• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.35-52
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• 2019

전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제30권1호
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• pp.14-21
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• 2012

본 연구 대상인 강원도 강릉시 연곡동 유등리 뱀골 하류의 너럭바위에 새겨진 '유상대(流觴臺)' 각자와 암각바둑판은 이곳이 유상곡수 놀이와 신선 풍류 행위가 이루어졌던 풍류처임을 확인시켜 준다. 3차에 걸친 정밀답사를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 통일신라 헌강왕 원년(875)에 도운(道雲)에 의해 창건되었으나 조선 중기 이후 폐허가 되었고, 1954년에 재건된, 백운사 경내에 새겨진 '만월산 백운동천(萬月山白雲洞天)'이란 암각서는 뱀골 계곡에 선도적(仙道的)풍류와 선비문화의 전통이 면면히 스며있음을 보여주는 소중한 단서이다. 최백순이 1934년 편찬한 강릉의 읍지인 동호승람 제2권에 인종원년(1545)을 전후하여 '남전현(籃田縣)의 백운사는 율곡 이이, 성제 최옥 등 명유(名儒)의 강례처(講禮處)'라고 기록되어 있는 것으로 보아 이 공간이 유서 깊은 공간임을 알 수 있다. 또한 동호승람과 완역 증보임영지에 기술된 무오년, 즉 철종9년(1858) 김윤경(金潤卿)이 창건한 백운정(白雲亭)의 존재를 통해 누정 및 동천 경영의 흔적을 추론할 수 있다. 아울러 유상대 각자 바위 계류 건너 입석에 새겨진 '백운정동천(白雲亭洞天)' 암각서는 백운정 건립 3년 뒤인 철종12년(1861)에 조성되었으며, 유상대와 매우 깊은 연관성이 있는 상징적 표식임을 알 수 있다. 이와 같은 정황과 입지성을 전제로 유상대 곡수유구 흔적을 면밀히 검토한 결과 유상대 주변 계류 및 암반에는 수량과 유속을 조절하기 위한 세분석(細分石)과, 유로와 잔을 가두기 위한 홈인 금배석(擒盃石)과 유배공(留盃孔)의 조탁 흔적 등을 발견하였다. 더불어 하단 암벽에서 '오성(午星)'이란 명기 아래 23인명의 각자를 발견하게 됨에 따라 이곳이 20C중반까지 유상곡수연의 성격을 갖는 풍류 문화경관의 거점임을 확신하게 되었다. 따라서 이 공간에서는 적어도 20세기 중반까지 유상대를 중심으로 한 선비 풍류의 문화가 전승된 것으로 추정되며, 이는 '유 불 선(儒 彿 仙)이 습합된 독특한 역사문화공간'이란 측면에서도 심도 있게 검토되어야 할 것으로 본다. 본 연구 성과를 바탕으로 앞으로 23인명의 정체와 유상대 각자 주체 파악 등 유상곡수 등 풍류행위를 기록한 자료 발굴 등을 통해 본 공간의 성격을 보다 면밀히 검토해야 할 것으로 판단된다. 또한 기록에 전해지는 암각장기판 또한 발굴되어야 할 것으로 보이는 바, 현재 콘크리트포장 도로의 파쇄를 통한 추가 유적의 발굴 및 노선 변경 등 원형경관 회복방안 또한 시급히 검토되어야 할 것이다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제31권5호
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• pp.472-480
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• 1998

서울대학교 어린이병원 흉부외과에서는 1990년부터 1996년까지 104례의 기능적 단심실을 가진 선천성심기형 환아에 대하여 심장내 외측통로술을 이용한 완전폰탄술을 시행하였다. 환아의 연령 및 체중분포는 각각 평균 35.9(범위 10-72) 개월, 12.8 (범위 6.5-37.8) kg이었다. 술전진단은 삼첨판폐쇄증(18), 단심실연결을보이는 중복개구심실(53) 및 기타 기능적 단심실을 동반한 복잡심기형(33)이었다, 50례의 환아에 대하여 체폐동맥 단락술 (37), 폐동맥밴딩(13), 외과적 심방중격절제술(15), 동맥전환술(2), 대동맥하 누두부제거술(2), 총폐정맥이상연결증(2), 폐동맥-대동맥봉합술(Damus-Stansel-Kaye, 1) 등의 고식술이 시행되었다. 완전폰탄술식전 19례의 양방향성 체정맥-폐동맥단락술과 1례의 전(全)체정맥-폐동맥단락술(Kawashima procedure)이 진행되었다. 술전 혈역학소견상, 평균 폐동맥압/폐혈관저항은 14.6 (범위 5-28mmHg) / 2.2 (범위0.4-6.9)wood.unit였으며, 폐혈류/체혈류비가 평균 0.9 (범위0.3-3.0)였다. 이완기말심실압은 평균 9.0 (범위 3.0-21.0) mmHg였고 동맥혈의 산소포화도는 평균 76.0 (범위 45.6-88.0) %였다. 수술은 분계능(terminal crest) 2cm 외측으로 우심이부터 우심방-하공정맥경계부에 종절개를 가하고 하공정맥개구부부터 상공정맥개구부 또는 우심이까지 Gore-Tex 인조도관을 이용하여 외측통동을 형성시키는 방법으로 시행하였으며 필요한 경우 통로상에 4-5.5 mm 직경의 구멍을 만들어 주었다. 동시에 시행한 술식은, 폐동맥성형술(22), 심방중격절제술(21), 폐정맥이상연결증 교정(4), 영구적인 인공심박동기거치(3) 등이었고, 32례에 대하여 통로내 구멍을 만들어 주었으며 그중 1례는 조절형(adjustable)으로 시행하였다. 심방-폐동맥 연결 방법으로 시행한 폰탄술 후 4년후에 발생한 재발성 난치성 상심실형 부정맥환아 1례에 대하여 외측통로형의 변환 폰탄술식이 시행되었다. 수술 직후 혈역학 소견상 평균 폐동맥압, 이완기말심실압, 실온에서 동맥혈의 산소포화도가 각각 12.7 (8-21)mmHg, 7.6 (범위4-12)mmHg, 89.9 (범위68-100) %였다. 병원사망율은 6.7 (7/104) %였고 술후 합병증으로 지속적인 늑막삼출(11), 부정맥(8), 유미흉(9), 중추신경계손상(5), 감염 및 염증(5), 급성신부전(4)이 발생하였다. 평균 27.2 (범위1-85) 개월동안의 외래 추적결과 5명의 만기 사망이 있었다. 저자등은 본연구결과를 토대로 심장내 외측통동폰탄술식이 기능적 단심실 환자에 대하여 비교적 낮은 사망율 및 합병증과 우수한 혈역학으로 시행될수 있는 수술방법이란 사실을 입증하였다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제39권4호
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• pp.269-274
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• 2006

배경 폐동맥폐쇄와 주대동맥폐동맥혈관부행지를 동반한 활로씨사징증은 다양한 폐혈류공급원과 혈관 발달의 이상을 동반한 복잡한 질환이다. 이 환자들은 전통적으로 완전교정수술전에 다단계의 폐혈류 단일화술을 시행 받아 왔다. 본 연구에서는 최근의 치료전략의 변화에 대하여 본원에서 치료 방법과 그 결과를 고찰하였다. 대상 및 방법: 1998년 7월부터 2004년 8월까지 본원에서 이 질환으로 수술받은 23명을 대상으로 하였다. 치료전략으로서 조기 교정, 정중 절개를 통한 접근을 원칙으로 하였고 자주 심도자 검사를 시행하여 폐동맥과 혈류역동학적 상태를 평가하였으며 필요시 적극적으로 풍선 확장술을 시행하였다. 최초 수술에 따라 일단계 완전교정술군(I군), 우심실-폐동맥 도관 연결술과 단일화술을 동시 시행(일단계 단일화술)한 군(II군), 우심실-폐동맥 도관 연결술만 시행한 군(III군)의 3군으로 나눌 수 있었으며 이 환아들에 있어서 군별 형태학적 특징과 사망률, 완전교정술 가능성 등을 비교하였고, 술 후 합병증, 추적결과, 사인에 대하여 분석하였다. 결과: 각 군의 최초 수술 당시 평균연령은 각각 $13.9{\pm}16.0$개월(I군), $10.4{\pm}15.6$개월(II군), $7.9{\pm}7.7$개월(III군)이었다. 1명의 환아에서 심낭 내 폐동맥이 존재하지 않으면서 좌우폐동맥의 연결이 없었고, 22명의 환아에서 좌우폐동맥이 연결되어 있었다. 풍선 확장술은 평균 1.3회로 최대 6회까지 시행되었다. 최초 수술에 따른 수술 사망은 4예가 있었고 완전교정술 후 뇌출혈에 의한 만기사망 1예가 있었다. 각 군별 수술 사망률은 각각 25.0% (1/4: I군), 20.0% (2/10: II군), 12.2% (1/9: III군)였으며 사망원인으로서는 저산소증 2예, 저심박출 증 1예, 급성 심정지 1예였다. 술 후 합병증으로는 횡격막신경마비가 2예, 경련이 1예에서 있었다. 최종적으로 완전교정술로 도달한 환자는 10명으로 각 군별 도달률은 각각 I군 75% (3/4), II군 20% (2/10), III군 55.6% (5/9)였으며 심실중격결손을 완전히 막지 못한 경우는 II군에서 2명, III군에서 1명 이었다. 결론: 폐동맥폐쇄와 주대동맥폐동맥부행혈관을 동반한 활로씨사징증에 있어 최초 술식으로 정중절개를 통한 우심실-폐동맥 도관삽입술은 비교적 낮은 위험도로 시행할 수 있으며 풍선확장술의 추가적 시술을 통해 높은 완전교정술 도달률을 얻었다. 적응이 되는 환자에서 선택적으로 일단계 완전교정술 또는 일단계 단일화술을 시행하여 완전교정술의 도달 가능성을 높일 수 있겠다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제20권3호
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• pp.237-245
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• 2002

목적 : 삼성서울병원 치료방사선과에서 근치적 목적으로 외부조사와 고선량율 강내치료를 이용하여 치료한 자궁경부암 환자의 치료 성적을 분석하고자 하였다. 대상 및 방법 : 1994년 9월부터 1998년 7월까지 근치적 목적으로 방사선치료를 시행한 106명의 환자를 대상으로 분석하였으며, 환자의 연령분포는 $22\~89$세(중앙값, 61세)이었다. 98명의 환자에서 편평상피암이었다. 환자의 FIGO 병기는 CIS 4명, IA 4명, IB 17명, IIA 15명, IIB 33명, IIIA 2명, IIIB 27명, IVA가 4명이었다. ECOG 활동도는 88명에서 1이하였다. 11명의 환자에서 전보조화학요법이 시행되었다. 방사선치료는 상피내암인 4명을 제외한 102명에서 30.6-50.4 Gy를 외부 조사하였으며 고선량율 강내치료를 모든 환자에서 A점 기준으로 24 Gy/6회 시행하였다. 치료 예후 인자는 연령($\leq60$세 vs >60세), 병리조직학적 소견(편평상피암 vs 기타 병리), FIGO 병기(IIA 이하 vs IIB vs IIIA 이상), ECOG 활동도(ECOG 0, 1 vs 2), 항암화학요법의 시행여부, 그리고 방사선치료 후 반응정도(완전관해 vs 부분관해), 방사선치료기간($\leq55$일 vs >55일)에 따라 비교하였다. 환자의 추적관찰기간은 $6\~66$개월(중앙값, 28개월)이었다. 결과 : 전체 3년 및 5년 생존율은 각각 $82\%,\;73\%$이었으며, 무병생존율은 각각 $72\%,\;69\%$이었다. FIGO 병기별 생존율은 병기 IB, IIA, IIB, 그리고 III에서 3년 생존율이 각각 $100\%,\;83\%,\;87\%,\;62\%$이었고 5년 생존율은 IB $100\%$, IIA $69\%$, IIB $80\%$, III에서는 $62\%$이었다. 단변량분석에 따른 예후인자를 살펴보면 전체생존율에서는 FIGO 병기와 방사선치료의 반응이 무병생존율과 골반부 조절율에는 나이와 병기, 방사선치료의 반응, 방사선치료기간이 의미 있는 인자로 확인되었다. 방사선치료 부작용으로 직장 출혈은 모두 14명$(13\%)$의 환자에서 나타났다. 결론 : 자궁경부암 환자의 고선량율 강내치료와 외부 방사선치료는 효과적인 치료방법임을 확인하였으며, 치료기간의 단축이 중요한 예후 결정 요인임을 확인할 수 있었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제19권4호
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• pp.243-255
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• 2014

본 연구는 섬진강 하구역에서 저서다모류군집의 시 공간적 분포 및 환경 요인과의 상관관계를 파악하기 위해 2012년 4월부터 2013년 2월까지 24개의 정점을 대상으로 소조시 만조 때 조사를 실시하였다. 수질환경요인으로 염도, 수온, 용존산소, pH 등을 측정한 결과를 바탕으로 조사지역은 세 해역으로 구분하였다. 각 정점별 환경 특성 차이에 따라 Saline Water Zone(SWZ), Brackish Water Zone(BWZ), Fresh Water Zone(FWZ)으로 정의하였다. SWZ은 대개 30 psu를 상회하였으며, BWZ에서는 염도가 급격히 감소하였고, FWZ에서는 거의 0 psu를 보였다. SWZ에서는 수온의 계절 변동이 가장 적었으며, DO는 가장 낮은 값을, pH는 시공간적 변동이 거의 없이 일정한 값을 유지하였다. 반면 FWZ에서는 수온의 계절 변동이 심하였으며, DO는 가장 높은 값을, pH는 시공간적 변동이 가장 심하였다. 표층퇴적상은 SWZ에서는 니질(Mud)함량이 높았으며 BWZ에서는 사질(Sand)함량이 높게 나타났고 FWZ에서는 사질(Sand)이나 자갈(Gravel)함량이 높게 나타났다. 그 외 유기물함량과 황화물량은 SWZ에서 높은 값을, Chl-a 량은 FWZ에서 높은 값을 보였다. 조사해역은 염도가 낮으며 유기물 함량, 황화물량이 낮고 조립한 퇴적상을 보이는 Fresh Water Zone과 염도가 높으며, 유기물함량, 황화물량이 높고, 세립한 퇴적상을 보이는 Saline Water Zone으로 조사지역의 환경이 뚜렷이 대비됨을 보여주고 있다. 섬진강 하구역에서 출현한 저서다모류의 출현종수와 서식밀도는 Salline Water Zone에서 가장 높았으며, Brackish Water Zone으로 갈수록 점점 감소하였고, Fresh Water Zone에서 매우 낮았다. Brackish Water Zone의 경우 서식밀도의 계절 변동이 매우 심하였는데, 이는 Prionospio cirrifera의 극우점 출현에 의한 것이다. 섬진강 하구역에서 출현한 저서다모류 중 매 계절 상위 5.0%의 점유율을 보이는 우점종은 총 6종이었다. 이 중 Lumbrineris longifolia, Prionoispio cirrifera, Tharyx sp.는 매 계절 주요 우점종으로 출현하였다. 그 외에 Hediste sp., Praxillella affinis, Tylorrhynchus sp.가 조사 시기에 따라서 우점종으로 출현하기도 하였다. 우점 출현 다모류들은 특징적으로 분포하는 해역이 뚜렷이 구분되었다. Saline Water Zone의 대표적인 종은 Lumbrineris longifolia, Tharyx sp., Mediomastus sp.이었다. Saline Water Zone에서부터 Brackish Water Zone까지의 해역에 폭넓게 걸쳐 출현하는 종은 Prionospio cirrifera, Aricidea sp., Heteromastus filiformis이었다. 그리고 Brackish Water zone의 내륙쪽 정점 일부와 Fresh Water Zone에서는 특징적으로 Tylorrhynchus sp., Hediste sp.가 우점 출현하였다. 섬진강 하구역에서 채집된 저서다모류의 출현종 조성과 정점간 유사도지수에 근거하여 집괴분석(Cluster Analysis) 및 비계량적 다차원척도법(non-metric Multidimensional Scaling)을 실시한 결과, 모든 계절에서 Saline Water Zone과 Fresh Water Zone에 위치하는 정점들은 각각 대표적인 하나의 정점군으로 구분되었다. 반면 Brackish Water Zone의 경우는 계절에 따라 수개의 정점군으로 세분되었다. 저서환경 요인과 저서다모류군집의 생태학적 요인들 간의 Pearson 상관관계분석과 주성분분석(PCA) 결과, 염도, 퇴적상, 유기물함량, DO 등이 저서다모류군집의 제반 생태학적 지수(출현종수, 서식밀도, 주요 종의 출현량, 생태지수)의 공간 분포를 결정짓는데 매우 중요한 역할을 하는 환경요인임이 확인되었다.

• 핵의학기술
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• 제23권1호
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• pp.69-74
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• 2019

$^{18}F$-FDOPA는 뇌 종양의 아미노산 대사를 추적하는 방사성 의약품이다. 본 연구의 목적은 뇌 종양의 아미노산 대사를 영상화 하여 악성 종양을 진단하는 $^{18}F$-FDOPA와 포도당 대사를 통한 $^{18}F$-FDG의 Brain PET/CT 검사 영상의 대조도 분석을 통해 병변의 검출 능력을 비교하고, $^{18}F$-FDOPA Brain PET/CT 검사에서 섭취 시간에 따른 SUV의 변화를 분석하여 최적의 영상 획득 시간을 알아보기 위함이다. $^{18}F$-FDOPA 와 $^{18}F$-FDG 두 영상에서 종양(Tumor)과 소뇌(Cerebellum)의 중심에 각각 약 $350mm^2$의 관심 영역을 설정하여 $SUV_{max}$를 측정하였고, 종양과 소뇌의 $SUV_{max}$ 비율(T/C ratio)을 산출하였고, $^{18}F$-FDOPA 투여 직후 30분 동안 획득한 리스트 수집 방식 데이터(List mode data)를 활용해 2분씩 15프레임으로 나눈 뒤 각 프레임 별로 종양과 소뇌 중심에 $SUV_{max}$를 측정하여 위와 동일한 방법으로 T/C ratio를 산출하여 분석하였다. 종양의 평균 $SUV_{max}$를 비교해 본 결과, $^{18}F$-FDOPA Brain PET/CT 검사에서 $4.2{\pm}0.8$, $^{18}F$-FDG Brain PET/CT 검사에서는 $5.6{\pm}0.7$ 이었다. 또한, T/C ratio는 $^{18}F$-FDOPA 검사에서 $2.1{\pm}0.7$, $^{18}F$-FDG 검사에서는 $1.1{\pm}0.4$ 이었으며, $^{18}F$-FDOPA의 $SUV_{max}$는 $^{18}F$-FDG보다 낮지만 T/C ratio는 높게 나타나 종양 구별 능력이 더욱 뛰어난 것을 알 수 있었다(t=-5.214, p=0.000). $^{18}F$-FDOPA의 섭취 시간에 따른 $SUV_{max}$와 T/C ratio를 분석한 결과, $SUV_{max}$와 T/C ratio의 Peak는 모두 6~8분에서 나타났다. 이를 토대로 본원에서 $^{18}F$-FDOPA Brain PET/CT 검사에서 활용하는 10~30분의 영상과 Peak가 나타나기 시작한 6~26분의 영상을 비교한 결과 SUV와 T/C ratio가 각각 0.2, 0.1 증가하였다. 추후 지속적인 연구를 통해 검사 소요시간의 단축 가능성과 추가적인 스캔 정보 활용을 통한 정확한 진단에도 도움이 될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.