• 제목/요약/키워드: Random Analysis

검색결과 4,655건 처리시간 0.03초

벼 재배 품종과 환경의 상호작용 (Genotype $\times$ Environment Interaction of Rice Yield in Multi-location Trials)

  • 양창인;양세준;정영평;최해춘;신영범
    • 한국작물학회지
    • /
    • 제46권6호
    • /
    • pp.453-458
    • /
    • 2001
  • 강원도 지역에 적응성이 있는 품종을 선정하기 위해서 5개 시험지에서 11개 품종으로 1997년부터 2000년 동안에 수행된 결과를 분석하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 환경요인과의 상호작용을 거쳐 발현되므로 장려품종을 선정하기 위하여 수행하는 다지역검정에서 이 유전자-환경간 상호작용을 평가하는 것은 품종의 환경안정성과 지역적응성을 올바르게 파악하는 데 매우 중요하다. 이를 위해서 기존에 활용되어 온 회귀분석모델로서 안정성을 분석하였고 AMMI model로서 지역별 수량성 반응의 변화양상을 토대로 유전자-환경간간의 상호작용을 해석하면서 각 시험지별 적응성 품종과 지역적 특성을 검토하였다. 1. 각 시험지에 대한 수량안정성 평가를 위한 회귀분석 결과 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼, 운봉벼 등이 안정성이 있는 품종이었다. 2. AMMI 분석에 의한 수량성에 대한 분산분석 결과 전 변이중 품종변이가 66%, 품종-환경간 상호작용변이가 21%, 지역간 변이가 13%였다. 21%의 품종-환경간 상호작용 변이는 주성분분석을 통하여 제1주성분치(IPCAl)와 제2주성분치 (IPCA2)에 의해서 거의(92%) 해석되었다. 3. 품종들의 지역간 수량성 변화패턴은 육성모지나 시험지 등에 영향을 받았고, 5개 시험지의 수량변화 양상은 철원과 정선, 춘천과 고성이 비슷하였고 강릉은 다르게 구분되었다. 품종-환경간 상호작용 양상이 축약된 주성분분석치와 시험지별 재배기간동안의 순별 평균 기상자료와의 상관분석 결과를 기준으로 품종과 환경간의 상호작용에 관여하는 주요 기상요인은 초상최저온도, 최소상대습도, 일조시수 강수량 등이었다. 4. 비교적 환경안정성이 있는 품종으로는 오대벼, 오봉벼, 진부벼 등이었다. 철원에 적응성이 있는 품종은 진부벼, 신운봉벼, 오대벼, 오봉벼 등에었고, 춘천에는 진미벼 상주벼, 오대벼, 오봉벼가 정선, 강릉, 고성에는 진부찰벼, 삼천벼, 둔내벼 , 운봉벼, 진부올벼가 적응성이 있었다. 0.57, Fe 0.414, p 94.68, fat 3.74, protein 3.08, lactose 4.68,4. In case of processed market cow′s milk ; Ca 134.72, K 142.74, Mg 10.33, Na 45.07, Zn 0.50, Fe 0.650, p 92.48, fat 3.72, protein 3.07, lactose 4.74. According to the group of market milk(milk, fortified market row′s milk, processed market cow′s milk), the mean concentration of Ca and Fe were significantly higher in fortified and processed milk than milk(p<0.05). There were no significant differences in macronutrient(fat, protein, lactose) and mineral contents between pasteurized milk and UHT(ultra high temperature) treated milk($\alpha$=0.05). The labeled "Nutritional Facts" of market milk were satisfied with "Labeling Standards for Livestock Products of Korea". The measured mean concentrations of Ca, Fe, Zn were generally higher than lower limit of labeled value(above 80% of labeled value). The mean concentration of sodium was lower than upper limit of labeled value(below 120%

  • PDF

다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 (Product Recommender Systems using Multi-Model Ensemble Techniques)

  • 이연정;김경재
    • 지능정보연구
    • /
    • 제19권2호
    • /
    • pp.39-54
    • /
    • 2013
  • 전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

문장 분류를 위한 정보 이득 및 유사도에 따른 단어 제거와 선택적 단어 임베딩 방안 (Selective Word Embedding for Sentence Classification by Considering Information Gain and Word Similarity)

  • 이민석;양석우;이홍주
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권4호
    • /
    • pp.105-122
    • /
    • 2019
  • 텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

Pig6 DNA probe를 기반으로 하는 Prevotella intermedia ATCC 49046 균주-특이 PCR primer 개발 (Development of prevotella intermedia ATCC 49046 Strain-Specific PCR Primer Based on a Pig6 DNA Probe)

  • 정승우;유소영;강숙진;김미광;장현선;이광용;김병옥;국중기
    • 미생물학회지
    • /
    • 제42권2호
    • /
    • pp.89-94
    • /
    • 2006
  • 본 연구는 치주질환 병인론 연구에 빈번히 사용되는 Prevotella intermedia ATCC 49046 균주를 특이적으로 검출 및 동정할 수 있는 PCR primer를 개발하기 위하여 시행하였다. P. intermedia ATCC 49046 유전체 DNA를 추출하고, Hind III 제한효소를 이용하여 무작위 클로닝법으로 유전체 DNA 절편을 얻었다. Southern blot 분석법을 이용하여 DNA 절편의 특이성을 조사하였고, chain termination 법을 이용하여 핵산염기서열을 결정하였다. 이를 바탕으로 PCR primer를 설계하고, P. intermedia ATCC 49046에 대한 균주 특이성 및 검출 한계(민감도)를 조사하였다. Southern blot 분석 결과 Pig6 DNA probe는 서양인에서 분리 동정된 P. intermedia 균주와만 hybridization하였고, 한국인에서 분리 동정된 P. intermedia균주들과는 반응이 없었다. Pig6 DNA probe는 813 bp의 핵산염기로 구성되어 있었으며, 이를 바탕으로 설계된 Pig6-F3와 Pig6-R3 primer 쌍에 의해서는 서양 균주에 특이적인 PCR산물이 증폭되었다. Pig6-60F와 Pig6-770R primer 쌍에 의해서는 P. intermedia ATCC 49046 유전체 DNA에서만 특이적인 PCR 산물이 증폭되었다. 두 가지 primer 쌍들 각각에 대한 P. intermedia 유전체 DNA량의 검출 한계를 알아보기 위한 민감도실험 결과 두가지 primer 쌍들 모두 4 pg (약2000마리)까지 검출 가능하였다. 이상의 연구결과를 종합하면, Pig6-60F와 Pig6-770R primer쌍은 P. intermedia ATCC 49046을 균주 특이적으로 동정할 수 있어, 이 균주의 보존적 측면에서 유용하게 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

오동도(梧桐島)에서의 이용객(利用客)에 의한 식생구조(植生構造) 변화(變化) 및 이용자(利用者) 심리분석(心理分析)에 관(關)한 연구 (Analysis of User's Impact on Vegetation Structure Changes and User's Psychology in Odongdo Island of Hallyo-Haesang National Park)

  • 박명규;이경재;박인협
    • 한국산림과학회지
    • /
    • 제76권4호
    • /
    • pp.397-409
    • /
    • 1987
  • 한려해상국립공원(閑麗海上國立公園)의 일부인 오동도(梧桐島)에 대하여 이용자에 의한 식생구조(植生構造)의 변화(變化)와 이용자의 심리(心理)를 분석하였다. 식생구조분석을 위하여 식생피해등급도(植生被害等級度)에 따라 5개의 조사구(調査區)를 선정, 각 조사구에 $10{\times}10m$ 방형구 5개씩을 설치, 조사하였고, 심리분석(心理分析)은 1986년 5월 10, 11, 15일에 걸쳐 무작위로 총366명에게 배포한 설문지(說問紙)에 의해 조사하였다. 현재식생(現在植生)은 상록활엽수인 후박나무, 녹나무, 동백나무 등의 혼효림(混淆林)이 전체 삼림의 32.5%(3.91ha)를 차지하였고, 동백나무림 및 신 이대림의 면적은 각각 40.0%(4.72ha) 및 41.8%(5.02ha)이었다. 인간간섭(人間干涉)에 의한 식생피해등급도(植生被害等級度) 3 및 4 단계가 전삼림의 44.3%이며, 특히 하층식생(下層植生)에 대한 피해가 심하였고, 이용자수(利用者數)를 제한하지 않는다면 자연회복(自然回復)은 불가능할 것이다. 식생구조분석(植生構造分析)의 결과, 동백나무, 후박나무 등의 상록활엽수림은 차대림(次代林)의 발달이 이용자에 의해 방해를 받아 앞으로 참나무류가 우점종(優占種)인 삼림으로 천이(遷移)가 역행될 것이므로 이용자의 임내(林內)의 출입(出入)을 통제해야할 것이다. 이용자의 심리분석(心理分析)에서, 오동조의 이용(利用)은 일요일 및 휴일에 집중되었고, 계절로는 4~5월에 집중되는 일계절집중형태(一季節集中形態)이었다. 이용자가 좋아하는 장소는 바다가 보이는 곳과 동백나무의 숲이었고, 오동도의 전체적인 만족도(滿足度)는 만족이 55%로의 높은 수준(水準)이었고, 전체적인 만족도에 영향을 크게 미치는 항목은 이용자(利用者)의 수(數), 숲의 경관(景觀)과 시설물(施設物)의 수(數)이었다.

  • PDF

중학교 가정교과 수행평가를 위한 루브릭(rubric) 개발 - 실험.실습법에 적용 - (Rubric Development for Performance Evaluation of Middle School Home Economics - Focusing on Experiment and Practice Methods -)

  • 범선화;채정현
    • 한국가정과교육학회지
    • /
    • 제20권3호
    • /
    • pp.85-105
    • /
    • 2008
  • 본 연구는 중학교 1, 2, 3학년 가정 교과에서 실험 실습법을 적용한 수행과제 평가도구로써 서술식 채점 기준표인 분석적 루브릭을 교사-학생간의 협상 과정을 통해 개발하는데 목적을 두었다. 본 연구에서는 다음과 같이 정의, 개발, 평가의 3단계 과정을 거쳐 분석적 루브릭을 총 3개, 1학년 [영양김밥 만들기] 2학년 [보조가방 만들기] 3학년 [미래의 나의 공간 꾸미기]를 개발하였다. 정의 단계에서는 루브릭을 개발할 수 있는 준비 단계로 루브릭을 적용할 수행과제를 설문지법을 통해 조사한 후 선정하였으며, 수행과제를 위한 방법 및 절차, 준비물, 유의사항 등을 구체적으로 제시하고, 루브릭 협상 학급 및 개발 일정을 선정 계획하였다. 그리고 Ainsworth와 Christinson(1998)이 제시한 교사-학생 협상 루브릭을 사용하였다. 개발 단계에서는 수행과제의 성취기준을 지식, 기능, 태도로 나누어 확인하고 평가하고자 하는 내용에 따라 채점 준거와 단계를 정하였다. 선정한 채점 준거의 평가기준을 참고로 A, B, C에 따라 구체적으로 관찰 가능하고 평가 가능한 행동으로 루브릭을 기술하도록 하였다. 그리고 모둠별로 작성된 루브릭을 교사-학생간의 협상 과정을 거쳐 1차 루브릭을 개발하였다. 평가 단계에서는 개발한 1차 루브릭의 초안을 가정과교육 전문가 1인에게 내용타당도에 대한 검토를 거쳐 수정 보완하여 최종 루브릭을 제시하였다. 최종 개발된 루브릭 평가 도구의 적합성을 평가하기 위하여 H대학의 교육대학원 학생을 대상으로 임의로 편의 표집하여 46부의 질문지를 분석 자료로 사용하였다. 현장 교사의 설문지 평가 결과 적합성 여부의 결과, 평가도구의 이해도, 타당도, 신뢰도, 활용의 용이성, 교사의 준비도, 결과의 활용도가 비교적 높아 적합한 것으로 판단되었다. 다만 활용의 용이성은 5점 척도에서 3점 이상이나 다른 것에 비해서 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구에서 개발한 루브릭의 활용을 위해 후속 연구를 위해서 다음의 몇 가지 제언을 하고자 한다. 첫째, 후속 연구로서 본 평가도구와 루브릭을 실제로 적용해 보고, 그 효과를 측정해 볼 필요가 있다. 둘째, 가정과에 루브릭에 대한 연구가 많지 않기 때문에 더 많은 영역에서 수행과제에 대한 루브릭이 개발되어 할 것이다. 셋째, 학생들이 루브릭에 대한 이해도가 낮고 학교 현장에서 학생들의 협의 협상하는 토론 능력이 많이 부족하기 때문에 루브릭 개념에 대한 명확한 이해를 도울 수 있도록 사전에 협상하고 토론하는 과정을 단계별로 구체화할 교수-학습 과정안과 보조 자료를 개발할 필요가 있다.

  • PDF

일개 3차 의료기관의 대량수혈 혈액 사용 분석 (Analysis of Massive Transfusion Blood Product Use in a Tertiary Care Hospital)

  • 임영애;정경원;이국종
    • 대한수혈학회지
    • /
    • 제29권3호
    • /
    • pp.253-261
    • /
    • 2018
  • 배경: 대량수혈은 혈액은행의 상당한 집중을 요하게 된다. 이 연구의 목적은 아주대병원의 대량 수혈에 사용된 혈액제제와 외상센터에서 응급환자들을 위하여 직접 사용되었던 O형 Rh 양성농축적혈구를(이하 O형 혈액) 분석하고자 하였다. 방법: 대량수혈은 24시간 이내 10 단위 이상의 적혈구제제를 수혈 받은 것으로 정의하였다. 수혈을 포함한 진료 기록은 병원정보시스템에서 추출하여 검토하였다. 병원정보시스템을 통하여 2016년 3월부터 2017년 11월까지 출고된 총 적혈구제제, 신선동결혈장, 혈소판제제(성분채집혈소판 혹은 농축혈소판)에 대한 정보를 검토하였다. 한 단위의 성분채집혈소판은 6 단위의 농축혈소판과 동일한 것으로 간주하였다. 결과: 345건의 대량수혈이 발생하였으며, 적혈구제제 11.7% (6233/53268), 신선동결혈장 24.3% (4717/19376), 그리고 혈소판제제 4.8% (4473/94166)가 대량수혈에 사용되었다(P<0.001). 대량수혈과 비대량수혈에 사용된 적혈구제제의 혈액형은 각각 A형 28.0%와 34.1%, B형 27.1%와 26.0%, O형 37.3%와 29.7% 그리고 AB형 7.5%와 10.2%였다(P<0.001). 적혈구제제:신선동결혈장:혈소판제제의 비율은 대량수혈은 1:0.76:0.72인 반면, 비대량수혈은 1:0.31:1.91을 나타내었다. 응급 O형 혈액은 461 단위가 대량수혈 환자의 36.2% (125/34)에서 사용되었으며, 한 환자당 사용된 응급 O형 혈액은 1~18단위까지 다양하였다. 결론: O형 적혈구는 대량수혈시 많이 이용되므로 대량수혈시 응급 O형 혈액의 남용을 최소화하기 위한 의료진들의 지속적인 교육이 필요하다. 신선동결혈장도 대량수혈시 자주 사용되므로 대량수혈시 즉시 가용할 수 있는 혈장 해동에 대한 수기를 갖추는 것이 중요할 것으로 여겨진다.

뉴로피드백 훈련에 의한 뇌파 변화 연구 : 일차성 불면증 환자에 대한 예비 연구 (Electroencephalographic Changes Induced by a Neurofeedback Training : A Preliminary Study in Primary Insomniac Patients)

  • 이진한;신홍범;김종원;서호석;이영진
    • 수면정신생리
    • /
    • 제26권1호
    • /
    • pp.44-48
    • /
    • 2019
  • 목 적 : 불면증은 대표적인 수면 질환이다. 최근 연구에 의하면 인지적 신체적 각성이 불면증을 야기하는 주요 역할을 한다. 아울러 대뇌 피질의 과각성으로 인한 정보처리과정 장애가 정상적인 입면과 수면의 연속성을 방해한다는 연구 결과도 있다. 뉴로피드백은 행동치료의 한 방식으로 피검자의 뇌파에 영향을 미쳐서 대뇌 과각성을 감소 시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 불면증 환자에서 뉴로피드백 치료가 뇌파 특성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 방 법 : 본 연구는 불면증 진단기준을 만족하는 피검자 13명과 성별 및 연령이 매칭된 대조군 14명을 대상으로 진행하였다. 뉴로피드백 치료와 Sham 치료를 무작위로 각각 30분씩 시행하였다. 각각의 치료 세션 중 뇌파를 측정하고 스펙트럼 분석을 시행하여, 뉴로피드백 치료가 뇌파 스펙트럼에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 결 과 : 불면증 환자에서 치료적인 1회기 뉴로피드백을 한 경우, Sham 치료를 한 경우에 비해서 세타 및 시그마 파워($13.9{\pm}2.6$ vs. $12.2{\pm}3.8$ and $3.6{\pm}0.9$ vs. $3.2{\pm}1.0$ in %, respectively ; p < 0.05)가 통계적으로 유의한 수준으로 증가하였다. 그 외 뇌파상으로 통계적으로 유의미한 변화는 없었다. 결 론 : 본 연구는 국내 최초로 불면증 환자에서 1회기 뇌파 뉴로피드백을 통해 입면에 도움이 되는 세타파의 비율이 증가하는 것을 확인하였으며, 이는 입면주기를 앞당길 수 있는 새로운 방법에 대한 제안을 줄 수 있다. 불면증 자체의 치료 반응을 평가하지 못한 제한점은 있으며, 향후 불면증상의 변화까지 평가할 수 있는 후속 연구가 이어져야 한다.

Deep Convolution Neural Networks 이용하여 결함 검출을 위한 결함이 있는 철도선로표면 디지털영상 재 생성 (Regeneration of a defective Railroad Surface for defect detection with Deep Convolution Neural Networks)

  • 김현호;한석민
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제21권6호
    • /
    • pp.23-31
    • /
    • 2020
  • 본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

자궁경부암 방사선치료 시 직장가스 용적 변화에 따른 선량 비교 평가 - Phantom Study (Comparative evaluation of dose according to changes in rectal gas volume during radiation therapy for cervical cancer : Phantom Study)

  • 최소영;김태원;김민수;송흥권;윤인하;백금문
    • 대한방사선치료학회지
    • /
    • 제33권
    • /
    • pp.89-97
    • /
    • 2021
  • 목 적: 본 연구에서는 자궁경부암 방사선치료 시 전산화치료계획에 없던 직장 내 가스 용적 변화에 따른 선량변화를 비교 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 인체모형 팬텀(Anderson Research Laboratories Inc, RANDOTM phantom, USA)의 전산화 단층촬영 영상에 전산화치료계획시스템(EclipseTM Treatment Planning System, Varian, Palo Alto, version 15.6, USA)으로 9개의 필드를 이용한 정적 세기조절방사선치료계획(Static Intensity Modulated Radiation Therapy, S-IMRT)과 Full arc로 두 방향의 체적변조회전방사선치료계획(Volumetric Modulated Arc Therapy, VMAT)을 수립하였다. 임의의 가스 변수는 0.5 cm 단위로 2.0 cm까지 변화를 주어 계획표적체적(Planning Target Volume, PTV)에 포함될 수 있도록 하였다. 표적에 대한 처방선량지수(Conformity Index, CI), 선량균질지수(Homogeneity Index, HI), PTV Dmax를 구하였고, 손상위험장기(Organ At Risk, OAR)에 대한 최소선량(Minimum Dose, Dmin)과 평균선량((Mean Dose, Dmean), 최대선량(Maximum Dose, Dmax)을 계산하여 비교하였다. T-검정을 실시하여 p-value를 구했으며 유의수준은 0.05로 설정하였다. 결 과: S-IMRT와 VMAT의 HI 결정계수(R2)는 0.9423, 0.8223으로 상관관계가 비교적 명확하였고, PTV Dmax 결과 임의의 가스 용적이 커질수록 최대 2.8%까지 증가하는 것으로 나타났다. OAR의 경우 두 전산화치료계획 모두 방광에서 유의한 차이가 없었고, 직장의 경우 +1.0 cm 이상의 가스 용적에서 두 전산화치료계획 모두 Dmean 700 cGy 이상의 유의한 선량 차이가 나타났다. 방광의 Dmean을 제외한 모든 값에서 p-value 0.05 이하로 통계적인 유의한 차이를 확인하였다. 결 론: 기준 전산화치료계획에 없던 가스 발생 시 가스 용적 크기가 커질수록 PTV의 선량 변화와 직장에 전달되는 선량이 증가하였다. 방사선치료 진행 시 직장 가스의 용적이 클 경우 발생 할 수 있는 선량 전달 오류를 최소화하기 위한 노력이 반드시 필요한 것으로 판단되었다. 향후 가스 용적의 다양한 크기와 위치를 변수로 설정하여 추가적인 연구가 진행되어진다면 유익한 평가가 이루어 질 수 있을 것으로 사료된다.