• 한국방사선학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.667-674
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• 2019

Technegas를 사용한 검사는 단순 확산 누적을 통해 폐 영상을 이미지화하기 때문에 검사를 마친 후에 검사실이 오염될 수 있다. 따라서 방사선 작업 종사자와 검사를 기다리는 환자는 technegas 흡입으로 인한 내부 피폭의 영향을 받게 된다. 이에 중력환기 전후의 시간경과에 따른 공간선량율 분포를 비교, 분석함에 따라 방사선사, 의료진, 대기 환자의 피폭선량 저감화 방법을 모색하고자 한다. 중력환기 전후 환자의 호흡기 위치에서 거리별, 각도별로 공간선량율을 10분 동안 측정하고 평균값, 표준 편차 및 감소율을 계산하였다. 실험 결과, 중력 환기 전후 감소율은 최고 95.31%였고 가장 높은 감소율은 1 ~ 3분 사이에서 나타났다. 중력환기를 통해서 방사선 작업종사자, 대기환자, 환자 보호자 및 간호사의 피폭선량을 감소시킬 수 있다. 결론적으로 중력환기를 통한 피폭선량 감소 결과는 방호 최적화를 이루는 역할을 할 것이며 ICRP 103에서 권고한 의료 피폭 저감화에 부합된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.109-117
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• 2021

본 연구의 목적은 미디어의 언론매체에 보도된 한국 간호사의 근무환경과 관련된 연관 주요 키워드를 확인함으로써 간호사의 근무환경을 파악하고 문제점 개선을 위한 시사점을 제시하기 위함이다. '간호 NOT(간호사) or 간호사'를 BIG KINDS에서 검색하여 간호사의 부당한 처우와 관련된 기사를 선별, 최종 309건을 추출한 후 내용 분석을 통하여 기사가 보도된 시기, 기사에 나타난 병원급, 지역, 키워드, 통합키워드의 6개 항목으로 분류하였다. 관련 기사가 가장 많이 발표된 시기, 기관, 지역은 각각 2015년 11월~2016년 10월 31일 79건(22.56%), 3차 의료기관 92건(29.77%), 전국 121건(39.1%)으로 나타났다. 통합 키워드는 총 14개로 정리되었으며, 성폭행/성희롱(14.88%), 간호사 인력부족(11.65%), 간호사 태움(11.0%), 부당해고(10.67%), 신체적 폭행(10.35%) 등의 순이었다. 연구결과는 간호사의 긍정적인 근무환경을 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.183-194
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• 2020

최근 영유아 성장기에 발생하는 고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)의 숫자가 늘어나고 있다. DDH는 영유아 성장을 방해하고 다른 부작용도 많이 발생시키기 때문에 최대한 조기에 발견하여 치료해야 한다. 최근 들어 Convolutional Neural Networks (CNN) 및 개선된 Resnet50을 활용한 머신러닝 기법이 초음파 영상 분석에 많이 활용되고 있다. 연구 결과를 보면 컴퓨터 보조 이미지 분석이 의료현장에서 객관성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구의 결과는 정형외과에서의 난제인 초음파 영상을 통한 DDH 컴퓨터 보조 진단 알고리즘에도 충분히 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용하여 DDH를 자동으로 측정하고 진단할 수 있는 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 제안하였다. DDH 측정을 위해 유아 고관절의 정상/비정상 판독을 위해 Acetabulum-Femoral head의 angle을 자동으로 계산하였으며 기존 영상을 딥 러닝하여 진단을 자동으로 하는 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 의사와 비교하여 진단의 속도와 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.25-29
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• 2021

스트립 바이너리는 디버그 심볼 정보가 삭제된 바이너리이며, 역공학 등의 기법을 통한 바이너리 분석이 어렵다. 기존의 바이너리 분석 툴은 디버그 심볼 정보에 의존하여 바이너리를 분석하기 때문에 이러한 스트립 바이너리의 특징이 적용된 악성코드를 감지하거나 분석하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스트립 바이너리의 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 기술의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 바이너리 파일의 바이트 코드가 컴파일러 버전, 최적화 옵션 등에 따라 매우 상이하게 생성된다는 점에 착안하여 효과적인 컴파일러 버전 추출을 위해 스트립 바이너리 대상으로, 전체 바이트 코드를 읽어 이미지화 시킨 후 이를 합성곱 신경망에 적용, 정확도 93.5%을 달성하여 스트립 바이너리를 기존보다 더욱 효과적으로 분석할 수 있는 계기를 제공한다.

• 대한간호학회지
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• 제52권3호
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• pp.291-307
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• 2022

Purpose: The aims of study were to identify the main keywords, the network structure, and the main topics of press articles related to nurses that have appeared in media reports. Methods: Data were media articles related to the topic "nurse" reported in 16 central media within a one-year period spanning July 1, 2019 to June 30, 2020. Data were collected from the Big Kinds database. A total of 7,800 articles were searched, and 1,038 were used for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. Results: The number of media reports related to nurses increased by 3.86 times after the novel coronavirus (COVID-19) outbreak compared to prior. Pre- and post-COVID-19 network characteristics were density 0.002, 0.001; average degree 4.63, 4.92; and average distance 4.25, 4.01, respectively. Four topics were derived before and after the COVID-19 outbreak, respectively. Pre-COVID-19 example topics are "a nurse who committed suicide because she could not withstand the Taewoom at work" and "a nurse as a perpetrator of a newborn abuse case," while post-COVID-19 examples are "a nurse as a victim of COVID-19," "a nurse working with the support of the people," and "a nurse as a top contributor and a warrior to protect from COVID-19." Conclusion: Topic modeling shows that topics become more positive after the COVID-19 outbreak. Individual nurses and nursing organizations should continuously monitor and conduct further research on nurses' image.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.278-281
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• 2023

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.1089-1095
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• 2023

창문은 건축공간이 구성되기 위해 필수적이고 중요한 건축요소이며 공간에 성격을 부여하고 이용자들의 반응에 큰 영향을 미친다. 가상창문은 창문의 설치가 불가능한 지하공간과 같은 건축공간을 활성화하고 병원의 진료실 등에서 사용자에게 심리적인 안정감을 제공하기 위하여 설치된다. 본 연구에서는 가상창문의 현실감 향상을 위하여 필요한 요소를 논의하기 위하여 문헌을 연구하고 가상창문의 선례를 수집하고 분석하였다. 가상창문의 현실감에 영향을 미치는 요소는 1. 조망을 위해 재현한 이미지나 영상의 사용, 2. 시간성의 표현, 3. 관측자의 시점 변화에 대한 반응성, 4. 일조의 사실적인 재현, 5. 비시각적 감각 요소의 제공의 5가지로 세부적으로 분류된다. 가상창문은 단순히 전통적인 창문을 대체하기 위한 것만 아니라 디지털 매체를 활용하여 가상환경을 구현하기 위한 하나의 방안이며 가상환경의 구현과 건축요소와의 관계성으로 논의의 영역을 확장할 필요가 있을 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.305-314
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• 2023

의료기술의 발전과 방사선 치료 장비의 발전으로 세기변조방사선치료와 같은 고 정밀 방사선치료의 빈도수가 증가하였다. 정밀하고 복잡한 치료계획에서 방사선 치료 시 영상유도방사선치료는 필수가 되었다. 특히 선형가속기에 진단용 영상장비의 도입으로 CBCT스캔이 가능해졌으며 이는 3차원 이미지를 통해 환자의 자세를 검·교정할 수 있게 되었다. 보다 정밀한 환자 자세의 재현이 가능해졌지만, 영상획득과정에서 환자에게 전달되는 피폭선량은 무시할 수 없다. 방사선 치료분야에서 방사선 방호최적화는 필요하며 피폭저감화를 위한 노력은 필요하다. 하지만 3차원 CBCT영상 획득 시 피폭저감화를 위해 촬영조건을 변경하여 촬영할 경우 환자의 위치정렬을 할 수 없을 정도의 화질이나 인공물이 발생해서는 안 된다. 본 연구에서Rando phantom을 활용해 각 촬영조건별 영상을 스캔하고 평가하였다. 100 kV, 80 mA, 25 ms, F1 filter 180° 조건에서 가장 높은 SNR이 나타났다. 관전압, 관전류가 높아질수록 Noise가 감소했으며 보우타이필터는 높은 관전류에서 최적의 효과를 나타냈다. 실제 스캔된 이미지를 토대로 환자위치정렬이 모든 촬영조건에서 가능했으며 가장 낮은 SNR을 나타낸 70 kV, 10 mA, 20 ms, F0 filter 180° 조건에서 충분히 환자자세정렬을 위한 영상유도방사선치료는 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 촬영조건에 따른 영상평가를 실시하였으며 피폭 저감화를 위해 낮은 관전압과 관전류, 작은 회전각 스캔이 선량 저감화에 효과적일 것으로 보인다. 이를 토대로 CBCT촬영 시 환자의 피폭선량을 가능한 낮게 해야 할 것이다.

• 구강회복응용과학지
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• 제29권2호
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• pp.163-173
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• 2013

하악의 개구운동 시, 과두-관절원판 복합체는 관절융기를 따라서 활주운동을 하게 되므로 관절융기의 형태는 측두하악관절의 기능적인 움직임을 이해하는데 매우 중요한 부분이다. 본 연구의 목적은 치과용 cone-beam CT를 이용하여 관절융기의 후방경사를 계측하고, 관절융기의 경사도에 대한 과두의 병적 변화의 영향을 평가하며, 성별과 연령에 따른 관절융기의 차이를 비교 하는 것이다. 이를 위해 원광대학교 산본치과병원에 내원한 102명(남자:43명, 여자:49명, 평균나이: 37.7세)의 204개 측두하악관절의 cone-beam CT 영상을 평가하였으며, 모든 영상은 측두하악관절 분석모드로 전환하여 양측 관절의 연속된 시상 단면 이미지와 관상 단면 이미지를 관찰하였다. 신뢰성있는 데이터를 얻기 위해 숙련된 3명의 치과의사가 동일한 이미지 파일을 보며 판독 작업을 시행하였고, 3명 중 2명의 판독 결과가 동일할 경우만 최종 판독 결과로 기록하였다. 정상과두(NCBC)와 골변화를 동반한 과두(CBC)의 관절융기 경사도는 내측이 $57.0^{\circ}$(NCBC)과 $51.8^{\circ}$(CBC), 중심이 $57.9^{\circ}$(NCBC)과 $52.4^{\circ}$(CBC), 그리고 외측이 $55.1^{\circ}$(NCBC)과 $49.5^{\circ}$(CBC)를 나타냈고, 골변화를 보이는 과두가 정상과두보다 낮은 관절융기 경사도를 보였다. 이러한 차이는 성별이나 연령에 따른 통계적 유의성은 없었다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제18권1호
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• pp.67-72
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• 2000

목적 : 방사선치료 기록의 전산화를 통하여 "paperiess" 환경을 이룩하고 원활한 방사선치료의 흐름에 도움을 주기 위 함. 대상 및 방법 : 삼성서울병원의 병원 정보 시스템과 네트워크를 통하여 통합 방사선 관리 시스템(Comprehensive Radiation Oncology Management System:C-ROMS)을 구축하였다. C-ROMS의 한 부분인 디지털 화상 병력 시스템(digital image chart: DIC)과 디지털 방사선치료 기록 시스템(digital radiotherapy record system: DRRS)을 개발하였다. DIC와 DRRS는 Deiphi 프로그래밍 언어에 의해서 개발되었고 windows 95 환경에서 구동이 되며 과내 23대의 개인용 컴퓨터를 근거리 통신망으로 연결하여 사용하고 있으며 전송 속도는 10 Mbps (megabit per second)이다. DIC와DRRS은 1998년 12월부터 1999년 12월까지 2,556명의 환자에서 사용하였다. 결과 : lU년 2월부터 1999년 12월까지 2,556명의 환자에서 IS,732개의 이미지를 파일로 저장하여 DIC에 이용하였다. 1998년 12월부터 DRRS를 이용하여 120명의 환자에서 종래의 치료 기록지를 대체해서 DRRS에 의존하여 방사선치료 및 치료 중 환자 관리를 이룩할 수 있었다. 치료 완료 후에는 규격화된 치료 기록지를 인쇄해서 보관하고 방사선치료 중 "Paperless" 환경을 이룩함으로써 환자의 원활한 치료 및 자료의 보관이 용이하게 되었다. 결론: DIC와 DRRS를 이용하여 치료기록의 전산화와 데이터베이스 구축하였으며 기존의 방사선치료 기록지를 디지털화 하여서 "paperless" 환경의 치료에 기여하였다.