• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.419-430
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• 2021

신속하게 면단위(2-Dimension)로 하천의 녹조 우심지역을 관측하기 위해 드론 다중분광영상을 이용한 분석기법을 연구하였다. 드론은 항공기나 위성에 비해 관측 면적이 작지만 높은 공간해상도와 현장접근 및 데이터 획득 용이성, 대기에 의한 간섭 저감, 다중분광센서를 이용한 신속한 자료처리로 녹조 모니터링 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 보고 있다. 이러한 드론의 다중분광센서 영상으로 하천의 녹조발생 현황을 모니터링하기 위해 광합성 색소에 의한 분광특성을 반영하는 분광지수들을 비교 분석하고 Chlorophyll-a(Chl-a) 농도 추정식에 적용 가능성을 평가하였다. 주로 Red-edge 밴드를 포함하는 분광지수가 Chl-a 농도와 높은 상관성을 보였는데, 그 중에서도 3-Band Model(3BM), Normalized Difference Chlorophyll Index(NDCI)가 각각 비슷한 수준으로 가장 높은 통계적 유의성(R²=0.86, RMSE=7.5)을 나타내었다. NDCI의 경우에는 두 개의 분광밴드만 적용되는 간결한 수식과 정규화된(Normalizing) 결과값으로 신속하고 표준화된 프로세싱이 가능할 것으로 보이며 드론 녹조 모니터링에서 적용성이 높을 것으로 기대된다. 3BM의 경우에는 Red-edge 영역에서 두 개의 파장대를 적용해야 하나 본 연구에서 사용한 드론 센서에는 한 개의 Red-edge 밴드만 포함되어서 근적외선으로 대체하여 수식을 적용하였는데 Red-edge 파장영역이 세밀한 분광센서를 활용할 경우에 NDCI 보다 높은 정확도를 나타낼 수 있을 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.41-50
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• 2022

본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1125-1135
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• 2022

적설에 의한 피해는 자주 발생하지 않지만 발생하면 광범위한 지역에 피해를 준다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 고도 등 지형적인 특성이 다른 넓은 영역을 통계적으로 추론해야 하는 한계로 인해 지역에 대한 피해유발 피해유발적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 위상차분 간섭기법(DInSAR)을 활용할 수 있다. 위상간섭영상은 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상간섭을 이용한 것으로 일반적으로 미세한 지형의 변화를 추적할 때 사용되기도 한다. 본 연구에서는 유럽우주국(ESA)에서 운영하는 Sentinel-1B 위성의 dual polarimetric IW 모드 C-band SAR 데이터를 사용하여 DInSAR 분석을 수행하여 적설심의 공간분포를 추정하였다. 또한 정지궤도복합위성 천리안 2호(GK-2A)의 L2 적설심 추정 자료를 이용하여 비교하였다. 적용 결과, 적설예측의 정확도는 격자별로 계산할 경우, DInSAR 는 약 0.92%, GK-2A 는 약 0.71% 를 나타내 DInSAR의 적용성이 높게 나타났다. 즉, DInSAR 방법을 이용하여 계산된 적설심과 기상관측소에서 관측된 적설심을 공간보간하여 비교한 결과, 적설의 분석 결과 적설심을 과대추정하는 경우가 발생하기는 했으나, 적설심의 공간분포를 추정하는데 충분한 정보를 제공했으며, 이러한 방법으로 파악된 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.541-549
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• 2023

본 연구는 CT 촬영 시 금속으로 인해 발생한 금속 인공물 감소를 위한 알고리즘 적용에 따른 영상 화질에 대한 정량적 비교를 하고자 한다. Spectral detected-based CT와 CT ACR 464 팬톰을 이용하여 일반적인 필터보정역투영 알고리즘을 적용한 기준 영상을 10장 획득하고, 동일 팬톰에 금속 인공물을 발생시켜 일반적인 필터보정역투영 알고리즘을 적용한 영상을 10장 획득하였다. 금속 인공물을 발생시켜 획득한 영상의 원시 데이터에 metal artifact reduction 알고리즘, 가상 단일 에너지 알고리즘, metal artifact reduction 알고리즘 적용 후 추가로 가상 단일 에너지 알고리즘을 적용한 영상을 각각 10장씩 획득하였다. 알고리즘 적용에 따른 hounsfield unit 비교를 위해 CT ACR 464 팬톰 module 1에 위치한 폴리에틸렌, 뼈, 아크릴, 공기, 물에 관심영역을 설정하고, 전체 영상 화질 평가를 위해 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차, 신호 대 잡음비, 최대 신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 지표를 통해 알고리즘 별 비교하였다. 알고리즘 적용 영상 별 hounsfield unit 비교 결과 알고리즘 적용 영상 간 유의한 차이를 보였으며(p < .05), 아크릴을 제외한 관심영역에서 가상 단일 에너지 알고리즘 적용 영상에서 큰 변화를 나타냈다. 영상 화질 평가 지표 결과 metal artifact reduction 알고리즘 적용 영상 화질이 가장 높았으나, 구조적 유사도 지수는 metal artifact reduction 알고리즘 적용 후 추가로 가상 단일 에너지 알고리즘이 동시에 적용된 영상이 가장 높았다. CT 촬영 시 금속 인공물 감소에 metal artifact reduction 알고리즘이 가상 단일 에너지 알고리즘에 비해 효과적이었지만, 양질의 CT 영상 획득을 위해 알고리즘 적용에 따른 이점과 영상 화질 변화를 파악하고 효율적인 활용이 필요하다고 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제21권1호
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• pp.47-58
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• 2023

목적 : 본 연구는 국내 아동 작업치료영역에서 기관별 사용하고 있는 평가도구 사용 현황 및 실태에 대하여 조사하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 국내 아동작업치료사 67명을 대상으로 진행하였다. 설문지구성은 Lee, Hong과 Park(2018)와 Kim(2015)의 연구에서 사용된 설문문항을 아동평가도구 내용에 맞추어 수정·보완하여 사용하였다. 데이터 수집은 편의표본추출방법을 사용하여 3주 동안 Google 설문지를 배포하였다. 연구 분석은 일반적 특성, 평가관련정보, 평가도구 사용현황, 지식수준 및 교육 참여 욕구를 검증하기 위해 기술통계와 빈도분석을 사용하였으며, 평가도구 현황은 t-test를 사용하였다. 기관별 평가도구 사용은 Excel을 통해 분석하였다. 결과 : 기관별 사용하는 평가도구 수는 복지관이 11.1개로 가장 많았고 기관별 평가도구 사용 현황의 경우 대학병원이 Jebsen-Taylor hand function test를 재활병원은 Functional Independence Measure for children을 가장 많이 사용하였으며 의원, 센터, 복지관, 어린이집은 순서 간의 차이는 있으나 Sensory Profile과 임상관찰 사용빈도가 많았다. 평가도구에 대한 지식수준과 교육참여 욕구에 대한 문항에서는 응답자의 30명(44.8%)이 교육을 이수하지 않았으며, 42명(62.7%)이 대체로 자신의 지식수준을 낮게 평가하고 있었다. 매뉴얼 기반에 평가도구 사용의 중요성 질문에 66명(98.6%)이 긍정적인 답변에 응하였고, 66명(98.6%)이 평가도구 전문교육이 필요하다고 응답하였다. 결론 : 본 연구를 통하여 국내 아동작업치료영역 기관별 사용되고 있는 평가도구의 사용 현황 및 실태를 파악할 수 있었으며 이를 통해 기관별 다양한 평가도구 도입 및 다양한 평가도구 교육 마련을 위한 기초적인 근거자료가 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.387-396
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• 2024

대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.253-263
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• 2013

광학측정기법 중 주파수 스캐닝 간섭계는 기존 3차원 측정기법과 비교하여 광학 하드웨어 구조가 측정과정동안 고정되어 있어, 대물렌즈나 대상물체의 수직 스캐닝 없이 단지 광원의 주파수만 특정한 주파수 밴드내에서 스캐닝 하여 대상물체에 주사되므로, 우수한 광학 측정 성능을 보인다. 광원의 주파수를 변경하여 간섭계를 통해 간섭 영상을 획득한 후, 밝기 영상 데이터를 주파수 영역 데이터로 변환하고, 고속 푸리에 변환을 통한 주파수 분석을 이용하여 대상 물체의 높이 정보를 계측한다. 하지만, 대상물체의 광학적 특성에 기인한 광학노이즈와 주파수 스캐닝동안 획득되는 영상의 수에 따라 증가하는 영상처리시간은 여전히 주파수 스캐닝 간섭계의 문제이다. 이를 위해, 1) 편광기반 주파수 스캐닝 간섭계가 광학 노이즈에 대한 강인성을 확보하기 위해 제안되어진다. 시스템은 주파수 변조 레이저, 참조 거울 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 대상 물체 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 편광 광분배기, 이미지 센서 앞단의 편광기, 광섬유 광원 앞단의 편광기, 편광 광분배기와 광원의 편광기 사이에 위치하는 ${\lambda}/2$ 판으로 구성된다. 제안된 시스템을 이용하여, 편광을 기반으로한 간섭이미지의 대조대비를 조절할 수 있다. 2) 신호처리 고속화 방법이 간섭계 시스템을 위해 제안되며, 이는 그래픽 처리 유닛(GPU)과 같은 병렬처리 하드웨어와 계산 통합 기기 구조(CUDA)와 같은 프로그래밍 언어로 구현된다. 제안된 방법을 통해 신호처리 시간은 실시간 처리가 가능한 작업시간을 얻을 수 있었다. 최종적으로 다양한 실험을 통해 제안된 시스템을 정확도와 신호처리 시간의 관점으로 평가하였고, 실험결과를 통해 제안한 시스템이 광학측정기법의 실적용을 위해 효율적임을 보였다.

• 수면정신생리
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• 제19권1호
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• pp.27-34
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• 2012

목 적 : HRV 검사는 교감 신경과 부교감 신경의 억제 체제에 의해 조절되는 심박변이도를 측정하고 분석하는 도구로서, 현재 민감하고 비침습적인 도구로 인정받고 있다. 우울증 환자들은 불안, 우울과 같은 정신적 스트레스를 지속적으로 받으면서 자율신경계 억제 기전의 교란을 받게 된다. 우울증은 또 심혈관 질환의 이환과 사망률을 예측하는 독립적 예측인자라고 보고되고 있다. 본 연구에서는 HRV 검사를 통하여 정상인과 우울증 환자 사이에서 HRV와 lipid level 사이의 상관관계를 알아보려고 하였다. 방 법 : 2011년 7월부터 2012년 3월까지 서울의료원 정신건강의학과 우울증 클리닉에 내원한 외래 및 입원 환자 중, 만 19세 이상 65세 이하 환자(42명)를 대상으로 하였고, 환자들과 나이, 성별을 일치시킨 병원에서 근무하는 직원 중 정신과 과거력과 신체 질환이 없는 사람(32명)을 대상으로, HRV, 혈중 지질 농도, HAM-A(hamilton anxiety scale), HAM-D(hamilton depression scale)를 조사하였다. 우울증 환자군과 정상대조군을 독립표본 t-검정 및 카이제곱-검정을 시행하여 비교하였다. Pearson 상관 분석을 이용하여 우울 증상의 심각도, HRV 세부지표, 혈중 지질 농도 간의 상관관계를 살펴보았다(p<0.05). 결 과 : 우울증 환자군과 정상대조군 사이에 인구학적 변인은 차이가 없었으며, 우울증 환자군에게서 HAM-D & HAM-A 점수가 높았다. 혈중 지질 농도 검사에서, 우울증 환자군이 정상군보다 cholesterol, TG, LDL 수치가 유의하게 높게 측정되었다. HRV 시간영역 분석(time domain analyses)에서, 우울증 환자군이 정상군보다 SDNN이 낮게 나왔으나 유의한 차이는 보이지 않았다. 한편, ApEn(approximate entrophy)이 정상군보다 우울증 환자군에서 유의하게 높았으며, ApEn은 LDL, HAM-D, HAM-A와 유의한 상관관계를 보였다. 결 론 : 우울증 환자군의 HRV에서 ApEn이 정상대조군보다 높게 측정되었다. ApEn은 최근에 개발된 비선형적 분석으로 HRV 신호가 얼마나 복잡한 지를 통계적으로 정량화한 수치이며, 데이터 양이 적고, 잡음이 많은 생리학적 데이터를 분석하기에 적합하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 ApEn이 우울증 환자군에서 유의하게 높게 나왔으며, ApEn이 LDL, HAM-D, HAM-A와도 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 향후, HRV를 임상적 상황에서 실용적으로 사용하는 연구에 있어, ApEn을 새로운 평가 도구로서 주목할 필요가 있겠다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권4호
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• pp.201-207
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• 2015

세기조절방사선치료의 선량정확도에 대한 품질보증 과정에서 측정된 데이터를 기반으로 실제 치료 환자 신체 내의 치료 선량분포를 재계산하여 치료계획 시 계산된 선량분포와 비교, 분석을 수행할 수 있는 프로그램들이 개발되어 임상에 사용 중에 있다. 본 연구에서는 아크첵(ArcCHECK)을 사용하여 품질보증 과정에서 측정한 토모테라피 선량 데이터를 기반으로 환자 내 치료선량 분포를 재구성할 수 있는 3DVH 프로그램의 새로운 기능 및 선량정확도를 평가하고자 하였다. 이를 위한 가상의 환자로 이차원 다이오드 검출기 배열 장치인 MapCHECK 영상을 사용하여 토모테라피 치료계획을 수립하고, 아크첵으로 선량을 측정 후 다시 3DVH를 사용하여 MapCHECK 검출기 영역의 선량분포를 재계산한 후, 실제 MapCHECK에서 측정된 선량분포와 비교하여, 그 오차를 분석하였다. 분석 결과, 측정값과 3DVH 계산값 비교를 위한 감마평가에서 평균 합격률은 $92.6{\pm}3.5%$로 측정값과 토모치료계획에서 계산된 선량과의 감마평가 평균 합격률 $99.0{\pm}1.2%$보다 오차가 큼을 보였다. 래피드아크에서 비교한 3DVH 계산값과 측정값의 감마평가 평균 합격률 $99.3{\pm}0.9%$와 비교하였을 경우에도 더 큰 오차를 보여, 토모테라피에서 3DVH 선량 계산 기능을 임상에서 신뢰하고 사용하기에는 더 많은 측정 결과들의 분석과 오차 원인에 대한 분석이 수행되어야 할 것으로 생각된다.