• 제목/요약/키워드: Experimental System

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적응형 부스팅을 이용한 파산 예측 모형: 건설업을 중심으로 (Bankruptcy Forecasting Model using AdaBoost: A Focus on Construction Companies)

  • 허준영;양진용
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.35-48
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    • 2014
  • 2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

회사채 신용등급 예측을 위한 SVM 앙상블학습 (Ensemble Learning with Support Vector Machines for Bond Rating)

  • 김명종
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.29-45
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    • 2012
  • 회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

러프집합분석을 이용한 매매시점 결정 (Rough Set Analysis for Stock Market Timing)

  • 허진영;김경재;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제16권3호
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    • pp.77-97
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    • 2010
  • 매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

마켓 인사이트를 위한 상품 리뷰의 다차원 분석 방안 (Multi-Dimensional Analysis Method of Product Reviews for Market Insight)

  • 박정현;이서호;임규진;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.57-78
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    • 2020
  • 인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

Bi-LSTM 기반의 한국어 감성사전 구축 방안 (KNU Korean Sentiment Lexicon: Bi-LSTM-based Method for Building a Korean Sentiment Lexicon)

  • 박상민;나철원;최민성;이다희;온병원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.219-240
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    • 2018
  • 감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

Hypopharynx Cancer의 VMAT 치료 시 Neck 3D Bolus 적용에 대한 유용성 평가 (The Application of 3D Bolus with Neck in the Treatment of Hypopharynx Cancer in VMAT)

  • 안예찬;김진만;김찬양;김종식;박용철
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제32권
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    • pp.41-52
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    • 2020
  • 목 적: Hypopharynx Cancer의 VMAT 치료 시 Neck 부분에 Commercial Bolus(이하 CB)와 3D Printing 기술로 제작한 3D Bolus를 각각 적용한 두 치료 계획을 비교함으로써 3D Bolus 적용의 선량학적 유용성, setup 재현성 및 효율성을 알아보고 임상적 적용 가능성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: CB를 적용한 RANDO phantom의 CT image를 바탕으로 3D Bolus를 동일한 형태로 제작하였다. 3D Bolus는 OMG SLA 660 Printer, MaterialiseMagics software를 이용하여 SLA기법을 통해 밀도 1.2 g/㎤의 폴리우레탄 아크릴레이트 수지로 출력하였다. CB와 3D Bolus를 적용한 두 CT image를 바탕으로 Hypopharynx Cancer의 VMAT 치료를 가정하여 치료 계획을 수립하였다. 수립한 두 치료 계획을 각각 18회에 걸쳐 CBCT image를 획득하였고, 매 회 setup time을 측정하여 치료 효율성을 평가하였다. 획득한 CBCT image를 바탕으로 전산화 치료계획 시스템 Pinnacle을 통해 Adaptive Plan을 진행함으로써 Target, 정상 장기 선량 평가와 Bolus Volume의 변화를 평가하였다. 결 과: 각 치료 계획에 대한 setup time은 CB 적용 치료 계획에 비해 3D Bolus 적용 치료 계획에서 평균 28 sec 감소하였다. 치료 전 기간 내 Bolus Volume 변화는 CB Initial Plan 83.9㎤에서 86.1±2.70㎤, 3D Bolus Initial Plan 92.2㎤에서 99.8±0.46㎤로 나타났다. CTV Min Value의 변화는 CB Initial Plan 191.6cGy에서 167.4±19.38cGy, 3D Bolus Initial Plan 167.3cGy에서 149.5±18.27cGy로 나타났다. CTV Mean Value의 변화는 CB Initial Plan 227.1cGy에서 228.3±0.38cGy, 3D Bolus Initial Plan 225.9cGy에서 227.7±0.30cGy로 나타났다. PTV Min Value의 변화는 CB Initial Plan 128.5cGy에서 74.9±19.47cGy, 3D Bolus Initial Plan 139.9cGy에서 83.2±12.92cGy로 나타났다. PTV Mean Value의 변화는 CB Initial Plan 225.4cGy에서 226.2±0.83cGy, 3D Bolus Initial Plan 224.1cGy에서 225.8±0.33cGy로 나타났다. 정상 장기 Spinal Cord에 대한 Max Value는 매 회 평균 135.6cGy로 동일하게 나타났다. 결 론: 본 논문의 실험 결과를 통해 불균등한 체표면에 대한 3D Bolus의 적용이 Commercial Bolus 적용에 비해 선량학적으로 유용하고 setup 재현성 및 효율성 또한 우수함을 알 수 있었다. 추후 3D Printing 재료의 다양성에 대한 연구와 함께 추가적인 사례 연구가 진행된다면 방사선 치료 분야에서 3D Bolus의 적용이 더욱 활발하게 진행될 것으로 사료된다.

데이터마이닝을 활용한 기업 R&D역량 특성에 관한 탐색 연구 (A Study on the Characteristics of Enterprise R&D Capabilities Using Data Mining)

  • 김상국;임정선;박완
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.1-21
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    • 2021
  • 글로벌 경영환경 변화로 기술개발과 시장니즈의 불확실성이 커지고 기업 간 상호 경쟁이 심화되면서 개별 기업들의 연구개발 활동에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여 연구개발 기업들은 설비투자에 더욱 신중을 가하면서 연구개발의 질적인 경쟁력을 제고시키기 위한 수단 중 하나로 연구개발 투자를 강화하고 있다. 결과적으로 설비나 연구개발 투자 요소는 연구개발 기업들의 입장에서는 미래 불확실성을 떠안아야하는 부담이 될 수 밖에 없다. 단지 연구개발 역량을 제고시키기 위한 수단으로 연구개발 투자를 증가시키는 경영 전략은 기업성과측면에서 불확실성이 높은 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 활용하여 기업들의 연구개발 역량에 영향을 주는 특성들을 기술경영능력, 연구개발능력, 그리고 기업분류 속성 관점에서 탐색하고 이러한 개별 요인들이 연구개발 역량의 수준에 따라 나타나는 특성들을 탐색하였다. 이를 위해서 국내 연구개발 기업 전체를 대상으로 증거데이터에 근거해 군집분석과 실험결과를 제시하였다. 상기의 3개 관점마다 세부 평가지표를 각각 7개, 2개, 4개로 구성하여 해당 영역에서의 개별적인 수준을 정량적으로 측정하고자 하였다. 기술경영능력과 연구개발능력의 경우 현행 기술력 평가기관들이 주도적으로 활용하고 있는 소항목 평가지표를 참조하였으며, 이때 정량적으로 자료 확보가능한지 여부를 고려하여 최종적인 세부 평가지표를 새롭게 구성하였다. 기업분류 속성의 경우에는 가장 기본적인 기업 분류 프로파일 정보를 고려하여 구성하였다. 특히 연구개발 역량수준의 동질성 파악을 위해서 기술경영능력과 연구개발능력의 세부평가지표를 활용하여 개별기업별 종합점수를 부여하였으며, 이때 역량수준을 5개의 등급으로 분류하여 군집분석 결과와 비교하였다. 분석된 군집과 역량수준 등급과의 비교평가에 따른 의미를 부여하기 위해서 군집별로 연구개발 역량수준이 높은 경향과 낮은 경향이 존재하는 군집들을 탐색하였다. 이후 해당 군집에서 세부 평가지표에 따른 특징들을 분석하였다. 이와 같은 연구수행 방법을 통해 연구 개발 역량수준이 높은 군집이 2개, 낮은 군집이 1개로 분석되었으며, 나머지 2개의 군집들은 역량수준이 거의 높은 발생 빈도로 유사하게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서는 역량수준이 높은 2개 군집과 낮은 1개의 군집들을 대상으로 세부 평가지표에 따른 개별적 특징들을 분석하였다. 본 연구의 결과가 제시하고 있는 시사점은 기술변화 속도와 시장수요의 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 전문 경영자의 교체주기가 빠를수록 연구개발 역량 제고에 기여할 가능성이 높다는 점이다. 개인기업의 경우에 법인기업으로의 전환을 통해 연구개발 인력들의 기업에 대한 소속감을 제고시킴으로써 연구개발 역량의 투입강도를 높일 필요가 있으며, 조직적 측면에서도 팀단위의 조직구성을 통해 책임과 권한의 정확성을 제공할 필요가 있다는 점이다. 기술상용화 실적건수나 기술인증건수는 역량제고에 기여하는 경우와 그렇지 않은 경우 모두 발생되고 있어, 경영자 입장에서 연구개발 역량제고를 위한 중요 인자로 검토하는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로 실용신안출원의 경험 여부는 연구개발 역량에 중요한 영향을 미치는 요인으로 파악되어, 연구개발 역량 제고를 위해서는 실용신안출원 장려를 위한 동기부여를 제공할 필요성을 확인하였다. 이처럼 본 연구결과는 개별 기업들의 연구개발 역량 제고를 위한 기업 경영전략의 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

급성(急性) Ethyl 알콜 중독(中毒) 흰쥐의 폐용압률(肺容壓率)과 폐포활성물질(肺胞活性物質)의 변화(變化) (Effect of Acute Ethanol Intoxication on the Pulmonary Compliance and Surfactant in Rats)

  • 이승정;주영은
    • The Korean Journal of Physiology
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    • 제15권1호
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    • pp.27-36
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    • 1981
  • Alcohol 의 급성중독(急性中毒)으로서 폐기능중(肺機能中) 특(特)히 폐용압률(肺容壓率)과 폐포활성물질(肺胞活性物質)(surfactant)의 변화(變化)를 살펴봄으로써 alcohol 이 폐기능(肺機能) 또는 폐대사(肺代謝)에 미치고 효과(效果)의 일단(一端)을 알기 위(爲)하여 흰쥐를 재료(材料)로 하여 50% alcohol 을 체중(體重) 100 gm 당(當) 1.5 ml 씩 경구적(經口的)으로 단회투여(單回投與)하여 급성(急性) Ethyl alcohol 중독(中毒)을 일으켰다. Alcohol 중독과정(中毒過程)에서 24 시간(時間)까지 경시적(經時的)으로 혈중(血中) alcohol 농도(濃度)와 hematocrit(Hct)치(値)를 측정(測定)하고, 폐용압률(肺容壓率) 및 surfactant 중(中)의 단백량(蛋白量)과 무기인(無機燐)(Pi)를 측정(測定)하여, 정상군(正常群)과 비교(比較)하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. Alcohol 혈중농도(血中濃度)는 정상치(正常値)인 $0.17{\pm}0.01\;gm%$(평균(平均)${\pm}$표준오차(標準誤差) 이하동일(以下同一))에 비(比)하여 중독(中毒) 1시간(時間)에서 $0.71{\pm}0.02\;gm%$로 최고치(最高値)에 달(達)하고, 그후(後) 차차(次次) 낮아져서 24 시간(時間)에서는 $0.36{\pm}0.02\;gm%$이었으나, 전실험치(全實驗値)는 정상(正常)에 비(比)해서는 유의(有意)하게 높았다. Hct 치(値)는 1시간(時間)에서 $64.86{\pm}2.45%$로서 최고치(最高値)를 나타내었고, 그후(後) 계속(繼續) 정상치(正常値)인 $48.87{\pm}0.28%$에 비(比)하여 유의(有意)하게 높은 값을 유지(維持)하였다. 폐중량대(肺重量對) 체중비(體重比)(L/B 비(比))는 중독(中毒) 3시간(時間)부터 $5.49{\pm}0.61$로서 정상치(正常値)인 $7.57{\pm}0.56$에 비(比)하여 유의(有意)하게 낮아지고, 24시간(時間)까지 유의(有意)한 감소(減少)를 나타내었다. 폐용압률(肺容壓率)은 확대(擴大)(inflation)와 축소(縮小)(deflation)에서 모두 3시간(時間)까지 정상(正常)과 큰 차이(差異)가 없었으나, 6및 12 시간(時間)에서는 증가(增加)된 값을 나타내었고, 특(特)히 12 시간(時間)에서는 유의(有意)하게 높은 값을 나타내었다가, 24시간(時間)에는 정상(正常)에 가까워지는 경향(傾向)을 나타내었다. 폐세척액(肺洗滌液)의 단백량(蛋白量)은 정상(正常)의 $10.65{\pm}0.62\;mg/gm$에 비(比)하여 3시간(時間)에서 $12.36{\pm}0.35\;mg/gm$, 12시간(時間)에서 $12.70{\pm}0.74\;mg/gm$ 및 24시간(時間)에서는 $12.65{\pm}0.88\;mg/gm$로서 유의(有意)하게 높은 값을 나타내었고, Pi치(値)도 중독(中毒) 6시간(時間)부터는 높은 값을 나타내었으며, 특(特)히 12 시간(時間)에서는 $7.65{\pm}0.63\;{\mu}mol/gm$, 24시간(時間)에서는 $6.70{\pm}0.36\;{\mu}mol/gm$로서, 정상(正常)의 $5.32{\pm}0.20\;{\mu}mol/gm$에 비(比)하여 유의(有意)하게 높은 값을 나타내었다. 한편, 폐추출액(肺抽出液)의 단백량(蛋白量)은 1및 3시간(時間)에서 낮은 값을 나타내었으나, 대체(大體)로 정상(正常)과 비슷한 경향(傾向)을 나타내었고, Pi 치(値)는 대체(大體)로 높은 양상(樣相)을 나타내었으며, 특(特)히 중독(中毒) 6, 12 및 24 시간(時間)에서는 각각(各各) $17.77{\pm}1.54\;{\mu}mol/gm$, $13.92{\pm}0.78\;{\mu}mol/gm$$14.57{\pm}5.53\;{\mu}mol/gm$로서, 정상(正常)의 $10.34{\pm}0.37\;{\mu}mol/gm$에 비(比)하여, 모두 유의(有意)하게 높은 값을 나타내었다. 이상(以上)의 결과(結果)로서 alcohol 급성중독(急性中毒)에서는, surfactant 의 활성도(活性度)나 폐용압률(肺容壓率)이 증가(增加)되어 폐기능(肺機能)에 변화(變化)가 초래(招來)된다고 하겠다.

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고에너지 방사선치료 시 치료변수에 따른 광중성자 선량 변화 연구 (Experimental investigation of the photoneutron production out of the high-energy photon fields at linear accelerator)

  • 김연수;윤인하;배선명;강태영;백금문;김성환;남욱원;이재진;박영식
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.257-264
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    • 2014
  • 목 적 : 고에너지 광자선을 이용한 방사선치료 시 발생되는 광중성자는 치료대상인 종양 주위의 인접한 정상조직에서 2차적인 암의 발생에 기인 될 수 있다고 알려져 있다. 본 연구에서는 방사선치료계획 시에 고려할 수 있는 변수 중 치료방법, 선속평탄여과판, 선량률, 갠트리 각도들을 변환시켰을 때 발생된 광중성자의 선량 변화를 비교 분석하였다. 대상 및 방법 : 실험에는 TrueBeam $ST{\time}TM$(Ver.1.5, Varian, USA)치료기를 사용하였다. 광중성자 측정 장비는 조직등가비례계수기(Tissue Equivalent Proportional Counter : TEPC)인 KTEPC를 이용하였으며, 치료대의 세로 방향으로 조사야 중앙 하단 6cm 지점에서 측정을 실시하였다. 치료방법, 선속평탄여과판의 사용유무, 선량율에 따른 광중성자 선량의 차이를 평가하기 위하여 모든 환자에 대하여 전산화치료계획시스템(Eclipse Ver 10.0, Varian, USA)으로 방사선치료계획을 각각 수립하였다. 치료방법으로는 세기변조방사선치료와 용적변조회전방사선치료로 구분하였으며, 선량율은 400MU/min, 1,200MU/min 및 2,400MU/min에 따른 차이를 평가하였다. 또한 방사선의 입사방향에 따른 광중성자 선량을 측정하였다. 결 과 : 치료방법의 차이에 따라 세기변조방사선치료와 용적변조회전방사선치료로 조사하였을 때 산란 광중성자 평균선량은 각각 $449.7{\mu}Sv$, $2940.7{\mu}Sv$로 측정되었다. 선속평탄여과판의 사용 유무에 따라 Flattening Filter(FF)모드와 Flattening Filter Free(FFF)모드에서의 산란 광중성자 평균선량은 $2940.7{\mu}Sv$, $232.0{\mu}Sv$로 측정되었다. 400, 1200, 2400 MU/min으로 선량률을 변환시켜 조사하였을 때 CASE I은 $3242.5{\mu}Sv$, $3189.4{\mu}Sv$, $3191.2{\mu}Sv$로, CASE II는 $3493.2{\mu}Sv$, $3482.6{\mu}Sv$, $3477.2{\mu}Sv$로, 그리고 CASE III에서 $4592.2{\mu}Sv$, $4580.0{\mu}Sv$, $4542.3{\mu}Sv$로 측정 되었다. $0^{\circ}$부터 $315^{\circ}$까지 $45^{\circ}$간격으로 갠트리 각도를 변환시켰을 때 산란 광중성자 선량은 10MV 광자선에 대하여 최소 $3.2{\mu}Sv$, 최대 $14.7{\mu}Sv$이었으며, 갠트리 각도가 $180^{\circ}$일 때 가장 높게 나타났다. 15MV 광자선의 경우 최소 $369.6{\mu}Sv$ 최대 $448.0{\mu}Sv$이었으며, 역시 갠트리 각도가 $180^{\circ}$일 때 가장 높게 측정되었다. 결 론 : 치료방법의 차이에 따른 실험은 용적변조회전방사선치료가 세기변조방사선치료 보다 산란된 광중성자 선량이 측정점에서 평균 6.5배 높게 측정되었다. 선속평탄여과판의 사용 차이에 따른 실험에서 선속평탄여과판을 사용하였을 때 12.7배 높게 측정되었다. 선량률을 변환에 따른 차이는 큰 차이를 보이지 않았다. 갠트리 각도에 따른 산란 광중성자 선량 측정에서는 광자선이 치료대를 지나는 각도인 $135^{\circ}$, $180^{\circ}$, $225^{\circ}$에서 산란 광중성자 선량이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. TrueBeam $ST{\time}TM$을 이용한 FFF 모드와 세기변조방사선치료를 한 경우 산란 광중성자가 적게 발생한다는 것을 확인할 수 있었다. 지속적으로 더 많은 변수에 대한 실험을 계획하고 광중성자 측정에 대한 평가를 통하여, 보다 환자들에게 안전한 방사선치료에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.