본 연구의 목적은 호흡 운동에 영향을 받는 내부 장기의 움직임을 정량적으로 분석하고, 그 결과를 토대로 움직이는 내부 장기의 선량 분포를 측정하고 평가하는 것이다. 그리고 이전에 보고된 논문에서 개발된 움직임 감소 장치의 사용 유무에 따른 내부 장기의 선량 분포 또한 분석하는 것이다. 이를 위하여 1차원적으로 움직이는 구동 팬톰 시스템을 개발하였고, 6MV X-ray에서 Kodak X-omat V 필름을 사용하여 움직이는 내부 장기의 선량분포를 실험적으로 측정하였다. 이 결과로부터 호흡 운동으로 인한 움직이는 내부 장기 및 종양에 조사되는 선량의 부정확도를 평가할 수 있었고, 움직임 감소 장치를 사용했을 때 선량의 부정확도가 감소함을 확인할 수 있었다.
대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.
SNOMED CT 브라우저는 SNOMED CT 의학 용어 체계에 포함된 용어들을 검색하는 검색 브라우저이다. 이 용어들은 서로 다양한 관계를 통해 구조화되어 있는 특징이 있는데 기존의 브라우저들은 그 구조를 이용하지 않고 단지 문자열 매칭에 의한 결과 목록만을 제시하는 문제가 있다. 본 논문에서는 검색 결과를 서브그래프 형태로 표시함으로써 용어의 구조 검색을 가능하게 하는 브라우저 시스템을 제안하고 이를 구현하였다. 구현된 시스템은 문자열 기반 검색, 트리 기반 검색 결과 구조화, 컨셉 조회 히스토리 등의 기능을 포함하는 특징이 있다.
최근 수 년간 뉴럴 네트워크 기반 이미지 분류 기법의 성능이 눈에 띄게 향상되었다. 특히 CNN 은 딥 러닝기법을 도입하면서 이미지 분류 정확도가 향상되었으며, 이는 의학 분야 등 다른 분야에도 영향을 주게 되었다. 의학용 이미지의 분류 시스템의 경우, 오분류가 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 높은 정확도의 이미지 분류 시스템을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 CNN 기반 암세포 현미경 이미지 분류 기법에 대해 제안한다. 사전에 훈련된 뉴럴 네트워크의 가중치의 일부를 다시 계산하고, 재계산을 통해 얻은 가중치를 기반으로 암세포 현미경 이미지를 분류하며, 분류결과 높은 정확도로 이미지를 분류하는 것을 확인할 수 있다.
웹(Web)상에 전문용어를 포함한 문서가 증가함에 따라 전문용어를 자동으로 추출하는 연구가 계속해서 이루어지고 있다. 기존 연구에서는 전문용어를 추출하는 단계에서 대부분 형태소 분석기를 이용한다. 그러나 전문용어의 특성으로 인해 형태소 분석 단계에서 오분석 되는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 음절 바이그램과 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 의학 전문 용어를 추출하는 방법을 제안한다. 네이버 지식인의 의사 답변 문서 2000개로부터 5-fold cross validation을 이용하여 실험하였다. 실험 결과 정확률은 평균 68.91%, 재현율은 평균 71.25%로 나타났으며 F-measure는 70.06%로 나타났다.
한의학은 대체의학이나 예방의학으로서의 활용이 가능한 우리나라의 독창적인 의료 체계이지만 세계시장 진출은 고사하고 국내에서의 인지도마저 낮은 실정이다. 이를 위해 한의학의 진단 기술과 IT 기술을 융합하여 한의학의 진단의 객관성을 확립함으로서 한의학의 대중화 및 인지도 상승을 위해 많은 연구가 진행되고 있으나 망진에서 가장 중요한 색윤에 대한 연구가 이루어지지 않고 있는 실정에서 본 논문에서는 색윤을 특정 할 수 있는 방법을 제안하고 이를 실험을 통해 입증하고자 한다.
본 논문에서는 우즈베케스탄 사람을 대상으로 한국의학에서 사용되고 있는 사상체질진단법을 적용하여 실험하였으며, 먼저 설문조사방법으로 체질을 진단하는 QSCC II(Questionnaire for Sasang Constitution Classification II)라는 진단기구와 음성분석으로 체질을 진단하는 PSSC(Phonetic System of Sasang Constitution)를 사용하여 체질을 진단한 후, 한국인과 마찬가지로 우즈베키스탄인들에게도 적용이 가능한지를 살펴보았다. 실험결과 우즈베키스탄인도 사상체질로 분류됨을 보았다.
동양의학에서 인체의 주된 생리 정보는 체질과 맥진에서 얻어질 수 있다 체질은 선천적인 오장 육부 기능에 대한 정보를 제공한다. 체질에 대한 판단은 얼굴형상, 맥진, 사주 등의 방법에 의한다. 반면에 진맥은 현재의 오장육부의 건강 상태를 나타낸다. 오장육부의 생체정보는 인체경락의 전기 전도도를 측정하는 방법에 의해서도 얻어질 수 있으나 본 논문에서는 진맥에의한 방법만을 토론한다. 체질과 진맥 정보는 치병에 있어서 처방의 기간과 강도를 결정 할 수 있는 결정적인 변수이다. 이 두가지 정보 중에서 하나라도 결핍될 경우 병에 대한 효율적인 대응이 어려워진다. 그 이유는 처방의 강약 조절이 어렵고 그 결과 다른 부작용 유발가능성이 크다. 본 논문에서는 진맥이론의 일반적 전개를 위하여 음양오행 성질의 과학적인 정의를 기초로 하였다. 구체적인 맥상의 판단에는 (1) 음의 맥과 양의 맥의 절대적 크기와 상대적 비(즉 음양의 강도와 비), (2) 오행의 성질에 기초한 맥의 형상, 그리고 (3) 맥의 느낌이나 성질등 3가지 정보를 종합한 방법으로 맥상을 파악한다. 이러한 맥진기술 이론은 분류방법이 간단할 뿐만아니라 이론이 일반적이다. 그래서 한의학의 전문가는 물론이고 일반인 모두 쉽게 익혀 덜인의 건강상태를 스스로 파악하는 것이 가능하다. 진맥기 제작의 기년 이론으로서 역할을 할 수 있다. 오행이론에 기초 할 경우 맥상은 5가지 대표적인 맥으로 분류된다. 맥의 이름은 황제내경에 제시된 한의학적인 이름과 함께 맥상을 쉽게 유추 할 수 있는 실생활적인 이름을 병용하였다. 예를 들어 위장이 약할 때 나타나는 홍맥을 진빵같이 부드러운 맥으로, 폐가 나쁠 때 나오는 흩어지는 모맥을 도우너츠형 연기맥으로, 신장이 나쁠 때 나오는 단단한 석맥을 고구마형상의 돌덩어리맥으로, 간이 나쁠 때 나오는 긴장된 현맥을 팽팽한 고무줄맥으로 그리고 심장이 나쁠 때 나오는 작고 연한 구맥을 튀어오르는 물방울맥으로 명명하였다. 이외에 진맥에 의하여 인체의 한열이나 지삭 부침등의 정보가 가능하며, 이러한 정보는 고혈압이나 중풍 확률, 비만 가능성 지수, 골다공증 선행지수 그리고 심장기능 파악(불전맥이나 대맥) 등 다양한 인체 정보를 파악하는 데 응용될 수 있음을 강조한다.
인유두종바이러스(human papillomavirus: HPV)는 감염되었을 때 각종 악성 종양을 유발할 수 있는 작은 DNA 바이러스이다. 고위험군에 속하는 HPV의 감염은 암으로 진행될 수 있는 가능성이 크다. 본 논문은 HPV를 분류할 수 있는 기계 학습 기법을 제안하고자 한다. 제안된 학습 기법은 단백질 서열을 효과적으로 분류할 수 있는 커널(kernel) 방법에 기반을 두고 있다. 위험군 분류는 감염의 메커니즘의 이해와 유전자칩과 같은 새로운 의학 도구의 개발 등에 있어서 중요한 정보를 제공해 줄 수 있다. 실험 결과는 중요한 부위의 탐색에 의한 커널 기반의 학습 방법이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
조사의 범위는 사회과학에서 생명공학, 의학에 이르기까지 확대되었고, 조사 방법 또한 인터넷, 무선통신을 이용할 만큼 다양해졌다. 이와 같은 조사범위와 조사방법의 다양성은 조사의 신뢰성과 타당성을 향상시키기 위한 많은 연구를 동반하였다. 본 논문에서는 실제 조사 결과를 바탕으로 조사가 응답자에게 영향을 미치는 요인을 설문지 구성, 조사원의 태도, 시간대별 차이, 응답자의 감정상태에 따라 알아보고, 올바르지 못한 조사 설계로 인하여 가장 흔히 발생될 수 있는 비표본오차의 문제점에 대해서 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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