• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.742-757
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• 2001

데이타베이스 관리 시스템에서 한계 이상의 로크요청이 발생하는 경우에는 트랜잭션이 철회된 다 최악의 경우에는 트랜잭션들이 연속적으로 철회되어 시스템이 정지된 것과 같이 어느 트랜잭션도 완료 하지 못하는 현상이 발생할 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 로크상승을 사용하지만 기존의 로크상 승 방법들은 문제를 완전히 해결하지는 못한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 적응형 로크상승 기법을 제안한다. 먼저 로크상승에 대한 체 계적인 모델과 로크자원의 부족으로인한 트랜잭션 철회의 주 발생 원인인 상승불가능 로크의 개념을 제안 한다 또한 상승불가능 로크의 수를 제어하기 위한 해결책으로 준로크상승, 로크블로킹, 선택적 강제수행의 개념을 제안하고, 이를 적응형 로크상승 기법에 적용한다. 적응형 로크상승 기법은 불필요한 트랜잭션 털 회를 감소시키며 과다한 로크요청 상황에서 시스템의 성능을 단계적으로 저하시키면서 시스템이 정지되는 현상이 발생하지 않음을 보장한다. 적용형 로크상승 기법의 성능을 검중하기 위하여 시뮬레이션을 통한 실험을 수행하였다. 실험결과 적응형 로크상승 기법은 기존의 로크상승 방법을 사용하는 경우에 비하여 트랜잭션의 철회와 평균 응답시간을 크게 줄이고, 단위 시간당 트랜잭션 처리율을 향상시켰다. 특히 동시에 수행할 수 있는 트랜잭션의 수가 15 에서 256배 이상 증가하는 것을 보였다. 본 논문은 모호하게 인식되던 로크자원 관리 측면에서의 로크상승의 역할을 체계적으로 규명하고 상세 한 작동원리를 명확히 했다는 점에서 커다란 의의가 있다. 기존의 로크상승 방법들은 과다한 로크요청이 발생할 때의 문제를 사용자 또는 시스템관리자의 책임으로 처리한다. 반면에 적응형 로크상승 기법은 과다 한 로크요청이 발생할 때의 문제를 자동적으로 조절하므로 사용자의 부담을 크게 감소시킨다. 따라서 최근 에 많은 관심이 모아지고 있는 자체조율(self-tuning)이 가능한 데이타베이스 관리 시스템 개발에 공헌할 것이다

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권6호
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• pp.904-911
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• 2015

전통주는 성장할 수 있는 전기를 맞이하고 있으나 전통적인 생산방식으로 인한 표준화, 품질관리의 문제점을 안고 있다. 이에 sensor 기술과 RFID 기술을 이용하여 품질관리와 표준화문제에 접근하고자 하였다. RFID 기술은 원거리 Sensing과 즉각적인 제어로서 표준화와 품질의 고급화를 이룰 수 있는 최적화 기술이다. 본 실험에서 3차에 걸친 발효과정을 측정하였는데 발효조의 내부온도에 따라 발효종말점이 14, 17, 20일까지 달랐다. pH의 경우 발효 초기 pH가 7.89, 7.95, 7.68에서 최종 pH 3.31에서 2.96까지 급격한 pH의 강하가 이뤄졌고 이후 서서히 상승으로 진행하다 최종에 pH 3.34에 도달하였다. 총산의 경우 발효 초기 0.1, 0.2, 0.1%에서 3~4일까지 급격히 총산이 증가하였고 이후 완만한 상승이 이어지다 최종에 pH 2.3~2까지 낮아졌다. 이는 발효 기간 중에 생성된 유기산과 밀접한 관계가 있다. 당도의 측정은 발효기에 부착한 sensor를 통하여 자료를 얻었는데 발효에서 당도의 변화는 초기 급격한 상승을 이룬 다음 중간 발효에서는 점차 낮아졌고 발효 후기에 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 알코올의 측정과 총당의 측정은 아직까지 자동으로 검출이 어려워 manual 방식으로 측정하였는데, 알코올 함량은 초기에 급격히 증가하다가 발효 5일째서부터 대부분 완만한 증가를 보였고 1차 발효에서는 17.3%, 2차 발효에서는 16.7%, 3차 발효에서는 17.1%에서 발효가 완료되었다. 유리당은 1일째 4,171.44 mg%를 나타내다 초기에 급격한 감소를 보였고 10일을 전후하여 증가폭의 변화가 둔화되었다. 전체 중에 glucose가 제일 많은 함량이었고, 다음으로 sucrose, fructose 순이었다. 유기산의 경우 초기에 전체 61.48 mg%를 보이면서 발효 11일째까지 88.09 mg%를 보여 아주 완만한 상승이었는데, 이후 급격한 상승을 보였고 14일째 266.21 mg%에서 정점을 찍고 이후 완만한 진행을 보였다. 전통주의 발효에서 품질관리를 통한 전통주의 고급화 방법의 하나로 RFID 기술을 도입하여 이상발효의 차단과 적정한 sensor를 이용하여 지표로 활용, 정확한 발효과정을 판단할 필요가 있다. pH, 총산, 알코올 그리고 총당은 전통주 품질관리의 지표로 활용 가능한 바, 전통주 발효 전 과정을 monitering 하여 이상발효 유무의 중요한 지표로 활용이 가능할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.836-848
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• 2019

본 글은 오늘날 과학기술 분야에서 큰 영향을 미친 사이버네틱스와 이를 계승한 인지과학, 인공지능, 이로 인해 촉발된 포스트휴먼 담론으로 이어지는 맥락을 살펴보고자 한다. N. 위너에 의해 주창된 사이버네틱스는 현대정보과학과 뉴런망(網) 개념을 배태하는데 큰 역할을 하였으며 인간의 정신(mind)을 디지털 부호화하려는 현대 뇌신경과학에 많은 영향을 주었다고 말해진다. N. 위너는 인간은 커뮤니케이션의 동물이라고 전제하고 피드백에 입각한 정보이론을 정립하고자 하였다. 위너는 기존 인간의 부정적인 국면들(폭력성, 야만성 전쟁 등)과 전체주의적인 선동 선전에 의해 정보의 엔트로피가 증가했기 때문이라고 보았다. 이러한 부정적인 정보의 엔트로피를 제거하기 위해서 사이버네틱스, 즉 자동제어 장치를 통해 정보가 자유롭게 유통되는 시스템을 고안한 것이다. 이제 인간 사회는 피드백 효과에 바탕을 둔 정보이론과 그 시스템에서 서로 소통하게 되는 것이다. 그러나 위너는 인간이 기계가 되고 매체가 과잉 정보로 인해 정보가 전달하는 메시지가 단지 되풀이되는 것을 경계하였다. 그럼에도 불구하고 사이버네틱스는 닫혀진 시스템으로서 복합성에 의해 비판 받게 되었다. 그 이후 사이버네틱스 개념은 이를 계승한 인지과학의 영역에서 인지주의(Cognitivism)를 낳았고 이는 오늘날 인공지능 개발의 기반 인식을 형성하고 있다. 인지주의의 단적인 예는 인간 뇌를 뉴런 개념으로 파악하여 뉴런을 디지털 부호화 함으로써 '뉴런인간'(장 피에르 샹죄)을 탄생시키는 것이다. 뉴런 인간의 개념은 인간과 기계를 동일시하고 인간의 탈신체화, 인간 신체의 탈문질화 가능성을 열어 놓았다는 점에서 의미심장하다. 다른 한편 인간 뇌의 디지털 부호화와 신체의 탈물질화는 N. K. 헤일즈가 말하는 '포스트휴먼'의 이상에 가깝다. 도나 J 헤러웨이의 '사이보그 선언'도 포스트휴먼의 이상을 사이보그로 구현하려 한다. 디지털 혁명으로 촉발된 포스트휴먼 개념은 기존 인간에 대한 정의와 위상, 인간과 기계의 관계와 경계를 근본적이고 급진적인 방식으로 질문한다. 인간의 이상과 인류의 오랜 염원은 인간 존재를 불멸화하는 것이다. 18세기 계몽주의자 콩도르세가 말하는 완벽가능성의 이상은 완벽하게 만들어진 인간에 대한 환상과 신화이다. 귄터 안더스는 인간이 완벽하게 만들어지지 않고 불완전한 인간으로 태어난 것을 부끄럽게 여긴다고 말한다. 인간의 자가제조를 통한 완벽성의 꿈과 환상은 삶의 지평에서 - 불멸을 꿈꾸면서 - 죽음을 후퇴시키고 삶으로서의 세계(Lebenswelt)를 축출한다. 삶의 세계는 삶의 풍요로운 의미의 근원이자 실존적 지평이다. NBIC 기술, 사이버네틱스, 인공지능, 뇌신경과학의 다양한 형태의 결합은 '호모 아티피시알리스'(Homo Artificialis, 인공인간)를 창발함으로써 오랜 시간 속에서 숙성된 인문적 성찰과 지혜, 그것이 사유한 삶의 근원으로서의 실존적 지평을 근본적으로 뒤흔들고 있는 것이다. 이러한 급진적인 과학기술적 변화의 맥락에서 떠오른 '포스트휴먼' 개념은 - 역설적이게도 - 인간(휴먼)의 위상, 삶의 의미, 존재의 지평 등 가장 인간(학)적 형이상학적 실존적인 질문들을 재점화하고, 깊은 인문적 성찰을 요구하고 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.401-408
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• 2022

최근 원예작물의 지속가능한 생산을 위한 작물 생육환경 센싱 기반 복합환경제어시스템 연구와 산업적 이용이 부각되면서, 노지재배에 적용하기 적합한 토양센서 활용 방안 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 산업 및 연구 현장에서 많이 사용되고 있는 TEROS 12 FDR 센서(frequency domain reflectometry sensor)를 노지 과수원의 토양에 알맞게 활용하기 위하여 국내 세 지역 과수원 토양의 토성별 FDR 센서 활용 방법을 제시하고자 수행하였다. 실제 과수가 재배되고 있는 각 과수원에서 토양을 채취하여, 토성 및 토양수분보유곡선을 조사하였으며, 토양별 TEROS 12 센서 Raw 값과 이에 대응하는 용적수분함량 값을 선형 회귀 분석, 3차 회귀 분석을 통해 보정식을 얻은 뒤 제조사에서 제공하는 광질 토양 보정식과 비교 분석하였다. 채취한 세 과수원의 토양은 모두 토성이 달랐으며, 토성에 따라 각 보수력에 따른 용적수분함량 수치에 차이가 있었다. 또한, TEROS 12 센서 보정식에서는 모든 토양에서 3차 회귀 분석 보정식이 결정계수 0.95 이상으로 가장 높게 나타났으며, RMSE도 가장 낮게 나타났다. 제조사에서 제공하는 보정식을 사용하여 TEROS 12 센서의 용적수분함량을 보정할 경우 토양에 따라 실제 수치에 비해 최대 0.09-0.17m³·m^-3가량 낮게 나타나, FDR 센서 사용시 적용 토양에 알맞은 보정이 반드시 선행되어야 함을 확인하였다. 또한 토성에 따라 토양의 보수력 구간에 따른 용적수분함량 범위의 차이가 있었으며, 토양 용적수분함량의 수치 해석에 보수력 정보가 수반되어야 할 것으로 나타났다. 또한, 사질이 많은 토양에서는 관수 개시점 측정을 위해 FDR 센서를 활용하는 데 있어 용적수분함량 측정 범위가 상대적으로 좁아 정밀도가 떨어질 것으로 판단되었다. 결론적으로 토양에서 FDR 센서를 통해 토양수분의 변화를 알맞게 해석하고 노지에서 알맞은 관수 시점을 선정하기 위해서는, 적용 토양의 수분보유특성을 파악하고 FDR 센서 보정을 선행하여 올바른 토양 수분 정보 제공이 필요할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.77-82
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• 2010

PET/CT 기기의 설치가 증가함에 따라 PET/CT 검사 시감쇄 보정을 위한 CT 검사 역시 증가하여 검사 과정에서 피폭 선량이 증가 되고 있어 의료 피폭의 저감 대책을 포함한 방사선 안전 관리의 체계적인 구축이 필요하다. 본 연구에서는 PET/CT 검사에서의 환자 선량 데이터베이스를 구축하여 환자 선량 저감을 위한 초석을 세우기 위해 CT 선량 측정 프로그램을 사용하여 CT를 사용한 투과 스캔 시 환자가 받는 CT의 예측 유효 선량을 비교 분석하였다. BIO40, BIO16, DSTe8 에서 $^{18}F$-FDG PET/CT 검사를 시행한 180명을 대상으로 하였다. 각 기기 별로 남, 여 30명씩 선량의 평균을 분석하였다. 자동 노출 제어 시스템으로 선량 조절 시 가장 큰 영향을 줄 수 있는 환자의 체중 별로 50 kg미만, 50-60 kg 미만, 60 kg 이상 세 집단으로 나누어 선량의 평균을 분석하였다. CT-Expo v1.7과 ImPACT v1.0을 사용하여 선량 측정을 한 값을 비교 분석하고 체중과 유효 선량의 상관관계를 분석하였다. BIO40에서 검사한 환자의 유효 선량을 CT-Expo v1.7과 ImPACT v1.0을 사용하여 예측하였을 때, 남자 환자 30명은 각각 $6.46{\pm}1.18$ mSv, $6.54{\pm}1.21$ mSv, 여자 환자 30명은 각각 $6.29{\pm}0.97$ mSv, $5.87{\pm}1.09$ mSv 이었다. BIO16 에서 검사한 환자의 유효 선량은 남자 환자 30명은 각각 $9.36{\pm}1.96$ mSv, $8.36{\pm}1.69$ mSv 여자 환자 30명은 각각 $10.02{\pm}2.42$ mSv, $8.43{\pm}1.89$ mSv 이었다. DSTe8에서 검사한 환자의 유효 선량은 남자 환자 30명은 각각 $9.36{\pm}1.96$ mSv, $9.74{\pm}2.55$ mSv, 여자 환자 30명은 각각 $9.05{\pm}2.27$ mSv, $9.19{\pm}2.29$ mSv 이었다. 각 기기에서 검사를 시행한 환자의 체중에 따른 환자의 선량을 비교하기 위해, BIO40에서 검사를 시행한 환자를 대상으로 하여 50 kg 미만, 50~60 kg 미만, 60 kg 이상으로 체중별로 세 개의 집단으로 나누어 환자 선량을 측정하였다. CT-expo v1.7로 측정을 하였을 때 각각 $6.05{\pm}1.77$ mSv, $6.18{\pm}1.05$ mSv, $6.80{\pm}1.06$ mSv이었고 ImPACT v1.0으로 측정했을 때 각각 $5.06{\pm}1.46$ mSv, $5.72{\pm}0.86$ mSv, $6.42{\pm}0.96$ mSv이었다. BIO16에서 검사를 시행한 환자를 대상으로 하여 50 kg 미만, 50-60 kg 미만, 60 kg 이상으로 체중 별로 나누어 환자 선량을 측정하였다. CT-Expo v1.7로 측정을 하였을 때 각각 $7.74{\pm}0.66$ mSv, $8.58{\pm}0.93$ mSv, $10.88{\pm}1.32$ mSv이었고 ImPACT v1.0으로 측정했을 때 각각 $6.60{\pm}0.54$ mSv, $7.45{\pm}0.69$ mSv, $9.43{\pm}1.11$ mSv이었다. DSTe8에서 검사를 시행한 환자를 대상으로 하여 50 kg 미만, 50-60 kg 미만, 60kg 이상으로 체중 별로 나누어 환자 선량을 예측하였다. CT-Expo v1.7로 측정했을 때 각각 $5.03{\pm}0.95$ mSv, $8.25{\pm}1.66$ mSv, $10.33{\pm}1.68$ mSv 이었고 ImPACT v1.0으로 측정했을 때 각각 $5.20{\pm}1.01$ mSv, $8.51{\pm}1.53$ mSv, $10.9{\pm}1.87$ mSv이었다. 체중과 유효 선량의 상관관계를 분석하였을 때 CT-Expo v1.7과 ImPACT v1.0에서 Pearson 정률 상관계수가 각각 0.743, 0.692으로 매우 강한 양의 상관관계가 있었다. 피폭 선량의 예측이 필요할 경우 이와 같은 상용화된 선량 평가 프로그램을 사용하면 Phantom 연구를 시행하지 않더라도 유효 선량의 예측 및 평가가 가능하고, CT 선량 관리를 위한 기초 자료를 수집하는데 활용 될 수 있을 것으로 생각된다.