At ship design stage, the maneuverability is generally estimated based on the empirical formula or the computational fluid dynamic (CFD), which is one of the numerical simulation methods. Using the hydrodynamic derivatives derived through these methods can quantitatively estimate the maneuverability of target vessels and evaluate indirect maneuverability. Nevertheless, research on estimating maneuverability is insufficient for ships not subject to IMO maneuverability standard, especially fishing vessels, and even at the design stage, the empirical formula developed for merchant ships is applied without modification. An estimation error may occur due to the empirical formula derived from the regression analysis results of a model test if the empirical formula developed for merchant ships with different hull shapes is applied to fishing vessels without any modification. In this study, the modified empirical formula that can more accurately estimate the fishing vessel's maneuverability was derived by including the hull shape parameter of target fishing trawlers in the regression analysis process that derives Kijima et al. (1990) formula. As a result, the modified empirical formula showed an average estimation error of 6%, and the result improved the average error of 49% of Kijima et al. (1990) formula developed for merchant ships.

본 연구에서는 점근해석 및 논로컬 이론에서 요구하는 4차 이상의 고차 미분근사를 수행하기 위하여 계방정식에 혼합변분이론을 적용하여 MLS 차분법으로부터 구해지는 고차 미분근사의 정확도를 큰 폭으로 향상시킨다. 또한, MLS 차분법에 존재하는 세 가지 조건변수에 따른 고차미분근사의 정확도를 비교·분석한다. 혼합변분이론의 합응력을 후처리하여 변위의 미분을 근사할 경우 기존의 변위장 기반 계방정식의 차분 결과에 비해 미분 차수가 2차 낮아진다. 해석 범위내 절점 수가 과도하게 많거나 기저 차수가 클 경우 MLS 차분법의 영향영역 내에서 과적합(overfitting)이 발생한다. 또한 영향영역이 최적 범위 이상으로 넓어질 경우 근사의 정확도가 떨어진다. 위 내용을 사인 하중을 받는 단순지지보 수치예제로부터 확인하였다.

목적 : 시력보정기구의 정확한 교정효과를 위하여 안경의 조제 가공과 피팅, 굴절검사, 그리고 콘택트렌즈 처방 시 검사항목에 대한 실태를 알아보고자 하였다. 방법 : 경기도 지역의 안경원에 근무하고 있는 안경사 53명을 대상으로 설문지를 이용하여 3개의 항목(굴절검사, 조제 가공 및 피팅, 콘택트렌즈 처방)에 관한 설문조사를 실시하였다. 결과 : 굴절검사 항목 중 구안경 착용시력은 50명(94.3%)이 검사하는 것으로 나타났다. P.D.를 측정할 때 사 용하는 도구는 P.D. 미터기가 24명(45.3%), 자동굴절검사기기 측정 결과를 활용하는 경우가 21명(39.6%)이었다. 난시 교정 후 크로스실린더렌즈를 사용하지 않는 경우는 23명(43.4%)으로, 그 이유로는 ‘방법을 모른다’ 17.4%, ‘필요성 을 못 느낀다’ 52.2%, ‘검사 시간이 부족하기 때문’이 26.1%, 기타 4.3%로 나타났다. 콘택트렌즈를 처방한 후 적합한 피팅 상태를 확인하지 않는 경우는 8명(15.1%)이었다. 결론 : 최적의 시력보정기구를 제공하기 위해서는 정확한 굴절검사, 안경의 조제 가공 및 피팅과 콘택트렌즈 처 방이 되어야 하며, 임상 현장에서는 고객에게 시력보정기구의 정확한 교정효과를 제공하기 위해서 필요한 검사들은 반드시 진행되어야 한다.

본 연구에서는 UAV를 활용한 사진측량에서 지상 기준점 배치에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 연구대상지역에 17개의 지상 기준점과 13개의 검사점을 설치하고 5가지 유형의 배치 형태를 만들었으며 검사점을 이용한 항공삼각측량의 성과분석과 산출물인 정사영상의 정량적, 정성적 분석 및 DSM을 이용한 공간분석을 수행하였다. 분석 결과 지상기준점 배치 시에는 삼각망 형태의 평면상의 배치형태도 중요하지만, 지형의 기복에 따른 지점의 높이 값을 고려하여 배치해야함을 확인하였다. 즉, 측량 대상 지역의 전체적인 평면상의 배치와 함께, 높이 값을 고려하여 지상기준점을 배치해야 더 높은 정확도를 확보할 수 있다.

The study evaluated the accuracy and intra-rater reliability for OWAS (Ovako Working posture Analysing System), RULA (Rapid Upper Limb Assessment), REBA (Rapid Entire Body Assessment) to improve their evaluation accuracy and reliability. Participants (n = 163) with undergraduate degree were recruited in this study and trained for 6 hours about the ergonomic assessment methods. Ergonomic assessments were conducted using OWAS, RULA, and REBA for a representative work with dynamic posture found in manufacturing industries. The study compared action categories (overall level) and detailed evaluation scores for individual body part. Action categories of the participants significantly differed from the golden reference defined by ergonomic experts. The participants underrated or omitted scores for truck (37.4% of the participants) and legs (52.8%) in OWAS. Similarly, the participants underrated or omitted additional scores for all body parts except the hand and wrist in RULA (53.5%) and REBA (54.8%). On the other hand, the participants overrated scores for the hand and wrist in RULA (55.2%) and REBA (39.9%). The results found in this study can help of selecting focus points and parts during assessment and education to improve accuracy and reliability of the ergonomic assessment methods.

Background: The Microsoft Kinect which is a low-cost gaming device has been studied as a promise clinical gait analysis tool having satisfactory reliability and validity. However, its accuracy is only guaranteed when it is properly positioned in front of a subject. Objects: The purpose of this study was to identify the error when the Kinect was positioned at a 45˚ angle to the longitudinal walking plane compare with those when the Kinect was positioned in front of a subject. Methods: Sixteen healthy adults performed two testing sessions consisting of walking toward and 45˚ obliquely the Kinect. Spatiotemporal outcome measures related to stride length, stride time, step length, step time and walking speed were examined. To assess the error between Kinect and 3D motion analysis systems, mean absolute errors (MAE) were determined and compared. Conclusion: Based on our study experience, positioning the Kinect directly in front of the person walking towards it provides the optimal spatiotemporal data. Therefore, we concluded that the Kinect should be placed carefully and adequately in clinical settings.

강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.

PURPOSES : The purpose of this study is to compare applicability, explanation power, and flexibility of traffic accident models between estimating model using the statistical method and the machine learning method. METHODS: In order to compare and analyze traffic accident models between model estimated using the statistical method and machine learning method, data acquisition was conducted, and traffic accident models were estimated using statistical methods such as negative binomial regression model, and machine learning methods such as a generalized regression neural network (GRNN). Then, the fitness of model as R2, root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), accuracy, etc., were determined to compare the traffic accident models. RESULTS: The results showed that the annual average daily traffic (AADT), speed limits, number of lanes, land usage, exclusive right turn lanes, and front signals were significant for both traffic accident models. The GRNN model of total traffic accidents had been better statistical significant with R2: 0.829, RMSE: 2.495, MAPE: 32.158, and Accuracy: 66.761 compared with the negative binomial regression model with R2: 0.363, RMSE: 9.033, MAPE: 68.987, and Accuracy: 8.807. The GRNN model of injury traffic accidents also showed similar results of model’s statistical significance. CONCLUSIONS: Traffic accident models estimated with GRNN had better statistical significance compared with models estimated with statistical methods such as negative binomial regression model.

The base quality score recalibration (BQSR) is an important step in the variant calling from high-throughput sequence data. Motivated by the fact that BQSR necessarily requires a database of known variants such as the dbSNP, we present an extensive analysis on BQSR results for human and rice genome. We showed that the recalibration results depended on the size of the database. The more variants are there in the database, the larger averaged value of the recalibrated quality scores is obtained. This implies that the recalibrated quality score is lower than it should be when the number of variants in the database is not large enough. Based on the finding that the size of the database should play a crucial role in BQSR, we proposed a method to create a database when the size of a database is not large enough for BQSR results to be reliable. We demonstrated that, in the case of human, the database constructed by the proposed method generated almost the same results as the human dbSNP. In the case of rice, however, we showed that the proposed database is more reasonable than the rice dbSNP by illustrating how the proposed method is effective.

본 연구의 목적은 GIS의 공간분석 기법을 이용하여 일제 강점기에 제작된 ｢조선오만분지일지형도｣의 지형 재현 정확도를 평가하는 것이다. 이를 위하여 좌표가 보정된 이미지 형태의 지형도로부터 등고선을 추출하였다. 비교를 위한 기준은 현재의 1:25,000 수치지형도의 등고선이다. 등고선으로부터 DEM을 추출하여 지형면 분석, 중첩분석, 3D 분석, 수문 분석 등을 수행하였다. 음영기복, 고도 차이, 지형단면, 하계망의 위치, 하천차수 및 길이, 곡률도, 능선의 위치 등을 통하여 지형 재현의 정확도를 정성적 혹은 정량적으로 평가하였다. 북한산과 설악산 주변을 사례로 분석을 수행하여 얻은 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 정성적 평가와 정량적 평가 모두에서 서울에 인접한 북한산 주변 지형도의 지형 재현 정확도가 설악산 주변보다 높게 나타났다. 둘째, 특수지형의 기호화 방식, 삼각측량 결과를 바탕으로 한 고도 재현 등 당시 지도제작 방식이 국지적으로 현재와 다른 혹은 부정확한 지형 재현의 결과를 초래하였다. 셋째, 지형에 대한 접근성과 관찰가능성이 지형 재현의 정확도에 영향을 미친 것으로 보인다. 설악산 주변의 경우 접근 및 관찰이 용이한 남쪽 사면의 정확도가 상대적으로 높은 반면, 접근성이 떨어지는 북쪽 사면은 매우 부정확하게 재현되었다. 북한산과 설악산 주변 지형 재현 정확도의 차이는 지도화하는 지역이 식민지 지배와 개발에서 차지하는 중요성과 관련이 있어 보인다.

본 연구는 우리나라 일반 농가에서 사육중인 한우 암소 348두의 도체중, 등심단면적, 등지방두께 및 근내지방도에 대하여 EBV(Estimated Breeding Value) 및 GEBV(Genomic Estimated Breeding Value)의 정확도를 비교하였다. EBV 분석은 한우 암소 348두의 혈통정보와 농협경제지주 한우개량사 업소의 당대검정우 및 후대검정우의 혈통정보 및 표현형정보를 이용하여 혈연계수행렬(Numeric Relation Matrix, NRM)을 구축하여 BLUP(Best Linear Unbiased Prediction) 방법으로 분석하였다. GEBV 분석은 표현형정보와 유전체정보가 있는 후대검정우 3,820두를 참조집단으로 이용하여 한우 암소 348두의 SNP 50K 정보와 유전체 혈연 행렬(Genetic Relationship Matrix, GRM)을 구축하여 GBLUP(Genomic Best Linear Unbiased Prediction) 방법으로 분석하였다. 그 결과, 한우 암소 348두 에 대한 EBV 및 GEBV의 정확도 차이는 도체중, 등심단면적, 등지방두께 및 근내지방도에서 GEBV의 정확도가 각각 22.90%, 11.14%, 12.28% 및 8.69% 증가됨을 보였다. 이러한 결과는 유전체 선발 시 육종가 추정의 정확도 증가를 볼 수 있을 것으로 기대되며, 이는 유전체선발을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Crack in concrete surfaces is one of the earliest signs of decomposition of the essential structure and constant exposure will cause serious damage to the structure and environment. In most of the safety assessment and fracture mechanic applications proposed that these cracks and defects eventually will grow and will have potential lead to in-service failure. Crack in concrete surfaces is one of the earliest signs of decomposition of the essential structure and constant exposure will cause serious damage to the structure and environment. Currently, non-destructive methods are getting popular in the field of inspecting defects in structure and one of them in trends is that using the thermographic image to detect hidden effects. However, the accuracy of the thermal camera, also called resolution, is highly dependent on camera variables such as lens, detector, sensitivity etc. Also, the most important question that needs to be answered for this research is what happens to the image in fog, rain or other climatic conditions where the camera detects crack which exceptionally smaller than most thermographic applications detects. This paper investigates the accuracy of thermal images obtained by the thermal camera under various weather condition and aims at providing information about optimum choice of environmental condition where the more favorable thermal images can be obtained and increase survey reliability and accuracy of the analysis.

본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우 (MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.

목적: 정확하고 신속하며 이물감이 적은 눈물검사 도구를 개발하고자 다양한 흡수제를 삽입하여 튜브형 눈물검사키트를 제조한 후 검사키트의 재현성과 신뢰도를 평가하였다. 방법: 흡수성이 좋은 셀룰로오스(cellulose) 필터와 고흡수성폴리머(super absorbent polymer, SAP)를 튜브에 삽입하여 두 종류의 튜브형 눈물검사키트(눈물검사키트-CEL과 눈물검사키트 -SAP)를 제작하였다. 제작한 눈물검사키트의 정확도를 평가하기 위하여 각 키트의 흡수성을 평가하였고, 용액의 양과 흡수시간이 검사키트의 흡수된 길이에 미치는 영향은 다중회귀분석을 사용하여 분석하였다. 결과: 눈물검사키트-CEL과 눈물검사키트-SAP 모두 용액의 양과 흡수 시간이 증가함에 따라 흡수된 길이가 유의하게 증가하였다. 눈물검사키트-SAP는 하안검 메니스커스(meniscus) 눈물 양이 최대 1.5 ㎕ 이내에서만 유용한 결과를 보였고, 눈물검사키트-CEL은 2.0 ㎕ 이상의 눈물 양에 대해서도 유용한 결과를 보였다. 눈물검사키트-CEL과 눈물검사키트-SAP의 흡수길이는 모두 용액의 양(r=0.683, 0.705)과 시간(r=0.665, 0.530)에 따라 좋은 상관성을 보였고, 용액의 양과 흡수시간에 따라 높은 설명력(R²=0.840, 0.776)을 보여 정확도가 높은 것으로 나타났다. 결론: 개발한 눈물검사키트-CEL과 눈물검사키트-SAP는 건성안 검사에 정확도가 높은 방법으로 평가되었고, 눈물검사키트-CEL이 더 유용한 것으로 판단되었다.

본 연구에서는 P300 숨긴정보검사에서 관련자극과 무관련자극에 대한 버튼 반응 여부가 P300 진폭과 거짓말 탐지 정확률에 미치는 영향을 검증하였다. 실험참가자들은 두 가지 조건에서 P300 숨긴정보검사를 받았다. 일반응 조건에서는 실험참가자들에게 목표자극이 제시될 때에만 마우스 왼쪽 버튼을 누르도록 지시하였으며, 양반응 조건에서는 제시되는 자극이 목표자극이면 마우스 왼쪽 버튼을 누르고 목표자극이 아니면 마우스 오른쪽 버튼을 누르도록 하였다. 실험 결과, 목표자극에 대한 반응시간은 두 조건에서 유의하게 다르지 않았으며, 양반응 조건에서 관련자극에 대한 반응시간은 무관련자극에 대한 반응시간보다 유의하게 더 길었다. 관련자극에 대한 P300 진폭과 무관련자극에 대한 P300 진폭은 모두 양반응 조건에 비교하여 일반응 조건에서 더 작았다. 그러나 관련자극과 무관련자극 간의 P300 진폭 차이는 두 실험조건에서 유의한 차이가 나타나지 않았으며, 거짓말 탐지율도 두 조건 간에 큰 차이가 없었다. 이러한 결과에 근거하여 버튼 반응이 자극 간 제시간격이 짧은 P300 숨긴정보검사에 미치는 영향을 논의하였다.