• 대한핵의학회지
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• 제35권2호
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• pp.89-99
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• 2001

목적: 감마카메라로부터 획득한 신장 영상의 정량적 분석을 통해 신장 기능 평가시 사용되고 있는 기존 상용 프로그램은 사용자 임의의 기능 변경 및 추가가 어려워 응용적 측면에서 단점을 갖고 있다. 이 연구에서는 이러한 기존 상용프로그램의 단점을 극복하고, 사용자가 임상 필요에 따라 기능 변경 및 추가를 쉽게 할 수 있는 분석 프로그램을 개발하여 그 결과의 타당성을 분석하였다. 대상 및 방법: 개발된 프로그램은 IDL5.2를 사용하여 작성하였으며, windows운영시스템의 일반 개인용 컴퓨터에서 구현토록 하였다. 프로그램의 기본 성능 구현 및 사구체여과율 계산값의 타당성 검증을 위한 영상자료를 얻기 위해 10명의 정상인을 대상으로 $^{99m}Tc$-DTPA 방사성의약품을 사용하였고, 평균통과시간 계산값의 타당성 검증을 위한 영상자료를 얻기 위해 정상인 11명의 22개의 신장을 대상으로 $^{99m}Tc$-DTPA와 $^{99m}Tc$-MAG3를 사용하여 수분공급에 따른 평균통과시간 분석을 시행하였다. 신장영상은 Siemens사의 단일헤드 감마카메라(ORBITOR)를 통해 획득하였다. 정량적 분석을 위한 관심영역 설정은 수동설정 외에 자동설정 기능도 함께 개발하여 구현토록 하였다. 사구체여과율 계산을 위해 Gates방법을 사용하였고, 평균통과시간 계산을 위해 역중첩 방법과 적합한 여과 방법을 적용하여 안정된 값을 구하였다. 결과: 개발한 프로그램으로 시간별 신장영상과 각 관심영역 내에서의 시간방사능곡선을 도시할 수 있었고, 사구체여과율, 평균통과시간 및 좌 우 신장의 상대적 기능 외에 각 관심영역에서 최대방사능도달시간($T_{max}$)과 중간방사능도달시간($T_{1/2}$)과 같은 시간방사능곡선과 관련된 값들도 함께 계산하였다. 10명의 신장 영상 자료를 대상으로 개발된 프로그램으로 분석한 값들과 Siemens사의 기존 상용 분석 프로그램(MPE)으로 계산한 값들을 서로 비교, 분석한 결과, 통계학적으로 차이가 없음(최대 방사능도달시간: p=0.68, 상대신장기능: p=1.0, 사구체여과율: p=0.25)을 보여 개발한 프로그램이 타당성이 있음을 입증하였다. 평균통과시간 계산값의 타당성 검토와 관련하여, Siemens사의 상용 분석 프로그램에는 해당 기능이 없어 계산값의 비교를 통한 검증은 수행하지 못하였고, 수화(hydration)와 탈수(dehydration) 각각의 조건에 따른 신장기능 분석에 적용하였을 때, 판별 기준이 되는 유의미한 값을 산출하여 타당성 검증을 대신하였다. 결론: 이 연구에서 개발한 핵의학 영상의 정량적 분석을 통한 신장기능 분석 프로그램을 사용하여 신장 기능을 분석한 결과, 타당성 있는 결과를 도출하여 그 유용성을 입증하였다. 이 개발 프로그램은 좀 더 다양한 임상응용 목적의 분석기능을 사용자가 직접 개발, 추가하기가 용이하여 기존 상용 프로그램보다 연구적 활용범위가 크다고 사료된다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권4호
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• pp.365-373
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• 1998

목적: 일반 감마카메라는 그 크기(${\sim}500mm$ 폭)가 전신영상 획득에 적합하도록 설계되어있어 유방영상 획득에는 비 이상적이다. 이 연구의 목적은 물리적 영상 저하요인인 배후 방사능과 광자감쇠 효과를 최소화하여 높은 공간분해능과 시스템 민감도를 가지며 유방영상에 적합하도록 소형화된 저가-고성능유방암 진단전용 소형 감마카메라 개발이다. 대상 및 방법: 크기가 $60 mm{\times}60 mm{\times}6 mm$인 NaI(T1) 섬광결정을 위치민감형 광전자증배관에 접합시켜 감마선 측정신호인 $X^+,\;X^-,\;Y^+,\;Y^-$를 얻은 다음, 증폭기 등을 포함한 전자회로(nuclear instrument modules, NIM)를 통하여 검출기로부터 발생하는 위치신호와 트리거 신호를 처리하였다. 이 신호들을 아날로그-디지털 변환기와 앵거로직을 사용하여 분석한 후 감마카메라 영상을 구성하여 일반 개인용컴퓨터에 표현하는 시스템을 개발하였다. 개발된 감마카메라의 1차적인 성능을 평가하기 위해 Tc-99m 점선원을 이용하여 내인성 계수율과 플러드 영상을 획득하였다. 또한 일정간격의 구멍이 있는 구멍 마스크와 직경 2, 3, 4, 5, 6, 7 mm 크기의 구모양에 방사능 용액을 채울 수 있는 유방모형을 제작하여 평행구멍형조준기를 장착하고 영상을 획득하였다. 결과: 개발된 감마카메라는 약 $8{\times}10^3 counts/sec/{\mu}Ci$의 계수율을 보였으며, 공간왜곡은 관찰되나 양질의 플러드 영상과 구멍 마스크 영상을 획득할 수 있었고, 유방모형에 위치한 방사능 분포를 정확하게 영상화할 수 있을 뿐 아니라 최소 2 mm의 방사능 위치를 판별할 수 있는 영상을 획득하였다. 결론: NaI(T1)-위치민감형 광전자증배관를 이용하여 유방영상에 적합한 소형감마카메라를 개발하였다. 추후 선형성, 장균일도 및 불응시간에 대한 보정 알고리즘을 완성하여 적용하고, 정상작동 여부를 검사하기 위한 정도관리 방법을 설정하면, 유방 신티그라피의 정확도를 높이는데 기여할 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권2호
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• pp.278-295
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• 2022

본 연구의 성인 Nutrition Quotient (NQ)-2021은 식품·영양소 섭취 및 식행동 영역까지 고려되어 성인의 식생활 관리상태를 종합적, 객관적으로 평가할 수 있는 선별 영양진단 도구로, 영양전문가 뿐만 아니라 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 함으로써 활용도를 확대하는 것을 목표로 제·개정이 진행되었다. 2015년에 기 개발된 한국 성인을 위한 NQ 평가항목을 기반으로, 성인의 다양한 식생활 영역 문제와 관련된 선행 연구, 국민건강영양조사 자료, 국가 영양 정책 및 지침에 대한 검토와 전문가 대상 심층면접을 진행하여 26개의 파일럿 조사용 체크리스트 평가항목을 우선 선정하였다. 성인 100명 대상 파일럿 조사 후, 파일럿 조사 결과에 대한 전문가 패널 의견 수렴 및 탐색적 요인분석을 거쳐 전국단위조사용 체크리스트 23개 항목이 도출되었다. 전국단위조사는 6개 광역시에서 층화추출된 총 1,000명을 대상으로 진행되었고, 조사 자료의 탐색적 요인분석 결과 NQ-2021의 평가항목을 균형, 절제, 실천의 세 영역으로 분류하였다. 확정적 요인분석 및 구조방정식모형을 통해 NQ-2021의 최종 모형에 총 18개의 평가항목이 도출되었고, 각 영역별 가중치는 분석 결과에 따라 균형 0.3, 절제 0.3, 실천 0.4로 설정되었다. 최종적으로 NQ-2021은 균형 영역 8개 항목 (전곡·잡곡류, 생선류, 콩, 견과류, 채소류 반찬, 과일, 우유·유제품, 섭취 및 아침식사 빈도), 절제 영역 6개 항목 (적색육, 가공육류, 맵고 짠 국물음식, 패스트푸드, 기름진 빵·과자류 섭취 및 과식·폭식 빈도), 실천 영역 4개 항목 폭음 (고위험음주) 빈도, 건강한 식생활을 하려는 노력, 영양표시 확인, 손 씻기)으로 구성되었다. 전국단위 조사 자료로 산출된 NQ 점수의 평균은 총점 60.8점, 균형 43.6점, 절제 75.0점, 실천 63.0점이었다. 본 연구의 NQ-2021은 18개의 평가항목이 포함된 체크리스트로 짧은 시간에 효율적으로 개인의 전반적인 식사의 질 및 식행동을 판정할 수 있고, 균형, 절제, 실천의 각 영역별 점수 및 등급 확인이 가능하여 결과의 해석과 활용이 용이하다. 또한 웹 기반으로 연동된 온라인 컴퓨터 프로그램을 제공하여 온·오프라인 환경에서 모두 사용이 용이하다는 점에서, 다양한 생활터와 대면 또는 비대면 등의 다양한 환경에서 활발한 활용이 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.