• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1327-1341
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• 2022

목적 국내 디지털 유방 토모신테시스(digital breast tomosynthesis; 이하 DBT) 사용 현황 및 영상의학과 의사들의 DBT에 대한 인식 및 사용자 요구조건에 관해 알아보고자 하였다. 대상과 방법 2021년 3월 대한 유방영상의학회 회원들을 대상으로 DBT와 관련한 26개의 객관식 문항과 1개의 주관식 문항이 포함된 온라인 설문조사를 시행하였다. 설문 문항은 기본 정보, 유방촬영술 및 DBT에 대한 진료 현황, DBT 인식, 관련 연구 경험 및 관심도를 포함하였다. 결과는 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 결과 총 257명의 회원 중 120명이 응답하여, 응답률은 46.7%였다. 응답자 중 67명(55.8%)이 현재 DBT를 사용하고 있는 것으로 나타났다. DBT의 전반적인 만족도는 5점 척도를 사용하여 평균 3.31점이었다. DBT 검사의 장점으로 가장 많이 응답한 것은 소환율 감소(55.8%), 병변의 명확도 향상(48.3%), 유방암 발견율 향상(45.8%)이었고, 단점으로 많이 응답한 것은 환자의 추가비용 부담46.7%), 불충분한 미세석회화 검출(43.3%), 불충분한 진단능 향상 효과(39.2%), 방사선량 증가(35.8%)였다. DBT가 더 널리 사용되지 못하는 원인으로는 영상의 저장 용량, 판독 시간 증가를 주요 요인으로 응답하였다. 결론 DBT 사용이 보다 보편화되기 위해서는 사용자 불편사항과 피드백을 반영한 향후 기술개발이 필요하겠다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.145-162
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• 2023

자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.245-276
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• 2008

본 연구는 상표자산의 구성요소에 대한 선행요인을 분석하고 이를 토대로 하여 상표자산 구성요소와 상표자산 영향요인간의 관계 그리고 상표자산 구성요소와 구매의도간의 관계를 규명하고 한국과 영국을 중심으로 비교하여 상표자산관리 방안을 도출해보고자 하였다. 연구결과, 정보탐색은 제품지식에 정(+)의 영향을 미치며, 상표태도와 상표지식은 상표 충성도와 상표 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 상표충성도와 상표가치는 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정보원천의 경우, 한국에서는 제품지식에 정(+)의 영향을 미치고 있는 반면, 영국에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 공연문화연구
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• 제22호
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• pp.185-221
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• 2011

본 연구는 해외교포사회에 북한춤이 전파되는 과정과 그 발전양상을 살펴보는데 목적을 둔 것으로, 해외에 거주하는 민족집단으로서의 재외동포들의 무용문화, 특히 재중, 재일조선인들의 무용문화에 대한 관심과 연구의 필요성을 생각해보았다. 문헌연구 중심으로 살펴본 논점의 결과, 재일조선인사회와 중국조선족자치구의 무용문화의 출발점엔 공통적으로 최승희춤이 있었으며, 두 민족집단은 최승희로부터 직접·간접적으로 춤을 배우거나 작품을 전수받았으며, 최승희가 정리한 조선무용기본을 기초훈련으로 하여 무용을 습득했다. 또한 무용전수 및 훈련기관은 재일조선인사회의 경우 북한의 체계와 같이 무용소조를 따로 두고 그곳에서 무용훈련을 통해 재능있는 인재를 배출하여, 전문예술단에서 활동하게 하는 시스템을 유지해 왔다. 이에 반해 중국조선족자치구는 연변대학과 중앙민족대학내에 무용학과가 배치되어 있어 그곳에서 조선춤을 전수 교육함으로써 재능있는 무용인재들을 배출해 왔으며, 한국의 무용교육체계와 유사한 면을 볼 수 있다. 무용기초훈련과 작품의 경향면에서는 재일조선인사회에서는 북한에서 실천하고 있는 무용기초훈련과 기본훈련을 그대로 전수하고 있으며, 작품도 북한춤을 대표하는 명무나 민속무용을 그대로 전수받아 공연하고 있다. 그러나 중국조선족자치구에서는 최승희가 정리한 조선무용의 기초와 작품을 그녀로부터 직접 훈련받거나 전수받았으나, 최승희의 제자들은 그녀가 세운 무용기초를 발전시켜 중국소수민족의 춤기법 등을 접수하면서 중국조선족만의 무용훈련체계를 세워나가면서 한국춤과의 교류도 성사시켜 북한춤보다는 자유롭게 창작성을 가미한 중국조선족 무용문화를 형성하게 되었다. 전수된 시기로 보면, 재일조선인사회는 1960년대부터 시작되어 1970년대에 들어서는 직접적인 평양방문을 통해 전수와 교육을 받았고, 1990년대에는 북한무용가를 직접 일본으로 초청하여 무용기초훈련을 교육받음으로써 북한춤에서 볼 수 있는 스펙터클한 양상을 그대로 재현하고 있다하겠으나, 중국조선족자치구에서는 1950년대에 평양과 북경에서 최승희로부터 직접적인 지도를 받았고, 이후에는 북한무용가들로부터의 직접적인 지도보다는 북한예술단의 중국방문을 계기로 무용영향을 받는 한편, 1990년대 이후부터는 한국춤을 흡수하기 시작하면서 중국조선족만의 색다른 무용문화를 창조해 왔다. 같은 민족이면서도 살아가는 지역과 그 지역을 구성하는 민족집단의 구성체계 및 정치체제에 따라 북한춤의 전수과정 및 발전양상도 유사하지만 각각의 아이덴티티를 보장하는 독자적인 특색을 지닌 무용문화를 형성하며 발전시켜 왔음을 알 수 있으며, 재일조선인사회의 무용문화는 조총련의 통제하 강제적 문화접변에 의한 무용문화의 변동을, 중국조선족자치구의 무용문화는 자발적 문화접변에 의한 자유로운 차용과 발전으로의 변동을 살필 수 있었다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권2호
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• pp.157-176
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• 2012

시장구조 분석에서 흔히 사용되는 상표전환 자료는 비내구재 분석에 적절한 방법이 될 수 있으나 자동차 같이 사용연한이 장시간인 내구재의 경우에는 소비자의 상표에 대한 선호도가 변할 수 있어 상표전환 자료의 사용에 문제가 있다. 따라서 경쟁을 잘 포착할 수 있는 다른 접근이 필요하다. 본 연구는 이에 대한 대안으로 상표간 경쟁 자료로써 고려상표군을 이용하여 자동차 시장의 구조를 Latent Class 군집분석을 활용한 탐색적 검증방법으로 분석하였다. 또한 소비자 행동분석에 근거하여 상표간 경쟁의 근간을 이루는 고려상표군 형성에 영향을 미치는 인자들을 밝히는데 중점을 두었다. 미국 자동차 시장을 대상으로 분석한 결과, 시장은 상표 원산지 효과에 의해 구분되었다. 즉, 미국 상표, 유럽 상표, 그리고 아시아 상표 등으로 시장이 구분되었다. 또한 각 시장구조 내 소비자들의 고려상표군 형성에 신뢰성/안전, 이미지/즐거움, 경제성 등의 편익과 성별, 소득 등 개인적 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제13권1호
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• pp.151-166
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• 1991

본고에서는 기존 독점생산자(獨占生産者)와 잠재적(潛在的) 신규참입자(新規參入者)간에 존재할 수 있는 진입제한(進入制限) 및 약탈가격(掠奪價格) 책정전략(策定戰略)을 간단한 복점(複占)게임모형(模型)을 통하여 분석한다. 분석(分析)으로부터 유도되는 대표적 결론(結論)은 생산여건(生産與件)에 관한 정보(情報)가 비대칭적(非對稱的)으로 분포되어 있을 경우 그 중 정보면에서 우월한 위치를 점하고 있는 생산자(生産者)가 잠재적(潛在的) 경쟁자(競爭者)를 불확실성하에 잡아 두려는 노력의 일환으로 진입제한가격(進入制限價格)이나 약탈가격(掠奪價格)을 책정할 수 있다는 점이다. 또 하나 본(本) 모형(模型)으로부터 얻을 수 있는 결론(結論)은 어느 독점생산자(獨占生産者)가 그의 독점적 위치를 지속적으로 지켜 나가기 위해 약탈가격(掠奪價格)을 책정하는 것만으로는 부족하다는 점이다. 그가 시장(市場)의 독점(獨占)을 효과적으로 유지해 나가기 위해서는 신규참입(新規參入)이 없는 경우에도 진입제한가격(進入制限價格)을 통하여 시장가격(市場價格)을 지속적으로 낮게 유지해야 한다. 이같은 결론은 진입제한가격(進入制限價格)과 약탈가격(掠奪價格)을 각각 분리해서 분석한 기존의 논의(論議)에는 결여되어 있는 것으로 약탈가격(掠奪價格)으로부터의 장기적 이익을 퇴출(退出) 이후의 독점이윤(獨占利潤)과 동일시하는 많은 분석들이 수정되어야 함을 의미한다. 진입제한(進入制限) 및 약탈가격(掠奪價格) 책정전략(策定戰略)이 합리적 이윤극대화전략(利潤極大化戰略)으로 성립할 수 있다고 하더라도 이것이 곧 이러한 기업행태(企業行態)에 관한 정부의 전면적인 금지조치(禁止措置)를 정당화하는 것은 아니다. 본고에서 일어나는 두가지 전략(戰略)은 오히려 복지증진적(福祉增進的)인 성격을 지니고 있으며 따라서 진입제한(進入制限) 및 약탈가격책정행위(掠奪價格策定行爲)의 규제(規制)는 사안별(事案別)로 신중히 다루어져야 함을 시사하고 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.113-120
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• 2013

현대시대는 환자에 대한 의료제도가 의료서비스 개념으로 변화되고 있다. 이렇게 인간의 권리가 높아지고 환자가 고객이 되는 시대로 변화됨으로써 환자의 권리나 요구도 날로 증가되고 있으며 이를 바탕으로 여러 가지 병원 시스템도 환자의 편의나 요구에 맞춰지고 있는 것이 현실이다. 이로 인해 일반촬영 검사 중 Portable 검사의 Case도 점차 증가하고 있는 추세이다. Portable 검사의 Case가 증가하면서 병실, 중환자실, 수술실, 회복실에서 Portable검사로 인하여 주변 환자들의 원하지 않는 의료 피폭이 발생하기 때문에 법적으로도 이를 규제하고 있다. 실제로 진단용 방사선 발생장치의 안전관리에 관한 규칙 중 방사선 방어시설의 검사기준에서 "수술실, 응급실 또는 중환자실 외의 장소에서 촬영할 경우 반드시 이동형 진료용엑스선 방어칸막이를 갖추어야 한다."고 명시되어 있지만 이는 거의 시행되어지지 않고 있다. 따라서 X-ray Potable 검사를 통해 주변 환자가 받는 피폭선량을 알아보고 피폭선량 감소 방안을 알아보고자 하였다. 본 연구는 Mobile Portable 장비에서 Collimator 주변을 차폐하여 차폐 전과 후의 선량 변화, Portable tube와 Collimator의 각도 변화에 따른 차폐 전과 후의 선량 변화, 환자 침대의 거리변화에 따른 차폐 전과 후의 선량 변화를 각각 측정한 뒤 차폐효과를 알아보았다. 연구 결과 Collimator 주변을 차폐한 후 선량 변화는 차폐하지 않았을 때보다 약 20%의 차폐효과를 보였다. Portable 검사 중 비 차폐 시 각도가 $0^{\circ}C$, $90^{\circ}C$, $45^{\circ}C$ 순서로 피폭선량이 증가하였으며, 각도를 주었을 때 Collimator 주변을 차폐하면 피폭 선량은 감소하였다. 또한 환자 침대 거리는 비 차폐 시 0.5m보다 1m에서 피폭선량이 현저히 감소하였고 침대 간 거리 변화 시 Collimator 주변 차폐 후 선량 변화는 감소하였다. 주변 환자 피폭선량 감소 측면에서 볼 때 침대거리를 가능한 멀리 떨어뜨리는 것이 가장 좋은 방법이며 차폐효과가 약 100% 내외로 상당한 효과를 볼 수 있다. 그 다음은 Collimator를 차폐하는 방법으로 차폐효과가 약 20% 정도를 나타내며, 각도를 제한하는 방법으로 약 10% 내외의 효과를 나타낸다. Portable 검사 시 환자 피폭선량을 감소하기 위해 가능한 환자 및 보호자를 적정거리 이상으로 이동시킨 후에 실시하는 것이 가장 좋겠지만 환자가 움직일 수 없고 침대가 고정되어 있는 상태에서는 Collimator 주변을 차폐하는 방안을 제안한다. 또한 검사를 시행할 때 tube와 Collimator의 각도를 가능한 90도로 시행하도록 하고 90도가 안될 경우는 0도로 시행하되 45도는 가능한 지양하도록 한다. 방사선관계종사자들은 Portable 검사에서 위와 같은 결과들을 인식하고 실제 본인에게 적용시켜야 하며 효율적인 방사선 방어와 피폭선량을 감소시킬 수 있는 방안에 대한 노력과 연구에 힘써야 할 것으로 사료된다.