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좌측 유방암의 방사선치료 자세와 선량인자의 상관관계 분석 (Correlation analysis of radiation therapy position and dose factors for left breast cancer)

  • 전재완;박철우;홍종수;진성진;강정훈
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.37-48
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    • 2017
  • 목 적: 방사선치료의 가장 기본적인 조건은 정상조직의 불필요한 피폭을 방지하는 것이다. 유방암의 경우는 폐와 심장에 조사되는 선량이 중요하게 평가되는 인자이다. 따라서 유방암 방사선치료 자세에 따른 정상조직에 조사되는 선량을 비교하고 그 연관성을 상관관계 분석을 통하여 결과를 확인하여 보다 효과적인 유방암 방사선 치료방법을 모색하고자 한다. 대상 및 방법: 본원을 내원한 좌측 유방암 환자 30명을 대상으로 Supine, Prone Position에서 CT image를 획득하였다. Eclipse Treatment Planning System(Version 11, USA)을 이용하여 전산화치료계획을 수립하였다. DVH(Dose Volume Histogram)을 통해 Position 별로 정상조직에 조사된 선량을 비교하였다. 그 결과를 바탕으로 SPSS(Version 18)을 이용하여 각 정상조직의 선량인자를 통계분석하고 항목 간 상관관계 분석 및 독립표본 t-test를 통하여 그 연관성을 알아보았다. 그리고 MIRADA RTx(Version Advanced 1.6, UK)를 이용하여 HI(Homogeneity Index)와 CI(Conformity Index)를 Supine, Prone Position에서 값을 구하고 비교하였다. 결 과: 유방암의 전산화치료계획의 결과 폐의 경우는 Supine Position에서 V20은 $16.5{\pm}2.6%$, V30은 $13.8{\pm}2.2%$, Mean dose는 $779.1{\pm}135.9cGy$(Absolute value)를 보였다. Prone Position은 위 순서대로 $3.1{\pm}2.2%$, $1.8{\pm}1.7%$, $241.4{\pm}138.3cGy$를 보였다. Prone Position이 전반적으로 낮은 선량을 나타내었고 평균선량 537.7 cGy가 더 적게 폐에 조사되었다. 심장의 경우에는 Supine, Prone 순서대로 V30은 $8.1{\pm}2.6%$, $5.1{\pm}2.5%$, Mean dose는 $594.9{\pm}225.3cGy$, $408{\pm}183.6cGy$를 보였다. Prone Position에서 평균선량 182.6 cGy가 더 적게 조사된다는 것을 확인하였다. 통계분석 결과 신뢰도 분석지표인 Cronbach's Alpha value는 0.563이였고 변수간의 상관관계분석 결과 치료자세와 폐의 선량평가인자는 대략 0.89 이상으로 그 상관관계가 높았다. 반면 심장의 경우는 V30은 0.488, Mean dose는 0.418로 상관관계가 다소 적었다. 마지막으로 독립표본 t-test 결과 치료자세와 폐, 심장의 선량평가인자가 신뢰수준 99 %에서 모두 유의하게 나타났다($p-value{\leq}0.05$). 결 론: 현재 방사선치료는 최첨단 선형가속기와 다양화된 전산화치료계획 기술이 개발되고 있다. 이 발전의 기본전제 조건은 PTV(Planning Target Volume) 주위의 정상조직 보호라고 생각한다. 물론 유방암 환자를 Prone Position에서 치료하면 Set-up의 재현성 문제와 다소 많은 시간이 소요되지만 이 실험결과에서 보듯이 Prone Position에서 폐와 심장에 들어가는 선량을 줄일 수 있으며 그 연관관계도 의미가 있다는 것을 확인하였다. 결론적으로 Prone Position에서 충분한 치료시간을 확보하고 정확한 치료부위 확인이 이루어진다면 환자에게 보다 좋은 방사선치료를 제공할 수 있다고 생각된다.

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자율 주행을 위한 Edge to Edge 모델 및 지연 성능 평가 (Edge to Edge Model and Delay Performance Evaluation for Autonomous Driving)

  • 조문기;배경율
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.191-207
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    • 2021
  • 오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

복합레진의 간헐적 광중합 방법이 변연적합도에 미치는 영향 (THE EFFECT OF INTERMITTENT COMPOSITE CURING ON MARGINAL ADAPTATION)

  • 윤용환;박성호
    • Restorative Dentistry and Endodontics
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    • 제32권3호
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    • pp.248-259
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    • 2007
  • 이 실험의 목적은 광중합복합 레진을 자체 제작한 광조사 차단 장치를 이용하여 간헐적 광중합시켜 기존의 연속 중합법과 변연적합도를 비교함으로써 간헐적 광중합의 영향을 알아 보는 것이다. 이번 실험에 사용된 재료는 Pyramid (Bisco, Schaumburg, U.S.A)와 Heliomolar (Ivoclar Vivadent, Liechtenstein)이다. 발치된 상악 소구치에 class II MOD 와동 형성 후 위 두 재료를 bulk 충전하고 다음의 중합cycle에 따라 중합시켰다: 제1군- 연속 광중합 (60초간 계속 광조사); 제2군-2초 광조사, 1초 광차단 (90초 시행); 제3군- 1초 광조사 1초 광차단 (120초 시행); 제4군- 1초 광조사, 2초 광차단 (180초 시행). 저작재현장치 (R&B, Daejeon, Korea)로 720000회의 운동횟수, 분당 120의 회전속도, $5^{\circ}C$$55^{\circ}C$의 물을 교대로 치아에 6000회 주사하면서 5.0 kg의 하중을 치아에 적용하였고 실험 전후 변연적합도를 전체와 부위별 변연으로 나누어서 $\times200$배율의 광학 현미경으로 측정하였다. 부위별 변연은 교합면, 인접면, 치은면 등 세 부위로 나누어서 법랑질 변연을 측정하였다. 전체 변연적합도에서 각 군간, 재료간, 저작 운동 전후 차이를 보기 위해 three-way ANOVA와 Duncan's multiple range test를 시행하였고, 부위별 변연적합도에서는 각 군에서 부위별 차이와 각 부위에서 군간 차이를 보기 위해 각각 one-way ANOVA와 Duncan's multiple range test를 시행하였다 (95% 유의수준). 전체 변연적합도를 보면, 저작 운동 전에는 Pyramid의 경우 3, 4군이 1,2군에 비해, Heliomolar의 경우 3.4군이 1군에 비해 전체 변연적합도가 우수하였고, 저작 운동 후에는 Pyramid. Heliomolar모두 3군이 1군에 비해 전체 변연적합도가 우수하였다 (p < 0.05). 재료간 비교에서는 저작 운동 잔에는 2군에서 Heliomolar가 Pyramid보다 변연적합도가 우수하였고 (p < 0.05) 그 외의 군에서는 유의차가 없었으며, 저작 운동 후에는 모든 군에서 재료간 유의차가 없었다. 각 부위별 변연적합도를 비교하면, 저작 운동 전 Pyramid에서는 교합면 변연에서는 4군이 2군에 비해 높은 변연적합도를 보였고 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군 간 유의차를 보이지 않았다. Heliomolar에서는 교합면 변연에서 2, 4군이 1군에 비해 높은 변연적합도를 보였고 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다. 저작 운동 후 Pyramid에서는 교합면 변연에서는 3군이 1, 2군에 비해 높은 변연적합도를 보였고 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다. Heliomolar에서는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.

기상자료(氣象資料)에 의(依)한 배추 생육시기별(生育時期別) 토양수분(土壤水分), 증발산량(蒸發散量) 및 수량(收量)의 추정모형(推定模型) (Modeling of Estimating Soil Moisture, Evapotranspiration and Yield of Chinese Cabbages from Meteorological Data at Different Growth Stages)

  • 임정남;류순호
    • 한국토양비료학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.386-408
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    • 1988
  • 본(本) 연구(硏究)는 배추를 대상(對象)으로 1986년(年)부터 1986년(年)까지 6년간 Lysimeter시험(試驗)과 포장시험(圃場試驗)을 통하여 기상자료(氣象資料)로 부터 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 수량(收量)을 추정(推定)하는 모형(模型)을 개발(開發)할 목적(目的)으로 실시(實施)하였다. Lysimeter 시험(試驗)에서는 잠재증발산량(潛在蒸發散量)과 최대증발산량(最大蒸發散量)을 측정(測定)하였고, 관개포장시험(灌漑圃場試驗)에서는 시기별(時期別) 토양수분(土壤水分)을 측정(測定)하여 실증발산량(實蒸發散量)을 계산(計算)하고 수량(收量)을 조사(調査)하였다. 시험(試驗)을 통(通)하여 얻어진 성적(成績)과 기상자료(氣象資料)의 상호관계(相互關係)를 다각적(多角的)으로 비교(比較)하여 증발산량(蒸發散量)과 수량추정모형(收量推定模型)을 설정(設定)하고 검정(檢定)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잠재증발산(潛在蒸發散)의 5년간(年間) 측정치(測定値)의 평균치(平均値)는 4월초순(月初旬) 2.38mm/day 에서 시일(時日)이 경과(經過)함에 따라 점점(漸漸) 증가(增加)되어 6월중순(月中旬)에 3.98로 최고치(最高値)를 보이고 다시 감소(減少)되어 11월중순(月中旬)에는 1.06으로 떨어졌다. 기존(旣存) 공식(公式)에 의한 잠재증발산추정치(潛在蒸發散推定値)는 실측치(實測値)에 비(比)하여 Penman법(法), Radiation법(法), Blaney-Criddle법(法)은 과다(過多)하게 추정(推定)되고, Pan evaporation법(法)은 과소(過少)하게 추정(推定)되는 경향을 보였다. 추정치(推定値)와 실측치간(實測値間)에는 전체적(全體的)으로 보아 고도(高度)의 유의(有意)한 상관(相關)이 있었으나, Blaney-Criddle법(法)은 7, 8월(月)에 상관(相關)이 없다는 것이 특이(特異)하였다. 2. 기상요인중(氣象要因中) 잠재증발산량실측치(潛在蒸發散量實測値)와 유의(有意)한 상관(相關)이 있는 것은 기온(氣溫), 대기포차(大氣飽差), 일조시수(日照時數), 일사량(日射量), Pan증발량(蒸發量)이었으며, 이들 요인(要因)을 고려(考慮)한 다중회귀식(多重回歸式)은 PET산정식(算定式)으로 활용(活用)이 가능(可能)하였다. 잠재증발산량(潛在蒸發散量) 추정모형(推定模型)으로서는 Pan 증발량(蒸發量)(Eo)을 사용(使用)한 회귀식(回歸式)이 가장 간편(簡便)하고 정확(正確)하였다. PET= 0.712 + 0.705 Eo 3. 잠재증발산량(潛在蒸發散量)에 대한 최대증발량(最大蒸發量)(ETm)의 비(比)로 정의(定義)된 작물계수(作物係數)(Kc)는 배추생육초기(生育初期)에 0.5~0.7 범위(範圍)이었으며, 생육중기(生育中期)부터는 0.9~1.2범위(範圍)로 유지(維持)되었다. 작물계수(作物係數)는 생육진도(生育進度)(G ; 0~1.0)의 2차함수(次函數)로부터 추정(推定)할 수 있었다. 봄배추 : $$Kc=0.598+0.959G-0.501G^2$$ 가을배추 : $$Kc=0.402+1.887G-1.432G^2$$ 4. 최대증발산량(最大蒸發散量)에 대(對)한 실증발산량(實蒸發散量)의 비(比)로 정의(定義)된 토양수분계수(土壤水分係數)(Kf)는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値)(fp)이상(以上)에서는 1.0 수준(水準)으로 유지(維持)되다가 그 이하(以下) 에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되었다. Kc와 f와의 관계(關係)에 있어서 fp와 직선함수(直線函數)의 기울기는 재배시기(栽培時期)와 PET에 따라 각각 다르게 나타났다. Kf=1.0, if $$f{\geq}fp$$ $$Kf=a+b{\cdot}f$$, if f<fp 5. 층위별(層位別) 토양수분함량(土壤水分含量)으로부더 근권(根圈)의 물보유량변화(保有量變化)(${\Delta}S$) 계산(計算)에 있어서 모관수(毛管水)의 상승(上昇)과 배수량(排水量)은 무시(無視)할 정도(程度)로 적었다. 침투량(浸透量)(I)이 있을때 표토(表土) 5cm에 보유(保有)되었다가 증발(蒸發)되어 버리는 물량(量)(Es)은 실증발산(實蒸發散) 추정한형(推定漢型)에서 별도로 고여(考濾)되어야 하며, Es는 근권(根圈)의 유효수분율(有效水分率)로부터 추정(推定)된 표사(表士) 5cm에서 증발가능(蒸發可能)한 최대(最大) 물량(Esm)과 I을 비교(比較)하여 결정(決定)할 수 있었다. Es = I if I < Esm Es = Esm if < Esm 380 6. 실증발산최(實蒸發散最)(ETa) 추정모형(推定模型)은 물수지식(收支式)에 근거(根據)하여, 모관수(毛管水)의 상하이동양(上下移動量)은 무시(無視)하고 잠재증발산양(潛在蒸發散量)(PET), Kc, Kf, Es를 고려(考慮)하여 아래식(式)으로 설정(設定)되었다. $$ETa=PET{\cdot}Kc{\cdot}Kf+Es$$ 7.배추의 상대수양(相對收量)(Y/Ym) 추정모형(推定模型)은 재배기간중(栽培期間中)의 ETa의 대수함수(對數函數)의 형태(形態)로 설정(設定)되었다. $$Y/Ym=a+b{\cdot}{\ell}n(ETa)$$ 봄배추 : a=0.07, b =0.73 가을배추 : a=0.37, b =0.66 8. 설정(設定)된 모형(模型)에 의해 추정(推定)된 실증발산양(實蒸發散量)과 상대수양(相對收量)을 실측치(實測値)와 비교(比較)하여 본 결과(結果), 실증발산추정치(實蒸發散推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.29mm/day, 가을배추에서는 0.19mm/day이었으며, 상대수양추정치(相對收量推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.14, 가을배추에서는 0.09이었다. 9. 모형설정(模型設定)이 완료(完了)된 이후(以後) 별도(別途)로 3작기(作期)에 대(對)한 실측치(實測値)와 추정치간(推定値間)의 편차(偏差)도 모형설정기간(模型設定期間)의 것보다 오히려 더 적게 나오는 경향(傾向)을 보였다. 따라서 본추정모형(本推定模型)은 실제(實際) 활용가치(活用價値)가 있다고 판단(判斷)된다.

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