• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.1-25
• /
• 2023

ESG 경영은 시대의 필수가 되어 가고 있지만, ESG 평가지표가 전세계적으로 600여개나 되어서 개별 회사에 대해 평가기관에 따라 서로 다른 ESG 등급이 부여되어 시장의 혼란을 초래하였다. 또한 ESG 적용 방법이 공개되지 않아서 ESG 경영을 도입하려는 회사가 도움을 받을 수 있는 방법이 많지 않았다. 이에 산업통상자원부는 부처 합동으로 K-ESG 가이드라인을 발표하였다. 기존 연구들 중에 ESG 평가회사별 평가등급 비교나 평가 진단항목의 적용에 대한 연구가 거의 없었다. 이에 본 연구에서는 K-ESG 가이드라인을 통해 이미 ESG 등급을 보유한 회사에 적용하여 K-ESG 가이드라인의 적용 용이성과 개선점을 도출하고자 하였다. 글로벌 ESG 평가기관, 국내 ESG 평가기관의 ESG 등급을 보유한 기업에 대해 K-ESG 가이드라인을 통해 산출한 점수를 비교하여 K-ESG 가이드라인의 위치도 확인하고자 한다. 분석 결과로서 첫째, K-ESG 가이드라인은 개별 회사가 ESG 목표 설정과 ESG 실천의 방향을 자체적으로 설정하는데 명확하고 자세한 기준을 제공해주고 있다. 둘째, K-ESG 가이드라인은 글로벌 대표 ESG 평가기관 및 국내의 KCGS의 평가지표를 포괄하는 61개의 진단항목과 12개의 추가 진단항목을 갖추고 있어서 국내외 ESG 평가기준에 적합하다. 셋째, K-ESG 가이드라인의 ESG 평가등급은 글로벌 ESG 평가기관 중 Refinitiv보다 낮았고 MSCI보다 높았으며 국내 ESG 평가기관인 KCGS의 등급보다 낮거나 유사한 결과가 나왔다. 넷째, K-ESG 가이드라인의 적용 용이성은 높은 것으로 판단된다. 다섯째, K-ESG 가이드라인의 개선되어야 할 점으로서 정부가 K-ESG 환경 영역의 진단항목에 대한 산업평균 통계치를 집계하여 정부의 ESG 전용 사이트에 발표할 필요가 있다. 또한 산업별 E, S 그리고 G의 적용 가중치도 확정하여 공시를 할 필요가 있다. 이 연구는 ESG 경영에 관심이 있는 ESG 평가기관, 기업의 경영진 그리고 ESG 담당자 등에게 ESG 경영전략 수립과 세부이행에 있어 도움이 될 것이며, K-ESG 가이드라인의 추후 개정 시 참고할 제언도 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2008

본 논문에서는 야외 및 실내에서 촬영된 차량 영상에 대해 실시간으로 차량 색상을 인식할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 알고리즘을 제시한다. 전처리 과정에서는 차량 색상의 표본 영상들로부터 특징벡터를 계산한 뒤, 이들을 색상 별로 조합하여 GPU에서 사용할 참조 텍스쳐(Reference texture)로 저장한다. 차량 영상이 입력되면, 특징벡터를 계산한 뒤 GPU로 전송하고, GPU에서는 참조 텍스쳐 내의 표본 특징리터들과 비교하여 색상 별 유사도를 측정한 뒤 CPU로 전송하여 해당 색상명을 인식한다. 분류의 대상이 되는 색상은 가장 흔히 발견되는 차량 색상들 중에서 선택한 7가지 색상이며, 검정색, 은색, 흰색과 같은 3가지의 무채색과 빨강색, 노랑색, 파랑색, 녹색과 같은 4가지의 유채색으로 구성된다. 차량 영상에 대한 특징벡터는 차량 영상에 대해 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상모델을 적용하여 색조-채도 조합과 색조-명도 조합으로 색상 히스토램을 구성하고, 이 중의 채도 값에 가중치를 부여함으로써 구성한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 다양한 환경에서 촬영된 많은 수의 표본 특징벡터를 사용하고, 색상 별 특성을 뚜렷이 반영하는 특징벡터를 구성하였으며, 적합한 유사도 측정함수(likelihood function)를 적용함으로써, 94.67%에 이르는 색상 인식 성공률을 보였다. 또한, GPU를 이용함으로써 대량의 표본 특징벡터의 집합과 입력 영상에 대한 특징벡터 간의 유사도 측정 및 색상 인식과정을 병렬로 처리하였다. 실험에서는, 색상 별로 1,024장씩, 총 7,168장의 차량 표본 영상을 이용하여 GPU에서 사용하는 참조 텍스쳐를 구성하였다. 특징벡터의 구성에 소요되는 시간은 입력 영상의 크기에 따라 다르지만, 해상도 $150{\times}113$의 입력 영상에 대해 측정한 결과 평균 0.509ms가 소요된다. 계산된 특징벡터를 이용하여 색상 인식의 수행시간을 계산한 결과 평균 2.316ms의 시간이 소요되었고, 이는 같은 알고리즘을 CPU 상에서 수행한 결과에 비해 5.47배 빠른 속도이다. 본 연구에서는 차량만을 대상으로 하여 색상 인식을 실험하였으나, 일반적인 피사체의 색상 인식에 대해서도 제시된 알고리즘을 확장하여 적용할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.455-468
• /
• 1998

이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제42권5호
• /
• pp.486-495
• /
• 2009

본 연구에서는 저염화 사업의 성과 평가 지표의 현황을 분석하고, 델파이 조사를 통하여 저염화 사업 성과 평가지표의 적절성 및 측정방법의 타당도와 수행용이성을 검증하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 보건소에서 사용하고 있는 저염화 사업 성과 평가지표로는'소금 섭취량', '적정 소금 섭취 인구비율', '싱겁게 먹는 인구 비율', '나트륨 감소법 인지율', '가공식품 구입시 영양표시 정보 확인율', '국의 염도 감소율', '저염 실천하는 모범음식점 증가율', '참가자 만족도', '소금 판매량', '뇌졸중 사망률' 등으로 다양하게 사용하고 있었다. 2) 델파이 조사 결과, 저염화사업 성과 평가지표로서 영양학적 평가지표로는 1일 소금 섭취량이 가장 적절한 것으로 나타났으며, 적정 소금 섭취 인구비율과 싱겁게 먹는 인구 비율 등도 적절한 것으로 나타났다. 보건학적 지표로는 뇌졸중 사망률과 위암사망률이 적절한 것으로 조사되었다. 3) 영양학적 성과 지표 측정방법 중 24시간 소변 수집법이 타당성은 가장 높았으나, 수행용이성은 가장 낮은 것으로 나타났고, 짜게 먹는 식태도 조사 방법이 수행용이성이 가장 높았으며, 짜게 먹는 식행동 조사와 미각판정 방법이 수행용이성이 그 다음으로 높은 것으로 나타났다. 4) 영양학적 성과지표 측정방법의 타당성과 수행용이성을 동시에 고려하기 위하여 이들의 평균 점수에 가중치를 부여하여 순위를 비교하였을 경우 식행동 조사와 식태도 조사가 1, 2순위로 가장 높았고 음식섭취빈도 조사, 미각판정법이 그 다음 순위인 것으로 나타났다. 5) 미각판정법의 신뢰도를 조사한 결과 5개의 시료 농도별 짠맛에 대한 미각판정 결과 남자의 경우 검사자간 판정 결과의 상관계수가 0.774 (p < 0.01)였으며, 여자의 경우도 0.781 (p < 0.01)로 모두 높은 상관성을 보여주었다. 검사자내 신뢰도 조사에서는 짠맛에 대한 미각판정 결과 남자의 경우 첫 번째, 두 번째 판정결과에 대한 상관계수가 0.591 (p < 0.01), 여자의 경우 0.399 (p < 0.01)로 모두 통계학적 유의성을 보여주어 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 델파이 조사를 1회 실시한 것이 한계점이라할 수 있으나, 이제 막 저염화 사업이 활성화되고 있는 현 시점에서 저염화 사업의 성과 평가지표개발에 대한 중요성을 인식시켰다는데 그 의미를 둘 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 제시된 싱겁게 먹는 인구비율은 적정 소금 섭취 인구비율과 함께 보건소 단위에서 저염화 사업을 할 때 특히 교육 효과를 평가할 수 있는 유용한 지표가 될 수 있을것으로 사료되며, 향후 저염화 사업에서 이 지표의 적합성 여부를 살펴보기 위한 실질적인 적용 연구가 필요할 것이다. 또한 본 연구에서는 제시하지 못하였으나, 미각판정 도구의 농도에 대한 선호도와 강도를 점수화하여 판정과정과 결과 판정을 컴퓨터 프로그램으로 개발함으로써 미각판정법의 표준화를 확보하는 추구 연구가 필요할 것이다.

• 감성과학
• /
• 제13권1호
• /
• pp.47-60
• /
• 2010

기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제17권2호
• /
• pp.45-58
• /
• 2012

육상기인 오염원의 해양유입의 급속한 증가로 인해 유해성 적조발생이 빈번해졌을 뿐 아니라, 양식기술의 발달과 과밀양식으로 인해 연안역의 자가 오염증가가 가속화되고 있다. 따라서 해양환경 관리와 적절한 해역이용을 위해 과학적인 관리의 필요성이 증가하고 있다. 현행 환경기준은 일본의 해역 수질기준을 준용하여 육상의 배수기준에 희석 비율을 적용시켜 설정하는 공학적인 방식이다. 그리고 해역의 환경특성을 고려하지 않고 일률적인 값을 적용하였다. 유럽연합, 미국, 호주, 캐나다 등의 선진국에서는 이미 20여 년 전부터 종합적인 수질관리대책을 마련하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 해양환경 특성에 적합한 수질평가 기준을 설정하기 위해 해역을 해류, 조석, 탁도 등을 기준으로 다섯 가지의 생태구로 구분하였다. 그리고 국가해양측정망의 관측항목 중에서 부영양화의 원인항목(용존 무기질소(dissolved inorganic nitrogen, DIN), 용존 무기인(dissolved inorganic phosphorus, DIP)과 일차반응항목(클로로필, Secchi depth)과 이차반응항목(저층용존산소포화도, bottom dissolved oxygen saturation)에 해당하는 항목들을 평가항목으로 선정하였다. 용존 무기질소, 용존 무기인과 클로로필의 기준값은 각각의 생태구에서 하천의 유입 영향이 최소인 외양역 정점의 2000년에서 2007년까지의 계절별 평균값 중 최대값으로 하였고, Secchi depth는 계절별 평균값 중 최소값을 선택하였다. 그리고 저층용존산소 포화도는 외양역의 평균값 중 최소포화도 값인 90%를 전체 생태구의 기준값으로 정하였다. 전체연안을 체계적이고 동일한 기준으로 관리하기 위해서 개별 평가항목의 점수로부터 원인항목, 일차반응 항목, 이차반응 항목 순으로 큰 가중치를 부여하는 가중선형합산 방식으로 수질지수를 계산하였다. 2000년부터 2007년까지 모든 정점에서 구한 수질지수의 분포는 최소값인 20과 중앙값이 30에서 빈도수가 높은 쌍봉분포가 나타났다. 따라서 수질지수의 쌍봉분포 앞부분에 해당하는 23이하를 매우좋음(I등급)으로 하였고 최소값+표준편차 이하를 좋음(II등급), 최소값+2표준편차 이하를 보통(III등급), 최소값+3표준편차 이하를 나쁨(IV등급), 그리고 최소값+3표준편차 초과일 때 아주나쁨(V등급)으로 정하였다.

• 벤처창업연구
• /
• 제15권6호
• /
• pp.135-154
• /
• 2020

중소상공인은 대다수 신용평가에 필요한 금융 정보를 제공하지 못하는 씬파일러 (thin-filer)이므로, 중소상공인 신용평가모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 비재무정보와 정성적인 정보를 기반으로 한 대안신용평가의 개발이 중요하다. 본 연구는 중소상공인을 대상으로 한 표준화된 신용평가모형이 없고, 세부적인 평가 기준이 비공개인 현 상황에서 중소상공인의 신용점수를 높일 수 있는 결정요인을 제시함으로써 추후 신용등급 관리와 이를 활용한 금융 공급 확대에 도움을 주고자 하였다. 구체적으로, 신용보증기금의 자료를 이용하여 2014년 1월부터 2019년 9월까지 총 5,521개 중소상공인의 금융실태를 광범위하게 분석하였다. 이를 통해 2억 원 미만의 대출 보증 잔액을 가지고 있는 경우가 80% 이상이고, 사업장의 약 87%가 임차임을 확인하였다. 특히 신용 재무등급점수가 100점 만점 중 10점 이하인 경우가 47%로 거의 절반 수준인 것을 확인함으로써 대안신용평가의 개발이 시급함을 확인하였다. 또한, 중소상공인의 종합신용등급을 구성하는 재무등급점수, 계량비재무등급점수, 순수비재무등급점수의 결정요인이 무엇인지 각각 분석하였다. 종합신용등급을 산출하는데 가장 가중치가 높은 재무등급점수의 경우, 근로자 수가 많고 업력이 길수록, 그리고 법인사업자일 때 더 높게 나타났고, 실제 중소상공인의 총보증잔액과 순보증일수 역시 대표자 동종업계 종사연수, 근로자 수, 업력이 증가할수록, 그리고 법인사업자일 때 증가하는 것으로 나타났다. 다만 비재무적인 요소를 계량화하여 점수로 구현하는 계량비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수나 근로자 수, 업력과 유의한 관계를 보이지 않았다. 이는 본 연구에서 사용한 비재무정보 지표와 별개로 신용보증기금의 계량비재무등급점수에 다른 결정변수가 사용되었음을 의미한다. 대표자와의 면담 등을 기초로 평가되는 점수인 순수비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수가 높을수록 증가하였다. 이러한 결과는 향후 핀테크 기술을 활용한 혁신적인 금융서비스를 제공하고 이를 바탕으로 사회와 경제 혁신을 추구할 수 있는 잠재력을 제시함으로써 중소상공인 관련 연구와 정책개발에 중요하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.94-106
• /
• 2022

제6차 산림기본계획에서는 목재자급률 제고를 위해 2037년까지 임도밀도를 12.8m ha^-1까지 증가시키는 것을 목표로 설정하였으며, 지속적인 임도 증설 계획을 수립하였다. 그러나 우리나라는 급속도로 이루어진 산림복원에 비하여 임도 등의 경영관리기반시설은 미비한 실정이다(2017년 기준 4.8m ha^-1). 이러한 문제를 해결하기 위하여 공간정보를 기반으로 현장을 평가하는 효율적 임도설계 방안이 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 산림정책 구현을 위하여 공간정보 기반의 임도시공 우선지역 선정 방법을 제시한다. 먼저, 지형, 임상, 산림재해 등을 고려한 임도시공 우선지역을 파악하였다. 또한, 기존의 도로 및 임도와 연결되는 최적의 임도 경로를 도출하였다. 임도밀도가 낮은 청송군과 포항시 북구를 대상으로 GIS와 다의사결정방법인 MCE를 접목시킨 GIS-MCE 기법을 사용하여 중첩 분석을 진행하였다. 효율적인 임도시공지역 설정을 위해 각 인자별 가중치(cost)를 부여하여 임도시공 적합지에 대한 비용표면(cost surface)을 작성하고 산림시업 우선도를 파악하여 최종적으로 최소비용경로 분석을 통한 임도시공경로를 도출하였다. 분석 결과 포항시 북구보다 청송군이 임도시공이 유리한 지역으로 나타났으며, 산림시업 또한 시급성이 높은 지역으로 나타났다. 가장 시급성이 높은 지역만 고려한 결과 산림시업 예상지가 청송군에 30개, 포항시 북구에 1개로 나타났고, 결과적으로 해당 지역에 임도가 설치될 경우 청송군 내 경제림육성단지 임도밀도가 1.58m ha^-1에서 2.55m ha^-1까지 증가할 것으로 전망된다. 이번 연구에서 제시한 기법은 산림시업의 시급성을 고려한 평가방법으로 임도시공지역을 선정하고 기존의 도로망 및 임도망과 연계하는 가이드라인을 제공하여 목재자급률을 높이려는 현 정책에 기여할 수 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제29권7호
• /
• pp.779-793
• /
• 2023

집약적이고 장기적인 양식어업 활동은 많은 양의 유기물을 발생시켜 퇴적환경과 생태계를 악화시켜왔다. 정부에서는 양식어장의 환경 보전과 관리를 위해서 어장관리법을 제정하였고 이를 근거로 2014년부터 어류 가두리 양식장에 대한 어장환경평가가 실시되었다. 따라서 어장환경평가를 위해 국내 환경에 적합한 과학적이고 객관적인 평가방법의 개발이 필요하였다. 이를 위해 저서다모류 군집과 양식장의 주 오염원인 유기물의 관계를 이용한 저서생태계 건강도지수(BHI)를 개발하였고, 본 연구에서는 저서생태계 건강도지수의 개발과정과 계산방법을 소개하고자 한다. 저서생태계 건강도지수는 국내 연안역과 양식장에서 출현한 225종의 다모류를 대상으로 퇴적물 내 총유기탄소량의 농도 구배와 종별 분포특성을 연관지어 4개의 그룹을 나누고, 각 그룹에 가중치를 부여하는 방식으로 계산된다. 저서생태계 건강도지수를 이용하여 저서동물군집을 4개의 생태등급(Grade 1: Nomal, Grade 2: Slightly polluted, Grade 3: Moderately polluted, Grade 4: Heavily polluted)으로 나누었다. 개발된 지수를 현장에 적용한 결과, 기존의 평가방법인 다양도 지수나 국외에서 개발된 AMBI와 비교해 보다 정확하고 계절의 영향을 적게 받아 우리나라 환경을 평가하기에 효과적인 것으로 판단된다. 또한 저서생태계 건강도지수를 사용하면 어장환경을 정량화된 수치에 따라 등급화 할 수 있어 양식장 환경관리에 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.187-201
• /
• 2024

골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.