• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.42-51
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• 2011

전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.127-147
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• 2020

세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.149-171
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• 2020

대학생 시기는 실질적으로 직업선택을 해야 하는 시기이다. 우리 사회가 빠르게 고도로 발달하는 만큼, 직업은 다양화, 세분화, 전문화되어 대학생들의 취업 준비기간은 또한 갈수록 길어지고 있다. 본 연구는 대학생들이 학교 내외에서 하는 경험하는 다양한 활동들이 취업에 어떤 영향이 있을지 대학생들의 로그데이터를 중심으로 분석해 보았다. 실험을 위하여 학생들의 다양한 활동을 체계적으로 분류하고 활동 데이터를 6개의 핵심역량(직무전문성강화 역량, 리더십 및 팀웍 역량, 세계화 역량, 직무몰입 역량, 직업탐색 역량, 자율이행역량)으로 구분하였고, 여기서 구분된 6개의 역량 값이 취업여부(취업그룹, 미취업그룹)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 6개의 역량 모두 취업집단과 미취업집단의 수준차이가 유의한 것을 확인할 수 있어 학교에서의 활동은 취업에 유의미함을 유추할 수 있었다. 다음으로 6개의 역량이 취업의 질적성과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 6개의 역량수준을 상·하로 나누고, 첫연봉액을 기준으로 6개의 그룹을 만든 후 관계를 확인해 보았는데, 그 결과 6개의 역량 중 세계화역량, 직업탐색역량, 자율이행역량 수준이 높은 학생이 연봉을 기준으로 한 취업성과 또한 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 이론적 공헌은 다음과 같다. 첫 번째, 학창경험으로부터 추출할 수 있는 역량을 인사조직관리분야의 역량과 연결하며, 개인의 경력성공을 위해 대학생으로서 필요한 역량을 직업탐색역량과 자율이행역량을 추가하였다는 점이다. 두 번째, 활동로그의 실데이터 기반으로 각각의 역량을 측정하고 결과변수와 검증을 한 점이다. 세 번째, 양적성과(취업률)뿐만 아니라 질적성과(연봉수준)를 분석한 점이다. 본 연구의 실무적 활용은 다음과 같다. 첫 번째, 대학생들의 경력개발계획 수립 시 가이드가 될 수 있다. 전략이 없거나 균형을 갖추지 못한 또는 과도한 스펙을 쌓기는 지양하고 직업세계와 직무에 대한 분석을 바탕으로 자신의 강점을 표현할 수 있는 취업준비가 필요하다. 두 번째, 학교와 기업, 지자체, 정부 등 대학생들을 위한 행사를 기획하는 담당자는 대학생들이 필요로 하는 경험을 설계할 본 연구에서 제시한 6대 역량을 참고할 수 있다. 이벤트의 수요자인 대학생이 필요한 역량을 키우면서 하면서 각 기관의 목적을 더할 때 수요자와 공급자 모두 만족스러운 결과를 만들 수 있다. 세 번째, 디지털 대전환 시대, 국가의 균형발전을 구상하는 정부의 정책담당자는 대학생들의 호기심과 에너지를 대학생들의 역량개발과 국가의 균형발전을 함께 성취하는 방향으로 정책을 만들 수 있다. 기존에 없던 플랫폼서비스를 시도하고, 기존의 아날로그 상품이나 서비스와 기업문화를 디지털화 하는 데에는 많은 인력이 필요하며 디지털세대인 현 대학생들의 활약은 전 산업에서 촉매가 될 뿐 아니라 성공적인 경력개발을 위한 대학생들에게도 필요한 경험이라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.1-21
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• 2021

글로벌 경영환경 변화로 기술개발과 시장니즈의 불확실성이 커지고 기업 간 상호 경쟁이 심화되면서 개별 기업들의 연구개발 활동에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여 연구개발 기업들은 설비투자에 더욱 신중을 가하면서 연구개발의 질적인 경쟁력을 제고시키기 위한 수단 중 하나로 연구개발 투자를 강화하고 있다. 결과적으로 설비나 연구개발 투자 요소는 연구개발 기업들의 입장에서는 미래 불확실성을 떠안아야하는 부담이 될 수 밖에 없다. 단지 연구개발 역량을 제고시키기 위한 수단으로 연구개발 투자를 증가시키는 경영 전략은 기업성과측면에서 불확실성이 높은 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 활용하여 기업들의 연구개발 역량에 영향을 주는 특성들을 기술경영능력, 연구개발능력, 그리고 기업분류 속성 관점에서 탐색하고 이러한 개별 요인들이 연구개발 역량의 수준에 따라 나타나는 특성들을 탐색하였다. 이를 위해서 국내 연구개발 기업 전체를 대상으로 증거데이터에 근거해 군집분석과 실험결과를 제시하였다. 상기의 3개 관점마다 세부 평가지표를 각각 7개, 2개, 4개로 구성하여 해당 영역에서의 개별적인 수준을 정량적으로 측정하고자 하였다. 기술경영능력과 연구개발능력의 경우 현행 기술력 평가기관들이 주도적으로 활용하고 있는 소항목 평가지표를 참조하였으며, 이때 정량적으로 자료 확보가능한지 여부를 고려하여 최종적인 세부 평가지표를 새롭게 구성하였다. 기업분류 속성의 경우에는 가장 기본적인 기업 분류 프로파일 정보를 고려하여 구성하였다. 특히 연구개발 역량수준의 동질성 파악을 위해서 기술경영능력과 연구개발능력의 세부평가지표를 활용하여 개별기업별 종합점수를 부여하였으며, 이때 역량수준을 5개의 등급으로 분류하여 군집분석 결과와 비교하였다. 분석된 군집과 역량수준 등급과의 비교평가에 따른 의미를 부여하기 위해서 군집별로 연구개발 역량수준이 높은 경향과 낮은 경향이 존재하는 군집들을 탐색하였다. 이후 해당 군집에서 세부 평가지표에 따른 특징들을 분석하였다. 이와 같은 연구수행 방법을 통해 연구 개발 역량수준이 높은 군집이 2개, 낮은 군집이 1개로 분석되었으며, 나머지 2개의 군집들은 역량수준이 거의 높은 발생 빈도로 유사하게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서는 역량수준이 높은 2개 군집과 낮은 1개의 군집들을 대상으로 세부 평가지표에 따른 개별적 특징들을 분석하였다. 본 연구의 결과가 제시하고 있는 시사점은 기술변화 속도와 시장수요의 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 전문 경영자의 교체주기가 빠를수록 연구개발 역량 제고에 기여할 가능성이 높다는 점이다. 개인기업의 경우에 법인기업으로의 전환을 통해 연구개발 인력들의 기업에 대한 소속감을 제고시킴으로써 연구개발 역량의 투입강도를 높일 필요가 있으며, 조직적 측면에서도 팀단위의 조직구성을 통해 책임과 권한의 정확성을 제공할 필요가 있다는 점이다. 기술상용화 실적건수나 기술인증건수는 역량제고에 기여하는 경우와 그렇지 않은 경우 모두 발생되고 있어, 경영자 입장에서 연구개발 역량제고를 위한 중요 인자로 검토하는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로 실용신안출원의 경험 여부는 연구개발 역량에 중요한 영향을 미치는 요인으로 파악되어, 연구개발 역량 제고를 위해서는 실용신안출원 장려를 위한 동기부여를 제공할 필요성을 확인하였다. 이처럼 본 연구결과는 개별 기업들의 연구개발 역량 제고를 위한 기업 경영전략의 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 기업가정신과 벤처연구
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• 제19권2호
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• pp.53-68
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• 2016

기술 학습, 기업가정신, 혁신, 창의성에 대한 동기 및 관련 활동은 아시아 국가들의 경제 발전의 원동력이었다. 기술 발전의 초기에는 기술 학습과 기업가정신이 선진국들을 효과적으로 따라잡을 수 있는 방안으로 작용하였다. 왜냐하면 이를 통하여 기업들은 상대적으로 낮은 리스크를 가지고 기술과 지식을 빠르게 축적할 수 있었기 때문이다. 그러나 기술 발전의 후기에는 혁신과 창의성이 보다 중요하게 작용하였다. 본 연구의 목적은 1) 기술 학습 성과에 영향을 미치는 요소들 (학습 역량)과 2) 창의적인 조직 및 경제 환경 구축을 위한 혁신 역량 강화에 필요한 과제들을 규명하는 것이다. 본 연구의 핵심 내용은 탈추격 시대에서의 학습 역량과 연관되어 있다. 문헌 연구 및 한국의 경제발전 사례를 바탕으로 본 연구에서는 기술 학습에 영향을 미치는 다양한 요소들로 구성된 기술 학습 모형을 제시하였다. 이와 관련하여 세 가지 가설을 설정하였고, 한국의 공작기계 제조업체들로부터 데이터를 수집하였다. 또한 해당 업체들의 CEO들과 R&D 책임자들을 대상으로 구조화된 설문을 수행하였다. 이를 바탕으로 상관 분석과 ANOVA를 수행하여 가설을 검증하였다. 추가로 사례 분석과 정책 분석을 수행하여 혁신 활성인자와 방해인자들을 규명하였고, 이를 근거로 혁신 역량 강화를 위한 방안을 제시하였다. 실증 분석 결과를 기반으로 1) 기술 축적정도 2) 기술인력들의 잠재력 3) 확고한 기술적 노력 4) 학습에 대한 의지 5) 최고 경영층의 지원 6) 공식적인 기술 학습 시스템 7) 높은 학습 동기 8) 적절한 기술 선택 9) 명백한 목표 설정과 같은 기업의 학습 잠재력과 활동(학습 역량)을 규명하였다. 이와 같은 학습 역량은 경제 발전 초기 기업의 학습 성과를 결정하였다. 또한 기술발전 단계별로 기술학습을 위해 필요한 핵심 요소들이 상이하였다. 통계 및 정책 분석을 통하여 기술학습은 기술발전 과정의 본질적인 원칙으로 이해될 수 있음을 입증하였다. 선제적이고 창의적인 학습은 후기에, 대응적이고 모방적인 학습은 초기에 활성화 되었다. 추가로 본 연구에서는 탈추격 시대에서의 혁신역량 및 혁신활동 강화의 원동력 또는 촉진 요소를 탐색하였다. 예비 사례분석 결과는 1) CEO의 전략적 의지와 기업 문화 2) 리더십과 변화 주도 챔피언의 존재 3) 디자인 원칙과 방식 4) 에코시스템과 협력체계, 5) 지속적 R&D 투자가 혁신역량 및 혁신활동 강화의 촉진 요소로 작용함을 보여주었다.

• 경영정보학연구
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• 제15권3호
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• pp.39-69
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• 2013

정보기술의 비즈니스 가치는 수십 년 동안 실무자와 학자, 모두에게 최고의 관심사 중 하나가 되어왔다. 정보기술은 일반적으로 기업 민첩성의 원동력 혹은 성공요인으로 고려된다. 이에 대한 보편적인 전제는 IT 투자에 상당한 노력을 하는 기업은 보다 민첩할 수 있다는 사실이다. 더욱이 최근 환경의 불안전성이 상승함에 따라 기업은 시장 기반의 위협과 기회를 파악하고 대응하기 위해 보다 더 민첩하게 하는 방법을 요구한다. 하지만 기업의 전략을 돕는 IT는 때때로 비즈니스에 방해가 되거나 조직의 민첩함을 지체시키기도 하는 일이 심심찮게 발생되곤 한다. 즉 IT가 민첩성에 도움이 되거나 지장을 주는지에 대한 여부는 아직까지도 해결되지 않은 과제로 남아있다. 따라서 본 연구는 IT와 민첩성간의 촉진과 저해의 상반되는 측면이 빈번하게 관찰되고 있다는 점을 지적하고 이들 간의 관계에 대해 이론화를 시도하고자 하였다. 다시 말하면, 기업이 민첩성을 실현하기 위해서는 그들이 성공적으로 IT 자원을 관리하는 기업 전반의 우수한 IT 능력 개발이 필요하다는 근거를 제시하고자 한다. 본 연구는 IT 능력에 대해 기술적 IT 능력과 관리적 IT 능력, 두 가지의 변수로 개념화하였으며, 기업 민첩성의 운영 조정 및 시장 자본화의 두 가지 유형을 정의하였다. 기업을 대상으로 수집된 171부의 데이터를 PLS 접근 방식에 따라 분석한 결과, 기술적 IT 능력은 기업 민첩성에 긍정적인 영향을 미치고 관리적 IT 능력은 기술적 IT 능력과 기업 민첩성 사이에서 강화된 조절효과가 있는 것으로 확인되었다. 또한 주도적인 경영진의 존재가 있다면 민첩성에서 나아가 기업의 성과를 실현하기 까지 그 영향이 증가된다는 것도 볼 수 있었다. 마지막으로 기업 민첩성은 기업 성과에 중요한 원인변수라는 사실이 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 민첩성에 대한 IT의 모순된 효과가 발생되고 있지만 이에 적용 가능한 해결책을 제시하고, IT 능력과 기업 민첩성과의 관계에 있어 보다 정교하고 현실적으로 이해할 수 있는 실증적증거를 제공할 수 있다. 뿐만 아니라 상대적으로 초기단계에 있는 민첩성 관련 연구와 기업 실무자들에게 많은 유용한 시사점을 제안할 수 있을 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권4호
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• pp.269-276
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• 2009

세기조절방사선치료(IMRT)뿐만 아니라 3차원 입체조형치료(3D-CRT)와 같이 광자선을 이용한 방사선 치료 기술은 방사선을 받아야 하는 표적의 면적을 충분히 증가시키면서, 동시에 정상 조직은 방사선으로부터 보호하기 위하여 정확한 선량 계산을 필요로 한다. Jaw 콜리메이터와 다엽 콜리메이터가 그러한 목적을 위해서 사용되어 왔다. 우리 기관에서 사용하는 피나클 치료계획시스템은 모델기반의 광자선량 알고리듬을 사용하기 때문에 Jaw 콜리메이터 투과계수(JTF)와 다엽 콜리메이터 투과계수(MLCTF)와 같은 모델변수들의 집합이 측정된 데이터로부터 결정된다. 그러나, 이러한 자동모델화과정에 의해서 얻어진 모델변수들이 직접 측정하여 얻은 것들과 다를 수 있는데, 이는 선량분포에 영향을 줄 수 있다. 그래서, 이 연구에서 우리는 피나클 치료계획시스템에서 자동모델화과정에 의해 얻은 JTF와 MLCTF를 평가하였다. 먼저 우리는 이 연구에서 Jaw 콜리메이터 투과계수(JTF)와 다엽 콜리메이터 투과계수(MLCTF)를 직접 측정하여 얻었는데, 이것은 물팬톰 내 기준깊이에서 조사면이 $0{\times}0\;cm^2$일 때의 선량과 $10{\times}10\;cm^2$일 때의 선량의 비로 얻었다. 또한, JTF와 MLCTF는 치료계획시스템내 자동모델화 과정에 의해서도 얻어서, 이 값들이 3차원 입체조형치료시에 선량에 어떠한 영향을 끼치는지 팬톰 연구와 환자 연구를 통해서 평가하였다. 직접 측정한 경우 JTF는 6 MV의 경우에 0.001966, 10 MV의 경우에는 0.002971이었고, MLCTF는 6 MV의 경우에 0.01657, 10 MV의 경우에 0.01925이었다. 한편, 자동모델화 과정에 의해 얻은 경우, JTF는 6 MV의 경우에 0.001983, 10 MV의 경우에는 0.010431이었고, MLCTF는 6 MV의 경우에 0.00188, 10 MV의 경우에 0.00453이었다. JTF와 MLCTF의 경우에 직접 측정한 것은 자동모델화 과정에 의해 얻은 값과 큰 차이를 보였으나, 6 MV와 10 MV의 선질을 고려하면, 보다 합리적이었고, 이러한 값의 차이는 낮은 선량의 영역에서 선량에 영향을 미쳤다. JTF와 MLCTF의 잘못된 값은 선량의 오차를 다소 발생시킬 수도 있기 때문에, JTF와 MLCTF를 자동모델화과정에 의해서 얻은 값과 직접 측정하여 얻은 값을 비교하는 것은 빔커미셔닝 단계에서 도움이 될 것이다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.3-7
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• 2012

심근관류 SPECT의 영상획득 방법에는 Body contour와 Circular 방식이 있고, 환자와 검출기 사이의 거리를 줄이기 위해 Body contour 방식을 주로 사용한다. 그러나 이중(Dual) 검출기 장비에서 수직방식으로 검출기를 설정하여 영상을 획득하는 경우에는 환자와 검출기 사이의 거리가 Body contour 방식이 Circular 방식에 비해 더 증가하는 경향이 있다. 본 연구의 목적은 이중 검출기 장비에서 수직방식으로 검출기를 설정하여 영상을 획득하는 경우, Body contour 방식과 Circular 방식에서 환자와 검출기 사이의 거리를 비교하고, 거리에 따라 영상에 미치는 영향을 파악하여 영상의 질을 높이기 위한 방안을 제시하고자 시행하였다. 실험에 사용된 장비는 GE INFINIA Gamma Camera와 Anthropomorphic torso 모형에 심장 모형을 삽입하여 영상을 획득하였고, 2011년 8월 본원에서 심근관류 SPECT를 시행한 환자 40명을 대상으로 하였다. 모형 제작은 실제 환자조건과 동일하게 하기 위하여 심근에 74 kBq (0.22 mCi)/cc, 폐에 2.59 kBq ($60{\mu}Ci$)/cc, 연부조직에 11.1 kBq (2.2 mCi)/cc의 201-Tl을 주입하여 제작하였고, 영상획득 조건은 회전각 $6^{\circ}$, 50 sec/frame으로 환자와 동일한 조건으로 하였다. 영상획득 방식에 따른 차이를 확인하기 위해 Body contour와 Circular 방식으로 영상을 획득하여 환자와 검출기 사이의 거리를 각각 측정하여 비교하였고, 정상군과 비 정상군의 영상을 육안 분석하였다. 거리에 따라 영상에 미치는 영향을 확인하기 위해, 모형 실험에서 Circular 방식으로 회전반경을 18.8, 21.8, 23.8, 25.8, 28.8 cm 로 다르게 설정하여 영상을 획득하였고, 각 영상에서 심첨(Apex)에 관심영역을 설정하여 반치폭을 비교하였다. 모형 실험 결과, Body contour를 이용한 실험에서 산출된 반치폭은 6.23 mm이고, Circular mode에서 18.8, 21.8, 23.8, 25.8, 28.8 cm의 회전반경으로 산출된 반치폭은 각각 5.41, 6.24, 6.33, 6.42, 6.93 mm이다. 환자 데이터에서 Body contour의 회전반경이 -3.5 cm ~ 9.5 cm으로 차이를 보였고, Circular mode에 비해 평균 2.5 cm 더 큰 차이를 보였다. 본 연구를 통해, INFINIA 장비에서 Circular mode가 Body contour를 사용한 영상 획득 방법보다 낮은 반치폭을 보였다. 비록 INFINIA장비의 두 가지 영상 획득 방식에 대한 비교였지만, INFINIA장비를 이용한 심근관류 검사에서는 Circular mode 의 영상 획득 방식이 더 적합하다고 사료된다.