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BERTopic을 활용한 불면증 소셜 데이터 토픽 모델링 및 불면증 경향 문헌 딥러닝 자동분류 모델 구축 (Topic Modeling Insomnia Social Media Corpus using BERTopic and Building Automatic Deep Learning Classification Model)

  • 고영수;이수빈;차민정;김성덕;이주희;한지영;송민
    • 정보관리학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.111-129
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    • 2022
  • 불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 'Reddit'의 불면증 커뮤니티인 'insomnia'를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군('부정적 감정', '조언 및 도움과 감사', '불면증 관련 질병', '수면제', '운동 및 식습관', '신체적 특징', '활동적 특징', '환경적 특징')을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.

표면유도환자셋업(Surface-Guided Patient Setup, SGPS)을 활용한 Markerless환자의 영상유도방사선치료(Image Guided Radiation Therapy, IGRT)시 유용성 평가 (Evaluation of the usefulness of IGRT(Image Guided Radiation Therapy) for markerless patients using SGPS(Surface-Guided Patient Setup))

  • 이경재;이응만;이정수;김다연;고현준;최신철
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제33권
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    • pp.109-116
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    • 2021
  • 목 적: 본 연구는 표면유도환자셋업(Surface-Guided Patient Setup, SGPS)을 활용한 Markerless환자(피부에 표시를 시행하지 않은 환자)와 레이저기반환자셋업(Laser-Based Patient Setup, LBPS)을 활용한 Marker환자(피부에 표시를 시행한 환자)를 영상유도방사선치료(Image Guided Radiotherapy, IGRT)로 시행했을 때 환자 위치 정확도를 비교하여 SGPS의 유용성을 평가하는데 목적이 있다. 대상 및 방법: 3개의 카메라를 이용한 광학 표면 스캐닝시스템을 사용하여 SGPS로 초기 셋업한 Markerless 환자와 환자 피부에 그려진 Marker와 레이저를 정렬하는 LBPS로 초기 셋업한 Marker환자의 IGRT시 위치 오차를 비교하였다. SGPS,LBPS 모두 각각 전립선암 환자 20명, 뇌정위적방사선수술(Stereotactic Radiation Surgery, SRS) 환자 10명을 대상으로 시행하였고 SGPS의 경우는 추가로 유방암 환자 60명을 대상으로 시행하였다. 모두 CBCT 또는 OBI를 사용하여 IGRT를 시행하였다. 자동위치교정시스템(Auto-Matching System)을 이용하여 6방향(6 Degree Of Freedom, 6 DoF)의 위치 오차를 획득하였고 치료계획시스템에서 Offline-Review를 이용하여 비교, 분석하였다. 결 과 : 전립선암환자의 SGPS와 LBPS의 RMS(Root Mean Square) 차이는 Vrt -0.02cm, Log -0.02cm, Lat -0.01cm, Pit -0.01°, Rol -0.01°, Rtn -0.01°이였고 SRS 환자는 Vrt 0.02cm, Log -0.05cm, Lat 0.00cm, Pit -0.30°, Rol -0.15°, Rtn -0.33°으로 두 부위 모두 큰 차이가 없었다. 유방암환자의 IGRT기준 RMS는 Vrt 0.26, Log 0.21, Lat 0.15, Pit 0.81, Rol 0.49, Rtn 0.59으로 나타났다. 결 론 : 본 연구의 결과 LBPS 대비 SGPS의 위치 오차 값은 전립선암 환자와 SRS 환자의 경우 큰 차이를 보이지 않았다. 추가로 실시한 SGPS의 유방암 환자의 경우에도 IGRT기준으로 위치 오차 값이 크지 않았다. 따라서 환자 피부 표시를 필요로 하지 않는 큰 장점을 가진 SGPS로 LBPS를 대체하기에 유용할 것으로 사료된다.

MDCT 검출기의 x/y plane과 z축 분해능 팬텀 개발 및 유용성에 관한 연구 (A Study on the Development and usefulness of the x/y Plane and z Axis Resolution Phantom for MDCT Detector)

  • 김영균;한동균
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.67-75
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 MDCT의 다양한 매개변수와 재구성 조건을 반영하고 z축과 x/y plane의 분해능을 동시에 평가할 수 있는 새로운 팬텀과 평가 방법을 정립하고 유용성을 파악하고자 한다. CT 장비는 Aquilion ONE(Cannon Medical System, Otawara, Japan)을 사용하였으며, 관전압 120 kV에 관전류는 260 mA, 그리고 재구성 영상은 D-FOV 300 mm2로 동일하게 설정하였다. 자체 제작한 SSP 측정 팬텀을 이용하여 고대조도 분해능과 절편두께 분해능을 평가하였다. 이때 갠트리 등각점부터의 거리와 재구성 알고리즘을 변화시켰다. 절편두께는 0.6 mm에서 10.0 mm까지 5단계로 재구성하였다. 영상의 분석은 Aquarius iNtuition Edition ver. 4.4.13.P6 software (Terarecon, California, USA)의 Profile tool을 이용하여 FWHM과 FWTM을 측정하였으며, ImageJ program(v1.53n, National Institutes of Health, USA)의 Plot profile tool을 사용하여 SPQI와 신호강도를 평가하였다. x/y plane의 고대조도 분해능을 평가한 결과, 갠트리 등각점에서 거리가 멀어질수록 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 각각 4.09~11.99%, 4.12~35.52%, 4.70~37.64% 감소되었으며, 공칭 절편두께가 두꺼워질수록 감소폭이 증가되었다. 그리고 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 High 알고리즘을 적용하면 고대조도 분해능이 각각 74.83, 15.18, 81.25% 증가되었다. x/y plane 및 z축의 절편두께 분해능을 평가한 결과, SSP 곡선에서 FWHM은 거의 일정하지만 사용자가 설정한 공칭 절편두께보다 모두 높게 측정되었다. 갠트리 등각점부터 거리가 멀어질수록 절편두께의 분해능이 감소되었다. 축방향 스캔이 나선형 방법보다 z축 FWHM과 FWTM이 더 증가되었다. 특히, 절편두께가 얇을수록 공칭 절편두께와 오차 범위가 증가되었다. 그리고 SPQI는 절편두께가 커질수록 증가되었으며 나선형 스캔이 축방향 스캔보다 90%에 가까워졌다. MDCT 장치의 성능을 평가할 수 있는 SSP 팬텀을 개발하여 x/y plane과 z축의 분해능을 비교 평가함으로서 노후 장비 관리와 화질 평가의 구체적인 방법으로 활용될 수 있으며, 진단 영상 분야에서 병변 감별에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.

기상청 농업기상관측망 토양수분 관측자료 보정식 개발 (Development of Correction Formulas for KMA AAOS Soil Moisture Observation Data)

  • 최성원;박주한;강민석;김종호;손승원;조성식;전현정;정기열
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.13-34
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    • 2022
  • 기상청은 농작물의 생육 및 관개를 비롯한 여러 농경활동에 미치는 토양수분의 중요성을 인식하고, 전국 11개 농업기상 관측지점에서 관측을 수행하고 있다. 그러나 이 자료가 폭넓게 활용되지 못하고 있어 우선적으로 관측자료의 신뢰도를 확보할 필요가 있다. 이 연구에서는 현업 토양수분 자료의 정확도를 검증하고, 품질 향상을 위해 적용할 보정식을 개발하는데 목표를 두었다. 먼저 관측 노장의 토양을 채취하여 토양수분함량에 영향을 미치는 용적밀도, 용적수분함량, 토성 및 보수력 등의 물리적 성질을 분석하였다. 토성은 대부분의 관측지점에서 모래가 주성분인 사양토 또는 양질사토로 분류되었으며, 1.5 g/cm3 내외의 용적밀도를 나타냈다. 미사와 점토 함량이 상대적으로 높았던 능주와 익산 지점은 용적밀도와 보수력도 다른 곳보다 더 높게 나타난 것으로 볼 때, 토성과 용적밀도, 보수력 사이에 밀접한 연관성이 있는 것으로 판단된다. 자체 설계·제작한 '레퍼런스 토양수분 관측시스템'에 이러한 관측지 토양의 특성을 반영하여 레퍼런스 센서로 사용할 EnviroSCAN 모델의 실험실 보정이 이루어졌다. 보정 작업은 load cell에서 측정한 무게 변화로부터 계산된 토양수분함량과 보정할 센서의 측정값을 비교하는 방식으로 진행되었으며, 제조사의 default 보정식에 대해 추가 보정의 필요성은 없는 것으로 결정되었다. 보정이 완료된 레퍼런스 센서와 현업 센서의 비교 관측 실험이 11개 각 지점에서 3회 이상 실시되었다. 전반적으로 레퍼런스 센서와 현업 센서의 측정값이 변화하는 패턴은 유사하게 나타났지만, 현업 센서가 레퍼런스 센서에 비해 상대적으로 토양수분을 과소평가하는 지점이 많았다. 두 센서 간의 편차는 장기간 건조 상태가 지속될 경우 일정한 추세를 유지하지만, 강수가 빈번한 시기에는 그 양상이 복잡해지는 특징이 있다. 비교 관측 실험의 결과를 바탕으로 각 기간별로 두 센서에 의해 관측된 자료의 범위와 평균을 이용하여 지점 및 깊이별 선형보정식을 개발하였다. 이 보정식을 수원 지점에 시범적으로 적용하여 뚜렷한 개선효과를 확인하였다. 또한 연속데이터에 보정식을 적용할 수 있도록 보정식이 산출되지 않은 기간의 구체적인 보정값 산정 방법도 제시하였다. 이 연구의 결과를 종합해 보면, 모든 관측지점에 대해 1년에 2회 정도의 주기적인 보정 작업이 토양수분 관측자료의 품질 향상을 위해 필수적인 것으로 판단된다.

기계학습 모델을 이용한 이상기상에 따른 사일리지용 옥수수 생산량 피해량 (Calculation of Dry Matter Yield Damage of Whole Crop Maize in Accordance with Abnormal Climate Using Machine Learning Model)

  • 조현욱;김민규;김지융;조무환;김문주;이수안;김경대;김병완;성경일
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제41권4호
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    • pp.287-294
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    • 2021
  • 본 연구는 기계학습을 통한 수량예측모델을 이용하여 이상기상에 따른 WCM의 DMY 피해량을 산출하기 위한 목적으로 수행하였다. 수량예측모델은 WCM 데이터 및 기상 데이터를 수집 후 가공하여 8가지 기계학습을 통해 제작하였으며 실험지역은 경기도로 선정하였다. 수량예측모델은 기계학습 기법 중 정확성이 가장 높은 DeepCrossing (R2=0.5442, RMSE=0.1769) 기법을 통해 제작하였다. 피해량은 정상기상 및 이상기상의 DMY 예측값 간 차이로 산출하였다. 정상기상에서 WCM의 DMY 예측값은 지역에 따라 차이가 있으나 15,003~17,517 kg/ha 범위로 나타났다. 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 WCM의 DMY 예측값은 지역 및 각 이상기상 수준에 따라 차이가 있었으며 각각 14,947~17,571 kg/ha, 14,986~17,525 kg/ha 및 14,920~17,557 kg/ha 범위로 나타났다. 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 WCM의 피해량은 각각 -68~89 kg/ha, -17~17 kg/ha 및 -112~121 kg/ha 범위로 피해로 판단할 수 없는 수준이었다. WCM의 정확한 피해량을 산출하기 위해서는 수량예측모델에 이용하는 이상기상 데이터 수의 증가가 필요하다.

노지 과수원 토성별 수분보유 특성 및 FDR 센서 보정계수 비교 (Comparisons of Soil Water Retention Characteristics and FDR Sensor Calibration of Field Soils in Korean Orchards)

  • 이기람;김종균;이재범;김종윤
    • 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.

다중센서 고해상도 위성영상의 딥러닝 기반 영상매칭을 위한 학습자료 구성에 관한 연구 (A Study on Training Dataset Configuration for Deep Learning Based Image Matching of Multi-sensor VHR Satellite Images)

  • 강원빈;정민영;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1505-1514
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    • 2022
  • 영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

Landsat 위성 영상으로부터 Modified U-Net을 이용한 백두산 천지 얼음변화도 관측 (Observation of Ice Gradient in Cheonji, Baekdu Mountain Using Modified U-Net from Landsat -5/-7/-8 Images)

  • 이어루;이하성;박순천;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_2호
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    • pp.1691-1707
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    • 2022
  • 한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.

airGRdatassim을 이용한 앙상블 기반 수문자료동화 기법의 비교 및 불확실성 평가 (Comparative assessment and uncertainty analysis of ensemble-based hydrologic data assimilation using airGRdatassim)

  • 이가림;이송희;김보미;우동국;노성진
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권10호
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    • pp.761-774
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    • 2022
  • 가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.

악성 연부 종양으로 오인하기 쉬운 신경 및 연부조직의 거대 신경초종 (Giant Schwannoma May Mimic Soft Tissue Sarcoma)

  • 김용성;전대근;조완형;송원석;김경훈
    • 대한정형외과학회지
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    • 제55권6호
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    • pp.511-519
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    • 2020
  • 목적: 신경초종은 말초신경에 주로 발생하는 양성종양이나 크기가 크거나 신경 이외의 부위에서 발견될 경우 악성 연부조직 종양으로 오인하기 쉽다. 저자들은 크기 5 cm 이상의 신경초종 50예의 1) 원발 위치의 분포 및 임상증상여부, 2) 술 전 방사선 및 병리학적 진단 결과와 진단적 정확도에 대해 알아보았다. 대상 및 방법: 신경초종으로 확진된 214예 중 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI)상 종양의 최대직경이 5 cm 이상인 종양 50예를 추출하였다. 이를 주요신경 기원, 근육 내, 골 내의 원발위치에 따라 분류하였고 구체적인 해부학적 위치를 분석하였다. 결과: 전체 코호트에서 원발위치에 따라 분류하였을 때 주요 말초신경에 생긴 종양이 14예, 근육 내 발생이 31예, 골 내 발생이 5예였다. 신경초종의 평균크기는 7 cm였으며 근육내 신경초종이 평균 8 cm로 가장 컸다. MRI를 통한 영상학적 진단에서 전체 50예 중 33예(66.0%)는 양성 신경종양으로, 15예(30.0%)는 악성종양으로 판독하였으며, 나머지 2예(4.0%)는 각각 결핵 농양, 건활막 거대세포종으로 보고되었다. 골내 신경초종 5예 중 영상학적으로 신경초종으로 진단한 예는 없었다. 임상증상에서는 주요 신경기원의 경우는 Tinel sign이 78.6%로 많았고(11/14), 주요 신경 외 기원 종양에서는 종괴 촉지 증상이 93.5%로 가장 많았으며(29/31) 증상기간도 평균 66.6개월로 가장 길었다. 병리학적 진단을 위해 생검을 시행한 총 38예 중 86.8%에서는 신경초종으로 진단하였다. 합병증은 수술 후 합병증이 총 2예였으며 종양절제 후 출혈로 재수술이 필요했던 경우와 수술 후 경한 신경마비가 발생한 경우였다. 결론: 5 cm 이상의 근육 내 종양을 진단할 때 장기간의 종괴인지 소견이 있고, MRI상 비특이적인 소견일 경우에는 양상 신경종양일 가능성도 염두에 두고 조직학적 확진 후 치료를 시행하는 것이 과잉 치료 가능성을 줄이는 데 도움이 될 것으로 생각된다.