• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.206-216
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• 2017

교란운동에너지(TKE)와 레이놀즈 응력의 수직성분($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)에 대한 한 주기 파장 안에서의 시간변화를 관측자료를 사용하여 분석하였다. 관측자료는 동해에서 온대성저기압이 발달하였던 2017년 1월 14일부터 18일까지 동해안 후정해변에서 측정한 파랑자료를 사용하였다. 이 기간 동안 관측된 모든 파랑자료들 중에서 비슷한 형태를 갖는 수백 개의 규칙파들을 구분하였으며 이 자료를 토대로 Ensemble Average 기법을 사용하여 이 기간 파랑특성을 대표하는 세 개의 평균파를 계산하였다. 그리고 이 평균파를 기준으로 각 파의 요동을 측정하여 한 주기 동안의 교란운동에너지와 레이놀즈 응력을 계산하였다. 이렇게 계산된 자료들을 분석한 결과 교란운동에너지는 파랑의 평균유속과 비슷한 분포를 나타내었으나(즉 유속이 최대값을 나타낼 때 교란운동에너지도 최대값을 나타내었다), $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$는 파랑의 수평유속 방향이 전환되는 '방향전환점'에서 가파르게 증가하는 경향을 나타내었다. 이러한 $-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$의 독특한 분포는 Nielsen(1992)에 의해 제안된 난류 convection 현상을 뒷받침하는 발견으로 퇴적물과 같은 물질들의 부유현상이 파랑의 '방향전환점(한 주기 안에서 파랑의 횡단방향 유속 부호가 바뀌는 시점)'에서 촉진될 수 있음을 보여준다. 이렇게 관측된 난류에너지 분포 특성을 CADMAS-SURF 모델을 사용하여 구현해 보았다. 그 결과 교란운동에너지의 경우 모델결과와 관측치 사이에 유사성이 발견되었으나 레이놀즈 응력($-{\bar{u^{\prime}w^{\prime}}}$)의 경우 모델이 '방향전환점'에서의 증가현상을 구현해 내지 못하였다. 이는 CADMAS-SURF와 같은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 모델들이 가지는 한계점으로 RANS 모델의 경우 레이놀즈 응력과 같은 난류에너지가 평균유속의 분포에 강한 영향을 받기 때문인 것으로 판명되었다.

• 한국지역지리학회지
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• 제7권3호
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• pp.107-120
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• 2001

이 연구의 목적은 장소-특수적 거리 패러미터를 측정하는 방법론을 제시하고, 그것이 인구이동 연구에서 가지는 의미에 대해 미국의 48개 주간(州間) 인구 이동자료를 사례로 검토해보는 것이다. 전통적인 인구이동 연구에서 추출하는 거리 패러미터는 인구 이동량에 대해 거리가 가지는 평균적인 효과를 측정하는 것이다. 그러나, 그 평균적인 거리 패러미터는 모든 지역간 인구이동의 대표값일 뿐 인구이동에 있어 거리가 가지는 효과의 공간적 변이에 대해서는 아무런 통찰을 제공해 주지 못한다. 장소-특수적 거리 패러미터란 개개 소지역이 평균적인 거리 패러미터에 대해 가지는 상대적인 값이며, 거리가 인구이동에 대해 가지는 효과의 지역적 특이성을 측정하려고 한다. 이러한 연구는 최근 계량지리학 분야에서 발생하고 있는 변화에 부응하는 것이다. 1980년대 이후, 계량지리학은 공간통계학이라는 보다 폭넓은 개념의 확장과 일반연구환경으로서의 지리정보체계(GIS)치 성장으로 학문적 재구조화 과정 속에 있다. 이러한 재구조화 과정은 특정한 패러다임으로서의 탐구적 공간자료분석(ESDA)과 그것을 통계적으로 가능케 하는 국지 통계(local statistics)의 발달로 특징 지워진다. 통계적으로 가공되어 지역에 부여된 값으로 정의되는 국지 통계는 그것의 시각화를 효과적으로 수행하는 GIS와 결합함으로써, 시각화(visualization)와 과학활동으로서의 탐구(exploration)를 강조하는 탐구적 공간자료분석이라는 계량지리학의 새로운 패러다임을 효과적으로 수행하게 된다. 이러한 맥락에서, 장소-특수적 거리 패러미터는 하나의 국지 통계치로 인식될 수 있으며, 그것이 보여주는 공간적 패턴을 탐구하는 것은, 인구이동연구에서 탐구적 공간자료분석의 전형을 수행하는 것이라 올 수 있다. 장소-특수적 거리 패러미터는 출발지-특수적 거리 패러미터와 도착지-특수적 거리 패러미터로 나뉘어 지는데, 이러한 패러미터를 추출하기 위해서는 특정한 통계기법이 요구된다. 이러한 패러미터를 추출하기 위해 전통적인 혹은 보다 진보된 형태의 중력모델이나 엔트로피-극대화 모델이 활용될 수 있지만, 본 논문은 포아송 회귀분석을 이용함으로써 패러미터의 추출이 가장 효과적으로 이루어짐을 논증하고 있다. 이 방법론은 1985년과 1990년 사이에 발생한 미국 48개 주간 인구이동량에 대한 사례연구에 적용되었다. 그 연구 결과는 장소-특수적 거리 패러미터의 공간성을 명확히 보여준다. 즉, 평균적 거리 패러미터로 부터의 편기로 이해될 수 있는 장소-특수적 거리 패러미터들이 지역별로 상당한 차이를 보여줄 뿐만 아니라(공간적 이질성), 유사한 장소-특수적 거리 패러미터들이 공간적으로 집중되어 있음을 확인할 수 있었다(공간적 의존성). 지역차에 대한 강한 전통을 가지고 있는 지리학내에서 태동한 계량지리학이 지역적 특이성을 무시하는 방향으로 발전해 온 것은 아이러니라 할 수 있다. 그것은 계량적 방법론의 한계라기 보다는 그 방법론을 사용하는 전통적 계량지리학자의 한계라고 보아야 할 것이다. 이러한 의미에서 본 연구는 최근 계량지리학의 경향을 인구이동연구에 적용한 사례임과 동시에 맥락 의존성을 강조하는 보다 폭넓은 과학운동의 계량지리적 반응이다.

• 생명과학회지
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• 제29권9호
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• pp.1002-1009
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• 2019

생애 초기 유해 경험은 우울증의 위험성을 높이며, 성인기 스트레스의 민감성에 영향을 미칠 수 있다. 출생 후 모성 분리(MS)로 인한 성인기 스트레스(장기간 예측 불가능한 스트레스; CUS)의 취약성에 p11 유전자의 후성유전기전이 영향을 미치는 지를 확인하였다. 출생 직후부터 21일 동안 하루 3시간 동안 새끼 생쥐를 어미 생쥐로부터 분리시켜 새끼 생쥐가 성체가 되었을 때 CUS를 3주 동안 매일 적용하였다. Real time PCR기법으로 해마의 p11 발현 양을 측정하였고, 염색질 면역 침전 분석법으로 p11 promoter의 히스톤 H3 아세틸화 및 메틸화 양을 측정하였다. 강제수영검사에서 우울 유사 행동을 측정하였다. MS군 및 CUS군은 p11 mRNA 발현 양을 유의하게 감소시켰으며, MS+CUS군은 CUS군에 비해 p11 발현 양을 유의하게 증가시켰다. 또한 MS+CUS군은 CUS군에 비해 H3 아세틸화를 감소시켰다. 이러한 감소는 HDAC5 mRNA 발현 증가와 일치하였다. MS+CUS군은 CUS군에 비해 H3K4 메틸화를 감소시켰으며, H3K27 메틸화를 증가시켰다. 강제수영검사에서 p11 발현이 가장 많이 감소된 MS+CUS군이 대조군에 비해 더 긴 부동 시간을 나타내었다. 출생 후 모성 분리를 경험하고 성체 기간에 스트레스를 함께 받은 생쥐는 성체기간에만 스트레스를 받은 생쥐보다 훨씬 더 큰 후성유전 변화를 보여주었다. 생애 초기 유해 경험은 해마에서 p11 유전자의 히스톤 변형을 통해 성체 스트레스 효과를 더 악화시키는 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제16권4호
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• pp.274-279
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• 2001

일반적으로 메주나 된장 등의 한국 전통발효식품에는 Aspergillus aryzae나 A. nigar 등과 같은 곰팡이독소를 생성하지 않는 균이 주로 서식하는 것으로 알려져 있다. 그러나 때로는 A. flavus나 A. paraciticus와 같은 유해곰팡이가 오염되어 발효나 저장 중에 aflatoxin이 축적될 수 도 있다. 따라서 이들 전통발효식품에서의 aflatoxin 생성균의 검색이 이들 식품의 안전성 확보를 위해 매우 중요하다고 생각된다. 본 연구에서는 면역분석기법을 이용하여 서부경남 시판메주 및 된장에서 aflatoxin 생성균을 검색하였다. 시료로는 서부경남 9개 지역으로부터 메주 10개와 된장 20개를 수집하였고, 수집된 시료로부터 메주에서는 24개 그리고 된장에서는 22개의 Aspergillus속 균을 분리하였다. 분리균들은 SLS 배지에 접종하여 $25^{\circ}C$에서 15일간 배양한 다음, 배양액을 ethyl acetate로 추출하고, DC-ELISA법으로 배양물중의 AFB$_1$을 측정하였다. 그 결과 메주로부터 분리된 균주 중에는 6균주가, 된장에서 분리된 균주에는 2균주가 AFB$_1$을 생산하는 것으로 확인되었다. 메주에서 분리된 6균주의 AFB1 생성량은 평균 54.6$\pm$38.7ng/ml 이었고, 된장에서 분리한 2균주는 평균 11.1 $\pm$ 8.6 ng/ml 의 AFB$_1$을 생산하였다. 그 중 분리균 No. M-5-4는 98.26 ng/ml의 AFB$_1$을 생산하여 가장 높은 생성능을 보였다. 아울러 TLC에 의해 aflatoxin생성능을 재확인 한 결과 DC-ELISA의 결과와 유사하였다. 이상의 결과로 미루어 보아 식품의 안전성과 한국에서의 전통발효식품산업에의 HACCP 시스템 도입을 위해 발효식품에서의 유해곰팡이독소 생성균의 검색은 필요하다고 사료되는 바이다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제4권1호
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• pp.34-41
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• 2000

목적: 두개강내 종양의 감별진단에 있어서 확산강조자기공명영상(DWi: diffusion weighted MR imaging)의 임상적 유용성을 알아 보고자 하였다. 대상 및 방법: 19예의 두개강내 종양(전이암 10예, 고등급 교종 4예, 저등급 성상세포종 4예, 핍지교종 1예)을 대상으로 1.5T 장치를 이용하여 통상적인 자기공명영상과 EPI기법을 사용한 DWI(TR/TE=6500/107, b value 1000)를 얻었다. DWI에서 종%$\varepsilon$을 고형성분, 괴사나 낭성 부위, 주위 부종으로 나누어 신호강도(뇌설과 뇌실질을 기준으로 5등급으로 나눔)와 벙변과 반 대쪽 정상 뇌설질의 상대적 신호강도비(SIR: signal intensity ratio)를 구하였다. 이렇게 얻어진 종양간의 신호강도와 신호강도비의 차이를 독립표본 T 검정을 이용하여 비교 분석하였다. 결과: DWI에서 고형성분의 경우 전이암과 고등급 교종은 전예에서 뇌실질보다 고신호강도를 보 였으며, 저등급 성상세포종과 핍지교종은 뇌실질과 등신호 또는 약간 높은 신호강도를 보였다. 각각의 고형성분에서 평균 신호강도비는 전이암 1.52, 고등급 교종 1.48, 저등급 성상세포종 1.16, 핍지교종 1.31로 측정되어서 전반적으로 악성도가 증가할수록 높은 신호강도비를 보였다(P(0.05). 종양 주위 부종은 전이암 10예와 고등급 교종 4예에서 관찰되었으며 이중 전이암 7예, 고등급 교종 2예에서는 뇌실질과 유사한 신호강도를 보인 반면 나머지 5예들에서는 뇌실 질보다 높은 신호강도로 관찰되었다. 부종에서의 평균 신호강도비는 전이암이 1.14, 고등급 교종 1.31로 전이암에서 낮게 관찰되었지만 통계적 의의는 없었다(p >0.05). 괴사나 낭성부위의 평균 신호강도비는 0.63이였다. 조영증강되지 않았던 6예의 고형성분중 3예는 주위 부종보다 고신호강도를보여 종양의 경계가통상적인 자기공명영상에 비해 우수하였다. 결론: DWI에서 뇌종양의 고형성분의 신호강도는 종양의 악성도가 높을수록 고신호강도를 보였고 종양 주위 부종은 DWI기법에 기인된 고유효과인 "T2 shine through effect"와 혈관성 부종의 정도 간의 우열에 따라 다양한 소견을 보였으며, 또한 DWI에서 종양과 주위 부종과의 관계를 좀더 명확하게 구분 할 수 있었다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제16권2호
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• pp.185-194
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• 1998

목적 : 재현성이 높은 정위적 고정장치의 개발로 인하여 보편화되고 있는 분할층위 방사선치료는 정확히 표적부위에 방사선을 조사하면서 주위 정상조직에서의 급격한 선량감소를 보이며, 분할치료를 시행함으로서 부작용을 최소화할 수 있는 치료기법이다. 이에 저자들은 분할정위 방사선치료에 대한 초기 임상경험에 대한 예비적 결과를 보고하고자 한다. 대상 및 방법 : 1995년 8월부터 1996년 12월까지 총 15명의 양성 뇌종양 환자들을 대상으로 분할정위 방사선치료를 시행하였다. 환자의 연령분포는 6-70세(중앙값 40세)로 7명 대 8명의 남녀비를 나타내었다. 진단명에 따라 뇌하수체 선종 10명, 두개인두종 2명, 청신경초종 1명, 뇌수막종 2명이었다. Gill-Thomas-Cosman 프레임과 3차원 다회전치료를 이용하여 일일 선량 2Gy를 90-100%의 등선량표면 기준으로 조사하였다. 콜리메이터는 직경 26-70mm의 원형을 사용하였다. 결과 : 6-20개월의 비교적 짧은 추적조사기간이나 방사선학적 영상촬영 검사상 1명의 추적조사실패를 제외하고 7명이 완전관해 내지 병변의 축소를 나타내었으며, 1명의 병변내 괴사, 1명의 석회화, 5명의 무변화 등 전통적인 방사선치료와 유사한 결과를 보였다. 경미한 급성반응외 뇌신경마비나 뇌조직괴사의 부작용은 관찰되지 않았다. 치료 시마다 측정하는 두피-헬멧 거리의 오차는 평균 $1.1{\pm}0.6mm$이었다. 결론 : 분할정위 방사선치료의 고정장치는 비교적 재현성이 높은 치료시스템으로서 뇌종양의 치료로서 안전하며 효과적인 치료기법으로 판단된다. 향훈 일회 및 총 선량 등의 치료일정은 지속적인 임상연구로 풀어나가야 할 과제이다.

• 경영과정보연구
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• 제39권1호
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• pp.35-57
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• 2020

정부는 연구시설장비가 과학기술의 발전을 견인하는 매우 중요한 도구이자, 수단으로 여겨지면서 국가적으로 R&D와 연구시설장비에 대한 예산 투자를 지속적으로 확대하였다. 또한, 기 구축된 국가연구시설장비의 효율적 운영 및 체계적 관리의 필요성이 점차 대두되면서 2010년 12월, 국가연구시설장비 표준분류체계를 개발하였다. 그러나 연구현장에서는 국가연구시설장비의 NTIS(National Science and Technology Service) 정보수집 초기단계로 누적정보 부족에 따른 표준분류체계의 과학적 검증절차 부재와 동일계층 간 분류기준의 비일관성 문제가 여전히 한계로 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 지난 2010년, 2015년 각 제/개정된 국가연구시설장비 표준분류체계(대분류 8개, 중분류 25개, 소분류 410개)의 분류 정확도를 측정하고자 선형판별분석(LDA)과 분산분석(ANOVA) 기법을 적용하여 2단계로 분석하였다. 또한, 본 연구 분석을 위해 지난 10년 동안 NTIS에 누적 등록된 정보데이터(Big-Data) 50,271건을 수집하여 이를 활용하였다. 이는 단순히 국내외 유사 분류체계와 전문가 의견을 토대로 만들어진 현(現) 국가연구시설 표준분류체계를 과학적으로 실증 검증한 첫 연구 사례에 해당된다. 본 연구 결과, 대분류 이하 중분류와 소분류로 분류된 개체 수의 집단별 판별정확도는 92.2% 로 매우 높은 수준이었고, 분산분석을 통한 사후검증에서는 대분류 8개 중 2개 집단의 변별력이 다소 낮게 나타나, 현(現) 표준분류체계 중 일부 개선이 필요한 것으로 조사되었다. 본 연구를 통해 현(現) 국가연구시설장비 표준분류체계가 향후 지속적으로 개선되길 바란다.