삼차원 프린터(3DP)를 이용하여 환자맞춤형 전자선 치료용 볼루스(patient specific customized bolus, PSCB)를 제작하는 절차를 고안하고 제안된 방법으로 제작한 PSCB의 선량 정확도를 평가했다. 치료계획장치에서 치료계획표적용적(PTV)에 적합한 전자선 빔과 조사면 크기를 선택하고 초기 선량계산을 수행했다. 계산된 선량분포를 기반으로 PSCB를 그리고 재계산을 수행했다. 수 차례 반복을 통해 최상의 PSCB를 설계하고 설계된 윤곽자료를 DICOMRT 프로토콜을 이용해 자체 제작한 변환프로그램으로 전송했다. PSCB의 윤곽자료는 자체 변환프로그램을 이용해 3DP에서 인식 가능한 파일(STL 포맷)로 변환한 후 3DP를 이용해 제작했다. PSCB의 유용성을 검증하기 위해 2명의 가상 환자(오목, 볼록 유형)를 생성했고 각각의 환자에 가상의 PTV와 정상장기(OAR)을 생성했다. 3D-PSCB 를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 선량체적히스토그램(DVH)와 선량 특성을 비교했다. 3D-PSCB 제작의 정확도를 분석하기 위해 필름 선량측정을 통해 선량 정확도를 평가했다. 치료계획 결과와 필름을 이용한 선량분포를 중첩한 후 빔 중심축에서의 심부선량곡선을 구했고 감마분석(3% 선량 오차와 3 mm 거리오차)을 수행 했다. 2명의 가상환자 모두에서 PSCB를 사용한 경우 PTV 선량은 큰 차이를 보이지 않았다. PSCB를 사용할 경우 PSCB를 사용하지 않는 경우에 비해 OAR의 최대 선량, 최소선량, 평균선량은 각각 평균 9.7%, 36.6%, 28.3% 감소했다. 처방선량의 90% 선량($V_{90%}$)을 받는 OAR의 용적은 PSCB를 적용할 경우 약 99% 낮아졌다(14.40 vs $0.1cm^3$). 또한 처방선량의 80% 선량을 받는 OAR 체적도 PSCB를 사용할 경우 약 91% 줄었다(42.6 vs $3.7cm^3$). 감마분석 결과(3%, 3 mm) 오목 및 볼록 볼루스를 적용한 경우 각각 95%, 98% 통과율(pass rate)을 보였다. 3DP를 이용해 PSCB를 제작하는 절차를 정립하고 선량적 정확도를 평가해서 임상적용이 가능한 만족할 만한 결과를 얻었다. 3DP 기술의 빠른 발전에 힘입어 PSCB의 임상적용이 좀 더 쉬워지고 적용대상이 확장될 것으로 생각된다.
최근 빅데이터 분석은 기업과 전문가뿐만 아니라 개인이나 비전문가들도 큰 관심을 갖는 분야로 발전하였다. 그에 따라 현재 공개된 데이터 또는 직접 수집한 이터를 분석하여 마케팅, 사회적 문제 해결 등에 활용되고 있다. 국내에서도 다양한 기업들과 개인이 빅데이터 분석에 도전하고 있지만 빅데이터 공개의 제한과 수집의 어려움으로 분석 초기 단계에서부터 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 공유를 방해하는 개인정보, 빅트래픽 등의 요소들에 대한 기존 연구와 사례들을 살펴보고 정책기반의 해결책이 아닌 시스템을 통해서 빅데이터 공유 제한 문제를 해결 할 수 있는 클라이언트-서버 모델을 이용해 빅데이터를 공개 및 사용 할 때 발생하는 문제점들을 해소하고 공유와 분석 활성화를 도울 수 있는 방안에 대해 기술한다. 클라이언트-서버 모델은 SPARK를 활용해 빠른 분석과 사용자 요청을 처리하며 Server Agent와 Client Agent로 구분해 데이터 제공자가 데이터를 공개할 때 서버 측의 프로세스와 데이터 사용자가 데이터를 사용하기 위한 클라이언트 측의 프로세스로 구분하여 설명한다. 특히, 빅데이터 공유, 분산 빅데이터 처리, 빅트래픽 문제에 초점을 맞추어 클라이언트-서버 모델의 세부 모듈을 구성하고 각 모듈의 설계 방법에 대해 제시하고자 한다. 클라이언트-서버 모델을 통해서 빅데이터 공유문제를 해결하고 자유로운 공유 환경을 구성하여 안전하게 빅데이터를 공개하고 쉽게 빅데이터를 찾는 이상적인 공유 서비스를 제공할 수 있다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.
발파(發破)에 있어서 천공배치(穿孔配置)는 발파효과에 영향(影響)을 미치는 가장 중요(重要)한 요소중(要素中)의 하나다. Burn-cut 의 폭발(爆發)의 여러 요소(要素)에 관(關)한 연구(硏究)는 Brown, Cook에 의(依)해 발표(發表)된 바 있으나 본연구(本硏究)에 있어서는 Burn-cut 와 Pyramid-cut의 천공배치(穿孔配置)의 대비(對比)와 폭원(爆源)과 자유면(自由面)사이의 역학적(力學的) 응력해석(應力解析)에 중점(重點)을 두어 이등교수(伊藤敎授)가 전개(展開)한 이론(理論)에서 다루지 않은 주정천공배치(週正穿孔配置)에 의(依)한 Burn-cut의 효과을 연결(連結)시켰다. 종래(從來)의 이론(理論)에 의(衣)하면 단일자유면발파(單一自由面發破)에 있어서는 압축응력외(壓縮應力外)에 자유면(自由面)에서 반사(反射)되는 인장응력(引張應力)의 영향(影響)을 추가(追加)로 받는다. 본(本) 신천공(新穿孔) 배치(配置)에 의(依)한 Burn-cut는 자유면수(自由面數)의 증가(增加)와 거리(距離)의 축소(縮少)를 꾀하므로서 이효과(效果)는 더욱 증대(增大)된다. 이와 같은 효과를 위(爲)해서는 다음 두가지 점(點)을 고려해야 한다. 첫째 심기공(心技孔)의 무장약공(無裝藥孔)은 보조응력(補助應力)을 크게 하기위(爲)해 가능(可能)한 대구경(大口徑)으로 깊게 천공(穿孔)해야 한다. 둘째 각 심기공간(心技孔間)의 거리(距離)를 접근(接近)시켜 완전(完全) 발파(發破)를 기(期)해야 한다. 그 까닭은 구경(口徑)이 증가(增加)됨에 따라 2차(次) 자유면(自由面)은 넓어지고 거리가 가까울수록 장약공(裝藥孔)과 무장약공(無裝藥孔)사이의 인장응력(引張應力)은 더욱 발달(發達)되기 때문이다. 선진국(先進國)에서는 심기공(心技孔)사이의 거리(距離)를 4"로 함이 이상적(理想的)이라고 알려지고 있으나 본실험(本實驗)에 의(依)하면 더 욱 근접(近接)될수록 파괴암석(破壞岩石)이 증가(增加)되고 굴진장(掘進長)도 깊어짐이 밝혀졌다. 나아가서는 굴진장(掘進長)을 더욱 증대(增大)시키기 위(爲)해 Burn-cut로 부터 Large hole Burn-cut를 개발(開發)하여 발파회수(發破回數) max 7회(回)/일(日)로서 1발파당(發破當) 3.1m까지 시도(試圖)함으로서 고속도굴진(高速度掘進)의 기원(起源)을 마련했다. 또한 대구경(大口徑) Burn-cut에서는 큰 저항(抵抗)을 극복하기 위해 금속초유폭약(金屬硝油爆藥)을 사용(使用)함이 더욱 효과적(效果的)임이 입증(立證)됐다. 최근(最近)에 와서 저렴(低廉)한 가격(價格)과 취급안전(取扱安全)으르 각광을 받고있는 AN-FO는 비료용 또는 공업용(工業用) 초안(硝安)에 연료유(燃料油)를 혼합(混合)한 것으로서 외관(雷管)만으로는 순감(純感)하여 폭발(爆發)하지 않으나 Gelatin Dynamite등(等)의 폭발성(爆發性) 예감제(銳感劑)에 의(依)해 발파공내(發破孔內)에서 일단 기폭(起爆)되면 종래(從來)의 초안폭약(硝安爆藥)에 상당(相當)한 위력(威力)을 발휘(發揮)케 한다. AN-FO 폭제(爆劑)의 성능(性能)에 관(關)해서는 많은 보고(報告)가 있었으나 본(本) 실험(實驗)에 의(依)하면 초유혼합비(硝油混合比)는 분상(粉狀)은 93.5:6.5, prill상(狀)은 94:6이 최적(最適)이며 분상(粉狀) AN-FO는 prill상(狀) AN-FO보다 항상(恒常) 폭속(爆速)이 높다. 또한 기폭감도(起爆感度), 충격감도(衝擊感度), 진거감도(塵據感度) 등(等) 제감도(諸感度)는 타화약(他火藥)에 비(比)해 몹시 경감(鏡感)하며 전폭성(傳爆性)은 prill상(狀)이 분상(粉狀)보다 우수(優秀)함을 얻었다. 발파후(發破後) Gas도 양호(良好)하며 AN-FO는 제조후(製造後) 7일(日) 전후(前後)가 최대효과를 갖는다. 종래(從來) AN-FO는 지난 여러해 동안 로천굴(露天掘)에만 사용(使用)하여 왔으나 필자(筆者)는 AN-FO의 기초성능시험(基礎性能試驗)을 토대(土臺)로 이를 이용(利用)한 신종폭제(新種爆劑)로서 금속초유폭약(金屬硝油爆藥)과 수중폭약(水中爆藥)을 발전(發展)시켰다. 금속초유(金屬硝油)의 폭약(爆藥)은 AN-FO와 Al 금속분말의 혼합물(混合物)이며 수중폭약(水中爆藥)은 종래폭약(從來爆藥)과 AN-FO로 제조(製造)한 바 이에 관(關)해서는 다른 논문(論文)에 기술(記述)했다. 본(本) 연구(硏究)에 있어서는 단일자유면(單一自由面) 발파(發破)에 있어서 격유폭약류(隔油爆藥類)를 사용(使用)한바 그 효과(效果)가 매우 양호(良好)하였음을 확인(確認)하였다.
최근 CT, MRI, PET등 영상진단기술 및 방사선치료계획 소프트웨어 등이 획기적으로 발전하였음에도 불구하고 자궁경부암의 강내조사는 아직까지 A점 등 ICRU 38에 근거한 치료계획을 보편적으로 사용하고 있다. CT를 이용한 3차원 강내조사 계획은 종양 및 정상조직의 선량-용적 히스토그람(DVH)에 대한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 CT를 이용하여 표적용적(CTV)에 목표선량을 조사하는 치료계획(CTV 치료계획)과 ICRU38에 근거한 치료계획(ICRU 치료계획)을 시행하고, 각각에 대한 DVH를 분석하여 두 치료계획간의 종양선량, 직장선량, 방광선량 등을 비교하였다. Ir-192 고선량율강내치료(HDR)를 받은 11명의 환자를 대상으로 하였다. 강내조사 치료계획은 외부방사선치료를 일일선량 180cGy씩 4문조사(Box technique)로 약 40Gy 시행한 후 수립되었으며 모든 환자에서 CT 모의치료기를 이용한 CT가 시행되었고 치료계획은 PLATO(Nucletron) v.14.2를 이용하였다. CT 영상에 CTV, 직장, 방광 등을 도시한 후 CTV에 100%의 선량을 조사하는 치료계획 및 ICRU 38에 근거하여 A점에 100%를 조사하는 치료계획을 수립하였다. 11명 환자의 CTV 용적(평균${\pm}$표준편차)은 $21.8{\pm}26.6cm^3$, 직장 용적은 $60.9{\pm}25.0cm^3$, 방광용적은 $111.6{\pm}40.1cm^3$이었으며, 100%의 선량이 포함하는 용적은 ICRU 치료계획에서는 $126.7{\pm}18.9cm^3$, CTV 치료계획에서는 $98.2{\pm}74.5cm^3$이었다. (p=0.0001). ICRU 치료계획 시 잔류종양의 크기가 4cm 이상인 1례에서는 CTV 용적 $22.0cm^3$가 100% 등선량곡선에 포함되지 않았으며 잔류종양의 크기가 4cm 미만인 나머지 10례에서는 종양용적 이외의 정상조직 $62.2{\pm}4.8cm^3$이 불필요하게 100% 이상의 선량이 조사되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3%,\;68.7{\pm}26.6%$이었고(p=0.001), 직장선량은 $86.4{\pm}18.3%,\;76.9{\pm}15.6%$이었다(p=0.08). 방광 및 직장선량의 최대 점선량 또한 ICRU 치료계획과 CTV계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1%$ vs $107.6{\pm}47.9%$, (p=0.008), $101.1{\pm}41.8%$ vs $86.9{\pm}30.8%$ (p=0.045) 로서 CTV 치료계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV 치료계획에서 정상조직 선량이 권고 선량보다 현저히 높게 나타났다. 방광 및 직장의 용적선량에서는 투여선량의 80% 이상을 받는 직장용적선량(V80rec)은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$(p=0.02), 방광용적선량(V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을 현저히 낮추고 잔류종양에 목표한 선량을 조사할 수 있다. 다만 잔류종양의 크기가 큰 경우에는 정상조직에 대한 조사선량을 줄이기 위한 효과적 치료계획에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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