• 벤처창업연구
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• 제13권6호
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• pp.1-14
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• 2018

명품에 대한 관심과 소비가 점차 대중화되면서 명품시장은 급성장하고 있다. 소비자들은 명품을 구매하고 사용함으로써 물질적인 풍요와 함께 심리적인 만족을 얻을 수 있다. 또한 기업의 입장에서는 명품은 가격 비탄력적인 특성을 가지고 있어 가격 프리미엄을 누릴 수 있고 양호한 성과를 산출하는데 유리하므로 명품성 확보방안에 많은 관심을 기울여야 할 것이다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 명품성을 '다른 제품과 차별적으로 명품을 인식하게 만드는 제품의 속성으로서, 소비자의 구매행동에 중요한 동기를 부여하는 상황적 혜택을 제공하는 요인'으로 정의하고, 한국 중소기업의 브랜드 명품성 구축방안을 살펴보았다. 구체적으로는 명품산업의 세계시장과 한국시장 현황을 알아보고, 기존연구들과 관련문헌을 조사하여 명품성의 구성요소를 규명하였으며, 이론적 근거를 바탕으로 연구모형을 설계하여 마케팅 믹스를 활용한 한국 중소기업의 브랜드 명품성 구축방법을 제시하였다. 명품성의 하위차원은 기존연구들의 문제점을 감안하여 제품관련 속성여부와 소비자가 얻는 혜택여부에 따라 규명하였다. 제품관련 명품성은 우월성 (기능적 혜택)과 희소성(경험적 혜택)으로 구분하고, 비제품관련 명품성은 차별성 (상징적 혜택)과 전통성 (배타적 혜택)으로 구분하였다. 브랜드 명품성 구축방안은 다음과 같다. 첫째, 제품요인을 이용하는 것이다. 높은 품질, 우수한 디자인, 인지도가 높으면서 강력하고 호의적이며 독특한 연상의 브랜드를 통해 명품성을 제고할 수 있다. 둘째, 가격요인을 이용하는 것이다. 소비자들은 명품을 고가품으로 인식하는 경향이 있으므로 제품의 가격을 너무 낮게 책정하는 것은 명품성을 훼손할 수 있다. 셋째, 유통요인을 이용하는 것이다. 제한적인 유통 채널을 통해 소비자에게 명품성의 차별성과 희소성을 지각시키는 것이 효과적이다. 또한, 명품브랜드에 적합한 매장 분위기를 조성하여야 한다. 넷째, 촉진요인을 이용하는 것이다. 소비자가 광고에 많이 노출될수록 명품브랜드에 대해 호의적의 태도를 형성하여 명품성을 높게 지각한다. 가격촉진은 소비자의 명품성 지각에 부정적 영향을 미친다. 다섯째, 기업속성을 이용하는 것이다. 제품에 대한 소비자의 평가는 제품속성뿐만 아니라 그 제품을 둘러싼 기업연상이나 기업이미지에 영향을 받는다. 기존연구를 참고하면 높은 기업역량, 양호한 기업평판을 통해 명품성을 제고할 수 있다. 기업역량을 높이기 위해서는 지식창출능력과 연계하여 다차원적으로 접근하면 유용한 시사점을 얻을 수 있다. 기업평판에 있어서는 외부 이해관계자들의 평판도 중요하지만 이에 못지않게 내부구성원들의 평판도 중요하다. 한국의 중소기업들은 본 연구결과를 활용하여 상황에 따라 개별적인 마케팅전략을 수립하거나 혹은 믹스 (통합)한 마케팅전략을 수립하여 추진함으로써 브랜드의 명품성을 구축할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제68권1호
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• pp.20-26
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• 2023

고구마 괴근에 함유되어 있는 섬유질 함량은 품종에 따라 차이가 있다. 일부 품종에서 찌거나 구워서 섭취 시 입안에서 감지되는 섬유질 함량이 많아 식감을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다. 본 시험은 섬유질 분리를 위한 거름망(체)의 적정 눈 크기를 탐색하여 분리 방법을 확립하고, 분리된 섬유질의 조성성분, 염색법을 이용한 섬유질 간이검정 가능성, 그리고 품종 간에 섬유질 함량 차이를 구명하고자 수행한 결과는 다음과 같다. 1. 찐 고구마를 으깬 후 3회 세척하여 섬유질 함량을 측정한 결과 143.3 mg/100 g으로 5회 세척(128.4 mg/100 g)에 비해 분리된 섬유질 양이 많아 3회 세척이 유리하였다. 2. 호감미 품종은 체의 눈이 큰 10 mesh (85.9%)와 30 mesh (9.6%)에서 95.5%가 잔류되었고 진율미 품종은 10 mesh (74.9%) 및 30 mesh (16.7%)에서 87.6%가 잔류되어 섬유질 분리를 위한 체의 눈은 30 mesh (600 ㎛)가 적당하였다. 3. 고구마 품종별 섬유질 함량 분석 결과, 진홍미가 가장 낮았고(24.8 mg/100 g), 호감미(111.4 mg/100 g)으로 가장 높아 호감미의 섬유질 함량은 진홍미의 4.5배 이상이었다. 4. 호감미와 진율미 품종에서 분리된 섬유질의 셀룰로스, 헤미셀룰로스 및 리그닌의 함량은 비슷한 함량을 나타내었고 2품종의 평균은 각각 32.5, 22.3 및 29.6%이었다. 5. 염색된 면적의 분포도와 섬유질 함량과의 상관계수는 0.79 (p < 0.001)로 유의성이 있었으며, 품종 간 염색 분포도가 다르게 나타나 생고구마를 이용한 염색방법으로 섬유질 함량에 대한 간이검정이 가능할 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.9-16
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• 2010

본 연구는 방사성동위원소의 의학적 이용도가 증가함에 따라 의료기관 핵의학과 방사선 관계종사자의 직무 별 방사선 이용에 대한 개인 방사선 피폭선량의 실태를 파악하여, 방사선 위험에 대해 경각심을 고취시키고, 방사선 관계종사자들에게 안전관리와 합리적인 피폭선량 관리에 도움을 주고자 분석하였다. 2007년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 의료기관에서 근무하는 핵의학 방사선 관계종사자로 분류되어 개인 방사선피폭선량 측정을 정기적, 연속적으로 3년 간 조사 관리된 40명의 종사자를 대상으로 직종 별, 영상실 별, 연령 별, 선량구간 별, 직무 별 관련업무를 파악하여 심부선량에 대하여 연간평균피폭선량을 각각 분석하였다. 분석법으로는 빈도분석과 ANOVA를 시행하였다. 3년 간 영상실 별 연간피폭선량은 PET 및 PET/CT 영상실이 11.06~12.62 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였고, 감마카메라 주사실이 11.72 mSv로 높았으며, 직종 별 연간평균피폭선량은 임상병리사가 8.92 mSv로 가장 높았고, 방사선사 7.50 mSv, 간호사 2.61 mSv, 연구원 0.69 mSv, 접수 0.48 mSv, 의사 0.35 mSv 순으로 나타났으며, 세부업무에 따른 직무별 연간평균피폭선량은 PET 및 PET/CT 업무가 12.09 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였으며, 감마카메라 주사실이 11.72 mSv, 싸이크로트론 관련 합성 업무 8.92 mSv, 감마카메라 영상업무 4.92 mSv, 치료 및 안전관리 2.98 mSv, 간호사 업무 2.96 mSv, 관리 업무 1.72 mSv, 영상분석 업무 0.92 mSv, 판독업무 0.54 mSv, 접수업무 0.51 mSv, 연구업무 0.29 mSv 순으로 나타났다. 선량구간 별 연간평균피폭선량은 연구대상자의 15명(37.5%)이 1 mSv이하의 선량분포와 5명(12.5%)이 1.01~5.0 mSv이하의 선량분포를 가지고 있었고, 5.01~10.0mSv에서 14명(35.0%), 10.01~20.0 mSv에서 6명(15.0%)의 분포로 분석되었다. 연령에 따른 연간평균피폭선량은 방사선사 직종에서는 25~34세 종사자가 8.69 mSv로 가장 높은 평균선량을 보였고, 근무기간에 따른 연간평균피폭선량은 방사선사 직종에서 5~9년 종사자가 9.5 mSv로 가장 높은 평균선량을 나타냈다. 고용형태에 따른 연간평균피폭선량은 정규직 임상병리사 8.92 mSv, 방사선사 7.82 mSv, 계약직 방사선사 7.55 mSv, 인턴직 방사선사 5.62 mSv, 계약직 간호사 2.61 mSv, 정규직 연구원 0.69 mSv, 접수 0.55 mSv, 의사 0.35mSv 순으로 피폭을 받는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과로 볼 때 의료기관에서 근무하는 핵의학 방사선 관계종사자의 대부분이 현재의 방사선 안전관리가 실효성 있게 이루어지고 있었으며, 직무특성에 따라 많은 차이가 있는 것을 알게 되었다. 그러나 방사선 피폭을 최소화시키는 노력이 필요하며, 이를 위해서 체계적 교육과 합리적 피폭량 관리를 위한 체계가 필요하다고 사료된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.1-34
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• 2010

본 연구의 목적은 국내 외식 프랜차이즈 시스템에서 가맹점에 대한 가맹본부의 관계품질에 영향을 미치는 변수를 사후 지원서비스로 설정하고, 사후 지원서비스가 가맹점의 관계품질(신뢰, 만족, 몰입)과 경영성과(재무적 성과, 비재무적 성과)에 미치는 영향에 대한 포괄적인 모형을 개발하는 것이다. 제안된 모형을 검증하기 위하여 서울 및 경기 지역의 외식 프랜차이즈 가맹점 경영자 500명을 대상으로 설문 조사를 하여, 구조방정식을 통해 실증 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 사후 지원서비스 요인 중 제품범주 및 가격 요인과 정보제공 및 문제해결 능력 요인은 가맹점의 만족과 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 물류지원과 슈퍼바이저 지원 요인은 신뢰와 만족에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 재교육 및 훈련지원 요인은 가맹점의 신뢰와 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 판매촉진 요인은 신뢰 만족, 그리고 몰입 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 관계품질요인들 간의 관계는 신뢰가 만족에 긍정적인 영향을 미치지만 몰입에는 직접적으로 영향을 미치지 못하고, 만족을 통해서 몰입에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 신뢰는 재무적 성과에만 긍정적인 영향을 미치고, 만족과 몰입은 재무적 성과와 비재무적 성과 모두에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 결과요약과 시사점, 그리고 연구의 한계점과 향후 연구방향이 제시되었다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.49-56
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• 2010

At the initial stage of Internet advertising, banner advertising came into fashion. As the Internet developed into a central part of daily lives and the competition in the on-line advertising market was getting fierce, there was not enough space for banner advertising, which rushed to portal sites only. All these factors was responsible for an upsurge in advertising prices. Consequently, the high-cost and low-efficiency problems with banner advertising were raised, which led to an emergence of keyword advertising as a new type of Internet advertising to replace its predecessor. In the beginning of 2000s, when Internet advertising came to be activated, display advertisement including banner advertising dominated the Net. However, display advertising showed signs of gradual decline, and registered minus growth in the year 2009, whereas keyword advertising showed rapid growth and started to outdo display advertising as of the year 2005. Keyword advertising refers to the advertising technique that exposes relevant advertisements on the top of research sites when one searches for a keyword. Instead of exposing advertisements to unspecified individuals like banner advertising, keyword advertising, or targeted advertising technique, shows advertisements only when customers search for a desired keyword so that only highly prospective customers are given a chance to see them. In this context, it is also referred to as search advertising. It is regarded as more aggressive advertising with a high hit rate than previous advertising in that, instead of the seller discovering customers and running an advertisement for them like TV, radios or banner advertising, it exposes advertisements to visiting customers. Keyword advertising makes it possible for a company to seek publicity on line simply by making use of a single word and to achieve a maximum of efficiency at a minimum cost. The strong point of keyword advertising is that customers are allowed to directly contact the products in question through its more efficient advertising when compared to the advertisements of mass media such as TV and radio, etc. The weak point of keyword advertising is that a company should have its advertisement registered on each and every portal site and finds it hard to exercise substantial supervision over its advertisement, there being a possibility of its advertising expenses exceeding its profits. Keyword advertising severs as the most appropriate methods of advertising for the sales and publicity of small and medium enterprises which are in need of a maximum of advertising effect at a low advertising cost. At present, keyword advertising is divided into CPC advertising and CPM advertising. The former is known as the most efficient technique, which is also referred to as advertising based on the meter rate system; A company is supposed to pay for the number of clicks on a searched keyword which users have searched. This is representatively adopted by Overture, Google's Adwords, Naver's Clickchoice, and Daum's Clicks, etc. CPM advertising is dependent upon the flat rate payment system, making a company pay for its advertisement on the basis of the number of exposure, not on the basis of the number of clicks. This method fixes a price for advertisement on the basis of 1,000-time exposure, and is mainly adopted by Naver's Timechoice, Daum's Speciallink, and Nate's Speedup, etc, At present, the CPC method is most frequently adopted. The weak point of the CPC method is that advertising cost can rise through constant clicks from the same IP. If a company makes good use of strategies for maximizing the strong points of keyword advertising and complementing its weak points, it is highly likely to turn its visitors into prospective customers. Accordingly, an advertiser should make an analysis of customers' behavior and approach them in a variety of ways, trying hard to find out what they want. With this in mind, her or she has to put multiple keywords into use when running for ads. When he or she first runs an ad, he or she should first give priority to which keyword to select. The advertiser should consider how many individuals using a search engine will click the keyword in question and how much money he or she has to pay for the advertisement. As the popular keywords that the users of search engines are frequently using are expensive in terms of a unit cost per click, the advertisers without much money for advertising at the initial phrase should pay attention to detailed keywords suitable to their budget. Detailed keywords are also referred to as peripheral keywords or extension keywords, which can be called a combination of major keywords. Most keywords are in the form of texts. The biggest strong point of text-based advertising is that it looks like search results, causing little antipathy to it. But it fails to attract much attention because of the fact that most keyword advertising is in the form of texts. Image-embedded advertising is easy to notice due to images, but it is exposed on the lower part of a web page and regarded as an advertisement, which leads to a low click through rate. However, its strong point is that its prices are lower than those of text-based advertising. If a company owns a logo or a product that is easy enough for people to recognize, the company is well advised to make good use of image-embedded advertising so as to attract Internet users' attention. Advertisers should make an analysis of their logos and examine customers' responses based on the events of sites in question and the composition of products as a vehicle for monitoring their behavior in detail. Besides, keyword advertising allows them to analyze the advertising effects of exposed keywords through the analysis of logos. The logo analysis refers to a close analysis of the current situation of a site by making an analysis of information about visitors on the basis of the analysis of the number of visitors and page view, and that of cookie values. It is in the log files generated through each Web server that a user's IP, used pages, the time when he or she uses it, and cookie values are stored. The log files contain a huge amount of data. As it is almost impossible to make a direct analysis of these log files, one is supposed to make an analysis of them by using solutions for a log analysis. The generic information that can be extracted from tools for each logo analysis includes the number of viewing the total pages, the number of average page view per day, the number of basic page view, the number of page view per visit, the total number of hits, the number of average hits per day, the number of hits per visit, the number of visits, the number of average visits per day, the net number of visitors, average visitors per day, one-time visitors, visitors who have come more than twice, and average using hours, etc. These sites are deemed to be useful for utilizing data for the analysis of the situation and current status of rival companies as well as benchmarking. As keyword advertising exposes advertisements exclusively on search-result pages, competition among advertisers attempting to preoccupy popular keywords is very fierce. Some portal sites keep on giving priority to the existing advertisers, whereas others provide chances to purchase keywords in question to all the advertisers after the advertising contract is over. If an advertiser tries to rely on keywords sensitive to seasons and timeliness in case of sites providing priority to the established advertisers, he or she may as well make a purchase of a vacant place for advertising lest he or she should miss appropriate timing for advertising. However, Naver doesn't provide priority to the existing advertisers as far as all the keyword advertisements are concerned. In this case, one can preoccupy keywords if he or she enters into a contract after confirming the contract period for advertising. This study is designed to take a look at marketing for keyword advertising and to present effective strategies for keyword advertising marketing. At present, the Korean CPC advertising market is virtually monopolized by Overture. Its strong points are that Overture is based on the CPC charging model and that advertisements are registered on the top of the most representative portal sites in Korea. These advantages serve as the most appropriate medium for small and medium enterprises to use. However, the CPC method of Overture has its weak points, too. That is, the CPC method is not the only perfect advertising model among the search advertisements in the on-line market. So it is absolutely necessary that small and medium enterprises including independent shopping malls should complement the weaknesses of the CPC method and make good use of strategies for maximizing its strengths so as to increase their sales and to create a point of contact with customers.

• 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.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권3호
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• pp.160-167
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• 2015

의료용 x선 촬영 장치에 있어서 환자에게 피폭되는 선량이 가장 중요한 관심사 중의 하나이다. 본 연구팀에서는 전 세계 최초로 입안에 삽입이 가능한 초소형 x-선 영상 장치가 개발되었는데 이러한 영상장치를 임상에서 사용하기 위해서는 피폭 선량의 평가가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 신개념 치과용 영상장치의 선량을 평가하기 위하여 1) 돼지 턱뼈 팬텀을 직접 제작하여 영상의 질을 평가 하였고, 2) 실제 임상에서 사용가능한 촬영 조건을 결정하였으며, 3) 결정된 촬영 조건에서의 선량을 평가 하였다. 한국 식약처에서 제시하는 치근단 촬영에 대한 환자 선량 권고량(DRLs) 기준에 근거하여 새 개발 장비의 입사표면선량(ESD)와 면적선량(DAP) 측정 방법을 고안하고 각각의 선량 값을 측정하였다. 관전압이 45~55 kV, 관전류가 300 mA 까지 사용 가능한 xoft 사의 초소형 x선 튜브를 사용하였다. 사용된 검출기는 active area가 $72{\times}72mm$ 이고 픽셀 사이즈는 $48{\mu}m$ 이다. 제작된 돼지턱뼈 팬텀은 1 frame/sec의 조건하에 영상을 획득 하였으며, 촬영 조건 최적화를 위하여 관전류를 $20{\sim}80{\mu}A$로 변화시키면서 50 frame씩 영상을 획득하였다. 또한, 상용화 치과용 영상시스템(모델명: CS 2100, 제조사: Carestream Dental LLC 및 모델명: EXARO, 제조사: HIOSSEN)을 이용하여 돼지턱뼈 팬텀의 비교영상 평가를 시행하였다. CS 2100는 60 kV, 7 mA (노출시간:0.125 s)로 하였으며, EXARO는 60 kV, 2 mA로 설정하였다. 선량 평가는 광자극 형광 선량계를 이용하여 입사표면선량을 측정하였으며, 팬텀은 PMMA 재질의 제작된 원통형 팬텀을 이용하였다. 선량계는 팬텀 표면상의 조사야 내부에 2개 및 소스와의 5 cm 거리상에 1개를 위치하여 측정하였다. 빔 조사 조건은 51, 101, 141, $196{\mu}As$로 설정하였다. 면적선량은 소스와 검출기간의 거리가 5 cm 위치에 배치하여 측정하였으며, 이 때 촬영조건은, 관전류 41, 99, 144, 207, $276{\mu}As$의 조건하에서 측정하였다. 임상에서 적용 가능한 관전압과 관전류는 X-선 세기 8000~9000인 지점에서의 관전류 값인 0.051 mAs 이다. 상용화 장비와 영상비교를 한 결과, 개발 장비의 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 치아 및 치아 주위 조직의 영상이 더 우수함을 확인하였다. 또한, 영상 최적화 조사조건인 $51{\mu}As$에서 입사표면선량(ESD)은 식약처 및 IAEA의 권고치보다 훨씬 낮은 1.369 mGy 이다. 조사야 내부의 선량 분포는 표준편차 5~10% 내외로 균일성이 우수 하였다. 측정된 면적선량(DAP)은 $82.4mGy*cm^2$으로 상용화 장비보다 조사야가 훨씬 작음에도 불구하고 식약처의 권고치보다 낮은 값을 보였다. 이러한 연구를 통해서 새 개발 장비의 영상의 우수성과 기존 장비 대비 방사선량에 대한 저감 효과를 확인 할 수 있었으며 치과 장비 개발에 있어서 X선 특성 연구에 대한 기술과 노하우를 축적할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.42-51
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• 2011

전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.