• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권4호
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• pp.233-241
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• 2014

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.

• 한국음향학회지
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• 제21권2호
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• pp.199-210
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• 2002

본 논문은 한국어 음성인식에서 음향모델의 성능개선을 위한 기초적 연구로서 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net (Hidden Markov Network)의 구조결정 알고리즘을 이용한 음성인식에 관한 연구를 수행하였다. 한국어는 다른 언어와 비교하여 많은 문법과 변이음이 존재하는데, 국어 음성학에서 정의한 다양한 변이음을 조사하고, 음소결정트리를 위한 음소 질의어 집합을 작성하였다. 본 논문의 HM-Net 구조결정 알고리즘의 아이디어는 SSS (Successive State Splitting) 알고리즘의 구조를 가지면서 미리 작성해 둔 문맥의존 음향모델의 상태를 다시 분할하는 방법이다. 즉, 모델의 각 상태위치마다 음소 질의어 집합에 의해 음소결정트리를 생성하고, PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘에 의해 문맥의존 음향모델의 상태열을 다시 학습하는 방법이다. 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 국어공학센터 (KLE)의 452단어와 항공편 예약에 관련된 YNU200 문장을 대상으로 음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 음소, 단어, 연속음성인식 실험에서 상태분할을 수행한 후 상태수의 변화에 따라 인식률이 점진적으로 향상됨을 확인하였다. 상태수 2,000일 때 음소, 단어 인식률이 평균 71.5%, 99.2%를 각각 얻었으며, 연속음성인식률은 상태수 800일 때 평균 91.6%를 얻었다. 또한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 파라미터 공유관계를 비교하기 위해 상태공유를 수행하는 HTK를 이용한 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, HTK를 이용한 문맥의존 음향모델에 비해 평균 4.0%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제14권5호
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• pp.93-104
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• 2019

국가의 기업가정신은 혁신을 추구하고 실패 위험을 감수하며 진취적으로 대응하여 기회를 선도하려는 보편적인 국민 개인들의 행동성향의 정도로서 국가 성장 잠재력의 원천이 될 수 있다. 특히 저성장이 고착화되고 있는 한국의 경제상황에서는 전체 국민의 창업 및 경제활동참여를 활성화시킬 수 있도록 남성에 비해 상대적으로 낮은 수준으로 나타나는 여성의 기업가정신을 제고시켜야 할 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 단순히 기업가정신 수준의 성별 차이 자체에 주목하는 것이 아닌 기업가정신의 성별 차이를 발생시키는 사회적 맥락의 숨겨진 영향력에 초점을 두었다. 구체적으로 본 연구는 성별과 기업가정신 수준 간 관계에 있어 한국의 사회적 맥락을 반영하는 요인인 출산의 조절효과를 검증하였다. 실증분석결과에 따르면, 성별 및 출산의 독립적인 효과 이외에 이들 변수들의 상호작용 효과를 포함하여 검증한 모형에서는 성별 효과가 사라진 반면, 출산 변수와 성별 및 출산의 상호작용 변수의 효과가 통계적으로 유의하게 나타났다. 또한 성별 및 출산여부를 바탕으로 네가지 유형의 처리집단을 생성하여 기업가정신의 차이를 검증한 추가분석결과에 따르면, '여성 및 출산' 집단이 다른 모든 집단에 비해 기업가정신이 유의하게 낮았으며, 나머지 처리집단들 간 차이는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 일반적으로 관찰되는 성별 간 기업가정신 수준의 차이에 있어서는 남녀의 고유한 특성 자체가 아닌 자녀출산 및 육아부담을 여성이 전적으로 감당하는 한국의 사회적 맥락 효과가 중첩되어 있음을 의미하고 있다. 본 연구는 여성의 기업가적 행동 성향을 억제하는 한국의 사회적 맥락을 고려함으로서 여성의 창업 또는 경제활동참여 활성화를 촉진할 수 있는 실효성 있는 정책 방안 마련을 위한 시사점을 제시하고 있다.