최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이(Pathway)는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요되며, 현재까지도 다양한 패스웨이를 통합 분석할 수 있는 시스템은 전무하다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 결과를 통해 개발한 분석 시스템의 우수성을 입증한다.
일차원 어레이 변환자를 기계적으로 움직여 3차원 영상을 얻는 기존의 3차원 초음파 영상 기법은 일차원 배열 변환기가 갖는 고도방향 해상도의 저하를 극복하기 어렵다. 한편 이차원 위상 어레이 변환자를 이용하는 실시간 3차원 영상 시스템은 많은 수의 채널 수를 가지기 때문에 고비용의 매우 큰 빔집속부를 필요로 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 2차원 곡면 어레이 상에서 256 채널의 송수신 부구경을 전기적으로 움직이면서 관심영역의 입체영상을 얻을 수 있는 3차원 영상화 기법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상용 3차원 영상 장치에 사용되는 기계 주사식 일차원 곡면 어레이 변환자와 측방향과 고도방향으로 동일한 시야각을 갖는 이차원 곡면 어레이 변환자를 설계하였다. 또한 제안된 방법에서는 256 개의 제한된 채널 수를 이용하면서도 송수신 부구경의 크기를 증가시켜 보다 향상된 해상도의 영상을 구현하기 위해 직사각형 모양의 부구경에서 네 모서리 부분의 어레이 소자들을 적절히 제거한 형태의 부구경을 사용하였다. 특히 수신시는 고도방향이나 측방향으로한 배열 소자씩 건너뛰는 희박 어레이 기법을 적용하여 수신 부구경의 크기를 증가시켰다. 또한 수신시 희박 어레이로 인한 소자간의 간격 증가로 인해 유발되는 그레이팅 로브 상승을 억제하기 위해 송신시에는 희박 어레이를 적용하지 않고 폴드-오버 어레이 기법을 적용함으로써 송신부구경의 크기를 측방향과 고도방향으로 각각 두배만큼 증가시키는 효과를 얻었다. 제안한 방법을 통해 기존의 기계 주사식 일차원 어레이 변환자를 이용한 실시간 3차원 시스템과 비교하여 측방향으로는 거의 같고 고도방향으로는 훨씬 우수한 해상도의 영상을 획득할 수 있음을 컴퓨터 모사실험을 통해 검증하였다.
영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 머신비전을 이용하여 컨베이어 시스템에서 이동하는 객체를 계수하는 알고리즘을 제안하였다. 영상처리를 이용한 객체 계수 시스템은 유동인구나 교통량 파악 등의 다양한 산업현장에서 사용되고 있으며, 주로 템플릿 매칭이나 기계학습의 방법으로 검출하여 추적 후 계수한다. 하지만 빠르게 움직이는 컨베이어 벨트위의 물체를 검출하기 위해서는 연산에 소요되는 시간이 짧아야 하므로 영역기반의 방법으로 영상처리를 하였다. 본 연구에서는 모양과 크기, 그리고 색깔이 비슷한 전복 치패를 계수하였다. 컨베이어 시스템은 한 방향으로 동작하는 특성을 이용하여 첫 번째 영역에서 치패를 검출하여 정보를 얻은 것을 기반으로 다음 프레임에서의 물체의 위치 범위를 계속적으로 변화하여 치패를 검출하고 각각의 획득한 정보를 비교하여 계수하였다. 치패가 간격을 두고 이동 시에는 정확하게 계수됨을 확인하였으며, 치패가 붙어서 오는 경우에는 크기정보를 이용하여 계수하여 중복되거나 누락됨을 방지하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 컨베이어 시스템 위에서 움직이는 다양한 객체 계수 제어에 적용할 수 있을 것이다.
최근에 선형가속기에 대한 제작기술의 발달로 하나의 기계에서 두 가지 X-선이 생성된다. 이러한 기계적 특성을 충분히 이용할 수 있도록 임상적으로 어떠한 장점이 있는지 아는 것은 매우 중요하다. 특히 SAD 방법으로 치료 시 다른 에너지를 사용하여야 될 경우 환자를 다른 에너지가 있는 치료실로 이동시키지 않아도 되는 장점이 있다. 저자는 직장암 환자 15예를 중심으로 6MV와 10MV X-선의 에너지를 복합적으로 사용하여 치료를 하였을 때 단일에너지인 6MV혹은 10MV X-선을 이용했을 때와 등량곡선의 분포도 및 선량률의 차이를 비교하였다. 선량 계산은 치료계획용 Mevaplan 콤퓨터를 이용하였다. 정상조직에 들어가는 방사선량의 차이를 계산하기 위해 방광 및 우측 대퇴부를 임의의 점으로 잡아 콤퓨터에 입력시켜 그 부위의 최대선량 최소선량 및 평균선량을 구하였다. 6MV 및 10MV의 이중에너지 X-선을 이용하였을 때 6MV 단일 에너지 X-선으로 치료시 보다 방광의 평균 방사선량은 $8.1\%$ 감소하였고 방광 평균 방사선량 즉 소장과 근접해 있는 부위는 $7.4\%$의 감소를 보였다. 최대선량치 Dmax는 $1.25\%$감소하였다. 대퇴부위의 평균 방사선량은 $2\%$ 감소하였다. 이중에너지 X-선 치료는 10MV단일에너지와 비교하여 방광의 평균 방사선량은 $8.5\%$ 감소하였고, 소장근접 부위는 $11.8\%$ 감소하였다. 최대선량치 Dmax는 $0.8\%$의 증가로 거의 차이가 없었다. 대퇴부위 방사선량은 $0.8\%$증가로 비슷하였다. 그외 회음부 및 전골전방 부위는 전방조사야에 10MV 대신 6MV를 씀으로써 피부 sparing 효과를 줄여주어 충분한 방사선량을 줄 수 있었다. 위의 결과로 이중에너지 X-선 치료는 정상조직의 손상은 같게 주며 종양부위의 방사선량을 $7\~12\%$정도 올려줄 수 있는 장점이 있음을 알 수 있었다.
Recently, people's interest in particulate matter (PM) has been increasing, due to its hazardous health effects. The purpose of this study was to investigate the concentrations and as well as the inhaled weight of PM, correlated with person's heart rate in subway, bus, vehicle and bicycle in the major public transportation (Sadang - Jamsil and Nowon - Dongdaemun) in Seoul. The concentration of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were measured from each of transportation means and calculated the average concentrations which were 87.2 and $57.8{\mu}g/m^3$ for subway, 62.8 and $42.5{\mu}g/m^3$ for vehicle, 61.5 and $36.8{\mu}g/m^3$ for bus and 53.0 and $29.4{\mu}g/m^3$ for bicycle in $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ respectively. Inhalation dose for $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were estimated at 248.1 and $139.4{\mu}g$ for bicycle, 56.7 and $39.3{\mu}g$ for vehicle, 49.4 and $29.9{\mu}g$ for bus and 44.3 and $29.1{\mu}g$ for subway, respectively. Even though subway had the highest concentration, the highest inhalation dose was the bicycle. It was due to the long travel time-exposure and breathing rate which leads to maximum of $PM_{10}$ 5.6 and $PM_{2.5}$ with 4.8 times inhalation dose comparing with other modes of transportation. With regards to future studies, the amount of inhalation in each transportation means should be considered in risk assessments of PM.
정보통신기술의 발전과 함께 데이터의 생산량이 기하급수적으로 증가하면서 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 빅데이터 관련 기술들도 발전함에 따라 여러 분야에서 빅데이터가 수집, 저장, 처리, 분석, 활용되고 있다. 특히 보건의료 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로도 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 큰 주목을 받고 있다. 빅데이터 기술을 환자 진단 데이터 분석에 활용하여 간단한 병원 진료에 투여되는 막대한 비용을 절감할 수 있을 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 환자 데이터를 분석하여 병원에 가기 어려운 환자나 의학적인 전문 지식이 없는 간병인들에게 의사의 진단과 가까운 간병 가이드 정보를 제시하고자 한다. 먼저 수집된 환자 데이터를 HDFS에 저장하고, 하둡 환경에서 빅데이터 처리 및 분석 도구인 R을 이용하여 데이터를 처리한 후 분류분석을 한다. R의 다양한 기능들을 웹에 구현하기 위해 활용되는 R Shiny를 이용하여 웹 서버에 시각화를 한다.
부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정 시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석 결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.
해안지대(海岸地帶)의 토지(土地) 이용(利用)이 고도화(高度化) 되면서 호안배후지(護岸背後地)에 발생(發生)하는 재해(災害)에 대한 관심도(觀心度)가 날로 증가(增加)하고 있다. 재해(災害)는 태풍(颱風)이 해안지대(海岸地帶)에 내습(來襲)하여 호안(護岸)을 파괴하고 해수(海水)가 육지(陸地)에 침입함으로써 발생(發生)하고 있다. 이러한 월파(越波)에 대한 재해(災害)는 과거(過去)에는 방재불능(防災不能)의 재해(災害)로 인식(認識)되어 왔지만 현재(現在)는 월파(越波)에 대한 연구(硏究)와 대책(對策)이 충분히 강구(講究)되어 있는 실정(實情)이다. 이들 재해(災害)를 방지(防止)하고 호안배후지(護岸背後地)를 유지관리(維持管理)하기 위해서는 내습(來襲)하는 고파랑(高波浪)을 먼 바다에서 강제쇄파(強制碎波) 시킴으로 인해서 월파(越波)가 발생(發生)하기 직전(直前)에 파고(波高)를 저감(低減)시키는 것도 면적방어공법(面的防禦工法) 가운데 하나이다. 본(本) 연구(硏究)에서는, 내습(來襲)하는 파랑(波浪)의 특성(特性)(쇄파(碎波), 비쇄파(非碎波) 그리고 불규칙파(不規則波), 규칙파(規則波))을 고려(考慮)하여 불규칙파(不規則波)의 인공(人工)Reef상에서 파고(波高) 주기결합분포(週期結合分布)의 적용성(適用性)을 검정(檢定)하고, 월파량(越波量)을 산정(算定)함으로써, 보다 정도(精度) 높은 월파량(越波量)을 산정(算定) 할 수 있는데 특성(特性)이있다. 한편, 불규칙파(不規則波)의 월파량(越波量) 실험(實驗)을 통하여 기존식(旣存式)들과 비교(比較)하여 본(本) Model의 적용성(適用性)을 밝히고, 규칙파(規則波)와 불규칙파(不規則波)의 월파량(越波量)의 차(差)를 밝혀서 직접(直接) 설계(設計)의 기초자료(基礎資料)로 이용(利用) 하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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