• 한국결정학회지
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• 제15권2호
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• pp.59-68
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• 2004

부분적으로 $Co^{2+}$ 이온으로 치환된 제올라이트 A를 진공 탈수한 후 $300^{\circ}C$에서 12시간, 6시간, 2시간 동안 각각 0.6 torr의 K증기로 반응시킨 3개의 구조$(a=12.181(1)\;{\AA},\; a=12.184(1)\;{\AA},\; a=12.215(1)\;{\AA})$를 $21^{\circ}C$에서 입방공간군 Pm3m를 사용하여 단결정 X-선 회절법으로 해석하고 정밀화한다. K 증기로 반응시킨 3개의 구조는 Full-matrix 최소자승법 정밀화 계산에서 $1>\sigma(I)$인 70, 82, 80개의 독립반사를 각각 사용하여 최종오차인자를 R (weight) = 0.090, 0.091, 0.090까지 각각 정밀화한다. 3개의 구조에서 4개의$Co^{2+}$이온과 4개의 $Na^+$이온모두 K증기에 의해서 환원되어 $Co^{2+}$ 이온과 $Na^+$ 이온은 제올라이트 내에 더 이상 생성되지 않는다. K종류는 5개의 다른 결정학적 자리에 위치하는데 3개의 $K^+$이온은 8-링의 평면에 완전히 채워져 위치하고 약 11.5개의 $K^+$ 이온은 3회 회전축상의 6-링에 위치하고 약 4개는 큰 동공, 4개는 소다라이트 동공, 0.5개는 큰 공동의 4-링과 마주보는 위치에 위치하고 3개의 $K^0$원자는 3회 회전축상의 큰 동공 깊숙이 위치한다. 이들 구조는 제올라이트 A의 소다라이트 동공에서 사면체 $K_4$ (혹은 삼각형 $K_3$) 클라스터를 이루고 있으며 $K_4$ 혹은 $K_3$ 클라스터는 6-링의 3개의 산소와 삼면체로 결합한다. 이들 클라스터의 부분적으로 환원된 이온은 제올라이트 골조 산소와 우선적으로 결합한다. 이들 구조에서 제올라이트 골조의 음전하를 상쇄시키는데 필요한 12개의 $K^+$ 이온보다 많은 단위세포당 14.5개의 K종류가 존재하는데 이들 결과로 $K^0$원자가 흡착되었음을 알 수 있다. 큰 동공 깊숙이 위치한 3개의 $K^0$ 원자는 4개의 큰 동공에 위치한 $K^+$ 이온 중 3개와 결합하여 $K_7^{4+}$클라스터를 형성하며$K_7^{4+}$ 클라스터는 골조산소와 우선적으로 결합한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제26권4호
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• pp.289-294
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• 2008

목 적: 본 연구는 대한방사선종양학회지 게재 논문의 통계 오류 현황을 파악하고 이에 근거한 문제 제기를 통해 학회지의 학술적 발전에 기여하고자 하였다. 대상 및 방법: $2006{\sim}2007$년 사이에 대한방사선종양학회지에 게재된 총 77편의 논문을 연구 대상으로 하였다. 각각의 논문에 적용된 통계 방법론의 적정성 평가는 통계점검표를 활용하였다. 통계점검표에는 연구의 종류, 통계 기법의 사용 범위, 각 논문에 적용된 통계 기법의 종류, 통계적 기법 적용의 타당성 항목이 포함되었다. 통계 오류는 '생략의 잘못'과 '시행의 잘못' 항목으로 나누었다. 한 논문에서 서로 다른 항목이 여러 가지 관찰된 경우 각각 횟수로 측정하였다. 같은 항목이 2회 이상 측정된 경우 1회로 횟수를 측정하였다. 통계 전문가가 개별 논문을 대상으로 통계점검표를 작성하였다. 일차 평가자가 방사선종양학 전문가가 아닌 것에서 올 수 있는 평가 오류가 있을 수 있으므로 개별 통계점검표는 간행위원회에서 한 차례 더 세부 점검을 하였다 작성된 통계점검표의 통계 분석은 SAS (version 9.0, SAS Institute, NC, USA) 소프트웨어를 이용하였고 빈도분석을 시행하여 각 항목의 빈도와 백분율을 산출하였다. 결 과: 총 77편 중 원문을 다운로드 할 수 없었던 4편을 제외한 73편의 게재 논문을 대상으로 평가하였다. 증례보고는 5편, 원저 논문은 58편이었다. 대상 논문 중 46편의 논문에서 통계적 추론을 사용하였고, 16편의 논문에서 단순한 기술통계를 사용했으며, 11편의 논문에서는 통계적 기법을 사용하지 않았다. 추론통계를 사용한 46편의 논문에서 사용된 추론통계의 횟수는 각각 분할표분석 17회(37.0%), 비교통계분석 23회(50.0%), 회귀분석 7회(15.2%), 상잔분석 5회(10.9%), 생존분석이 27회(58.7%)였다. 통계 기법을 활용하여 연구 결과를 분석할 때 통계적용의 오류가 없는 논문은 19%였다. '생략의 잘못'은 34편(50.0%)의 논문에서 총 50회 관찰되었다. '시행의 잘못'은 35편(51.5%)의 논문에서 총 47회 관찰되었다. '생략의 잘못'과 '시행의 잘못'이 모두 발견된 논문은 21편(30.9%)이었다. 결 론: 대한방사선종양학회지에 게재된 논문에서 통계 분석 과정의 다양한 영역에 걸쳐 크고 작은 통계적 오류가 있음을 확인하였다. 향후 대한방사선종양학회지 투고 논문의 심사과정에서 통계 오류에 관한 적절한 심사를 추가하는 것이 필요하다고 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.1-8
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• 2005

이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제51권2호
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• pp.4-21
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• 2018

국립고궁박물관에 소장되어 있는 16점의 '평정모' 유물에 대한 명칭을 검토하여 그간 사용해 온 '평정모'라는 명칭의 오류를 바로 잡고 유물을 토대로 제작방법을 제시함으로써 유물 재현에 활용하거나 궁중의례 재현용 관모 제작에 활용할 수 있도록 하였다. '평정모'라는 명칭은 '평정건'에서 유래되었다. "경국대전(經國大典)"에 녹사(錄事)는 유각평정건(有角平頂巾)을 쓰고, 서리(書吏)는 무각평정건(無角平頂巾)을 쓴다고 하였으나 국립고궁박물관에 소장되어 있는 평정모 유물은 녹사나 서리가 사용하였던 평정건과는 무관한 것으로 판명되었다. 오히려 세자궁 빈궁의 별감(別監)이나 수복(守僕) 등이 사용하던 흑주두건(黑紬頭巾), 또는 조건(?巾)에 해당하는 것임을 확인하였다. 유물 조사를 통해 재단 방법과 바느질 방법, 완성된 형태와 접어 보관하는 방법을 확인할 수 있었다. 평정모의 구조는 동일하나, 접었을 때 정면에 드러나는 형태에서 약간씩의 차이를 보이고 있어 이를 3가지 유형으로 분류하였다. 평정모는 한 조각으로 평면 재단하여 접는 방법으로 입체적인 모자로 만들었는데 앞이 낮고 뒤가 높은 구조를 이루었다. 머리둘레는 55~59cm이며, 높이는 19.4~21.5cm이다. 1장으로 재단하기 위하여 머리둘레에 해당하는 부분을 식서 방향으로 재단하였다. 유물 <창덕 23820>을 토대로 재료 준비, 배접하기, 중심 장식 만들기, 바느질하기, 접기 과정을 거쳐 완성된 재현품을 제시하였다. 미리 계산된 독특한 형태로 재단된 흑색 주(紬) 겉감에 삼베를 배접하여 재단을 마무리하였다. 머리 윗부분은 검정색 실로 징궈 주었고 뒤 중심선은 소색 면사를 사용하여 3.5~4cm 간격의 블랭킷스티치로 고정하여 형태가 완성되었다. 앞 중심의 접힌 부분 안쪽에는 착용 시 앞쪽 형태를 곧게 유지하기 위하여 대나무 심을 넣고 흰색 면사로 일정한 모양의 스티치를 해서 고정시켰으며 뒤쪽에는 망건에 고정할 수 있는 길이 2.5cm, 너비 0.6cm 크기의 대나무 첨자(籤子)를 달아 착용 시 벗겨지지 않도록 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.415-431
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• 2019

본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.622-629
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• 2022

본 연구는 우리나라 대나무 중 맹종죽에 대해 수간곡선식을 도출하고, 이를 이용하여 재적표를 개발하기 위하여 수행되었다. 맹종죽의 수간곡선식을 도출하기 위하여 Max & Burkhart, Kozak, Lee의 세 가지 수간곡선 모형을 이용하였다. 대나무는 목질 특성 상 내부가 비어 있기 때문에 수간 외직경과 내직경을 산출하고, 이를 연결하여 수간곡선화 하였다. 세가지 수간곡선 모형을 이용하여 수간 외직경 및 내직경을 추정한 결과, Kozak 모형이 적합도지수가 가장 높고, 오차 및 편의가 가장 적어 최적 수간곡선식으로 선정되었다. Kozak 식으로 맹종죽의 수간고별 직경을 추정하고 수간곡선을 도식화하였다. 수간곡선식에 대한 잔차도를 확인한 결과, 잔차가 모두 "0"을 중심으로 분포하여 식의 적합성이 입증할 수 있었다. 맹종죽의 재적 산출을 위해 내직경, 외직경에 대해 각각 연결한 수간곡선식을 회전시켜 회전입방체를 만들었으며, Smalian 구분구적법으로 재적을 계산하였다. 외직경으로 산출된 재적에서 내직경에 의해 산출된 재적을 공제하여 맹종죽의 재적을 도출하였다. 맹종죽의 재적은 일반용재인 일본잎갈나무 재적과 비교해 볼 때, 그 양이 20~30%에 불과한 것으로 나타났다. 그러나 맹종죽의 현재 ha당 본수와 매년 발생되는 죽순의 양을 고려한다면 개체목의 재적은 다른수종에 비해 상대적으로 적더라도, ha당 재적은 유사하거나, 오히려 더 많을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 국내 최초로 맹종죽의 수간곡선식 및 수간재적표가 개발되었으며, 공익 및 산업 수요 확대가 예상되는 대나무에 대한 매각 거래, 탄소흡수량 산정 등에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.133-149
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• 2022

벼 수량 추정에 대한 기존의 국내 연구는 주로 저해상도인 MODIS 위성영상을 사용하여 우리나라 전역을 대상으로 시군 단위에서 수행되었다. 기존 연구와 달리, 본 연구는 전북 김제시를 사례로 중해상도인 Sentinel-2 위성영상과 강우 및 토양자료를 활용하여 읍면동 단위에서 벼 수량을 추정하고 그 정확성을 평가하였다. 전북 김제시를 대상으로 2018년 8월 1일에 촬영된 Sentinel-2 영상으로부터 산출된 NDVI, LAI, EVI2, MCARI1, MCARI2의 다섯 가지 식생지수와 강우량 및 논 토양 유형 자료를 읍면동별로 집계하고 종속변수의 비정규성 문제를 해결하기 위해 다중회귀분석을 확장한 감마 일반화 선형모형으로 벼 수량을 추정하였다. 벼 수량 추정 모형에서 EVI2, 9월 강우일수, 염해답 비율이 유의한 독립변수로 선정되었다. 모형의 적합도를 나타내는 결정계수는 0.68이었고, 모형의 정확성을 나타내는 RMSE는 62.29kg/10a였다. 이 모형으로 2018년 김제시 전역의 쌀 생산량을 추정한 결과는 96,914.6M/T으로 통계연보의 94,470.3M/T과 비교해 0.46%의 오차를 보여 매우 근접한 결과가 도출되었다. 또한, 김제시의 단위면적당 쌀 생산량은 552kg/10a로 도출되어 통계자료의 550kg/10a와 거의 일치하였다. 이러한 결과는 기존 연구들과 유사한 결과로 국내에서 시군 이하 단위에서 Sentinel-2 위성영상을 활용하여 벼 수량을 추정하는 것이 가능하다는 것을 입증하였다.

• 원예과학기술지
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• 제34권2호
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• pp.269-281
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• 2016

절화용으로 재배중인 주요 스프레이 국화 10품종의 형태적 특성과 관련된 요인을 조사하였으며 이들 평균치를 이용하여 변이계수, 유전율 및 유전자 전이율 등의 통계학적 분석을 통하여 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 형태적 특성을 보면 줄기의 길이 46.4-54,9cm, 줄기의 최대 직경 5.6-8.5mm, 줄기의 경도 $0.17-0.70kg{\cdot}m^{-2}$, 줄기의 생체중 7.5-17.5g, 줄기의 건물중 1.6-3.3g, 줄기의 생체중:건물중의 비율 15.9-23.1%, 줄기 내 엽수 8.4-12.2매, 줄기 내 엽면적 $17.8-37.8m^2$, 줄기 내 잎의 생체중 5.3-18.6g, 줄기 내 잎의 건물중 0.5-1.4g 줄기 내 잎의 생체중:건물중의 비율 7.6-11.5%, 화서의 길이 10.1-18.6cm, 화서의 생체중 7.3-26.7g, 화서의 건물중 1.2-2.8g, 화서의 생체중:건물중의 비율 10.4-17.1%, 화심 직경 8.2-13.3mm, 꽃잎 폭 5.7-14.0mm, 꽃잎 길이 12.9-33.1mm, 꽃잎 두께 $157.8-354.4{\mu}m$였으며 각 특성별 품종 간 DMRT와 LSD를 검정한 결과 고도의 유의차가 인정되었다. 변이계수, 표현 변이계수, 유전 변이계수는 줄기의 길이 4.79-5.15%로서 가장 낮았으며 엽면적 62.97-65.21%로 가장 높았으나 환경 또는 오차 변이계수는 엽면적 1.71%로 가장 낮았고 잎의 건물중 19.30%로 가장 높았다. 유전율은 줄기의 생체중:건물중의 비율 68.69%로 가장 낮았고 줄기 내 엽면적 99.67%로 가장 높았다. 유전자 전이는 줄기의 경도 0.30으로 가장 낮았고 화서 내 잎의 두께 156.65로 가장 높았으며 유전자 전이율은 줄기의 길이 9.17%로 가장 낮았으며 엽면적 134.27%로 가장 높았다. 이와 같이 위에서 언급한 높은 값을 나타내는 형질들은 부가적으로 유전자 작용에 영향을 미치게 되며 경종의 개량을 위해 만족할만한 선발 계획을 수립할 수 있을 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제31권1호
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• pp.17-23
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• 2008

목적 : 골밀도검사의 중요한 부분을 차지하고 있는 검사장비 및 검사자의 정밀도와 정확도는 환경에 따라 차이가 있기 때문에 질 관리가 체계적으로 이루어져야 한다. 골밀도 검사장비의 노화 및 잦은 고장에 의하여 장비의 교체 및 추가 구입으로 인하여, 추적검사를 하는 환자들의 호환성에 문제가 있다. 따라서 장비 교체 및 증설 후 동일한 장비처럼 호환하여 시용해도 환자의 임상적인 골밀도 변화를 정확하고 정밀하게 반영할수 있는지 알아보고자 한다. 재료 및 방법 : 장비 정밀도는 GE Lunar Prodigy Advance 2 대의 장비 (P1, P2)와 HOLOGIC Spine Phantom(HSP)을 이용하여 각 장비에서 20 번씩 스캔하여 팬텀을 이용한 정밀도 데이터를 획득하였고 (Group 1), 여성 120명 (평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)을 대상으로 각 장비에서 15명씩, 같은 환자가 두 번 촬영을 하여 각 검사자의 정밀도를 측정했다(Group 2), 또한 검사자의 정밀도는 팬텀(ASP)을 이용하여 매일 아침마다 질 관리 시행후 얻은은 데이터를 기준으로, 각각의 장비에서 HSP를 이용하여 각 장비에서 20번씩 스캔 후 데�歷� 획득하여 검사자정밀도 및교차 보정 데이터를 산출하였고(Group 3), 여성 120명(평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)의 동일 환자를 대상으로 한 장비에서 한 번씩 교차로 측정하여 검사자 정밀도 및 교차보정 데이터를 산추라였다(Group 4). 결과 : Daily Q.C Data는 $0.996\;g/cm^2$, 변동계수(%CV) 0.08로 안정된 장비로서 Group 1에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 ALP(P1: $1.064{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.190\;g/cm^2$, P2: $1.061{\pm}0.003\;g/cm^2$, %CV=0.192). Group 2에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 P1: $1.187{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.164\;g/cm^2$, P2: $1.198{\pm}0.002\;g/cm^2$, %CV=0.163, Group 3에서의 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는 P1 - (spine: $0.001{\pm}0.03\;g/cm^2$, %CV=0.94, Femur: $0.001{\pm}0.019\;g/cm^2$, %CV=0.96), P2 - (spine: $0.002{\pm}0.018\;g/cm^2$, %CV=0.55, Femur: $0.001{\pm}0.013\;g/cm^2$, %CV=0.48), Group 4에서 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는, r값은 spine: $0.006{\pm}0.024\;g/cm^2$, %CV=0.86, r=0.995, Femur: $0{\pm}0.014\;g/cm^2$, %CV=0.54, r=0.998이였다. 결론 : HOLOGIC Spine Phantom과 LUNAR ASP %CV는 ISCD에서 규정한 정상오차 범위인 ${\pm}2%$안에 모두 포함되었고 BMD가 비교적 일정한 값을 유지하면 측정되어 뛰어난 재현성을 보였다. 하지만 Phantom은 환자의 체중이나 체지방 조성의 변화 등 임상적인 부분을 반영하는 데는 한계성을 갖고 있어 mis-calibration을 check하는데 유용할 것으로 판단된다. Group 3과 Group 4의 결과에서 환자를 하나의 장비로 두 번 측정한 값을 보았을 때와 두 대의 장비를 교차하여 측정한 값 모두 2SD값 이내에 포함되었고 선형회귀분석(Regression Analysis) r값이 0.99 이상으로 높은 정밀도와 상관도를 나타냄으로써 두 장비를 호환하여 추적검사를 시행하여도 영향이 없었다. 신뢰있는 BMD 산출을 위해서는 정기적으로 장비 및 검사자의 기능테스트와 이에 대한 적절한 교정행위가 이루어져야 할 것이다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제19권2호
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• pp.99-106
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• 2007

목 적: 방사선치료 중 환자의 자세나 해부학적 구조상 장기의 움직임과 치료 시 환자를 조준하면서 치료부위의 변화가 다양하게 발생할 수 있다. 이와 같은 요인은 종양부위나 정상조직에 대한 선량분포에 영향을 미치게 된다. 이는 치료계획용전산 화장비에 의해 계산된 선량이 실제임상 치료 시 서로 다른 선량이 조사될 수 있다. 인체의 생리학적인 움직임과 장기 내의 움직임 등은 고정기구나 정확한 환자의 치료준비에 의해서 치료조준의 정확성을 높일 수 있다. 본 연구의 목적은 토모영상을 통해 육안적종양체적(Gross tumor volume, GTV)과 장기의 치료 간에 발생하는 차이점을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 본원환자로서 직장풍선을 이용하여 치료하는 전립선암 환자 3명을 대상으로 하였고, 3달 동안 영상 자료를 수집 하였다. 각 환자마다 치료횟수 26회에 대한 토모영상을 획득하였고, 총 76회의 토모영상을 수집하였다. 각각의 토모영상은 전산화단층촬영모의치료(Computed tomography simulation, CT-simulation) 시의 중심점을 이용하였고, 매 치료 시 직장풍선에 60 cc의 공기주입 후 항문 가장자리에서 6 cm 깊이에 고정하여 전립선의 움직임을 고정시킨 후 치료 전에 토모영상을 획득하였다. 토모영상은 5 mm 두께로 영상을 획득하였다. 본 연구의 분석방법으로 CT-simulation와 MVCT (Megavoltage computed tomography, MVCT)의 융합을 위하여 납 볼을 이용하여, 토모치료의 3가지 영상융합방법으로 Bone technique, bone/tissue technique, full image technique을 이용하여 치료준비(setup)의 오차를 분석하였다. 영상융합은 눈에 보이는 납 볼 기준으로 융합하고, CT-simulation 시 획득한 영상에 MVCT에서 얻어진 영상을 융합하여, 뼈와 직장풍선, GTV을 매 치료 시 각각 비교하였다. 최초 CT-simulation 시 기준점을 중심으로 평균과 표준편차는 X, Y, Z, Roll에 대하여 각각의 환자를 분석하였다. 결 과: 분석결과 각각의 방법에 위해서 직장풍선의 변화는 확연히 다르게 나타났다. 정량적으로 뼈를 이용한 영상융합 결과 X방향으로 최대 8 mm, Y방향으로 4 mm의 움직임을 보였다. 직장풍선 기준으로 영상융합 한 결과 X, Y 방향으로 6 mm, 16 mm로 분석 되었다. 한 환자의 경우 16 mm 이상의 움직임을 보였는데, 이는 직장내의 공기나 분비물에 의한 움직임으로 분석 되었다. GTV 기준분석 결과 X 방향으로 2.7$\sim$6.6 mm, 4.3$\sim$7.8 mm가 Y방향으로 움직임을 보였다. 본 연구에서 Roll에 대한 분석결과 영상융합과 분석상에서 확연한 차이점은 없었다. 분석결과 뼈 기준의 분석결과 0.37$\pm0.36^{\circ}$, GTV 기준분석 결과 0.34$\pm0.38^{\circ}$의 회전을 보였다.