• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제27권2호
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• pp.64-71
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• 2016

삼차원 프린터(3DP)를 이용하여 환자맞춤형 전자선 치료용 볼루스(patient specific customized bolus, PSCB)를 제작하는 절차를 고안하고 제안된 방법으로 제작한 PSCB의 선량 정확도를 평가했다. 치료계획장치에서 치료계획표적용적(PTV)에 적합한 전자선 빔과 조사면 크기를 선택하고 초기 선량계산을 수행했다. 계산된 선량분포를 기반으로 PSCB를 그리고 재계산을 수행했다. 수 차례 반복을 통해 최상의 PSCB를 설계하고 설계된 윤곽자료를 DICOMRT 프로토콜을 이용해 자체 제작한 변환프로그램으로 전송했다. PSCB의 윤곽자료는 자체 변환프로그램을 이용해 3DP에서 인식 가능한 파일(STL 포맷)로 변환한 후 3DP를 이용해 제작했다. PSCB의 유용성을 검증하기 위해 2명의 가상 환자(오목, 볼록 유형)를 생성했고 각각의 환자에 가상의 PTV와 정상장기(OAR)을 생성했다. 3D-PSCB 를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 선량체적히스토그램(DVH)와 선량 특성을 비교했다. 3D-PSCB 제작의 정확도를 분석하기 위해 필름 선량측정을 통해 선량 정확도를 평가했다. 치료계획 결과와 필름을 이용한 선량분포를 중첩한 후 빔 중심축에서의 심부선량곡선을 구했고 감마분석(3% 선량 오차와 3 mm 거리오차)을 수행 했다. 2명의 가상환자 모두에서 PSCB를 사용한 경우 PTV 선량은 큰 차이를 보이지 않았다. PSCB를 사용할 경우 PSCB를 사용하지 않는 경우에 비해 OAR의 최대 선량, 최소선량, 평균선량은 각각 평균 9.7%, 36.6%, 28.3% 감소했다. 처방선량의 90% 선량($V_{90%}$)을 받는 OAR의 용적은 PSCB를 적용할 경우 약 99% 낮아졌다(14.40 vs $0.1cm^3$). 또한 처방선량의 80% 선량을 받는 OAR 체적도 PSCB를 사용할 경우 약 91% 줄었다(42.6 vs $3.7cm^3$). 감마분석 결과(3%, 3 mm) 오목 및 볼록 볼루스를 적용한 경우 각각 95%, 98% 통과율(pass rate)을 보였다. 3DP를 이용해 PSCB를 제작하는 절차를 정립하고 선량적 정확도를 평가해서 임상적용이 가능한 만족할 만한 결과를 얻었다. 3DP 기술의 빠른 발전에 힘입어 PSCB의 임상적용이 좀 더 쉬워지고 적용대상이 확장될 것으로 생각된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1-15
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• 2004

본 논문에서는 효율적인 유전자 서열 데이터의 관리와 분석을 위한 웹 기반의 통합 시스템인 GWB(Gene WorkBench)의 설계와 구현에 대해 설명한다. 유전자 서열을 다루는 기존의 시스템들은 서열 데이터의 관리 기능과 분석 기능을 동시에 지원하는 경우가 드물고, 또한 분석 기능 역시 일부 혹은 단일 분석 기능만을 제공하는 단위 프로그램들이 대부분이다. 또 이러한 분석 프로그램들마저 서로 분산되어 있고 다른 수행환경을 필요로 한다. 따라서 이러한 프로그램들을 함께 이용하기 위해서는 많은 수작업과 변환작업을 필요로 하는 등 유전자 서열 데이터를 다루는 많은 생명과학 연구자들이 불편을 겪어왔다. 본 논문에서는 기존 시스템들의 단점을 보완하고 유전자 서열 연구에 효과적으로 도움을 줄 수 있는 보다 편리한 시스템을 구현하고자, 서열 데이터베이스 관리 기능과 다양한 분석 기능들을 하나의 시스템인 GWB로 동합하였다. GWB 시스템 설계의 가상 중요한 이슈는 서로 상이한 분석 프로그램들을 어떻게 하나의 시스템으로 통합할 것이며, 또 이들 프로그램들이 요구하는 서로 다른 서열 데이터 및 서열 데이터베이스 형태를 어떻게 제공할 수 있느냐는 것이다. GWB는 이 문제들을 해결하기 위해 공통의 입출력 인터페이스인 포장기를 이용하여 서로 다른 분석 프로그램들을 시스템에 통합시켰고, 공통 서열 데이터 형식인 KSF를 제안하였으며, 로컬 서열 데이터베이스를 관계형 데이터베이스부분과 색인 순차파일부분으로 나누어 구성하였고, 서로 상이한 서열 데이터 형식간의 변환 기능과 XML 파일로의 변환 기능을 제공하도록 하였다.유의하게 높았다 (P<0.01). 고형물질별 피복지수는 red clover는 V나 V+T(1 ： 1)로 피복한 종자에서 높았으며 tall fescue는 T, V, V + T(1 : 1로 피복한 종자)에서 가장 높게 나타났다(P<0.01). 종자피복에 있어서 red clover와 tall fescue 공히 접착제는 CF나 PVA로 하고 고형물질은 V나 V+T(1:1)로 피복함으로서 가장 좋은 피복효과를 얻을 수 있었다.. 쟁점 및 과제들이 제시되었다. cells of these species contained considerable to large amount of neutral mucin, and small to considerable amount of acid mucin, Most of the medium sized and small mucous cells contained neutral mucin and sialomucin, but a few mucous cells contained neutral mucin and strongly sulfomucin or neutral combined with strongly sulfomucin and sialomucin. Most of the esophageal mucous cells pf Bryzoichthys lysimus contained small amount of neutral mucin, while on the other hand a feww mucous cells contained small amount of neutral mucin and minimal

• 한국조경학회지
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• 제45권1호
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• pp.52-62
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• 2017

현재 미국, 호주, 북유럽 등지의 해외 조경실무에서 BIM의 필요성에 대한 자각과 함께 전문적 연구가 수행되고 있으며, 관련 단체에서도 조직적 활동을 펼침으로써 BIM을 활용한 조경 프로젝트들이 증가하는 추세다. 그러나 아직 국내 조경분야에서는 BIM 도입이 이루어지지 않고 있으므로, 본 연구에서는 BIM을 활용한 조경 프로젝트 사례를 조사, 분석하여 BIM 도입에 따른 효과와 활용방법을 논하고자 했다. 이를 위해 세 가지 BIM 도입효과인 설계업무의 효율성 향상, 협업 환경의 마련, 지형설계의 형태 구현을 보여주는 조경 프로젝트들을 선정하고, 이들을 대상으로 조경정보 구축, 3D 모델링 제작, 상호운용성 확보, BIM 모델의 시각적 활용이라는 네 가지 측면에서 BIM의 활용방법을 살펴보았다. 첫째, 조경정보 구축의 측면에서 사례들을 살펴본 결과, 시설물과 수목 등 상세한 조경요소들로부터 기반시설 등 광범위한 건설정보들이 3D 라이브러리나 2D CAD 형식으로 구축되었다. 둘째, 3D 모델링 제작을 살펴보면 간단한 지형과 수목을 포함한 조경공간을 Revit으로 모델링하거나, 정교하고 복잡한 지형을 Maya와 같은 전문적 3D 모델링 도구로 모델링했다. 그리고 통합모델은 분야별 모델을 제작하여 주기적으로 교환, 검토하고, 최종적으로 이들을 통합하는 방식으로 제작되었다. 셋째, 분야간 데이터의 상호운용성은 파일 포맷의 단일화, 상이한 포맷의 변환, 또는 정보 표준의 준수를 통해 이루어졌고, 이를 토대로 건설정보를 공유하여 협업을 도모했다. 넷째, 3D 모델을 시각화함으로써 참여자들간의 의견조율, 설계안의 인허가, 대중 홍보가 이루어졌다. 사례분석을 통해 BIM은 디자인 도구라기보다 설계업무의 효율성을 높이고, 분야간 협업을 도모하는 프로세스임을 알 수 있었고, 특히 조경가들이 BIM을 활용한 통합 프로젝트에서 중요한 역할을 수행하고 있음을 확인했다. 따라서 그간 건설분야에서 BIM으로의 전환을 통해 많은 이익과 기회를 누렸듯이 조경분야에서도 적극적으로 BIM을 도입해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.