• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.373-382
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• 2024

본 연구는 간호대학생에게 에니어그램 힘의중심에 따른 간호역량, 임상추론역량 및 공감능력의 관계를 파악하고자 시도되었다. 연구의 대상자는 일 지역에 소재하는 2개 대학의 간호학과에 재학중인 학생으로 218명이었으며, 자료수집은 2023년 10월 16일부터 10월 27일까지 실시되었다. 자료분석은 SPSS/WIN version 26.0 프로그램을 활용하여 기술통계, 차이검증은 t-test, ANOVA, pearson's correlation coefficient으로 분석하였다. 연구결과, 본 연구대상자의 에니어그램 성격유형은 9번 유형이 가장 많았다. 그리고 에니어그램 힘의중심에서는 본능중심형이 간호역량이 가장 높았고, 사고중심형은 임상추론역량이 가장 높았으며, 감정중심형은 공감능력이 가장 높았다. 또한 간호역량과 임상추론역량은 유의한 양의 상관관계를 보였고, 임상추론역량과 공감능력도 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생에게 성격유형검사를 반영한 개인에게 맞는 역량강화프로그램을 지속적으로 개발하여 적용하는 것이 중요할 것으로 생각된다. 그리고 공감능력이 높을수록 임상추론역량이 높아 간호역량과 임상추론역량을 향상시킬 수 있는 표준화된 교육과정을 개발하고 그 효과를 검증하는 것이 필요할 것으로 생각된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권10호
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• pp.1165-1177
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• 2020

Objective: To assess the feasibility of applying a deep learning-based denoising technique to coronary CT angiography (CCTA) along with iterative reconstruction for additional noise reduction. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 82 consecutive patients (male:female = 60:22; mean age, 67.0 ± 10.8 years) who had undergone both CCTA and invasive coronary artery angiography from March 2017 to June 2018. All included patients underwent CCTA with iterative reconstruction (ADMIRE level 3, Siemens Healthineers). We developed a deep learning based denoising technique (ClariCT.AI, ClariPI), which was based on a modified U-net type convolutional neural net model designed to predict the possible occurrence of low-dose noise in the originals. Denoised images were obtained by subtracting the predicted noise from the originals. Image noise, CT attenuation, signal-to-noise ratio (SNR), and contrast-to-noise ratio (CNR) were objectively calculated. The edge rise distance (ERD) was measured as an indicator of image sharpness. Two blinded readers subjectively graded the image quality using a 5-point scale. Diagnostic performance of the CCTA was evaluated based on the presence or absence of significant stenosis (≥ 50% lumen reduction). Results: Objective image qualities (original vs. denoised: image noise, 67.22 ± 25.74 vs. 52.64 ± 27.40; SNR [left main], 21.91 ± 6.38 vs. 30.35 ± 10.46; CNR [left main], 23.24 ± 6.52 vs. 31.93 ± 10.72; all p < 0.001) and subjective image quality (2.45 ± 0.62 vs. 3.65 ± 0.60, p < 0.001) improved significantly in the denoised images. The average ERDs of the denoised images were significantly smaller than those of originals (0.98 ± 0.08 vs. 0.09 ± 0.08, p < 0.001). With regard to diagnostic accuracy, no significant differences were observed among paired comparisons. Conclusion: Application of the deep learning technique along with iterative reconstruction can enhance the noise reduction performance with a significant improvement in objective and subjective image qualities of CCTA images.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제30권5호
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• pp.811-821
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• 2023

본 연구는 인력수확과 기계수확 즉, 수확 방법을 달리한 양파와 기계수확 과정에서 발생되는 양파와 양파 간 충격을 모의하여 인위적으로 충격처리 한 양파의 품질 및 저장성을 평가하여 기계수확을 위한 자료를 얻고자 하였다. 수확방법은 인력굴취 후 인력수집, 기계굴취 후 인력수집, 기계굴취 후 기계수집 총 3가지였다. 그리고 본 연구의 굴취 및 수집과정에서의 최고 충격 높이는 0.5 m였다. 수확 직후 압상률과 상해율은 수확 방법 간 유의한 차이가 없었다. 만약 기계수확으로 압상이나 상해 발생이 증가한다면 그 원인은 토양에 함유된 자갈 등의 토양 조건과 속도 등의 기계 운전 조건이 영향을 미친 것으로 사료된다. 또한, 저장 8.5개월 동안의 품질 및 저장성도 수확 방법 간에 차이가 나타나지 않았다. 모의 충격실험은 0.0 m(0.0 J), 0.25 m(0.86 J), 0.5 m(1.72 J), 0.75 m(2.57 J)에서 1회 처리와 0.25 m에서 동일위치 4회(3.43 J)와 다른위치 4회(3.43 J)를 pendulum 방식으로 충격처리하여 저장성을 조사하였다. 모든 처리에서 저장 8.5개월 동안 품질과 저장성은 처리 간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 결론적으로 본 연구의 양파 기계수확은 인력수확과 품질 및 저장성에서 차이가 없었고, 기계수확을 모의한 충격처리도 양파의 품질 및 저장성에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 수확 기계의 제작과 기계수확 시 운전 조건에 대한 자료를 제공함으로써 향후 양파 수확 작업의 기계화 확대에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.137-142
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• 2024

최근, 의료 데이터 표현 분야에서 딥러닝 방법들이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 내재적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하므로 대규모의 데이터를 확보하기 쉽지 않은 의료 분야에서는 직접적인 적용이 어려운 실정이다. 특히 뇌신호 모달리티의 경우, 변동성이 크기 때문에 여전히 데이터 부족 문제를 가진다. 이에, 최근 연구에서는 뇌신호의 시간-공간-주파수 특징을 적절하게 추출할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 구조를 설계하거나, 혹은 자가-지도 학습 방법을 도입하여 뇌신호의 신경생리학적 특징을 미리 학습하도록 한다. 본 논문에서는, 최근 각광받는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 피험자 상태 예측 등의 관점에서 소규모데이터를 다루기 위해 적용되는 방법론에 대한 분석 및 향후 기술 방향성을 제시한다. 먼저 현재 제안되고 있는 뇌신호 표현을 위한 딥 뉴럴 네트워크 구조에 대해 분석한다. 또한 뇌신호의 특성을 잘 학습하기 위한 자가-지도 학습 방법론을 분석한다. 끝으로, 딥러닝 기반 뇌신호 분석을 위한 중요 시사점 및 방향성에 관하여 논한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-156
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• 2024

기존 긴급 및 외부 통신이 주목적이었던 차량 인포테인먼트의 지능화와 고속화는 내비게이션, 자율주행 등 다양한 서비스 적용에 대한 가능성을 보여주고 있다. 특히 통신 및 네트워크의 진보로 인하여 외부 기기 및 인프라 연동에 대한 기능성이 강화되고 있는 바 이러한 경향하에 고도화된 차량 서비스 및 주행을 위한 협력 지능형 교통 체계 (C-ITS)와의 연동 방향에 대한 고민이 필요하다. 또한 자동차도 텔레매틱스 및 인포테인먼트 고도화를 넘어 전동화 경향에 맞춘 소프트웨어 정의 차량 (SDV) 라는 개념을 토대로 한 미래 차량 개발 개념을 정립하고 있는 바 이러한 SDV 연계에 대한 고려도 동시에 병행해야 한다. 본 논문에서는 차량 인포테인먼트 구조 분석을 토대로 한 향후 ITS와 SDV 연계 방향성에 대해서 고찰한다. 우선 이를 위해서 현존하는 차량 인포테인먼트 구조 및 아키텍처 분석을 진행하며 이와 연계된 SDV에 대한 구조도 같이 제시한다. 이를 토대로 하여 표준 기반의 C-ITS 서비스와 SDV 기기 적용 및 연동 가능성에 대한 고려사항을 도출한다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권5호
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• pp.1032-1045
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• 2022

말초동맥질환은 고령의 환자들에게서 흔하게 발생하며, 하지 동맥 단층촬영 혈관조영술은 말초동맥질환을 발견하고 치료 계획을 세우는데 유용하다. 특히, 이중에너지 단층 촬영을 통해 낮은 kiloelectron volt (이하 KeV) 영상부터 높은 KeV 영상까지 단일 에너지 영상을 재구성하면, 말초동맥질환을 정확하게 평가하는데 도움이 된다. 일반적으로 낮은 KeV 영상은 높은 대조도를 제공해 주지만, 낮은 KeV 영상은 높은 KeV 영상보다 더 심한 잡음을 제공한다는 단점도 있다. 최근에 낮은 KeV 영상에서 잡음을 극복하기 위해 Mono+ 기술이 도입되었다. 따라서, 본 임상 화보에서는 Mono+ 기법으로 시행한 하지동맥 단층촬영 혈관조영술에서의 말초동맥질환의 영상 소견을 보여주며 낮은 KeV 영상과 높은 KeV 영상의 특성이 어떻게 다른지 비교하여 보여주고자 한다. 많은 사례에서, 전체적인 영상의 질과 말초동맥질환을 평가하고자 하는 구간에서의 영상의 질은 모두 높은 KeV에서 더 좋았고, 금속 인공물과 정맥 오염은 높은 KeV 영상에서 감소했다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권6호
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• pp.529-540
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• 2023

Objective: To compare the diagnostic performance and clinical outcomes of 2-mSv computed tomography (CT) and conventional-dose CT (CDCT), following radiology residents' interpretation of CT examinations for suspected appendicitis. Materials and Methods: Altogether, 3074 patients with suspected appendicitis aged 15-44 years (28 ± 9 years, 1672 females) from 20 hospitals were randomly assigned to the 2-mSv CT (n = 1535) or CDCT (n = 1539) groups in a pragmatic trial from December 2013 and August 2016. Overall, 107 radiology residents participated in the trial as readers in the form of daily practice after online training for 2-mSv CT. They made preliminary CT reports, which were later finalized by attending radiologists via addendum reports, for 640 and 657 patients in the 2-mSv CT and CDCT groups, respectively. We compared the diagnostic performance of the residents, discrepancies between preliminary and addendum reports, and clinical outcomes between the two groups. Results: Patient characteristics were similar between the 640 and 657 patients. Residents' diagnostic performance was not significantly different between the 2-mSv CT and CDCT groups, with a sensitivity of 96.0% and 97.1%, respectively (difference [95% confidence interval {CI}], -1.1% [-4.9%, 2.6%]; P = 0.69) and specificity of 93.2% and 93.1%, respectively (0.1% [-3.6%, 3.7%]; P > 0.99). The 2-mSv CT and CDCT groups did not significantly differ in discrepancies between the preliminary and addendum reports regarding the presence of appendicitis (3.3% vs. 5.2%; -1.9% [-4.2%, 0.4%]; P = 0.12) and alternative diagnosis (5.5% vs. 6.4%; -0.9% [-3.6%, 1.8%]; P = 0.56). The rates of perforated appendicitis (12.0% vs. 12.6%; -0.6% [-4.3%, 3.1%]; P = 0.81) and negative appendectomies (1.9% vs. 1.1%; 0.8% [-0.7%, 2.3%]; P = 0.33) were not significantly different between the two groups. Conclusion: Diagnostic performance and clinical outcomes were not significantly different between the 2-mSv CT and CDCT groups following radiology residents' CT readings for suspected appendicitis.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1151-1163
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• 2023

Objective: To develop a deep-learning-based bone age prediction model optimized for Korean children and adolescents and evaluate its feasibility by comparing it with a Greulich-Pyle-based deep-learning model. Materials and Methods: A convolutional neural network was trained to predict age according to the bone development shown on a hand radiograph (bone age) using 21036 hand radiographs of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions obtained between 1998 and 2019 (median age [interquartile range {IQR}], 9 [7-12] years; male:female, 11794:9242) and their chronological ages as labels (Korean model). We constructed 2 separate external datasets consisting of Korean children and adolescents with healthy bone development (Institution 1: n = 343; median age [IQR], 10 [4-15] years; male: female, 183:160; Institution 2: n = 321; median age [IQR], 9 [5-14] years; male: female, 164:157) to test the model performance. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and proportions of bone age predictions within 6, 12, 18, and 24 months of the reference age (chronological age) were compared between the Korean model and a commercial model (VUNO Med-BoneAge version 1.1; VUNO) trained with Greulich-Pyle-based age as the label (GP-based model). Results: Compared with the GP-based model, the Korean model showed a lower RMSE (11.2 vs. 13.8 months; P = 0.004) and MAE (8.2 vs. 10.5 months; P = 0.002), a higher proportion of bone age predictions within 18 months of chronological age (88.3% vs. 82.2%; P = 0.031) for Institution 1, and a lower MAE (9.5 vs. 11.0 months; P = 0.022) and higher proportion of bone age predictions within 6 months (44.5% vs. 36.4%; P = 0.044) for Institution 2. Conclusion: The Korean model trained using the chronological ages of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions as labels performed better in bone age assessment than the GP-based model in the Korean pediatric population. Further validation is required to confirm its accuracy.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권4호
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• pp.413-425
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• 2022

Objective: We compared appendiceal visualization on 2-mSv CT vs. conventional-dose CT (median 7 mSv) in adolescents and young adults and analyzed the undesirable clinical and diagnostic outcomes that followed appendiceal nonvisualization. Materials and Methods: A total of 3074 patients aged 15-44 years (mean ± standard deviation, 28 ± 9 years; 1672 female) from 20 hospitals were randomized to the 2-mSv CT or conventional-dose CT group (1535 vs. 1539) from December 2013 through August 2016. A total of 161 radiologists from 20 institutions prospectively rated appendiceal visualization (grade 0, not identified; grade 1, unsure or partly visualized; and grade 2, clearly and entirely visualized) and the presence of appendicitis in these patients. The final diagnosis was based on CT imaging and surgical, pathologic, and clinical findings. We analyzed undesirable clinical or diagnostic outcomes, such as negative appendectomy, perforated appendicitis, more extensive than simple appendectomy, delay in patient management, or incorrect CT diagnosis, which followed appendiceal nonvisualization (defined as grade 0 or 1) and compared the outcomes between the two groups. Results: In the 2-mSv CT and conventional-dose CT groups, appendiceal visualization was rated as grade 0 in 41 (2.7%) and 18 (1.2%) patients, respectively; grade 1 in 181 (11.8%) and 81 (5.3%) patients, respectively; and grade 2 in 1304 (85.0%) and 1421 (92.3%) patients, respectively (p < 0.001). Overall, undesirable outcomes were rare in both groups. Compared to the conventional-dose CT group, the 2-mSv CT group had slightly higher rates of perforated appendicitis (1.1% [17] vs. 0.5% [7], p = 0.06) and false-negative diagnoses (0.4% [6] vs. 0.0% [0], p = 0.01) following appendiceal nonvisualization. Otherwise, these two groups were comparable. Conclusion: The use of 2-mSv CT instead of conventional-dose CT impairs appendiceal visualization in more patients. However, appendiceal nonvisualization on 2-mSv CT rarely leads to undesirable clinical or diagnostic outcomes.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권3호
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• pp.322-332
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• 2022

Objective: CT plays a central role in determining the resectability of pancreatic cancer, which directs the use of neoadjuvant therapy. This study aimed to assess the diagnostic accuracy of CT in predicting circumferential resection margin (CRM) involvement in patients with resectable or borderline resectable pancreatic head cancer. Materials and Methods: Seventy-seven patients who were scheduled for upfront surgery for resectable or borderline resectable pancreatic head cancer were prospectively enrolled, and 75 patients (38 male and 37 female; mean age ± standard deviation, 68 ± 11 years) were finally analyzed. The CRM status was evaluated separately for the superior mesenteric artery (SMA) and posterior and superior mesenteric vein/portal vein (SMV/PV) margins. Three independent radiologists reviewed the preoperative CT images and evaluated the resection margin status. The reference standard for CRM status was pathologic examination of pancreaticoduodenectomy specimens in an axial plane perpendicular to the axis of the second portion of the duodenum. The diagnostic accuracy of CT was assessed for overall CRM involvement, defined as involvement of the SMA or posterior margins (per-patient analysis), and involvement of each of the three resection margins (per-margin analysis). The data were pooled using a crossed random effects model. Results: Forty patients had pathologically confirmed overall CRM involvement in pancreatic cancer, while CRM involvement was not seen in 35 patients. For overall CRM involvement, the pooled sensitivity and specificity were 15% (95% confidence interval: 7%-49%) and 99% (96%-100%), respectively. For each of the resection margins, the pooled sensitivity and specificity were 14% (9%-54%) and 99% (38%-100%) for the SMA margin, 12% (8%-46%) and 99% (97%-100%) for the posterior margin; and 37% (29%-53%) and 96% (31%-100%) for the SMV/PV margin, respectively. Conclusion: CT showed very high specificity but low sensitivity in predicting pathological CRM involvement in pancreatic cancer.