이 연구에서는 폐종양의 정량적 개선을 위하여 분자체를 이용하여 내부 움직임을 측정하고 평가된 데이터를 기반으로 소동물 PET 영상내의 폐종양을 국소화하고자 하였다. 소동물 폐 영역의 내부 움직임은 방사성물질을 흡착한 분자체를 이용하여 소동물 폐 영역에 부착함으로써 구현하였다. 폐 영역의 내부 움직임 표적으로 사용된 분자체는 약 37 kBq의 Cu-64를 흡착시켜 폐종양을 모사하였다. 소동물 PET 영상은 Siemens Inveon 스캐너를 이용하여 획득하였으며 외부 움직임 데이터는 트리거 생성 장치인 BioVet을 이용하였다. SD-Rat PET 영상은 $^{18}F$-FDG 37 MBq/0.2 mL을 미정맥으로 주사하고 60분 후 20분간 데이터를 획득하였다. 리스트모드 데이터의 각 선응답은 외부 트리거 장치에 의해 획득된 트리거신호를 이용하여 2 bin에서 16 bin으로 사이노그램을 획득하였다. 획득된 사이노그램 데이터는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 4회의 반복으로 재구성하였다. 종양의 정량적 분석을 위한 PET 영상은 종양을 묘사한 분자체 영역에 관심영역을 설정하고 계수와 SNR 그리고 FWHM을 이용하여 평가하였다. 움직임 표적으로 사용된 분자체의 크기는 $1.59{\times}2.50mm$이었으며, 기준 영상으로 획득한 체외 분자체 수직 및 수평 FWHM은 $2.91{\times}1.43mm$이었다. 정적영상과 4 bin 그리고 8 bin 영상에서의 수직 FWHM은 각각 3.90 mm, 3.74 mm, 3.16 mm이었으며 수평 FWHM은 각각 2.21 mm, 2.06 mm, 1.60 mm이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 계수 값은 각각 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, 5.31이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 SNR은 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, 3.58이었다. FWHM은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상됨을 확인하였다. 그러나 계수 값과 SNR은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상되지 않고 특정 bin 수에서 가장 높은 값을 보여 소동물 폐 영역에서의 종양 영상화시 SNR의 손실을 최소화하면서 향상된 계수 값을 얻을 수 있는 게이트 수를 획득하였다. 내부 움직임 측정은 최적화된 종양 국소화 영상을 획득할 수 있으며 외부 움직임 모니터링 시스템을 사용하지 않고 장기별 움직임 예측 모델링을 위한 유용한 방법이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 남극반도 북서부에 해당하는 South Shetland 군도 북쪽 해역에서 과학어군탐지기를 이용한 연속 관측 자료를 이용하여 크릴의 공간적인 분포 (수평, 수직분포) 및 자원량 파악을 주목적으로 하였다. 또한 자원량 계산을 위하여 플랑크톤 네트를 이용한 채집을 실시하였으며, CTD를 이용한 연구 해역의 수온 구조의 수직적 특성을 파악하여 크릴 군집과의 상호 관련성을 규명하고자 하였다. 고밀도의 크릴군은 $1^{\circ}C$ 이상인 Circumpolar Deep Water와 연안쪽에서 형성된 Weddell 해에 기원을 두고 있는 $-0.5^{\circ}C$ 이하의 낮은 온도층 사이에 존재하는 전선역 (frontal area)에서 형성되고있다. 크릴군의 분포 유형은 작은 군집을 이루는 표층 분포, 100$\~$200m 수층의 넓은 띠 모양의 연속적인 분포, 200$\~$300m 수층의 연속적인 분포 그리고 300m 이하의 point scatter분포 둥 네 가지 특징을 보였으며, echogram으로부터 분리해 낸 군집의 최대 수평분포는 약 35 mile에 걸쳐 나타났으며, 최대 수직 분포는 최대 275m의 두께를 보이고 있었다. 채집된 크릴의 표준 길이는 최소 30mm에서 최대 51 mm까지 분포를 나타냈으며, 성체 크릴은 41mm에서 하나의 모드만 나타내고 있었으며 30mm 미만의 미성체크릴은 채집되지 않았다. 자원량 밀도를 정선별로 나타낸 결과, 전체적으로 연안역보다는 대륙사면과 외양에서 높은 분포를 보였으며. 전 층의 평균 밀도는 151.0g/$m^2$였다. 해수의 표층 혼합이 강하게 일어나고 관측 자료 중상층부에 해당하는 22$\~$65m 수 층의 분포는 이 수층에서 전 정선의 평균 밀도는 17.0g/$m^2$로 계산되었으며, 이와 같은 분포는 5개의 수 층 가운데 가장 낮은 분포이다. 중층에 해당하는 115$\~$165m 수 층에서는 1,000m 수심을 경계로 대부분의 고농도 군집이 대륙 사면과 외양 쪽으로 치우치고 대륙붕 쪽으로는 대부분이 10g/$m^2$ 미만의 미약한 어군 형성이 나타나는 상반된 특징을 보였다. 이수충의 평균 밀도는 35.9g/$m^2$로 상층부보다 2배 이상 높게 나타났다. 하층으로 접어드는 165$\~$215m 층의 분포도 1,000m 등심선을 경계로 연안역과 대륙사면에서 상반된 분포를 보이며, 전체적으로 120$\~$l70m 수 층과 유사한 분포를 보이고 있다. 이 수 층의 평균 밀도는 40.2g/$m^2$으로 전 수 층 가운데 가장 높은 분포를 보였다. 관측 자료 중 가장 하층인 215$\~$3l5m 수 층의 평균 밀도는 37.8g/$m^2$로 크릴군이 비교적 깊은 수심까지 존재함을 나타내고 있다. 각 수층에서 예측된 자원량으로부터 22$\~$315m 사이의 총 예측자원량은 약 277만 톤 (CV=$19.92\%$)으로 계산되었으며, 수층별로는 22$\~$65m 에서 전체 양의 $11.2\%$ (31만 톤, CV=$16.24\%$), 65$\~$115 m에서 $13.3\%$ (37만 톤, CV=$34.91\%$), 115$\~$l65m에서 $23.7\%$ (66만 톤, CV=$41.5\%$), 170$\~$220m에서 $26.6\%$ (74만 톤. CV=$27.84\%$) 그리고 215$\~$315m에서 $25\%$ (69만 톤, CV=$26.83\%$)를 차지했다. 이러한 결과로부터 전체 예측된 크릴 자원량의 약 $75\%$가 115m 하층에 분포하여 크릴군이 표층보다는 중층 이하에 높게 분포함을 알 수 있었다.
본 논문은 dynamic voltage scaling (DVS)를 지원하는 휴대장치를 대상으로 하여 응용프로그램 특성에 따라 실행 중에 전력관리 기법이 다르게 적용되는 적응형 전력관리 기법에 대하여 소개한다. 본 논문의 전력관리 기법은 멀티태스킹 시스템에서 실행되는 soft real-time 프로그램의 memory subsystem 과 프로세서의 실행 시간(run time) 및 유휴 시간(idle time)을 고려하여 프로그램 실행 중에 최적의 DVS가 적용될 수 있도록 하여 전력을 관리한다. 세부적인 전력 및 실행시간 프로파일 정보를 이용할 수 있도록 adaptive power manager(APM)를 개발하여 운영체제에 연동시켰고, Post-pass 최적화기는 APM을 위한 적응형 API를 프로그램의 실행이미지에 삽입하여 실행 중 DVS가 적용되는 코드영역을 표시한다. APM은 프로그램 실행 중에 cache miss 수 등을 측정하는 CPU의 pertormance counter들을 관찰한다. Performance counter들의 값을 바탕으로 CPU와 memory 중심의 코드 영역을 구분하여 프로세서의 유휴 시간에 대한 분석을 수행하고, 표시된 코드영역들에 대한 최적정 전압과 동작 클락을 결정하여 시스템에 반영한다. 제안하는 기법의 효과를 보이기 위하여 Intel의 XScale 프로세서 상에서 동작하는 Windows CE에 본 기법을 구현하였고, 실험을 통하여 본 논문에서 제시하는 기법이 영상이나 음성 데이타를 해독하는 프로그램과 같이 정기적으로 비슷한 일을 수행하는 프로그램에서 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 본 기법으로 유휴시간에 프로세서를 저전력모드로 바꾸는 기존의 고전적인 전력 관리 기법보다 전체 시스템 전력 소모를 9% 더 절약할 수 있었다. 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.a var. sieboldii 3. Pinus densiflora, Q. aliena, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta 4. Carpinus laxiflora, Camellia japonicas. C. tschonoskii community의 5개 그룹으로 나타났다. 하류의 부착돌말류는 상대적으로 양호한 수질을 가지고 있는 정점 1에서 다양한 생물상을, 탄천의 영향을 받는 정점 2는 상대적으로 수질이 악화되어 호오염성 종들이 높은 분포를 나타내고 있었다. 또한 부착돌말류 중 Cymbella minuta는 다른 부착돌말류에 비해 강한 오염지표성을 나타내고 있었다.p=0.000, $4.76{\pm}3.31$ vs $1.29{\pm}0.92$, p=0.000). 골전이 병소의 발생부위는 척추골이 가장 많았으며, 골반골, 늑골, 두개골, 흉골, 견갑골, 대퇴골, 쇄골, 상완골 순서였다. 두개골 전이병소에 SUVmax가 가장 높은 값을 나타내었으며, 늑골의 SUVrel가 가장 높은 값을 나타내었다. 경화성 골전이 병소가 다른 형태의 골전이
목 적: 두경부 토모테라피 치료 시 다양한 이유로 CT scan range가 부족한 상황이 발생한다. CT scan range는 정확한 선량 계산에 영향을 주기 때문에 Re-CT Simulation이 좋지만 환자의 피폭선량 증가와 불편함, 치료일정 변경 등 문제점을 갖는다. 이에 본 저자는 기존 CT scan range에서 Plan setup parameter 변화를 통해 Re-CT Simulation 없이 정확한 치료계획에 필요한 최소한의 CT scan range를 평가해보고자 한다. 대상 및 방법: CT simulator(Discovery CT590 RT, GE, USA)와 In House Head & Neck Phantom을 이용하였고, Target의 끝단에서 0.25~3.0cm까지 0.25cm씩 증가시켜 CT scan range 별 이미지를 획득하였다. Target과 정상 장기를 Head & Neck Phantom에 등록하고 ACCURAY Precision® 이용하여 치료계획을 설계하였다. 처방 선량은 Daily 2.2Gy, 27 Fxs, Total Dose 59.4Gy, Target은 처방 선량의 95~107%, 정상 장기는 SMC Protocol에 맞춰 치료계획을 설계하였다. 동일한 치료계획 조건에서 Field Width(FW)와 Jaw 모드를 고려한 5가지 방법(Fixed-1cm, Fixed-2.5cm, Fixed-5cm, Dynamic-2.5cm Dynamic-5cm)과 2가지 Pitch(0.43, 0.287)의 Plan Setup parameter로 치료계획을 설계하였다. 각 치료계획에 대한 선량 전달의 정확성은 EBT3 film과 RIT(Complete Version 6.7, RIT, USA)를 이용하여 분석하였다. 결 과: Target의 처방 선량과 정상 장기의 견딤선량(Tolerance dose)을 만족한 치료계획(SMC Protocol)은 Fixed-1cm은 0.25cm 이상, Fixed-2.5cm는 0.75cm 이상, Dynamic-2.5cm는 1cm 이상, Fixed-5cm과 Dynamic-5cm인 경우는 1.75cm 이상의 Scan range가 있어야 정확한 치료계획을 할 수 있었다. 선량 전달의 정확성은 RIT로 분석한 결과 SMC Protocol을 만족한 치료계획에서 3% 미만의 오차였다. 결 론: 두경부 토모테라피 치료 시 CT scan range가 부족한 경우 Plan Setup Parameter 중 Field Width(FW)를 조절하여 정확한 치료계획을 설계할 수 있었다. 이에 본 저자가 추천한 Plan Setup Parameter를 CT scan range에 따라 적용하고 Re-CT 여부를 판단한다면 업무의 효율성 및 환자의 피폭선량을 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
관악산 암주는 지금까지 단순히 흑운모 화강암으로만 구성된 것으로 알려져 왔으나 실제로는 석영+K-장석+사장석+흑운모$\pm$석류석의 광물군으로 보인다. 모드자료와 $An_5$ 미만의 사장석 성분을 고려하면 이 암주는 알칼리 장석화강암으로 명명된다. 서브솔버스 장석, 비교적 초기의 흑운모 정출, Q-Ab-Or 그림에서 유출된 은 관입깊이 등은 관악산 암주를 만든 마그마가 물을 함유하고 있었음을 지시하는데, 이는 아래에 설명하는 무수의 A-형 화강암과 유사한 지화학 성분을 가지는 것과는 대조된다. 관악산 암주의 주성분과 미량성분원소는 서울 화강암질 저반의 것과 뚜렷이 구분되며 이는 두 암체간의 성인적 차이를 시사한다. 관악산 암주의 주성분 및 미량원소 함량은 우리나라의 대부분 중생대 화강암과는 달리 A-형 화강암 특징을 보인다. 즉, $SiO_2$(73~78 wt%), $Na_2O+K_2O$,Ga(27~47 ppm), Nb(22~40 ppm), Y(48~95 ppm) 함량과, Fe/Mg and Ga/Al 비는 높은 반면, CaO(<0.51 wt%), Ba(9~75 ppm)과 Sr(2~23 ppm) 함량은 낮다. 그러나 전형적인 A-형 화강암과 비교했을때, Zr과 LREE는 낮은 함양을 Rb(386~796 ppm)은 높은 함량을 갖는 차이점을 보인다. 이 연구에서는 기존의 연구에서 보고되었던 LREE가 결핍되고 큰 부의 Eu이상을 가지는 회토류 원소 패턴이 근원 마그마의 특성을 가지는 것으로 재해석하였다. 즉 부분용융동안의 잔류물질로 다량의 사장석이 남아야 하는 반면, 휘석, 각섬석, 석류석은 남을 수 없다. 관악산 암주와 A-형 화강암의 지구화학적 유사성은 이 암주의 기원이 A-형 화강암의 기원과 밀접한 관련이 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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