• 대한기계학회논문집A
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• 제24권3호
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• pp.676-684
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• 2000

In this study, behavior of $C_t$ which is a well-known fracture parameter characterizing creep crack growth rate, is investigated for weld interface cracks. Finite element analyses were per formed for a C(T) specimen under constant loading condition for elastic-plastic-creeping materials. In modeling C(T) geometry, an interface was employed along the crack plane which simulated the interface between weld and base metals. The $C_t$ versus time relations were obtained under various creep constant combinations and plastic constant combinations for weld and base metals, respectively. A unified $C_t$ versus time curve is obtained by normalizing $C_t$ with $C^*$ and t with $t_T$ for all the cases of material constant variations.

• 한국방사선학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.501-508
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• 2017

방사선치료에 사용하는 CT 스캐너에 의해 획득된 CT 및 CBCT 전자밀도팬텀의 CT영상부터 CT수 대 물리적 밀도 변환에 관한 CT 스캐닝 매개변수의 의존성은 실험으로 분석하였다. CT수는 관전류량, 슬라이스 두께, 영상재구성 필터, 시야 그리고 팬텀 용적의 크기에 대해 의존하지 않았다. 그러나 CT수는 관전압과 팬텀 횡단면적 크기에 의존하였다. 결과로서, 물리적 밀도 1이상의 범위에 대하여, 90과 120 kVp 사이의 관전압에서 관측된 최대 CT수 차이는 27%이었고, 그리고 CT 몸통과 머리 전자밀도팬텀 사이에서 관측된 최대 CT수 차이는 15%이었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.211-220
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• 2020

고화질의 전산화단층촬영상을 통해 정확한 병변 검출과 진단을 할 수 있다. 이와 같은 장점 때문에 전산화단층촬영 시 방사선량을 줄이면서 영상 화질을 개선하기 위해 많은 연구가 수행되었다. 최근 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위한 딥러닝 기반 기술이 개발되었고, 기존의 기술에 비해 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 전산화단층촬영상의 공간분해능을 향상시키기 위해 초고해상도 합성곱 신경망 모델을 사용하였으며, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 결정하는 초 매개 변수 변화에 따른 영상 화질을 평가하여 초고해상도 합성곱 신경망 모델에 대한 초 매개 변수의 효과를 검증하였다. Profile, 구조적 유사성 지수, 최대신호 대 잡음비 및 반치폭을 측정하여 초 매개 변수 변화에 따른 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능은 epoch와 training set이 증가함에 따라 향상되었으며, 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위해 learning rate 최적화가 필요하다는 사실을 확인하였다. 따라서 최적의 초 매개 변수와 함께 구현된 초고해상도 합성곱 신경망 모델은 전산화단층촬영상의 품질을 향상시킬 수 있다.

• 대한핵의학회지
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• 제31권1호
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• pp.83-89
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• 1997

CT에서도 악성 여부가 불명확한 단일 폐결절의 감별진단에 있어 PET이 어떠한 도움을 줄 수 있는지 알아보고자 이러한 환자 30명을 대상으로 FDG-PET을 시행하여 각 환자에서 구한 pSUV, aSUV, TAC 양상, 50/10비의 4가지 매개변수를 조직검사결과와 비교하여 다음과 같은 성적을 얻었다. 1) 4가지 매개변수의 악성판정 기준치로 $pSUV{\geq}3.5$, aSUV>2.5, TAC=상향, 50/10비${\geq}1.45$를 적용하였을 때 악성판정에 있어 각각의 예민도는 86.7%, 66.6%, 86.7%, 73.3%였으며, 특이도는 86.7%, 86.7%, 46.7%, 86.7%였다. 2) 4가지 매개변수중 구하기 용이한 점과 정확도를 감안할 때 임상적으로 pSUV가 가장 유용하였다. 3) pSUV를 사용하였을 경우 CT에서 불확실한 단일 폐결절의 87%에서 정확한 진단이 가능하였다. 4) 기관지 폐포암을 제외할 경우 예민도가 100%였다. 이상의 결과에서 FDG-PET에서 구한 pSUV는 여러 가지 매개변수중 가장 용이하게 구할 수 있으며 비 침습적으로 단일 폐결절의 악성여부를 가릴 수 있는 유용한 방법이었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제34권2호
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• pp.149-156
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• 2011

본 연구는 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography; 이하 CT)검사 환자를 대상으로 요인별 불안에 따른 지각과 반응의 정도를 파악하고, 변수들 간의 관련성을 분석하여 CT검사 환자의 검사에 대한 인식을 향상시켜 불안을 감소시키기 위한 과학적 기초자료를 제공하고자 실시하였다. 연구 대상은 2010년 7월부터 2010년 9월까지 3개의 대학병원 영상의학과에서 CT검사 환자 263명을 대상으로 구조화된 자기기입식으로 설문조사 를 실시하였다. CT 검사 대상자의 불안에 대한 영향을 알아보기 위해 단변량 분석으로 독립변수의 CT검사 관련 특성에 따른 CT검사 요인별 불안은 환자의 방사선 노출, CT검사 이유, 질병상태 인지여부, 비용 부담자, 경제적 부담, 충분한 설명, 설명 주체에 따른, 내시경 조직검사 유무, 사전 처치에 따른, CT검사 이전에 따른, CT부작용 경험에 따른, 조영제 부작용에 발생에 따른 요인으로 나뉘어지고 종속변수의 불안 요인은 신체적 요인, 병원종사자 요인, 병원환경 요인, 사회경제적 요인으로 나뉘어 SPSS WIN(ver. 13.0) 통계프로그램을 이용하여 분석하였다. 이상의 연구 결과를 종합해 볼 때, CT검사 환자의 요인별 불안의 지각과 반응의 정도가 경제부담, 상태불안, 전처치 불안, 방사선 노출 불안, 부작용 불안에서 유의한 차이를 보여주고 있다. 따라서 검사의 전처치와 조영제의 화학적 독성, 부작용에 관한 사전교육프로그램 개발을 통해 CT검사 환자들의 검사에 대한 불안을 감소시킬 수 있을 것으로 사료되며 이러한 연구를 기초 자료로 CT검사 환자의 불안정도와 불안요인을 감소시키기 위해서 중재 방안이 지속적으로 연구되고 개선되어야 할 것이다. 또한 환자의 경제적 부담이 CT검사 불안에 영향을 미치는 것을 인지하고 사회적으로 해결해 나가야 할 것이라 사료된다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권1호
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• pp.240-252
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• 2023

목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제33권4호
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• pp.355-362
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• 2010

본 연구는 영상의 질을 저해하지 않는 범위 내에서 환자의 흡수선량을 최소화 할 수 있는 두부 전산화 단층촬영의 노출매개변수 값의 범위를 알아보고 선량감소가 필요한 환자에 대해서 적용 가능한 최적의 노출조건을 찾고자 하였다. 이를 위해 두부촬영 시 사용되는 기존의 전산화단층촬영 변수로부터 얻어진 영상의 선량과 잡음성분을 측정하였다. 또한 두부용 팬텀을 사용하여 관전압과 회전시간을 변화시켜서 영상을 얻었으며, 선량과 잡음(Noise), 최대량 신호대 잡음비(PSNR) 측정을 통해 실험 영상을 평가하였다. 실험결과는 첫째, 관전압과 회전시간을 변화시켜 선량을 측정한 결과 기존 두부촬영조건에서 얻어지는 선량의 재현성 실험에서 선량 측정값의 유효성이 입증되었다. 둘째, 저 선량과 고화질의 노출 조건을 찾기 위한 방법으로 선량과 잡음값의 관계는 의미가 없었으며, 선량과 PSNR값의 관계는 의미가 있었다. 이를 바탕으로 제조사에서 제시하는 촬영조건으로부터 선량의 감소가 필요한 경우 본 연구에서 제시한 새로운 노출조건을 사용한다면 환자의 흡수선량은 감소시키면서 기존에 제시된 노출조건으로부터 얻어진 영상과 유사한 화질의 영상을 얻을 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.499-511
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• 2019

본 연구의 선행 연구에서는 1~3차에 걸쳐 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 퍼즐 기반 컴퓨터과학 교육 프로그램을 개발하여 현장에 투입하며 교육 효과를 CT창의성과 CT인지력으로 나눠 검증하고 교육 프로그램을 개선해왔다. 본 연구에서는 이러한 선행 연구 결과를 바탕으로 연령과 CT사고력 하위 요소를 매개 변수로 사용하여 계층적 베이지안 추론 모델링을 실시하였다. 그리고 그 결과를 바탕으로 중 고등학교에서 퍼즐 기반 컴퓨터과학 교육 프로그램의 효과를 예측하고 향후 투입할 중 고등학교의 퍼즐 기반 컴퓨터과학 교육 프로그램의 주요 개선 항목과 개선 방향을 제안하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.87-92
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• 2016

본 논문에는 관심 영역의 폐실질 영역을 양성과 악성 결절의 분류를 위한 특징인자에 포함으로써 분류성능을 개선하였다. CT를 통해 확인되는 매우 작은 폐결절(4~10mm)은 고형 종양 내에 CT 데이터 복셀 수가 제한되어 기존 컴퓨터보조 진단도구를 통해 처리하기가 어렵다. 이러한 아주 작은 폐 결절의 경우 분석을 위해 주변의 실질을 포함하여 특징인자를 추출하는 것이 CT 복셀 세트를 증가시킬 수 있으며, CT 스캐너와 매개 변수에 대한 컴퓨터 보조진단도구의 유연성을 확보함으로써 진단 성능을 개선할 수 있다. 나이브 베이스와 SVM 약분류기를 이용하는 아다부스트 학습을 통해 304개의 특징인자로부터 유효한 특징인자를 결정하였으며, 제안한 방법을 COPDGene 데이터에 적용한 결과 100%의 정확도, 민감도 및 특이도의 결과를 획득하여 컴퓨터 보조진단에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-9
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• 2023

전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.