현재 평판 디텍터를 이용한 디지털 방사선 촬영기술은 방사선 진단 기술 분야에 있어서 매우 중요하고 유용하게 사용되고 있다. 비정질 실리콘 광센서를 사용하는 디지털 방사선 촬영기에는 흡수되는 방사선 에너지를 가시광선으로 변환하는 신틸레이터로 보통 CsI(TI)를 사용한다. 신틸레이터에서 만들어진 가시광선은 이차원 평면으로 구성된 비정실 실리콘 광 다이오드에서 전기적 신호로 전환된다. 좋은 질의 영상을 얻기 위해서는 디지털 방사선 촬영기(Digital Radiography, DR) 디텍터의 방사선에 대한 세부적인 특성 연구가 필수적이다. 이러한 이유로 조사선량과 디지털 방사선 촬영기의 신호의 관계에 대해서 많은 연구가 이루어졌지만 현재까지의 연구에서는 고정된 관전압의 조건에서 두 변수의 관계에 대한 연구가 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 X선 스펙트럼 모델인 SPEC-78을 사용하여 조사선량 대신 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호와의 관계를 규명하였다. SPEC-78의 주요 입력변수인 X-ray 튜브의 고유 필터 값을 구하기 위해 조사선량을 측정하여 계산한 조사선량과 비교하였다. 물질에 흡수되는 X-ray의 에너지를 계산하는 알고리즘을 상정하여 디텍터에 흡수되는 에너지를 계산하고 다양한 조건에서 실제 X선 영상의 화소값을 획득하였다. 두변수의 관계를 이용해 특성곡선을 얻었으며 이 결과를 검증하기 위해서 물과 알루미늄으로 제작된 팬텀을 이용하였다. 다양한 조건에서 팬텀 영상의 화소값을 측정하였고 특성곡선과 비교하였다 이러한 과정으로 진행된 연구의 결과로 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호는 거의 선형적임을 알 수 있었다. 또한 팬텀을 이용한 실험에서도 산란된 광자의 영향으로 유발된 약간의 오차에도 불구하고 측정되어진 화소값은 특성곡선과 잘 일치하였다 본 연구를 통해 규명되어진 두 변수의 관계는 예상과 거의 일치하였지만 산란선에 대한 부분은 흡수에너지 계산 알고리즘에서 빠져있어 더 연구가 되어야 할 부분이다. 본 연구를 통해 얻어진 자료들은 디지털 방사선 촬영기의 전처리 과정에 있어서 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이라 생각된다.
기존의 쐐기(wedge) 필터를 사용하는 접선조사(tangential irradiation) 방식의 일반적인 유방암 방사선치료와 동일한 접선 조사야(filed)를 사용하면서 쐐기 필터를 삽입하는 대신 다엽콜리메터의 움직임을 통해 치료부위의 선량분포를 균일하게 형성토록 하는 접선 세기조절 방사선치료(tangential breast Intensity modulated radiotherapy, T-B IMRT)가 유방암치료에 적용되고 있다. 본 연구에서는 T-B IMRT치료계획에서 계산된 선량분포를 기존의 쐐기 필터를 사용한 일반적인 접선조사 방식의 치료계획과 비교하여 치료표적 및 중요장기에서의 선량분포 측면에서 T-B IMRT의 타당성을 살펴보고, 실제 T-B IMRT치료 빔 조사 시 선량 측정 및 치료계획 결과와의 오차 분석을 통해 선량 분포의 정확도를 확인하고자 하였다. 기존의 쐐기필터를 이용한 접선조사 방식으로 치료한 유방암 환자 15명을 대상으로 T-B IMRT치료계획을 세운 후, 계산된 선량분포를 비교, 분석하였다. T-B IMRT치료계획에서 치료표적 부피 내 선량분포의 균일도가 기존의 쐐기를 사용한 접선조사 방식보다 향상된 결과를 보였으며, 주변의 정상조직과 중요장기의 선량을 상대적으로 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다. T-B IMRT의 실제 치료조사 시 선량정확도를 분석하기 위해 적합한 팬텀을 사용하여 품질보증(QA) 치료계획을 수립하였다. 원기둥 형태의 아크릴에 이온전리함을 삽입한 형태의 팬텀을 사용하여 치료계획과 실제 치료 빔 조사를 통해 측정된 절대선량 값을 비교하였으며, 평균 오차는 $0.7{\pm}1.4%$로 분석되었다. 이차원 다이오드 검출기 배열장치를 이용한 선량분포의 정확도 분석에서는 치료계획 시 계산된 선량분포와 실제 측정된 선량분포의 gamma evaluation (3%, 3 mm 기준)를 통해 평균 $97.3{\pm}2.9%$의 합격률(pass rate)로 타당성 있는 정확도를 보여주었다. 본 연구를 통해 선량분포 측면에서 기존 쐐기필터를 이용한 접선 조사방식의 방사선치료 대비 T-B IMRT의 장점을 확인할 수 있었고, T-B IMRT에 적합하게 수립된 품질보증 과정을 통해 실제 조사되는 선량의 정확도를 확인할 수 있었다.
방사선 치료에서 부정확한 환자 셋업이 표적에 전달되는 선량에 미치는 영향과 치료 마진과의 연관성을 몬테칼로 기법을 사용한 전산모사를 통하여 분석하였다. 실제 방사선 치료를 받은 직장암 환자에 대한 임상표적체적(CTV: Clinical Target Volume) 및 주요장기의 구조와 치료계획 시스템(Eclipse 8.9, USA)을 이용하여 수립된 세기조절 방사선치료계획에서의 선량분포에 대한 데이터를 전산모사에서 사용하였다. 전산모사 프로그램은 리눅스환경에서 오픈소스인 ROOT 라이브러리와 GCC를 기반으로 본 연구를 위하여 개발되었다. 환자셋업오차의 확률분포를 정규분포로 가정한 것에 따라 무작위로 생성된 크기만큼 셋업이 부정확한 경우를 모사하여 임상표적체적에서의 선량분포의 변화와 오차크기에 따른 마진크기를 3차원입체조형 방사선치료에 사용되는 마진공식과 비교분석 하였다. 셋업오차 생성에 사용된 정규분포의 표준편차 크기는 1 mm부터 10 mm까지 1 mm간격으로 두었으며 계통오차와 통계오차별로 2,000번 전산모사했다. 계통오차의 경우 전산모사에 사용된 표준편차가 커질수록 임상표적체적에 조사되는 최소선량 $D_{min}^{stat{\cdot}}$은 100.4%에서 72.50%로 감소하였고 평균선량 $\bar{D}_{syst{\cdot}}$도 100.45%에서 97.88%로 감소한 반면에 표준편차${\Delta}D_{sys}$는 0.02%에서 3.33%로 증가하였다. 통계오차의 경우 최소선량 $D_{min}^{rand{\cdot}}$은 100.45%에서 94.80%감소하였고 평균선량 $\bar{D}_{syst{\cdot}}$도 100.46%에서 97.87%로 감소하였으며 표준편차 ${\Delta}D_{rand}$는 0.01%에서 0.63%로 증가하였다. 그리고 마진공식으로부터 전산모사에 사용된 셋업오차에 해당되는 마진크기를 구하고 모집단비율(population ratio)을 정의하여 기존 마진공식의 목적이 세기조절방사선치료에 만족함을 확인했다. 개발된 전산모사 프로그램은 해당 환자의 치료계획 정보를 직접 사용하므로 직장암만 아니라 두경부암, 전립선암 등 여러 환부에 적용 가능하며 셋업오차 및 선량변화에 연관된 연구에도 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
2009년 2월 9일 화왕산에서는 대보름 행사인 '억새 태우기'가 많은 사람들이 지켜보는 가운데 시작되었지만 예상하지 못한 강풍으로 산불로 확대되어 많은 인명피해가 발생하였다. 본 연구에서는 3차원 계산 유체역학 모형인 CFD_NIMR_SNU 모형을 이용하여 복잡한 산악지역에서 국지적 가열에 따른 바람장을 모사함으로써 이날 발생한 산악 화재의 특성을 분석하였다. 화재가 발생한 지역의 지표 온도는 가열이 없을 때, $300^{\circ}C$ 및 $600^{\circ}C$ 일 때의 3가지 가열 강도조건을 주어 모사하였다. 지표 가열은 화재 발생 지역 중앙에서 수직 바람장을 $0.7m\;s^{-1}(300^{\circ}C)$와 $1.1m\;s^{-1}(600^{\circ}C)$만큼 증가시켰다. 난류운동에너지는 화재의 열에너지 자체 및 열적 순환에 의해 증가된 운동에너지에 의해 증가하였다. 화재로 인한 열은 복잡한 지형과 강한 경계 바람 조건과 함께 화왕산의 예상하지 못한 난류와 강풍 조건을 유도하였다. CFD_NIMR_SNU 모형은 인명피해를 발생시킨 산불을 이해하는데 도움이 되는 귀중한 분석 자료를 제공하였다. 모사 결과에 따르면 화재 발생 지점은 풍상측의 높은 지형으로 인하여 화재 발생 직전까지는 바람이 거의 억제되었던 것으로 보인다. 이러한 바람의 억제는 화재 발생에 따른 뜨거운 공기의 상승과 강한 경계 바람 조건에 의해 쉽게 되돌려졌다. 즉, 강한 경계 바람과 화재로 인한 가열이 함께 작용하여 강한 난류가 만들어졌고, 여러 명의 사상자가 발생한 산악 화재로 확산되었던 것이다. CFD_NIMR_SNU 모형은 중규모 모형과의 결합을 통하여 좁은 영역의 화재로 인한 난류 예보를 생산하는 등 산불 예방을 위해 활용될 수 있을 것이다.
사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.
텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.
본 연구는 완벽주의가 스케일링 실습 시 실습불안과 스트레스에 미치는 영향에 대하여 알아보기 위하여 경기도에 소재한 S대학에서 치위생과 치면세마실습 과목을 수강하여 치위생과 실습실에 내원한 환자를 대상으로 스케일링 실습을 한 학생 122명을 대상으로 2008년 5월 1일부터 5월 31일까지 스케일링 실습 전과 실습 후에 설문조사를 실시하였다. 이차원적 완벽주의의 하위요인인 성취추구 요인과 실패회피 요인 점수에 따라 네 가지 유형의 완벽주의 집단으로 구분하고 실습 시 스트레스와 실습 전후의 불안을 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 완벽주의 유형에 따라 실습 스트레스에 차이가 있는지를 확인하기 위하여 완벽주의 네 집단을 독립변인으로 하고, 실습 스트레스 점수를 종속변인으로 한 분산분석을 실시한 결과 실습 스트레스는 완벽주의 유형에 따라 통계적으로 유의미한 결과를 확인할 수 없었다. 2. 실습 전 특질불안 점수와 실습 전 상태불안점수, 실습 전 전체불안 검사는 완벽주의 유형에 따라 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 이러한 차이는 성취 추구 요인과 실패회피 요인 모두 낮은 비완벽주의 집단에 비해 성취추구 요인과 실패회피 요인 모두 높은 혼합집단 간 차이로 인해 나타났다. 다시 말해 비완벽주의 집단에 비해 혼합집단이 실습 전에 모든 불안 점수가 더 높았다. 3. 실습 전에 비해 실습 후에 불안 점수가 감소하였는지 검증하기 위하여 상태불안의 실습 전 점수와 실습 후 점수를 이용하여 반복 측정 분산분석(Repeated Measure ANOVA)을 실시하였으며 분석결과 불안의 전체 점수는 93.71 에서 89.66점으로 감소하였으며 하위요인인 상태불안 점수도 45.49에서 43.38점으로 감소하였다. 이는 통계적으로 유의미하였다. 4. 이차원적 완벽주의척도의 하위요인인 성취추구요인과 실패회피요인이 실습 전후 표준화된 상태불안 점수의 차이값에 미치는 영향력을 검증하기 위하여 회귀분석을 실시하여 개별적인 예측변인의 준거변인에 대한 기여도와 통계적 유의미성을 검정한 결과, 실패회피는 상태불안에 정적으로 유의미한 예측변인이었지만, 성취추구는 준거변인에 영양을 주지 않았다. 즉, 실패회피 정도가 높을수록 실습기간 동안 상태불안이 높아지는 것으로 나타났다. 위와 같은 결과를 볼 때 스케일링 실습 시 실습지도자는 학생들의 완벽주의 성향에 따른 실습불안을 감소시키기 위한 노력이 필요하며 학생들에게 성취추구적 동기를 부여할 수 있는 방안을 모색하는 것이 중요하다고 하겠다.
미성숙 종자로부터 추출된 전체 RNA를 이용하여 합성한 cDNA와 LMW-GS 특이 프라이머세트를 이용하여 43개의 LMW-GS 유전자를 분리하였다. 각각의 유추 아미노산은 상동성이 높은 20개의 시그널 펩타이드, N-말단 영역, 반복서열영역 그리고 C-말단 영역을 가지며 C-말단 영역에 분자내 혹은 분자간 이황화 결합을 형성하는 전형적인 8개의 시스테인을 가지고 있었다. 이들 시스테인의 위치는 첫번째, 일곱번째를 제외하고는 보존되어 있었다. Ikeda 분류법과 비교할 경우, 이들은 각각 그룹 1, 2, 3 또는 4, 5, 7, 10(이중 그룹 2와 5가 가장 많음) 그리고 11에 속하며 그룹 6, 8, 9 그리고 12에 속한 단백질은 탐지되지 않았다. 이들 43개 LMW-GS 유전자들을 Lasergene Version 7.0을 이용하여 DNA 염기서열 수준에서 계통도를 분석한 결과 Ikeda 그룹의 분류법과 일치하였다. 단백질 수준에서 LMW-GS들을 확인하기 위해 2DE로 이들 단백질을 분리하여 이들의 N-말단 아미노산 서열을 분석하였다. 7개 스팟의 N-말단 아미노산 서열을 확인할 수 있었고 이중 2개는 N-말단 아미노산 서열이 세린으로 시작하는 LMW-s 타입이었고 5개는 N-말단 아미노산 서열이 메티오닌으로 시작하는 LMW-m 타입이었다. 이들 서열은 Ikeda 그룹의 분류법에 따르면 그룹 1, 2, 3, 3/4, 5 그리고 10이었다. 이들 LMW-GS 단백질 중 2개는 Glu-D3 그리고 3개는 Glu-B3에 의해 encoding 되었고 나머지는 확인이 불가능 하였다. 그룹 6, 7, 8, 9, 11, 그리고 12의 스팟은 확인할 수 없었다. N-말단 아미노산 서열들과 클로닝된 LMW-GS 유전자군을 비교해 보면 그룹 1, 2, 3/4, 5 그리고 10이 모두 유전자와 단백질 수준에서 존재하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 다양한 LMW-GS 유전자들을 분리, 동정하였고 이들의 해당 단백질을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 밀가루 품질 향상을 위한 육종 프로그램에 도움이 될 것이다.
중국에서 건축유산의 수리원칙은 1930년대 중국영조학사의 양사성이 처음으로 제시하였다. 이후 수리현황은 1950년대 새로운 사회적, 정치적 배경아래 다양한 건축 수리 경험을 토대로 1961년 "문물보호관리잠행조례"에 '원상회복 혹은 현상보존'으로 명시되었다. '원상회복 혹은 현상보존'에서 원상회복은 대체로 창건기 모습으로의 복원을 의미하는데, 20세기 초 중기에 한국과 일본에서도 당초모습으로 복원하는 원칙에 근거해 문화유산을 수리하는 경우가 많았기 때문에, 이 시기 동북아지역의 건축유산 수리에서 창건기 모습으로의 복원은 보편적이며 주도적인 원칙이었다고 볼 수 있다. 하지만 중국의 경우 원상회복과 함께 현상보존도 대등하게 명시되어 있는데, 당시의 주도적인 흐름을 생각할 때 이는 다소 의외로 보이기 때문에 그 형성과정과 의미에 궁금함이 생긴다. 처음으로 수리원칙을 제시하였던 양사성에 대한 연구는 매우 중요하지만, 중국에서 원칙과 관련된 국제이론에 대한 활발한 연구에 비해 양사성의 수리원칙에 대한 입체적 분석은 부족하다. 중국 수리원칙의 형성과정과 그 정확한 의미를 알려면 먼저 양사성이 제시한 보호원칙을 중점적으로 분석해야 하고, 그리고 그것이 중화인민공화국 건국 후 문화유산 보호를 둘러싼 사회적 배경속에서 어떻게 변화되었는지를 종합적으로 살펴보아야 한다. 이 글에서는 먼저 양사성이 문물의 원상에 중요한 가치를 둔 원상회복 위주의 수리원칙을 제시하고, 동시에 가치판단의 결과 혹은 현실적인 이유로 인한 현상보존의 가능성도 열어두었음을 살펴본다. 그리고 건국 이후 소련 건축유산 보호제도의 영향, 경제개발 위주의 정책으로 인해 현상보존이 하나의 현실적인 원칙으로서 원상회복과 대등하게 등장하는 과정을 살펴본다.
목적 : 본 연구의 목적은 지역사회 고령운전자의 인구사회학적 요인에 따른 자가보고식 운전능력 및 상관성을 파악하고 시각, 청각, 인지, 운동, 심리요인을 바탕으로 설정한 가설모형의 적합성을 검증하여 지역사회 고령운전자의 자가보고식 운전능력에 대한 경로모형을 제시하고자 함이었다. 연구방법 : 연구 대상은 만 65세 이상 지역사회 거주 고령운전자의 122명이었다. 대상자들의 시각과 청력, 운동기능, 인지기능, 우울 및 자가보고식 운전능력을 평가하였다. 수집된 자료는 SPSS 21.0을 사용하여 분석하고 가설모형의 검증을 위해 AMOS 22.0을 사용하여 경로분석을 시행하였다. 결과 : 연구결과 남성의 경우 여성보다 자가보고식 운전능력 점수가 높았으며 주간 운전일수 6~7일인 경우는 주 3일 이하에 비해 점수가 높았다. 면허취득 기간과 운전경력은 자가보고식 운전능력과 정적 상관성을 보였다. 경로모형의 적합성 결과 최종모형은 p값(.911)이 .05를 초과하며, TLI(1.202), NFI(.949), CFI(1.000)가 모두 .90이상이고 RMSEA(.000)는 0.1이하로 가설모형이 측정 자료에 잘 부합하는 것으로 나타났다. 또한 첫째, 우울, 청력감퇴, 악력은 고령운전자의 자가보고식 운전능력에 직접적으로 영향을 주는 요인으로 확인되었다. 둘째, 나이는 우울, 악력에 직접적인 영향을 주고, 우울과 악력을 매개하여 자가보고식 운전능력에도 간접적으로 영향을 주고 있었다. 셋째, 우울은 인지처리지연과 악력에 직접적인 영향을 주었다. 결론 : 본 연구는 지역사회 고령운전자의 자가보고식 운전능력에 영향을 주는 요인들의 직 간접적인 관계를 파악하고 자가보고식 운전능력에 영향을 미치는 다양한 요인들의 다차원적인 효과를 검증하였다는데 의의가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
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