본 연구에서는 도시유역에서의 실시간 홍수예경보 목적으로 shot noise process 기반의 강우-유출모형을 제안하였다. 제안된 모형은 각 소유역별 첨두치, 감쇄상수 및 지체시간으로 결정되는 shot noise의 합으로 표현되며, 기존 강우-유출 모형과는 달리 각 소유역 별 유출량이 독립적으로 유역 출구에 도달하는 구조를 가지고 있다. 제안된 모형의 매개변수는 통상 경험식을 가지고 결정하는 소유역의 집중시간과 저류상수 및 관로에서의 도달시간과 저류상수를 이용하여 쉽게 결정될 수 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 중동 빗물펌프장 배수유역, 구로1 빗물펌프장 배수유역, 대림2 빗물펌프장 배수유역에서 관측된 총 3개의 호우사상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 제안된 shot noise process 기반 단위 응답함수는 기존 단위 응답함수와 달리 강우 지속기간에 관계없이 동일한 모양을 갖는다. (2) 제안된 모형의 특성상 강우의 시간간격이 짧을수록 수렴된 결과를 얻을 수 있다. 따라서 도시유역의 특성을 감안할 때 1분이 가장 적절한 것으로 판단된다. (3) Shot noise process 기반 1분 단위 응답함수를 실제 호우사상에 적용하여 유출해석을 수행한 결과, 모의된 유출 수문곡선과 관측 값이 매우 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 도시유역에서의 유출해석을 수행하는데 있어 제안된 유출모형이 충분한 적용성이 있다는 것을 보여준다.

본 연구는 뇌줄기 확산강조영상검사 시 뒤틀림을 줄이기 위한 SS-TSE 기법의 신호대잡음비 감소를 수치 적으로 정량화하여, 낮은 신호대잡음비로 인한 SS-TSE 기법의 문제점을 지적하고자 하였다. 연구방법은 20 15년 7월부터 10월까지 뇌줄기 확산강조영상검사를 검사한 35명을 대상으로 하였으며, 기존의 SS-EPI 기법 과 SS-TSE 기법을 적용하여 기법별 숨뇌의 신호대잡음비을 비교하였다. 연구결과 b=0 영상의 신호대잡음 비는 새로운 SS-TSE 기법(314.41±42.96) 적용 시 SS-EPI 기법(514.84±48.97) 보다 38.9% 감소하였으며, b=1,0 00 영상의 경우도 SS-TSE 기법(117.33±14.04) 적용 시 SS-EPI 기법(208.65±25.70) 보다 43.8% 감소하였다. 결론적으로, 미세 병변을 진단하기 위한 뇌줄기의 확산강조 자기공명영상 검사 시 뒤틀림을 줄이기 위해 SS-TSE 기법을 적용할 경우 신호대잡음비가 저하됨으로 기존의 SS-EPI 기법이나 MS-EPI 기법을 병행하여 검사하는 것이 진단의 정확성을 높일 수 있으리라 사료된다.