• 한국조경학회지
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• 제41권6호
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• pp.20-28
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• 2013

우리나라의 공원과 옥외 공공 공간에서 쉽게 접할 수 있는 조경용 차양시설과 녹음수가 하절기 옥외 공간에서 태양광의 자외선을 실질적으로 얼마나 차단하는가를 객관적으로 검증하기 위하여, 대표적인 조경용 차양시설인 목재쉘터, 막구조물과 녹음수인 버드나무 하부의 자외선량을 현장에서 연속적으로 측정하여 태양광과 비교 분석하였다. 자외선 현장측정을 위하여 자외선 A와 B의 조사량을 지속적으로 측정 및 기록할 수 있는 자동시스템을 구축하였으며, 이를 각 시험구의 중앙부에 설치하여 지상 1.1m 위치의 연직방향 자외선량을 2012년 7월에서 9월의 오전 9시부터 17시까지 매 분 단위로 기록하였다. 기상조건과 계측자료의 유효성 등을 고려하여 총 17일 동안의 자외선량을 바탕으로 시험구별 특성을 해석하였는데, 대조구에서 관측된 오전 10시부터 오후 4시까지의 총 648건의 10분 단위 평균데이타를 바탕으로 태양광 UVA+B와 UVB의 일중 시간대별 특성과 월별 특성을 비교하였다. 시설별 자외선량 비교에는 태양광의 자외선량이 현격하게 떨어지는 9월의 자료를 제외하고, 7월과 8월의 15일치 자료 중 오전 10시부터 오후 4시까지 총 2,052건의 데이터를 바탕으로 분석하였다. 시험기간 동안 태양광의 UVA+B는 평균 $1,148{\mu}W/cm^2$로 측정되었는데, 이때 목재쉘터와 막구조물, 녹음수 하부에서 측정된 평균값은 각각 $39{\mu}W/cm^2$(3.4%), $74{\mu}W/cm^2$(6.4%), $87{\mu}W/cm^2$(7.6%)에 불과했다. 즉, 목재쉘터가 약 97%의 자외선 차단율을 보여 가장 효과적인 것으로 나타났으며, 녹음수와 막구조물이 약 93%의 차단율을 보임으로서 세 시험구 모두 한낮동안의 자외선을 최소 약 93% 이상 차단하는 것이 확인되었다. UVB의 경우, 태양광이 $207{\mu}W/cm^2$의 평균값을 보일 때 목재쉘터와 녹음수 및 막구조물이 각각 $12{\mu}W/cm^2$(5.8%), $17{\mu}W/cm^2$(8.2%), $26{\mu}W/cm^2$(13%)로 평균값이 분석되어, 막구조물의 차단율이 상대적으로 낮은 것이 확인되었다. 그러나, 전체적으로 태양광의 자외선량과 상대적으로 비교했을 때, 태양의 남중고도가 높은 한낮 동안에는 시험구별로 측정된 자외선량에서 큰 차이가 있다고 보기는 어려웠다. 반면에, 차양시설과 수목의 형태적 특성에 의해 태양남중고도에 따라서 측면으로 조사되는 자외선이 이른 오전과 늦은 오후에 높은 수준으로 측정되는데, 이것이 하절기 인간의 옥외활동에 더 큰 장애요인이 되는 것으로 해석되었다. 결론적으로 조경용 차양시설과 녹음수는 하절기 옥외공간의 태양광에 의한 자외선을 최소 93% 이상 차단하는 것으로 나타났다. 차양면의 재료와 특성에 따라서 차단율에 다소 차이는 발생하였지만, 전체적으로 비슷한 성능을 보인 것으로 해석되었다. 다만, 차양시설의 구조적 형태적 특성에 따라서 측면으로 유입되는 자외선을 차단할 수 있는 방안이 보완된다면, 옥외의 쾌적한 휴식공간으로 기능할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권2호
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• pp.91-98
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• 2012

방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우 중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을 추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을 위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상($1,024{\times}768$ 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과 IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 $3.95{\pm}0.02$ (RPM), $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서 $1.85{\pm}0.02$ cm, 6.6 fps에서 $1.94{\pm}0.02$ cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의 차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된 신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의 움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과 비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.21-25
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• 2010

PET/CT검사에 있어서 CT는 해부학적인 정보를 제공할 뿐 아니라 PET영상에 대한 감약 정보를 제공하는 역할을 하고 있다. CT의 감약차를 이용하는 것으로서 검사 부위에 존재하는 여러 가지 변수에 의해 그 정도가 달라질 수 있다. 이것은 현재 본 원에서 PET/CT검사 시에 팔을 몸 옆에 두고 검사하는 것에도 적용할 수 있으며, 이에 본 논문에서는 일부 타 병원에서 시행하고 있는 팔을 머리 위로 올리고 검사하는 방법과 함께 CT값의 변화에 따른 표준섭취계수의 변화를 비교 연구했다. NEMA 1994 PET 모형의 삽입체와 모형의 부피를 고려하여 4:1의 비율로 $^{18}F$-FDG를 주입하였다. 먼저 테플론 삽입체 두 개를 NEMA 1994 PET 모형의 양 옆에 고정시켜 팔을 내리고 있는 상태를 가정하여 영상을 얻었으며 테플론 삽입체를 제거하여 팔을 머리 위로 올린 상태를 가정하여 영상을 얻었다. 앞의 과정을 거쳐 얻은 영상을 재구성 하여 Volume Viewer를 이용해 한 영상면 당 5개의 관심 체적을 설정했고 각 측정값을 평균하여 얻어낸 CT값과 표준섭취계수로 그 변화를 측정하였다. 측정된 값과 폐 관련 암환자의 간에 관심 영역을 설정하고 측정한 값을 비교하여 실제 임상 영상에서의 차이를 측정하였다. 모형 실험결과 테플론 삽입체를 부착하였을 때보다 테플론 삽입체를 부착하지 않았을 때 CT값이 -5.8 HU에서 0 HU으로 평균 5.8 HU 증가하였고 표준섭취계수는 24.64에서 24.29로 평균 0.35 감소하였다. 축방향 균일도는 0.064에서 0.052로 평균 0.012 감소하였다. 환자 실험결과 팔을 내리고 검사하였을 때보다 팔을 머리 위로 올리고 검사하였을 때 CT값은 54.1 HU에서 59.9 HU로 평균 5.8 HU 증가하였고 표준섭취계수는 2.02에서 1.85로 평균 0.17 감소하였다. 테플론 삽입물을 부착한 상태로 검사할 때 보다 테플론 삽입물을 부착하지 않은 상태로 검사할 때 CT값은 증가하고 표준섭취계수는 감소하는 양상을 보였다. 이러한 현상이 일어나는 이유는 감약의 정도와 표준섭취계수의 상관관계에서 찾을 수 있다. CT값이 증가할수록 감약 계수는 비례하여 증가하는데 이것은 결국 CT값이 증가될수록 감약이 증가된다고 볼 수 있다. 따라서 팔에 의해 감약이 과다하게 측정될 수 있으므로 결국 표준섭취계수의 증가로 이어진다고 판단된다. 하지만 그 값의 차이가 매우 적어 진단적으로 유의한 범위라고 볼 수 없다. 팔을 머리 위로 올리고 검사하는 자세가 어깨 및 팔에의 $^{18}F$-FDG섭취와 환자의 고통을 야기하게 된다는 점들을 종합하여 고려해 보았을 때, PET/CT검사 시에는 팔을 내리고 검사하는 것이 합리적이나, 환자의 상태 및 영상의 질적 측면을 고려하여 결정하여야 하겠다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.45-49
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• 2010

뇌조 조영술에 이용되는 방사성의약품들 중 최근에는 Tc-99m DTPA를 이용한 뇌 척수액 영상이 대부분이다. 하지만 Tc-99m DTPA는 사용 시 무균수막염, 근육강직, 경련 등 여러 부작용이 발생할 우려가 있다. 따라서 Tc-99m DTPA의 이러한 부작용의 발생을 사전에 예방하기 위하여 안정성검사를 시행하였으며 그 유용성을 알아보고자 한다. 방사성의약품 Vial검사는 2008년 12월 16일 - 2009년 12월 30일에 뇌조조영술을 시행한 환자(n=12)를 대상으로 시행하였으며, 시술시 사용한 vial내의 DTPA 성분 (Mallinckrodt사의 Techscan-DTPA사용), NaPertechnate radiation dose 및 volume, 생리 식염수량, 환자주사용 용량 및 activity 등을 측정하여 순수 DTPA의 양을 계산하였다. 방사성의약품의 내독소평가(Bacterial endotoxin)는 2008년 12월 16일-2009년 12월 30일에 뇌조 조영술을 시행한 환자(n=12)를 대상으로 하였고, 이 때 사용한 DTPA vial의 Pyrogen test (LAL test)를 시행하였다. 시약이 함유된 Positive/Negative control vial(표준액)에 normal saline 0.2 mL을 주입하고, 동일한 Test control vial(실험액)에 normal saline 0.1mL 와 Tc-99m DTPA 0.1 mL로 주입하였으며 Digital hot plate에서 $37.5^{\circ}C$로 1시간 반응시킨 후 응고여부를 표준액과 대조하여 관찰하였다. 안정적인 제조절차 준수는 보존제(방부제)가 없는 미 개봉한 CaNa3 DTPA kit를 사용하였으며 Tc-99m DTPA는 한 Vial당 한명의 환자선량으로 뽑아 투여한다. 이때 적정 용량을 맞추기 위해 0.9% NaCl 멸균 생리 식염수를 사용하여 희석하였다. 방사성의약품 Vial검사는 측정된 성분값들로 순수 DTPA의 양을 얻어내었으며 이는 2가지의 계산식을 이용하여 선량 대비 DTPA의 용량(평균 0.88 mg), 용량 대비 DTPA의 용량(평균 0.74 mg)을 도출해내었다. 방사성의약품의 내독소 평가에서는 동일한 조건으로 시험(n=12)을 시행한 결과 모두 Bacterial endotoxin이 기준치인 단위 선량 당 14 endotoxin units (EU)미만의 반응인 Negative(-)로 나왔다. 안정적인 제조절차 준수에서는 검사 관련 sheet를 만들어 작성 및 제조절차 준수 여부를 확인하였으며 결과 모두 준수하여 제조과정 내에서 방사성의약품에 의하여 발생할 수 있는 부작용이 없었다. Tc-99m DTPA를 이용한 Cisternography 검사 시 항상 방사성의약품의 안정성문제가 제기되어 왔다. 수막강 내 주입용 방사성의약품으로서 제조 및 사용 시 불안정한 취급으로 부작용이 발생할 우려가 있으며, 이에 따른 사용지침이 확립되어야 한다고 생각되었다. 수막강 내 주입용 방사선의약품으로써 free acid 혹은 sodium을 포함하는 DTPA는 적절하지 않으며, 반면 Calcium이 포함된 DTPA는 적절한 것으로 알려져 있다. 위와 같이 Techscan-DTPA(Mallinckrodt): CaNa3으로 간단하며 편리하게 안정성검사를 시행할 수 있었으며 각 검사결과(n=12) 안정성검사를 모두 통과하여 검사 시 동반될 수 있는 부작용은 나타나지 않았다. 앞으로 위와 같은 SOP (Standard Operating Procedures)를 적용하여 보다 쉽고, 편리하게 안정성검사를 시행할 수 있으리라 사료된다.

• 한국조경학회지
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• 제40권5호
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• pp.100-108
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• 2012

통풍과 차양이 하절기 옥외공간에서 인간이 느끼는 온열쾌적성에 어떤 영향을 미치는지를 객관적으로 검증하기 위하여 통풍과 차양을 달리한 실험구를 조성하고 흑구온도와 기온 및 풍속을 측정하여 평균복사온도를 환산하여 비교 분석하였다. 미기후 측정을 위하여 개방된 잔디밭에 철제 각관을 이용하여 가로${\times}$세로${\times}$높이가 각각 $3m{\times}3m{\times}1.5m$인 프레임을 구성하고, 투명 폴리에틸렌 필름과 농업용 차광막을 이용하여 통풍과 차양의 조건을 달리한 네 가지의 실험구를 조성하였다. 각 실험구 내 중심부 지면으로부터 1.2m 높이에서 베인형 풍속계와 흑구, 측온저항체(PT-100)를 이용하여 2011년 5월 1일부터 동년 9월 30일까지 풍속과 기온, 흑구온도를 매 분 단위로 계측하였다. 기상조건과 계측자료의 유효성 등을 고려하여 총 44일 동안의 13,262건의 자료를 바탕으로 실험구별 일중 시계열적 변화를 분석하였으며, 낮 시간에 해당되는 오전 7시부터 오후 8시까지의 7,172건의 자료를 바탕으로 실험구에 따른 통계적 차이를 해석하였다. 아울러 햇볕이 가장 강렬한 시간대인 오전 11시부터 오후 4시까지의 자료를 바탕으로 평균복사온도와 풍속 및 일사량과의 관계를 분석하였다. 평균복사온도를 기준으로 해석했을 때, 통풍이 차단된 노지에서의 측정기간 중 최고값이 $58.84^{\circ}C$까지 상승한 반면, 차양이 적용되고 통풍이 원할한 실험구의 최고값은 $42.94^{\circ}C$였다. 시험결과를 종합하면, 하절기 옥외공간에서 낮 동안의 평균복사온도에 있어서 차양에 의해서는 최대 $13^{\circ}C$, 평균 $9^{\circ}C$의 냉각효과가 발생한 반면, 방풍에 의해서는 반대로 평균 약 $3^{\circ}C$의 가열효과가 있는 것으로 정리되어, 통풍이 되지 않는 태양직사광 지역은 바람이 원활하게 통하는 그림자 지역 보다 최대 $16^{\circ}C$까지 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구를 통해서 하절기 옥외공간의 열쾌적성을 개선하는데 차양이 가장 중요하며, 그 다음이 통풍이라는 사실을 파악할 수 있었다. 따라서 옥외공간에 더 많은 녹음수와 숲을 조성하여 그림자 지역을 증가시킴으로써 인간의 하절기 옥외활동에 많은 제약을 주고 있는 불필요한 열에너지를 현격하게 저감시켜 쾌적한 미기후를 효과적으로 조성할 수 있으며, 나아가 정교하게 조성된 바람길이나 통풍 시스템을 적용한다면 도시 전체의 열환경도 효과적으로 개선할 수 있을 것이다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.83-89
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• 2010

UltraSPECT사의 Wide Beam Reconstruction (WBR)은 노이즈(Noise)와 조준기의 광속 확산 함수 효과(Beam spread function effect)를 제거하고 환자와의 거리를 자동적으로 보상하여 높은 해상도와 대조도를 제공할 수 있어 영상 획득 시간을 짧게 할 수 있고 상당한 영상 질 향상에 도움을 준다고 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 핵의학 분야에서 가장 흔히 이용되는 전신 뼈 스캔에 대해 WBR의 임상적 적용에 대한 유용성을 알아보고자 한다. XpressBone (WBR)의 성능 실험을 위하여 NEMA에서 제공하는 방법에 의하여 선원(Line source)과 SPECT Phantom을 이용하여 공간 분해능을 측정 분석하였다. 실험방법은 선원의 총 계수치를 200 kcps에서 300 kcps로 변화시켜 측정하였으며, SPECT Phantom은 매트릭스 크기를 변화시켜 측정하여 공간분해능에 대한 분석을 하였다. 또한 2009년 1월부터 2009년 9월까지 본원을 내원하여 뼈 스캔을 시행 받은 환자 40명을 두 군으로 나누어 임상 연구를 시행하였다. 1군은 $^{99m}Tc$-HDP 740 MBq (20mCi)를 투여하고 검사속도(20, 30 cm/min)를 변화시켰고, 2군은 동일한 검사속도에서 $^{99m}Tc$-HDP의 투여량을 변화시켜 영상을 획득하여 Standard data와 WBR기법으로 재구성한 영상을 비교 평가하였다. 분석방법은 대퇴골체부에서 뼈와 연부조직간 섭취비(Femur to tissue ratio: FTR)를 측정한 정량적인 분석과 핵의학과 전문의와 5년 이상의 실무경험을 가진 방사선사가 육안적인 분석을 하여 비교 평가하였다. 성능 실험에서 선원을 사용하여 실험한 결과 Planar WBR data는 Standard data에 비하여 분해능이 약 10% 향상되었으며, WBR 반치폭(Full-Width at Half-Maximum)은 16% 향상되었다(Standard data 8.45, WBR data 7.09). SPECT Phantom에서는 약 50%의 분해능이 향상되었으며, WBR 반치폭은 50% 향상되었다(Standard data 3.52, WBR data 1.65). 임상 연구에서는 $^{99m}Tc$-HDP 투여량을 고정시키고 검사속도를 20cm/min과 30 cm/min로 변화시킨 1군에서 Standard data와 WBR data의 전신 뼈 스캔 전면 영상에서 뼈 대비 연부조직간 섭취비는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (p=0.07). 검사속도를 고정하고 $^{99m}Tc$-HDP 투여량을 변화시킨 2군에서는 Standard data와 WBR data간의 전신 뼈 스캔전면 영상에서는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (p=0.458). 영상의 육안적 분석에서도 두 군 간 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). NEMA test 결과 WBR 기법의 영상에서 분해능이 향상되는 결과를 나타내었고, 임상 실험에서는 기존 재구성 방법에서의 동일한 해상도를 가지면서도 검사시간을 단축시킬 수 있었으며 방사성의약품의 투여량도 줄일 수 있었다. 이미 알려진 바와 같이 WBR은 노이즈를 감소시켜 신호 대 잡음비를 증강시키는 새로운 영상 재구성 방법임을 확인 할 수 있으며 동일한 검사속도에서 투여량을 감소시킬 수 있어 수신자의 피폭선량 경감과 검사시간을 단축할 수 있었으며 임상 현장에서 유용하게 이용되리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 대한핵의학회지
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• 제34권5호
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• pp.393-402
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• 2000

목적: 유방신티그라피에서 많이 쓰이고 있는 방사성의약품인 MIBI 또는 TF을 이용한 유방신티그라피를 얻고 유방 종양의 감별 진단 성적을 비교하고자 시행하였다. 대상 및 방법: 114명의 환자에서 조직학적 확진을 한 123측 유방과 임상추적검사를 통하여 정상유방으로 확진한 86측 유방을 대상으로 하였다. MIBI 또는 TF을 740 MBq 정맥 주사하고 5분, 1시간 또는 3시간에 양측면과 전면 영상을 얻었으며 그룹간 환자의 연령, 종양의 크기에는 유의한 차이가 없었다. 두 명의 관찰자가 임상정보없이 유방신티그라피를 일차 판독 후, 다시 종괴의 위치에 대한 정보를 알고 이차 판독을 하였다. 유방신티그라피에서 임상정보 유무와 관찰자에 따른 판독의 일치도을 평가하고, MIBI와 TF의 유방신티그라피의 진단 성적을 영상획득시간, 유방종괴의 크기와 위기에 따라 유의한 차이가 있는지 비교하였다. 결과: 두 관찰자간 판독일치율은 MIBI와 TF 모두 좋았으나 TF 3시간째는 좋지 않았다. 일차 판독의 예민도는 MIBI 81.6%, 80.0%, 60.9%로 3시간 영상이 5분 영상에 비해 유의하게 낮았으며(p<0.05), TF은 88.9%, 80.6%, 42.9%으로 3시간 영상의 예민도가 5분, 1시간 영상에 비해 모두 유의하게 낮았다(p<0.05). 특이도는 MIBI는 81.5%, 90.0%, 82.9%이며 TF은 96.7%, 100%, 90.0%로 TF 5분 영상의 특이도가 MIBI에 비해 유의하게 높았다.(p<0.01 MIBI vs. TF at 5 min). 한편 조직학적 검사로 확인된 123예만을 대상으로, 종양이 위치한 유방을 구한 이차 판독의 예민도는 MIBI는 각각 86.8%, 86.7%, 78.3%이며 TF은 88.9%, 93.5%, 57.1%로 MIBI와 TF 모두 3시간 영상의 예민도가 5분 영상에 비해 유의하게 낮았으며(p<0.05), 특이도는 MIBI이 60.0%, 53.8%, 75.0%, TF은 86.7%, 100%, 100%로 유의한 차이가 없었다. 크기가 1cm 이하의 작은 종양에서 모두 예민도가 낮았으나 크기에 따른 특이도는 MIBI와 TF사이에 유의한 차이가 없었다. 위치에 따른 예민도와 특이도는 MIBI와 TF사이에 유의한 차이가 없었다. 결론: 이 연구결과에서 유방 종양을 감별하는데 있어서 MIBI와 TF 유방신티그라피의 진단 성적은 비슷하며, 지연영상은 진단의 예민도나 특이도를 향상시키지 못하였다. 임상적 정보없이 구한 유방신티그라피의 특이도와 방사성의악품 표지의 간편성을 고려할 때 유방신티그라피에서 TF을 사용하는 것이 MIBI에 비해 나을 것으로 생각된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.201-208
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• 2018

목 적 : 본 연구에서는 정위적체부방사선치료시 ExacTrac과 CBCT를 단계적으로 적용한 Combine IGRT를 사용하여 Set-up 오차를 비교 및 분석하여 Combine IGRT의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2014년 5월에서 2017년 11월까지 본원에 내원하여 trueBEAM Stx(Varian medical System, USA)에서 정위적체부방사선치료를 받은 환자 중 부위별로 뇌(Brain) 3명, 척추(Spine) 9명, 골반(Pelvis) 3명으로 분류하였다. 치료전 ExacTrac을 사용하여 Lateral(Lat), Longitudinal(Lng), Vertical(Vrt) 방향과 Roll, Pitch, Yaw 방향으로 Set-up 오차를 보정하였고, ExacTrac 이동 값을 적용 후 CBCT를 추가적으로 수행하여 Lat, Lng, Vrt, Rotation(Rtn) 방향으로 보정하였다. 결 과 : ExacTrac 사용시 뇌 부위의 오차는 Lat $0.18{\pm}0.25cm$, Lng $0.23{\pm}0.04cm$, Vrt $0.30{\pm}0.36cm$, Roll $0.36{\pm}0.21^{\circ}$, Pitch $1.72{\pm}0.62^{\circ}$, Yaw $1.80{\pm}1.21^{\circ}$, 척추 부위는 Lat $0.21{\pm}0.24cm$, Lng $0.27{\pm}0.36cm$, Vrt $0.26{\pm}0.42cm$, Roll $1.01{\pm}1.17^{\circ}$, Pitch $0.66{\pm}0.45^{\circ}$, Yaw $0.71{\pm}0.58^{\circ}$, 골반 부위는 Lat $0.20{\pm}0.16cm$, Lng $0.24{\pm}0.29cm$, Vrt $0.28{\pm}0.29cm$, Roll $0.83{\pm}0.21^{\circ}$, Pitch $0.57{\pm}0.45^{\circ}$, Yaw $0.52{\pm}0.27^{\circ}$로 나타났다. Couch 이동 후 CBCT를 하였을 때, 뇌 부위는 Lat $0.06{\pm}0.05cm$, Lng $0.07{\pm}0.06cm$, Vrt $0.00{\pm}0.00cm$, Rtn $0.0{\pm}0.0^{\circ}$, 척추 부위는 Lat $0.06{\pm}0.04cm$, Lng $0.16{\pm}0.30cm$, Vrt $0.08{\pm}0.08cm$, Rtn $0.00{\pm}0.00^{\circ}$, 골반 부위는 Lat $0.06{\pm}0.07cm$, Lng $0.04{\pm}0.05cm$, Vrt $0.06{\pm}0.04cm$, Rtn $0.0{\pm}0.0^{\circ}$ 오차가 발생하였다. 결 론 : 정위적체부방사선치료시 ExacTrac에 추가적으로 CBCT를 사용한 Combine IGRT의 경우는 ExacTrac만 사용한 경우보다 환자의 Set-up 오차를 줄일 수 있게 나타났다. 그러나 Combine IGRT를 적용함으로 환자 Set-up 확인시간, 영상획득을 위한 체내 흡수선량이 증가한다. 그러므로 환자 상황에 따라 Combine IGRT를 사용하여 환자의 Set-up 오차를 적게 함으로써 방사선치료 효과비를 증가시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.