본 연구에서는 T2 터보 스핀 에코 지방 포화 기법 중 딥러닝 기반 T2 터보 스핀 에코 Dixon 기법에서 지방분율에 대한 분석을 통해 정확한 지방 포화가 이루어지는지 알아보고자 하였다. 이에 미국 방사선학회 인증 팬텀을 기준 팬텀으로 설정 하고, 액체 지방 팬텀을 이용하여 일반 T2 지방 포화 기법들과 딥러닝 기반 T2 Dixon 기법의 지방분율을 정량적으로 분석 하였다. 연구 방법은 기준 팬텀 3시 방향에 지방 함유율이 0, 10, 20, 30%인 액체 지방 팬텀을 고정하고, 기법별 액체 지방 팬텀 중심부의 신호강도 값을 도출하였다. 그리고 측정된 값을 지방분율 공식을 이용하여 수치화하였다. 연구 결과 각각의 액체 지방 팬텀의 지방분율 측정에서 T2 Dixon 딥러닝 기법과 Dixon 기법이 다른 일반 지방 포화 기법들과 비교해 기준 지방분율에 가장 근접하였다. 그리고 두 기법 간 통계적 차이는 없어 딥러닝 영상 재구성이 지방 포화에 영향을 미치 지 않음을 알 수 있었다. 따라서 딥러닝 기반 T2 터보 스핀 에코 Dixon 기법은 정확한 지방분율로 지방 포화를 할 수 있어 그 유용성이 있다고 생각한다.

한우 개량에 있어서 추정된 유전체육종가와 정확도는 선발에 중요한 지표로 사용되며, 최근 육종가 추정에 있어 정확도의 신뢰도를 높이기 위해 혈통과 유전체정보를 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 연구는 가계 내 유전체정보량에 따라 유전체정보가 미포함된 개체의 정확도 변화를 확인하고자 동일한 부모를 가진 한우 10두로 구성된 전형매 가계 3개를 수집하였으며, 각 가계 별로 유전체정보량을 10두, 8두, 6두, 4두, 2두씩 무작위로 선별하여 5가지의 검정집단으로 가정한 후 참조집단 14,225두를 이용하여 single step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP)을 통해 genomic estimated breeding value (GEBV) 및 정확도를 추정하였다. 각 검정집단과 참조집단의 혈통 및 유전체정보 를 이용하여 H-matrix를 구축하였고, BLUPF90 program을 사용하여 도체중, 등심단면적, 등지방두께, 근내지방도의 GEBV 및 정확도를 추정하였 다. 첫 번째 가계를 대상으로 살펴보면, 검정집단에서 유전체정보를 보유하고 있는 10두의 GEBV 평균 정확도는 도체중 0.734, 등심단면적 0.717, 등지방두께 0.712, 근내지방도 0.745로 추정되었다. 이후 2두씩 무작위로 유전체정보를 제거하여 추정한 GEBV 정확도를 살펴보면, 유전체정보를 보유한 개체의 경우 정확도의 변화가 나타나지 않았지만, 유전체정보가 미포함된 개체의 정확도가 평균 0.114 ~ 0.168 낮게 추정되었다. 가계 내 유전체정보량에 따른 유전체정보가 미포함된 개체의 GEBV 평균 정확도는 도체중 0.604 ~ 0.576, 등심단면적 0.6 ~ 0.573, 등지방두께 0.599 ~ 0.572, 근내지방도 0.607 ~ 0.578로 평균 0.009씩 감소하는 것을 확인하였다. 이를 통해 가계 내 유전체정보량이 개체 별 유전체정보 유무와는 상관없이 GEBV의 정확도 추정에 큰 영향이 없었으며, 신뢰도가 높은 GEBV 추정을 위해서는 개체 별 유전체정보의 유무가 더 큰 영향을 미친다는 것을 확인하였다.

본 논문의 목적은 건축물을 드론으로 계측하여 드론의 비행 및 촬영 변수에 따른 계측 정확도를 분석하는 것이다. 드론의 비 행 및 촬영 변수는 비행고도 3가지(50m, 60m, 70m), 중복도 4가지(60%/60%, 60%/80%, 80%/60%, 80%/80%), 카메라 각도 2가지(45°, 90°), 속도 2가지(2m/s, 최고속도)이며, 총 48번을 계측하였다. 드론으로 계측하여 얻은 3D 데이터와 실제 건축물의 길이를 비교하였으 며, 드론의 비행 속도가 느릴수록 정확도가 높게 나타났다.

본 논문은 대형 시설물의 점검 및 진단을 위한 외관조사시 영상기반 스캐닝 시스템의 성능 및 정확도를 정량적으로 평가하기 위한 것으로, 도로터널, 철도터널, 지하철과 같은 대형 터널 시설물의 복공 라이닝을 대상으로 영상기반 스캐닝 분석 결과, 균열, 박리, 박락, 철근노출 등 각종 손상의 검출 성능과 정확도를 육안조사, 터널 스캐닝 분석 후 확인조사 데이터를 이용하여 비교 분석하였다. 제안된 터널 스캐닝 시스템의 균열손상 검출성능은 육안조사 분석결과 대비 개소 수 및 면적물량에 있어 월등히 우수함을 확인하였으며, 균열손상 증감을 고려한 균열손상은 현장 확인조사 결과 95%이상의 검출 정확도를 확보하고 있는 것으로 평가되었다.

본 연구는 제주지역에서 사육되고 있는 제주 재래돼지기반의 제주흑돈(제주재래돼지 합성돈)에 대하여 산육형질인 등지방 두께, 일당증체량, 90 kg 도달일령에 대한 후보유전자 탐색을 위해 전장유전체 분석을 실시하였고, 유전체 육종가의 정확도 비교를 위해 베이지안 방법(BayesB, BayesC), π(0.00, 0.50, 0.90, 0.99)값과 개체 자신과 후대의 정보만 포함하고 조상의 정보에 대해 정보를 보정한 DEBVexcPA (Deregressed EBV exlude parents average)와 부모 평균을 포함한 DEBVincPA (Deregressed EBV include parents average)의 반응변수를 이용하였다. 산육형질에 대한 전장유전체 분석을 실시한 결과 등지방두께는 KIAA1549 유전자(SSC18 at 11Mb region), 일당증체량과 90 kg 도달일령에서 POLD3(SSC9 at 9Mb region), STX6(SSC9 at 134Mb region) 유전자가 공통적으로 탐색되었다. 유전체의 정확도 범위는 일당증체량 BayesB의 경우 DEBVexcPA와 DEBVincPA에서 각각 0.285~0.305와 0.497~0.510과 BayesC에서 0.287~0.296와 0.499~0.511으로 추정되었다. 90 kg 도달일령은 BayesB에서 DEBVexcPA와 DEBVincPA는 각각 0.284~0.305와 0.497~0.510, BayesC에서는 0.284~0.296와 0.498-0.511로 추정되었다. 특히, 등지방두께의 유전체 정확도가 BayesB방법론의 DEBVincPA에서 0.625로 가장 높게 추정되었다. 제주흑돈의 산육형질에 대한 유전적인 개량 속도를 가속화하기 위해 유전체 선발법을 적용하는데 있어 부모 평균을 포함한 DEBVincPA (Deregressed EBV include parents average)의 반응변수를 이용하는 것이 바람직하다고 판단된다.

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.

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.

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 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.

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.

목 적 : 침습성 눈물막파괴시간(TBUT, invasive tear break-up time)과 비침습성 눈물막파괴시간 (NIBUT, noninvasive tear break-up time) 검사법의 정확도를 비교하고자 하였다. 방 법 : 안질환이 없으며 굴절교정수술을 받지 않은 20대 대학생 56명(112안)을 대상으로 TBUT는 Fluorescein strip을 사용하여 측정하였고, NIBUT는 Keratograph 5M(K5M), Wavefront Analyzer (KR-1W), Auto refractor keratometer(KR-8100P)을 사용하여 측정하였다. 건성안 감별(screening) 기준 은 OSDI(ocular surface disease index) 설문지를 사용하였다. 각 측정값의 일치도 분석은 Bland & Altman Plot을 사용하여 확인하였고, 검사값의 정확도는 ROC(receiver operating characteristic) curve를 이용하여 민감도(sensitivity) 및 특이도(specificity), AUC(area under the curve), cut-off 값을 비교하여 분석하였다. 결 과 : TBUT는 NIBUT보다 유의하게 짧았고(p<0.05), KR-1W, KR-8100P, K5M으로 측정한 NIBUT 값들은 서로 유의한 차이가 없었다(F=2.69, p=0.06). NIBUT 검사값은 서로 중등도의 상관성을 보였지만 (r=0.36,0.44,0.35), TBUT는 K5M로 측정한 NIBUT와 상관성이 있었다. 검사법 상호간의 일치도 분석에서 TBUT와 NIBUT는 차이가 있었고, NIBUT 값들은 상호간 차이가 없었다. 건성안 유무 감별에 대한 민감도와 특이도는 각각 TBUT 검사법에서 25%, 80%, KR-1W 검사법에서 50%, 69%, KR-8100P 검사법에서 86%, 34%, K5M 검사법에서 31%, 82%로, 민감도는 KR-8100P 검사법이 가장 높았고, 특이도는 K5M 검사법이 가장 높았다. 결 론 : NIBUT 검사법은 TBUT 검사법보다 정확도가 높고, 검사법 상호간의 일치도가 우수하며, 건성안 감별에 KR-8100P 측정값이 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

목 적: KR-8100P, Nvision K-5001, KR-1W로 측정한 굴절이상도를 자각식 굴절검사와 비교하여 정확 도를 평가하였다. 방 법: 근시성 난시안인 20 ~ 29세 성인 42명(84안, 23.90±2.39세)을 대상으로 내부형 자동굴절계 (KR-8100P), 개방형 자동굴절계(Nvision K-5001), 파면수차계(KR-1W)를 이용하여 굴절이상을 각각 측정 하였고, Power vector를 이용하여 등가구면굴절력을 나타내는 M 성분과 원주굴절력 J0 와 J45 성분으로 변 환하여 분석하였다. 검사기기 측정값의 정확도는 자각식 굴절검사를 기준으로 각각의 기기에서 측정한 값을 비교 분석하였다. 결 과: KR-8100P와 자각식굴절검사의 M, J0, J45 각각의 차이값의 평균은 -0.34±0.42 D, 0.06±0.22 D, -0.08±0.15 D로 모든 성분에서 유의한 차이가 있었고(p<0.05), Nvision K-5001과 자각식굴절검사의 M, J0, J45 차이값은 0.20±0.47 D, -0.03±0.22 D, -0.01±0.16 D로 M 성분에서 차이가 있었고(p<0.05), J0, J45 에서는 차이가 없었다(p=0.17, p=0.68). KR-1W와 자각식굴절검사의 M, J0, J45 차이값은 -0.14±0.39 D, -0.02±0.18 D, -0.02±0.14 D로 M 성분은 차이가 있었고(p<0.05) J0 와 J45 에서는 차 이가 없었다(p=0.43, p=0.05). 각각의 기기로 측정한 M, J0, J45 성분들의 정확성계수는 KR-8100P에서는 0.823, 0.431, 0.294, Nvision K-5001에서는 0.921, 0.431, 0.313, KR-1W에서는 0.764, 0.352, 0.274로 나타났다. 결 론: 자각식 굴절검사를 기준으로 비교한 자동굴절계의 정확도는 KR-1W가 KR-8100P와 Nvision K-5001보다 더 높았고, 검사값의 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났지만 임상적으로 판단할 때 차이 가 있다고 할 수 없는 정도이기 때문에 자동굴절계는 모두 자각식 굴절검사를 위한 예비검사에 적합하다고 생각된다.

The GPS positioning method is widely used in the performance of forest tasks due to its convenient observation. But the result of GPS positioning without precise GPS measurements or DGPS method generally includes relatively large positioning errors. In case of mountainous regions, these positioning errors more increase because tree canopies or topographies interfere GPS satellite signals. Thus, observers have to consider how large positioning errors are included under the various observation condition in mountainous regions. In this study, we conducted a real-time GPS positioning experiment in the mountainous region with widely used three hand-held GPS measurements and a precise GPS measurement in Korea Forest Service. We observed the positioning data at various regions of topography and physiognomy. Finally, we analyzed the RMSE of each GPS positioning results under various mountain environments.

PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS: As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS: The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.

본 논문에서는 새로운 비중첩 영역 분할 기법을 바탕으로 한 병렬해석의 정확도 분석이 수행된다. Tak 등(2013)에 의해 제안된 이 방법에서 분할된 하위도메인들은 서로 중첩되지 않으며 계면요소(interfacial element)라 불리는 가상연결유한요소를 통해 서로 간의 관계가 결정된다. 이 접근법의 주요 장점은 영역 분할시 floating 도메인에서 발생할 수 있는 특이강성행렬(singular stiffness matrix)을 계면요소의 결합을 이용하여 가역행렬(invertible matrix)로 변환할 수 있다는 것과 기존의 FETI법에 비하여 해석시간과 스토리지(storage) 사용을 줄일 수 있다는 것이다. 반면에 3개 이상의 하위도메인들이 한 점에서 연결되는 경우를 의미하는 cross point에서는 해석의 정확도가 저하되는 경향이 나타났다. 따라서 본 논문에서는 새로운 비중첩 영역 분할기법에 대해 다양한 영역분할의 경우에 따라 발생하는 하나의 cross point에 접촉하는 하위도메인의 개수에 따른 정확도 분석이 수행되고 정확도가 저하되는 원인분석 및 대책이 논의된다.

황사(Asian dust storm, ADS)란 중국이나 몽골 등 중앙아시아 지역의 사막 지대의 작은 모래나 황토 또는 먼지가 하늘에 떠다니다가 상층풍을 타고 멀리까지 날아가 떨어지는 현상을 말하며, 주로 봄철에 우리나라를 비롯한 동아시아 지역에 영향을 준다. 이와 같은 황사에 영향을 받는 지역에서는 거주민들의 건강에 부정적인 영향을 미치는것으로 알려져 있다. 본 연구는 2005년도에서 2008년도까지 4년간 서울지역 거주민들 사이에서 황사현상이 천식질

The objective of this study was to compare the accuracy analysis and the effect of field application of a newly developed automatic heat detector in dairy cows. From 2009 to 2010, we used 48 Holstein cows (mounting cows : 38 heads, standing cows : 10 heads) raised in experimental barn of National Livestock Research Institute (RDA) for the accuracy analysis of automatic heat detector, and 14 Holstein cows raised in three commercial dairy farms of Cheonan and Pochun area for comparison of the effect of field application. The accuracy of response in cows attached with automatic heat detector was 86.8% (33/38) displayed on board when mounting activity observed, and 100% (10/10) when standing activity observed, and on average, 90.0% (43/48) displayed on board. The accuracy of automatic heat detector in on-farm test was 85.7% (12/14), and conception rate was 75.0% (9/12).