• 디자인학연구
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• 제17권1호
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• pp.89-98
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• 2004

행태 중심적 공간디자인은 인간의 심리를 기반으로 한 행동의 시스템적 접근을 필요로 한다. 또한 인간과 환경은 상보성(相補性)을 지닌 전체로서의 인식을 필요로 하며, 인간과 공간 역시 상호작용을 전제로 하는 총체적 현상으로 파악하여야 함을 의미한다. 또한 행태 지향적 공간을 디자인하는 것은 단지 물리적 실체를 형상화하고 조정하는 행위뿐만 아니라 심리적, 행위적 현상들을 이해하고 해석하여 반영하는 것을 의미한다. 그리고 인간개인에 대한 분석뿐만 아니라 인간집단의 상호작용에 관한 이해이다. 또한 공간인식에 있어서 물질의 이동이 아닌, 에너지의 순환과 변화요인에 대한 분석이 중요하다. 이것은 이용자의 행태와 심리에 대한 파악이 단순히 편리함을 위한 합리적 목적을 지향하는 것이 아님을 뜻한다. 즉, 인간과 공간에 대한 구조를 물리적 요소로 분해하고 정형화된 데이터에 근거하여 디자인하는 것과 달리, 공간과 인간 사이에 발생하는 행동패턴과 심리적 현상을 이해하는 것에 목적이 있다. 따라서 행태가 일어나는 본질을 파악함으로써 보다 인간 중심적인 공간 디자인을 구현할 수 있다. 그리고 이용자 중심의 또 다른 관점의 디자인 프로세스를 창출할 수 있으며, 인간, 공간, 환경의 총체적 어메니티, 즉 보다 나은 환경 질을 만들 수 있다. 이를 위해서는 인간활동, 즉 행위체계에 대한 자각이 선행되어져야 하며, 디자인을 위한 접근이 예측적 관념이 아닌, 준 과학적 체계 속에서 프로세스로 구현되어야 한다. 본 연구는 이러한 관점을 기초로 인간의 행태를 기본으로 한 디자인 언어로 도출되는 프로세스를 모색한다. 즉, 이용자의 관찰을 통해 공간 행태의 본질과 행위체계를 분석하고, 이를 공간디자인 프로그램에 반영하여 조형언어로 발전된다면 인간과 환경에 대한 새로운 디자인 프로세스가 나타날 수 있다. 결론적으로, 이용자의 행위와 심리를 디자인에 반영함으로써, 물리적 데이터에 근거한 기존의 공공공간 디자인과는 달리, 인간 삶의 질적 향상을 지향하고 보다 인간 중심적인 디자인이 창출될 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권4호
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• pp.194-201
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• 2021

유도분극 효과는 지층 내 광물입자와 공극수 사이 계면에서의 전기화학적인 반응에 의해 발생하는 것으로 알려졌다. 광대역 유도분극 탐사는 다중 진동수의 교류전류를 지하로 송신할 때 측정되는 위상과 전기비저항 스펙트럼으로부터 지층 내 이상 구간을 파악하는 전기탐사 기술이다. 이 기술은 다양한 광물탐사에서 효과적으로 적용되고 있다. 경기도 포천시 관인면 고남산 일대에는 티탄철광석을 개발하는 광산이 운영되고 있다. 이 광석에는 0.4% 이상의 바나듐을 함유하고 있어서 함바나듐 티탄철광상으로 분류된다. 바나듐은 바나듐 레독스 흐름전지의 핵심원료이고, 이 전지는 대용량 에너지 저장시설에 적합한 것으로 알려졌다. 신규 잠두광체의 부존 여부를 파악하고, 잠재 자원량을 산정하기 위하여 체계적인 광물탐사가 이뤄졌다. 물리탐사에서 노두와 시추코어 시료를 이용한 실내 암석 물성 측정결과는 현장자료부터 신뢰할 수 있는 물성 모델을 생성하는데 도움이 된다. 따라서 이 연구는 함바나듐 티탄철광상의 광석과 주변암석사이의 유도분극 특성 차이를 이해하고, 이를 바탕으로 광대역 유도분극의 VTM 광상 탐사 적용성을 파악하고자 실내 광대역 유도분극 연구를 수행했다. 연구결과 갱도와 시추코어에서 확인한 광석의 위상과 전기비저항 스펙트럼 형상은 몬조섬록암과 석영 몬조섬록암으로 이루어진 주변모암의 스펙트럼 형상과 확연하게 달랐다. 암석의 유도분극 특성은 주로 100 Hz 이하의 진동수에서 반응 차이를 가지게 만든다. 이 진동수 영역에서 광석과 주변 암석의 평균 위상과 평균 전기비저항을 계산했다. 가장 낮은 진동수인 0.1 Hz 진동수에서 광석의 평균 위상은 -369 mrad, 주변 암석은 -39 mrad 이었다. 같은 진동수에서 광석의 평균 교류 전기비저항은 16 Ωm, 주변 암석은 2,623 Ωm이었다. 광석의 실내 광대역 유도분극 특성은 주변 암석과 상당한 차이가 나므로 광대역 유도분극 탐사가 함바나듐 티탄철광상 광물탐사에 효과적으로 적용할 수 있고, 이러한 특성은 현장 탐사 자료를 해석하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.187-201
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• 2024

골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.

• 수면정신생리
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• 제17권1호
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• pp.41-49
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• 2010

본 연구의 목적은 소아 수면무홉증 환자와 정상 소아의 수면 구조를 비교하고 잘 드러나지 않는 차이를 뇌파의 비선형적 분석을 통해 비교 분석하는데 있다. 코골이 증상을 호소하는 소아 중 수면다원검사를 통해 폐쇄성 수면무호흡 지수가 시간당 1회 이상으로 소아기 폐쇄성 수면무호흡증으로 진단받은 12명(남아 10명, 평균 6.4${\pm}$3.4세)과 정상 대조군으로 연구에 참여한 15명(남아 8명, 평균 6.0${\pm}$2.2세)의 수면다원검사 자료를 비교하였다. 즉, 수면 구조 관련 변인과 뇌파 채널(C3/A2, C4/A1, O1/A2, O2/A1)에서 탈경향변동분석 과정을 거쳐 계산된 축적 지수를 비교하였다. 수면 구조에서는 1단계 수면의 비율이 폐쇄성 수면무호흡증 환아에서 9.3${\pm}4.3$%로 정상 소아의 5.6${\pm}4.3$2.8%보다 유의하게 높았고, 렘수면 입면잠복시간에서 폐쇄성 수면무호흡증 환아가 181.5${\pm}4.3$59.9 분으로 정상 소아의 133.5${\pm}4.3$42.0분보다 유의하게 길었다. 2, 3, 4단계 수면과 렘수면의 비율은 폐쇄성 수면무호흡증 환아와 정상 소아에서 유의한 차이가 없었다. 소아의 수면 뇌파에서 계산된 축적 지수(${\alpha}$)는 장기 시간적 연관성(long-range temporal correlation)의 특징을 갖는 것으로 1단계에서 4단계 수면으로 갈수록 ${\alpha}$ 값이 증가 하였다. 각각의 뇌파 채널에서 폐쇄성 수면무호흡증 환아의 축적 지수는 정상 소아의 축적 지수보다 유의하게 낮았다(C3/A2: 1.36${\pm}4.3$0.05 vs. 1.41${\pm}4.3$0.04, C4/A1: 1.37${\pm}4.3$0.04 vs. 1.41${\pm}4.3$0.04, O1/A2: 1.37${\pm}4.3$0.05 vs. 1.41${\pm}4.3$0.05, O2/A1: 1.36${\pm}4.3$0.07 vs. 1.41${\pm}4.3$0.05, p<0.05). 폐쇄성 수면무호흡증 환아에서 낮은 ${\alpha}$ 값을 보인 것은 자기조직적 고비성(self-organized criticality)이 줄어든 것으로 뇌 체계에서 자체 기전에 의한 에너지 축적이 감소한 것으로 해석해 볼 수 있다. 8시간에 이르는 수면 뇌파의 정량화가 수면무호흡증과 같은 질병 상태를 반영한다면 향후 연구에서 그 유효성과 범용성을 여러 질병에서 확인해 보아야 할 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제31권1호
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• pp.17-23
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• 2008

목적 : 골밀도검사의 중요한 부분을 차지하고 있는 검사장비 및 검사자의 정밀도와 정확도는 환경에 따라 차이가 있기 때문에 질 관리가 체계적으로 이루어져야 한다. 골밀도 검사장비의 노화 및 잦은 고장에 의하여 장비의 교체 및 추가 구입으로 인하여, 추적검사를 하는 환자들의 호환성에 문제가 있다. 따라서 장비 교체 및 증설 후 동일한 장비처럼 호환하여 시용해도 환자의 임상적인 골밀도 변화를 정확하고 정밀하게 반영할수 있는지 알아보고자 한다. 재료 및 방법 : 장비 정밀도는 GE Lunar Prodigy Advance 2 대의 장비 (P1, P2)와 HOLOGIC Spine Phantom(HSP)을 이용하여 각 장비에서 20 번씩 스캔하여 팬텀을 이용한 정밀도 데이터를 획득하였고 (Group 1), 여성 120명 (평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)을 대상으로 각 장비에서 15명씩, 같은 환자가 두 번 촬영을 하여 각 검사자의 정밀도를 측정했다(Group 2), 또한 검사자의 정밀도는 팬텀(ASP)을 이용하여 매일 아침마다 질 관리 시행후 얻은은 데이터를 기준으로, 각각의 장비에서 HSP를 이용하여 각 장비에서 20번씩 스캔 후 데�歷� 획득하여 검사자정밀도 및교차 보정 데이터를 산출하였고(Group 3), 여성 120명(평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)의 동일 환자를 대상으로 한 장비에서 한 번씩 교차로 측정하여 검사자 정밀도 및 교차보정 데이터를 산추라였다(Group 4). 결과 : Daily Q.C Data는 $0.996\;g/cm^2$, 변동계수(%CV) 0.08로 안정된 장비로서 Group 1에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 ALP(P1: $1.064{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.190\;g/cm^2$, P2: $1.061{\pm}0.003\;g/cm^2$, %CV=0.192). Group 2에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 P1: $1.187{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.164\;g/cm^2$, P2: $1.198{\pm}0.002\;g/cm^2$, %CV=0.163, Group 3에서의 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는 P1 - (spine: $0.001{\pm}0.03\;g/cm^2$, %CV=0.94, Femur: $0.001{\pm}0.019\;g/cm^2$, %CV=0.96), P2 - (spine: $0.002{\pm}0.018\;g/cm^2$, %CV=0.55, Femur: $0.001{\pm}0.013\;g/cm^2$, %CV=0.48), Group 4에서 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는, r값은 spine: $0.006{\pm}0.024\;g/cm^2$, %CV=0.86, r=0.995, Femur: $0{\pm}0.014\;g/cm^2$, %CV=0.54, r=0.998이였다. 결론 : HOLOGIC Spine Phantom과 LUNAR ASP %CV는 ISCD에서 규정한 정상오차 범위인 ${\pm}2%$안에 모두 포함되었고 BMD가 비교적 일정한 값을 유지하면 측정되어 뛰어난 재현성을 보였다. 하지만 Phantom은 환자의 체중이나 체지방 조성의 변화 등 임상적인 부분을 반영하는 데는 한계성을 갖고 있어 mis-calibration을 check하는데 유용할 것으로 판단된다. Group 3과 Group 4의 결과에서 환자를 하나의 장비로 두 번 측정한 값을 보았을 때와 두 대의 장비를 교차하여 측정한 값 모두 2SD값 이내에 포함되었고 선형회귀분석(Regression Analysis) r값이 0.99 이상으로 높은 정밀도와 상관도를 나타냄으로써 두 장비를 호환하여 추적검사를 시행하여도 영향이 없었다. 신뢰있는 BMD 산출을 위해서는 정기적으로 장비 및 검사자의 기능테스트와 이에 대한 적절한 교정행위가 이루어져야 할 것이다.