• 한국식품영양과학회지
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• 제46권4호
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• pp.435-441
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• 2017

갈색거저리유충 분말을 4%(w/v)의 기질용액으로 제조한 후, 기질대비 단백질 가수분해 효소(alcalase, flavourzyme, neutrase, bromelain, papain)를 각 1%(w/w) 첨가하여 갈색거저리 유충 단백가수분해물을 제조하였다. 24시간 반응시킨 각 효소별 가수분해물의 특성을 SDS-PAGE로 확인한 결과 alcalase 단백가수분해물의 가수분해가 우수함을 확인하였으며, available amino group의 농도는 flavourzyme, alcalase, neutrase 단백가수분해물 각각 $5,429.35{\mu}g/mL$, $4,781.39{\mu}g/mL$, $3,155.55{\mu}g/mL$의 값을 나타내 상대적으로 높은 가수분해도를 보였고, bromelain($1,800{\mu}g/mL$)과 papain($1,782.61{\mu}g/mL$)의 경우 상당히 낮은 값을 보였다. 가수분해도가 높게 나타난 3종의 단백가수분해물을 한외여과막을 통해 분자량이 3 kDa 이하로 분리한 후 동결 건조하였으며, 이 동결건조물을 이용하여 항산화 실험을 수행하였다. 갈색거저리 유충 가수분해물의 DPPH 라디칼 소거 활성은 alcalase 단백가수분해물의 $RC_{50}$값이 $339.34{\mu}g/mL$로 나타났고, flavourzyme 가수분해물 $379.35{\mu}g/mL$, neutrase 가수분해물 $398.93{\mu}g/mL$로 나타났으며, ABTS 라디칼 소거 활성은 neutrase 단백가수분해물의 $RC_{50}$값이 $29.84{\mu}g/mL$였고, alcalase $36.90{{\mu}g/mL$ 및 flavourzyme $56.03{\mu}g/mL$ 순으로 나타났다. Hydrogen peroxide 소거 활성은 alcalase 단백가수분해물의 $RC_{50}$값이 $65.97{\mu}g/mL$였고, flavourzyme $121.67{\mu}g/mL$ 및 neutrase $70.38{\mu}g/mL$의 값을 보였다. 상기 3가지 항산화 실험에서 우수한 항산화 활성을 보이며, 저분자 펩타이드 생산 효율이 가장 높았던(42.05%) alcalase 단백가수분해물을 이용해 linoleic acid에 대한 지질과산화 억제 활성을 측정한 결과, 6일 동안 $100{\sim}800{\mu}g/mL$의 농도에서 처리 농도에 의존적으로 유의적인 항산화능을 보였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제46권10호
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• pp.1164-1170
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• 2017

흰점박이꽃무지 유충 분말을 4%(w/v)의 기질용액으로 제조한 후, 기질 대비 단백질 가수분해효소(alcalase, bromelain, flavourzyme, neutrase, bromelain, papain)를 각각 1%(w/w) 첨가하여 24시간 가수분해시킨 단백가수분해물을 제조하였으며, 각 효소별 가수분해물의 특성과 가수분해도를 알아보기 위해 24시간째의 가수분해물을 이용하여 SPS-PAGE를 진행하였고, 시간에 따른 가수분해도를 알아보기 위해 TNBS assay를 실시하였다. SDS-PAGE 결과 alcalase 단백 가수분해물이 10 kDa 이상의 대부분의 단백질을 분해시켰으며, flavourzyme 효소는 10 kDa 이하의 펩타이드를 분해시켜 available amino group 함량이 9.99 mg/mL로 가장 높게 나타났다. Available amino group의 농도가 높게 나타난 alcalase(9.35 mg/mL), flavourzyme(9.99 mg/mL), neutrase(7.60 mg/mL) 단백가수분해물을 한외여과막을 통해 분자량이 3 kDa 이하로 분리한 후 동결건조하였으며, 동결 건조물을 이용하여 항산화 실험을 수행하였다. 각 효소별 단백가수분해물의 DPPH 라디칼 소거활성 $RC_{50}$값은 neutrase $131.43{\mu}g/mL$, flavourzyme $149.28{\mu}g/mL$, alcalase $151.99{\mu}g/mL$로 neutrase 단백가수분해물의 항산화 활성이 가장 우수하였으며(P<0.05), ABTS 라디칼 소거활성은 alcalase $34.59{\mu}g/mL$, neutrase $42.49{\mu}g/mL$, flavourzyme $44.34{\mu}g/mL$ 순으로 alcalase가 우수한 항산화 활성을 나타냈다(P<0.05). Hydrogen peroxide 소거활성은 alcalase 단백가수분해물의 $RC_{50}$값이 $46.31{\mu}g/mL$, neutrase $58.16{\mu}g/mL$, flavourzyme $59.30{\mu}g/mL$로 alcalase 가수분해물이 우수한 항산화 활성을 나타냈다(P<0.05). 상기 3가지 항산화 실험에서 우수한 항산화 활성을 보였으며 저분자 펩타이드 생산 효율이 52.91%로 가장 높았던 alcalase 단백가수분해물(3 kDa 이하)을 이용해 linoleic acid에 대한 지질과산화 억제 활성을 측정한 결과, 6일 동안 $100{\sim}800{\mu}g/mL$의 농도에서 처리 농도에 의존적으로 유의적인 항산화능을 보였다. 최종적으로 본 연구에서는 고단백질 소재인 흰점박이꽃무지 유충을 이용하여 단백가수분해물의 제조 특성 및 우수한 항산화 활성을 확인하였으며, 이 결과들은 향후 식용곤충을 활용한 새로운 기능성 식품 및 소재 개발 등에 활용될 수 있을 것이라 예상된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권3호
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• pp.171-182
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• 2018

탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.

• 대한환경공학회지
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• 제28권11호
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• pp.1186-1191
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• 2006

본 연구에서는 독성 3가 비소의 효율적인 처리를 위한 여과시스템 구성조건을 찾기 위해 모래표면에 산화망간이 코팅된 MCS(Manganese-coated sand)와 산화철이 코팅된 ICS(Iron-coated sand)를 여과재질로 사용하여 MCS 단층, ICS 단층 그리고 ICS와 MCS의 충전비를 달리한 여러 칼럼반응기내에서의 비소 산화 및 흡착실험을 실시하였다. MCS 만을 사용한 경우 다른 반응기에서 보다 빨리 비소의 파과가 시작되었지만 유출수내의 비소는 대부분 AS(V)로서 MCS가 3가 비소를 효과적으로 산화시킴을 알 수 있었다. 반면 ICS 만을 사용한 경우 3가 비소의 산화는 확인되지 않았지만 총 비소의 파과시간은 MCS 만을 사용한 것보다 5배 이상 지연되어 나타났다. 완전파과가 이루어졌을 때 1 kg의 ICS에 의해 제거된 3가 비소는 36.1 mg이었다. MCS와 ICS를 병합 사용한 칼럼반응기의 최적 구성조건 도출을 위해 ICS의 충전량은 고정시키고 세가지 다른 ICS/MCS 비 조건에서 칼럼실험을 실시하였다. ICS/MCS 충전비의 변화에도 불구하고 비소의 파과시간은 비슷하였지만 ICS/MCS 충전비가 감소할수록 비소 파과곡선이 상대적으로 완만하게 나탄났다. 그리고 ICS/MCS 충전비가 감소할수록 유출수내의 3가 비소농도는 점차 낮아졌으며 ICS와 MCS를 동일량 충전시킨 칼럼의 유출수내 3가 비소 농도는 모든 반응시간대에서 50 ppb 이하로 존재하였다. 이것은 3가 비소 산화효율은 MCS 충전량과 관계가 있음을 제시하는 것이다. 동일량의 ICS와 MCS를 충전시킨 칼럼반응기에 의한 비소제거량을 여과재질의 다위 kg당으로 환산하면 68.5 mg에 해당하였다.운전 방법 보다 오존의 투입농도를 증가시키거나 오존 접촉조의 체류시간을 증가시켜 운전하는 방식이 1,4-dioxane 제거에 대해 효과적인 운전 방법으로 조사되었다. flux 감소에 대한 NOM의 분자량 분포 영향을 살펴본 결과, 전반적으로 2,000 g/mol 이하의 분자량 범위에서 90% 이상의 분포범위를 나타내고 있어 투과 flux 감소에 대한 유기물 분자량 크기분포의 영향은 없는 것으로 나타났다. 하류에 위치한 취수 원수에 미치는 영향은 미미한 것으로 판단되었다. 수 있었다.문에, 이 연구에서 개발된 수치모델은 퇴적물에서 일어나는 미량 오염 물질의 거동을 파악하기 위해 유용하게 사용되어질 수 있을 것으로 사료된다.on between instantaneous attack angle of blade section and the resultants real time force components. Through these investigation it is found out that the conventional imagination that the 7cull motion should be effective in generating lift force must be reconsidered because the attack angle of scull blade are too great to free from stall phenomena during the sculling operation.잠119>잠113>잠120의 순이었다.지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액 재배 후 버려지는

• 지구물리와물리탐사
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• 제1권1호
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• pp.25-30
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• 1998

공동충전 효과를 검증하기 위하여 실시한 시차 공대공 탄성파 탐사자료로부터 지하공동 부존 지역에서 충전 전과 후에 매질의 탄성파 전파속도의 변화를 확인하였다. 시차 공대공 탄성파 탐사자료에 나타난 반응과 시추조사 결과에 의하면 본 지역의 공동은 규모가 극히 소규모이거나 또는 폐석 등으로 충전된 것으로 보인다. 공동충진 효과는 토모그래피로부터 도출된 속도단면상의 탄성파 속도의 증가량을 분석함으로써 평가하였다. 시추공용 에어건을 진원으로 24-채널 하이드로폰을 수진기로 하여 자료를 취득하였다. 취득한 자료에는 무시할 수 없을 정도의 source statics를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 보정방법은 2단계로; 1) 불규칙한 발파시점에 의한 영향 보정과 2) 잔여 정보정으로 이는 진원의 부정확한 위치에 대한 정보정이다. 본 논문에서는 고주파수 성분의 수치잡음이 억제되고 관심대상 부분에서 비교적 고분해능 영상을 도출할 수 있는 다단계 역산 방안을 제시하였다. 일반적으로 최소자승 주시토모그래피로는 평활화된 속도 영상을 얻을 수 있다. 따라서 이러한 역산으로는 비교적 소규모의 구간에서 발생한 적은 속도변화를 영상화하기에는 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 속도모델의 파라메터를 변화시킨 2단계 제어 역산법으로 도출한 시차 토모그램으로부터 채굴 영향대에서 발생한 매질의 속도변화를 시각화 할 수 있었다. 2단계 역산법은 1-단계에서는 적정한 크기의 균일 격자로 구성된 모델을 사용하여 토모그램을 작성하고 이 토모그램에 2차원 중위수 필터를 적용하여 대략적인 속도구조 모델을 작성한다. 2-단계 역산시는 1-단계에서 작성한 속도모델을 수정하여 초기 모델로 한다. 모델 수정은 관심대상 부분만을 작은 크기의 균일격자로 재구성하는 것이다. 기준조사 토모그램을 2차 조사자료 역산의 초기 속도모델로 사용하였다. 속도변화는 공동대 부근에서만 예상되므로 그 이외 부분의 속도는 기준 토모그램과 동일하게 고정시키고 역산을 수행하였다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권3호
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• pp.259-267
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• 2004

목적: 전신용 PET에 대한 표준 성능 평가 방법으로 NEMA NU2-2001이 확립되어 제안되었다. 따라서 새로이 설치되는 PET 스캐너뿐 아니라 기존에 사용 중인 스캐너에 대한 성능 평가가 이 표준 방법에 따라서 새로이 이루어 져야 한다. 이 연구에서는 NEMA NU2-2001 방법을 이용하여 CTI ECAT EXACT 47 PET 스캐너의 공간해상도, 민감도, 산란분획, NECR 등을 측정하였다. 대상 및 방법: 공간해상도를 평가하기 위하여 축 방향 시야의 정 가운데와 축 방향 시야 길이의 1/4을 벗어난 횡단면에 F-10을 채운 유리관(내경 1.1 mm)을 횡단면의 중심에서 1, 10 cm 떨어진 지점에 축 방향과 평행하게 위치시킨 후 PET 영상을 얻었다. 민감도를 측정하기 위하여 폴리에틸렌 및 알루미늄 관에 F-18을 채운 후 불응시간 손실이 1%를 넘지 않는 것을 확인한 후 영상을 획득하였다. 산란분획 및 최적 영상 획득 조건을 얻기 위하여 NECR을 NEMA 산란 팬텀을 이용하여 측정하였다. 결과: FBP재구성 방법(화소 크기: $0.515{\times}0.515mm^2$)으로 영상을 재 구성했을 때 스캐너의 중심에서 1cm 벗어난 지점에서 축방향, 횡축방향 공간 분해능은 0.62, 0.66 cm (FBP, 2D와 3D), 0.67, 0.69 cm (FBP, 2D와 3D)이었고 중심에서 10 cm 벗어난 지점에서 축방향, 횡축반경방향, 횡축접선방향 공간 분해능은 0.72, 0.68 mm (FBP, 2D와 3D), 0.63, 0.66 mm (FBP, 2D와 3D), 0.72, 0.66 mm (FBP, 2D와 3D)이었다. 민감도는 스캐너의 횡축방향 708.6 (2D), 2931.3 (3D) counts/sec/MBq, 횡축방향 중심에서 10cm 벗어난 지점에서 728.7 (2D), 3398.2 (3D) counts/sec/MBq 이었다. 산란 분획은 0.19 (2D), 0.49 (3D)이었고 최고 참 계수율과 NECR은 2차원 영상 획득 모드에서 40.1 kBq/mL 일 때 64.0 kcps, 40.1 kBq/mL 일 때 49.6 kcps, 3차원 영상 획득 모드에서 4.76 kBq/mL 일 때 53.7 kcps, 4.47 kBq/mL 일 때 26.4 kcps이었다. 결론: 이 실험에서 NEMA NU2-2001로 측정한 PET스캐너의 물리적 특성은 PET스캐너에 대한 객관적 평가 및 최적화 된 영상 획득과 분석에 유용할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제19권1호
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• pp.53-65
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• 2001

목적 : 비인강암 환자의 국소제어율을 향상시키기 위한 목적으로 보상 여과판을 이용한 전방위 강도변조 방사선치료방법(intensity modulated radiation therapy : IMRT)을 계획하고 기존 3차원 입체조형치료방법과 비교하여 최적의 방사선치료방법을 모색하고자 한다. 대상 및 방법 : 3-차원 입체조형치료계획으로 치료받았던 비강암환자(T4N0M0) 1예를 선택하여 치료면의 굴곡과 뼈, 공동 등 불균질 조직으로 인하여 발생되는 표적체적의 선량분포를 균일하게 만들고 주변 정상장기의 손상을 최소화하기 위한 일차 입사선량의 강도 조절을 보상여과판으로 시행 하였다. 환자는 열변성 plastic mask로 고정시킨 후 치료조준용 CT Scan (PQ5000)을 이용하여 3 mm 간격으로 scan 하고 가상조준장치(virtual simulator)와 3차원 방사선치료계획 컴퓨터$(ADAC-Pinnacle^3)$를 이용하여 보상여과판을 제작하였다. 각 조사면을 세분한 소조사선(beamlet)의 강도 가중치(weighting)를 계산하고 가중치에 따른 선량 감약을 보상여과판의 두께로 환산하여 판별이 쉽도록 도표화하였다. 방사선 치료성과의 기준은 정량적으로 평가할 수 있는 선량체적표(dose volume histogram : DVH)와 종양억제확율(tumor control probability : TCP)및 정상조직 손상확율(normal tissue complication probability : NTCP)의 수학적 관계식을 이용하여 치료효과를 평가하였다. 결과 : 전방위 IMRT에서 계획용표적체적(planning target volume: PTV)내의 최소선량과 최대선량의 차이가 입체조형치료계획보다 약간 증가하였으며 평균선량은 강도조절치료계획에서 약 $10\%$, 더 높았고 전체 방사선량의 $95\%$가 포함되는 체적(V95)은 비교적 양쪽 설계방법에서 비슷한 양상을 보이고 있었다. 주위 건강장기들의 DVH에서 방사선에 민감한 장기인 시신경, 측두엽, 이하선, 뇌간, 척수, 측두하악골관절 등은 강도조절치료계획에서 많이 보호되었다. PTV의 종양제어확율은 입체조형치료계획과 강도변조치료계획에서 모두 비교적 균일하였으며 계획선량이 50 Gy에서 80 Gy로 증가함에 따라 TCP가 0.45에서 0.56으로 완만하게 증가하였다. 척수, 측두하악골 관절, 뇌간, 측두엽, 이하선, 시신경교차, 시신경 등 정상장기의 손상확율은 입체조형치료계획보다 강도조절치료계획에서 월등히 감소되었으며 특히 뇌간(brain stem)의 NTCP는 입체조형치료계획에서 보다 강도조절치료계획에서 훨씬 적은 값(0.3에서 0.15)으로 감소되었다. 계획선량의 증가에 따른 TCP와 NTCP를 입체조형치료계획과 강도조절치료계획에서 TCP는 공히 완만한 증가를 보였으나 NTCP값은 선량증가에 비례적으로 증가하였고 입체조형치료계획이 강도조절치료계획보다 월등히 증가하였다. 결론 : 보상여과판을 이용한 전방위 강도변조 방사선치료에서 PTV내의 선량 균일도의 개선은 없었지만 뇌간, 척수강 등 정상장기의 피폭을 줄일 수 있었다. 특히 인체표면의 굴곡이 심하거나 뼈, 동공 등으로 종양에 도달하는 방사선량분포가 균일하지 않을 경우 매우 유리한 치료방법이였다. 방사선치료성적을 평가함에 있어 DVH와 TCP, NTCP 등 수학적 척도를 이용함으로서 치료성과의 예측, 종양선량의 증가(dose escalation), 방사선수술의 지표 및 방사선치료의 질적 상황을 정량적 수치로 평가할 수 있어 방사선치료성과 향상에 기여할 수 있다고 생각한다.