• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제12권2호
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• pp.177-184
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• 2001

방사선 치료목표는 정해진 방사선량을 병변부위에 정확하게 조사시키고 주위 정상조직에는 방사선이 조사되지 알도록 하는 것이다. 이때에 조사야 배치, 차폐체 배치의 부정확성, 환자의 움직임 등으로 병변부위와 치료부위 사이에서 변위오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 방사선 치료 위치의 확인을 위한 방법으로서 랜드마크를 이용하여 포탈영상과 x선 시뮬레이터 영상을 비교하는 알고리즘을 개발하여 방사선 치료 시 발생하는 부정확도를 이동, 스케일, 회전 정도로 나타내어 정량적으로 확인하였다. 등록 알고리즘은 랜드마크 정합 후 필드 경계 정합에 의해 두 영상의 변위오차를 분석하는 순서로 구현된다. 우선 각 영상의 두개의 랜드마크를 이은 대응선분들을 이용하여 변환변수 (이동, 스케일, 회전)를 구하여 랜드마크를 정합하였다. 다음으로 포탈영상의 필드경계를 추출한 후 $\rho$-$\theta$ technique을 적용하여 두 필드의 변위오차를 계산하였다. 팬톰 포탈영상에 적용하여 이동에서 2mm 이내, 회전에서 1$^{\circ}$ 이내, 스케일에서 1% 이내의 오차를 보였다. 본 연구의 결과를 통하여 방사선 치료 시 시뮬레이터 영상과 포탈영상을 정량적으로 분석함으로서, 환자 치료의 정확도 확인 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권4호
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• pp.309-316
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• 2012

다중영상화기술은 진단 및 치료 반응평가의 성능향상을 위하여 활발히 연구되고 있으며 하드웨어의 통합에도 불구하고 기기간의 획득방법의 차이에 따라 영상간의 불일치와 계수부족으로 인하여 정합도를 떨어뜨린다. 이에 본 연구에서는 소동물 PET 리스트모드 데이터의 저장형식을 분석하고 잡음 및 통계적 특성을 향상시키기 위하여 이벤트 데이터를 재추출하여 정량적으로 개선된 PET 영상을 획득하고자 하였다. 소동물 리스트모드 Inveon PET 데이터는 소동물에 37 MBq/0.1 ml를 꼬리정맥에 주사하고 60분 후 10분 동안 정적데이터를 획득하였다. 생체신호와 같이 획득된 리스트모드 데이터형식은 48 비트의 패킷크기로 이루어져 있으며 패킷 내에서는 8 비트의 헤더와 40 비트의 payload 영역으로 나누어져 있다. 사이노그램 생성은 그레이코드로 각 패킷의 순서와 흐름을 평가하고 각 패킷의 순서를 CPU에서 검출기위치 변환과 단순 증가 그리고 비모수 부트스트랩 기법을 이용하여 재추출하여 새로운 사이노그램을 생성하였다. 영상은 3 span과 31 ring difference로 설정하여 생성된 사이노그램은 산란 및 감쇠보정을 고려하지 않고 16부분 집합으로 4회 반복하는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. 획득된 PET 데이터의 헤더정보에서의 동시계수의 총수는 1,394만 계수였으며, 리스트-이벤트 데이터의 패킷을 분석한 동시계수의 총수는 1,293만 계수였다. PET 데이터의 단순 증가는 최대값이 1.336에서 1.743으로 향상되었으나 잡음이 같이 증가됨을 확인하였다. PET 데이터 재추출 성능은 순차적인 패킷의 payload 값을 시프트연산을 통해 데이터의 위치를 이동시킴으로써 특정 잡음이 제거되거나 대조도가 향상되는 영상을 획득할 수 있었다. 부트스트랩 재추출 기법은 영상의 잡음과 통계적 특성이 개선된 PET 영상을 제공하여 다중영상화시 정합도를 향상시켜 질환의 조기 진단 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제5권1호
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• pp.57-65
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• 2001

목적 : 초고속 Echo Planar Imaging (EPI) 의 데이터 측정시간을 반으로 단축시킨 half courier EPI와 임상에서 널리 사용하는 $T_2$ 강조 영상을 결합한 $T_2$-weighted half courier EPI(T2HEPl) 영상기법을 제안하였다. 제안한 방법으로 강한 $T_2$ 대조도를 갖는 $128{\times}128$의 고해상도 EPI 영상을 single scan으로 얻고자 한다. 대상 및 방법 : 초고속 EPI 기법의 데이터 측정시간을 줄이기 위하여 k-space의 절반만을 측정하고, 나머지 절반은 conjugate symmetry 성질을 이용하여 재구성한다. 따라서 64개의 에코로 $128{\times}128$의 고해상도 single shot 영상을 얻을 수 있다. 또한 k-space 데이터의 순서를 시간 축에서 조절하여 강한 $T_2$ 대조도를 갖는 영상을 얻을 수 있다 Eddy current의 영향으로 phase encoding 방향으로 잔류 경사자계가 있을 경우 측정된 데이터들은 k-space에서 이동이 되며 , 이것은 재구성 영상에 심각한 문제점을 초래하게 된다. 본 논문에서는 pre-scan에서 얻은 기준 데이터와 dc에 해당하는 에코간의 상관도를 측정하여 이동을 추정하며, 초기의 phase encoding gradient의 크기를 조정하여 이러한 이동을 제거한다. 결과 : 제안한 $T_2$-weighted half courier EPI 영상기법을 1.0 Tesla 전신 MRI 시스템에 적용하였다. 실험 조건은 single shot으로 TR은 무한대이고, TE는 72ms와 96ms로 설정하였다. 제안한 영상기법을 이용하여 single scan으로 강한 $T_2$ 대조도를 갖는 128x128의 고해상도 EPI 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 제안한 Half Fourier기법을 이용하여 기존의 $64{\times}64$ 영상보다 해상도를 높인 $128{\times}128$ EPI영상을 single scan으로 얻을수 있었으며, 에코의 적절한 배치를 통해 임상에서 널리 사용되는 $T_2$ 대조도를 얻을 수 있었다. 제안한 방법은 특별한 하드웨어의 추가 없이, 펄스 시퀀스와 tuning 및 재구성 알고리즘 등의 소프트웨어적인 방법만으로 구현이 가능하여 많은 임상 응용이 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.361-381
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• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.47-59
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• 2020

본 논문에서는 마코프 이항 회귀 모형의 시차가 알려져 있거나 그렇지 않은 경우일 때, t-링크 함수를 갖는 종단적 마코프 이항 회귀 모형을 제시한다. 일반적으로, 이항 회귀 모형에서는 로직 모형이나 프로빗 모형이 주로 사용된다. t-링크 함수는 t 분포가 자유도가 커질수록 정규분포로 근사하기 때문에 프로빗 모형을 대신 더 많은 유연성을 위해 사용될 수 있다. 게다가 마코프 회귀모형은 종단 자료에 대해 사용될 수 있다. 우리는 마코프 회귀 모형의 시차를 결정하기 위해 베이지안 방법을 제시하고자 한다. 특히, 각 모델의 차수에 대해 알고 있는 경우에는 DIC를 기준으로 모델 비교를 실시하였다. 모델의 차수에 대해 모르는 경우에는 가능한 모델들의 사후 확률을 이용하였다. 복잡한 베이지안 계산을 해결하기 위하여 Albert와 Chib (1993), Kuo와 Mallick (1998)과 Erkanli 등 (2001)의 방법을 이용하여 모델을 재설정하였다. 제안하는 방법은 시뮬레이션 데이터와 Somer 등 (1984)에 의해 조사된 인도네시아 어린이 종단 데이터에 적용했다. 마코프 이항 회귀모형의 순서에 대해서 아는 경우와 모르는 경우를 각각 가정하여 최적의 모델을 알아보기 위해 MCMC 방법을 사용하였다. 또한, 매트로폴리스 해스팅 알고리즘의 수렴성을 점검하기 위해 Gelman과 Rubin의 진단을 이용했다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.304-311
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• 2022

적 방공망 제압 임무는 현대전에서 전략적으로 중요한 임무이지만 적 방공자산에 직접적으로 노출될 위험이 높아 위험 부담이 크다. 따라서, 무인기를 활용하여 임무를 수행하는 것이 하나의 대안으로 제시된다. 본 논문에서는 무인기의 적 방공망 제압 임무 수행을 위한 경로 생성 기법과 생성된 경로에 대한 임무 효과도 산출 기법을 제안한다. 먼저, RRT 기반의 경로 탐색 알고리즘을 기반으로 적의 단거리 대공 위협을 고려할 수 있는 저공 침투/이탈 비행 경로 기법을 다룬다. 또한, 최단의 경로이면서 동시에 적의 단거리 대공 위협을 최대한 회피하는 표적 타격 경로를 생성하기 위해 Dubins 경로 기반의 타격 경로 생성 기법이 사용된다. 이를 통해 생성된 침투/타격/이탈 경로를 순서에 따라 통합한다. 통합된 경로를 기반으로 연료소모량, 무인기의 생존 확률, 임무 수행 소요 시간, 그리고 표적 파괴 확률로 이루어진 임무 효과도를 산출한다. 마지막으로, 제안된 적 방공망 제압 임무 경로 생성 기법 및 임무 효과도 산출 기법을 가상 시나리오를 통해 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권2호
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• pp.143-153
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• 2006

마이크로어레이(microarray) 실험은 수백 개 혹은 수천 개의 유전자 발현(expression) 정보를 한 번에 실험을 할 수 있기 때문에, 유전자 비교분석에 있어서 획기적인 실험 방법이다. 먼저, 각 유전자의 발현량을 측정하기 위해서 마이크로어레이 실험 결과로 생성된 이미지를 분석해야 한다. 그러나 마이크로어레이 이미지는 많은 유전자들로 구성되어 있기 때문에 사용자가 일일이 수동으로 유전자인 스팟(spot)들을 분석하기는 어려운 일이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 메타그리드(meta-grid)를 이용한 그리딩(gridding) 방법과 자동 그리딩 방법이 제안되었지만, 여전히 이 방법들은 문제점을 가지고 있다. 예를 들어, 메타 그리딩 방법은 동일한 마이크로어레이 칩에서 생성된 이미지일 지라도, 실험 시 발생하는 오류로 인해 그리딩 시 사용자의 수작업이 필요하다. 자동 그리딩 방법은 생성된 마이크로어레이 이미지가 잡영이 많거나 발현율이 낮을 경우, 이미지 분석 작업을 수행하지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 메타 그리딩 방법과 자동 그리딩 방법을 혼합한 새로운 그리딩 방법인 자동 메타 그리딩 방법을 위한 계층적 그리드 정렬(hierarchical grid alignment) 알고리즘을 제안한다. 자동 메타 그리딩 방법은 메타 그리드를 입력으로 하여, 계층적 그리드 정렬 알고리즘을 통해 메타 그리드를 마이크로어레이 이미지에 맞게 자동으로 정렬해주는 방법이다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법은 이전 방법들보다 휠씬 강건하고 신뢰할 수 있는 그리딩 결과를 제공하였다. 또한 같은 칩에서 생성된 다수의 이미지들을 동시에 분석하는 일괄 분석(batch analysis)시 제안한 방법을 적용함으로써, 보다 신뢰할 수 있는 일괄 분석 환경을 제공해 줄 수 있다. 분리된 빈도수가 높았다는 것과 무관하지 않을 것으로 사료된다. 특히 S. cerevisiae와 Z. rouxii 두 균주는 무염 또는 7% NaCl이 첨가된 배지에서 가장 먼저 가스를 생성하였으며 7% NaCl이 첨가된 조건하에서의 가스생산량은 Z. rouxii 및 S. cerevisiae 각각에서 0.024 ml/ml/hr, 0.013ml/ml/hr로 나타났다.분중 acetix acid ethyl ester, 3-methyl-1-butanol, acetix acid, 2-phenylethanol등의 성분이 다른 향기 성분에 비해 면적 비율이 높은 경향을 보였다.$의 반응표면을 정준분석한 결과 중속 변량인 ${\beta}-carotene$추출함량이 최대점임을 확인하였다. 3) 최적조건 즉, 압력은 350bar, 온도는 $51^{\circ}C$ 및 시간은 200min의 조건을 동시에 만족하는 관심영역에서의 ${\beta}-carotene$의 최대추출량은 생당근 100g당 10,611 ${\mu}g$으로 예측되었다.이 높은 반면 AsA는 둘다 낮은 편이었다. 무기질은 무에서 Fe, Ca, Na, K과 우엉에서는 Na, P, K의 잔존량이 높은 반면 우엉에서 Fe의 잔존율이 극히 낮았다. 6. 각종 조리시 비타민과 무기질의 잔존상태가 전체적으로 좋은 결과를 보인 채소의 순서는 사용된 횟수에 차이가 있으나 도라지>들깻잎, 양배추>무, 오이>참취, 상추>숙주>시금치, 우엉, 돌나물>당근, 호박>콩나물>가지로 나타났으며, 조리법 중에서 잔존율이 좋은 것은 비타민의 경우는 생채이었고 무기질은 생채, 볶음, 조림이었다. 또한 Vit.A는 생채, 볶음, 조림에서 Niacin은 생채, 조림, 찜에서 AsA는