• Radiation Oncology Journal
• /
• 제28권3호
• /
• pp.166-176
• /
• 2010

목 적: 직장 내 풍선삽입을 하는 전립선 암 환자의 3차원 입체조형방사선치료(3D CRT)와 세기조절치료에 대한 적절한 계획표적부피 마진을 구하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 대상 및 방법: 환자는 반듯이 누운 자세에서 치료계획용 CT 촬영과 매 치료 전에 환자의 직장에 풍선이 삽입되었고 70 mL의 공기로 풍선을 팽창시켰다. Anterior-posterior (AP)와 측면에서의 전자식 조사문영상 이미지와 디지털 화재구성사진을 이용하여 치료간 환자 치료위치 및 풍선의 위치 변화를 분석하였다. 두 이미지를 정합하기 위하여 Visual $C^{++}$ 기반의 프로그램을 개발하여 사용하였다. 기존의 방법을 기반으로 풍선에 의한 선량 흐려짐 효과를 고려한 계획표적부피 마진을 구하는 방법 고안하였다. 결 과: 환자치료위치의 치료간 변화는 모든 방향에서 평균 1 mm 이내로 나타났다. 풍선의 치료간 변화는 left-right (LR) 방향에 비해 superior-inferior (SI)와 AP 방향으로 크게 나타났다. 풍선의 무작위오차를 포함시켜 새로 고안된 1차원 계획표적부피 마진 구하는 방법을 사용하여 마진을 구한 결과, 3D CRT의 경우에는 LR 방향으로 3.0 mm, SI 방향으로 8.2 mm, AP 방향으로 8.5 mm로 계산되었다. Intensity modulated radiation therapy의 경우, LR 방향으로 4.1 mm, SI 방향으로 7.9 mm, AP 방향으로 10.3 mm로 마진이 계산되었다. 결 론: 풍선의 무작위오차는 전립선 모양의 변형을 일으켜서 선량분포에 영향을 준다. 따라서, 새로 고안된 계획표적부피 마진을 구하는 방법에는 풍선에 의한 선량 흐려짐 효과가 고려되었다. 이 방법은 풍선의 무작위오차만 계산에 포함하기 때문에 풍선의 계통오차에 대한 보정을 전제로 한다.

• Childhood Kidney Diseases
• /
• 제12권2호
• /
• pp.178-185
• /
• 2008

목 적 : 최근 I, II 등급 방광 요관 역류의 임상적 중요성이 적어지면서 요로감염 영아 모두에게 침습적인 VCUG를 시행하여야 하는지에 대한 의문이 제기되어 있다. 요로감염이 있는 3개월 미만의 영아를 대상으로 III 등급 이상의 중증 방광 요관 역류에 대한 예측인자를 알아보고 VCUG의 시행 여부에 대한 임상적인 근거를 제시하고자 하였다. 방 법: 2004년 1월부터 2007년 9월까지 가천의과대학교 병원에 입원해서 요로감염으로 치료받은 3개월 미만의 환아 중 초음파 검사와 VCUG를 시행받은 환아를 대상으로 하였다. 후향적인 의무기록의 검토를 통하여 I 군(III-V 등급의 방광 요관 역류)과 II 군 (정상 혹은 I, II 등급의 방광 요관 역류) 간의 임상적 지표와 영상 검사 결과를 비교 검토하였다. 초음파의 민감도와 특이도 및 양성예측도와 음성예측도, 그리고 위험도와 우도비를 구하여 중증 방광 요관 역류에 대한 진단적 가치를 알아보았다. 결 과: 총 54명(남아 41명, 여아 13명) 의 대상아 중에서 I군이 14명, II군이 40명이였다. I 군에서 CRP가 높았고(6.11$\pm$5.18와 3.27$\pm$3.45, P=0.025) 비정상적인 초음파 소견이 많았지만(71.4%와 22.5%, P=0.002) 관련 인자를 보정한 후에는 초음파만이 통계적인 유의성이 있었다(P=0.002). 원인균, 균혈증 및 DMSA 이상소견은 두 군간에 유의한 차이가 없었다. 중증 방광 요관 역류에 대한 초음파의 민감도는 71.4%(41.9-91.4), 특이도는 77.5%(61.5-89.1), 위험도는 6.9(1.58-30.41)이었고 음성예측도는 88.6%(73.2-96.7), 음성우도비는 0.37(0.16-0.86)을 나타내었으나($\alpha$=0.05, 검정력 94%) III 등급의 방광 요관 역류4명은(28.6%)은 정상적인 초음파 소견을 보였다. 결 론 : 3개월 미만의 요로감염이 있는 영아에서 중증 방광 요관 역류 에 대해 VCUG를 대체할만한 예측인자를 규명하지 못했다. 따라서 모든 요로감염 영아(3개월 미만)에서 VCUG의 시행이 필요할 것으로 생각된다.

• 핵의학기술
• /
• 제18권1호
• /
• pp.19-25
• /
• 2014

PET/MRI에서는 MRI의 진단적 가치를 높이기 위해 T1 조영제를 사용하고 있다. PET의 감쇠 보정을 위해 T1 시컨스 계열인 VIBE DIXON은 조영제에 직접적으로 영향을 미치지만, 실제 ${\mu}-map$과 감쇠 보정된 PET 영상에는 큰 변화가 없었다. 그러므로 PET/MRI 검사시 조영제 사용은 PET 데이터 얻기 전 후 언제든 사용할 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.35-44
• /
• 2006

여러 나라에서 다양한 감석/가속 성능 곡선이 사용되어지고 있다. 이 성능곡선은 많은 경우에 결정론적 곡선으로서 오르막차로 설계에 사용되어지고 있다. 이 곡선은 실제 운행 중인 트럭이 표준트럭처럼 이상적인 성능을 보인다는 가정 하에 기준화되었고 또한 적용되어지고 있음을 염두 해 둘 필요가 있다. 그러나 많은 경우에 자동차의 노화 혹은 운전자의 가속등판에 대한 무관심으로 오르막화물차는 차량의 성능만큼 혹은 표준트럭의 성능만큼 주행하지 못하게 된다. 본 논문은 이러한 오르막차로에서 주행하는 화물차의 실제 주행특성을 조사하여 오르막차로설계에 사용되고 있는 오르막차로 성능곡선기울기의 확률적 변동성을 검토하였다. 이를 위해 고속도로 요금소에서 계중기를 통과한 트럭의 차종 및 모델조사를 통해 중량/마력비를 산출하였다 그리고 동일차량을 오르막차로 까지 추종하였다 오르막차로에서는 동일차량의 추종을 통해 속도를 조사하였다. 또한 그동안 사용되어졌던 각종 감속/가속 성능곡선을 이용하여 180, 200, 220 Ib/hp 의 세 가지로 구분하고 실제 이에 상응하는 관측된 85%ile 성능곡선의 특성을 비교하였다. 고속도로를 대상으로 한 오르막경사에서의 화물차 추종조사결과 실측된 감속곡선과 가속곡선은 관련기준에서 제시하는 곡선보다 성능이 떨어지는 형태를 보여주었다. 결론적으로 설계 시 기대했던 트럭의 속도를 현재의 오르막차로 시점부와 종점부에서 얻으려면 오르막차로의 시점부에서는 $16.19{\sim}67.94m$의 길이 연장이 필요하며, 오르막차로 종점부에서는 $53.12{\sim}103.24m$의 길이 연장이 필요한 것으로 나타났다.된다 하겠다.시성 그리고 안전성 면에서 아직도 확실한 성과가 나타나지 않고 있으며 특히 Hatfield 사고 이후에 정시성과 신뢰성 저하 그리고 비용증가의 문제는 앞으로 해결되어야 할 과제로 지적되었다. 미치는 것으로 확인되었다. 대구${\sim}$대전 구간의 통행수단 선택모형의 추정결과를 보면 차외시간, 차외비용, 차내시간 통행빈도, 나이(51세 이상 제외), 직업, 가구 전체의 월평균 소득이 지역 간 통행수단 선택에 중요한 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있었다.을 길게 하더라도 치료에 필요한 적정 수준의 체내 요오드량 감소를 달성하기 어려울 것으로 판단된다. 그러나 1주간 엄격한 저요오드식이를 시행한 군에서도 체내 요오드량의 감소가 충분히 감소하는 비율이 여전히 낮기 때문에 엄격한 저요오드식이 방법을 2주간 시행하는 것이 더바람직하리라 기대된다.. 시험관 섭취율에서 $[^{18}F]$FLT는 시간이 지남에 따라 증가하는 양상을 보였고 생체분포 실험에서 주사 후 120분에서 tumor/blood, tumor/muscle, tumor/brain의 비율은 $1.61{\pm}0.34,\;1.70{pm}0.30,\;9.33{\pm}2.22$를 나타내었다. 또한, 양전자방출단층촬영 결과 종양에 국소화된 영상을 얻었다. 결론: $[^{18}F]$FLT의 종양세포 섭취는 정상 뇌에 비해 월등히 높게 나타났으며, 양전자방출단층 촬영 결과는 뇌종양 진단을 위한 방사성의약품으로 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.$[^{11}C]raclopride$의 수용체 결합능의 변화는

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.67-74
• /
• 2019

목 적: 폐암 환자의 정위적 체부 방사선 치료를 시행하는 동안 발생할 수 있는 표적의 움직임을 치료 중 CBCT를 사용하여 표적의 위치 변화를 재보정함으로써 긴 치료 시간에 의해 발생하는 치료 중 자세 오차를 교정하는데 목적이 있다. 대상 및 방법: 본원에서 시행한 폐암 정위적 체부 방사선 치료 시 치료 계획상 치료 Arc가 2개로 구성된 환자 14명의 데이터를 후향적으로 분석하였다. 치료 중 CBCT를 사용하여 영상을 획득하여 발생한 치료 중 자세 변화(IntraFraction Motion; IFM)를 분석하고 발생한 오차만큼 Arccheck 팬텀에 역으로 오차를 만들어 선량 분석을 실시하였다. 결 과: 첫번째 치료 중 CBCT의 Translation(x, y, z) 방향의 평균, 표준편차 그리고 최대 오차 값은 x(LR) 축에서 $0.16{\pm}0.05cm$, 0.72 cm, y(SI) 축에서 $0.2{\pm}0.14cm$, 1.26 cm, z(AP) 축에서 $0.24{\pm}0.08cm$, 0.82 cm로 나타났다. Rotation(x, y, z) 방향은 x(pitch) 축에서 $0.84{\pm}0.23^{\circ}$, $2.8^{\circ}$, y(yaw) 축에서 $0.72{\pm}0.23^{\circ}$, $2.5^{\circ}$, z(roll) 축에서 $0.7{\pm}0.19^{\circ}$, $2^{\circ}$로 나타났다. 두번째 치료 중 CBCT의 Translation(x, y, z) 방향의 평균, 표준편차 그리고 최대 오차 값은 x(LR) 축에서 $0.1{\pm}0.04cm$, 0.37 cm, y(SI) 축에서 $0.14{\pm}0.17cm$, 2 cm, z(AP) 축에서 $0.12{\pm}0.04cm$, 0.5 cm로 나타났다. Rotation(x, y, z) 방향은 x(pitch) 축에서 $0.45{\pm}0.12^{\circ}$, $1.3^{\circ}$, y(yaw) 축에서 $0.37{\pm}0.1^{\circ}$, $1^{\circ}$, z(roll) 축에서 $0.35{\pm}0.1^{\circ}$, $1.2^{\circ}$로 나타났다. IFM 값만큼 오차를 적용한 선량 비교에서 점 선량 값은 평균 $5.2{\pm}4.2%$의 차이가 발생했으며 감마 값은 $82.64{\pm}10.51%$로 나타났다. 결 론: 정위적 방사선 치료를 시행하는 폐암 환자의 있어서 치료 시간이 길어짐에 따라 발생하는 치료 중 자세오차의 크기를 줄이기 위해 개별 Arc CBCT를 사용해 추가적 자세 오차 교정을 하는 것이 치료 정확성과 효율성을 높일 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권9호
• /
• pp.543-551
• /
• 2023

눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.147-159
• /
• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.185-202
• /
• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.