• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.73-81
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• 2024

본 연구는 기분 장애(mood disorder) 환자들과 정상 대조군간의 대뇌 피질 두께를 측정 하여 구조적 이상을 비교하였다. 2020년 9월부터 2022년 8월까지 경상남도 양산 P 병원 정신건강의학과에서 기분 장애 진단을 받은 44명과 이상 병변이 없는 정상인 59명을 대상으로 후향적 연구를 시행하였다. 자기공명영상(MRI) 검사 후 획득한 3D-T1 MPRAGE 영상을 이용하였고, FreeSurfer 소프트웨어를 사용하여 대뇌 피질 두께를 측정하였다. 통계분석은 독립표본 t-검정을 이용하여 두 그룹간 평균의 차이를 측정하고, cohen's d 검정을 통해 두 그룹간 평균 차이의 크기를 평가하였다. 또한, 측정된 평균 피질 두께와 환자의 양성·음성증상(Positive and Negative Syndrome Scale, PANSS)간의 상관관계를 분석하였다. 기분장애 환자는 정상대조군에 비해 양측 상전두이랑(both superior frontal), 주둥이 중전두이랑(both rostral middle frontal), 꼬리 중전두이랑(both caudal middle frontal), 하전두이랑 주름 세곳(both pars opercularis, pars orbitals, pars triangularis), 상측두이랑(both superior temporal), 하측두이랑(both inferior temporal), 외측안와전두피질(both lateral orbito frontal), 내측안와전두피질(both medial orbito frontal), 방추형이랑(both fusiform), 후대상피질(both posterior cingulate), 대상이랑의 협부(both isthmus cingulate), 상두정수리소엽(both superior parietal), 하두정엽(both inferior parietal), 변연상이랑(both supramarginal), 좌측 후중심이랑(left post central), 우측 상부측두고랑(right bank of the superior temporal sulcus), 중측두이랑(right middle temporal), 전대상피질(right rostral anterior cingulate), 뇌섬엽(right insula)의 두께가 유의미하게 감소하였다(p<0.05). 그 중 평균 차이의 크기(cohen's d)가 큰 영역은 좌측 fusiform (d=0.82), pars opercularis (d=0.94), superior frontal (d=0.88), 우측 lateral orbito frontal (d=0.85), pars orbitalis (d=0.89) 로 나타났다. 또한, PANSS와 양측 대뇌 피질의 평균 두께는 약한 음의 상관관계(left hemisphere r=-0.234, right hemisphere r=-0.230)를 나타내었다. 이러한 연구의 결과는 정상인과 비교하여 기분장애 환자의 피질 두께 감소영역을 확인하였고 질환의 증상 정도와 피질 두께 변화의 관련성을 확인하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제29권1호
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• pp.65-75
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• 2004

현재 보건소를 중심으로 이루어지고 있는 예방접종 등록사업은 향후 전국의 민간의료기관에 확산 적용되어 공공보건의료기관과 민간의료기관이 상호 연계되고 데이터가 통합, 운영됨으로써 국가예방접종사업이 완성될 수 있다. 따라서 민간의료기관에 기반한 예방접종 사업의 정보화 추진에서의 발생할 수 있는 문제점들을 예측하고 이를 해결할 수 있는 성공전략을 개발하는 것은 매우 중요하다. 그 중에서도 민간의료기관이 Non-chart system의 예방접종 모듈을 분석하여 예방접종 전산화를 위한 기본적인 문제점과 개선방안을 도출하고 공공보건의료기관과의 통합적 연계운영을 위한 기초자료를 제공하는 것은 예방접종전산등 곡사업의 핵심사업과제중의 하나이다. 예방접종 정보관련 프로그램을 평가하기 위하여 현재 민간의료기관(내과, 소아과, 산부인과 및 가정의학과)에서 주로 사용하고 있는 4개 보험청구 및 진료기록관리 프로그램인 Non-chart system과 현재 보건소에서 사용하고 있는 예방접종등록정보 프로그램인 (주)포스테이터의 보건소정보시스템과 (주)미드컴퓨터의 예방접종등록시스템 두가지를 대상으로 하였다. 분석의 표준은 현재 보건소에서 사용하고 있는 예방접종 관련 소프트웨어를 중심으로 하여 민간의료기관의 예방접종관련 프로그램 및 관련 모듈을 분석하였다. 모듈의 분석은 보건소정보시스템 및 예방접종 등록 프로그램을 기본으로 하여 예방접종 업무의 흐름과 활용 및 기능에 따라 분석하였다. 접수 및 신상등록에 있어서 기본적인 자료의 입력내용이 민간의료기관의 내용을 기준으로 보완됨이 바람직할 것으로 보여지는 데 특히 추후 검색과 리마인드(reminder) 및 리콜(Recall)기능의 이용을 대비하여 E-mail주소 등 개인신원의 내용을 충분히 파악할 필요가 있다고 판단된다. 예방접종 예진부분은 모든 프로그램에서 누락되어 있는데 필수적인 예진표의 내용을 반드시 포함시킬 필요가 있다. 개인의 접종기록 및 검색은 개인별 접종표 화면이 출력과 필수적인 접종내역란이 구성으로 접종표 형식이 단순화되어 사용하기에 편리하게 구성되어야 할 것이다. 접종대상 및 실적보고 서식 출력은 법령에 따라 Non-chart system을 이용한 자동화된 전산처리가 가능하여야 하며 자동화된 출력서식의 모듈이 제공되어야한다. 예방접종 증명서 발급기능은 2005년 이후부터 초등학교 입학시 예방접종증명서 제출 의무화가 예정되어 있으므로 예방접종 증명서의 발급기능이 추가되어야 한다. 접종자료의 전송기능으로는 의료보험의 EDI 청구를 위한 전송기능을 이용한 기능이 추가되어야하며 추후 예방접종 자료의 DB변환과 더불어 전송될 수 있는 기능이 추가되어야 한다. 리마인드(Reminder) 및 리콜(Recall)기능은 예방접종 등록사업의 필수적인 부분이며, E-mail을 통한 방법, 전화 또는 편지를 발송하는 방법 등이 추가되어야한다. 백신의 등록 및 재고관리 기능은 다양한 제약회사의 백신생산 및 백신의 효율적인 공금과 유효기간내 접종 등 관리와 견제되므로 백신등록 추가기능이 필요하며 아울러 연령별, 용량별, 백신종류별 등으로 구분되어 기록될 필요가 없었다.

• 핵의학기술
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• 제13권3호
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• pp.102-109
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• 2009

목적 : Siemens사의 Flash 3D(Pixon(R) method, 3D OSEM)는 검사 시간을 단축하면서 재구성을 통해 영상의 질을 높일 수 있도록 개발된 소프트웨어 프로그램으로써 핵의학 단층 촬영 시 유용하게 적용되고 있는 영상처리기법이다. 그러나 감산된 영상을 Flash 3D로 재구성하여 시행하는 뇌 혈류 부하 검사 시에 영상 획득시간을 짧게 하여 검사를 시행하면 재구성된 감산 영상의 신호 대 잡음비가(SNR, signal to noise ratio) 기저 영상에 비해 낮아지는 문제점이 있었다. 감산 영상의 SNR을 높이기 위해 LEAP 검출기를 사용하였고, 뇌혈관의 해상력보다는 혈관 확장의 예민도에 더 중점을 두었다. 본 실험은 뇌혈관 부하 단층 촬영 시 LEAP 검출기의 적용 가능성을 확인하고, Flash 3D를 이용한 적정 수준의 재구성 매개 변수를 파악하는 데 목적이 있다. 실험재료 및 방법 : (1) 팬텀 평가: $^{99m}Tc$을 넣은 Hoffman 3D Brain $Phantom^{TM}$을 이용하였다. LEAP와 LEHR 검출기로 첫 번째 영상을(부하 영상에 해당) 획득하고 $^{99m}Tc$의 반감기인 6시간 후 동일한 방법으로 두 번째 영상을(기저 영상에 해당) 획득하였다. 또한, 각각의 기저 영상과 감산 영상의 SNR 및 백질과 회백질의 비를 측정하였다. (2) 환자 영상의 평가: 2008년 5월부터 2009년 1월까지 LEAP 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 15명과 LEHR 검출기로 촬영하여 정상으로 판독된 13명의 환자를 대상으로 영상을 정성분석 하였다. Phantom에서 얻은 재구성 매개 변수를 대입하여 평가하였다. 하루 검사 프로토콜로 시행하였으며 기저에서 925 MBq, 부하에서 925 MBq의 $^{99m}Tc$-ECD를 투여하였다. 결과 : (1) 팬텀 평가: 각 검출기에서 획득한 계수치를 측정한 결과 LEHR 기저에서는 41~46 kcount, 부하에서 79~90 kcount, 감산에서 40~47 kcount가 측정되었다. LEAP의 경우 기저에서 102~113 kcount, 부하에서 188~210 kcount, 감산에서 94~103 kcount가 측정되었다. LEHR 감산 영상의 SNR은 LEHR 기저 영상과 비교하면 37% 감소하여 나타났고, LEAP 감산 영상의 SNR은 LEAP 기저 영상과 비교하면 17% 감소하여 나타났다. 회백질과 백질의 비는 LEHR 기저에서 2.2:1 감산에서 1.9:1로 측정되었고, LEAP 기저에서는 2.4:1 감산에서 2:1로 측정되었다. (2) 환자 영상의 평가: LEHR 검출기로 획득한 계수는 기저에서 대략 40~60 kcount, 부하에서 80~100 kcount 사이였다. 기저 및 부하 영상은 FWHM을 7 mm로 (타 장비의 Cutoff에 해당), 감산 영상은 FWHM을 11 mm로 설정하는 것이 적절하였다. LEAP는 기저에서 대략 80~100 kcount, 부하에서 180~200 kcount로 측정되었다. LEAP 영상은 기저 및 부하에서 FWHM을 5 mm로, 감산에서 7 mm로 설정해야 영상의 흐림을 줄일 수 있었다. 기저 및 부하 영상은 LEHR 영상이 LEAP 영상보다 해상력이 우수했다. 그러나 감산 영상의 경우 팬텀 실험과 같이 LEHR 영상의 SNR이 떨어져 영상이 거칠게 보였다. 감산 영상은 LEAP 영상이 LEHR 영상에 비해 SNR 및 예민도가 높게 평가되었다. LEHR과 LEAP 검출기의 모든 영상에서 subset과 iteration은 8회가 적절하였다. 결론 : LEAP 검출기를 이용해 적정 수준의 필터를 사용함으로써 SNR을 높여 보다 선명한 감산 영상을 획득할 수 있게 되었다. 하루 검사 프로토콜을 적용하여 Flash 3D로 재구성하는 경우, 보다 나은 감산 영상을 얻기 위해 LEAP 검출기의 적용을 고려해 볼 수 있을 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권1호
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• pp.26-32
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• 1999

탄성파 속도분석법은 일괄식 속도분석법과 대화식 속도 분석등 두 가지가 있다. 일괄식 속도분석법에서는 각 속도 분석점마다 셈블런스 컨투어, 슈퍼게더 및 중합 패널등을 일괄 작성하여 도면화 시킨 후 분석자가 그 도면을 보고 속도 함수를 결정하는 방법이다. 과거 유행한 전산처리 소프트웨어들이 이 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 도면 분석시 아주 많은 수작업이 필요하고 속도분석 결과도 정밀치 못하다는 단점이 있다. 최근에는 워크스테이션의 고속 그래픽 기능을 이용한 대화식 속도분석 기술이 개발되었다. 그런데 이들 프로그램은 기존 일괄식 속도분석법과 대동소이한 내용을 그래픽 화면으로 처리할 수 있도록 함으로써 종이 절약 외에는 특별히 나아진 것이 없다. 프로그램의 주 기능은 속도 스펙트럼에서 속도점 노드를 선택하는 것이며, 입력자료에 있을 수 있는 잡음을 제거하여 다시 속도 스펙트럼을 수정하는 기능은 없다. 잡음의 제거없이 계산한 부정확한 속도 스펙트럼을 이용해서 속도 함수를 선정한다면 정밀 속도분석은 불가능할 것이다. 방대한 탄성파 탐사자료에 대한 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해서는 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 통합된 반복적 대화식 속도분석 프로그램이 필요하다. 분석 구간의 속도와 뮤트함수를 변화시켰을 때 그로부터 얻어지는 셈블런스와 동보정 및 중합을 검토하고 이러한 수정과 검토를 신속히 반복할 수 있도록 함으로써 정확한 속도분석이 가능하기 때문이다. 여기에서는 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 대화식 속도분석 프로그램 xva를 작성하였다. 대화식 속도분석에서는 분석 구간의 트레이스들을 고속으로 참조해야 하는데 이를 위해 간단한 트레이스 인덱스 파일을 설계하여 사용하였다. 직접파와 굴절파등 천부 잡음을 제거하기 위한 효과적인 수단인 뮤트 함수 영역 변환법을 새로 고안하였으며, 본 프로그램은 이 기법을 이용하고 있다. 본 영 역 변환법은 기존 알려진 역동보정법과 같이 정밀 전산처리가 가능할 뿐만 아니라 동보정과 역동보정시 발생하는 자료의 내삽 오차가 없으며 계산 시간이 크게 단축되기 때문에 정밀 대화식 속도 분석에 사용 가능하다. 프로그램 xva는 28개의 소스 파일로 구성된 패키지인데 줄 수는 12,029, 단어 수는 34,990, 글자 수는 304,073이다. 프로그램 xva는 X-Window와 Motif 환경하에서 작동한다. 프로그램 메뉴는 Motif 표준 스타일에 따라 작성하였는 바 그 사용법을 간략히 기술하였다. 본 프로그램이 완성됨으로 인하여 정밀 탄성파 속도 분석이 가능하게 되었고 그 결과 가스층의 존재 여부를 직접 확인할 수 있는 AVO(Amplitude Versus Offset)단면도등의 제작에 활용할 수 있었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제32권3호
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• pp.105-110
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• 2007

최근 CT, MRI, PET등 영상진단기술 및 방사선치료계획 소프트웨어 등이 획기적으로 발전하였음에도 불구하고 자궁경부암의 강내조사는 아직까지 A점 등 ICRU 38에 근거한 치료계획을 보편적으로 사용하고 있다. CT를 이용한 3차원 강내조사 계획은 종양 및 정상조직의 선량-용적 히스토그람(DVH)에 대한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 CT를 이용하여 표적용적(CTV)에 목표선량을 조사하는 치료계획(CTV 치료계획)과 ICRU38에 근거한 치료계획(ICRU 치료계획)을 시행하고, 각각에 대한 DVH를 분석하여 두 치료계획간의 종양선량, 직장선량, 방광선량 등을 비교하였다. Ir-192 고선량율강내치료(HDR)를 받은 11명의 환자를 대상으로 하였다. 강내조사 치료계획은 외부방사선치료를 일일선량 180cGy씩 4문조사(Box technique)로 약 40Gy 시행한 후 수립되었으며 모든 환자에서 CT 모의치료기를 이용한 CT가 시행되었고 치료계획은 PLATO(Nucletron) v.14.2를 이용하였다. CT 영상에 CTV, 직장, 방광 등을 도시한 후 CTV에 100%의 선량을 조사하는 치료계획 및 ICRU 38에 근거하여 A점에 100%를 조사하는 치료계획을 수립하였다. 11명 환자의 CTV 용적(평균${\pm}$표준편차)은 $21.8{\pm}26.6cm^3$, 직장 용적은 $60.9{\pm}25.0cm^3$, 방광용적은 $111.6{\pm}40.1cm^3$이었으며, 100%의 선량이 포함하는 용적은 ICRU 치료계획에서는 $126.7{\pm}18.9cm^3$, CTV 치료계획에서는 $98.2{\pm}74.5cm^3$이었다. (p=0.0001). ICRU 치료계획 시 잔류종양의 크기가 4cm 이상인 1례에서는 CTV 용적 $22.0cm^3$가 100% 등선량곡선에 포함되지 않았으며 잔류종양의 크기가 4cm 미만인 나머지 10례에서는 종양용적 이외의 정상조직 $62.2{\pm}4.8cm^3$이 불필요하게 100% 이상의 선량이 조사되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3%,\;68.7{\pm}26.6%$이었고(p=0.001), 직장선량은 $86.4{\pm}18.3%,\;76.9{\pm}15.6%$이었다(p=0.08). 방광 및 직장선량의 최대 점선량 또한 ICRU 치료계획과 CTV계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1%$ vs $107.6{\pm}47.9%$, (p=0.008), $101.1{\pm}41.8%$ vs $86.9{\pm}30.8%$ (p=0.045) 로서 CTV 치료계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV 치료계획에서 정상조직 선량이 권고 선량보다 현저히 높게 나타났다. 방광 및 직장의 용적선량에서는 투여선량의 80% 이상을 받는 직장용적선량(V80rec)은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$(p=0.02), 방광용적선량(V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을 현저히 낮추고 잔류종양에 목표한 선량을 조사할 수 있다. 다만 잔류종양의 크기가 큰 경우에는 정상조직에 대한 조사선량을 줄이기 위한 효과적 치료계획에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제29권2호
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• pp.65-73
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• 2017

목 적: Machine Performance Check (MPC)는 Electronic Portal Imaging Device(EPID)를 기반으로 빔 출력을 별도의 설치 없이 측정할 수 있는 장점을 지닌 자체 검사 소프트웨어이다. 본원에서는 MPC와 QA Beamchecker PLUS 간의 일간 빔 출력을 비교 및 상관관계를 분석하여 MPC의 유용성을 확인하고자 하였다. 대상 및 방법: 본 실험을 진행하기 위해 선형가속기(Truebeam 2.5)를 이용하였고, 광자선(6 MV, 10 MV, 15 MV, 6 MV-FFF, 10 MV-FFF), 전자선(6 MeV, 9 MeV, 12 MeV, 16 MeV, 20 MeV) 총 10개의 에너지를 대상으로 5 개월간 치료 전 빔 출력을 MPC와 QA Beamchecker PLUS로 측정하여, 총 80 회의 데이터를 획득하였다. Pearson 상관계수를 사용하여 MPC와 QA Beamchecker PLUS 간의 빔 출력을 비교 및 상관관계를 평가하였다. Pearson 상관계수는 0.8 이상은 아주 강함, 0.6 이상 0.8 미만 강함, 0.4 이상 0.6 미만 보통, 0.2 이상 0.4 미만 약함, 0.2 미만 아주 약함을 의미한다. 결 과: MPC와 QA Beamchecker PLUS 모두 일간 빔 출력 일치도는 2 % 이내로 나타났다. MPC의 빔 출력은 광자선이 $0.29{\pm}0.26%$, 전자선이 $0.30{\pm}0.26%$로 나타났고, QA Beamchecker PLUS의 빔 출력은 광자선이 $0.31{\pm}0.24%$, 전자선이 $0.33{\pm}0.24%$로 나타났다. MPC와 QA Beamchecker PLUS 사이의 Pearson 상관계수는 광자선의 경우 15 MV에서는 아주강함, 6 MV, 10 MV, 6 MV-FFF 그리고 10 MV-FFF에서는 강함으로 나타났고, 전자선의 경우 16 MeV, 20 MeV에서 강함, 9 MeV, 12 MeV에서 보통, 6 MeV에서 아주 약함으로 나타났다. 결 론: MPC는 일간 빔 출력 평가 면에서 광자선과 고에너지 전자선에서는 QA Beamchecker PLUS와 강한 상관관계로 보임을 확인할 수 있었다. 다만, 저에너지 전자선(6 MeV)에서는 낮은 상관관계를 보였지만, 관찰기간동안 MPC, QA Beamchecker PLUS 모두 빔 출력 일치도는 2 % 이내로 일간 빔 출력 확인 용도로는 적절할 것으로 판단된다. MPC는 기존의 일간 빔 출력 측정 도구 보다 빠르게 수행 할 수 있어 사용자 입장에서 효과적인 방법인 것으로 사료된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제52권6호
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• pp.826-833
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• 2014

해양 중소규모 가스전의 경제성에 대한 화두가 던져진 이후 전통 석유의 가격변동과 세계적인 환경규약 등에 맞물려 석유화학관련 산업계에서는 이를 효과적으로 대처하고 천연가스를 활용할 수 있는 공정을 개발하고자 하였다. 이에 Fischer-Tropsch 반응을 기반으로 하는 해상 GTL 공정(offshore gas-to-liquid process)이 제안되었고 부유시스템 platform으로 공정을 적용시키고자 마이크로채널 반응기가 떠오르고 있다. 본 논문에서는 단일 마이크로채널 반응기를 Fischer-Tropsch 반응을 기반으로 하여 Matlab과 ASPEN Hysys를 연동하여 모사하고 이로 얻어진 반응열을 도입해 상용 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 소프트웨어인 ANSYS fluent로 멀티 마이크로채널 반응기 모델을 제작하였다. 그리고 4가지의 설계변수인 냉각채널 넓이, 높이, 냉각채널과 반응채널의 간격, 냉각채널 간의 간격을 설정하고 이들의 변화에 따른 열유동을 3가지의 변수인 열유속, 냉각 및 반응채널의 최대온도의 변화를 시각화하여 그 경향성을 확인하였다. 경향성 분석 결과, 냉각채널의 넓이와 높이는 짧을수록 총 열유속이 높아졌으며 최대온도 역시 높아졌으나 냉각채널과 반응채널의 간격은 열유동에 거의 영향을 미치지 못하였다. 냉각채널 간의 간격은 짧을수록 총 열유속이 높아졌으며 최대온도는 낮아졌다. 따라서 적절한 냉각채널의 넓이와 높이를 제안하고 짧은 간격의 냉각채널 구조를 도입하여 반응채널의 열량을 충분히 제거할 수 있는 반응기설계에 대한 휴리스틱을 제안할 수 있었다. 이처럼 멀티채널 반응기의 모델을 설계하고 이로부터 적절한 변수를 선택해 그 경향성을 확인할 수 있는 방법을 통해 설계 단계에서부터 적절한 반응기 구조에 대한 제안을 하는데 도움을 줄 것이다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제24권4호
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• pp.285-293
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• 2006

목 적: 세기변조방사선치료계획에서 전산화단층촬영(computed tomography, CT) 영상의 슬라이스 두께를 변화시켜 계산된 흡수선량의 변화를 측정치와 비교함으로써 최적의 CT 슬라이스 두께를 구하고자 하였다. 대상 및 방법: 두경부암 환자에 대한 세기변조방사선치료계획을 우선 시행하였다. 두경부 인체모형팬톰에 대해서 다양한 슬라이스 두께로($0.125{\sim}1.0\;cm$) CT 영상을 획득하여 재구성하였다. 두경부암 환자의 치료계획에서 획득한 빔 및 동적다엽콜리메이터 작동순서 정보를 재구성된 팬톰에 입력하여 흡수선량을 계산하였다. 팬톰에 필름을 삽입하고, 두경부암 환자에서 얻은 동일한 빔 정보로 방사선 조사를 시행하여 흡수선량을 측정하였다. 필름 계측용 소프트웨어를 이용하여 필름의 흡수선량을 분석한 후, 팬톰 CT영상에서 계산된 선량과 비교하였다. 결 과: CT 슬라이스 두께가 작을수록 선량체적히스토그람에서 팬톰의 체적과 팬톰 내 최대선량이 높게 나타났다. 팬톰 내 최대선량은 CT 슬라이스 두께에 따라 ${\sim}5%$의 차이를 보였다. CT 슬라이스 두께 0.25 cm 이하에서 측정선량과 계산선량의 차이가 가장 작았다. 결 론: 세기변조방사선치료계획에서 CT 슬라이스 두께 변화가 흡수선량 및 체적변화의 연관성을 확인하였다. CT 슬라이스 두께가 작을수록 계산선량과 측정선량 간의 차이가 작았으며, 계산 체적과 측정 체적과의 차이도 작았다. 세기변조방사선치료계획에서 실제 인체와 가까운 체적 및 흡수선량 정보를 획득하기 위해서는 CT슬라이스 두께를 0.25 cm 이하로 함이 적절할 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.749-758
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• 2004

본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제32권1호
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• pp.8-13
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• 2017

본 연구는 식중독 세균 등 유해미생물에 의한 농산물 오염을 예측하여 대응방안을 마련할 수 있도록 하는데 필요한 모의실험 computing platform을 개발하고자 수행되었다. 농산물 오염은 그 빈도가 매우 낮고, 발생패턴도 극히 불규칙하여 계량적 요소가 많지 않기 때문에 기존의 광범위하게 활용되는 수리모형(Mathematical Modeling)이나 확률통계모형(Probability Statistical Modeling)을 기반으로 한 예측모형은 개발이 어렵다. 이와는 달리 개체기반모형(Agent-based Model)은 목적지향적인 각 개체들이 내재된 특성에 따라 변화하는 환경에서 상황 의존적 또는 자율적 행동을 하였을 때 나타나는 결과를 바탕으로 앞으로의 변화를 예측하는 모형으로 각 개체들에 대한 간단한 행동규칙과 몇 개의 변수를 활용하여 직관적 분석 가능하기 때문에 농산물의 안전성에 영향을 미치는 여러 개체 (농작물, 오염원, 오염매개자)가 상호작용하는 메커니즘을 모의실험하는 경우에 유용하다. 본 연구에서는 Scala와 Java 프로그래밍 언어에 기반을 둔 개체기반모형 개발환경을 지원하는 전용 소프트웨어인 NetLogo를 이용하여 프로그램을 제작하였다. 개발된 모형은 가상의 엽채류 재배지역을 대상으로 가축 또는 야생동물이 출입할 수 있도록 하였고, 이들 동물이 배설하는 분변에 있는 장관유래 식중독 세균에 의해 토양 오염 또는 농작물 오염이 발생될 수 있도록 하였다. 이 오염은 시간이 지남에 따라 점차 소멸되지만 건전한 동물이 오염된 농작물을 섭취하는 경우 다시 동물의 장내로 들어가게 되어 보균 동물이 될 수 있도록 하였고, 역시 이 보균 동물이 배설하는 분변에 식중독 세균이 있도록 설정하였다. 가상 엽채류 재배환경에서 생존하는 식중독 세균은 파리와 같은 위생해충에 의해 다른 곳의 토양이나 농작물에 옮겨질 수 있게 하였다. 작물체는 60일 동안 생장하고, 동물은 개체군의 밀도 증감이 없으며, 파리는 시간이 지남에 따라 개체군 밀도가 변동될 수 있도록 하였다. 동물 개체수, 파리 개체수, 그리고 초기 오염 작물 개체수를 달리하면서 작물체의 미생물 오염을 시뮬레이션한 결과, 다른 요인들 보다는 동물 개체수가 작물체 오염에 가장 큰 영향을 주는 것으로 판단되었다.