• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.91-101
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• 2023

본 연구에서는 담수를 대상으로 녹조의 발생을 모니터링하기 위해 내륙에 위치한 백제보와 남양호의 초분광영상을 이용하여 클로로필-a (Chl-a)의 농도를 추정하였다. 각 유역의 초분광이미지는 2016년부터 2017년까지 백재보에서 항공기로, 2020년부터 2021년까지 남양호에서 드론으로 촬영하였다. 이후, 순열 특성 중요도를 이용하여 Chl-a 농도와 관련성이 높은 30개의 반사 대역을 선택하였으며, 백제보는 400-530, 620-680, 710-730, 760-790 nm, 남양호는 400-430, 655-680, 740-800 nm 구간의 반사도가 선택되었다. 선택된 반사율을 입력자료로 하는 인공 신경망 기반의 Chl-a 산정 모델을 개발하였으며 모형의 성능은 결정계수(R²), 평균제곱근오차(RMSE), 평균절대오차(MAE)로 평가하였다. 유역별 산정모델의 성능은 각각 R²: 0.63, 0.82, RMSE: 9.67, 6.99, MAE: 11.25, 8.48로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Chl-a 모델은 향후 담수호 녹조의 최적 관리를 위한 기초 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1151-1163
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• 2023

Objective: To develop a deep-learning-based bone age prediction model optimized for Korean children and adolescents and evaluate its feasibility by comparing it with a Greulich-Pyle-based deep-learning model. Materials and Methods: A convolutional neural network was trained to predict age according to the bone development shown on a hand radiograph (bone age) using 21036 hand radiographs of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions obtained between 1998 and 2019 (median age [interquartile range {IQR}], 9 [7-12] years; male:female, 11794:9242) and their chronological ages as labels (Korean model). We constructed 2 separate external datasets consisting of Korean children and adolescents with healthy bone development (Institution 1: n = 343; median age [IQR], 10 [4-15] years; male: female, 183:160; Institution 2: n = 321; median age [IQR], 9 [5-14] years; male: female, 164:157) to test the model performance. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and proportions of bone age predictions within 6, 12, 18, and 24 months of the reference age (chronological age) were compared between the Korean model and a commercial model (VUNO Med-BoneAge version 1.1; VUNO) trained with Greulich-Pyle-based age as the label (GP-based model). Results: Compared with the GP-based model, the Korean model showed a lower RMSE (11.2 vs. 13.8 months; P = 0.004) and MAE (8.2 vs. 10.5 months; P = 0.002), a higher proportion of bone age predictions within 18 months of chronological age (88.3% vs. 82.2%; P = 0.031) for Institution 1, and a lower MAE (9.5 vs. 11.0 months; P = 0.022) and higher proportion of bone age predictions within 6 months (44.5% vs. 36.4%; P = 0.044) for Institution 2. Conclusion: The Korean model trained using the chronological ages of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions as labels performed better in bone age assessment than the GP-based model in the Korean pediatric population. Further validation is required to confirm its accuracy.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권4호
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• pp.166-175
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• 2005

입체조형 동적회전조사 방사선치료(Dynamic Conformal Arc Radiotherapy, DCAR)에서 필름 선량계를 이용한 선량검증시 필름 회전중심점 이동 보정값을 최적화법으로 구하고 최적화 후 DCAR에 대한 선량 검증의 정량적 허용기준을 제시하고자 하였다. 정위방사선치료를 시행했던 7명의 전이성 뇌암 환자에서 DCAR 치료계획을 시행하고 필름 선량계로 선량을 측정하였다. 필름 선량계의 가장 큰 계통적 오차 요인인 회전중심점 이동 보정값을 최적화법으로 구하고 치료계획과 필름으로 측정된 선량분포를 비교하여 최적화 전후의 평균 선량오차와 점선량오차가 $5\%$ 이상인 지점의 비율을 얻었다. 모든 환자에서 필름 선량계의 회전중심점 이동 보정값은 1 mm 이내였다. 필름 회전중심점 이동 보정 최적화전, 후로 선량오차 결과를 산출하였다. 최적화 전, 후의 평균 선량오차의 평균은 각각 $1.70{\pm}0.36\%$, $1.34{\pm}0.20\%$이었고 점선량오차가 $5\%$ 이상인 지점 비율의 평균은 각각 $4.54{\pm}3.94\%$, $0.11{\pm}0.12\%$로서 최적화 후 선량오차가 현저히 감소하였다. 본 연구의 결과와 같이 최적화법을 이용한 필름의 회전중심점 이동값을 구하고 최적화 후의 평균 선량오차와 점선량오차가 $5\%$ 이상인 지점의 비율을 구하는 방법은 임상에서 DCAR에 대한 선량 검증 방법으로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.213-225
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• 2010

본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제63권3호
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• pp.386-396
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• 2020

Objective : To generate synthetic spine magnetic resonance (MR) images from spine computed tomography (CT) using generative adversarial networks (GANs), as well as to determine the similarities between synthesized and real MR images. Methods : GANs were trained to transform spine CT image slices into spine magnetic resonance T2 weighted (MRT2) axial image slices by combining adversarial loss and voxel-wise loss. Experiments were performed using 280 pairs of lumbar spine CT scans and MRT2 images. The MRT2 images were then synthesized from 15 other spine CT scans. To evaluate whether the synthetic MR images were realistic, two radiologists, two spine surgeons, and two residents blindly classified the real and synthetic MRT2 images. Two experienced radiologists then evaluated the similarities between subdivisions of the real and synthetic MRT2 images. Quantitative analysis of the synthetic MRT2 images was performed using the mean absolute error (MAE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR). Results : The mean overall similarity of the synthetic MRT2 images evaluated by radiologists was 80.2%. In the blind classification of the real MRT2 images, the failure rate ranged from 0% to 40%. The MAE value of each image ranged from 13.75 to 34.24 pixels (mean, 21.19 pixels), and the PSNR of each image ranged from 61.96 to 68.16 dB (mean, 64.92 dB). Conclusion : This was the first study to apply GANs to synthesize spine MR images from CT images. Despite the small dataset of 280 pairs, the synthetic MR images were relatively well implemented. Synthesis of medical images using GANs is a new paradigm of artificial intelligence application in medical imaging. We expect that synthesis of MR images from spine CT images using GANs will improve the diagnostic usefulness of CT. To better inform the clinical applications of this technique, further studies are needed involving a large dataset, a variety of pathologies, and other MR sequence of the lumbar spine.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.117-125
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• 2015

본 논문은 '좌', '우' 방향 제어를 위해 취득된 EEG(Electroencephalogram) 신호 기반 분류 알고리즘과 EEG 센서, Labview, DAQ, Matlab, 주행로봇으로 구성된 방향 제어 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘은 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 추출된 주파수대역 정보를 특징으로 이용하며, Fishers score를 이용하여 변별력이 높은 주파수 대역의 특징을 선별한다. 또한, SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 분류 성능이 최고가 되는 특징벡터의 조합을 제안하고, 잘못된 판정에 의한 오동작을 방지하기 위한 MLD(Maximum Likelihood Decision) 기반의 판정보류 알고리즘도 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 선택된 4개의 특징벡터는 국제 표준 전극 배치법에 따른 P8 채널의 d2(16-32Hz), d5(2-4Hz) 주파수 대역의 전압의 절대 값 평균과 표준편차이다. SVM 분류기로 실험한 결과 98.75%의 정확도와 1.25%의 오류율 성능을 보였다. 또한, 오류 확률 70%를 판정 보류로 규정할 경우, 제안된 알고리즘은 인식률 95.63%의 정확도와 오류율 0%을 보였다.

• 에너지공학
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• 제28권4호
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• pp.82-93
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• 2019

본 연구에서는 기존 열수요 예측 시스템이 공휴일과 같은 특정 일자의 열수요 예측율이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 새로운 모델을 제안한다. 제안된 모델은 사계절 혼합형 신경망 모델(Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model)로서 열수요 예측율 상승하였고, 특히 예측일 유형별(평일/주말/공휴일) 열수요 예측율이 크게 증가하였다. 제안된 모델은 다음과 같은 과정을 통해 선정되었다. 특정 계절에 예측일 유형별로 고른 오차를 갖는 모델을 선정하여 전체 예측 모델을 구성한다. 학습 시간의 단축과 과도학습을 방지하기 위해 구조적으로 단순화된 서로 다른 4개의 모델을 각각 학습한 후에 다양한 조합을 통해 최적의 예측 오차를 보여주는 모델을 선정하였다. 모델의 출력은 예측일의 24시간의 시간대별 열수요이며 총합은 일일 총열수요이다. 이 예측값을 통해 효율적인 열공급 계획을 수립 할 수 있으며, 목적에 따라 출력값을 선택하여 활용할 수 있다. 제안된 모델의 일일 열 총수요 예측의 경우, 전체 MAPE(Mean Absolute Percentage Error, 평균 절대 비율 오차)가 개별 모델의 5.3~6.1%에서 5.2%로 향상되었고, 공휴일 열수요예측은 4.9~7.9%에서 2.9%로 크게 개선되었다. 본 연구에서는 한국 지역난방공사에서 제공한 특정 아파트 단지의 34개월 분량의(2015년 1월~ 2017년10월) 시간단위 열수요 데이터를 활용하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제29권2호
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• pp.107-114
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• 2011

목 적: 뇌 두경부 종양의 방사선치료에서 전자조사문영상장치(electronic portal imaging device)를 이용한 조사문 영상에서 제2경추 치상돌기(dens)의 좌우 위치변화를 측정하고 이것이 치료에 미치는 임상적 의의에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2009년 1월 1일부터 2010년 6월 30일까지 뇌 두경부 종양으로 해당 부위에 3차원 입체조형방사선치료 또는 세기조절방사선치료를 받았던 21명의 환자를 대상으로 하였다. 모의치료 시 획득한 디지털재구성사진과 방사선치료 기간 중 정기적으로 촬영한 전면 조사문영상에서 코중격과 치상돌기의 X축 방향에서 위치오차를 측정하였다. 또한 방사선치료 계획용 프로그램을 이용하여 위치오차가 발생하였을 때, 주변 정상 장기 및 치료 표적의 선량 분포에 미치는 영향을 알아보았다. 결 과: 총 확인한 조사문영상은 400개였다. 평균 위치오차는 절대값으로 측정하였을 때 코중격에서 0.16 mm, 치상돌기에서 0.33 mm였다. 3 mm 이상 오차를 보인 경우가 코중격에서는 43번(10.7%), 치상돌기에서는 133번(33.1%)이었고, 5 mm 이상 오차를 보인 경우는 코중격에서는 없었으나 치상돌기에서는 11번(2.7%) 확인 되었다. 5 mm 이상 dens의 위치오자가 발생한 경우를 방사선치료 계획용 프로그램을 이용하여 재현해 보았을 때, 임상표 적체적의 선량조사 감소(V95: 100%${\rightarrow}$87.2%), 척수의 과도한 선량 조사가 이루어지는 것으로 나타났다(V45: <0.1%${\rightarrow}$12.6%). 결 론: 뇌 두경부의 방사선조사 시에 전자조사문영상장치를 이용하여 일부 환자들에서 치상돌기 오차를 비교적 쉽게 발견할 수 있는데, 코(얼굴의 앞면) 부분이 잘 맞더라도 5 mm 이상의 치상돌기 위치 오차가 발생할 수 있으므로 주의가 필요하겠다.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제27권3호
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• pp.214-220
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• 2001

안면비대칭이나 반안면왜소증과 같은 구강악안면영역의 기형에 대한 진단 및 치료 계획 수립을 위하여 두개 악안면 구조물에 대한 총체적인 접근이 필요하다. 이에 두부 규격 방사선 사진을 이용한 3차원 두부 계측 방사선 시스템의 임상적 적용이 계속 시도되었으나 주로 두 방향의 방사선원으로부터 동시에 얻어진 standard Broadbent-Bolton cephalometer에 한정되어 있었다. 이에 본 연구에서는 단일방사선원에 의하여 촬영된 한 쌍의 정모 및 측모두부방사선 사진으로 정확한 3차원 좌표치를 얻을 수 있는 방법을 개발하고 이렇게 얻어진 3차원 좌표치의 정확도와 재현성을 검증하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 정모, 측모 두부 방사선 사진을 동시에 촬영하지 않음으로 인하여 생기는 오차를 보정해주는 수학적인 공식을 산출하고 이 공식에 의거하여 정모 두부 방사선 사진에 기준한 측모 두부 방사선 계측 사진의 위치 결정시의 오차를 건조 두개골을 이용하여 검증한 결과 1차와 2차 측정시 각각 평균 $0.46{\pm}1.21^{\circ}, $0.33{\pm}0.90^{\circ}로 나타났다. 2. 단일 방사선원으로부터 3차원 계측점의 좌표값을 얻을때의 재현성을 파악하기 위한 임상적 계측 결과 1, 2차측정간의 오차가 절대값 평균 0.54mm ($-2.99{\sim}2.26mm$)로 나타났으며 이때 계측점 인식의 오차는 평균 $1.2{\pm}1.6mm$ 였다. 위와 같은 결과를 종합하여 볼 때 정모 두부 방사선 사진에 의거한 측모 두부 방사선 계측사진의 위치를 결정한 후 두부위치 보정공식을 도입하면 임상적으로 충분히 재현성 있는 3차원 계측을 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.을 증가시킨다. - PKC pathway는 MAPK pathway를 경유하여 Runx2의 전사 활성을 조절한다.있을 것으로 사료된다.대구치의 원심경사는 필연적으로 일어나며, 이를 최소화하기 위한 노력이 계속되어야 할 것으로 사료된다.글래스 아이오노머 시멘트 사이에는 유의한 차이가 없었다.착제의 종류에 따른 전단결합강도를 비교한 결과, 영구치와 유치 모두에서 Clearfil SE Bond를 사용한 군의 전단결합강도가 가장 높았으며 AQ Bond를 사용한 군의 전단결합강도가 가장 낮았다.본에서 III군에 비해 크기가 큰 기포가 더욱 많이 관찰되었다.e의 약동학은 cimetidine에 의해 유의한 차이를 보였으며 CYP1A2유전자형에 따른 영향은 관찰할 수 없었다. CYP1A2유전자형에 따른 생체내 대사능을 관찰하는 실험이 향후 이루어 져야 할 것으로 사료된다.san film보다 큰 수증기 투과도를 보였다.적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.y tissue layer thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되었다.한 복합레진은 개발의 초기단계이며, 물성의 증가를 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.또 다른 약물인 glycyrrhetinic acid($100{\mu}M$)도 CCh 자극으로 인한 타액분비를 억제하였다. 이상의 결과로 미루어

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.835-845
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• 2013

통행시간은 교통정보 중에서 가장 대표적이고 이용자 선호도가 높은 정보이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 실시간 시스템에 적용 가능한 통행시간 예측 방법을 개발하고자 하였다. 통행시간 예측방법으로 비모수적 접근 방법인 K 최대근접이웃 방법을 적용하였다. K 최대근접이웃 방법은 데이터에 대한 특별한 가정이 필요 없고, 모수 추정 과정이 필요 없어 실시간 교통관리시스템에 적합하다. K 최대근접이웃 방법의 우수성을 평가하기 위해 교통 분야에서 많이 적용되고 있는 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법을 선정하여 평균절대백분율오차와 변동계수를 통해 평가하였다. 평가 결과 K 최대근접이웃 방법이 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법에 비해 우수한 것으로 분석되었다. 통행시간 정보 제공 시 본 연구에서 개발된 방법을 통해 도출된 통행시간과 구간검지기로부터 관측된 통행시간을 탄력적으로 적용함으로써 통행시간 정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.