• 융합보안논문지
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• 제17권2호
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• pp.109-118
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• 2017

이 연구는 부사관과 학생들이 자각하는 지지가 셀프리더십 욕구와 어떤 인과관계가 있는지를 살펴보고, 이러한 셀프리더십 욕구를 매개변수로 학생들의 임용행동과의 인과관계를 규명하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해 부산지역의 남녀 대학 학생 부사관과 전공 학생을 편의표본추출법을 사용하여 362명의 학생을 추출하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 모형을 설정한 다음 구조방정식모형(SEM)을 통하여 변인간의 인과적 관계를 규명하였다. 이상과 같은 연구방법과 연구모형 검증을 기초로 하여 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 셀프리더십이 진로신념에 미치는 영향에서 진로계획 명확성에서는 확인 중심적 전략(+), 목표 중심적 전략(+), 독립적 자기신뢰에는 확인 중심적 전략(+), 건설적 사고전략(+), 자책 중심적 전략(+), 진로 유연성에서는 자연적 보상전략(+), 건설적 사고전략(+), 전문능력향상은 확인 중심적 전략(+), 자책 중심적 전략(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 셀프리더십이 전공만족도에 미치는 영향에서 일반만족에서는 자연적 보상전략(+), 교과만족에서는 자연적 보상전략(+), 목표 중심적 전략(+), 인식만족에서는 자연적 보상전략(+), 목표 중심적 전략(+)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 진로신념이 전공만족도에 미치는 영향에서 일반만족에서는 진로계획 명확성(+), 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 전문능력향상(+), 교과만족에서는 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 전문능력 향상(+), 인식만족에서는 독립적 자기신뢰(+), 진로유연성(+), 진로계획명확성(+)이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권2호
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• pp.153-164
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• 2010

혈관분포도(vascularity) 및 세포조밀도(cellularity)와 같은 종양의 생물학적 특성을 고려한 임상표적체적을 결정하기 위하여, 국부혈류용적영상(regional cerebral blood volume map, rCBV map)과 겉보기확산계수영상(apparent diffusion coefficient map, ADC map)의 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑 할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 프로그램은 해부학적 영상 및 기능 영상 간 mutual information, affine transform, non-rigid registration을 이용한 영상 정합 기능을 제공한다. 영상 정합 후 기준 영상과 정합된 영상에서 획득한 각 segmented bone의 겹치는 체적 비율 및 contour 간 평균 거리를 이용하여 정합도 평가도 가능하다. 잔여 종양이 있는 악성신경아교종 환자의 영상을 이용하여 소프트웨어의 기능을 평가하였을 때, bone segmentation과 contour 간 평균 거리 차이를 이용한 정합도는 각각 약 74%와 2.3 mm였으며, 수동정합을 이용하여 2~5% 정도의 정합도를 향상 시킬 수 있었다. 종양의 생물학적 특성을 치료 계획에 반영할 수 있도록, color map을 이용하여 rCBV map을 분석하였으며, ADC map에서 설정한 관심 영역의 평균 확산 계수와 표준 편차 등을 계산하여 종양의 예후 인자 및 악성도를 평가하였다. 두 기능 영상이 공통적으로 나타내는 종양 체적에서 얻은 생물학적 인자를 평면 위에 맵핑하여 종양의 특성을 쉽게 파악할 수 있는 multi-functional parametric map을 구성하였다. 또한 각기능 인자에 대응되는 악성 종양의 임계값을 적용하여 주변 종양 세포에 비하여 혈관 분포도는 높으면서 확산 계수는 낮아 악성 종양 세포일 확률이 높은 영역을 구분할 수 있었다. 각 기능 영상 위에서 설정한 생물학적 종양 체적 및 악성도가 높은 국소 체적은 해부학적 영상 위에 표시하여 dicom 파일로 출력할 수 있었다. 개발한 소프트웨어는 기능적 다중영상을 이용하여 생물학적 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑하는데 적용할 수 있으며, 해부학적 영상에서 파악하기 어려운 종양의 특성 변화들을 치료 계획에 활용할 수 있다. 나아가 개발한 소프트웨어를 이용하여, 한 종류의 영상을 참고하여 종양 체적을 결정했을 때 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 치료 전이나 치료 과정에서 나타나는 종양의 조직학적, 생리학적 특성을 치료 계획에 접목하는데 활용할 수 있다.