• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권3호
• /
• pp.119-126
• /
• 2023

근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권3D호
• /
• pp.255-261
• /
• 2010

교통정책에 대한 평가는 평가자의 관점에 따라서 차이가 있기 때문에, 단순한 빈도분석보다는 평가대상에 대해서 정확한 인지 서열화를 통한 분석이 필요하다. 본 연구는 대도시의 교통정책에 대한 평가를 위하여, 도로소통, 대중교통, 주차, 보행환경, 광역교통, 교통정보, 교통전체 7개 분야에 대해서 다차원척도법인 ALSCAL법과 MDPREF법을 시용하여 분석을 하였다. 포지셔닝한 결과, 각각 4개 집단으로 분류되었으며, 전체적으로는 비슷한 경향을 나타내었으나, 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법은 지능형 교통체계의 도입 유무에 따른 교통정책별 개선정도, 벡터 모형인 MDPREF법의 경우는 특정 기능의 확충 내지 구축에 따른 교통정책별 개선정도에 대한 인지경향이 있는 것으로 대별되어 나타났다. 따라서 향후 교통정책을 수립할 경우에는 아이디얼 포인트 모형인 ALSCAL법과 벡터 모형인 MDPREF법을 우선적으로 수행하여 평가자의 정확한 인지 서열화를 기한 후, 이를 함께 고려한 교통정책을 수립, 제시하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.