• 핵의학기술
• /
• 제15권2호
• /
• pp.76-82
• /
• 2011

Lymphatic scintigraphy는 림프계 진단에 있어 절대표준검사로 흔히 이용되고 있으며 림프부종의 진단, 치료방침의 설정, 치료 후 평가 등에 유용한 검사이다.1) 상 하지 검사 중 하지에 부종이 있는 환자의 검사에서 무의식적인 환자의 움직임이나 1분, 1시간, 2시간 검사의 동일한 자세 유지가 되지 않을 경우 정량 분석에 영향을 주었다. GE사의 Infinia 장비를 이용하여 방사성의약품 $^{99m}Tc$-phytate 37 MBq (1.0 mCi) 4개를 2010년 6월에서 8월 사이에 내원하는 환자 40명에게 피하주사를 하여 정량 분석을 비교하였다. 환자의 발을 고정한 상태와 고정하지 않은 상태로 영상을 얻어 발의 자세 변경이 연부조직과 뼈에 의해 계측 값의 변화가 있는지 확인하였다. 또한 발의 자세 변경으로 검출기와 주사부위의 거리 변화에 따른 계측 값의 차이를 알아보기 위해 $^{99m}Tc\;600{\mu}Ci$ 점선원과 검출기와의 거리를 2 cm씩 거리를 증가시켜 5회 측정하였다. 마지막으로 $^{99m}Tc$-phytate가 림프선을 따라 이동하는 양의 차이가 정량 분석 값에 영향을 주는 지 알아보기 위해 같은 자세로 주사 후 1분, 6분 lymphatic scintigraphy 영상을 얻어 비교하였다. 주사 후 1분 검사에서 발을 고정한 상태와 고정하지 않은 상태를 비교했을 때 오차 값에 대한 편차 백분율 값은 최소 2.7%에서 최대 25.8%의 값을 얻었다. 그리고 거리 변화에 따른 계측 값은 기준 값이 평균 176,587 counts이고 2 cm 간격으로 거리를 증가시켜 측정한 결과 173,661 (2 cm), 172,095 (4 cm), 170,996 (6 cm), 167,677 (8 cm), 169,208 counts (10 cm)로 나타나 편차 백분율이 1.27, 1.79, 2.04, 2.42, 2.32%로 2.5%를 넘지 않음을 알 수 있었다. 또한, 피하주사 후 스캔까지 6분 이내에 림프선을 타고 이동한 양을 평가한 결과 최소 0.15%에서 최대 2.3%만큼 림프선을 타고 이동하였다. 이는 거리에 따른 편차 백분율 2.42%를 제외시키고 림프선에 의한 최대 변동 값인 2.3%를 제외하더라도 자세 변경으로 인한 연부조직과 bone에 의한 감소가 20%이상의 큰 차이가 나타난 것을 알 수 있다. 부종이 있는 환자의 림프 흐름을 평가하고 림프계에 의해 섭취되는 양을 정량 분석하는 lymphatic scintigraphy는 동일 환자의 1분, 1시간, 2시간 검사에서 다른 자세가 발생할 경우 뼈와 연부조직에 의한 감약으로 최대 25.8%의 차이를 나타냈으며, 통계적 검증 결과도 발을 고정한 상태와 고정하지 않은 상태는 유의한 차이를 보였다. 그리고 자세 변경으로 인한 검출기와의 거리 차이, 피하 주사 후 검사 시간까지의 차이로 인한 계수 값의 변화는 상대적으로 작지만 정량 분석 시 정확한 결과를 얻지 못하는 요인임을 알 수 있었다. 그러므로 정량 분석을 위한 lymphatic scintigraphy에서는 반드시 자세 고정을 위한 노력과 고정물 제작 활용이 선행되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권4호
• /
• pp.37-51
• /
• 2015

인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.