• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.6-7
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• 2021

하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.

• 공연문화연구
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• 제22호
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• pp.371-411
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• 2011

빠르게 변화하는 21세기의 문화 흐름에 있어 공연예술은 그 고유의 정체성을 확립하는 동시에 상상력과 창의력을 바탕으로 한 새로운 표현양식을 필요로 하고 있다. 현대의 변화된 테크놀로지 환경은 최첨단 기술력을 뒷받침으로, 새로운 경험에 의한 사유의 확장을 가져오고 있는 것이다. 특히 예술표현에 대한 디지털 매체의 직접적인 개입은 공연 예술 주체인 인간의 신체성을 확장시키고 있다. 디지털에 의해 가상화된 신체는 물리적 한계를 벗어나 시공간의 경계를 넘나들며, 관객으로 하여금 새로운 상호 작용의 가능성을 제시하는 것이다. 본 논문에서는 세계 최초의 전문 로봇 배우인 '에버'를 중심으로 탈신체화 된 공연예술의 표현주체와 디지털화된 움직임에 대해 살펴보려 한다. 디지털 신체라는 새로운 표현 매체의 변화에 따라 등장한 로봇 배우는 테크놀로지적 가치 뿐 만 아니라, 문화 예술적 활용 가능성에 대한 연구가 필요하기 때문이다. 이를 위하여 이론적 배경으로 '에버'의 개발과정과 기능을 조사하고, 세계 최초라는 타이틀이 지니는 역사적 중요성과 함께 인간을 대신한 배우로서의 역할을 어떠한 방식으로 수행하는지 살펴볼 것이다. 그리고 구체적 사례연구로 공연예술 분야의 판소리 극 "에버가 기가 막혀(2009)"와 어린이 연극 "로봇공주와 일곱 난쟁이(2009)"를 조사하고, 그 외 다양한 활동분야에서의 활약을 통해 배우로서의 가능성을 살펴본다. 이를 통하여 로봇 배우의 발전적인 진화 방향 탐구와 공연예술에 미칠 영향력을 예상하고, 적극적인 문화 콘텐츠화 방안 추진으로 나아가 로봇 배우의 대중화와 활성화를 통한 고부가가치를 창출할 수 있는 방안 모색을 그 목적으로 한다. 로봇 테크놀로지가 융합된 공연은 예술적 실험의 한 형태로, 인간신체와 기계인간이 어우러져 기술적 상상력을 현실화시키며 미래형 공연예술의 변화를 초래할 것이다. 본 연구를 통해 공연예술과 로봇 테크놀로지와의 만남이 현 시대가 추구하는 하나의 총체적 문화 현상으로 공연예술 활성화에 긍정적인 영향을 미치며, 나아가 다양한 영역으로의 확장을 향한 계기가 되기를 기대한다.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.41-76
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• 2020

본 연구는 스마트팩토리 도입의도에 영향을 미치는 요인을 실증 분석을 통해 확인하였다. 4차산업혁명의 핵심분야인 스마트팩토리 도입에 있어서 어떤 요인이 중요하게 영향을 미치는가에 대한 연구이며, 아직까지 스마트팩토리 분야에서 기술 수용에 관한 연구가 부족한 상황에서 학술적 실무적 의의가 있다고 믿는다. 정보기술의 수용요인 연구에 설명력이 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 기반으로 연구를 진행하였으며, UTAUT 이론의 4가지 독립변수인 성과기대, 노력기대, 사회적영향, 촉진조건에 추가로 스마트팩토리의 특성상 중요한 요인으로 예상되는 정부지원기대(Government Assistance Expectancy)를 독립변수에 추가하였다. 또한 스마트팩토리 기술수용의 기술적인 요인을 확인하고자 과업기술적합도(Task Technology Fit)변수 추가하여 스마트팩토리 도입의도에 미치는 영향관계를 실증 분석하였다. 또한 과업기술적합도의 선행변수인 과업특성(Task Characteristics)과 기술특성(Technology Characteristics)이 과업기술적합도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 분석도 진행하였다. 새로운 기술에 대한 신뢰(Trust)의 정도가 기술의 수용에 있어 매우 중요한 영향을 미칠 것으로 예상되어 신뢰를 매개변수로 추가하였다. 마지막으로 새로운 정보기술에 의한 혁신이 사용자에게 불가피하게 거부감을 야기할 수 있다는 선행연구들을 토대로 혁신저항(Innovation Resistance)을 조절역할을 하는 연구변수에 추가하여 실증적 검증을 진행하였다. 연구 결과 성과기대, 사회적 영향, 정부지원기대, 과업기술적합도는 스마트팩토리 도입의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 영향력의 크기는 정부지원기대(β=.487) > 과업기술적합도(β=.218) > 성과기대(β=.205) > 사회적영향(β=.204) 순으로 나타났다. 과업특성과 기술특성은 모두 과업기술적합도에 정(+)의 영향이 확인되었으며, 과업특성(β=.559)이 기술특성(β=.328)보다 과업기술적합도에 더 영향이 큰 것으로 나타났다. 신뢰에 대한 매개 효과 검정에서 6개 독립변수 각각과 스마트팩토리 도입의도 간에 신뢰의 통계적으로 유의미한 매개역할은 확인되지 않았다. 혁신저항의 조절효과 검정을 통해, 혁신저항이 정부지원기대와 스마트팩토리 도입의도 간 정(+)의 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 즉 혁신저항이 크면 클수록 정부지원기대가 스마트팩토리 도입의도에 미치는 영향력이 혁신저항이 적은 경우보다 커지는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.107-118
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• 2016

2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제31권4호
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• pp.283-296
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• 2006

과학기술의 발전과 더불어 보건의료분야는 괄목할 성장을 가져왔고 국민생활 수준의 향상과 건강에 대한 관심이 고조됨에 따라 의료서비스의 수요가 급증하고 있다. 이 과정에서 국민의 권리의식의 신장, 의료행위의 본질에 대한 이해부족, 의료기술에 대한 지나친 기대, 상업화된 의료공급체계, 의사의 윤리의식 저하 및 의료법리에 대한 무지 그리고 사회적 불신풍조의 만연, 분쟁해결을 위한 제도적 장치의 결여 등이 요인으로 작용하여 의료사고 및 분쟁이 급증하는 추세이다. 본 연구는 치과관련 단체에서 보유하고 있는 소송과 관련된 자료 및 연세대학교 치과대학병원 구강내과에서 신체감정을 시행한 재판기록을 중심으로 하여 판결전문을 확보할 수 있는 치과 의료사고 판례 중 1994년부터 2004년까지의 민사소송 30례의 판례를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 소송의 연도별 분포에서 2000년 이후 급증하는 추세를 보였다. 2. 소송의 유형별 분포에서 발치와 관련된 소송이 전체의 36.7% 이었다. 3. 소송의 원인을 분석한 결과 불편감, 치료불만족과 관련된 것이 전체의 36.7%, 사망 및 영구손상이 각각 16.7% 이었다. 4. 원고의 소송결과 승소 및 강제조정, 화해권고결정이 60.0% 이었다. 5. 소송에 관련된 병원유형은 치과의원이 60.0%로 가장 높게 나타났다. 6. 소송의 심급별 구성비율에서 2,3심 이상 진행된 경우가 전체의 30.0% 이었다. 7. 손해배상 청구금액은 5천만원 이상 1억원 미만이 36.7%, 1억원 이상이 13.3% 이었고 손해배상 판결금액은 1천만원 이상 3천만원 미만이 40.0%, 1억원 이상이 6.7% 이었다. 8. 소송과 관련된 치과의사수는 2명 이상이 26.7%이었다. 9. 판결까지의 소요기간은 11개월에서 20개월이 46.7%, 21개월에서 30개월이 36.7% 이었다. 10. 의료과실 유무에서는 과실을 판정한 경우가 46.7% 이었고 소송과정에서 신체감정이나 사실조회가 이루어진 경우는 70.0% 이었다. 11. 의사패소 판례(18건)에서 판결의 주안점은 주의의무위반이 72.2% 이었고, 설명의무위반이 16.7% 이었다. 치과 의료분쟁의 경우 치료의 긴급성이 상대적으로 적어 의사의 설명의무 중요성이 폭넓게 요구되며, 주관적인 치료 만족도가 중요시되는 분야이기 때문에 결국 분쟁을 줄이는 방법으로 기술적인 과실도 줄여야 하지만 치과의사와 환자와의 신뢰 관계를 개선하는 것과 의사집단의 자율성(autonomy)의 회복이 중요하다. 그리고 불합리하게 시행되고 있는 의료배상책임보험의 보완과 함께 치과의사단체와 학계가 주도하는 교육 및 의료분쟁시 자문을 구할 수 있는 체계의 확립으로 의료분쟁에 대한 대처가 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제17권
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• pp.145-178
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• 2001

사진과 사진행위에 대한 부르디외의 사회학적인 분석은 $\ll$중간예술$\gg$과 $\ll$구별짓기$\gg$를 통해 발표되었다. 여러 문화적 산물들 중 사진은 사회과학에서 소홀히 다루어져 왔기 때문에 사진에 대한 부르디외의 연구는 주목할 만한 가치가 있다. 특히 $\ll$중간예술$\gg$은 거의 모든 사진 장르들을 다루면서 사회적 계급들이 사진에 대해 적용하는 규범 체계들, 사진행위의 유형들, 여러 분야의 전문 사진사들이 자신들의 직업에 대해 가지고 있는 생각들과 그들이 참조하는 미학들을 분석하고 있고 최종적으로는 그러한 분석을 바탕으로 사진에 대한 정신분석학적 분석도 시도함으로써 사진과 사진행위에 대해 체계적이고 명료하게 인식할 수 있는 기회를 제공했다는 점에서 대단히 의미가 있는 작업이라 할 수 있다. 그러나 주요 분석 대상인 사진이 급속한 기술적 변화를 겪고 있는 매체이며 경제적이고 문화적인 요인들의 변화에 따른 위상의 변화를 보이고 있는 매체라는 점에서 부르디외의 분석은 오늘날 몇 가지 수정되어야 할 부분들을 가지게 되었다. 우선 부르디외가 강조한 사진의 사회적 기능이 무척 약화되었다. 반면에 사진의 예술적 지위는 대단히 상승했다. 이에 따라, 사진과 사진행위를 둘러싼 사회적 계급간의 관계들도 변했을 것이라 가정할 수 있다. 물론 이러한 계급간의 관계의 변화는 이후의 연구들을 통해 입증되어야 할 것이지만 적어도 오늘날, 부르디외가 연구를 진행했던 시기처럼 단호하게 사진을 중간예술이라고 규정하는 것은 무리가 있어 보인다. 따라서 부르디외의 작업을 현재의 상황에 무비판적으로 적용하기 전에 그 작업을 1960년대의 프랑스라는 사회적이고 역사적인 특수성 안에 위치시키고 사회학, 심리학, 미학, 기호학이 충돌하는 지식의 장 속에서 부르디외의 역할을 살펴봄으로써 그의 연구가 갖는 특성과 한계에 대해 명확히 인식할 필요가 있다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제37권1호
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• pp.7-14
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• 2014

인공방사선 사용이 가장 많은 진단방사선 분야의 피폭선량 저감에 착안하여 X-선 조사의 1차적 사용자인 방사선사의 기술적인 연구에 의해 피폭선량을 감소시키고자 흉부팬텀인 DUKE phantom을 이용하여 X-선 발생장치에서 부가여과를 적용해 피폭선량의 감소 효과를 알아보고 PC-Based Monte Carlo Program(PCXMC)을 이용하여 환자가 받는 유효선량 및 장기선량에 대해 알아보기 위해 본 연구를 시행하였다. 본 실험에서는 설정된 조건을 사용하여 알루미늄만을 이용한 단일여과와 구리와 알루미늄을 이용한 복합여과를 적용하여 DUKE Phantom에서 나타난 구리 원반(copper disc)의 개수를 측정하여 단일여과와 복합여 과의 조합에서 구리 원반의 개수가 같으면서 흡수선량이 가장 적은 부가여과의 조합을 찾고 PCXMC 2.0 프로그램을 이용하여 유효선량 및 장기선량을 산출하였다. 사용 관전류에 따라 다르지만 관전압 80 kVp, AP Projection 조건에서는 최소 약 30 % ~ 최대 약 84 %의 유효선량을 감소시킬 수 있었고 관전압 120 kVp, PA Projection 조건에서는 최소 약 41 % ~ 최대 약 71 %의 유효선량을 감소시킬 수 있었다. 장기선량은 각 장기마다 선량 감소율이 달랐으나 최소 30 % ~ 최대 100 %의 선량 감소율을 보였다. 본 연구를 통하여 같은 촬영 조건을 사용하더라도 부가여과를 통해 낮은 선량으로 영상의 품질 면에서 변화가 없었으며 DUKE Phantom과 PCXMC 2.0 프로그램을 이용한 장기선량과 유효선량에 대한 저감 효과를 산출하는 것에 적합하였음을 알 수 있었다.

• 기술사
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• 제28권4호
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• pp.54-75
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• 1995

본 보고서는 자동차 긴급 피난 차선에 관한 기술 자료, 문헌의 검토와 각 주별 운송 당국에 대한 설문 조사 결과를 기본으로 하여 작성되었다. 자동차 긴급 피난 차선(Truck Escape Ram-ps)이 미국의 고속도로에 채택된 것은 35년의 역사가 있으며 지금은 서부의 산악 지대로부터 에팔라치아까지, LA 교외는 물론 동북부의 조그마한 마을까지 약 27개 주에서 채택하고 있다 과거에는 자동차의 긴급 피난 차선의 위치는 통상 사고 발생 경위와 기술적인 판단에 따라 선정하였지만 지금은 대형 사고가 발생되기전에 자동차 긴급 피난 차선의 필요성과 위치를 선정할 수 있는 새로운 방범이 도입되고 있다. 방법중에는 경사 평가제(Grade Severity Ra-ting System : GSRS)가 유력한 방법으로 평가된다. 자동차 긴급 피난 차선의 설계법은 지금도 계속적으로 발전 단계에 있으며 현재는 (자갈 제동 노반식 피난 차선)의 선호도가 높은 것으로 되어 있다. 입자가 둥글고 균일한 입도 분포로서 입경이 13~18mm인 자갈이 회전 저항이 커서 피난 차선의 노반 재료로 많이 사용되고 있다. 긴급 피난 차선의 길이 결정을 위한 새로운 계산 방법은 공사비 절감에 초점을 두고 있으며 긴급 피난 차선의 목과 종점부의 처리에 관한 설계법에 대한 연구가 진행중에 있다. 각 주별 조사에 의하면 1주일에 I~2회 이상 이용되는 곳이 있으며 자동차의 이용이 적어 4륜 구동 차량의 운전자들이 차를 시험하는 등국도 운전 연습장으로 사용되는 곳도 있었다. 따라서 긴급 피난 차선의 목적 외 사용을 제한하는 안내 표지판의 설치와 규정 강화를 위한 노력이 요구되고 있다. 내리막길의 정상부에는 미리 안내판을 설치하고 브레이크 점검 구역을 설치해 두면 안전 운행에 도움을 줄 수 있을 것이며 공공 정펄 매체를 이용한 안내 광고를 함으로써 운전자가 한계 상태에 위치한 자동차의 긴급 피난 차선을 적극적으로 이용할 수 있도록 유도하는 방법이 사용되고 있다. 적절한 유지 관리는 긴급 피난 차선의 효율적인 운영에 필수적인 요소로서 사용 후 입도 조정 및 표면 처리(fluffing :부풀림)가 필요하며 설계시나 유지 관리시에 노반의 세립토 제거 작업은 긴급 피난 차선의 수명 연장은 물론 만족할 만한 기능 유지에 결정적인 요인이 될 것이다. 현행 시공법을 개선하기 위하여는 몇 개 분야의 추가 연구가 필요하단. 예를 들면 비용 편익 분석, 위치 선정 기법 확립, 진입 속도 및 피난 차선 연장의 결정 조건, 골재 기능 평가, 다수 진입로의 필요성, 효과적인 운전자 교육 정책 등이 그것이다. 자동차 긴급 피난 차선은 유용한 시설로 여러곳에서 그 기능이 발휘되고 있으므로 많은 고속도로 관계자들은 설계, 시공 및 유지 관리 측면에서 유의해야 할 것이다.