• Radiation Oncology Journal
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• 제15권4호
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• pp.349-356
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• 1997

목적 : 종양의 크기가 5cm 이상인 병기 Ib, IIa와 IIb 자궁경부암 환자에서 다분할 외부방사선 치료와 강내 치료의 효과를 알아 보기 위해 본 연구를 시행하였다. 재료 및 방법 : 1991년 7월부터 1994년 4월까지 계명대학교 동산의료원 치료방사선과에서 다분할 방사선치료를 받은 자궁경부암환자 41명을 대상으로 하였다. 환자의 분포는 종양의 크기가 5cm 이상의 병기 Ib, IIa가 각각 3명, 6명, 병기 IIb가 32명이었고 평균연령은 55세이었다. 방사선 치료는 외부방사선치료로 전골반강에 하루에 120cGy를 2회(최소 5시간 같격) 조사하여 3600-5520cGy 조사하고 양측자궁경관주위에 조사량이 4480-6480cGy 되도록 4x loom 중간차폐를 하여 조사한 후 A 지점에 전체 조사량이 Ib,IIa에는 7480-8520cGy, IIb에는 8480-9980cGy 되도록 강내조사를 시행하였다. 최장기 및 중앙 추적기간은 각각 70개월, 47개월이었다. 통계적으로 생존률과 단일변수분석은 각각 Kaplan-Myer법과 Log-rank 법을 이용하였다. 결과: 5년 국소제어률은 $78\%$이었고 5년 생존률은 전체환자에서 $66.1\%$이였었고 병기 Ib, IIa 에서 $44.4\%$, 병기 IIb에서 $71.4\%$이었다. 종양의 크기가 5cm 이상인 IIb(11명)에서 5년 국소제어률과 5년생존률이 각각 $88.9\%,\;73\%$이었다. 5년 생존률이 림프절전이 유무에 따라 $74\%\;vs\;25\%$(P=0.0015)로 유의하게 차이가 있었다. A 지점의 선량(84Gy 이상 vs 840y 이하)에 따른 생존률의 차이는 $70\%\;vs\;42.8\%$(P=0.1)로 나타났으며 병기 Ib,IIa에서 IIb보다 낮은 국소제어률과 생존율을 보인 것은 A 지점의 평균 선량이 Ib, IIa에서는 79Gy, IIb에서는 89Gy로 유의한 차이가 나는 것이 요인이 될 것으로 사료된다. 전체 재발률은 $39\%$(16/41)이었고 국소재발이 $14\%$(6/41) 원격전이가 $19.5\%$(8/41) 동시재발이 $4.8\%$(2/41)이었다. 부작용으로는 급성 3도 위장관계 부작용이 3명 $(7.3\%)$에서 있었고 3도의 백혈구 감소증이 2명$(4.9\%)$에서 있었으며 3도 이상의 만성 부작용은 없었고 치료에 의한 사망은 없었다. 결론 :다분할 방사선 치료시 종양의 크기가 큰 Ib,IIa에서는 A지점의 방사선량을 85Gy 이상으로 높일 필요가 있을 것으로 사료되며 종양의 크기가 5cm 이상의 병기 IIb인 자궁경부암 환자에서 다분할 방사선치료와 근접방사선치료는 심각한 합병증 없이 시행될 수 있을 것으로 생각되며 생존률의 향상을 기대할 수 있을 것으로 사료되나 환자의 수가 적으므로 더 많은 환자를 대상으로 장기간의 추적을 통해 검증되어야 할 것으로 생각된다.

• 생태와환경
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• 제45권2호
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• pp.158-173
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• 2012

본 연구는 대청호 본류유역 7개 지점과 대청호 유입지류 8개 지점을 선정하여 2001년부터 2010년까지 측정된 환경부 수질자료를 분석해 시 공간적 변이를 파악하고, 더불어 대청호 유입 지류에 의한 대청호 수질의 영향을 분석하였다. 본류 수역의 연평균 수질 자료 분석결과에 따르면, 질소(N) 및 인(P)의 농도는 호수대 내에서 상류역에서 댐(M7)으로 갈수록 거리에 따라 1차 함수적으로 감소하는 경향을 보였다. 호수내 유수대(M1~M3), 전이대(M4~M6) 및 정수대(M7)의 TN과 TP는 외국 인공호들과 마찬가지로 뚜렷한 Zonation 패턴을 보였다. 반면, 호수내 유기물 지표로서 엽록소(CHL)와 BOD는 TN과 TP의 구간별 연속적 감소 패턴과는 달리 전이대에서 최고치를 보였다. 유수대에서는 몬순 집중강우기인 8월에 TP가 377 ${\mu}gL^{-1}$로서 최대치를 보였으나, 정수대에서는 7월에 165 ${\mu}gL^{-1}$로서 최대치를 보였다. 한편, 유수대의 TN은 3월 최대치(8.52 $mg\;L^{-1}$)를 보였으며, 정수대의 TN은 본류에 비해 상대적으로 낮은 수치를 보였고, 최대치는 8월 (3.76 $mg\;L^{-1}$)에 관측되었다. 집중강우에 의한 이온희석현상은 9~10월에 극명하게 나타났다. 호수내 제한요인의 평가지표로서 이용되는 TN : TP 비는 88 이상으로서 이미 대청호는 질소가 과잉공급 상태인 것으로 사료되었다. 몬순강우에 따라 호수의 수질은 악화되는 경향을 보였으며, TP와 SS가 강우에 가장 민감하게 반응하였고, CHL은 정수대의 변이 폭이 높게 나타났다. 호수내로 유입되는 지천의 영향평가에 따르면, 도심형 하천이자 농공단지와 하수처리장의 영향을 받고 있는 T1, T2 및 호수내에 가장 큰 영향을 줄 것으로 사료되는 옥천천(T5)의 오염도가 가장 높게 나타났다. 호수의 경험적 모델 분석에 다르면, 호수내에서 CHL의 변이는 유수대($R_z$: $R_2$=0.044, p=0.264)와 전이대 ($T_z$: $R_2$=0.126, p=0.054)에서 TN에 의해 통계학적 유의성을 보이지 않았으나, 정수대($L_z$)에서 질소는 조류 생장에 억제효과($R_2$=0.458, p=0.032)를 가질 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 유입 지천($I_w$)의 TN은 호수내($I_r$)의 CHL의 변이에 통계학적으로 유의성이 없는 것으로 나타났고($R_2$=0.258, p=0.110), 유입 지천($I_w$)의 TP는 호수내($I_r$)의 CHL의 변이에 통계학적으로 유의성이 있는 것으로 나타났다 ($R_2$=0.567, p=0.005). 즉, 지천의 TP 유입은 대청호의 조류 생장에 직접적으로 영향을 주는 것을 의미하였다. 한편, 대청호의 TN : TP 비는 지천의 TN보다는 TP에 의한 영향을 받는 것으로 나타나 결국 TN : TP 비는 직접적으로 인(P)의 농도에 의해 조절되는 것으로 나타났다. 따라서 호수내의 여름철 TP와 SS 유입을 최소화 시키고, 높은 인이 유입되는 도심형 하천(옥천천)의 수질 개선이 대청호의 수질 개선에 큰 도움을 줄 것으로 사료되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.