유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현하기 위해서 가장 핵심이 되는 기술은 USN(Ubiquitous Sensor Network)기술로써 RFID(Radio Frequency Identification)와 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network WSN)를 이용한 다양한 센서 기술과 프로세서 집적 기술 그리고 무선 네트워크 기술을 이용해서 실제 물리적 환경 정보를 원격에서 손쉽게 수집하고 모니터링 하는 것을 가능하게 함으로써 기존 가상 공간의 IT 기술을 다양한 실제 환경에서 확대할 수 있도록 한다. 그러나 RFID와 WSN은 이러한 기술적 유사성과 상호 영향에도 불구하고 별 개의 연구로 인식되었으며 RFID와 WSN의 기술적인 융합에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이러한 문제점을 인식한 EPCglobal에서는 국제 표준인 EPCglobal Network를 기반으로 RFID와 WSN 기술을 효율적으로 통합/연동할 수 있는 EPC 센서 네트워크(EPC Sensor Network)를 제안하였다. 제안된 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트 처리(Complex Event Processing) 기법을 이용하여 RFID와 WSN을 통해 발생되는 데이터를 단일 환경에서 통합하고, 발생된 이벤트를 EPCglobal Network를 기반으로 연동하는 기술이다. 하지만 이러한 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트를 검출하기 위해 복합 이벤트를 구성하는 모든 기본 이벤트가 발생하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가되는 문제점이 있다. 또한 센서 데이터의 표현을 위해 RFID 태그의 EPC를 기반으로 센서 데이터를 하나의 결합된 쌍으로 표현한다. 이것은 센서 데이터를 처리하는데 있어 반드시 EPC가 있어야 함을 의미한다. 즉, 센서 데이터만을 위한 관리 기능은 제공하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 EPC 센서 네트워크의 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 RFID/WSN 통합 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 RFID/WSN 통합 관리 시스템은 첫 번째, RFID와 WSN 데이터를 인터넷 표준 프로토콜인 SIP(Session Initiation Protocol) 기반의 통합 관리 시스템을 제안하였다. 두 번째, 미들웨어에서 불필요한 복합 이벤트 검출 연산을 위하여 복합 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 복합 이벤트를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법들의 성능을 평가하기 위하여 SIP 기반의 통합관리시스템을 구현하여 성능을 평가하였다.
한국우주전파관측망(Korean VLBI Network: KVN)은 우리나라 최초의 초장기선 전파간섭계로 새로운 천문우주 연구 분야 및 측지, 지구물리 등의 연구를 위하여 3기의 21m 최첨단 밀리미터파 전파 안테나를 이용하여 우주를 바라보는 새로운 영역을 개척할 예정이다. 전파간섭계의 성능은 안테나 배열 및 관측 대상 천체의 적위, 그리고 천체와 크기 및 형태에 따른 의존성이 매우 크다. 본 연구는 현재 설정되어있는 KVN관측소 및 시스템 자료를 근거로 단일 점광원, 다중 점광원, 원형광원 2개, Cygnus A의 5개 모델 영상에 대하여 가상관측을 수행하였다. 적위에 따른 KVN의 UV 궤적 분포로부터 가장 이상적이라고 여겨지는 적위 60도인 천체에 대하여 22GHz의 관측 파장으로 12시간 동안 가상관측을 수행하여 얻어진 UV데이터를 가지고 간섭계 표준 영상처리를 하였다. 그 결과 22GHz에서 예상되는 KVN의 빔 크기에 의해 분해가 되지 않는 모델들의 RMS 대비 최대밝기 강도(Jy/Beam)가 대략 점광원의 징우 l0000:1, 지름 6mas(milli arcsecond) 원형 광원의 경우 5000:1 정도로 매우 높은 반면, 빔 크기보다 큰 모델에서는 115:1 및 34:1정도로 현저하게 감소하였으며 영상의 복원 정도도 이와 같은 결과를 보였다. 이것은 KVN이 상대적으로 적은 기선의 개수로 인하여 UV평면을 충분히 채우지 못하며, 동시에 짧은 기선이 부족하여 넓은 분포를 가지는 천체들에 대한 영상화능력이 떨어지기 때문이다. 그러나 각 모델과 CLEAN 영상과의 픽셀 좌표비교에서는 12mas 원형광원을 제외하고는 정확하게 일치함을 보였다. 그러므로 KVN의 주요한 관측 대상은 콤팩트한 천체들이 적당할 것이며, 이러한 천체들에 대하여 KVN은 위치측정에 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 이용하여 방사선 치료계획 시 3차원 흡수선량 분포 검증을 위한 정도 관리 소프트웨어를 개발하여 겔을 이용한 3차원 선량분석 방법을 제시하고자 한다. 우선 치료계획상의 3차원 흡수선량 데이터와 측정한 겔 광학밀도 데이터의 입출력 기능을 구현하였고, 변환 테이블을 이용하여 광학밀도를 흡수선량으로 변환하는 기능을 구현하였다. 겔에서 측정된 흡수선량과 치료계획상의 흡수선량 분포간의 기하학적 매칭을 위하여 3D 볼륨 데이터의 x, y, z 방향 및 회전 변환을 구현하였다. 매칭이 완료된 두 선량 분포간에 일치도를 검증하기 위하여 3차원 감마 인덱스알고리듬을 구현하였고, 감마 통과 지도(gamma passing map) 기반의 일치도 확인 기능을 구현하였다. 광학밀도와 흡수선량간의 관계를 분석하기 위하여 원기둥 형태의 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 대상으로 X-선 전산화 단층촬영기를 이용하여 CT 영상을 획득하였고, 방사선 치료계획 시스템(Eclipse, Varian, Palo Alto)을 이용하여 원반 형태의 6개의 가상 표적을 생성하여, 각각에 1 Gy에서 6 Gy까지 선량이 전달되도록 입체조형 방사선 치료계획을 수립하였다. 다음으로 광학 CT 스캐너($Vista^{TM}$, Modus Medical Devices Inc, Canada)를 이용하여 기준 투영 영상들을 획득하였고, 치료계획과 동일하게 겔에 방사선을 조사하였다. 조사2시간 후 매 2시간 간격으로 광학 CT 스캐너로 투영 영상 셋을 획득 후 3차원 광학밀도 데이터로 재구성하였다. 실린더 중심축을 따라 치료계획상의 흡수선량 프로파일과 광학밀도 프로파일을 추출하여 광학선량 대비 흡수선량 대응 테이블을 정의하였다. 이후 본 연구에서 개발한 소프트웨어를 이용하여 3차원상의 선량 분포의 일치도를 평가하였다. 광학밀도와 흡수선량간에는 supra-linear 관계가 나타났으며, 광학밀도는 그 크기에 따라 24시간당 60% 전후로 감쇄하였다. 측정된 흡수선량은 중심축 부근에서는 치료계획 선량과 잘 일치하였으나, 주변부로 갈수록 크게 낮아짐을 확인할 수 있었으며, 이로 인하여 3D 감마 통과율은 선량 차이율과 DtoA 각각 3%/3 mm의 조건하에 70.36%로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 광학 CT 스캐너 내부의 오일과 $PRESAGE^{REU}$ 겔간의 굴절률이 정확하게 매칭되지 않아서 광학 스캔 시 빔이 굴절되어 부정확한 데이터를 만들어 내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 정도 관리소프트웨어는 3차원 겔 선량을 비교 분석하기에 유효한 것으로 평가되었으나, $PRESAGE^{REU}$ 겔로부터 정확한 흡수선량데이터를 획득하기 위해 겔 선량측정 과정의 많은 개선이 요구된다.
뇌병변 등의 방사선 치료에 있어 CT (Computed Tomography) 영상만을 이용한 종양 체적(Tumor volume) 윤곽의 정확한 설정은 CT 영상의 부족한 연부조직 대조도 특성에 의하여 한계를 가진다. 따라서 자기공명영상(Magnetic Resonance Images, MRI)이 보다 정확한 목표 체적의 윤곽을 그려내기 위해 광범위 하게 사용되고 있다. 치료계획을 위해 획득한 자기공명영상에 진단단계에서 얻어진 CT영상의 전자밀도를 융합하는 방법과 자기공명 영상으로부터 만들어진 가상의 CT를 이용하는 방법 등이 자기공명 영상장치를 기반으로 한 방사선 치료 계획의 선량계산을 위하여 소개되어 왔다. 본 연구는 MRI기반의 선량계산의 가능성을 확인 해보기 위해 15명 환자의 진단 MR 영상을 통하여 Look Up Table (LUT)을 만들어 MRI 기반 선량계산과 기존의 CT 기반 선량계산을 비교 검증 하였다. 여기서 lMRI는 획득한 MR 영상에 LUT를 이용한 전자밀도 보정을 한 것이며 wMRI는 획득한 MR영상을 물 밀도로 동일화 시킨 것이다. 6 MV anterial 방향의 조사가 CT, lMRI, wMRI에 적용되어 치료계획으로 비교되었으며 또한 환자의 병변위치에 따라 2문 조사에서 5문 조사의 치료계획이 비교되었다. CT기반 치료계획을 기준으로 하여 등선량 분포와 DVH의 차이는 wMRI 보다 lMRI에서 더 적었으며 최대선량 차이가 91 cGy vs. 57 cGy, 평균선량이 74 cGy vs. 42 cGy, 최소선량 차이가 94 cGy vs. 53 cGy로 측정되어 각각의 선량 평가 면에서 그 차이가 wMRI보다 lMRI에서 더 적었다. 이러한 결과는 wMRI의 경우 공동내 선량계산에서 CT기반 선량계산과 차이가 나기 때문이다. 따라서 본 연구의 결과는 lMRI 기반 선량계산의 가능성이 있음을 보여준다.
인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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