아세트아닐리드는 그의 생산 및 이용 공장에서 환경으로 방출된 다음 인체에 노출될 수 있다. 아세트아닐리드는 진통효과클 나타내는 것으로 알려져 과도 노출시에는 건강에 부작용을 초래할 수 있다. EUSES시스템에 의하면 아세트아닐리드는 지역노출의 경우 6$\times$$10^4$을 초과하는 높은 MOS 값(안전성 마진)을 보여주어 공중보건상 충분히 안전한 것으로 나타났다 국지수준(작업장)에서 경피노출에 의한 MOS최저 값은 3$\times$$10^{-4}$으로 추정되었지만 작업장에서 개인장비나 환기와 같은 예방조치에 의하여 그 위험을 부분적으로 경감시킬 수 있다. 아세트아닐리드는 분진 흡입하는 작업자에게 위험 가능성이 나타날 수 있다. 작업장에서 건강보호를 위해서는 산업보건 측면에서의 안전함이 증명될 수 있도록 반복투여독성, 생식독성 및 발육독성에 관한 자료가 보완되어야 할 것이며, 따라서 이에 대한 실험이 진행되어야 할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 인접 채널 간섭 분석을 위한 통합 필터 변별도(NFD)의 수식과 계산을 고찰하며, 이를 근거로 고정 무선 중계망의 주파수 조정에 필요한 동일 채널 및 인접 채널 보호비 산출을 위한 체계적인 알고리즘을 제시한다. 인접 채널 보호비를 페이드 마진, 변조 방식, 허용 간섭의 함수로 표현된 동일 채널 보호비와 송신스펙트럼 마스크 및 수신기 필터 특성에 의존하는 NFD의 계산 결과로 구할 수 있음을 보인다. 실제 계산을 보이기 위해 6.2 및 6.7 GHz 대역의 29.65 및 40 MHz 채널 대역폭에 대한 각각의 스펙트럼 마스크와 수신기 필터 특성으로 NFD를 구하였다. 결과에 의하면 29.65 및 40 MHz 채널에 대한 첫 번째 인접 채널의 NFD는 각각 27.4 및 28.9 dB을 얻었다. 이러한 결과로부터 거리 60 km, 64-QAM에 대해 채널 대역폭 29.65 및 40 MHz의 인접 채널 보호비는 각각 47.5 및 46.3 dB이 됨을 알 수 있었다. 제안된 방법은 계산이 용이하고 체계적인 확장과 밀리미터 무선 중계망의 주파수 조정에도 적용되는 이점이 있다.
계산과학공학 소프트웨어 플랫폼인 EDISON( EDucation-research Integration through Simulation On the Net )은 클라우드 컴퓨팅 기반 웹서비스로서, 해석 소프트웨어를 이용한 웹 기반 시뮬레이션 서비스이다. EDISON에서는 사용자의 로컬 자원으로는 해석이 어렵거나 불가능한 계산과학공학 해석 문제를 웹 서비스를 통해 사용자에게 제공하며 미리 구축되어 있는 인프라 및 다양한 계산 노드를 통해 사용자에게 해석 결과를 제공한다. 그 결과로 사용자의 디바이스, 운영체제에 관계 없이 EDISON에 접근하여 계산과학 공학 해석 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 웹 포털 환경에서 시뮬레이션 실행 환경을 제공한다. 본 연구의 목적은 현재 사용자에게 제공되고 있는 계산과학 공학 시뮬레이션 및 해석 결과 분석 플랫폼인 EDSION 시스템에 통합적인 유저 인터페이스를 제공하기 위한 워크벤치 기반 실시간 동적 서비스 설계 및 구축에 있다. 또한 로컬에서 사용하는 계산과학공학 시뮬레이션 소프트웨어 환경과 유사한 사용자 유저 인터페이스를 가지며 다양한 해석기와 전처리기, 해석 시뮬레이션 소프트웨어 등의 동적인 웹 환경을 구성할 수 있는 워크벤치 기반 사용자 시뮬레이션 서비스 환경 구성에 대해 고안하였다. 이러한 웹 서비스를 제공하기 위해 사용자에게 필요한 서비스를 포틀릿 단위로 구성하였으며, 그 결과로 워크벤치를 이용한 시뮬레이션 서비스를 구축하였다.
본 논문은 MB-OFDM UWB 시스템용 초기 채널 추정의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 초기 채널 추정의 성능은 채널 추정에 활용되는 프리엠블 심볼의 수가 커짐에 따라 증가된다. MB-OFDM UWB 표준안은 프리엠블 형식에서 부대역 당 2개의 채널 추정용 심볼 (CE symbol : channel estimation symbol)을 제시한다. 2 개 심볼에 기반한 채널 추정의 성능은 각각 200 Mbps와 480 Mbps 전송율에 대한 -77.5 dBm과 -72.5 dBm의 상당적으로 높은 수신 감도에서는 만족될 수 있지만, 55 Mbps와 110 Mbps 전송율에 대한 수신 감도 -83.5 dBm과 -80.5 dBm에서 채널 추정 성능은 저하될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기 채널 추정 영역을 기존 2개의 채널 추정용 심볼을 포함하여 패킷 동기 심볼 (PS symbol : packet synchronization symbol)과 프레임 동기 심볼 (FS symbol : frame synchronization symbol)로 확장함으로써 성능 향상을 얻을 수 있는 방법이다. 이 방법은 저하된 SBR에서 초기 채널 추정 성능을 향상시키고 물리 계층 헤더 (physical-layer header)에서의 오류율를 감소시킬 수 있다. 그러므로, 제안한 방법에 기반한 링크 마진의 증가는 통신 처리량을 증가시키는 효과가 있다. 초기 채널 추정에 대해 제안된 방법에 대한 시뮬레이션 결과, 단지 2개의 CE 심볼만을 사용했을 때보다 CE 심볼 포함 1 개의 심볼을 확장한 4 개 심볼 기반의 초기 채널 추정 방식의 성능이 $10^{-4}$ BER에서 약 0.7 dB 만큼 향상된 성능을 가진다.
본 연구는 IMRT가 적용된 성문암 환자에 대하여 CBCT영상과 변형영상 정합기법을 이용하여 치료기간 동안 실제 환자에게 전달되는 선량 변화를 평가하고자 하였다. B-spline 알고리즘을 사용한 변형영상정합 시스템을 통해 치료 중 1주 간격으로 얻은 CBCT를 재구성하고 치료계획을 재계산하여 종양과 결정장기의 선량 분포를 비교하였다. 체중에 따른 체적변화는 3~5 주부터 평균 1.38~2.04 kg로 증가하였으며 체표면의 변화는 평균 2.1 mm로 감소하였다. 또한, 3주 이후의 경동맥에 전달된 선량은 계획되었던 값보다 최대 8.76%로 증가하였고, 갑상선샘은 26.4%로 감소하였다. 종양의 물리적의 평가인자인 PITV, TCI, rDHI, mDHI 그리고, CN은 치료 계획된 값보다 각각 평균 4.32%, 5.78%, 44.54%, 12.32% 그리고, 7.11%로 감소하였다. PTV에 대한 $D_{max}$는 평균 2.99% 증가하였고, $D_{mean}$, $V_{67.50}$, $D_{95}$는 각각 평균 1.52%, 5.78%, 11.94%로 감소하였다. 체중변화에 따른 체적의 변화가 없더라도 체형변화는 발생하였고, 좁은 여유마진을 가지는 IMRT는 이러한 변화에 민감하게 반응하였다. 성문암에 대한 IMRT 적용 시 환자의 체중변화를 관찰과 함께 변화를 기록하고 치료 중 변형영상정합 시스템을 이용하여 선량분포를 평가할 필요가 있다. 최종적으로 치료 중 실제 전달되는 선량평가는 적응형치료계획을 통하여 확인하고 정확한 선량전달이 필요하다고 사료된다.
목 적: 본 연구에서는 lung SBRT가 적용되는 작은 계획 표적 용적(PTV)에 처방 선량이 정확히 전달되는지 실험을 통하여 알아보고자 한다. 치료계획 시스템에서 계산된 선량분포와 실험을 통하여 필름에 측정된 선량분포를 비교 분석하여 정확성을 평가해보고, 폐 실질 조직 내에서 계획 표적 용적의 margin 유용성 평가를 하고자 한다. 대상 및 방법: CT 촬영으로 얻은 Rando phantom 3D 영상의 우측 폐에 직경 2, 3, 4, 5 cm인 가상의 구 표적을 만들어 계획 표적 용적에 처방선량의 95 %가 전달될 수 있도록 6MV-FFF VMAT Arc 2개로 치료계획을 수립하였으며, Eclipse TPS와 동일한 위치에서 선량 비교하기 위해서, 필름을 가상 표적의 회전중심점에 횡단면 방향으로 삽입하고 방사선을 조사하였다. Dose profile을 Eclipse에서 획득하고, 측정값과 계산값을 비교하기 위해 Center point에서의 절대 선량값을 계산하였으며, off-axis 선량 분포를 얻어 RMSE, Coverage ratio 등 비교 인자를 통해 상대 선량 및 선량분포를 비교 분석하였다. 결 과: 직경 2, 3, 4, 5 cm 크기별로 center point에서의 %difference 값은 직경 2 cm에서 -4.65 %로 가장 차이가 큰 값을 보였고, 직경 5 cm일 때 -1.46 %로 가장 차이가 작은 값을 보였다. RMSE값은 직경 2 cm일 때 3.43으로 가장 큰 값을 보였고. 직경 5 cm일 때 2.85로써 가장 작은 값을 보였다. 표적 커버리지를 비교하기 위해 처방선량 95 %가 들어가는 용적의 길이($D_{95}$)를 구하였고, 직경 2 cm일 때, TPS와 필름에서 각각 2.02 cm, 1.86 cm로 커버리지 비율이 92 %로 나타났고 가장 큰 차이를 보였다. 또한 계획 표적 용적 100% 이내에 들어가는 평균선량($D_{mean}$)을 비교했을 때, 직경 2 cm 인 경우 측정 평균선량이 95.72 %로 가장 낮은 값을 보였다. 결 론: 본 연구에서는 실험을 통하여 작은 계획 표적 용적에 처방 선량이 충분히 전달되는지 알아보았다. 실험 결과 모든 비교 인자에서 직경 2 cm인 용적이 가장 큰 차이를 보였다. 이는 표적 용적 중심에서의 선량 감소가 주요인이라 판단된다. 따라서 선량계산 시스템에서 저밀도 조직 내의 작은 용적 치료 계획시 2 mm 이상의 마진(margin)을 더 두거나, 치료 계획 최적화(optimization)시 최대선량을 제한하지 않는 방법으로 표적 내 중심 선량을 높일 수 있을 것이라 사료된다.
목 적: 양성자치료에 이용되는 양성자선은 종양 부위 앞에 있는 정상 조직에는 적은 선량을 주는 반면 암 조직 부위에서는 브래그 피크(Bragg peak)를 형성하며 최대 선량을 주고 바로 소멸하는 특징을 가지고 있으며 양성자치료의 장점을 극대화하기 위해서는 양성자의 도달 위치 검증이 매우 중요하다. 본 연구에서는 Off-line PET CT 방법을 이용하여 양성자 조사 후 양성자 궤적을 따라 생성된 11 C(반감기=20분), 150(반감기=2분), 13N (반감기=10분) 등의 핵자에서 방출되는 양전자의 분포를 측정하여 양성자의 Range와 Distal falloff 지점을 검증하게 되었다. 대상 및 방법: IEC 2001 Body 팬텀안에는 37 mm, 28 mm, 22 mm 구체를 삽입할 수 있게 구성되어 있으며 팬텀안에 물을 가득 채워 각 구체크기별로 CT image를 획득하였고 양성자의 Range와 Distal falloff 지점을 검증하기 위하여 양성자치료계획시스템으로 각 구체 크기 별로 37 mm 구체에서 46 mm, 28 mm에서 37 mm, 22 mm 구체에서 33 mm의 SOBP를 설정하였고, Scanning 방법으로 Gantry 0도의 Single beam으로 동일한 센터에서 양성자를 조사하였다. 조사된 팬텀은 PET-CT 장비를 이용하여 스캔하였고, PET-CT 영상획득방법은 1분씩 50개의 영상을 획득하여 팬톰 내의 구체를 포함하여 4개의 ROI를 설정한 후 10개씩 영상을 합산하여 재구성 하였다. 치료계획 시 수립한 구체크기에 따른 Dose profile과 비교하기 위하여 Depth에 따른 Activity profile로 나타냈다 결 과: 37 mm, 28 mm, 22 mm 구체에서 모두 Distal falloff position 에서 Dose profile과 같이 PET-CT의 Activity profile 역시 급격히 감소하는 양상을 나타냈다. 하지만 Range를 평가하는 구간인 SOBP구간에서는 Activity profile의 경우 Proximal 부분에서의 측정치가 Dose profile 양상과 다른 결과가 나왔으며, Distal falloff position을 구체 크기별로 양성자 치료계획과 PET-CT 측정치와의 차이를 비교해 본 결과 37 mm 구체에서는 Max dose의 50 % 지점에서 최대 1.4 mm, 28 mm 구체에서는 45 % 지점에서 최대 1.1 mm, 22 mm 구체에서의 차이는 40 % 지점에서 최대 1.2 mm로 모두 1.5 mm 미만의 차이를 보였다. 결 론: 양성자치료의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 양성자빔의 Range를 검증하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 PET-CT 장비를 이용하여 양성자빔의 SOBP 와 Distal falloff 위치를 통해 양성자 Range를 확인하였고 그 결과 PET-CT 장비를 이용해 측정한 Activity 분포와 양성자 치료계획과의 Distal falloff position의 차이는 1.4 mm 내에서 일치함을 확인하였다. 이는 본원에서 양성자치료계획 시 적용하는 선량마진에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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