• 한국조경학회지
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• 제43권6호
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• pp.62-72
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• 2015

본 연구의 목적은 실내벽면녹화가 이용자에게 어떠한 측면에서 긍정적으로 인식되었으며, 이용행태에 어떠한 영향을 미치는가에 대해 알아보는 것이다. 공용공간 이용객이 벽면녹화 조성 공간을 선호한다는 실험 가설 하에 벽면녹화가 이용객의 행태에 미치는 영향에 대해 관찰실험을 진행하였다. 실내벽면녹화를 설치한 후 행태관찰결과와 설문조사를 토대로 실내벽면녹화 선호도를 분석하였다. 관찰실험은 실내벽면녹화 선호가 이용행태에 어떠한 영향을 미치는가에 관해 2014년 3월 24일부터 31일까지 총 8일간 진행하였다. 일반칸막이 공간과 벽면녹화 칸막이 공간 이용행태를 관찰카메라로 녹화하여 영상을 보면서 분석하였으며, 붐비는 시간대는 관찰시간에서 제외하였다. 좌석별 평균이용시간은 SPSS 통계프로그램을 사용하여 독립표본 T-검정을 실행하였다. 설문조사는 행태관찰 후 일반칸막이 공간과 벽면녹화 칸막이 이용객 224명에게 설문조사를 진행하였다. 설문조사로 실내벽면녹화 선호도와 그 이유에 대해 알아보고, 관찰실험, 좌석분석 결과를 종합하여 분석하였다. 벽면녹화 칸막이 공간과 일반칸막이 공간의 칸막이 인접좌석의 총 이용시간 비교결과, 실내벽면녹화 선호도가 없는 것으로 나타났다. 또한, 벽면녹화 칸막이 공간의 여성이용자 비율이 일반칸막이 공간에 비해 더 높으며, 칸막이와 식물은 좌석선택에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 행태관찰에서 나타나지 않는 이용자의 심리적 측면을 파악하기 위해 설문조사를 진행하였다. 설문조사에서는 실내벽면녹화에 대한 선호도가 있는 것으로 나타났다. 일반칸막이 공간 이용객 94명 중 11.7%(11명)가 벽면녹화 칸막이 공간에 앉기를 원하였으나, '벽면녹화 칸막이 공간에 자리가 없어서' 일반칸막이 공간에 앉았다고 응답하였다. 또한 벽면녹화 칸막이 공간 이용객 130명 중 24.6%(33명)가 '실내벽면녹화를 선호해서'라고 응답하였다. 일반칸막이 공간과 벽면녹화 칸막이 이용객의 64.3%(144명)가 동일조건이라면 벽면녹화 칸막이 공간을 선택하겠다고 응답하여 선호의사가 있는 것으로 나타났으나, 행태관찰에서 선호에 차이가 없었다.

• 대한핵의학회지
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• 제36권6호
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• pp.344-356
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• 2002

목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제19권1호
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• pp.57-61
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• 2015

게이트심장혈액풀 검사와 심장초음파로 산출된 좌심실 심박출계수(Ejection Fraction : EF)는 높은 상관성을 가진다는 연구가 보고되고 있지만 대부분의 연구는 심장기능의 상태를 고려하지 않은 채 모든 환자들을 대상으로 비교 분석하였다. 이에 본 연구에서는 심장의 기능상태에 따라 분류된 대상에 대하여 게이트심장혈액풀 검사와 심장초음파에서 평가된 심박출계수의 상관성에 관하여 고찰하고자 한다. 본원에서 게이트심장혈액풀 검사와 심장초음파를 모두 시행한 환자 중 유방암 진단을 받은 여자 60명을 대상으로 하였다. 감마카메라는 Infinia (GE healthcare, Milwaukee, USA)와 Ventri (GE healthcare, USA)를 사용하였으며, 체내 표지법으로 좌전사위상(Left Anterior Oblique, LAO)영상을 획득한 후, 전면상(Anterior View)과 좌측면상(Left Lateral View)을 각각 획득하였다. 영상분석은 좌전사위상에서 심박출계수가 50% 이상 70% 미만으로 평가된 환자 30명(연령: $58.27{\pm}13.48$)과 50% 미만의 환자 30명(연령: $53.70{\pm}8.45$)을 각각 정상군(Normal)과 비 정상군(Mild LV Dysfunction)으로 분류하여 SPSS ver. 18.0로 통계 분석하였다. 그룹 간 판독결과의 차이를 확인하기 위하여 전문의에 의해 판독된 결과를 참고하였다. 정상군의 게이트심장혈액풀 검사와 심초음파의 심박출계수의 평균값은 각각 $66.43{\pm}5.80$, $60.50{\pm}4.93$로 심초음파의 값이 다소 낮게 측정되었으며, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(P<0.001). 비 정상군의 게이트심장혈액풀 검사와 심초음파의 심박출계수는 평균값이 $41.93{\pm}7.58$, $41.70{\pm}11.49$로 통계적으로 유의한 차이가 없었다(P>0.001). 정상군간의 판독결과에서 30건 모두 동일한 판독결과를 보였으나 비 정상군간에서는 30건 중 8건에서 판독의 불일치를 보였다. 본 연구를 통하여 게이트심장혈액풀 검사와 심장초음파의 심박출계수 상관관계를 통계적으로 확인할 수 있었으며, 비 정상군간의 결과에 주관적인 차이가 발생하는 것을 확인 할 수 있었다. 심장기능상태 분류에 따른 결과를 인식하고 게이트심장혈액풀 스캔과 심장초음파를 상호대체 검사로 임상에서 활용한다면 보다 정확한 결과 값을 산출하여 진단에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-500
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• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.