본 연구에서는 유방촬영검사에서 사전조사 관전압과 실제조사 관전압 편차에 따른 원인분석을 유방압박 두께, 유방크기, 체질량지수와 연관하여 규명하고 개선책을 찾고자 하였다. 국민건강보험공단에서 실시하는 유방촬영 검진자 중 40세 이상 여자 377명을 대상으로 조사하였다. 유방촬영검사에서 상하방향촬영에 의한 영상을 참고하여 의료영상저장정보시스템으로 전송되어진 선량 보고서(dose report)의 파라메타 중 사전조사 관전압과 실제조사 관전압의 편차에 따른 유방압박두께, 유방크기, 체질량지수를 분석하였다. 결과로는 유방압박두께가 얇을수록, 유방크기가 작을수록, 체질량지수가 작을수록 관전압 편차가 크게 나타났다. 결론적으로 유방촬영검사에서 유방압박두께와 유방크기에 따른 관전압 설정을 하기 위해 우리나라 실정에 맞는 유방촬영기기의 최소 관전압이 재설정 되어야 할 것이며, 또한 유방압박두께가 얇은 환자나 유방크기가 작은 환자를 검사할 경우 정확한 조사조건 매뉴얼을 만들어 검사함으로서 촬영조건의 편차를 줄여 방사선피폭 경감과 좋은 영상의 화질을 만드는데 노력해야 할 것으로 사료된다.

Among agronomists, there appears to be a confusion in selecting among standard deviation (SD), standard error (SE) and confidence interval (CI) in reporting their results as figures and graphs. If there is a confusion in selection among them, there should also be difficulties in interpreting results published in peer-reviewed journals. This review paper aims to help researchers better suited for reporting their results as well as interpreting others by revisiting the definition of SD, SE and CI and explaining in plain words the concepts behind the formula. A variation among observation obtained from an experiment can be explained by the use of SD, a descriptive statistic. If one wants to draw an attention to a variation observed among plant germplasm collected from different regions or countries, SD can be reported along with the mean so that readers can get an idea how much variation exists in the particular set of germplasm. When the purpose of reporting experiment results is about inferring true mean of the population, it is advised to use SE or CI, both inferential statistics. For example, a certain chemical compound is to be quantified from plant materials, estimated mean with SD does not tell the range where the true mean content of the chemical compound would lie. It merely indicates how variable the measured values were from replications. In this case, it would be better to report the mean with SE or CI. The author recommends the use of CI over SE since CI is a sort of adjusted SE. The adjustment comes from t value that considers not only the probability but also n size.

궤도틀림은 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 따라서 현장에서 발생하는 궤도의 틀림을 체계적으로 분석함으로써 이를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. 현재 국내에서 EM-120에 의해 검측된 틀림 데이터는 매우 불규칙적인 형태를 나타내며 데이터 분석 시 다양한 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 궤도의 효율적인 유지관리를 위해 검측된 틀림데이터의 효율적인 처리 기법을 개발하고, 정제된 데이터를 이용해 선로를 구성하고 있는 이음매, 도상, 노반, 체결구 등의 요소를 고려하여 레일 궤도 틀림의 진전 정도를 정량화 하였다. 또한 축적된 검측 데이터로부터 궤도의 건전도를 평가할 수 있는 방법을 정립하고 잔존수명을 예측하여 효율적 유지관리를 실현하기 위하여 검측 데이터의 확률론적 수명 산정 기법 개발 및 데이터를 이용한 구간 특성에 따른 궤도틀림 표준편차의 틀림 진전 정도에 대한 통계 및 확률적 분석을 수행하였다.