• 한국방사선학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.737-743
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• 2018

전산화 단층촬영 장치의 정 도관리 항목 중 하나인 환자 피폭선량 피폭 시험은 의료법 제38조 특수의료장비 설치 및 운영에 따라 1년마다 측정을 시행하고 기록을 보관해야 한다. 선량 측정을 위해 사용되고 있는 CT-Dose 팬텀은 정확한 선량 측정이 가능하지만 가격이 비싸다는 단점이 있다. 따라서 본 연구를 통해 기존의 CT-Dose 팬텀을 3D프린터로 유사하게 제작하여 기존의 팬텀과 비교 분석하고 유용성을 알아보았다. 기존의 CT-Dose팬텀과 동일한 팬텀을 제작하기위해 PLA 필라멘트를 이용하여 FFF 방식의 3D프린터를 이용하였으며, CTDIw 값을 산출하기 위해 팬텀의 주변부와 중앙부에 이온챔버를 삽입하여 각 10번씩 측정하였다. 측정결과 주변부는 CT-Dose팬텀 $30.44{\pm}0.31mGy$, 중앙부는 $29.55{\pm}0.34mGy$ CTDIw값은 $30.14{\pm}0.30mGy$로 측정되었고, 3D프린터를 이용하여 제작된 팬텀은 주변부 $30.59{\pm}0.18mGy$, 중앙부 $29.01{\pm}0.04mGy$, CTDIw값은 $30.06{\pm}0.13mGy$로 측정되었다. SPSS 통계 프로그램의 Mann- Whiteney U-test를 사용하여 분석한 결과 중앙부의 결과 값은 통계적으로 유의한 차이가 있었지만 주변부와 CTDIw의 결과 값은 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않았다. 결론적으로, 3D프린터를 이용하여 제작된 팬텀으로 기존의 CT-Dose 팬텀과 유사한 선량측정 성능을 보였으며, 본 연구를 통해 3D프린터를 이용한 저비용의 팬텀 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.33-49
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• 2018

TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권3호
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• pp.363-377
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• 2019

이 연구는 자기보고식 검사를 통해 과학 관련 정의적 영역을 평가하려할 때 검사 결과에서 나타나는 주관성의 양상을 과학 특이적 측면에서 밝혔다. 과학 관련 개념이나 인식을 측정하려할 때 학생이 지닌 과학 특성, 본성에 대한 인식이 원인이 되어 나타나는 반응을 과학 특이적 반응으로 정의했다. 그 중에서 과학 특이적 반응이 특별히 측정 구인을 방해하거나 정확한 자기 보고를 벗어나게 하는 경우에 대해 탐색했다. 고등학교 1, 2학년 649명의 정의적 특성 및 심리적 특성을 검사한 양적 자료와 학생 44명을 면담한 질적 자료로부터 과학 특이적 요소로 인한 오차 결과를 도출했다. 학생이 일상과 과학 학습 경험으로부터 내면화한 과학에 대한 관점과 과학 특성은 검사 도구를 이루는 문항들과 상호작용한다. 그 결과 과학의 특성, 개인의 과학 경험, 검사 도구 속 과학이라는 세 측면에서 정확한 자기 보고를 방해하는 요소가 발견되었다. 과학 본질적 측면과 관련 있는 과학의 특성은 학생들이 과학을 보는 관점과 주관적으로 인식한 과학의 특성이 측정하려는 구인에 관계없이 문항에 반응하도록 한다. 학습자 측면에서 개인의 과학 경험은 학생이 지닌 과학 동기, 과학 경험과의 상호작용, 과학과 삶에 대한 인식으로 구성된다. 마지막으로 도구적 측면에서 검사 도구 속 과학은 과학 개념의 불명확성으로 인한 용어 혼동으로 연결되며 정확한 자기보고를 방해할 수 있다. 본 연구 결과에 의한 시사점으로 검사 문항에서 과학 특이적 요소의 포함 여부 검토, 측정 개념을 명확히 하기 위한 주의점, 개발 단계에서의 과학 특이성 요소 검토, 일상 과학과 학교 과학의 괴리를 줄이려는 노력 필요 등을 제안했다.

• 대한치과보철학회지
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• 제57권3호
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• pp.211-218
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• 2019

목적: 본 연구에서는 CAD/CAM 기술로 제작한 4가지 금속하부구조물의 변연 및 내면 적합도를 비교하여 정확도 및 임상적 효용성을 알아보고자 한다. 재료 및 방법: 상악 중절치 레진모형치아를 삭제한 뒤 복제하여 Ni-Cr 합금 표준 모형을 제작하였다. 이를 공초점 현미경방식의 구강 스캐너를 이용해 12개의 STL 파일을 얻었다. CAD 프로그램 상에서 $50{\mu}m$의 시멘트 공간을 부여한 두께 0.5 mm의 금속하부구조물을 디자인하였다. Co-Cr 금속하부구조물은 다음 4가지 방법으로 제작하였다: Wax pattern milling & Casting (WM), Resin pattern 3D Printing & casting (RP), Milling & Sintering (MS), Selective laser melting (SLM). 변연 및 내면 적합도를 측정하기 위해 실리콘 복제법을 이용하였다. 측정한 결과값은 SPSS 통계 프로그램을 이용하여 일원배치분산분석(one-way ANOVA)으로 통계처리하고, 사후검정으로 Scheffe test를 시행하였으며, 5% 유의수준으로 평가하였다(${\alpha}=.05$). 결과: 변연 적합도는 WM군($27.66{\pm}9.85{\mu}m$)과 MS군($28.88{\pm}10.13{\mu}m$)이 RP군($38.09{\pm}11.14{\mu}m$)에 비해 통계적으로 유의하게 작았다. 치경부 적합도는 MS군이 RP군에 비해 통계적으로 유의하게 작았다. 축면 적합도는 WM군과 MS군이 RP군과 SLM군 보다 통계적으로 유의하게 작았다. 절단면 적합도는 RP군이 통계적으로 유의하게 작았다. 결론: Wax pattern milling & Casting, Milling & Sintering법으로 제작한 Co-Cr coping의 변연과 축면에서의 적합도가 더 우수하였다. 모든 군의 Co-Cr coping의 변연, 치경부, 축면 적합도는 임상적으로 허용할만한 범위 안에 있었다.

• 대한화장품학회지
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• 제45권3호
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• pp.217-224
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• 2019

프탈레이트는 내분비계 교란 물질로서 성호르몬과 구조가 유사하여 주로 생식독성과 발달독성을 나타낸다. 이번 연구에서는 우리나라 화장품규제 물질인 3종 프탈레이트 이외 어린이제품 안전공통기준, EU 화장품 기준(EC No. 1223/2009) 등에서 규제하고 있는 프탈레이트 종류를 추가하여 총 11종 프탈레이트에 관하여 분석을 실시하였다. GC-MS/MS를 이용하여 분석조건을 설정하였고 분석방법에 대한 유효성 검증 결과 특이성, 직선성, 회수율, 정밀성, 정량한계 등을 만족하였다. 유효성이 검증된 시험방법을 이용하여 네일 화장품 및 네일 관련 제품 82건을 대상으로 분석을 실시하였다. 네일 폴리시에서는 DBP, BBP, DEHP, DPP, DIBP, DIDP 등 6종의 프탈레이트가 $1.0{\sim}59.8{\mu}g/g$의 농도로 검출되었으나 우리나라 화장품기준에 적합하였다. 인조손톱에서는 DIBP, DBP 2종에서 $1.1{\sim}2.6{\mu}g/g$, 글루에서 DBP, DEHP 2종 $1.4{\sim}2.5{\mu}g/g$, 스티커 DIBP, DBP, DEHP 3종에서 $2.5{\sim}33.3{\mu}g/g$ 의 결과가 나왔고 '어린이제품 공통안전기준'을 적용시 모두 적합하였다. DIBP는 우리나라에는 규제물질이 아니지만 DBP (86.6%), DEHP (63.4%)에 이어 14.6%의 검출률을 나타내었다. 현재 우리나라 기준으로는 네일제품이 프탈레이트에 대해 안전하다고 판단되지만 비규제물질에 대한 지속적인 감시와 연구도 필요할 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 핵의학기술
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• 제23권2호
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• pp.29-37
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• 2019

DMIDR (General Electric Healthcare, USA)은 GE 사(社)의 최신 장비로써 PSF (Point Spread Function reconstruction), TOF(Time of Flight)와 Q.Clear의 적용이 가능하다. 특히, Q.Clear는 보정 알고리즘으로써 복셀(voxel)단위 신호 잡음 제거로 기존 OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization)의 한계를 넘어설 수 있다. 따라서 이러한 재구성 및 보정 알고리즘의 성능 평가를 통해 정확한 SUV를 구현하며, 병변 검출 능력에 도움이 되는 알고리즘의 조합을 확인하고자 하였다. H/B(Hot & Background) Ratio 2:1, 4:1, 8:1의 비율로 NEMA/IEC 2008 PET phantom을 제작하였다. DMIDR의 NEMA test protocol을 이용하여 영상 획득을 하였다. 재구성 조합은 (1) VPFX(VUE point FX(TOF)), (2) VPHD-S(VUE point HD+PSF), (3) VPFX-S(TOF+PSF), (4) QCHD-S-400(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (5) QCFX-S-400(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (6) QCHD-S-50(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF), (7) QCFX-S-50(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50) + PSF)의 7 가지로 구성하였다. H/B Ratio 및 재구성 알고리즘 별로 측정된 결과를 이용하여 CR (Contrast Recovery)와 BV (Background Variability)을 구하였다. 또한, 각 조합의 count를 측정하여 SNR (Signal to Noise Ratio)과 RC(Recovery Coefficient)를 구하고 SUV (Standardized Uptake Value)를 측정하였다. 구의 크기가 가장 작은 10 mm와 13 mm에서는 VPFX-S, 17 mm 이상에서는 QCFX-S-50에서 가장 높은 CR 결과를 보였다. BV와 SNR의 비교에서는 QCFX-S-400과 QCHD-S-400에서 좋은 값을 보였다. SUV 측정 결과는 H/B ratio와 비례하여 증감하는 양상을 보였다. SUV에 대한 RC의 경우 H/B ratio와 반비례하는 양상을 보였으며, 재구성 알고리즘 중에서는 QCFX-S-50이 가장 높은 값을 보였다. 또한, Q.Clear에 ${\beta}-strength$ 400이 적용된 재구성 알고리즘들이 낮은 값 분포를 보였다. Q.Clear가 적용된 재구성 조합은 ${\beta}-strength$를 높이면 신호잡음이 억제되어 영상 품질면에서 우수한 결과를 보였고 ${\beta}-strength$를 낮추면 선예도가 증가하며, partial volume effect가 감소하여 기존의 재구성 조건에 비하여 높은 RC에 근거한 SUV 측정이 가능하였다. 이러한 진보된 알고리즘의 사용으로 보다 정확한 정량화와 미세병변 검출능력을 향상 시킬 수 있으나 상관 관계를 고려하여 목적에 맞는 최적화 과정이 필요할 것으로 사료된다.

• 대한치과보철학회지
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• 제57권3호
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• pp.203-210
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• 2019

목적: 본 연구는 치과용 모형 스캐너를 이용하여 단일 전장관과 3본 고정성의치 모형을 스캔하는 과정에서 지대치의 중첩 과정이 최종 가상 모형에 미치는 영향을 알아보려 하였다. 재료 및 방법: 평가를 위해 단일 전장관과 3본 고정성의치를 위한 석고 모형을 제작하였다. 그리고 Pindex system을 이용하여 핀 작업된 모형을 제작하였다. 기준 스캔 데이터(CAD Reference Model)와 실험 스캔 데이터(CAD Test Model)를 획득하기 위해서 치과용 모형 스캐너(E1, 3Shape A/S, Copenhagen, Denmark)를 이용했다. 기준 스캔 데이터는 지대치를 분할한 후 탈착하지 않고 스캔하였다. 그리고 실험 스캔 데이터는 분할된 지대치를 분리하여 스캔 후, 기준 스캔 데이터에 중첩되었다(n = 20). 마지막으로 3차원 검사 소프트웨어(release 2018.0.0; Geomagic control X; 3D Systems)를 이용하여 root mean square (RMS)를 분석하였고, 통계 분석은 Mann-Whitney U test를 사용하였다 (${\alpha}=.05$). 결과: 단일 전장관 지대치의 RMS 평균은 $10.93{\mu}m$, 3본 고정성의치 지대치의 RMS 평균은 $6.9{\mu}m$가 나왔다. 두 그룹의 RMS 평균값은 통계적으로 유의한 차이를 보여줬다 (P < .001). 또한 두 그룹의 양(positive)과 음(negative)의 오류는 단일 전장관 지대치는 $9.83{\mu}m$, $-6.79{\mu}m$, 3본 고정성의치 지대치는 $6.22{\mu}m$, $-3.3{\mu}m$의 평균값이 나왔다. 두 그룹의 양과 음의 오류 평균값은 통계적으로 모두 3본 고정성의치 지대치가 단일 전장관 지대치보다 통계적으로 유의하게 낮은 값을 보여주었다 (P < .001). 결론: 핀 작업된 모형의 스캔 과정에서 지대치의 개수가 증가하여도 지대치의 중첩에 의한 오류는 증가하지 않았다. 또한 단일 전장관 지대치에서 유의하게 높은 오류를 보였지만 임상적으로 허용 가능한 스캔 정확도의 범위에 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한화장품학회지
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• 제45권1호
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• pp.69-75
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• 2019

우리나라 화장품의 살균 보존제 성분은 포지티브 리스트로 관리되고 있다. 포지티브 리스트는 적절한 정량분석법이 필요하지만 아직 분석법 개발이 미비한 상황이다. 본 실험에서는 가스크로마토그래피와 불꽃이온화검출기(GC/FID)를 이용하여 살균 보존제 성분 14종을 동시분석 하는 방법을 개발하였다. 분석법의 validation 결과 특이성을 확인하였고, 검량선의 직선성은 dehydroacetic acid (0.9891)를 제외한 14종에서 상관계수가 0.9997 이상으로 양호하였다. 검출한계(LOD)와 검량한계(LOQ)는 각각 0.0001 mg/mL ~ 0.0039 mg/mL와 0.0003 mg/mL ~ 0.0118 mg/mL로 나타났으나, dehydroacetic acid는 각각 0.0204 mg/mL, 0.0617 mg/mL로 나타났다. 반복성은 1.0% 이하로 나왔으나 dehydroacetic acid는 7.1%로 나왔다. 회수률은 96.9% ~ 109.2% 나타났다. 본 실험방법으로 유통 중인 화장품 50건을 검사한 결과 화장품에 주로 사용되는 살균 보존제는 chlorophene, phenoxyethanol, benzyl alcohol, parabens 이고, 모두 배합한도 이내로 검출되었다.