 대중의 호응을 필요로 하는 상업 애니메이션의 경우, 이런 부정적인 반응은 창조된 캐릭터의 실패로 직결될 것이다. 따라서 디자이너는 언캐니 밸리 효과를 회피하거나 이용하는 방식을 통해 캐릭터 디자인의 호감도를 조정하고 관객의 정서를 자극함으로써 적절한 효과를 유발해 애니메이션 작품을 성공으로 이끌 수 있다. 이에 본고는 실제의 인간 형상 및 캐릭터 디자인의 언캐니 밸리 지수를 측정하고, 이 수치들에 대한 분석을 통해 보다 긍정적인 정서를 환기하는 애니메이션 캐릭터 디자인의 표준을 확립하고자 하였다. '언캐니'라는 개념은 1906년 의학자 옌취(Ernst Jentsch)에 의해 처음으로 제기되었다. 이후 1919년에는 정신분석학의 창시자인 프로이트가 이 개념을 심리 현상에 적용하였으며, 1970년대에는 일본의 로보트 전문가 마사시로 모리(Masahiro Mori) 교수가 인지 효과의 '언캐니 밸리' 이론 가설을 제시하였다. 본 논문은 이러한 연구 성과를 바탕으로 감각인지 생성과 정서 표현이라는 두 가지 측면에서 '언캐니 밸리' 지표를 해독하였다. 미키마우스 캐릭터 디자인 분석에서는 '언캐니 밸리' 지표의 효과를 확인하였으며, 실제와의 유사성을 높인 미키마우스의 인형 이미지가 왜 관객에게 '언캐니' 반응을 일으키는지 설명하였다. 애니메이션 작품 분석에서는 픽사에서 제작한 애니메이션의 유아 캐릭터와 동일한 연령대의 인간 유아 데이터를 비교하여 3D 애니메이션 캐릭터 제작이 지나친 사실성과 실제감을 추구해서는 안 되는 이유를 규명하였다. 이어서 애니메이션 캐릭터 디자인에서 '언캐니 밸리' 효과를 회피하거나 이용한 사례를 상세히 논술해 이에 대한 관객의 4단계 감각인지 및 정서 변화를 파악하였다. 이 연구 결과는 애니메이션 캐릭터의 호감도를 향상시키는 데 중요한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.139-148
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• 2020

전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 "COVID-19" 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측 결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.181-199
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• 2010

인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국잡초학회지
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• 제31권1호
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• pp.41-48
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• 2011

배수방법별 연차간 잡초발생 군락특성을 분석한 결과는 다음과 같다. 수분함량은 배수불량지는 10.2~18.2%, 약간불량지는 11.8~14.3%이었고, 표토에서 10cm깊이까지 토양 3상 중에 기상은 배수불량지가 15.3%인데 비해 약간불량지는 19.8%로 높았다. 2009년도에 약간불량지에서는 16초종이 발생하였으며, 적산우점도는 뽀리뱅이(97.0%) > 망초(92.1%) > 갈퀴덩굴(35.3%) > 지칭개(28.4%) > 쑥(23.3%) 순이었다. 배수불량지에서는 12초종이 발생하였으며, 적산우점도가 뚝새풀(100%) > 벼룩나물(55.2%) > 뽀리뱅이(38.3%) > 물냉이(28.5%) > 망초(20.9%)이었다. 또 2010년도에 약간불량지에서는 14초종이 발생하였으며, 적산우점도는 벼룩나물(86.8%) > 뚝새풀(77.7%) > 자운영(68.7%) > 뽀리뱅이(46.3%) > 망초와 지칭개(35.6%) 순이었다. 배수불량지에서는 12초종이 발생하였으며, 적산우점도가 벼룩나물(93.7%) > 뚝새풀(78.6%) > 물냉이(31.3%) > 뽀리뱅이(30.4%) > 쑥(25.7%)이었다. 배수방법별 연차간 발생초종의 다양화 정도를 나타내는 Simpson 지수는 배수불량지가 0.18~0.23으로 약간불량지에서는 0.12~0.18에 비해 높아서 토양수분 함량이 높은 곳에서 특정 초종이 우점하는 경향을 나타내었다. 잡초의 다양성 지수는 2009년에는 43.0% 이었으나 2010년에는 74.2%로 연차간 차이가 많았다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.99-108
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• 2021

목 적: 사이버나이프를 이용한 정위적 부분유방방사선치료(Stereotactic Partial Breast Irradiation) 시 기존의 침습적인 위치표지자(Fiducial Marker) 삽입 방식이 아닌 비침습방식에 대한 유용성을 평가 하고자 한다. 대상 및 방법: 본 연구를 위한 영상 중심(Imaging Center)의 일치도는 2D모의치료기와 사이버나이프의 양사방향(Both oblique, 45 °, 315 °) 영상 획득 후 다이스 유사 계수를 통해 정량적으로 평가하였다. 표면위치표지자의 위치 재현성은 본원 프로토콜을 기반으로 ATOM Phantom 표면에 금 재질의 위치표지자 8개를 부착하고 2D모의치료와 치료계획, 사이버나이프 영상을 분석하여 평가 하였다. 결 과: 영상 중심의 일치도 평가결과는 양사방향(45 °, 315 °)에서 각각 0.87, 0.9 였다. 표면위치표지자의 재현성 평가 결과 좌측 유방은 수평수직방향 Superior/Inferior 0.3 mm, Left/Right -0.3 mm, Anterior/Posterior 0.4 mm, 회전 방향 Roll 0.3 °, Pitch 0.2 °, Yaw 0.4 ° 로 나타났다. 우측 유방은 수평수직방향 Superior/Inferior -0.1 mm, Left/Right -0.1 mm, Anterior/Posterior -0.1 mm 회전 방향 Roll 0.2 °, Pitch 0.1 °, Yaw 0.1 ° 로 나타났다. 결 론: 사이버나이프를 이용한 정위적 부분유방암방사선치료 시 표면위치표지자의 비침습 트로토콜을 기반으로 통증 및 감염 등의 예방과 전처치 시간을 줄이고 환자의 경제적 부담을 경감 할 수 있었으며, 영상 중심의 높은 일치도 및 위치표지자의 재현성을 바탕으로 치료에 유용할 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제70권1호
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• pp.7-16
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• 1985

임목(林木)의 주체성인(主體成因)인 수간(樹幹)에 대한 각종(各種) 성장인자간(成長因子間)의 정준상관(正準相關)과 그의 관계적(關係的) 배경(背景) 및 수간(樹幹)의 총합적(總合的)인 변동분석(變動分析)에 의(依)한 수간적(樹幹的) 특징(特徵)을 파악(把握)함에 있어, 그의 최적기법(最適技法)을 탐색(探索)하기 위한 시도(試圖)로서 일본(日本)잎갈나무(Larix leptolepis)에 주성분(主成分) 및 정준상관분석법(正準相關分析法)을 도입적용(導入適用)하고, 얻어진 결과(結果)를 다음과 같이 요약(要約)한다. 1) 정형수(正形數)($x_8$)를 제외(除外)한 모든 성장인자(成長因子) 즉(卽), 수고(樹高)($x_1$), 지하고(枝下高)($x_2$), 망고(望高)($x_3$), 흉고직경(胸高直徑)($x_4$), 중앙직경(中央直徑)($x_5$), 수관폭(樹冠幅)($x_6$) 및 간재적(幹材積)($x_7$) 등(等)의 각(各) 인자간(因子間)에 강약간(強弱間)의 상관(相關)이 있으며, 특(特)히 흉고직경(胸高直徑), 수고(樹高) 및 중앙직경(中央直徑) 등(等)은 간재적(幹材積)과 고도(高度)의 상관(相關)이 있다(표(表) l 참조(參照)). 2) (1) 상장성장인자(上長成長因子)인 수고(樹高), 지하고(枝下高) 및 망고(望高) 등(等)의 합성변량(合成變量)과 간재적간(幹材積間), (2) 비대성장인자(肥大成長因子)인 흉고직경(胸高直徑), 중앙직경(中央直徑) 및 수관폭(樹冠幅) 등(等)의 합성변량(合成變量)과 간재적간(幹材積間), (3) 상장(上長) 및 비대성장인자(肥大成長因子)를 총망라(總網羅)한 6개인자(個因子)의 합성변량(合成變量)과 간재적간(幹材積間)의 정준상관계수(正準相關係數)와 정준변량(正準變量)이 각각(各各) $${(1)\;{\gamma}_{u1,v1}=0.82980^{**},\;\{u_1=1.00000x_7\\v_1=1.08323x_1-0.04299x_2-0.07080x_3}\\{(2)\;{\gamma}_{u1,v1}=0.98198^{**},\;\{u_1=1.00000x_7\\v_1=0.86433x_4+0.11996x_5+0.02917x_6}\\{(3)\;{\gamma}_{u1,v1}=0.98700^{**},\;\{u_1=1.00000x_7\\v1=0.12948x_1+0.00291x_2+0.03076x_3+0.76707x_4+0.09107x_5+0.02576x_6}$$ 등(等)과 같이 되어, 어느 경우(境遇)에서도 고도(高度)의 정준상관(正準相關)을 가지며, (1)의 경우(境遇)에는 수고(樹高)가, (2)의 경우(境遇)에는 흉고직경(胸高直徑)이, (3)의 경우(境遇)에는 흉고직경(胸高直徑)과 수고(樹高)가 각각(各各)의 정준상관(正準相關)에 절대적인 기여(寄與)를 하는 것으로서, 각종(各種) 질적성장(質的成長)의 총합특성(總合特性)은 이들 인자(因子)의 막강한 영향력(影響力)에 의해서 형성(形成)되며, 특(特)히 (3)의 경우에서 간재적(幹材積)과의 정준상관(正準相關)에 미치는 흉고직경(胸高直徑)의 영향력(影響力)은 기타(其他)의 인자(因子)에 비(比)하여 판이(判異)하게 큰 것으로 밝혀지고 있다(표(表) 2 참조(參照)). 3) 상장성장인자(上長成長因子)인 수고(樹高), 지하고(枝下高) 및 망고(望高) 등(等)의 합성변량(合成變量)과 비대성장인자(肥大成長因子)인 흉고직경(胸高直徑), 중앙직경(中央直徑) 및 수관폭(樹冠幅) 등(等)의 합성변량간(合成變量間)의 정준상관계수(正準相關係數)와 정준변량(正準變量)이 $${\gamma}_{u1,v1}=0.78556^{**},\;\{u_1=1.20569x_1-0.04444x_2-0.21696x_3\\v_1=1.09571x_4-0.14076z_5+0.05285z_6$$와 같이 됨에 따라, 각종 상장성장인자(上長成長因子)와 비대성장인자간(肥大成長因子間)의 고도(高度)의 정준상관(正準相關)에 있어 수고(樹高)와 흉고직경(胸高直徑)만의 기여도(寄與度)가 극(極)히 현저한 것으로서, 상장성장(上長成長)의 총합특성(總合特性)은 수고(樹高)에 의해서, 비대성장(肥大成長)의 총합특성(總合特性)은 흉고직경(胸高直徑)에 의해서 각각(各各) 형성(形成)된다는 사실(事實)이 확인(確認)된 것이다. 따라서 양인자(兩因子)에 대한 간재적계측(幹材積計測)에 있어서의 필수유력인(必須有力因子)로서의 과학성(科學性)이 입증(立證)된 것이라 생각한다(표(表) 2 참조(參照)). 4) 수간(樹幹)의 8개성장인자(個成長因子) 즉(卽), 8차원(次元)의 정보(情報)(특성치(特性値))를 설정(設定)된 유효목표(有效目標) 85%에 따라 3차원(次元)으로 간략화(簡約化)된 총합특성치(總合特性値) 즉(卽), 제(第) 1 ~ 제(第) 3 주성분(主成分)은 다음과 같다. 제(第) 1 주성분(主成分)($Z_1$); $Z_1=0.40192x_1+0.23693x_2+0.37047x_3+0.41745x_4+0.41629x_5+0.33454x_60.42798x_7+0.04923x_8$ 제(第) 2 주성분(主成分)($Z_2$) ; $z_2=-0.09306x_1-0.34707x_2+0.08372x_3-0.03239x_4+0.11152x_5+0.00012x_6+0.02407x_7+0.92185x_8$ 제(第) 3 주성분(主成分)($Z_3$) ; $Z_3=0.19832x_1+0.68210x_2+0.35824x_3-0.22522x_4-0.20876x_5-0.42373x_6-0.15055x_7+0.26562x_8$ 제(第) 1 주성분(主成分)($Z_1$)은 기여율(寄與率)이 63.26%나 되는 매우 높은 정보흡수력(情報吸收力)을 가진 "크기의 인자(因子)(size factor)"로서, 그의 주성분득점(主成分得點)(principal component score)은 인자부하량(因子負荷量)이 매우 높은 간재적(幹材積), 흉고직경(胸高直徑), 중앙직경(中央直徑) 및 수고(樹高) 등(等)에 의해써 결정(決定)되며, 제(第) 2 주성분(主成分)($Z_2$)은 입체적(立體的) 형상(形狀)의 지표(指標) 즉(卽), 수간(樹幹)의 입체적(立體的) 상사성(相似性)과 완구도(完溝度)를 나타내주는 "형상(形狀)의 인자(因子)(shape factor)"로서, 그의 score는 정형수(正形數)의 절대적(絶對的)인 영향력(影響力)에 의(依)해서 형성(形成)되며, 제(第) 3 주성분(主成分)($Z_3$)은 상장성장(上長成長)과 비대성장(肥大成長)과의 역관계(逆關係)의 현상(現象) 즉(卽), 수간(樹幹)의 세장(細長)(또는 굵고 짧음)의 정도를 표시(表示)하는 성장형상(成長形狀)의 지표(指標)로서, 이는 제(第) 2의 "형상(形狀)의 인자(因子)"가 된다. 이상(以上) 3개주성분(個主成分)은 그의 누적기여율(累積寄與率)이 88.36%로서 만족스러운 정보흡수역량(情報吸收力量)을 지니고 있다(표(表) 3 참조(參照)). 5) 본(本) 연구(硏究)에 적용(適用)된 주성분(主成分) 및 정준(正準) 상관분석법(相關分析法)은 적극적(積極的)인 이용개발(利用開發)에 따라서는 삼림계측(森林計測)(임목성장(林木成長)), 지위판정분류(地位判定分類), 삼림(森林) 및 임산업(林産業)의 경영진단(經營診斷), 임산가공(林産加工)(품(品))의 생산관리(生産管理) 및 기지(其地) 총합특성치(總合特性値)의 산정(算定)을 필요(必要)로 하는 분야(分野)에 많은 기여(寄與)가 있을 것으로 사료(思料)된다.