• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.

• 대한족부족관절학회지
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• 제26권1호
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• pp.22-29
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• 2022

Purpose: Despite continuous updates of standard treatment guidelines for acute ankle sprain and chronic ankle instability (CAI), in practice preferred treatment protocols vary widely. Based on a Korean Foot and Ankle Society (KFAS) member survey, this study reports current trends in the management of ankle ligament injuries. Materials and Methods: A web-based questionnaire containing 34 questions was sent to all KFAS members in September 2021. Questions mainly addressed clinical experience and preferences for the diagnosis and treatment of ankle ligament injuries. Answers with a prevalence of ≥50% among respondents were considered to reflect tendencies. Results: Eighty-four of the 550 members (15.3%) responded. Answers that showed a tendency were as follows: commonest additional image study (ultrasound), conservative treatment modality (immobilization, oral medication), frequency of surgical treatment (<5 cases per annum), most important factor when deciding on surgical treatment (activity level, e.g., occupation or sport), and commonest surgical procedure (open ligament repair). Answers that showed a tendency for CAI were as follows: most important symptom (repeated sprain, giving way), radiological factors (talar tilt, osteochondral lesion, anterior talar translation), and patient factors (occupation, sports activities, recurrent instability after surgery, etc.). For decision making regarding surgical treatment and method, the most preferred surgical procedure was the modified Broström procedure, and the most common repair technique was suture anchor technique. The following were considered poor prognostic factors; generalized laxity, failed previous surgery, cavovarus, severe mechanical instability, heavy work, obesity, and dissatisfaction after surgery because of residual pain. Conclusion: This study updates information regarding current trends in the management of ankle ligament injuries in Korea, and reveals consensus opinions and variations in approaches to patients with an acute or chronic injury. The divergence of approaches identified indicates the need for further studies to determine standard guidelines and long-term results.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.150-154
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• 2010

심장기능을 평가하는데 중요한 기준이 되는 심박출계수의 측정은 반복검사가 용이한 심초음파가 가장 흔히 사용되고 있다. 현재 게이트심장혈액풀스캔의 검사 빈도가 낮고 게이트심장혈액풀 SPECT를 이용한 좌심실 심박출계수의 결과는 게이트심장혈액풀스캔과 심초음파의 결과와 비교적 잘 맞는 것으로 알려져 있으나 임상적으로는 잘 이용되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 게이트심장혈액풀스캔 및 SPECT에서의 심박출계수를 심초음파와 비교하여 분석하였다. 2007년 1월부터 2010년 5월까지 34명의 환자를 대상으로 심초음파 검사 후 게이트심장혈액풀스캔과 SPECT를 함께 시행하였다. 대상 환자 가운데 남자가 23명이었고 여자는 11명이었으며 평균연령은 $52.6{\pm}27.2$세였다. 환자에게 생리식염수로 희석한 pyrophosphate 1 cc를 먼저 정맥주사하고 15분 후 20 mCi의 $^{99m}{TcO_4}^-$를 정맥주사 하였다. 10분 후 안정 상태에서 심전도를 부착한 뒤 planar와 SPECT를 연속하여 촬영하고 ADAC Laboratories, Ver. 4.20 software를 이용하여 영상을 분석하고 각각의 심박출계수를 측정하였다. 일원배치 분산분석(one-way anova) 후 사후검정(Tukey test)을 통해 평균값을 비교하고 서로 간 pearson 상관계수를 구하였다(SPSS Ver 17.0). 심박출계수의 평균값과 표준편차값은 planar에서 $56.3{\pm}13.9$ (%), SPECT에서 $60.4{\pm}16.0$ (%), 심초음파에서는 $59.1{\pm}14.4$ (%)로 유의한 차이는 없었으며(p=0.486) 이에 대한 사후 검정은 planar-심초음파 p=0.697, SPECT-심초음파 p=0.928, planar-SPECT p=0.469로 유의한 차이가 없었다. 상관관계에서는 planar-심초음파 r=0.801, SPECT-심초음파 r=0.810, planar-SPECT r=0.873 비교적 높은 상관관계를 보였다(p<0.01). 게이트혈액풀스캔 및 SPECT와 심초음파를 이용하여 구한 좌심실의 심박출계수는 높은 상관성을 보였으며 평균값에서도 유의한 차이는 없었다. 현재 게이트혈액풀스캔은 시행건수가 줄어들고 스캔의 정확성이나 재현성에 대한 문제는 남아있으며 SPECT의 경우 임상적으로 잘 적용되지 못하고 있으나 다양한 심기능 지표들을 얻을 수 있고 혈액풀스캔에서의 심박출계수와 좋은 일치율을 보이므로 심초음파를 대체할 수 있는 유용한 검사법이라 생각된다.

• 대한핵의학회지
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• 제36권6호
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• pp.344-356
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• 2002

목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1757-1766
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• 2021

녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.27-33
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• 2012

수신증 진단을 받은 소아 환자 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 검사에서 영상 획득 후 좌-우측 신장의 섭취 비율을 분석하기 위해 관심영역을 설정하는데, 장비의 자동 관심영역 설정 시 수신증으로 확장되어 있는 신우 부위까지 관심영역에 포함되어 정확한 좌-우 신장의 섭취율이라 할 수 없기에 본 연구는 신장 모형과 확장된 신우의 모형을 이용한 실험을 통해 수신증으로 인해 확장된 신우를 포함한 관심영역과 포함하지 않은 관심영역을 비교하여 보다 개선된 관심영역의 설정 방법을 제시 하고자 한다. 또한, 확장된 신우에 섭취된 방사성 의약품이 신장 피질 세포에서의 섭취인지 아니면 요관의 막힘으로 인한 잔류 소변 인지를 알아 보기 위해 판독의의 도움을 받아 알아 보기로 한다. 두 개의 신장 모형에 같은 양의 물을 채우고 $^{99m}TcO_4$ 111 MBq를 각각 넣어 섞었다. 확장된 신우를 표현하기 위해 5개의 고무 풍선에 물 용량을 각각 10 mL로 채운 후 $^{99m}TcO_4$를 각각 18.5, 37, 55.5, 74, 92.5 MBq를 각각 섞어 준비 하였다. 또한, 고무 풍선에 $^{99m}TcO_4$를 37 MBq으로 고정하고 물 용량을 각각 5, 10, 15, 20, 25 mL를 섞어 준비하였다. 좌측 신장은 모양 그대로 유지하고 우측 신장 모형에 이 고무 풍선을 붙여 수신증의 신장과 비슷한 모형을 만든 후 각각 200만 계수를 수집하였다. 수집된 영상을 확장된 신우를 포함한 관심영역과 포함하지 않은 관심영역을 그려서 좌-우 신장의 섭취비율을 비교 하였고, 재현성을 위해 한 영상당 5회씩 관심 영역을 설정하였다. 환자의 경우 $^{99m}Tc$-DMSA를 1.5~1.9 MBq/kg 주사하고, 3~4시간 후에 검사하였고, 숙련된 3명의 방사선사가 각각 1회씩 관심 영역을 설정하여 비교 평가 하였다. 두 자료 간의 통계적 유의성을 알아보기 위해 SPSS (ver. 17) Wilcoxon Signed Ranks Test 사용하였다. 신장 모형 실험 결과로 확장된 신우를 포함하여 관심영역을 설정한 것과 포함하지 않고 관심영역을 설정한 두 집단간에 수집계수, 주변 계수, 섭취율을 비교해 본 결과 수집계수와 섭취율의 변화된 결과를 얻을 수 있었고, 환자 검사 영상에서 또한 섭취율의 변화된 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 확장된 신우에 섭취된 방사성 의약품은 확장된 신우에 의해 요관으로 내려가지 못한 잔류 된 소변이라는 것이 확인되었다. 위 결과에서 보여 주듯이 신장의 좌-우측 섭취율 도출 시에 수신증으로 인해 신우가 확장된 신장에서 신우를 포함하여 관심영역을 설정했을 때의 섭취율이 포함하지 않았을 때의 섭취율에 비해 과섭취율을 보여 주고 있다. 검사자의 작업 편의성과 결과의 신속성을 위해 자동 관심영역으로 설정하여 결과를 도출해 내고 있지만, 이러한 수신증 환자의 경우에는 확장된 신우에 방사성의약품이 섭취가 되어있는 것은 잔류된 소변이므로 관심영역 설정 시에 확장된 신우 부분을 제외하고 수동으로 관심영역을 설정해야 정확한 좌-우측 신장의 섭취율을 도출할 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한화장품학회지
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• 제43권4호
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• pp.349-355
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• 2017

피부색은 건강상태나 연령을 인식하는데 중요한 역할을 할 뿐만 아니라 선호하는 피부색에 따라 매력을 느끼는 기준이 되기도 한다. 다수의 소비자들은 자신의 피부색을 개선시키기 위해 화장품을 선택하기도 하며 이러한 수요에 따라 화장품의 종류는 다양해졌다. 최근에는 '하얗고 밝은 피부'에서 '건강하고 생기있어 보이는 피부' 등 안색의 선호가 다양해지고 관련 표현의 효능을 표방하는 화장품이 증가하고 있지만 '피부색(안색) 개선'에 대한 객관적인 평가 기준이 없어 본 연구에서는 피부색을 표현하는 형용사(complexion -describing adjectives, CDAs)를 선정하고 quasi $L^*a^*b^*$ 값을 이용한 통계분석 방법으로 피부색을 표현하는 형용사를 정량화하였다. CDA 7개['창백한(pale)', '깨끗한(clear)', '화사한(radiant)', '생기있는(lively)', '건강한(healthy)', '불그스름한(rosy)', '칙칙한(dull)']를 선별하였고 피부색을 평가한 경험이 있는 30명의 패널이 각각의 형용사를 밝은 피부 사진과 어두운 피부 사진의 색감에 적용하고 이를 다시 수치화하여 단어간에 통계적 유의성 여부를 확인하였다. 그 결과, 어두운 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지, 밝은 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지간의 quasi $L^*$, $a^*$, $b^*$ 값이 통계적 유의차를 보였다(p< 0.05). 그러나 같은 CDA를 반영한 밝은 피부와 어두운 피부간에는 통계적 유의차가 없었고, 비슷한 계열의 형용사 간에 그룹화되는 경향[(i)창백한-깨끗한-화사한 (ii)생기있는-건강한-불그스름한 (iii)칙칙한]을 확인하였다. 본 연구에서는 주관적인 느낌을 표현하는 형용사를 객관적 지표로 수치화하고 이를 통해 피부색을 평가하는 기준으로 활용할 수 있음을 제시하고자 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권2호
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• pp.88-96
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• 2009

최근 토모테라피의 빗면 조사 빔(tangential beam)을 이용하여 전자 빔과 광자 빔의 인접 조사 없이도 치료에 필요한 선량을 균일하게 전달할 수 있다는 결과가 보고되면서, 토모테라피를 이용한 피부암 치료가 증가하고 있다. 그러나 토모테라피 치료 빔은 선형가속기 빔과는 다른 물리적인 특성을 갖고 있으며, 여러 가지 동적 요소들이 결합되어 빔을 조사하므로 기존에 사용하고 있는 팬톰 이외의 독립적인 도구를 사용하여 피부 선량을 검증할 필요가 있다. 피부 선량 검증을 위하여 영상 기반 치료용 팬톰에 선량 측정 기능을 추가한 새로운 팬톰을 개발하였으며, 열형광선량계(LiF, TLD-100)와 GafChromic EBT필름을 팬톰에 삽입하여 전달된 피부 선량을 측정하였다. 팬톰의 반지름 방향으로 피부 영역을 포함하여 깊이 35 mm 영역까지 균일한 선량을 전달했을 때, 필름으로 측정한 특정 점에서의 선량은 계산 선량에 대하여 평균 약 2% 정도 낮게 나타났으며 처방 선량보다 최대 ${\pm}14%$까지 더 높거나 낮은 선량이 전달된 영역이 나타나는 것을 확인 할 수 있었다. 치료 계획 시스템의 계산 결과와 비교하였을 때, 조사 영역에서 측정한 선량 분포의 균일성이 감소하였으며 팬톰 내에 삽입한 테플론에 의한 선량 변화는 거의 나타나지 않았다. 토모테라피의 치료 빔을 이용하여 피부암과 같이 굴곡이 있는 낮은 깊이에 위치한 표적에 선량을 전달하는 경우, 연속적으로 회전하며 조사되는 빗면 조사 빔의 특성과 치료 계획 시스템의 선량 계산 방식에 따라서 피부 선량의 오차가 허용 범위보다 더 크게 나타날 수 있으므로 치료전 측정을 통한 피부 선량 검증이 필요하다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제1권1호
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• pp.25-30
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• 1998

공동충전 효과를 검증하기 위하여 실시한 시차 공대공 탄성파 탐사자료로부터 지하공동 부존 지역에서 충전 전과 후에 매질의 탄성파 전파속도의 변화를 확인하였다. 시차 공대공 탄성파 탐사자료에 나타난 반응과 시추조사 결과에 의하면 본 지역의 공동은 규모가 극히 소규모이거나 또는 폐석 등으로 충전된 것으로 보인다. 공동충진 효과는 토모그래피로부터 도출된 속도단면상의 탄성파 속도의 증가량을 분석함으로써 평가하였다. 시추공용 에어건을 진원으로 24-채널 하이드로폰을 수진기로 하여 자료를 취득하였다. 취득한 자료에는 무시할 수 없을 정도의 source statics를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 보정방법은 2단계로; 1) 불규칙한 발파시점에 의한 영향 보정과 2) 잔여 정보정으로 이는 진원의 부정확한 위치에 대한 정보정이다. 본 논문에서는 고주파수 성분의 수치잡음이 억제되고 관심대상 부분에서 비교적 고분해능 영상을 도출할 수 있는 다단계 역산 방안을 제시하였다. 일반적으로 최소자승 주시토모그래피로는 평활화된 속도 영상을 얻을 수 있다. 따라서 이러한 역산으로는 비교적 소규모의 구간에서 발생한 적은 속도변화를 영상화하기에는 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 속도모델의 파라메터를 변화시킨 2단계 제어 역산법으로 도출한 시차 토모그램으로부터 채굴 영향대에서 발생한 매질의 속도변화를 시각화 할 수 있었다. 2단계 역산법은 1-단계에서는 적정한 크기의 균일 격자로 구성된 모델을 사용하여 토모그램을 작성하고 이 토모그램에 2차원 중위수 필터를 적용하여 대략적인 속도구조 모델을 작성한다. 2-단계 역산시는 1-단계에서 작성한 속도모델을 수정하여 초기 모델로 한다. 모델 수정은 관심대상 부분만을 작은 크기의 균일격자로 재구성하는 것이다. 기준조사 토모그램을 2차 조사자료 역산의 초기 속도모델로 사용하였다. 속도변화는 공동대 부근에서만 예상되므로 그 이외 부분의 속도는 기준 토모그램과 동일하게 고정시키고 역산을 수행하였다.