• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제38권4호
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• pp.411-420
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• 2015

목적: 국내 치위생학을 전공하는 학생들의 방사선 안전행위 수준 확인을 위해 방사선 안전관리 지식, 태도, 행위 수준을 분석하여 교육학적 근거를 도출하고자 하였다. 대상 및 방법: 한국대학교육협의회 대학정보공시센터(대학알리미)에 등록된 전국 83개교 치위생(학)과에 재학중인 3,4학년을 대상으로 하였으며 연구도구는 설문지이다. 설문조사는 대학별 각 20부(총 1,660부)를 방문, 우편, e-mail의 방법으로 배포하여 수거된 응답지 중 신뢰도를 확보하고 있는 총 723부를 SPSS/WIN 15.0를 사용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차, Pearson's correlation으로 분석하였다. 결과: 방사선 안전관리에 대한 치위생(학)과의 지식, 태도, 행위는 모두 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 즉, 방사선 안전관리에 대한 행위수준을 높이기 위해서는 지식, 태도 수준을 높일 수 있는 교육이 적용되어야 한다. 또한 개인의 행위에 가장 상관성이 높은 변수는 물리적 환경에 대한 변수로, 이는 물리적 환경이 갖추어져 있지 않으면 방사선 안전행위 수준을 높이는데 한계가 있음을 의미한다. 따라서 치위생(학)과의 방사선 안전행위 수준을 높이기 위해 물리적 환경을 보완해야 하며 개인의 방사선 안전관리 태도 수준 또한 물리적 환경에 대한 태도 변수와 가장 상관성이 높으므로 방사선 안전관리에 대한 개인의 태도 수준을 높이기 위해 물리적 환경에 대한 변수를 보완해야 한다. 결론: 방사선 안전관리에 대한 태도보다 지식이 상대적으로 낮고, 행위 수준이 가장 낮으므로 안전 행위에 대한 강화된 교육정책이 도입되어야 할 것이며 국내의 경우 치위생(학)과를 졸업한 치위생사들이 치과병원에서 전국민의 구강 방사선 촬영 시 방사선 피폭을 감소시킬 수 있는 주체이므로 현재의 교육 시스템에서 방사선 안전관리 행위 수준을 향상시킬 교육적 개입이 필요하다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권2호
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• pp.124-130
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• 2003

현재, 많은 병원이 방사선과 의료영상정보를 기존의 필름형태로 판독하고, 진료하는 방식에서 PACS를 도입하여 디지털 형태로 영상을 전송, 저장, 검색, 판독하는 환경으로 변화하고 있다. 한편, PACS가 가지는 가장 큰 제한점은 휴대성의 결핍이다. 본 연구는 이동형 장치가 가지는 호스트의 이동성 및 휴대성의 장점들을 살리면서, 무선 채널 용량의 한계, 무선 링크 사용이라는 제약점들을 감안하여 의료영상을 JPEG2000 영상압축 방식으로 부호화한 후 무선 환경을 고려한 전송 패킷의 크기를 결정하고자 하였으며, 무선 통신 중 발생되는 패킷 손실에 대응하기 위한 자동 오류 수정 기능도 함께 구현하고자하였다. Window 2000 운영체계에서 의료영상을 로드하고, 데이터베이스화하며, 저장하고, 다른 네트워크와 접속, 제어가 가능한 PC급 서버를 구축하였다. 영상데이터는 무선망을 통해 전송하기 때문에 가장 높은 압축비율을 지원하면서 에너지 밀도가 높은 JPEG2000 알고리즘을 사용하여 영상을 압축하였다. 또한, 무선망 사용으로 인한 패킷 손실에 대비하여, 영상을 JPEG2000 방식으로 부호화한 후 각 블록단위로 전송하였다. PDA에서 JPEG2000 영상을 복호화 하는데 걸리는 시간은 256＊256 크기의 MR 뇌영상의 경우 바로 확인할 수 있었지만, 800＊790 크기의 CR 흥부 영상의 경우 약 5초 정도의 시간이 걸렸다. CDMA 1X(Code-Division Multiple Access 1st Generation) 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 경우, 256 byte/sec정도에서는 안정된 전송 결과를 보여주었고, 1 Kbyte/sec정도의 전송의 경우 중간 중간에 패킷이 손실되는 결과를 관찰할 수 있었다. 반면 무선 랜의 경우 이보다 더 큰 패킷을 전송하더라도 문제점은 발견되지 않았다. 현재의 PACS는 유선과 무선사이의 인터페이스의 부재로 인해 유무선 연동이 되지 못하고 있다. 따라서 이동형 JPEG2000 영상 뷰어는 PACS가 가지는 문제점인 휴대성을 보완하기 위하여 개발되었다. 또한 무선망이 가지는 데이터 손실에 대하여서도 허용할 수 있는 범위에서 재전송을 가능하게 함으로서 약한 연결성을 보완하였다. 본 JPEG2000 영상 뷰어 시스템은 기존 유선상의 PACS와 이동형 장치간에 유기적인 인터페이스 역할을 하리라 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제13권3호
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• pp.120-128
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• 2002

목적 : 성상세포종과 다형성교모세포증과 같은 뇌종양에서 37 양성자 자기공명분광법을 이용한 분광 소견을 알아보고, 이를 정상인 뇌의 분광소견과 비교하여, 그 차이를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 대상환자는 가톨릭의대 부속 강남성모병원에서 2001년 1월 1일부터 2002년 6월 1일까지 조직학적으로 확인된 astrocytoma 및 glioblastoma multiforme (GM) 환자들 중에서 양성자 자기공명분광을 시행한 10명의 환자를 대상으로 하였다. 연령분포는 28세에서 73세(평균: 52.2세), 남녀비는 4:6이었다. 양성자 자기공명분광법은 전신용 3T MRI/MRS 시스템(Medinus Co., LTD. Magnus 2.1)과 STEAM (stimulated echo acquisition mode) pulse sequence를 사용하였다. 획득한 자기공명분광 소견은 각각의 군에서 N-acetyla-spartate (NAA), phosphocreatine and creatine (Cr), choline containing compounds (Cho) and lactate (Lac)와 같은 대사물질들을 Cr을 기준으로 대사산물 신호강도의 비율로 상대적으로 계측하였다. 각각의 군에서 상대적인 비율의 평균과 표준편차를 구하여 정상뇌와 뇌종양을 비교하였고, 종합적인 결과는 Student t-test로 통계 처리하였다. 결과 : 양성자 자기공명분광소견상 정상 뇌조직과 뇌종양의 Cho/Cr 평균값은 각각 1.16$\pm$0.15, 1.79$\pm$1.02로 측정되었고, NAA/Cr은 각각 1.67$\pm$0.18, 0.64$\pm$0.38로 측정되었다. Lactate는 정상 뇌조직에서는 거의 발견되지 않은데 비해 뇌종양에서는 모두 관찰되었고 그 양은 3.53$\pm$2.54로 높게 나타났다. 결론 뇌종양(성상세포종, 다형성교모세포증)은 정상 뇌조직에 비해 Cho/Cr 비율이 현저히 증가하였으며, NAA/Cr 비율은 감소하였다. 또한 뇌종양에서는 강한 Lactate signal을 보여 주었다. 양성자 자기공명분광은 뇌종양에 대한 생화학적 정보를 얻을 수 있으므로, 임상적으로 비침습적인 방법을 통한 진단뿐 만 아니라 치료후 효과 판정이나, 뇌종양 재발 등의 감별진단에도 이용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.801-809
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• 2019

큰 병변에 대한 기존 감마나이프 방사선수술은 종종 체적 또는 선량 분할 단계들로 수행된다. 체적 분할의 경우, 병변은 처방된 선량 하에서 하루 또는 이틀, 3 ~ 6개월로 분할된 다중 세션에서 조사되는 하위 체적들로 분할되곤 한다. 치료의 전체 과정 동안, 이전 단계의 치료 정보는 세션 사이의 좌표 변환을 통해 새로 장착된 정위 프레임 상의 후속 세션에 반영될 필요가 있다. 그러나 동일한 정위 공간을 제외하고 기존 감마나이프 시스템으로는 이전 선량 분포를 구현하는 것은 실제로 어렵다. 최신 감마나이프 플랫폼을 사용하여 다단계 치료를 수행할 수 있기 때문에 치료 영역이 확장되고 있다. 이 연구의 목적은 정위적 공간에 기초한 영상 정합과 새로운 감마나이프 플랫폼을 사용하여 각 단계에서 처방 선량 결정과 같은 다단계 감마나이프 방사선수술 전략을 소개하는 것이다. 일반적으로 영상 정합에서 수술적으로 내장된 기준점 또는 내부 해부학적 랜드마크들이 변환 관계를 결정하는데 사용된다. 저자는 내부 해부학적 랜드마크들을 사용하는 예로서 4개 또는 6개의 해부학적 랜드마크를 사용하는 다중 세션 간의 좌표 변환 정확도를 비교하였다. 측정된 좌표들과 계산된 좌표들 사이의 불일치를 최소화하기 위해서 PseudoInverse 또는 Singular Value Decomposition을 사용하여 두 정위 공간 사이의 변환 행렬이 결정되었다. 변환 정확도를 평가하기 위해 측정된 좌표와 변환된 좌표들 사이의 차이, 즉 ${\Delta}r$이 10개의 랜드마크들을 사용하여 계산되었다. 10개의 랜드마크들 중 4개 또는 6개의 점들을 사용하여 좌표 변환을 결정하고 나머지는 접근 방법을 평가하는데 사용되었다. 두 가지 접근 방법에서 각각의 ${\Delta}r$ 값은 0.6 ~ 2.4 mm, 0.17 ~ 0.57 mm 범위이었다. 게다가 병변 분할의 경우 한 번에 전체 병변의 치료와 동일한 효과를 제공하는 처방 선량을 결정하는 방법이 제안되었다. 동일한 정위 공간에서의 다단계 치료 전략은 전체 병변에 대한 치료를 먼저 디자인하는 것이며, 전체 치료 디자인 샷들은 각 단계 치료의 샷들로 나누어 각 단계별 샷들을 구성하고 각 단계에서 적절한 처방 선량을 결정한다. 결론적으로 저자는 다단계 치료 전략으로서 처방 선량 결정의 정확성을 확인하였고, 다중 세션 간의 좌표 변환을 결정하기 위해 적은 랜드마크들을 사용하는 것보다 가능한 많은 내부 랜드마크들을 사용하는 것이 더 나은 결과를 산출함을 보았다. 향후 제안된 다단계 치료 전략은 여러 감마나이프 센터들의 틀 없는 분할 치료에 크게 기여할 것이라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.