• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제32권
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• pp.93-109
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• 2020

목 적: 나선형 토모테라피 방사선치료를 위한 환자별 품질관리용 라디오크로믹 필름 및 3차원 분석시스템인 Dosimetry CheckTM (DC, MathResolutions, USA)의 성능평가를 시행하였다. 대상 및 방법: 인체모형팬톰(Anderson Rando Phantom, USA)을 이용하여 위치 변이가 있는 3가지 형태의 복부 종양(130.6㎤), 복막 후면 종양(849.0㎤) 및 전 복부 전이 종양(3131.0㎤)을 모델링하였다. 조사면 고정너비(field width, FW)를 2.5-cm, 5.0-cm, 피치(pitch) 0.287, 0.43으로 하여 부위별 4개씩(plan01-plan04), 총 12개의 비교용 치료계획을 수립하였다. 이온전리함(1D)과 라디오크로믹 필름(Gafchromic EBT3, Ashland Advanced Materials, USA)을 치즈팬톰 내 삽입하는 방법(2D)과 빔 플루언스 로그정보를 이용하여 CT영상 위에 선량을 3차원으로 재구성하는 방식의 DC측정을 진행하였다. 스레드효과(thread effect)를 분석을 위해 리플(ripple) 진폭(%)를 계산하였고, 선량 분포의 패턴 분석을 위해 감마인덱스 분석(DD: 3%/DTA: 3mm, 합격 문턱 값: 95%)을 수행하였다. 결 과: 리플 진폭 측정 결과 복막 후면 종양이 평균 23.1%로 가장 높았다. 라디오크로믹 필름의 분석결과, 절대 선량 평균 1.0±0.9%, 감마인덱스분석 평균 96.4±2.2%로 95% 이상 통과하였으나 전 복부 전이 종양과 같이 넓은 부위 평가에 범위의 제한적이었다. 인체모형팬톰에 적용한 DC 분석결과 FW가 5.0-cm인 세 부위의 2D 및 3D 플랜 평균이 91.8±6.4%였다. 세 단면 및 선량 프로파일 분석을 통해 복막 후면 및 전 복부 종양 표적 전체 영역에 분석이 가능하였고, 선량-용적 히스토그램을 통한 계획 선량 대 측정의 선량 오차가 FW 및 pitch에 따라 커지는 것을 확인하였다. 결 론: DC측정방법은 별도의 측정기 없이 조사 중 측정된 빔 플루언스 로그정보만으로 3차원 환자 영상 데이터 위에 선량 오류를 구현할 수 있고 종양의 위치나 크기에 제한이 없어 크고 불규칙한 종양의 나선형 토모테라피의 치료 시 환자별 품질관리 성능이 매우 우수하며 활용도가 높을 것으로 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제42권1호
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• pp.61-69
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• 2008

목적: 일반적인 바늘구멍 조준기를 사용한 SPECT 시스템은 피사체를 확대시킬 수 있다는 장점이 있어 설치류와 같은 소동물 영상을 얻기에 적합하다. 그러나 몇 가지 기하학적 오차는 영상의 해상도를 크게 저하시킬 수 있으므로 이를 보정해주는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 바늘구멍 조준기를 장착한 삼중 헤드 SPECT 시스템에서 간단한 기하학적 보정기법을 개발하고 이를 모형과 몇몇 설치류 영상에 대해 적용하여 기하학적 보정 효과를 검증하였다. 대상 및 방법: Trionix사의 TRIAD XLT9 SPECT시스템에 1.0 mm의 입구를 갖는 바늘구멍 조준기를 장착하고 실험하였다. 회전각도에 의존하는 기하학적 오차를 측정하기 위해 중앙에 위치시킨 점선원의 영상을 얻었다. 무게중심을 구하는 방법으로 점선원의 중심 위치를 찾아주었고 이 중심 위치를 이용하여 기하학적 오차를 보정하였다. 또한 입력해준 회전 반경과 실제 회전 반경의 차이를 보정하기 위해 종축 방향으로 서로 떨어져 있는 두 개의 점선원 영상을 얻었다. 기하학적 오차의 보정 기법을 검증하기 위해 점선원을 보정 전, 후에 각각 재구성하여 이를 비교하였다. 또한 열소반점 초소형 모형 및 몇몇 설치류 영상에 대해 SPECT 영상을 얻어 보정 효과를 검증하였다. 결과: 보정 전 기울어진 도넛 모양으로 보이던 점선원의 재구성 영상이 보정 후 완벽한 구 모양으로 얻어졌고 축방향의 해상도 역시 개선되었다. 열소반점 모형과 설치류 영상에서도 매우 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있었다. 결론: 기하학적 오차에 의한 영상 왜곡 및 해상도의 저하 현상이 이 연구에서 개발된 하나 또는 두 개의 점선원을 이용한 간단한 보정 기법에 의해 크게 보정되었다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권5호
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• pp.414-424
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• 1998

목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권5호
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• pp.455-468
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• 1998

이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.613-623
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• 2011

본 연구에서는 Moderate Imaging Spectroradiometer(MODIS), Sea-viewing Wide Field-fo-view Sensor(SeaWiFS), Medium Resolution Imaging Spectrometer(MERIS) 등의 광역관측 위성영상을 이용한 해수나 연안수의 클로로필 농도 분석을 통해 가능성이 확인되었던 밴드 비를 이용한 비교적 간단한 추정 모델을 수체의 크기와 폭이 현저히 작고 탁도가 있는 하천에 대해 클로로필-a 농도값을 추정하고자 고해상도 위성영상에 Two-band 및 Three-band reflectance 모델을 적용하여 가능성을 파악하였다. 특히 RapidEye 영상을 이용하여 일반적으로 탁도가 있는 수체에 대해 Red와 NIR 영역을 활용하는 이들 모델에 Red-edge(RE) 밴드를 적용하였다. Red와 NIR을 이용한 Two-band Reflectance 모델은 계산식의 결정계수 $R^2$ 값이 0.38로 유의성 없는 결과를 나타내었다. 그러나 RapidEye의 Red-edge (RE) 파장 대를 이용한 Red-RE Two-band 모델과 Red-RE-NIR Three-band 모델을 이용한 계산식에 대해서는, 2차함수에 의한 Three-band 모델의 결과는 Red-RE Two-band 모델의 결과와 통계적인 값이 거의 유사하였고 Two-band와 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식은 각각 0.66, 0.73 의 $R^2$값을 나타내어 Red-edge 밴드의 적용 가능성을 보였고, 실측치와의 Root Mean Square Error (RMSE)는 24.8, 22.4 mg $m^{-3}$, Relative Percent Difference(RPD)는 각각 1.30, 1.29로 1.5 이하의 대략적인 추정(Approximate Prediction) 수준을 나타내었다. 고해상도 위성영상에 Red-RE-NIR Three-band 모델을 적용한 계산식을 이용해 대략적인 추정이지만 가장 유의한 수준의 클로로필-a 농도를 추정할 수 있었다. 영상에서 추정된 클로로필-a 분포를 비교하였을 때 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식이 Two-band 모델에 비해 낮은 값의 분포를 보였다. 향후 하천의 스펙트럼을 실측하여 파장별 부유물질, 유기물과의 상관성 및 클로로필 농도와의 간섭 정도를 시뮬레이션하여 보정식을 산출 적용한다면 탁도가 다소 높은 하천에서의 클로로필-a 농도 계산식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권3호
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• pp.132-138
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• 2009

호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권5호
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• pp.338-343
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• 2004

목적: 이 연구의 목적은 두층 섬광결정을 사용하여 PET 기기 시야 외곽에서 발생하는 영상 왜곡현상을 최소화하는 고 민감도, 고 분해능의 소동물 PET 시스템을 개발하는 것이다. 대상 및 방법: GATE (Geant4 Application for Tomographic Emission) 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 시스템을 모사하였고 시스템 성능을 예측하였으며 시뮬레이션에서 도출한 파라미터를 기준으로 시스템을 설계 제작 하였다. 두층 섬광결정은 Lutetium Oxyorthosilicate (LSO)와 Lutetium-Yttrium Aluminate-Perovskite (LuYAP)으로 구성하였다. 섬광결정의 각 픽셀크기는 $2mm{\times}2mm{\times}8mm$이며 $8{\times}8$로 배열하여 두층 섬광결정으로 구성하였다. 두층 섬광결정 배열을 위치민감형 광전자증배관(Position Sensitive Photomultiplier Tube: PSPMT)과 결합하여 한 개의 검출기를 구성하였으며, 총 16개 검출기를 지름 10 cm, 유효시야 8 cm인 원형으로 배열하였다. 검출기로부터 출력된 데이터는 소켓, 디코더, ADC, FPGA회로를 거쳐 전 처리 컴퓨터에 입력되고 마스터 컴퓨터에 저장 되도록 하였다. 결과: 시스템 개발의 초기 연구로 한쌍 검출기만 사용하여 단층영상을 획득하고 민감도와 공간분해능을 측정하였다. 점선원을 시야 중앙에 위치했을 때 공간분해능은 2.3 mm FWHM이고, 민감도는 10.9 $cps/{\mu}Ci$이었다. 결론: 구축한 시스템을 사용하여 선원의 위치와 모양변화를 정확하게 측정한 사이노그램과 PET 영상을 획득할 수 있었다. 이 연구는 고 분해능 고 민감도 PET 시스템 개발의 초기연구로, 소형 원형 PET 시스템 개발 가능성을 보여준다.lamate을 이용하여 측정한 사구체 여과율과 통계적으로 유의한 상관 관계를 보이지 않았다. 결론: Gates 방법을 이용한 사구체 여과율 측정에서 배후 방사능 관심 영역은 신장의 상방과 양측 신장사이, 즉 혈액 풀 방사능이 많이 분포하는 부위에 설정하는 것이 I-125-iothalamate을 이용한 사구체 여과율과 가장 높은 상관 관계를 보였고, 신장 깊이가 깊지 않은 2군에서 두 사구체 여과율은 더 높은 상관 관계를 보였다.7%$, 25분일 때 $95{\pm}12%$, 40분일 때 $98{\pm}3%$로 통계학적으로 유의한 차이는 없었다(p>0.05). 항응고제 종류에 따른 결합효율은 헤파린을 사용한 경우 $89{\pm}20%$, CPDA를 사용한 경우 $97{\pm}6%$, ACD를 사용한 경우 $98{\pm}4%$로 CPDA와ACD를 사용한 경우에 유의하게 높은 결합효율을 보였다(p<0.001). 결론: 변형 체내 표지법으로 적혈구를 표지시 우수한 결합효율을 유지하기 위해서는 채취하는 혈액의 양은 3 mL 이상, 배양시간은 10분 이상(10분-40분), 항응고제는 ACD나 CPDA tinning 시간은 20분 이상(20-35분)을 유지하고, 가능한 rotating invertor를 사용하는 것이 좋을 것으로 생각된다.KC $\varepsilon$이 K562(Adr)세포에서 많이 발현되었으나, K562와 K562(Adr)세포에서는 verapamil처리에 따른 PKC 아형의 변화는 없었다. 결론: Verapamil은 암세포의 종류에 따라 MIBI와 TF의 섭취를 감소시켰고, 고용량에는 MDR세포의 섭취도 감소시켰으며 이러한 현상은 세포독성 이나 PKC효소 아형과는 관련이 없었다. 그러므로 MDR의 진단시 verapamil을