• 제목/요약/키워드: 소프트웨어 분석

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2단계 신경망과 계층적 프레임 탐색 방법을 이용한 MPEG 비디오 분할 (MPEG Video Segmentation using Two-stage Neural Networks and Hierarchical Frame Search)

  • 김주민;최영우;정규식
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권1_2호
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    • pp.114-125
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    • 2002
  • 본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.

트위터를 활용한 실시간 이벤트 탐지에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법 (Keyword Filtering about Disaster and the Method of Detecting Area in Detecting Real-Time Event Using Twitter)

  • 하현수;황병연
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권7호
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    • pp.345-350
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    • 2016
  • 본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.

모바일 앱에서의 사용자 행동 모델 기반 GUI 사용성 저해요소 검출 기법 (Automatic Detection of Usability Issues on Mobile Applications)

  • 마경욱;박수용;박수진
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권7호
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    • pp.319-326
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    • 2016
  • 어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다.

허혈성 뇌졸중을 위한 뇌 자기공명영상의 의미적 특징 기반 템플릿 중심 의료 영상 매핑 기법 (Brain MRI Template-Driven Medical Images Mapping Method Based on Semantic Features for Ischemic Stroke)

  • 박예슬;이미연;이정원
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권2호
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    • pp.69-78
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    • 2016
  • 허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.

사용자 건강 상태알림 서비스의 상황인지를 위한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법 (Generating Training Dataset of Machine Learning Model for Context-Awareness in a Health Status Notification Service)

  • 문종혁;최종선;최재영
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권1호
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    • pp.25-32
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    • 2020
  • 다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.

X.805를 확장한 BcN 취약성 분류 체계 (Classification of BcN Vulnerabilities Based on Extended X.805)

  • 윤종림;송영호;민병준;이태진
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제13C권4호
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    • pp.427-434
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    • 2006
  • 광대역통합망(BcN: Broadband Convergence Network)은 통신과 방송을 융합하여 유무선의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 중요한 기반구조이다. 그러나 망의 융합에 따라 개별 망에서 발생한 침해 사고의 피해가 확산될 위험이 있고 수직 및 수평적 이동이 가능한 다양한 서비스가 출현함에 따라 새로운 위협 요인들이 발생하게 된다. 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 BcN의 취약성을 시스템 구조적으로 분석하고 체계적으로 분류하여 이 결과가 공격 대응 기술을 마련하는데 활용되도록 해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 보안 아키텍처 구성요소를 정의한 ITU-T의 X.805 권고안을 기반으로 BcN 환경에 적합하게 확장한 새로운 취약성 분류 체계를 제안한다. 이 새로운 분류는 서비스 별로 보호해야 할 대상, 가능한 공격 수단, 그로 인한 피해 종류 및 위험도, 이를 막는데 효과적인 대응수단을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 분류 체계를 기존의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)와 CERT/CC(Computer Emergency Response Team/Coordination Center)의 취약성 정의 및 분류 방법과 비교하고, 체계 검증의 일환으로 BcN 서비스 중 하나인 VoIP(Voice over IP)에 적용한 사례와 취약성 데이터베이스 및 관리 소프트웨어 개발 결과에 대하여 논한다. 이 논문에서 제시한 연구 결과는 보안 지식을 집적하고 새로운 정보보호기술을 도출하는데 활용될 수 있다.

한국형 소프트웨어를 이용한 유류.중금속 복합오염지역의 인체위해성평가 및 RBCA Tool Kit과의 비교분석 (Human Risk Assessment of a Contaminated Site Using Korean Risk-Based Corrective Action (K-RBCA) Software)

  • 남택우;류혜림;김영진;고석오;백기태;남경필
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제16권1호
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    • pp.32-41
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    • 2011
  • By using a newly developed Korean risk-based corrective action (K-RBCA) software (K-RBCA) and the RBCA Tool Kit, risk assessment was performed on a site that was contaminated with aromatic hydrocarbons and heavy metals. Eight chemicals including benzene, ethylbenzene, xylenes, naphthalene, benz(a) anthracene, benzo(b) fluoranthene, benzo(a) pyrene, and arsenic that exceeded the US EPA Soil Screening Level were chosen as the target pollutants. A conceptual site model was constructed based on the site-specific effective exposure pathways. According to the RBCA Tool Kit the carcinogenic risk of arsenic was larger than $10^{-6}$, which is the generally acceptable carcinogenic risk level. The K-RBCA estimated the same level of carcinogenic risk for arsenic. With the RBCA Tool Kit, the carcinogenic risk of benzo(a) pyrene was estimated to be about $1.3{\times}10^{-6}$. However, with the K-RBCA benzo(a) pyrene did not exhibit any risk. The inconsistency between the softwares was attributed to the different fundamental settings (i.e., medium division) between the two softwares. While the K-RBCA divides medium into surface soil, subsurface soil, and groundwater, the RBCA Tool Kit divides medium into only soil and groundwater. These differences lead to the different exposure pathways used by the two softwares. The K-RBCA considers the exposure pathways in surface soil and subsurface soil separately to estimate risk, however, the RBCA Tool Kit considers the surface soil and subsurface soil as one and uses the integrated exposure pathways to estimate risk. Thus the resulting risk is higher when the RBCA Tool Kit is used than when the K-RBCA is used. The results from this study show that there is no significant difference in the risks estimated by the two softwares, thus, it is reasonable to use the K-RBCA we developed in risk assessment of soil and groundwater. In addition, the present study demonstrates that the assessor should be familiar with the characteristics of a contaminated site and the assumptions used by a risk assessment software when carrying out risk assessment.

외부유로 내벽에 설치된 핀 형상에 따른 이중관 열교환기의 열전달 및 유동에 대한 수치해석적 연구 (A Numerical Study on Heat Transfer and Flow Characteristics of a Finned Downhole Coaxial Heat Exchanger)

  • 박천동;이동현;박병식;최재준
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제41권2호
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    • pp.79-86
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    • 2017
  • 본 연구에서는 이중관 지중열교환기의 내부에 삽입되는 유로의 외벽에 설치된 핀 형상에 따른 유동 및 열전달 특성의 변화를 수치해석적으로 분석하였다. 해석에는 상용 CFD 소프트웨어인 Ansys Fluent를 이용하였으며, SST $k-{\omega}$ 난류 모델을 적용하였다. 지중열교환기의 성능을 높일 수 있는 핀의 형상을 찾기 위하여 핀의 각도($15^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$), 높이비(0.1, 0.3, 0.5), 그리고 핀 간의 간격비(1, 3, 5)를 변화시키며 해석을 수행하였다. 그 결과 핀의 각도와 높이가 증가하면서 대부분의 핀 형상에서 외각유로의 외벽과 내벽에서 Nusselt 수가 증가하는 경향이 나타났다. 하지만 핀 각도 $15^{\circ}$, 높이 비 0.3 이하의 형상에서 핀이 설치되지 않은 경우보다 외벽의 열전달계수는 증가하며 내벽의 열전달 계수가 감소하는 결과를 관찰하였다. 또한 핀 간의 간격이 감소할 경우 외벽의 열전달계수는 큰 변화가 없으나 내벽의 열전달계수는 감소하는 경향이 나타났다.

한국의 지열자료 GIS 공간 D/B 구축과 지열류량 분포 (GIS spatial D/B formation of geothermal data and Distribution of Heat Flow of Korea)

  • 김형찬;이영민;박정민
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2006년도 춘계학술대회
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    • pp.459-460
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    • 2006
  • 현재 남한의 지열류량 측정값으로는 총 363개 지점의 자료가 측정 및 수집되어 있다. 이것은 Mizutani et at. (1970), 장정진 외(1970), 그리고 서정희(1976) 등의 자료, 총 35개의 자료도 추가된 것이다. 1989년 이후부터 측정된 지열류량 자료는 217개 자료이며(임정웅 외, 1989; 임정웅 외, 1996; Lim and Kim, 1997; 염병우 외, 1997), 모두 직접 측정한 것이나, 1989년 이후 보고된 지열류량 자료에 약간의 오류가 있어 이번 연구에서 수정 보완하였다. 또한 과거의 자료 35개 자료는 이미 지열류량 측정치가 논문화 되어 있는 것으로 암석시료는 없다 1989년 이후 2004년까지 자료 217개 2005년도 추가 자료 111개의 지열류량 자료는 암석시료도 있으며, 측정기기가 서로 달라 오차가 있을 수 있어 서로 보정을 해야 할 필요가 있어 시추공 주변 암석을 새로 수집해서 신장비로 다시 측정 보정하였다. 지열류량 D/B 구축은 각 자료의 일련번호, 고유번호 (Sn.), 위경도 좌표 (longitude, lattitude), 암석의 열전도도(thermal conductivity), 지온경사 (thermal gradient), 지열류량 (heat flow)등으로 구성되어 있다. 지열류량 자료 공간 데이터베이스는 점 속성을 가지며 자료형태는 각종 소프트웨어와 호환성이 좋은 shape 파일 형태로 작성하였다. 또만 최근 천부 토양 및 암석 열물성을 이용한 냉난방시스템 즉, Heat Pump System 설계를 위하여 반드시 들어가야 하는 요소인 열확산율, 공극율, 밀도, 비열 등 열물성 특성을 추가하여 GIS 공간 D/B구축하였다. 대륙붕 자료 4개 자료를 제외하고 359개의 지열류량 자료를 이용하여 한반도 남부, 즉 남한의 지열류량 분포도를 작성 분석해 본 결과(그림 1), 우리나라의 지열류량 이상대는 아산만 주변, 보령, 유성, 진안, 울진, 포항, 부산 지역과 포천, 속초, 충주, 수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.

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Effect of Titanium Prosthesis on Computed Tomography Measurements of Bone Mineral Density

  • Han, S.M.;Zude Feng
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.177-182
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    • 1998
  • 본 연구에서는 체내의 티타늄, 보철물, malalignment, 측정범위, 그리고 보철물 distal flare등이 전산화단층(CT) 촬영으로 골밀도를 축정할때에 미치는 영향을 조사하였다. 8구의 남성 사체로부터 대퇴골과 경골을 각각 8개씩 얻었으며 경골의 상부에 위치해있는 해면골 부분에서 15개의 평행사변형 시편을 만들었다. 평행사변형 시편과 대퇴골을 CT 스캔받침대의 중앙에 바로 놓았을때와 조금 떨어져 놓았을 때 그리고 티타늄 보철물을 체내에 넣었을 경우와 그렇지 않았을 경우 모두에 대해서 각각 스캔하였다. 이때 얻어진 CT 영상자료는 측정범위를 10cm와 30cm로 해서 재구성 하였다. 그리고 골밀도는 영상분석 소프트웨어을 사용하여 측정하였다. 그 결과 시편을 CT 스캔받침의 중앙에 놓았을 경우에는 그렇지 않았을 경우에 비해 골밀도 평균값의 상대차이가 피질골과 해면골 모두에 대해서 1% 미만이었다. 그러나 보철물의 malalignment와 distal flare는 골밀도의 측정값에 상당히 영향을 미쳤다. 체내에 티타늄 보철물의 존재여부는 시편을 CT 스캔받침대의 중앙에 놓았을 경우에는 피질골 뿐만 아니라 해면골 골밀도 측정값에 영향을 미치지 않았다. 그러나 체내에 티타늄 보철물의 존재가 malalignment 효과와 합쳐졌을때에는 골밀도 측정값이 많은 차이를 드러내었다.

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