• 한국방사선학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.181-187
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• 2014

본 연구는 방사선 치료 영역의 선량 측정을 위하여 상용화된 열형광선량계의 가열 온도에 따른 형광 곡선의 특성을 분석하였다. 본 연구에 사용된 열형광선량계는 LiF:Mg${\cdot}$Ti, LiF:Mg${\cdot}$Cu${\cdot}$P, $CaF_2$:Dy, $CaF_2$:Mn(Thermo Fisher Scientific Inc., USA)이었다. 선원과 고체 팬텀 표면(RW3 slab, IBA Dosimetry, Germany)간 거리를 100cm로 하여 기준점 깊이에서 6MV, 15MV X선과 6MeV, 12MeV 전자선을 각각 100MU 조사하였다. 방사선 조사 후 열형광 판독기(Hashaw 3500, Thermo Fisher Scientific Inc., USA)를 사용하여 $50^{\circ}C$에서 $260^{\circ}C$까지 $15^{\circ}C/sec$의 가온율로 가열하여 형광 곡선을 분석하였다. 트랩 준위에 포획된 전자가 정공과 결합하면서 빛을 방출하는 형광 피크(glow peak)는 2개 또는 3개의 피크가 나타났으며 방사선 조사 후 TLD의 온도를 일정하게 증가시켰을 때 최대 형광 피크를 나타내는 형광 온도의 경우 각각의 에너지에 따라 $LiF:Mg{\cdot}Ti$ 선량계는 $185.5{\pm}1.3^{\circ}C$, $LiF:Mg{\cdot}Ti$ 선량계는 $135.0{\pm}5.1^{\circ}C$, $CaF_2$:Dy 선량계는 $144.0{\pm}1.6^{\circ}C$, $CaF_2$:Mn 선량계는 $294.3{\pm}3.8^{\circ}C$ 근처에서 최대 형광 피크를 각각 나타났다. 방사선 조사 후 포획 전자의 형광 방출 확률은 가열 온도에 의존하게 되므로 방사선 치료 영역의 선량 측정에서 방사선 조사 후 열형광선량계에 일정한 가온율을 적용함으로써 고유한 물리적 특성에 따른 측정 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단되었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제23권3호
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• pp.123-138
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• 1998

개인피폭선량 평가용 열형광선량계인 UD802 선량재에 대한 X-선장, 감마선장, 베타선장 및 중성자선장의 순수선장과 X-선장/감마선장, 베타선장/감마선장 및 중성자장/감마선장의 혼합선장에서의 반응특성을 조사하였으며 소자반응이 확률적으로 분포하는 성질을 이용한 개인피폭선량 평가 방법을 개발하였다. 선량계 특성조사를 위한 기준조사는 한국원자력안전기술원의 X-선장, 베타선장 및 감마선장을 이용하였으며 중성자선장은 미국 PNL에 의뢰하여 수행하였다. 특성조사 결과 광자 선장에 대한 소자1과 소자2는 에너지에 대한 의존성이 매우 적어 선량당량의 계산시 매우 유용한 자료로 사용되어질 수 있으며 소자3과 소자4는 저에너지 및 중에너지의 광자선장에 대해 매우 민감한 변화를 보이고 있다. 소자1/소자3 및 소자1/소자4의 반응비는 베타선장과 중성자선장에 대하여 에너지의존성이 큰 반응비를 나타내며, 소자3/소자2의 반응비는 중성자선장에 대해서만 1이하의 값을 나타내고 있다. 저에너지 및 중에너지 광자선장에 대한 에너지 분별은 소자3/소자2 및 소자3/소자4의 반응비로서 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 확률분포 분석법의 적용가능성을 보이기 위하여 Panasonic UD716AGL/UD802 판독시스템에 적용하여 ANSI N13.11-1993에 따른 성능검증을 수행하였다. 성능검증 결과 모든 범주에 대하여 성능지수, ${\mid}B{\mid}+S$가 최대 0.232의 성능이 확인되었다. 특히 일부 소자의 비정상적 반응에 대해서도 최적의 피폭선량평가를 수행하고 있음이 확인되었으며, 실험실에서 재현될 수 없는 실제 방사선작업 환경에서의 선량평가 수행시, 본 논문에서 제시한 선량평가방법을 적용할 경우 계획된 피폭과 예상하지 못한 방사선장에 대한 피폭을 구분할 수 있어 보다 심도 있는 피폭선량평가 및 방사선관리가 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.131-146
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• 2011

오늘의 글로벌 네트워크 비즈니스 환경에서 비서직 종사자들에게 신속 정확한 정보수집 능력과 올바른 판단력은 그 어느 때보다 필요한 역량으로 중시되고 있다. 비서직 업무 수행에 필요한 대부분의 지식은 체험지 혹은 경험지이기 때문에 비서가 주어진 문제를 해결하기 위해서 과거의 비슷한 사례를 참고하는 방법은 매우 타당한 것이며, 경험이나 선례를 적용함으로서 실패할 요인을 줄이고 문제 해결의 질을 높이는 동시에 시간을 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 비서 업무 수행 시 특정 문제 해결에 필요한 정보를 사례기반 추론에 근거하여 현재 문제와 가장 유사한 과거의 사례를 추천하는 시스템(COKRS : Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System, 이하 COKRS)을 설계하고 프로토타입을 구축함을 목적으로 한다. 본 연구 결과인 COKRS는 비서직에서 뿐만 아니라 일반 사무영역에서의 지식관리 목적으로도 확대 이용 될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.833-842
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• 2013

분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제40권4호
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• pp.252-260
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• 2015

본 논문은 ICRP103 환경방호를 대비하여 국내에서 개발된 야생동식물 선량평가 코드 K-BIOTA의 기술적 배경 및 적용 사례를 기술한다. K-BIOTA는 스크리닝(screening) 선량평가(Level 1&2)와 부지 특성적 상세평가(Level 3)의 3단계의 단계적 평가방법을 적용한다. 스크리닝 단계평가는 상세평가의 필요성 여부를 판단하기 위한 예비적 평가 단계로 개별적인 생물종보다는 동식물을 그룹별로 구분하여 평가한다. Level 1 평가는 스크리닝 목적의 참조준위로부터 유도된 최대환경매체농도 값과 실제 환경매체농도 값의 비교로부터 위험도 지표(risk quotient)를 계산한다. Level 1 평가 결과 위험도 지표가 1보다 작으면 생태계의 건전성이 유지된다는 결론과 함께 평가를 종료하고, 1 보다 크면 동식물 그룹별로 평균적인 전이계수나 평형분배계수 값을 적용하여 조금 더 실제적인 Level 2 평가를 수행한다. 따라서 Level 2 평가가 Level 1 평가보다 덜 보수적이다. Level 2평가에서 위험도지표가 1 보다 작으면 생태계의 건전성이 유지된다는 결론을 내리고 평가를 종료하고, 1보다 크면 Level 3 평가를 수행한다, Level 3 평가는 부지 특성적 데이터를 고려하는 상세평가단계로, 동식물 그룹별 평가 대신 부지 대표적 동식물에 대한 개별적 선량평가를 수행하며, 대표적 동식물의 종류 및 크기, 거주인자, 전이계수, 평형분배계수에 대한 부지 특성적인 값을 사용한다. 또한 Level 3 평가 단계에서는 전이계수, 평형분배계수, 환경매체농도 (토양농도 또는 물의 농도)에 대한 개별 동식물의 피폭 선량률에 대한 불확실도 분석을 선택적으로 수행할 수 있다. 적용 가능한 확률밀도함수는 정규분포, 로그정규분포, 균일분포, 지수분포의 4가지이다. 국제원자력기구의 EMRAS II (Environmental Modeling for Radiation Safety) 모델 시나리오 비교 공동연구에 참가하여 K-BIOTA의 적용성을 검증하였다. 그 결과로 K-BIOTA는 다양한 오염 환경에서 거주하는 야생동식물의 방사선 영향을 평가하는데 유용함이 입증되었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제61권2호
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• pp.129-136
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• 2006

연구 배경: 폐기능검사를 해석하는데 정상하한치(lower limits of normal) 선정과 해석흐름도 합의가 필수적이다. COPD 국제지침은 $FEV_1$/FVC 정상하한치로 0.7을 사용하여 폐쇄성장애를 진단한다. 한편, 미국흉부학회(ATS)와 유럽호흡기학회(ERS) 공동으로 새 해석흐름도를 제시하였다. '$FEV_1$/FVC 정상하한치 0.7' 의 정확성과 새 해석흐름도가 실제 폐기능검사 해석에 어떤 영향을 미치는지 알아 보고자 하였다. 방 법: 서울 아산병원의 호흡기검사실에서 2005년 7월 1일부터 11월 30일까지 5개월간 폐활량측정법을 시행한 7362명을 대상으로 하여 '$FEV_1$/FVC 정상하한치 0.7' 의 정확성을 평가하였고 새로운 ATS/ERS 해석흐름도에 따르면 폐용적검사가 추가로 필요한 경우가 얼마나 증가하는지 평가하였다. 상기 기간 내에 같은 날 폐용적검사를 시행한 1611 명을 대상으로 과거 해석흐름도와 비교하여 새로운 ATS/ERS 해석흐름도를 적용하게 되면 폐쇄성장애로 진단되는 경우가 얼마나 증가하는지 알아보았다. 결 과: 1) '$FEV_1$/FVC < 0.7' 에 의한 폐쇄성장애 진단은 연령이 증가할수록 민감도는 증가하였으나 특이도는 감소하였고 양성예측도는 감소하였으나 음성예측도는 증가하였다. 2) 새 ATS/ERS 해석흐름도를 적용할 경우 34.5% (2540명/7362명)의 환자가 추가로 폐용적검사가 필요하였다. 3) 새 ATS/ERS 해석흐름도를 적용할 경우, 과거에 제한성질환으로 진단되었던 환자 중 30%(205명/681명)가 폐쇄성질환으로 진단되었고 이는 전체 환자의 13%(205명/1611명)에 해당하였다. 결 론: 폐쇄성질환 진단기준으로 '$FEV_1$/FVC < 0.7' 을 사용하였을 때 연령에 따라서 민감도와 특이도가 변한다. 또한, 새로운 ATS/ERS 해석흐름도를 실제 환자를 진료하는데 적용하면 폐용적검사를 시행해야 하는 경우가 증가하게 되고 폐쇄성장애로 진단되는 경우가 더 증가하게 된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.