• 대한핵의학회지
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• 제39권1호
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• pp.49-56
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• 2005

목적: 새로운 PET 추적자와 약물 개발, 유전자 및 줄기세포치료 연구 등에 소동물 전용 PET이 유용하게 쓰이고 있으며, 국내에도 최근에 microPET R4 소동물 전용 PET이 설치되어 각종 기초연구에 활발히 이용될 전망이다. 이 연구에서는 국내에 최초로 설치된 microPET R4 스캐너의 물리적 특성(공간분해능, 균일도, 민감도, 산란분획, NECR)을 측정하였다. 대상 및 방법: 내경 0.5 mm의 가는 모세관을 F-18으로 채워 만든 선선원을 이용하여 공간분해능 및 민감도를 측정하였다. 반경방향(radial) 및 접선방향(tangential) 분해능을 측정하기 위하여 60 mm의 선선원(65 ${\mu}Ci$)을 축방향과 나란하게 놓은 후 횡단면상 중앙에서부터 1 mm 간격으로 중심에서 4 cm 벗어난 지점까지 옮겨가며 각 2분간 PET 영상을 얻었다. 축방향(axial) 공간분해능 측정을 위하여서는 선선원을 축방향과 수직으로 놓고 동일한 실험을 반복하였다. PET 영상은 FBP 방법과 OSEM 방법으로 각각 재구성하였으며 가우시안 함수로 곡선정합하여 반치폭값을 구하였다. 축방향 위치에 따른 민감도 측정을 위하여 축방향 시야 길이와 동일한(78 mm) 선선원(16.5 ${\mu}Ci$)을 횡단면 중심에 축방향과 나란하게 위치시키고 불응시간이 1%이하가 됨을 확인한 후 축방향 중심에서 바깥방향으로 39 mm까지 (0.5 mm간격) 이동시키면서 각 4분간 PET 영상을 얻었다. 총동시계수에서 지연계수를 빼고 방사선 붕괴를 보정한 후 민감도를 계산하였다. 지름 60 mm, 길이 150 mm의 원통형 팬텀을 제작하여 NECR과 산란분획을 7반감기 동안 각 20분씩 얻은 데이터로부터 계산하였다. 결과: FBP로 재구성한 영상의 공간분해능은 횡단면 중심에서 각각 1.86 mm(반경 방향), 1.95 mm(접선방향), 1.95 mm(축방향)이었으며 중심에서 2 cm 벗어난 지점에서 각각 2.54 mm, 2.8 mm, 1.61 mm이었다. OSEM 영상의 공간분해능은 중심에서 각각 1.44 mm, 1.36 mm, 1.61 mm이었으며 중심에서 2 cm 벗어난 지점에서 각각 1.86 mm, 2.29 mm, 2.88 mm이었다. 민감도는 축방향 중심에서 2.36%, 축방향 시야길이의 1/4인 18.5 mm 지점에서 2.09%이었다. 산란분획은 20%이었으며, 최대 NECR은 242 kBq/mL에서 66.4 kcps이었다. 생쥐와 백서, 그리고 고양이의 뇌영상을 획득하여 영상의 품질을 확인하였다. 결론: 국내에 설치된 microPET R4의 공간분해능 및 민감도는 기존에 알려진 값들과 거의 유사하였으며, 소동물 PET 영상을 위하여 적합한 것으로 보인다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제31권1호
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• pp.67-74
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• 2019

목 적: 폐암 환자의 정위적 체부 방사선 치료를 시행하는 동안 발생할 수 있는 표적의 움직임을 치료 중 CBCT를 사용하여 표적의 위치 변화를 재보정함으로써 긴 치료 시간에 의해 발생하는 치료 중 자세 오차를 교정하는데 목적이 있다. 대상 및 방법: 본원에서 시행한 폐암 정위적 체부 방사선 치료 시 치료 계획상 치료 Arc가 2개로 구성된 환자 14명의 데이터를 후향적으로 분석하였다. 치료 중 CBCT를 사용하여 영상을 획득하여 발생한 치료 중 자세 변화(IntraFraction Motion; IFM)를 분석하고 발생한 오차만큼 Arccheck 팬텀에 역으로 오차를 만들어 선량 분석을 실시하였다. 결 과: 첫번째 치료 중 CBCT의 Translation(x, y, z) 방향의 평균, 표준편차 그리고 최대 오차 값은 x(LR) 축에서 $0.16{\pm}0.05cm$, 0.72 cm, y(SI) 축에서 $0.2{\pm}0.14cm$, 1.26 cm, z(AP) 축에서 $0.24{\pm}0.08cm$, 0.82 cm로 나타났다. Rotation(x, y, z) 방향은 x(pitch) 축에서 $0.84{\pm}0.23^{\circ}$, $2.8^{\circ}$, y(yaw) 축에서 $0.72{\pm}0.23^{\circ}$, $2.5^{\circ}$, z(roll) 축에서 $0.7{\pm}0.19^{\circ}$, $2^{\circ}$로 나타났다. 두번째 치료 중 CBCT의 Translation(x, y, z) 방향의 평균, 표준편차 그리고 최대 오차 값은 x(LR) 축에서 $0.1{\pm}0.04cm$, 0.37 cm, y(SI) 축에서 $0.14{\pm}0.17cm$, 2 cm, z(AP) 축에서 $0.12{\pm}0.04cm$, 0.5 cm로 나타났다. Rotation(x, y, z) 방향은 x(pitch) 축에서 $0.45{\pm}0.12^{\circ}$, $1.3^{\circ}$, y(yaw) 축에서 $0.37{\pm}0.1^{\circ}$, $1^{\circ}$, z(roll) 축에서 $0.35{\pm}0.1^{\circ}$, $1.2^{\circ}$로 나타났다. IFM 값만큼 오차를 적용한 선량 비교에서 점 선량 값은 평균 $5.2{\pm}4.2%$의 차이가 발생했으며 감마 값은 $82.64{\pm}10.51%$로 나타났다. 결 론: 정위적 방사선 치료를 시행하는 폐암 환자의 있어서 치료 시간이 길어짐에 따라 발생하는 치료 중 자세오차의 크기를 줄이기 위해 개별 Arc CBCT를 사용해 추가적 자세 오차 교정을 하는 것이 치료 정확성과 효율성을 높일 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.120-129
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• 2023

본 연구는 기존의 재하시험에 의한 계측 결과와 시험 열차 및 상시주행 열차 간의 결과 비교를 통해 주행 열차에 의한 재하시험을 검증하였다. 또한 계측된 자료로부터 정적,·동적 거동 특성을 추출하여 평가를 진행하여 재하시험의 신뢰성 검증을 위해 기존 계측자료와 열차속도, 노선 간 응답 비교, 경향분석, 충격계수 선정 및 고유진동수 분석을 통해 타당성을 입증하였다. 이를 위해 동호철교를 대상지로 적용하였으며 제안 방법의 적용성을 검증하였다. 상시 운행 열차 10대와 시험 열차를 이용하여 교량에 44개의 센서를 부착하고 재하시험 경간에 대한 변형률, 처짐 등을 계측하여 이론치와 비교분석 하였다. 분석 결과 하중의 대칭성 및 중첩성은 양호하며 정적 동적 재하시험 결과에 대한 비교 또한 양호한 것으로 나타났다. 충격계수 분석 결과 최대 실측 충격계수(0.092)가 이론충격계수(0.327)보다 작은 것으로 분석되어, 활하중에 의한 충격 영향은 양호한 것으로 판단된다. 실측 고유진동수는 최저 2.393Hz로 해석 값 2.415Hz와 비교 시 근사하게 평가되었다. 위 결과를 바탕으로 본 논문에서는 내하력 평가 시 열차의 통행 차단이 필요하지 않고, 기존의 처짐 및 응답 계측보다 계측이 용이하도록 트러스 교량구조의 응답 결과를 도출하였다. 주행 열차의 재하시험을 통해 트러스 철도 교량의 변형률 및 처짐을 측정하고 정적, 동적 거동 특성을 파악하여 응력보정을 위한 응답비 및 동적 강성을 평가할 수 있음을 보였다.

• 핵의학기술
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• 제22권1호
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• pp.90-97
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• 2018

폐 관류 스캔은 방사성 물질의 폐동맥 내 미세색전증을 이용하여 폐색전증의 진단에 이용되고 있으며, 만성 폐쇄성 질환이나 국소 폐 관류평가 및 조기 폐암발견 등에 이용된다. 또한 폐암환자에서의 수술 및 방사선 치료 전, 후 국소 폐 기능 예측을 위하여 이용된다. 이를 위하여 관류의 정확한 정량화가 필요하다. 이에 본 연구에서는 모든 병변 및 장기에 추적자의 흡수율 정량화가 가능한 SPECT/CT의 Q-Metrix (GE Healthcare, USA)프로그램을 활용하여 실제로 많이 이용되고 있는 평면영상의 두 가지 결과 산출 방법에 대한 상관관계 및 각 엽의 차이를 비교 평가하고자 한다. Discovery NM/CT 670 scanner (GE Healthcare, USA)장비에서 2015년 5월 1일부터 2016년 9월 13일까지 수술 전 폐암환자 50명을 대상으로 시행하였다. 환자에 대하여 $^{99m}Tc-MAA$(macro aggregated albumin) 185 MBq (5 mCi)를 정맥 주사하였고 후면 영상(Posterior view)을 기준으로 전면, 우측면, 좌측면, 우후사면, 좌후사면 영상을 획득하였다. 평면 폐 관류검사 직후 SPECT/CT를 시행하였고 영상의 Processing은 GE사 Xeleris 3.1 Workstation에서 시행하였다. 후방사면 방법은 오른 엽과 왼 엽에 사각형의 관심영역을 설정하였고 RPO영상은 3엽, LPO영상은 2엽으로 나누어 각 엽에 대한 흡수율을 얻었다. 전후 방법은 오른 엽, 왼 엽에 각각 3개의 사각형의 ROI를 설정하여 흡수율을 구하였고 왼 엽은 2엽으로 구분되어 Left middle lobe은 Left upper lobe로 포함시켜 결과를 산출하였다. Q-Metrix Method는 CT영상에 직접 관심 영역(Region of interests, ROI)을 설정하였다. 시상면(Sagittal)영상에서 2개의 Slice마다 ROI를 설정하였고 관심부피(Volume of interest, VOI)를 이용하여 체적에 대한 흡수율을 분석하였다. 통계 분석은 SPSS version 23.(SPSS Inc. USA)를 이용하여 분석하였다. Q-Metrix 방법과 후방사면 방법의 흡수율에 대한 일치 상관관계는 Right upper lobe(RUL)는 0.663, Right middle lobe(RML)는 0.623, Right lower lobe(RLL)는 0.702이고 Left upper lobe(LUL)는 0.754, Left lower lobe(LLL)는 0.823로 가장 높은 상관관계를 보였다. 전후 방법은 RML는 0.035로 흡수율이 증가되어 가장 낮은 상관관계를 보였고, RUL는 0.224, RLL는 0.447로 흡수율이 감소되었다. 왼 엽에서 LUL는 0.643, LLL는 0.456로 나타났다. 전체적인 상관관계는 후방사면 방법은 0.795로 높은 상관관계를 보였고, 전후 방법은 0.161로 나타났다. 각 엽의 차이는 Q-Metrix방법 평균${\pm}$표준편차는 RUL, RML, RLL순서대로 각각 $20.12{\pm}6.21$, $10.86{\pm}3.83$, $24.57{\pm}7.80$이고 LUL, LLL는 각각 $24.34{\pm}6.47$, $20.12{\pm}7.11$로 나타났다. 동일한 순서대로 후방사면 방법의 오른 엽은 $17.4{\pm}5.0$, $10.5{\pm}3.6$, $27.3{\pm}6.0$이었고, 왼 엽은 $21.6{\pm}4.8$, $23.1{\pm}6.6$으로 나타났다. 전후 방법에 대한 오른 엽의 평균${\pm}$표준편차는 $11.6{\pm}4.5$, $26.9{\pm}6.2$, $17.8{\pm}4.2$이고, 왼엽은 $28.4{\pm}4.8$, $15.4{\pm}5.6$로 나타났다. 본 논문에서 Q-Metrix방법에 대한 평면영상의 두 가지 방법 간에는 차이가 있는 것으로 보였다. 전후 방법의 RML는 과대평가 되었으며 RML, RLL는 상대적으로 과소평가 되었고, 모든 엽에서는 통계적으로 유의한 차이가 있었다(P<0.05). 후방사면 방법은 전후 방법보다 4배정도의 높은 상관관계를 보였고, oblique영상을 활용하여 흡수율이 과대, 과소평가가 되는 것을 줄일 수 있었다. SPECT/CT검사를 시행하지 않거나 planar image 획득 시 후방사면 방법을 이용하면 보다 실용적인 결과 값을 기대할 수 있을 것으로 생각된다. 또한 많은 환자에 대한 데이터 분석과 호흡에 대한 보정, 객관적인 방법으로 관심영역을 설정한다면 보다 정확한 결과를 산출할 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권3호
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• pp.425-430
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• 2014

식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용(calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set) 162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 $R^2$값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 $r^2$(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 $r^2$값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수($R^2$, $r^2$)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품 검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다.